Módulo Optativo IA Ilerna

¿Qué tipo de IA utiliza modelos probabilísticos y técnicas como la regresión y el clustering?. Statistical AI. Analytical AI. Generative AI. Reactive AI.

¿Qué evento se conoce como el “Invierno de la IA” y qué lo caracterizó?. La época en la que se acuñó el término y se creía que las máquinas inteligentes estaban cerca. Una época de gran interés público y aumento de la financiación en los años 90. Una época de grandes avances tecnológicos que impulsaron la IA, pero sin apoyo financiero. Una época en la que los avances no cumplieron las expectativas, llevando a una reducción en la financiación y el interés.

¿Qué característica define a la Generative AI?. La creación de contenido nuevo a partir de datos existentes. Su capacidad para clasificar datos en categorías predefinidas. Su habilidad para analizar datos históricos y hacer predicciones. Su eficiencia en procesar grandes volúmenes de datos para extraer información.

La “consistencia” de la IA se refiere a que…. Siempre da la misma respuesta a la misma pregunta. Solo funciona de manera consistente con internet rápido. Los resultados pueden variar incluso con entradas similares debido a su naturaleza probabilística. Es consistente en el procesamiento de datos y generación de respuestas.

El objetivo principal de la Analytical AI es…. Crear contenido nuevo. Clasificar datos. Predecir resultados futuros basándose en tendencias. Procesar grandes volúmenes de datos para identificar patrones.

¿Qué factor fue clave para el resurgimiento de la IA en los años 90?. Desarrollo de robótica avanzada. Surgimiento de la World Wide Web. Aumento de potencia computacional y avances en algoritmos. Reducción de costes tecnológicos.

¿Cuál es un ejemplo de dato no estructurado?. Una transacción bancaria. Un correo electrónico en texto libre. Un registro médico normalizado. Una hoja de cálculo con estudiantes.

El fine-tuning sirve para. Adaptar un modelo a tareas específicas. Generar imágenes. Reiniciar un modelo. Ajustar automáticamente un modelo sin intervención humana.

Los datos estructurados se caracterizan por. Carecer de organización. Estar en formatos de imagen y vídeo. No poder procesarse en bases de datos. Organizarse en filas y columnas.

Identificar si un correo es spam o no corresponde a un algoritmo de: Clasificación. Clustering. Regresión. Generación.

Los modelos de refuerzo aprenden mediante: Filas y columnas. JSON y XML. Ejemplos etiquetados. Prueba / error y recompensa.

¿Qué tipo de modelo permite generar imágenes desde texto?. Regresión. Clasificación. Supervisado. Generativo.

¿Qué chatbot combina lenguaje y programación, mostrando siempre las fuentes?. Copilot. Perplexity. Gemini. Pi.

¿Qué modelo generativo de Adobe crea imágenes y se integra en Photoshop o Illustrator?. Firefly. Canva. DALL·E. Express.

¿Qué chatbot tiene un enfoque más personal y “amigable”?. Gemini. Copilot. Pi (Inflection AI). Claude.

¿Qué técnica de prompting es adecuada para mostrar ejemplos del tipo de salida esperada?. Zero-shot prompting. Context prompting. Few-shot prompting. Chain-of-thought prompting.

¿Cuál es la función de Duet AI (Gemini) en Gmail?. Resume documentos y genera ideas. Redacta borradores, propone respuestas y resume hilos. Sugiere fórmulas y ayuda en análisis de datos. Proporciona subtítulos automáticos.

¿Cuál es el objetivo principal del role prompting?. Evitar explicaciones. Asignar un rol a la IA para orientar estilo y vocabulario. Pedir resúmenes breves. Reducir consumo de recursos.

Para obtener un mejor resultado, un prompt debe ser: Específico, claro y contextualizado. Escrito en lenguaje técnico. Detallar estilo y contexto. Corto y genérico.

El ejemplo de un hospital que utiliza IA para conviertir estadísticas de pacientes en gráficos dinámicos ilustra la habilidad de: Adaptación de contenidos. Traducción y localización. Estructuración de información. Visualización dinámica.

Relación adecuada entre IA y profesionales humanos según el enfoque actual de la tecnología: IA solo para tareas rutinarias y de bajo valor, dejando todo el trabajo creativo exclusivamente a los humanos. IA y humanos compiten por los mismos roles, siendo la tecnología generalmente superior en todas las tareas. IA complementa y amplifica capacidades humanas, creando una sinergia donde cada uno aporta sus fortalezas únicas. IA reemplaza completamente el trabajo humano en la mayoría de los campos profesionales.

Una tarea es automatizable si: Puede describirse con pasos claros y repetibles. Requiere creatividad y empatía. El riesgo de error es demasiado alto. Necesita supervisión humana.

¿Qué habilidad permite a la IA transformar ideas textuales en representaciones visuales?. Análisis de escenarios. Recomendaciones basadas en datos. Visualización de conceptos. Generación de ideas.

En educación, ¿qué tarea es más adecuada para IA?. Generar ejercicios adaptados al nivel de cada estudiante. Diseñar la dinámica de clase. Adaptar explicaciones según problemas de aprendizaje del alumno. Detectar desmotivación o falta de confianza en los alumnos.

La tarea de Supervisor de Ia de realizar "Ajuste de parámetros y refinamiento de instrucciones" es esencial porque: Los sistemas de IA no son estáticos y requieren calibración continua para mantener la calidad y alineación. Es un requisito legal para obtener licencias de software de IA. El supervisor tiene la tarea de generar los prompts más avanzados para la organización. Es el único rol con acceso técnico a los modelos de IA.

El Supervisor de IA se centra en: Limpieza de datos y preparación de conjuntos de datos masivos. Creación de prompts complejos. Garantizar funcionamiento ético y alineado con los objetivos organizacionales. Interpretación y comunicación de visualizaciones en un equipo técnico.

Una función del Prompt Designer es: Preparación y limpieza de datos. Implementación de salvaguardas organizacionales. Conocer técnicas como few-shot prmpting y cadena de pensamiento. Monitorización de resultados y ajuste de parámetros.

Objetivo principal del Prompt Designer: Implementar salvaguardas éticas en sistemas de IA. Monitorizar sesgos o errores. Crear instrucciones precisas para obtener resultados deseados. Generar visualizaciones efectivas a partir de conjuntos de datos.

Requisito esencial del Prompt Designer: Identificación de patrones con asistencia de IA. Habilidades de comunicación excepcionales. Ajuste de parámetros y refinamiento de instrucciones. Implementación de salvaguardas éticas a nivel de código.

Si un sistema de IA comienza a generar consistentemente resultados que muestran sesgos de género o raza, ¿qué rol tiene la responsabilidad primordial de intervenir y aplicar salvaguardas éticas?. Supervisor de IA. Analista de datos junior con enfoque en IA. El desarrollador de software inicial. Prompt Designer.

¿Qué ejemplo corresponde a un deepfake?. Simulación meteorológica. Vídeo manipulado donde un político dice algo que nunca dijo. Meme humorístico. Videojuego realista.

¿Qué tipo de sesgo refuerza creencias previas?. Sesgo de medición. Sesgo en prompts. Sesgo de selección. Sesgo de confirmación.

¿Qué principio ético exige divulgar cómo funciona una IA?. Equidad. Transparencia. Responsabilidad. Privacidad.

¿Qué sesgo aparece cuando los datos no representan a toda la población?. Sesgo de medición. Sesgo de confirmación. Sesgo en prompts. Sesgo de selección.

¿Qué es la anonimización de datos?. Almacenar en la nube. Encriptar archivos. Usar contraseñas seguras. Eliminar o alterar datos personales para que no identifiquen a individuos.

¿Qué ocurre si una obra es generada solo por IA sin intervención humana?. Se convierte en dominio privado. Pertenece al programador. No puede registrarse con derechos de autor. Tiene copyright automático.