IA. Ponte a prueba + autoevaluaciones 1/6

El sesgo en los prompts aparece por cómo formulamos la pregunta a la IA. Verdadero. Falso.

¿Qué tipo de IA empleamos cuando…?. Discriminative AI. Narrow AI. Predictive AI. Analytical AI. Statistical AI. Generative AI.

El Prompt Designer necesita una comprensión profunda de cómo funcionan los diferentes modelos de IA, pero no necesita conocimientos de análisis de datos. Verdadero. Falso.

La IA, en el ámbito de la comunicación, puede perder matices culturales en las traducciones, por lo que la revisión humana es necesaria. Verdadero. Falso.

¿Qué técnica de prompting consiste en pedir directamente lo que queremos, sin ejemplos previos?. Chain-of-thought prompting. Role prompting. Few-shot prompting. Zero-shot prompting.

El proyecto de Edificación y Obra Civil requiere que la IA optimice la distribución de recursos y cronogramas de obra. Para que la IA logre esto, ¿qué habilidad avanzada del Prompt Designer podría ser útil para guiar a la IA a través de los pasos lógicos de planificación?. Cadena de pensamiento. Comunicación a equipos no técnicos. Monitorización de resultados. Renderizado de planos en tiempo real.

¿En qué aplicaciones de redes sociales se integra Meta AI?. Solo en Instagram. En Facebook, Instagram, Messenger y WhatsApp. En Twitter (X) y Reddit. Únicamente en WhatsApp.

¿Cuál es la principal diferencia entre la IA débil y la inteligencia humana?. La inteligencia humana es menos versátil que la IA débil. La IA débil está diseñada para tareas específicas y carece de la comprensión general del mundo que tiene la inteligencia humana. La IA débil puede realizar cualquier tarea intelectual, mientras que la humana no. La IA débil es igual a la inteligencia humana en todos los aspectos, pero más rápida.

La precisión mide la proporción de aciertos de un modelo. Verdadero. Falso.

En el proyecto de Informática y Comunicaciones, si el asistente de desarrollo de software genera código inicial con poca documentación. ¿Cuál de las siguientes acciones del Prompt Designer podría mitigar este problema?. Eliminar los archivos temporales de la base de datos de entrenamiento. Pedir al Analista que clasifique el código por colores. Solicitar al Supervisor de IA que cambie los parámetros de generación. Incluir la instrucción avanzada de 'cadena de pensamiento' (chain-of- thought) para que la IA justifique su lógica de código.

¿Cuál de los siguientes no es un desafío técnico de la IA?. Costos elevados y consumo de energía. La incapacidad de la IA para aprender de nuevos datos. Altos requisitos de recursos computacionales. Falta de estándares universales.

A diferencia de un motor de búsqueda, la inteligencia artificial crea respuestas nuevas analizando y reinterpretando grandes cantidades de datos. Verdadero. Falso.

¿Cuál de estos beneficios no está directamente relacionado con la implementación de IA en audio y vídeo?. Democratizar la creación de contenido. Aumentar el coste de producción. Romper barreras lingüísticas. Mejorar la accesibilidad.

El proceso de fine-tuning implica reentrenar un modelo de IA con datos genéricos para que funcione en cualquier sector sin necesidad de ajustes específicos. Verdadero. Falso.

¿Qué elemento es clave en la entrada (input) a un modelo de IA conversacional, es decir, las instrucciones que le damos al sistema?. Prompt. GPU. Dataset. Output.

La IA genera siempre la misma salida para un mismo prompt. Falso. Verdadero.

La explotación comercial de datos personales sin consentimiento es un riesgo de privacidad. Falso. Verdadero.

En el contexto de la conversational AI, ¿Qué papel juega el prompt en el proceso de interacción?. Es la base de datos donde se almacenan todas las conversaciones previas. Es el hardware especializado donde se ejecutan los modelos de conversational AI. Es el algoritmo interno que determina la velocidad de respuesta del sistema. Es la entrada o mensaje del usuario que guía la respuesta de la IA, siendo su claridad fundamental para obtener resultados precisos.

Después de la postproducción, el Analista de datos junior debe presentar los resultados de audiencia del cortometraje al equipo directivo (que no es técnico). ¿Qué habilidad es esencial en este momento?. Capacidad para hacer few-shot prompting en la presentación. Habilidad para interpretar resultados y comunicarlos de forma accesible a equipos no técnicos. Conocimiento profundo de las redes neuronales que crearon el guion. Realizar un ajuste fino (fine-tuning) de los hiperparámetros de la presentación.

Un ejemplo de la 'naturaleza complementaria' de la IA en el trabajo es: Una IA que toma todas las decisiones en una empresa sin intervención humana. La invención de nuevas profesiones como 'diseñadores de prompts'. Una caja de autopago que elimina por completo a los cajeros en un supermercado. Una fábrica completamente automatizada por robots que no tiene ningún empleado.

¿Qué plataforma profesional de Microsoft permite crear y entrenar modelos personalizados de IA?. Azure AI Studio. Notion AI. Canva. YouChat.

La capacidad para trabajar eficazmente con IA es considerada una competencia especializada y exclusiva del rol de Prompt Designer. Verdadero. Falso.

Que característica corresponde con la "Precisión" de los algoritmos de la IA: Buscan resolver problemas utilizando la menor cantidad de recursos posibles. Deben definir exactamente qué operaciones realizar. Capacidad para manejar volúmenes crecientes de datos. Ante los mismos datos de entrada, producen los mismos resultados.

Escribe al lado de cada función o habilidad hacia el rol profesional al que corresponde principalmente. Escribe la letra que corresponde a cada rol en tu respuesta: Identificar patrones y tendencias con asistencia de IA. Capacidad para estructurar solicitudes con especificidad y claridad. Ajuste de parámetros y refinamiento de instrucciones. Evaluación de la calidad y relevancia de las salidas. Preparar y limpiar conjuntos de datos.

Un modelo es lo mismo que un algoritmo. Falso. Verdadero.

La verificación cruzada con fuentes primarias es una técnica útil contra la desinformación. Verdadero. Falso.

Los modelos de IA generativa necesitan potentes GPU, grandes conjuntos de datos y mucha energía para funcionar. ¿Qué desafío actual de la IA ilustra esto?. El de la falta de estándares. El de la obsolescencia. El de los requisitos técnicos. El de la consistencia.

Los sistemas de IA son completamente autónomos y no necesitan supervisión humana. Verdadero. Falso.

El proyecto de Servicios Socioculturales (asistente de inclusión cultural) requiere traducir contenidos culturales a formatos accesibles en tiempo real (ej. subtítulos, audio descripción). ¿Qué rol debería colaborar más estrechamente con los desarrolladores para asegurar que la calidad y relevancia de estas traducciones automáticas sea constante?. El Prompt Designer, para escribir el guion técnico original. El Analista de Datos Junior, analizando el tamaño de los subtítulos. El Supervisor de IA, para la evaluación continua de la calidad de la salida y la relevancia. El Técnico de Mantenimiento, para limpiar el polvo de los núcleos tensores (Tensor Cores) del servidor.

Un algoritmo de regresión se usa para clasificar correos como spam o no spam. Verdadero. Falso.

¿Cómo puede la IA potenciar la creatividad humana?. Eliminando las tareas repetitivas y monótonas. Sustituyendo por completo la necesidad de ideas originales. Automatizando el proceso de pensamiento crítico. Ayudando a generar ideas y explorar nuevos enfoques.