Modulo optativo - Inteligencia Artificial

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 siempre produce resultados precisos y fiables. Los asistentes de voz siempre interpretan correctamente instrucciones poco claras como “pon mi música favorita”. Los modelos de IA, especialmente los generativos, pueden cometer errores, reflejar sesgos de los datos de entrenamiento y generar desinformación. La IA nunca se equivoca si los datos de entrada son incompletos o ambiguos.

Sistemas de recomendación en plataformas de streaming (como Netflix o Spotify) se clasifican como: IA débil o Narrow AI, diseñada para tareas específicas. IA fuerte, capaz de realizar cualquier tarea humana. IA con conciencia y comprensión global del mundo. Sistemas estadísticos sin capacidad de aprendizaje.

¿Cuál es uno de los principales retos de la inteligencia artificial debido a la ausencia de estándares universales?. Que los modelos de IA son demasiado costosos para poder estandarizarlos. Que la IA sea incapaz de interactuar con otras tecnologías. Que todos los modelos de IA sigan los mismos criterios éticos. Que diferentes modelos de IA utilizan criterios éticos y niveles de transparencia distintos, lo que complica su uso responsable y seguro.

¿Cuál de los siguientes no constituye un desafío técnico para la inteligencia artificial?. Ausencia de estándares universales. La incapacidad de la IA para aprender de datos nuevos. Elevados costos y consumo energético. Altos requerimientos de recursos computacionales.

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

¿Por qué es necesario usar técnicas avanzadas como el procesamiento del lenguaje natural o el reconocimiento de imágenes para trabajar con datos no estructurados?. Porque los datos no estructurados son siempre textos cortos y simples. Porque los datos no estructurados se almacenan automáticamente en bases de datos tradicionales. Porque los datos no estructurados son fáciles de analizar sin herramientas especiales. Porque los datos no estructurados no tienen un formato uniforme y requieren métodos complejos para extraer información útil.

¿Qué ocurre cuando un modelo de IA sufre sobreajuste (overfitting)?. El modelo no aprende lo suficiente y comete muchos errores incluso con los datos de entrenamiento. El modelo memoriza demasiado los datos de entrenamiento y falla al enfrentarse a casos nuevos. El modelo clasifica correctamente todos los datos nuevos sin necesidad de ajustes. El modelo genera datos completamente inventados sin relación con la realidad.

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

¿Qué caracteriza principalmente a los datos no estructurados?. Siguen un formato fijo de filas y columnas que facilita su almacenamiento en bases de datos tradicionales. 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. Son siempre numéricos y fáciles de analizar con herramientas simples.

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

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

¿En qué consiste el role prompting al elaborar un prompt para IA y cuál es su principal ventaja?. Pedir a la IA que genere contenido sin ninguna indicación sobre rol, estilo o audiencia; asegura máxima creatividad. Dar instrucciones vagas para que la IA interprete libremente el objetivo; evita limitaciones de contexto. Asignar un rol o perspectiva a la IA para orientar estilo, vocabulario y criterios; permite obtener respuestas más alineadas con el contexto. Limitar la IA a respuestas de una sola palabra para aumentar la precisión.

¿Qué describe mejor a Microsoft Copilot?. Es un motor de búsqueda que combina chat conversacional con referencias verificables en internet. Es un software exclusivo para juegos y entretenimiento que utiliza IA para generar gráficos. Integra tecnologías de IA en aplicaciones de Microsoft, asistiendo en tareas de productividad como redacción, análisis de datos, creación de presentaciones, gestión de correo y reuniones. Es una herramienta de IA que solo funciona en Excel para crear fórmulas automáticas.

¿Qué describe mejor a Adobe Firefly?. Es un chatbot que responde preguntas académicas con referencias verificables. Es un modelo de IA diseñado para análisis de datos financieros. Es un modelo de IA generativa de Adobe especializado en contenido visual, que crea imágenes y efectos a partir de descripciones textuales y se integra en aplicaciones como Photoshop o Illustrator. Es un asistente de productividad de Microsoft que ayuda con correos y presentaciones.

¿Cuál es la práctica más recomendable al crear imágenes con IA para un propósito específico?. Dejar que la IA genere imágenes sin ninguna indicación o contexto. 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. Proporcionar instrucciones detalladas sobre propósito, estilo, elementos clave, colores, estado de ánimo y público objetivo.

¿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 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. La IA reemplaza completamente al ser humano, tomando todas las decisiones sin intervención.

¿Por qué son importantes el aprendizaje continuo y la adaptabilidad tecnológica para aprovechar la IA?. Porque la IA evoluciona rápidamente, y actualizar habilidades permite aprovechar nuevas herramientas y oportunidades. Porque la IA no cambia, por lo que la adaptabilidad no es relevante. Porque una vez aprendida una herramienta de IA, nunca es necesario volver a actualizarse. Porque basta con aprender una sola herramienta de software para dominar todas las aplicaciones de IA.

¿Cómo puede la IA ayudar a un profesional a mejorar la comunicación y presentación de datos en su trabajo diario?. Sustituyendo completamente al profesional en todas las decisiones comunicativas sin supervisión. Solo generando contenido textual sin considerar la audiencia ni la presentación visual. Personalizando mensajes según la audiencia, creando gráficos e infografías interactivas, adaptando la traducción y localización, y estructurando la información de manera lógica. Limitándose a almacenar datos sin facilitar su comprensión o presentación.

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

¿Cuáles de las siguientes competencias son clave para aprovechar la inteligencia artificial de manera eficaz, ética y creativa?. Memorizar todas las funcionalidades de un software de IA sin cuestionar su uso. Pensamiento crítico, diseño de prompts, creatividad, colaboración humano-IA, aprendizaje continuo, ética digital y alfabetización crítica. Evitar la interacción con IA y centrarse únicamente en métodos tradicionales de trabajo. Solo aprender a programar sin preocuparse por ética ni impacto social.

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

¿Cuáles son algunas de las responsabilidades clave de un Supervisor de IA?. Generar automáticamente contenido visual y textual sin supervisión ética. Programar algoritmos sin evaluar la calidad de los resultados. Analizar únicamente el coste energético de los sistemas de IA. Monitorizar resultados para detectar sesgos o errores, evaluar calidad y relevancia de salidas, ajustar parámetros y aplicar salvaguardas éticas.

¿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. Programar redes neuronales profundas sin interpretar los datos. Preparar y limpiar datos, identificar patrones con IA, crear visualizaciones y comunicar resultados a equipos no técnicos. Generar contenido gráfico o audiovisual sin análisis de información.

¿Cuáles son habilidades y conocimientos clave para un prompt designer?. Supervisión de la energía consumida por los modelos de IA, sin crear instrucciones. Solo habilidades artísticas para generar imágenes sin usar prompts. Solo conocer el funcionamiento básico de la IA, sin necesidad de técnicas avanzadas. Comprensión profunda de modelos de IA, habilidades de comunicación, capacidad para estructurar solicitudes claras y conocimiento de técnicas avanzadas como few-shot prompting.

¿Cuál es la función principal de un Analista de Datos Junior con Enfoque en IA?. Desarrollar modelos de IA avanzados desde cero sin analizar datos. Gestionar únicamente la infraestructura de servidores de IA. Diseñar prompts para chatbots y asistentes virtuales. Combinar análisis de datos básico con herramientas de IA para optimizar procesos.

¿En qué consiste el principio ético de transparencia aplicado a la IA?. Divulgar la información relevante sobre cómo funciona y se utiliza la IA. Obligación de explicar, justificar y responsabilizarse de los propios actos al usar IA. Proteger la información personal contra la exposición pública o el uso indebido. Trato imparcial y justo, sin favoritismos ni discriminación.

¿Qué es el sesgo de selección?. Los datos de entrenamiento no representan a toda la población. Los métodos de recogida de datos contienen errores o distorsiones. 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.

¿Qué significa el derecho de portabilidad de datos?. Recuperar datos borrados. Almacenar datos en un pendrive. Exportar tus datos a otro servicio. Usar datos de terceros sin permiso.

¿Qué concepto describe el uso de contenidos generados por usuarios (textos, imágenes, audios) para entrenar modelos de IA sin permiso explícito?. Fugas de datos. Entrenamiento sin consentimiento. Uso no autorizado. Explotación comercial de datos personales.

¿Cuál de estas es una medida para mitigar los sesgos algorítmicos?. Usar solo datos históricos. Reducir el tamaño de los datos. Uniformidad de los datos. Supervisión humana sobre los resultados de la IA.