Según el Reglamento europeo, ¿qué hace un sistema de IA?

1. Ejecuta reglas fijas sin variación
2. Infiere a partir de entradas cómo generar predicciones, contenidos, recomendaciones o decisiones
3. Almacena datos
4. Muestra anuncios

La inferencia es la clave de la definición.

¿Qué tipo de aprendizaje usa un sistema que ajusta pujas según los resultados que va obteniendo?

1. Supervisado
2. No supervisado
3. Autosupervisado
4. Por refuerzo

Aprende por recompensas.

¿Qué diferencia principal hay entre aprendizaje automático clásico y aprendizaje profundo?

1. El profundo usa redes con muchas capas que aprenden las características por sí mismas
2. El clásico no usa datos
3. El profundo no necesita cómputo
4. No hay diferencias

Y suele necesitar muchos datos y GPU.

¿Qué arquitectura publicada en 2017 está en la base de los modelos de lenguaje actuales?

1. Perceptrón
2. Sistema experto
3. Transformer
4. Árbol de decisión

Basada en el mecanismo de atención.

Medir las emociones de los empleados con cámaras en una tienda…

1. Es un uso de riesgo mínimo
2. Es una práctica prohibida por el Reglamento europeo de IA
3. Solo requiere un cartel
4. Está permitido si es anónimo

Reconocimiento de emociones en el trabajo: prohibido salvo excepciones médicas o de seguridad.

¿Qué reduce las alucinaciones de un asistente que atiende a clientes?

1. Subir la temperatura
2. Quitarle instrucciones
3. Usar un modelo más pequeño
4. Que responda con información recuperada de documentos verificados (RAG)

Y que derive a una persona cuando no sepa.

¿Cómo validas la clasificación de sentimiento de 300 reseñas hecha por un LLM?

1. Comparándola con una muestra etiquetada por personas
2. Preguntando al LLM si está seguro
3. No hace falta
4. Repitiendo la petición

Se calcula el porcentaje de acuerdo.

En RFM, un cliente con muchos pedidos, gasto alto y compra reciente es…

1. Dormido
2. Ocasional
3. Campeón
4. En riesgo

En el caso, los Campeones recompraron en un 92 %.

¿Para qué sirven las «personas sintéticas» simuladas con IA?

1. Para sustituir la investigación con clientes
2. Para preparar hipótesis y probar cuestionarios
3. Para cumplir el RGPD
4. Para pujar en subastas

Reproducen estereotipos; no sirven para concluir.

Segmentar clientes infiriendo problemas de salud a partir de sus compras…

1. Es una buena práctica de personalización
2. Solo necesita el aviso de cookies
3. Está permitido si el modelo acierta
4. Supone tratar categorías especiales de datos y exige una base legal reforzada

Los datos de salud tienen protección especial.

Un sistema que recomienda qué descuento dar a cada cliente para maximizar el margen es analítica…

1. Prescriptiva
2. Descriptiva
3. Diagnóstica
4. Predictiva

Recomienda una acción.

¿En qué fase del design thinking es más útil generar imágenes de envases y páginas de prueba con IA?

1. Empatizar
2. Definir
3. Prototipar
4. Ninguna

Prototipos rápidos para probar con clientes.

En programática, la plataforma del medio que vende su inventario es la…

1. DSP
2. SSP
3. CDP
4. CRM

Supply-Side Platform.

Google Ads tuvo en 2025 un ROAS de 3,96 en el caso. Significa que…

1. Se perdieron 3,96 €
2. Cada clic costó 3,96 €
3. El CTR fue del 3,96 %
4. Por cada euro invertido se atribuyeron 3,96 € de ingresos

ROAS = ingresos / inversión.

¿Qué necesita sobre todo una campaña Performance Max para optimizar por ventas?

1. Conversiones bien medidas con su valor y recursos variados
2. Muchas palabras clave en concordancia exacta
3. Cambios diarios de presupuesto
4. Desactivar la medición

La IA aprende de las señales que recibe.

En GA4, una compra es…

1. Una sesión
2. Una cookie
3. El evento purchase con valor, marcado como evento clave
4. Un objetivo de duración

GA4 se basa en eventos.

¿Para qué sirven los parámetros UTM?

1. Para cifrar enlaces
2. Para identificar en la analítica la fuente, el medio, la campaña y la creatividad de cada visita
3. Para acortar URL
4. Para el SEO

utm_source, utm_medium, utm_campaign, utm_content…

¿Cómo se mide el efecto real de una campaña más allá de lo que se atribuye la plataforma?

1. Con el CTR
2. Con las impresiones
3. Con las conversiones de la plataforma
4. Con tests de incrementalidad o modelos de marketing mix

Comparando con un grupo de control.

De los clientes que el modelo predice que recomprarán, ¿qué proporción recompra de verdad? ¿Qué métrica es?

1. Precisión
2. Exhaustividad
3. AUC
4. Exactitud

VP / (VP + FP).

Un AUC de 0,5 indica que el modelo…

1. Es perfecto
2. Es muy bueno
3. No ordena mejor que el azar
4. Tiene sobreajuste

0,5 = azar; 1 = perfecto.

¿Qué flujo sigue BigML?

1. Model → Source → Dataset
2. Source → Dataset → Model → Evaluation → Batch prediction
3. Evaluation → Source
4. Dataset → Source → Prediction

Con división entrenamiento/prueba antes del modelo.

¿Qué sentencias usa BigQuery ML para entrenar, evaluar y predecir?

1. INSERT, UPDATE, DELETE
2. TRAIN, TEST, RUN
3. FIT, SCORE, APPLY
4. CREATE MODEL, ML.EVALUATE, ML.PREDICT

Todo con SQL dentro del almacén.

¿Cuál es el nombre actual de Google Data Studio?

1. Looker Studio
2. BigQuery Studio
3. Vertex AI
4. Google Sheets

Desde 2022.

En Dialogflow, «¿cuándo llega mi pedido?» y «plazo de entrega» son…

1. Entidades
2. Webhooks
3. Frases de entrenamiento de una misma intención
4. Almacenes de datos

Formas de expresar la intención consultar_envio.

Usar como variable «pedidos de enero de 2026» para predecir la recompra de ese trimestre es un caso de…

1. Escalado
2. Fuga de datos
3. Regularización
4. Transferencia

Información no disponible al predecir.

¿Qué hace train_test_split(..., test_size=0.2)?

1. Entrena el modelo
2. Escala las variables
3. Borra el 20 % de los datos
4. Reserva el 20 % de los datos para evaluar con ejemplos no vistos

Así se detecta el sobreajuste.

Un autoencoder detecta clientes atípicos porque…

1. Los reconstruye con más error que a los típicos
2. Les asigna una etiqueta
3. Los borra
4. Les envía un email

Aprendió los patrones comunes.

¿Qué capa de una CNN aplica filtros que detectan patrones locales?

1. Dense
2. Flatten
3. Conv2D
4. Dropout

MaxPooling reduce y Dense + softmax clasifica.

Con 1.500 clientes en una tabla, ¿qué es más sensato para empezar?

1. Una red convolucional
2. Un modelo clásico (regresión logística o bosque) comparado con una referencia
3. Entrenar un LLM propio
4. Un autoencoder variacional

En el caso, la regresión logística ganó al bosque (AUC 0,845 frente a 0,830).

Tras desplegar un modelo, ¿qué práctica evita que se degrade sin que nadie se entere?

1. No volver a tocarlo
2. Borrar los datos antiguos
3. Subir el umbral
4. Monitorizar su rendimiento y la deriva de los datos, y reentrenar

Parte del MLOps.