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El Arte de Tomar Decisiones Basadas en Datos

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Módulo 9 - Inteligencia Artificial y Analítica Moderna

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1. ¿Cuál es la principal fortaleza de la Inteligencia Artificial?
Eliminar riesgos Tomar decisiones éticas Detectar patrones en grandes volúmenes de datos Reemplazar completamente a las personas
2. ¿Qué necesita toda Inteligencia Artificial para funcionar correctamente?
Dashboards Datos de calidad Computadoras rápidas Internet
3. ¿Qué significa el principio "Garbage In, Garbage Out"?
La automatización es riesgosa Los algoritmos siempre fallan Los datos malos generan resultados malos La IA corrige errores automáticamente
4. ¿Qué NO puede hacer la Inteligencia Artificial por sí sola?
Automatizar análisis Asumir responsabilidad por decisiones Analizar grandes volúmenes de información Detectar patrones
5. ¿Qué son los sesgos algorítmicos?
Errores de usuarios Problemas de hardware Distorsiones que pueden heredarse de los datos utilizados Errores de programación exclusivamente
6. ¿Cómo debe entenderse la IA dentro de una organización?
Como herramienta exclusivamente técnica Como copiloto para apoyar decisiones Como reemplazo de la experiencia Como sustituto del liderazgo
7. ¿Qué capacidad seguirá siendo crítica en los líderes?
Crear dashboards Programar algoritmos Formular preguntas y ejercer criterio Memorizar información
8. ¿Cuál es uno de los principales riesgos de la automatización ciega?
Menor cantidad de datos Menor productividad Confiar excesivamente en resultados incorrectos Menor velocidad
9. ¿Qué genera realmente ventaja competitiva?
Automatizar todos los procesos Integrar adecuadamente IA y criterio humano Comprar más tecnología Tener acceso a IA
10. ¿Cuál es el principal mensaje del módulo?
La IA sustituye el análisis La IA amplifica capacidades humanas cuando se usa correctamente La IA elimina incertidumbre La IA reemplazará a los líderes
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