Módulo profesional optativo - IA

Un sistema de navegación GPS que sugiere la ruta más rápida basándose en el estado del tráfico es de:: Discriminative AI. Statistical AI. Analytical AI. Generative AI.

¿Qué factor fue clave para el resurgimiento de la IA en los años 90?: El desarrollo de la robótica avanzada. La reducción de costes en la tecnología. El surgimiento de la World Wide Web. El aumento de la potencia computacional y los avances en algoritmos.

¿Qué tipo de IA utiliza modelos probabilísticos y técnicas como la regresión y las pruebas de hipótesis?: Analytical AI. Predictive AI. Generative AI. Statistical AI.

En el diagnóstico médico asistido por IA, que distingue entre imágenes de células cancerosas y no cancerosas, ¿qué tipo de IA funcional se está utilizando principalmente?: Predictive AI. Generative AI. Analytical AI. Discriminative AI.

¿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. La habilidad para analizar datos históricos y hacer predicciones. Su enfoque en procesar grandes volúmenes de datos para extraer información.

¿Qué desafío enfrenta la IA relacionado con la falta de estándares universales?: Que distintos modelos de IA operan con diferentes criterios éticos y niveles de transparencia, dificultando un uso responsable y seguro. Que todos los modelos de IA operan con los mismos criterios éticos. Que los modelos de IA son demasiado caros para estandarizarse. Que la IA no puede comunicarse con otras tecnologías.

El fine-tuning sirve para:: Ajustar automáticamente un modelo de IA sin intervención humana. Generar imágenes. Adaptar un modelo a tareas o aplicaciones específicas. Reiniciar un modelo para que se generalice.

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

La IA puede manipular la opinión pública a través de:: Desplazamiento laboral. Clustering. Fine-tuning. Fake news y publicidad dirigida.

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

¿Cuál de estas es una limitación de los datos no estructurados?: Su riqueza informativa, reflejando fenómenos complejos de forma natural. Su flexibilidad. Su uso en IA generativa es escaso. Su gran volumen y diversidad exigen una gran capacidad de almacenamiento.

Un modelo no supervisado se caracteriza por:: Usar recompensas (premios y castigos). Descubrir patrones en datos sin etiquetas. Trabajar con prompts. Seguir instrucciones fijas.

¿Dónde se integra Microsoft Copilot como asistente de productividad?: En Docs y Gmail. Solo en Teams. Únicamente en Outlook. En Word, Excel, PowerPoint y Outlook.

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

¿Qué técnica de prompting se recomienda en problemas multietapa?: Role prompting. Few-shot. Zero-shot. Chain-of-thought.

¿Cuál es la función de Duet AI (más recientemente Gemini) en Gmail?: Redacta borradores de correos electrónicos, propone respuestas automáticas y resume hilos largos de mensajes. Sugiere fórmulas y ayuda en la organización y análisis de datos. Resume documentos extensos y genera ideas. Proporciona subtítulos automáticos.

¿Qué factor es fundamental para que una imagen generada con IA cumpla con su propósito específico?: Dejar la instrucción abierta a la interpretación del modelo. Indicar solo el tamaño y el formato de la imagen. Proporcionar instrucciones detalladas sobre finalidad, estilo y público objetivo. Usar siempre el mismo prompt para diferentes tareas.

¿Qué modelo de IA generativa de Adobe crea imágenes, efectos y variaciones gráficas a partir de prompts y, además, está pensado para integrarse en aplicaciones como Photoshop o Illustrator?: Firefly. Canva. DALL·E. Express.

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

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

Un periodista utiliza una herramienta de IA para organizar los datos de una investigación y obtener una estructura clara para su artículo (introducción, puntos clave, ejemplos y conclusión). ¿Qué habilidad transversal de la comunicación se está utilizando aquí?: Visualización dinámica. Estructuración de información. Traducción y localización. Adaptación de contenidos.

En el sector del marketing, la IA puede generar borradores de anuncios, pero ¿qué tarea se reserva para el equipo creativo?: Generar diez variaciones de un eslogan. Analizar los datos de consumo de la audiencia. Decidir qué propuesta transmite de verdad los valores de la marca. Basar los diseños en tendencias de consumo.

La colaboración humano-IA se basa en que…:: El humano solo se encarga de las tareas éticas y la máquina del resto. La máquina sustituye completamente al humano en la mayoría de las tareas. La máquina aporta velocidad y análisis, y el humano aporta criterio y empatía. La máquina toma todas las decisiones, y el humano las ejecuta.

¿Cuál es la relación más adecuada entre la inteligencia artificial y los profesionales humanos según el enfoque actual de la tecnología?: La IA y los humanos compiten por los mismos roles, siendo la tecnología generalmente superior en todas las tareas. La IA está diseñada para reemplazar completamente el trabajo humano en la mayoría de los campos profesionales. La IA solo debe utilizarse en tareas rutinarias y de bajo valor, dejando todo el trabajo creativo exclusivamente a los humanos. La IA funciona como un complemento que amplifica las capacidades humanas, creando una sinergia donde cada uno aporta sus fortalezas únicas.

¿Cuál de las siguientes responsabilidades NO corresponde al rol de Analista de datos junior con enfoque en IA?: Preparar y limpiar conjuntos de datos. Monitorización de resultados para detectar sesgos o errores. Generar visualizaciones efectivas. Identificar patrones y tendencias con asistencia de IA.

¿Cuál es el objetivo principal del rol de Prompt Designer?: Generar visualizaciones efectivas a partir de conjuntos de datos. Implementar salvaguardas éticas en sistemas de IA. Monitorizar resultados para detectar sesgos o errores. Crear instrucciones precisas para sistemas de IA que generen los resultados deseados.

Una de las tareas principales del Supervisor de IA es la “Implementación de salvaguardas éticas”. ¿Por qué es fundamental esta función en el rol?: Para mejorar la velocidad de procesamiento de los modelos. Para garantizar que los sistemas de IA funcionen correctamente, de manera ética y alineada con los objetivos organizacionales. Para escribir prompts más cortos y eficientes. Para generar nuevas visualizaciones de datos automáticamente.

Un equipo de diseño necesita usar una IA generativa para crear rápidamente varias variaciones de un diseño industrial muy específico. ¿Cuál de los roles descritos está mejor preparado para asegurar que las instrucciones textuales maximicen la precisión del resultado visual deseado?: Supervisor de IA. Analista de datos junior con enfoque en IA. Un Ingeniero de Redes. Prompt Designer.

La tarea del Supervisor de IA de realizar “Ajuste de parámetros y refinamiento de instrucciones” es esencial porque:: Los sistemas de IA no son estáticos y necesitan ser calibrados continuamente para mantener la calidad y alineación. Es un requisito legal para obtener licencias de software de IA. Es el único rol con acceso técnico a los modelos de IA. El Supervisor tiene la tarea de generar los “prompts” más avanzados para la organización.

Si la organización detecta que el sistema de IA ha comenzado a generar contenido que viola las políticas internas, la responsabilidad de Ajustar la alineación del sistema es compartida principalmente entre:: Prompt Designer y Analista de datos junior. Analista de datos junior y el equipo de TI. Supervisor de IA y el departamento de Recursos Humanos. Prompt Designer y Supervisor de IA.

¿Qué es el sesgo de medición?: Preguntas con prejuicios. Uso de datos poco representativos. Confirmación de creencias previas. Errores en los métodos de recogida de datos.

¿Qué ejemplo corresponde a un deepfake?: Un videojuego con gráficos realistas. Un vídeo manipulado en el que un político dice algo que nunca dijo. Un meme humorístico. Una simulación meteorológica.

¿Qué concepto describe el uso de datos personales para fines distintos a los consentidos inicialmente por el usuario?: Uso no autorizado. Transparencia. Sesgo. Plagio.

¿Qué principio ético se relaciona con proteger los datos personales?: Privacidad. Equidad. Responsabilidad. Transparencia.

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

¿Qué principio ético exige divulgar de manera clara como funciona una IA?. Equidad. Responsabilidad. Transparencia. Privacidad.