Test Bodega

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1. Sobre los modelos de IA generativa (como ChatGPT), ¿cuál de estas afirmaciones es correcta?

Pueden generar respuestas convincentes pero incorrectas, por lo que siempre hay que revisarlas Garantizan siempre información 100% verificada porque están conectados a internet en tiempo real Solo generan texto: nunca pueden ayudar con imágenes, audio o vídeo

2. Al pedir a una IA que redacte la ficha técnica de un vino, ¿qué mejora más la calidad de la respuesta?

Escribir el prompt lo más corto posible para no confundir al modelo Dar contexto específico: uva, añada, notas de cata, público objetivo y tono deseado Repetir la misma pregunta varias veces hasta que el resultado cambie por sí solo

3. Un chatbot entrenado con las preguntas frecuentes de la bodega, ¿qué limitación tiene frente a un empleado humano?

No puede aprender de ningún dato nuevo bajo ninguna circunstancia Solo puede responder en un idioma, nunca en varios Puede fallar ante preguntas ambiguas o casos que no estaban en su entrenamiento

4. ¿Qué diferencia principal hay entre un sistema de reglas tradicional y un modelo de machine learning?

El sistema de reglas sigue instrucciones fijas programadas; el modelo de ML detecta patrones a partir de datos El machine learning siempre necesita menos datos que un sistema de reglas Ambos funcionan exactamente igual: solo cambia el nombre comercial

5. Si la bodega usa IA para predecir la demanda de vino en Navidad, ¿qué dato sería más útil incluir en el modelo?

El nombre del diseñador de la etiqueta El número de empleados que trabajan ese día Las ventas de años anteriores en fechas similares y las tendencias de temporada

6. ¿Qué es una "alucinación" en el contexto de la IA generativa?

Un tipo de entrenamiento avanzado que mejora la precisión del modelo Cuando la IA genera información que suena plausible pero es falsa o inventada Un fallo de la pantalla del ordenador al mostrar el resultado

7. Al usar una IA para traducir las fichas de producto a varios idiomas, ¿qué se recomienda antes de publicar?

Revisar la traducción con alguien que conozca el idioma o el contexto cultural del vino Publicar directamente, ya que las traducciones automáticas actuales nunca contienen errores Traducir solo al inglés, ya que es el único idioma que procesan bien las IA

8. ¿Qué tipo de datos de clientes conviene tratar con más cuidado al usar herramientas de IA en la bodega?

El color de vino favorito del cliente El nombre del vino que más le gusta, porque no tiene ninguna implicación legal Datos personales como email, teléfono o hábitos de compra, por motivos de privacidad

9. Una IA generativa crea una imagen de la bodega para redes sociales. ¿Qué conviene comprobar antes de publicarla?

Que tenga más de 4K de resolución: es el único requisito relevante Que no tenga elementos extraños o inconsistentes, como botellas o etiquetas deformadas Nada: las imágenes generadas por IA no requieren revisión

10. ¿Por qué dos personas pueden obtener respuestas distintas de la misma IA generativa con preguntas parecidas?

Porque el resultado depende del prompt exacto, el contexto dado y cierta variabilidad del modelo Porque la IA cambia de opinión según el día de la semana Porque solo una de las dos tiene la versión "de pago", que da respuestas correctas

11. En la gestión de inventario de la bodega, ¿qué aporta realmente un modelo de IA frente a una hoja de cálculo tradicional?

Elimina cualquier posibilidad de error humano en el pedido, sin excepción Puede detectar patrones de consumo y anticipar roturas de stock de forma más dinámica Sustituye por completo la necesidad de contar las botellas físicamente

12. ¿Cuál de estas es una buena práctica al integrar un asistente de IA en la atención al cliente de la bodega?

Configurarlo para que nunca reconozca que es una IA Dejar que el asistente decida solo, sin posibilidad de derivar a una persona Definir claramente cuándo debe transferir la conversación a un empleado humano

13. ¿Qué significa que un modelo de IA esté "entrenado" con ciertos datos?

Que ha aprendido patrones a partir de ese conjunto de datos durante su desarrollo Que memoriza literalmente cada dato y lo repite tal cual cuando se le pregunta Que ha sido revisado manualmente palabra por palabra por un equipo legal

14. Al generar contenido de marketing con IA para varias campañas, ¿qué riesgo de marca hay que vigilar?

Que la IA cobre derechos de autor sobre el nombre de la bodega Que el contenido generado sea siempre demasiado técnico para el público general Que el contenido pierda coherencia con el tono e identidad de la bodega si no se revisa

15. ¿Cuál de estas aplicaciones representa un uso maduro y responsable de la IA en la experiencia de visita a la bodega?

Sustituir completamente al guía turístico y prohibir las visitas guiadas por personas Un asistente que recomienda catas personalizadas, pero permite ajustar o descartar la recomendación Un sistema que decide automáticamente qué vino debe comprar cada visitante sin consultarle