IA Modelos de examen (1/3)

Si un algoritmo de IA agrupa clientes o imágenes en categorías según similitudes sin usar etiquetas previas, ¿qué técnica está utilizando?. Clustering. Regresión. Redes neuronales. Clasificación.

¿Cuál de las siguientes actividades forma parte de las tareas de un Analista de Datos Junior con Enfoque en IA?. Supervisar únicamente la seguridad de los servidores de IA. Generar contenido gráfico o audiovisual sin análisis de información. Preparar y limpiar datos, identificar patrones con IA, crear visualizaciones y comunicar resultados a equipos no técnicos. Programar redes neuronales profundas sin interpretar los datos.

¿Cuál de los siguientes ejemplos representa el uso de una red neuronal convolucional (CNN)?. Un modelo que aprende a jugar a un videojuego mediante prueba y error. Un sistema de reconocimiento facial que desbloquea un móvil utilizando análisis de imágenes. Un modelo que analiza correos electrónicos para clasificarlos como spam o no spam. Un sistema que predice el precio de una vivienda según su tamaño y ubicación.

¿Qué tipo de sesgo ocurre cuando la pregunta al sistema ya incluye un prejuicio?. Sesgo de confirmación. Sesgo de medición. Sesgo de selección. Sesgo en prompts.

¿Cuál de los siguientes es un ejemplo de datos estructurados?. Una colección de correos electrónicos con texto libre y archivos adjuntos. Fotografías y vídeos de un evento sin etiquetas ni categorías. Una hoja de cálculo con el listado de estudiantes: nombre, edad y calificación final. Grabaciones de voz de conversaciones de clientes sin transcripción.

¿Cuál de las siguientes es una limitación de los datos estructurados?. Son fáciles de almacenar y consultar en bases de datos o hojas de cálculo. Permiten procesar grandes volúmenes de información de forma rápida y precisa. No capturan fenómenos complejos y requieren que la información esté bien definida, lo que limita su flexibilidad. Su formato homogéneo reduce la probabilidad de errores durante el análisis.

¿Cuál es la función principal de un prompt designer?. Programar algoritmos de IA desde cero sin usar prompts. Crear instrucciones precisas (prompts) para que la IA genere resultados alineados con lo esperado. Generar contenido creativo sin necesidad de interacción con la IA. Supervisar únicamente la infraestructura de hardware de los modelos de IA.

Aunque la inteligencia artificial puede manejar grandes volúmenes de datos y realizar tareas complejas, sigue presentando limitaciones. ¿Cuál de las siguientes afirmaciones refleja mejor estas limitaciones?. La IA nunca se equivoca si los datos de entrada son incompletos o ambiguos. Los asistentes de voz siempre interpretan correctamente instrucciones poco claras como “pon mi música favorita”. La IA siempre produce resultados precisos y fiables. Los modelos de IA, especialmente los generativos, pueden cometer errores, reflejar sesgos de los datos de entrenamiento y generar desinformación.

¿Qué se logra mediante el fine-tuning (ajuste fino) de un modelo de IA?. Entrenar un modelo desde cero sin utilizar un modelo previo. Que el modelo genere resultados aleatorios sin necesidad de datos de entrenamiento. Evitar que el modelo cometa errores en todos los posibles escenarios sin necesidad de datos adicionales. Optimizar el modelo para aplicaciones específicas, mejorando su precisión y relevancia.

¿Cómo se concibe principalmente el papel de la IA en el ámbito laboral?. Como una herramienta para eliminar todos los sesgos. Como un complemento para automatizar tareas repetitivas y apoyar la creatividad. Como el único responsable de la toma de decisiones estratégicas. Como un sustituto total de los profesionales humanos.

¿Qué describe mejor la colaboración humano-IA en el ámbito laboral y creativo?. La IA evita la necesidad de sensibilidad o criterio humano en cualquier proyecto. La IA reemplaza completamente al ser humano, tomando todas las decisiones sin intervención. La IA facilita tareas como traducciones, coordinación global y análisis rápido, mientras la persona aporta criterio, ética y empatía. La IA solo sirve para trabajo individual y no mejora la cooperación en equipos internacionales.

¿Cuál es la práctica más recomendable al crear imágenes con IA para un propósito específico?. Evitar mencionar el público objetivo o referencias, ya que no influyen en el resultado. Indicar el color principal de la imagen y dejar el resto al azar. Dejar que la IA genere imágenes sin ninguna indicación o contexto. Proporcionar instrucciones detalladas sobre propósito, estilo, elementos clave, colores,estado de ánimo y público objetivo.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe mejor a Perplexity AI?. Es una herramienta exclusiva para crear imágenes y vídeos mediante IA. Combina chat conversacional con búsqueda en internet, mostrando siempre las fuentes de la información. Solo sirve para juegos y entretenimiento, sin aplicaciones académicas o profesionales. Es un asistente que genera contenido sin mostrar fuentes ni referencias.

¿Cómo puede la IA potenciar la creatividad e innovación aumentada?. Generando ideas nuevas, visualizando conceptos mediante diagramas o infografías, y transformando contenido para diferentes audiencias. Sustituyendo completamente el pensamiento humano sin aportar nuevas ideas. Limitándose a tareas repetitivas sin influir en la generación de contenido creativo. Ignorando el contexto o la audiencia al generar material visual o textual.

¿Cuál de los siguientes conocimientos es específicamente relevante para un prompt designer?. Creación de campañas publicitarias sin interacción con la IA. Gestión de inventarios y logística de la empresa. Diseño de hardware para GPUs de alto rendimiento. Técnicas avanzadas como few-shot prompting y cadena de pensamiento para guiar las respuestas de la IA.

¿Cuál es el objetivo de un Analista de Datos Junior con Enfoque en IA en una empresa?. Gestionar únicamente la infraestructura tecnológica de la IA. Desarrollar modelos de IA avanzados sin procesar datos. Diseñar prompts para asistentes virtuales sin análisis de datos. Optimizar procesos combinando análisis de datos básico con herramientas de IA.

¿Cuál de los siguientes sistemas representa mejor la IA discriminativa?. Un generador de historias o imágenes a partir de indicaciones. Un modelo que clasifica correos electrónicos como spam o no spam. Un programa que crea música original basada en un estilo específico. Un sistema que simula conversaciones humanas creativas.

¿Por qué los modelos de texto de inteligencia artificial son capaces de generar texto coherente y realizar tareas lingüísticas complejas?. Porque funcionan únicamente con bases de datos estructuradas de números y fechas. Porque analizan únicamente imágenes y vídeos sin necesidad de datos textuales. Porque se entrenan con enormes cantidades de datos textuales, lo que les permite comprender contextos y patrones del lenguaje. Porque se basan en reglas predefinidas y no requieren entrenamiento con datos.

¿Cuál es la clave para aprovechar la IA de manera efectiva?. Ignorar la IA y centrarse solo en habilidades humanas tradicionales. Entender todos los algoritmos complejos de la IA para poder reemplazar al ser humano. Aplicar la IA estratégicamente para complementar nuestras habilidades, enfocándonos en creatividad, ética y liderazgo. Usar la IA únicamente para tareas repetitivas, sin considerar el valor humano.

¿Qué es el sesgo de selección?. La magnificación de los sesgos ya existentes en los datos de entrenamiento, haciendo que aparezcan con más fuerza de lo que ocurre en la realidad. Los datos o las preguntas que se introducen en el sistema se diseñan de manera que refuerzan creencias o hipótesis previas. Los métodos de recogida de datos contienen errores o distorsiones. Los datos de entrenamiento no representan a toda la población.

¿Cuál de las siguientes competencias es clave para aprovechar la IA considerando su impacto social y sostenibilidad?. Evaluar sesgos y discriminación, la brecha digital y el coste energético de los modelos de IA, promoviendo un uso ético y sostenible. Centrarse solo en el rendimiento técnico de la IA, ignorando aspectos éticos o sostenibles. Evitar analizar la brecha digital, ya que todas las personas tienen el mismo acceso a la IA. Aprender únicamente a usar la IA sin preocuparse por consecuencias sociales o ambientales.

¿Cuál de las siguientes prácticas es fundamental para diseñar prompts efectivos y aprovechar al máximo la IA?. Incluir especificidad, claridad, contexto y definir estilo y tono en las instrucciones. Evitar dar contexto o público objetivo; la IA siempre interpreta correctamente. Escribir instrucciones vagas y ambiguas para que la IA decida el contenido por sí misma. No indicar estilo ni tono, ya que la IA genera automáticamente el más adecuado.

¿Qué caracteriza principalmente a los datos no estructurados?. Carecen de un formato predefinido y se presentan en formas variadas como textos,imágenes, audio o vídeo. Solo se encuentran en bases de datos empresariales. Siguen un formato fijo de filas y columnas que facilita su almacenamiento en bases dedatos tradicionales. Son siempre numéricos y fáciles de analizar con herramientas simples.

Durante los años 70 y 80, la inteligencia artificial vivió un periodo conocido como “invierno de la IA”. ¿Cuál fue la causa principal de esta etapa?. Los avances no cumplieron las expectativas, lo que provocó pérdida de financiación e interés. La IA se convirtió en la tecnología dominante en todos los sectores. Se descubrieron nuevas técnicas que reemplazaron a la IA. La IA alcanzó todos sus objetivos iniciales, consolidándose sin problemas.

¿Cuál es la función principal de un Supervisor de IA?. Garantizar que los sistemas de IA funcionen correctamente, de manera ética y alineada con los objetivos de la organización. Diseñar prompts para generar contenido creativo sin supervisión. Solo gestionar la infraestructura de servidores de IA. Crear modelos de IA desde cero sin considerar su ética o resultados.