Programacion IA

¿Qué es una organización data-driven?. Una organización que utiliza datos para tomar decisiones. Una organización que solo se enfoca en la producción. Una organización que ignora los datos en su estrategia.

¿Qué son los KPIs (Key Performance Indicators)?. Indicadores básicos de ventas y costes. Métricas avanzadas que miden el rendimiento de sistemas y la satisfacción del cliente. Herramientas para la recolección de datos únicamente.

¿Qué implica el 'data governance'?. Asegurar la calidad, consistencia y seguridad de los datos. Implementar únicamente la recolección de datos. Utilizar la analítica predictiva sin importar la calidad del dato.

¿Por qué es importante el 'data governance' para las iniciativas de IA?. La IA puede compensar la mala calidad de los datos. Los modelos de IA dependen directamente de la calidad del dato recibido. El data governance no afecta a las iniciativas de IA.

¿Qué utiliza la analítica predictiva?. Algoritmos estadísticos y modelos de aprendizaje automático para estimar el futuro. Solo datos históricos para describir el pasado. Técnicas de recolección de datos manuales.

¿Cuál es un ejemplo de aplicación de la analítica predictiva?. Predecir la probabilidad de que una máquina falle. Analizar datos de ventas pasadas únicamente. Optimizar la recolección de datos.

¿Qué problema principal enfrentan los proyectos de IA según el documento?. Los algoritmos complejos. La mala gestión del dato. La falta de sensores.

¿Cómo se aplica una estrategia data-driven en la práctica?. Integrando datos en todos los procesos operativos y de decisión. Utilizando datos aislados y no estandarizados. Dependiendo de tareas manuales para el flujo de datos.

¿Qué permite la integración de datos en una estrategia data-driven?. Tener KPIs inconsistentes y poco precisos. Que los departamentos trabajen con una misma fuente de verdad. Depender de tareas manuales para el análisis.

¿Qué resultado se obtiene al implementar una estrategia data-driven?. Una organización adaptativa que aprende de los datos. Una organización que reduce la precisión en sus decisiones. Una organización que se enfoca solo en la recolección de datos.

¿Qué es la servitización?. La venta exclusiva de productos. La oferta de servicios complementarios o permanentes en lugar de solo productos. La digitalización de procesos internos únicamente.

¿Qué modelo de negocio se combina con la servitización para el pago por uso?. Modelos tradicionales de compra única. Modelos Everything-as-a-Service (XaaS). Modelos de negocio basados en inventario estático.

¿Qué habilita la servitización en la automatización industrial?. La transformación de un producto físico en un flujo continuo de valor. La reducción de la necesidad de sensores. La dependencia exclusiva de la intervención humana.

¿Qué es Value-in-use?. El valor reside en poseer el producto. El valor reside en el uso que se obtiene del producto. El valor se basa en el coste de producción.

¿Qué tipo de infraestructura exige la servitización?. Infraestructura digital estable con sensores y conectividad. Infraestructura analógica sin conectividad. Infraestructura que no requiere gestión de datos.

¿Qué tecnologías impulsan los modelos de negocio más inteligentes y adaptativos?. RAG, agentes autónomos e IPA. Solo RPA. Solo IA generativa.

¿Qué es RAG (Retrieval-Augmented Generation)?. Un modelo que solo genera texto basado en su entrenamiento. Un sistema que combina modelos generativos con búsqueda para usar información real. Una técnica para la recolección de datos manual.

¿Para qué es útil RAG en un negocio?. Para responder con información que no necesita ser verificada. Cuando el negocio necesita que la IA responda con exactitud basada en documentos o bases de datos. Para reemplazar completamente la necesidad de fuentes de información.

¿Qué diferencia a un agente autónomo de un modelo tradicional?. Un agente autónomo solo responde cuando se le consulta. Un agente autónomo trabaja con objetivos, monitoriza el entorno y adapta su comportamiento sin intervención humana. Un agente autónomo no puede interactuar con otros sistemas.

¿Qué es la Automatización Inteligente de Procesos Humanos (IPA)?. Automatización tradicional que solo ejecuta tareas repetitivas. Combinación de RPA con IA avanzada para automatizar tareas humanas que requieren interpretación o razonamiento. Un sistema que solo utiliza robots de software.

¿Qué aporta la IPA en los procesos empresariales?. Aumenta los cuellos de botella y la dependencia del procesamiento manual. Automatiza de principio a fin procesos que requerían múltiples intervenciones humanas. Reduce la capacidad de análisis de textos y documentos.

¿Qué son las plataformas y ecosistemas industriales?. Plataformas donde solo se venden productos físicos. Plataformas digitales donde empresas industriales pueden comprar, vender o integrar soluciones. Sistemas que solo permiten la comunicación M2M.

¿Qué permiten las APIs abiertas (Open APIs)?. Que sistemas, aplicaciones o máquinas se comuniquen de forma no estandarizada. La comunicación y el intercambio de datos estandarizado entre diferentes sistemas. Reemplazar completamente los sistemas legacy.

¿Qué facilita la integración M2M (Machine-to-Machine)?. La comunicación entre máquinas sin intervención humana. La dependencia de la intervención humana para la comunicación entre máquinas. La comunicación solo a nivel local en planta.

¿Qué característica define a los robots colaborativos (cobots)?. Trabajan en zonas aisladas sin presencia humana. Están diseñados para trabajar junto a los operarios, compartiendo espacios. Buscan reemplazar al humano en todas las tareas.

¿Qué tecnología se utiliza para la IA en tiempo real?. Procesamiento de datos en lotes (batch). Procesamiento instantáneo de datos que requiere infraestructura edge y sensores rápidos. Análisis de datos solo en la nube.

¿Qué es la convergencia OT/IT?. La separación total entre la tecnología de operación y la tecnología de información. La integración de la tecnología de operación (maquinaria, PLCs) con la tecnología de información (datos corporativos, análisis). Un sistema que solo gestiona datos corporativos.

¿Qué garantiza la seguridad funcional en un sistema industrial?. Que el sistema opere de forma segura incluso ante fallos. Que los fallos solo ocurran por causas externas. Que no se necesiten diagnósticos continuos.

¿Qué es la hiperautomatización (Hyperautomation)?. La automatización de tareas aisladas mediante RPA únicamente. Un enfoque que combina RPA, IA generativa, BPM y sistemas autónomos para automatizar procesos de extremo a extremo. La automatización que solo utiliza robots físicos.

¿Qué componente de la hiperautomatización orquesta procesos completos?. RPA. IA generativa. BPM (Business Process Management).

¿Qué es una arquitectura event-driven?. Una arquitectura que procesa información de forma periódica. Una arquitectura donde los sistemas reaccionan a sucesos (eventos) en tiempo real. Una arquitectura que solo utiliza sistemas legacy.

¿Qué permite Apache Kafka en una arquitectura event-driven?. Procesar eventos de forma periódica y con alta latencia. Publicar, almacenar y consumir eventos en tiempo real con alta fiabilidad. Reemplazar completamente los sistemas de control industrial (PLC).

¿Qué es MQTT?. Un protocolo de mensajería pesado para redes de alta velocidad. Un protocolo de mensajería muy ligero, ideal para dispositivos con poco consumo o conectividad limitada. Un protocolo utilizado solo para la comunicación entre robots.

¿Qué combina el procesamiento Edge + Cloud?. Procesamiento exclusivo en la nube. Procesamiento local (edge) con la escalabilidad y almacenamiento de la nube. Procesamiento exclusivo en el borde (edge) sin escalabilidad.

¿Qué papel cumplen los conectores y APIs en la integración con sistemas legacy?. Reemplazan completamente los sistemas legacy. Actúan como puentes entre el mundo moderno de eventos y los sistemas tradicionales. Solo permiten la comunicación M2M.

¿Qué diferencia a la Industria 5.0 de la Industria 4.0?. La Industria 5.0 elimina la colaboración humano-máquina. La Industria 5.0 refuerza la colaboración humano-máquina, la sostenibilidad y la resiliencia. La Industria 4.0 se enfoca en la colaboración humano-máquina.

¿Cuál es el objetivo de los robots colaborativos (cobots)?. Reemplazar al humano en todas las tareas. Complementar tareas repetitivas, pesadas o de precisión. Trabajar exclusivamente en zonas aisladas.

¿Qué permite la convergencia OT/IT en las fábricas digitales?. Separar las operaciones de planta de la gestión corporativa. Que operaciones, datos y decisiones funcionen como un único ecosistema. Reducir la necesidad de análisis de datos.

¿Qué función cumple la seguridad funcional en un sistema industrial?. Aumentar el riesgo de fallos. Garantizar que el sistema se mantenga en un estado seguro incluso ante fallos. Ignorar los fallos internos o externos.

¿Qué elemento es fundamental para que una empresa sea realmente digitalizada?. Utilizar solo herramientas ofimáticas avanzadas. Alinear automatización, datos, IA, cloud y ciberseguridad. Migrar todos los sistemas a la nube sin planificación.

¿Cuál es un riesgo destacado dentro de la estrategia digital?. Exceso de personal técnico. Fragmentación tecnológica entre departamentos. Tener demasiados sensores en las máquinas.

¿Qué caracteriza a los modelos de negocio XaaS?. Se basan en compras únicas de equipos sin servicios asociados. Priorizar la propiedad del producto sobre su uso. Ofrecer servicios continuos basados en uso, disponibilidad o resultados.

¿Qué condición es necesaria para que la servitización funcione en la industria?. Tener robots industriales de gran tamaño. Disponer de infraestructura digital estable con sensores y conectividad. Eliminar todos los sistemas de mantenimiento preventivo.

¿Qué papel tienen los datos dentro de una estrategia corporativa moderna?. Se usan solo para informes manuales mensuales. No influyen en la estrategia, solo en el área técnica. Constituyen un recurso estratégico equivalente a otros activos.

En el mantenimiento predictivo, ¿qué función cumplen los sensores IoT?. Simular escenarios virtuales sin necesidad de datos reales. Capturar datos en tiempo real sobre el estado de los equipos. Reemplazar completamente los algoritmos de Machine Learning.

¿Qué ventaja aporta el uso de Digital Twins?. Permiten eliminar la necesidad de sensores físicos. Facilitan simular y optimizar el comportamiento de un activo mediante su réplica virtual. Solo sirven para visualizar modelos 3D sin análisis.

En una arquitectura event-driven, ¿qué papel desempeña Kafka?. Generar modelos 3D de activos industriales. Gestionar tareas repetitivas mediante robots RPA. Publicar, almacenar y distribuir eventos en tiempo real a gran escala.

¿Qué característica clave distingue a los robots colaborativos (cobots)?. Funcionan exclusivamente en zonas aisladas sin presencia humana. Se utilizan solo para tareas de alta velocidad y fuerza extrema. Pueden trabajar junto a personas gracias a sensores y control de fuerza.

¿Qué combina la hiperautomatización (Hyperautomation)?. IA generativa + Blockchain + Realidad aumentada. RPA + IA generativa + BPM + sistemas autónomos. Edge computing + sensores IoT + impresión 3D.