IA Gen para Directivos - Test

Quiz
•
Information Technology (IT)
•
Professional Development
•
Hard
Maria Valentina Garcia
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8 questions
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1.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
3 mins • 5 pts
¿Cuál es la capacidad principal que la Inteligencia Artificial otorga a las máquinas?
Exclusivamente la capacidad de almacenar grandes volúmenes de datos.
Solo la habilidad de ejecutar tareas repetitivas de forma más rápida.
Únicamente la optimización de procesos mecánicos simples.
Permite a las máquinas realizar tareas que antes eran exclusivas de los humanos, como pensar, aprender, entender el lenguaje y ser creativo.
2.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
3 mins • 5 pts
¿Cuál de los siguientes es un principio ético fundamental que debe regir el desarrollo y uso de la Inteligencia Artificial?
La explotación de vulnerabilidades psicológicas para maximizar beneficios.
La automatización total de decisiones sin supervisión humana.
La transparencia, haciendo que los sistemas sean comprensibles y explicables.
La exclusividad en el acceso a la tecnología para evitar su mal uso.
3.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
3 mins • 5 pts
Se presenta un dilema ético donde un sistema médico de IA toma decisiones sin consultar al paciente, logrando mejores resultados estadísticamente. ¿Cuál es la disyuntiva ética central que subyace en este escenario?
¿Justifica el bien mayor la pérdida de la libertad individual y el derecho del paciente a decidir sobre su propio cuerpo?
¿Es más importante la eficiencia del sistema que la privacidad de los datos?
¿Debería la IA priorizar la reducción de costos operativos sobre la calidad de atención?
¿Es aceptable una justicia sin corazón, pero 'perfecta'?
4.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
3 mins • 5 pts
¿Cómo impulsa la Inteligencia Artificial la transformación digital en las organizaciones?
Exclusivamente a través de la reducción de la fuerza laboral y el aumento de la burocracia.
Disminuyendo la capacidad de adaptación a los cambios del mercado.
Mediante la automatización de procesos, la personalización de la experiencia del cliente, la mejora en la toma de decisiones a través del análisis predictivo, y la innovación en productos y servicios.
Limitando el acceso a la información para un pequeño grupo de líderes.
5.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
3 mins • 5 pts
¿Cuál es un ejemplo de cómo la IA Generativa puede ayudar al negocio eléctrico en la optimización de redes?
Limitando el análisis de datos a eventos de fallas previamente conocidos.
Únicamente automatizando la lectura de medidores de energía.
Permitiendo el análisis en tiempo real de las redes eléctricas para optimizar la distribución, detectar fallas y mejorar la estabilidad del sistema.
Priorizando la producción de energía sin considerar la demanda.
6.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
3 mins • 5 pts
Para fomentar una cultura organizacional basada en datos, ¿Qué acciones se recomiendan respecto a la comunicación y la experimentación con IA?
Centralizar la toma de decisiones en un equipo de expertos en IA.
Compartir información regularmente mediante reuniones, y fomentar la experimentación sin temor al fracaso, documentando y compartiendo los resultados.
Desincentivar la experimentación para evitar posibles errores costosos.
Exclusivamente celebrar los éxitos financieros, ignorando el proceso de aprendizaje.
7.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
3 mins • 5 pts
De acuerdo con las fases y factores clave para la integración de la IA, ¿cuál es un aspecto fundamental que debe guiar la implementación de la IA en una empresa?
Invertir exclusivamente en tecnología de punta sin considerar el talento humano.
Priorizar la cantidad de datos sobre su calidad para acelerar el proceso.
La alineación estratégica de la IA con los objetivos claros y medibles del negocio.
Evitar la supervisión humana en la toma de decisiones para maximizar la eficiencia.
8.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
3 mins • 5 pts
Al implementar la IA Generativa, especialmente en sectores críticos, ¿cuáles son los desafíos importantes a considerar en relación con el marco legal y la protección de la información?
La dificultad para encontrar casos de uso prácticos en el sector energético.
La necesidad de adaptación normativa (regulaciones como CONPES 4144) y la seguridad de los datos confidenciales, garantizando la privacidad y el cumplimiento.
La escasez de modelos de IA disponibles en el mercado.
La falta de herramientas de visualización de datos para monitorear el impacto de la IA.
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