Refuerzo IA 2/2

¿Qué chatbot tiene un enfoque más personal y “amigable”, destinado a interacción social?. PI (Inflection AI). Gemini. Claude. Copilot.

Un Analista de datos junior con enfoque en IA está ayudando en el proyecto de Comercio y Marketing a analizar el comportamiento de navegación de los usuarios. ¿Qué tarea NO está directamente asociada a su rol?. Sincronizar el algoritmo de geolocalización con el inventario físico del almacén. Implementar las salvaguardas éticas del modelo de recomendación. Preparar y limpiar el conjunto de datos de navegación. Identificar patrones de compra con asistencia de IA.

AI-Studio genera un storyboard preliminar que, al revisar el Supervisor de IA, muestra un sesgo sutil al representar solo a personal médico masculino. ¿Cuál de las siguientes es la acción principal del Supervisor para manejar esta situación?. Ajustar los parámetros y refinar las instrucciones de la IA para implementar salvaguardas éticas contra el sesgo. Enviar el storyboard al Prompt Designer para que lo corrija manualmente. Desechar el storyboard y pedir al Analista que lo rehaga. Realizar un equilibrado del motor de inferencia para optimizar la velocidad de respuesta del algoritmo.

El modelo en IA es: El conjunto de datos de entrenamiento. El hardware de la IA. Una base de datos. La representación matemática de lo aprendido.

En las GAN (Generative adversarial networks / Redes generativas antagónicas), ¿qué red crea datos sintéticos?. Transformer. Discriminador. Red neuronal. Generador.

¿Qué ventaja principal tienen los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM)?. Generar lenguaje humano con gran sofisticación. Procesar solo imágenes. Requerir pocos datos. Ser económicos.

Un sistema de IA recibe miles de fotos de frutas donde cada imagen está ya etiquetada como manzana, plátano o pera. Tras entrenarse, el sistema puede clasificar nuevas fotos en esas categorías. ¿Qué tipo de modelo es?. Refuerzo. Ninguno es correcto. Supervisado. No supervisado.

¿Qué tipo de sesgo ocurre cuando la pregunta al sistema ya incluye un prejuicio?. Sesgo en los prompts. Sesgo de selección. Sesgo de medición. Sesgo de confirmación.

Crear infografías interactivas es un ejemplo de ¿qué aplicación de la IA?. Apoyo a la creatividad. Automatización de tareas. Mejora de la comunicación. Eliminación de sesgos.

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.

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.

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 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.

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.

¿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.

Definición de Consistencia: La ausencia de normas universales permite discrepancias en ética, transparencia y privacidad entre modelos, dificultando un uso responsable. Su implementación demanda GPU potentes, grandes volúmenes de datos y alto consumo energético, lo que limita su accesibilidad y plantea retos ecológicos. La recopilación automática de datos de usuario sin transparencia puede comprometer información sensible, requiriendo configuración consciente de ajustes. La naturaleza probabilística de estos modelos hace que sus respuestas varíen incluso con entradas similares, lo que exige verificación adicional en contextos que requieren precisión.

¿Qué elemento falta en el siguiente prompt para hacerlo más efectivo?: "Escribe un texto sobre los beneficios de la meditación para personas con ansiedad". Claridad: contiene términos ambiguos como "meditación" que podrían referirse a distintas prácticas. Especificidad: no indica qué tipo de beneficios (físicos, psicológicos, sociales) deben abordarse. Contexto: no explica la finalidad del texto (informar, persuadir, instruir). Estilo y tono: no especifica el registro lingüístico ni el formato del contenido.

¿Qué tipo de IA esta usando un asistente de voz que reconoce canciones a partir de unos segundos de audio?. IA predictiva. IA general. IA analítica. IA discriminativa.

¿Qué normativa europea regula la protección de datos personales en IA?. Reglamento de IA 2024/1689. Ley de propiedad intelectual. Reglamento General de Protección de Datos (RGPD). Directiva de copyright.

¿Qué factor determina principalmente la calidad del output generado por un sistema de IA?. La calidad y especificidad del input proporcionado. La cantidad de datos utilizados en el entrenamiento. Toda son correctas. El número de parámetros del modelo.

¿Qué técnica se utiliza para analizar texto no estructurado?. SQL. Clustering. Procesamiento de lenguaje natural (PLN). Redes convolucionales.

Un traductor automático convierte el texto “llover a cántaros” en “raining jugs”. Que la IA siempre traduce literalmente y nunca aprende. Que la IA necesita más memoria para traducir bien cualquier cosa complicada. Que el PNL puede cometer errores al no captar expresiones idiomáticas. Todas son incorrectas.

¿Qué técnica permite comprender por qué un modelo llega a un resultado determinado?. Transparencia de datos. Minimización de datos. Explicabilidad de algoritmos (XAI). Auditoría externa.

¿Cuál es el propósito de un autoencoder variacional (VAE, variational autoencoder)?. Clasificar datos. Predecir precios, elaborar resúmenes. Detectar bordes en imágenes. Comprimir y reconstruir información con variaciones controladas.

¿Qué arquitectura utiliza un mecanismo de atención para procesar lenguaje e identificar qué partes de una frase son más relevantes?. Regresión. GAN (Generative adversarial networks / Redes generativas antagónicas). CNN (Convolutional neural networks / Redes neuronales convolucionales). Transformer (transformador).

¿Qué tipo de algoritmo se usa para predecir un precio de vivienda?. Redes neuronales convolucionales. Regresión. Clasificación. Clustering.

Un modelo supervisado aprende a partir de: Datos sin etiquetar. Prueba y error. Premios y castigos. Datos etiquetados.