Las 35 preguntas y respuestas más frecuentes en entrevistas sobre IA para todos los niveles de habilidad en 2026

«Entrevista con un robot». Imagen creada por el autor con Dall-E.

La inteligencia artificial (IA) se erige como una fuerza transformadora en el panorama tecnológico actual, sustentando avances que van desde la automatización hasta el análisis predictivo. A medida que las industrias aprovechan la IA para impulsar la innovación y la eficiencia, la demanda de ingenieros especializados en IA sigue aumentando. 

En esta guía, te prepararé para las entrevistas sobre IA, cubriendo preguntas esenciales, proporcionando información experta y ofreciendo consejos prácticos. Tanto si eres un candidato que se prepara para demostrar tus conocimientos técnicos, un estudiante que desea profundizar en tu comprensión de la IA o un responsable de contratación que busca identificar a los mejores talentos, esta guía te servirá como recurso completo.

Preguntas de entrevista sobre IA: TL;DR

Esta guía divide la entrevista sobre IA en seis categorías principales, pasando de conceptos básicos a ingeniería de vanguardia. Esto es lo que puedes esperar:

• 1. Las preguntas sobre el «paisaje»: Preguntas de alto nivel que ponen a prueba tu conocimiento del sector. Espera definir conceptos amplios como « » (enfoque de la atención) y «Narrow vs.» (estrecho frente a). , especialista en inteligencia artificial general, y debatir sobre el impacto de la IA en sectores como la sanidad y las finanzas.
• 2. Fundamentos básicos y teoría: Estas pruebas evalúan tu comprensión de las matemáticas y la teoría que hay detrás del código. Tendrás que explicar la relación entre sesgo y varianza, definir las funciones de pérdida y distinguir entre machine learning y aprendizaje profundo.
• 3. Comparaciones de algoritmos: Se te pedirá que compares modelos específicos para demostrar que sabes cuándo utilizar cada herramienta. Las comparaciones habituales incluyen bosques aleatorios de frente a... Árboles de decisión y las ventajas del Gradient Boosting o las SVM.
• 4. Arquitecturas avanzadas y LLM: Preguntas centradas en sistemas complejos. Prepárate para explicar las CNN (para imágenes), las LSTM (para secuencias) y conceptos modernos como los transformadores, las incrustaciones vectoriales y la RAG (generación aumentada por recuperación) frente a... Ajuste fino.
• 5. Diseño basado en escenarios: Preguntas del tipo «¿Cómo construirías X?». Tendrás que diseñar sistemas para problemas del mundo real, como algoritmos de detección de fraudes, chatbots de atención al cliente o sistemas de mantenimiento predictivo.
• 6. Ética y normativa: Esencial para los roles modernos. Prepárate para preguntas sobre la privacidad de los datos, el manejo del sesgo algorítmico y el cumplimiento de normativas como la Ley de IA de la UE.

Comprender el panorama de la IA

La inteligencia artificial (IA) ha transformado el mundo tal y como lo conocemos, ampliando los límites de lo que las máquinas son capaces de hacer. Desde la automatización de tareas rutinarias hasta la resolución de problemas complejos, el papel de la IA es cada vez más importante en diversos sectores. Esta sección tiene como objetivo describir los aspectos fundamentales de la IA, proporcionando una base sólida para cualquiera que desee dejar huella en este campo.

Lo que necesitas saber sobre el panorama de la IA

Antes de entrar en cuestiones específicas, es importante comprender el panorama general de la IA. La tecnología de IA se ha extendido a diversos sectores, como la sanidad, las finanzas, la automoción y otros, cada uno de los cuales utiliza la IA de forma diferente. Como candidato, debes estar familiarizado con:

• Conceptos básicos de IA: Comprender los fundamentos del machine learning, las redes neuronales, el procesamiento del lenguaje natural y la robótica.
• Tendencias actuales en IA: Mantente al tanto de los últimos avances, como el aprendizaje por refuerzo, las redes generativas adversarias y la ética de la IA.
• Aplicaciones industriales: Conoce cómo se aplica la IA en el sector al que te postulas, incluyendo cualquier caso práctico destacable o empresas líderes en este ámbito.
• Competencia técnica: Dependiendo del puesto, prepárate para demostrar tus habilidades de programación, especialmente en lenguajes como Python, R y herramientas como TensorFlow o PyTorch.
• Habilidades para resolver problemas: Muchas entrevistas se centran en cómo abordas la resolución de problemas, especialmente en el diseño de algoritmos o la optimización de soluciones.

La demanda del mercado de habilidades en IA está aumentando, con importantes carencias de talento en áreas como el machine learning, el aprendizaje profundo y el procesamiento del lenguaje natural. Las empresas buscan activamente profesionales cualificados que puedan salvar estas diferencias e impulsar sus iniciativas de IA.

Preguntas que te pueden hacer

Veamos algunas preguntas que te pueden hacer durante una entrevista. 

1. ¿Cuáles son los principales sectores afectados por la IA?

La IA está teniendo un impacto transformador en muchos sectores. En el ámbito sanitario, las aplicaciones de la IA abarcan desde cirugías robóticas hasta asistentes de enfermería virtuales. En finanzas, la inteligencia artificial (IA) de impulsa algoritmos para la detección de fraudes y el análisis de clientes. Además, en la industria automotriz, la IA es fundamental para desarrollar la tecnología de los vehículos autónomos.

2. ¿Puedes dar un ejemplo de cómo la IA ha transformado una industria tradicional?

Un buen ejemplo es el sector minorista. La inteligencia artificial ha revolucionado el sector al permitir experiencias de compra personalizadas mediante el análisis de datos, optimizar las cadenas de suministro con modelos predictivos y mejorar el servicio al cliente a través dechatbots e es y sistemas automatizados.

3. ¿Qué es la IA estrecha y cuáles son sus aplicaciones típicas?

La IA estrecha, también conocida como IA débil, está diseñada para realizar tareas específicas. Opera dentro de un contexto limitado y no posee habilidades cognitivas generales. Entre las aplicaciones más comunes se incluyen los asistentes de voz como Siri y Alexa, los sistemas de recomendación en servicios de streaming y el software de reconocimiento facial.

4. ¿Puedes explicar qué es la IA general y en qué se diferencia de la IA estrecha?

La IA general, o IA fuerte, se refiere a un tipo de inteligencia artificial que puede comprender y realizar cualquier tarea intelectual que pueda realizar un ser humano. A diferencia de la IA estrecha, que está diseñada para realizar tareas específicas, la IA general tiene una amplia gama de capacidades que imitan la inteligencia humana. Puede aprender, comprender y aplicar conocimientos en situaciones completamente nuevas. Sin embargo, por ahora, la IA general es en gran medida teórica y aún no se ha materializado.

Para obtener más recursos que te permitan profundizar en tu comprensión de las aplicaciones de la IA en diferentes sectores, te recomendamos que explores los siguientes cursos de DataCamp, que incluyen una certificación que te ayudará a destacar en las entrevistas:

• Certificación en fundamentos de IA
• Curso para comprender la inteligencia artificial

Preguntas fundamentales sobre IA en una entrevista de trabajo

Esta sección cubre los aspectos esenciales de la IA, ayudándote a comprender los conceptos y aplicaciones fundamentales. Aborda las diferencias entre la IA y sus subconjuntos, los principios fundamentales del entrenamiento de modelos y los retos comunes que se plantean en los proyectos de machine learning.

Fundamentos que debes conocer

Para comprender los fundamentos de la IA, es necesario diferenciar entre IA, machine learning (ML) y aprendizaje profundo (DL), así como familiarizarse con los conceptos y técnicas clave que se utilizan en este campo:

• Inteligencia artificial (IA): Amplia área de la informática que hace que las máquinas parezcan tener inteligencia humana.
• Machine learning: Un subconjunto de la IA que incluye métodos estadísticos que permiten a las máquinas mejorar sus tareas con la experiencia.
• Aprendizaje profundo: Un subconjunto del machine learning que utiliza redes neuronales con tres o más capas.
• IA generativa: Un tipo de tecnología de IA que puede generar contenido nuevo, desde texto hasta imágenes y música, basándose en los patrones que ha aprendido a partir de datos existentes.
• Compromiso entre sesgo y varianza: El equilibrio entre la capacidad del modelo para generalizar bien y ajustarse exactamente a tus datos de entrenamiento.
• Función de pérdida: Un método para evaluar la eficacia con la que tu algoritmo modela tu conjunto de datos. Si tus predicciones son totalmente erróneas, tu función de pérdida generará un número más alto.
• Manejo de modelos sobreajustados: Las estrategias para reducir el sobreajuste incluyen añadir más datos, reducir la complejidad del modelo y utilizar técnicas como la validación cruzada.

Preguntas relacionadas con los fundamentos de la IA

Veamos algunas preguntas que te podrían hacer. 

5. ¿Cuál es la diferencia entre el machine learning y el aprendizaje profundo?

Los algoritmos de machine learning varían desde los más simples hasta los más complejos, y realizan tareas que van desde la clasificación básica hasta las predicciones dinámicas. El aprendizaje profundo es un subconjunto especializado del machine learning que utiliza redes neuronales en capas para analizar diversos factores de datos complejos. Básicamente, todo el aprendizaje profundo es machine learning, pero no todo el machine learning es aprendizaje profundo.

6. ¿Cómo afecta la compensación entre sesgo y varianza al rendimiento del modelo?

En el machine learning, el equilibrio entre sesgo y varianza es crucial para la precisión del modelo. Un sesgo elevado puede hacer que un modelo pase por alto relaciones relevantes entre las características y los resultados deseados (subajuste), mientras que una varianza elevada puede hacer que el modelo se ajuste demasiado a los datos de entrenamiento, incluyendo el ruido y los errores (sobreajuste). El objetivo es encontrar un buen equilibrio entre ambos para minimizar el error total.

7. ¿Puedes explicar qué es una función de pérdida y cómo afecta al entrenamiento de los modelos de machine learning?

Una función de pérdida, también conocida como función de coste, es un componente fundamental en el entrenamiento de modelos de machine learning. Cuantifica la diferencia entre los valores predichos por el modelo y los valores reales del conjunto de datos. Esta función proporciona una medida del rendimiento del modelo; cuanto menor sea la pérdida, mejor se ajustarán las predicciones del modelo a los datos reales. Durante el proceso de entrenamiento, el objetivo es minimizar esta pérdida mediante diversas técnicas de optimización, como el descenso de gradiente. La elección de la función de pérdida puede afectar significativamente al proceso de entrenamiento del modelo y a su rendimiento final, ya que guía al algoritmo de optimización sobre cómo ajustar los parámetros del modelo de manera eficaz para reducir los errores de predicción. Algunos ejemplos comunes de funciones de pérdida son el error cuadrático medio para tareas de regresión y la pérdida de entropía cruzada para tareas de clasificación.

8. ¿Qué es la IA generativa y cómo se utiliza en diversos sectores?

La IA generativa se refiere a tecnologías que pueden generar nuevas instancias de datos que se asemejan a los datos de entrenamiento. Esto incluye generar texto, imágenes, vídeo y música que imiten el estilo de los datos introducidos. Se utiliza en diversos sectores para aplicaciones tales como la creación de contenidos, la personalización y la simulación. Por ejemplo, en los medios de comunicación y el entretenimiento, la IA generativa puede crear entornos realistas para videojuegos y nuevas composiciones musicales. En marketing, se utiliza para generar contenido personalizado para los clientes, mejorando el compromiso y la experiencia del usuario.

Para profundizar en estos conceptos fundamentales de la IA, estos cursos de DataCamp pueden resultarte útiles:

• Curso para comprender el machine learning
• Curso de estrategia de inteligencia artificial (IA)
• Curso sobre conceptos de IA generativa

Preguntas técnicas para entrevistas sobre IA

Esta sección, que profundiza en los aspectos técnicos de la IA, te prepara para responder preguntas sobre algoritmos y metodologías específicos que sustentan las funciones avanzadas de la IA. Es esencial para comprender las complejidades y los retos técnicos que conlleva el desarrollo de sistemas de IA.

Conceptos técnicos que debes conocer

La competencia técnica en IA implica un conocimiento detallado de diversos algoritmos y sus aplicaciones prácticas. A continuación se presentan algunos conceptos y algoritmos clave que suelen destacarse:

• Árboles de decisión y métodos de conjunto: Los árboles de decisión predicen el valor de una variable objetivo mediante el aprendizaje de reglas de decisión sencillas a partir de las características de los datos. Los métodos conjuntos, como Gradient Boosting y Random Forests, mejoran estos modelos básicos al combinar múltiples algoritmos para aumentar la precisión predictiva. Los métodos de conjunto funcionan creando modelos de forma secuencial, en los que cada nuevo modelo corrige los errores cometidos por los anteriores, lo que suele dar lugar a un gran rendimiento predictivo, especialmente en conjuntos de datos complejos. 
• Técnicas de optimización: Comprender el descenso por gradiente y sus variantes, como SGD, descenso por gradiente en minilotes y Adam.
• Manejo de conjuntos de datos desequilibrados: Técnicas como la generación de datos sintéticos (SMOTE), el submuestreo de la clase mayoritaria y el sobremuestreo de la clase minoritaria para mejorar el rendimiento del modelo.
• Máquinas de vectores de soporte (SVM): Una técnica de clasificación potente y versátil que funciona bien tanto con datos lineales como no lineales.
• K-vecinos más cercanos (KNN): Un algoritmo de clasificación sencillo y eficaz que almacena todos los casos disponibles y clasifica los nuevos casos basándose en una medida de similitud.
• Algoritmos de agrupamiento (por ejemplo, K-means, DBSCAN): Se utiliza para el aprendizaje no supervisado con el fin de encontrar grupos o clústeres en los datos.
• Análisis de componentes principales (PCA): Técnica de reducción de dimensionalidad que transforma un gran conjunto de variables en otro más pequeño que sigue conteniendo la mayor parte de la información del conjunto grande.
• Técnicas de regularización: Métodos como la regularización L1 y L2 para evitar el sobreajuste.

Preguntas relacionadas con conceptos de IA

Veamos algunas preguntas.

9. ¿Puedes explicar en qué se diferencia un algoritmo Random Forest de un árbol de decisión?

Aunque tanto los bosques aleatorios como los árboles de decisión son algoritmos basados en árboles, un bosque aleatorio es esencialmente una colección de árboles de decisión diseñada para superar el problema de sobreajuste de los árboles de decisión individuales. Para ello, calcula la media de varios árboles de decisión entrenados en diferentes partes del mismo conjunto de entrenamiento, lo que suele mejorar la precisión y la solidez.

10. ¿Cuáles son las ventajas de utilizar algoritmos de refuerzo por gradiente?

El Gradient Boosting es una potente técnica de conjunto conocida por su eficacia a la hora de reducir el sesgo y la varianza. Construye modelos de forma secuencial, y cada nuevo modelo corrige los errores cometidos por los anteriores. El resultado es un sólido rendimiento predictivo que puede superar a los modelos individuales, especialmente en conjuntos de datos complejos en los que otros algoritmos podrían tener dificultades para alcanzar la precisión necesaria.

11. ¿Cómo abordas el reto que supone un conjunto de datos desequilibrado en un proyecto de machine learning?

El manejo de conjuntos de datos desequilibrados es fundamental para desarrollar modelos justos y eficaces. Las técnicas que utilizo con frecuencia incluyen el sobremuestreo de la clase minoritaria, el submuestreo de la clase mayoritaria o el uso de técnicas de generación de datos sintéticos como SMOTE. Además, ajustar el umbral de decisión y utilizar métricas de evaluación adecuadas, como la puntuación F1, son pasos cruciales.

12. ¿Cómo utilizarías SVM para un problema de clasificación no lineal?

Las máquinas de vectores de soporte pueden manejar eficazmente datos no lineales utilizando el truco del núcleo. Al aplicar una función kernel, las SVM pueden operar en un espacio de características de alta dimensión en el que los puntos de datos son más propensos a ser separables linealmente, lo que permite al algoritmo encontrar un hiperplano que categorice los datos.

Para comprender mejor estos algoritmos, lee nuestra entrada del blog: La maldición de la dimensionalidad en el machine learning para obtener más información sobre cómo trabajar con datos en espacios de alta dimensionalidad. Además, para perfeccionar tus habilidades técnicas, considera la posibilidad de explorar los siguientes cursos de DataCamp:

• Curso de machine learning con modelos basados en árboles en Python
• Curso de aprendizaje no supervisado en Python
• Tutorial de Scikit-learn SVM con Python

Temas avanzados sobre IA

En esta sección se exploran áreas más sofisticadas de la IA y se analizan temas avanzados que son fundamentales para desarrollar sistemas y aplicaciones complejos de IA. Comprender estos conceptos es fundamental para manejar debates técnicos de alto nivel durante las entrevistas sobre IA.

Temas avanzados que debes conocer

Los temas avanzados en IA suelen implicar un enfoque analítico más profundo y una mayor comprensión de los modelos matemáticos y algoritmos subyacentes. Aquí hay varias áreas clave con las que debes estar familiarizado:

• Modelos paramétricos frente a no paramétricos: Comprender las hipótesis, los puntos fuertes y las limitaciones de cada uno. Los modelos paramétricos asumen una forma específica para la relación entre las características y la variable objetivo, mientras que los modelos no paramétricos hacen menos suposiciones sobre esta relación.
• Procesamiento del lenguaje natural (NLP): Las técnicas básicas de PLN incluyen el procesamiento de texto, el análisis de sentimientos y la traducción de idiomas. Los métodos avanzados incluyen el reconocimiento de entidades nombradas y aspectos más complejos del análisis del sentimiento y la traducción automática. Muchos proyectos utilizan ahora modelos de última generación como BERT, LSTM y mecanismos de atención. Estos modelos mejoran significativamente la interpretabilidad y el rendimiento de las aplicaciones de PLN.
• Álgebra lineal en IA: El papel de las matrices, los vectores y operaciones como la factorización de matrices, que son fundamentales para comprender las estructuras de datos y los algoritmos en la IA.
• Retropropagación: Algoritmo utilizado en el entrenamiento de redes neuronales, en el que el modelo aprende de los errores para mejorar su precisión.
• Redes neuronales recurrentes (RNN) frente a memoria a corto y largo plazo (LSTM): Las RNN son redes con bucles que permiten que la información persista, mientras que las LSTM son un tipo de RNN eficaz para aprender la dependencia del orden en la predicción de secuencias.
• Redes neuronales convolucionales (CNN): Las redes neuronales profundas son conocidas por funcionar bien con datos de imágenes.
• Aprendizaje por refuerzo: Tipo de machine learning en el que un agente aprende a comportarse en un entorno realizando determinadas acciones y recibiendo recompensas.
• Aprendizaje por transferencia: Método de machine learning en el que un modelo desarrollado para una tarea se reutiliza como punto de partida para un modelo en una segunda tarea.
• Sistemas de recomendación: Comprender diferentes enfoques, como el filtrado basado en el contenido, el filtrado colaborativo y los sistemas híbridos, para recomendar artículos a los usuarios.

Preguntas relacionadas con temas avanzados

Veamos algunas preguntas.

13. ¿Sabes diferenciar entre modelos paramétricos y no paramétricos?

Los modelos paramétricos asumen una forma predeterminada para la relación entre entradas y salidas, lo que simplifica el proceso de aprendizaje, pero puede limitar la flexibilidad. Por otro lado, los modelos no paramétricos no asumen esa forma y pueden adaptarse a una mayor variedad de patrones de datos, lo que ofrece más flexibilidad a costa de requerir más datos para realizar predicciones precisas.

14. ¿Cuáles son algunas de las técnicas avanzadas de PNL que has utilizado en tus proyectos?

En tus proyectos de PNL, has implementado técnicas avanzadas como BERT para comprender el contexto en el texto, LSTM para la predicción de secuencias y mecanismos de atención para mejorar la interpretabilidad y el rendimiento de los modelos, especialmente en tareas como el análisis de sentimientos y el resumen de textos.

15. ¿Puedes explicar qué es una CNN y dónde se puede utilizar?

Una red neuronal convolucional (CNN) es especialmente eficaz para tareas relacionadas con datos de imágenes. Utiliza una operación matemática llamada convolución y ha tenido un gran éxito en campos como el reconocimiento y la clasificación de imágenes, impulsandoinnovaciones e es como las tecnologías de reconocimiento facial.

16. ¿Puedes comentar las ventajas de utilizar LSTM frente a las RNN tradicionales en tareas de modelado de secuencias?

Las redes de memoria a corto plazo larga (LSTM) son un tipo especializado de redes neuronales recurrentes (RNN) diseñadas para abordar el problema de las dependencias a largo plazo, con las que las RNN tradicionales suelen tener dificultades. Aunque las RNN son eficaces para aplicaciones en las que la información pasada solo se necesita durante un breve periodo de tiempo, tienden a perder su eficacia en tareas en las que es necesario conservar el contexto de mucho antes. Las LSTM superan este problema incorporando celdas de memoria que les permiten conservar la información en la «memoria» durante largos periodos de tiempo. Esto hace que las LSTM sean especialmente adecuadas para tareas complejas de predicción de secuencias, como la previsión de series temporales, el procesamiento del lenguaje natural y el reconocimiento de voz, en las que el contexto puede extenderse a lo largo de muchos pasos en el tiempo, lo que mejora sustancialmente la precisión y la eficiencia del modelo.

Para profundizar en tu comprensión de estos temas avanzados y perfeccionar tus habilidades, estos cursos y tutoriales de DataCamp pueden resultarte útiles:

• Procesamiento del lenguaje natural en Python: programa formativo
• Curso de aprendizaje profundo en Python
• Curso sobre redes neuronales recurrentes (RNN) para el modelado del lenguaje con Keras
• Aprendizaje por refuerzo: Introducción con Python Tutorial « » (Creación de un juego de arcade)
• Aprendizaje por transferencia: Aprovecha la información que te brinda el big data Tutorial de
• ¿Qué es el aprendizaje por transferencia en IA? Guía introductoria

17. ¿En qué se diferencia la generación aumentada por recuperación (RAG) del ajuste fino?

Aunque ambos métodos se utilizan para personalizar los modelos de lenguaje grandes (LLM), tienen fines diferentes. El ajuste fino consiste en entrenar el modelo con un conjunto de datos específico para actualizar sus pesos internos, cambiando la forma en que el modelo se comporta o habla (por ejemplo, enseñándole terminología médica o un estilo de escritura específico).

Por otro lado, RAG (Retrieval Augmented Generation) no cambia los pesos del modelo. En su lugar, recupera información relevante y actualizada de una base de conocimientos externa y la introduce en el modelo como contexto para generar una respuesta. Por lo general, se prefiere el RAG cuando se requiere precisión factual y acceso a datos en tiempo real, mientras que el ajuste fino es mejor para tareas especializadas o adaptación de dominio.

18. ¿Qué son las incrustaciones vectoriales y cómo las utilizan las bases de datos vectoriales?

Las incrustaciones vectoriales son representaciones numéricas de datos (como texto, imágenes o audio) en un espacio de alta dimensión. En este espacio, los artículos similares se encuentran más cerca unos de otros. Por ejemplo, el vector para «rey» estaría matemáticamente más cerca de «reina» que de «manzana».

Las bases de datos vectoriales son sistemas especializados diseñados para almacenar y consultar estos vectores de alta dimensión de manera eficiente. A diferencia de las bases de datos tradicionales, que buscan coincidencias exactas de palabras clave, las bases de datos vectoriales utilizan algoritmos como la similitud coseno para realizar búsquedas semánticas, es decir, encontrar resultados que signifiquen lo mismo que la consulta, aunque utilicen palabras diferentes. Esta tecnología es la columna vertebral de los motores de búsqueda modernos y los sistemas RAG.

19. ¿Puedes explicar la diferencia entre ingeniería de prompts e ingeniería de modelos?

La ingeniería de prompts se centra en crear la entrada óptima (prompts) para guiar a un modelo preentrenado a producir el resultado deseado sin alterar el modelo en sí. Implica técnicas como «few-shot prompting» (instrucciones con pocos ejemplos) o dotar al modelo de una personalidad específica. La ingeniería de modelos, por el contrario, implica alterar la arquitectura o los parámetros subyacentes del modelo de IA. Esto requiere conocimientos de codificación, ciencia de datos y machine learning para reentrenar o ajustar los pesos del modelo con el fin de mejorar su rendimiento o capacidades de forma fundamental.

20. ¿Qué técnicas se pueden utilizar para reducir las alucinaciones en los resultados de LLM?

Las alucinaciones de IA se producen cuando un LLM genera con seguridad información objetivamente incorrecta o sin sentido. Para mitigar esto, los ingenieros utilizan varias técnicas:

• Conexión a tierra: Uso de RAG para obligar al modelo a responder basándose únicamente en documentos recuperados y verificados.
• Control de temperatura: Reducir el parámetro «temperatura» (por ejemplo, estableciéndolo en 0) para que el resultado del modelo sea más determinista y menos creativo.
• Cadena de pensamiento (CoT): Solicitar al modelo que explique su razonamiento paso a paso antes de dar una respuesta definitiva, lo que a menudo mejora la coherencia lógica.
• Human-in-the-loop (HITL): Implementar una fase de revisión en la que expertos humanos verifiquen los resultados en escenarios críticos.

Preguntas prácticas basadas en situaciones reales

Las preguntas prácticas basadas en situaciones reales son esenciales para evaluar cómo aplican los candidatos sus conocimientos sobre IA a problemas del mundo real. En esta sección se tratarán las aplicaciones específicas de la IA en diversos sectores, centrándose en cómo se pueden adaptar las soluciones de IA para responder a las necesidades y retos concretos de las empresas.

Preguntas basadas en situaciones reales que debes conocer

Para comprender la aplicación práctica de la IA es necesario entender cómo se pueden implementar las tecnologías de IA para resolver problemas específicos en diferentes sectores. Las áreas clave incluyen:

• La IA en la atención al cliente: Uso de chatbots y asistentes virtuales basados en el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para mejorar el servicio al cliente.
• Contenido de IA para marketing: Aprovechamiento de herramientas de inteligencia artificial para la creación de contenidos, la personalización y el análisis predictivo con el fin de optimizar las estrategias de marketing.
• Detección de fraudes: Empleo de modelos de machine learning para analizar patrones de transacciones y detectar anomalías que puedan indicar actividades fraudulentas.
• Atención sanitaria: Implementación de la IA para el diagnóstico, las recomendaciones de tratamientos personalizados y la automatización operativa en entornos sanitarios.

Preguntas basadas en situaciones hipotéticas

Veamos algunas preguntas que te podrían hacer.

21. ¿Cómo diseñarías un sistema de IA para mejorar la atención al cliente?

Para mejorar la atención al cliente con IA, implementaría un chatbot que utilizara técnicas de PLN para comprender y responder a las consultas de los clientes de manera eficaz. El sistema se entrenaría con un conjunto de datos de interacciones de servicio al cliente para aprender diversas solicitudes de los clientes y las respuestas adecuadas. Además, la integración del análisis del sentimiento podría ayudar a escalar cuestiones complejas o delicadas a agentes humanos.

22. ¿De qué maneras puede la IA optimizar la creación de contenido para marketing?

La IA puede revolucionar la creación de contenidos en marketing mediante la generación de sugerencias basadas en datos, la personalización de contenidos para diferentes segmentos de público y la optimización de los tiempos de entrega de contenidos. Herramientas como GPT (Generative Pre-trained Transformer) pueden utilizarse para automatizar la creación rutinaria de contenidos, lo que libera a los profesionales del marketing para que puedan centrarse en tareas estratégicas y creativas.

23. Describe un enfoque de machine learning para detectar transacciones fraudulentas.

Para detectar transacciones fraudulentas, desarrollaría un modelo de machine learning que utilizara datos históricos de transacciones para aprender patrones asociados con el fraude. Se podrían aplicar técnicas como la detección de anomalías o el aprendizaje supervisado con casos de fraude etiquetados. El modelo se actualizaría continuamente con nuevos datos de transacciones para adaptarse a las técnicas de fraude en constante evolución.

24. ¿Cómo se puede utilizar la IA para mejorar la eficiencia operativa en la fabricación o la logística?

Para mejorar la eficiencia operativa en la fabricación o la logística, la IA se puede implementar de varias maneras: El mantenimiento predictivo utiliza datos de sensores para prevenir fallos en los equipos. La optimización de la cadena de suministro aprovecha los algoritmos para la previsión de la demanda y la gestión del inventario. La robótica y la automatización aceleran las tareas repetitivas y mejoran la precisión. El análisis de datos en tiempo real identifica y resuelve rápidamente las ineficiencias. Los sistemas de control de calidad basados en inteligencia artificial garantizan unos estándares de producto más elevados al detectar con precisión los defectos. Estas aplicaciones de IA ayudan a optimizar las operaciones, reducir los costos y mejorar la prestación de servicios.

Para obtener información práctica y experiencia directa con aplicaciones de IA en diferentes sectores, te recomendamos que consultes los siguientes recursos de DataCamp:

• Curso de creación de chatbots en Python
• Curso de detección de fraudes en Python
• Curso de machine learning para marketing en Python
• ¿Cómo se utiliza la IA en la fabricación? Entrada de blog

Consideraciones éticas y profesionales

La ética desempeña un papel fundamental en el desarrollo y la implementación de los sistemas de IA. En esta sección se analizan las responsabilidades éticas y profesionales que deben tener en cuenta los profesionales de la IA para garantizar que su trabajo beneficie a la sociedad y minimice los daños.

Lo que necesitas saber sobre la ética de la IA

Las consideraciones éticas en materia de IA son amplias y variadas, y se centran en garantizar la equidad, la transparencia y la rendición de cuentas en los sistemas de IA. Los temas principales incluyen:

• a en protección de datos: Comprender y aplicar medidas para proteger los datos de los usuarios, cumpliendo con normativas como el RGPD y la CCPA.
• Modelo Transparencia: Garantizar que los modelos de IA sean explicables, especialmente en sectores en los que las decisiones tienen un impacto significativo, como la sanidad y la justicia penal.
• Sesgos en las predicciones: Identificar y mitigar los sesgos que pueden surgir debido a datos sesgados o algoritmos defectuosos.
• Desplazamiento laboral: Abordar las implicaciones sociales de la automatización mediante IA, como la pérdida de puestos de trabajo, y explorar formas de facilitar la transición de la fuerza laboral.

Preguntas relacionadas con la ética de la IA

Veamos algunas preguntas que te podrían hacer.

25. ¿Cómo pueden los profesionales de la IA garantizar la privacidad de los datos al desarrollar modelos de IA?

Los profesionales de la IA deben dar prioridad a la privacidad de los datos mediante la implementación de técnicas de cifrado y anonimización, y garantizando que la recopilación y el procesamiento de datos cumplan con las leyes y normas éticas pertinentes. Las auditorías periódicas y los informes de transparencia también pueden ayudar a mantener la confianza y la rendición de cuentas.

26. ¿Cómo afecta la Ley de IA de la UE al desarrollo de los sistemas de IA en comparación con normativas como el RGPD?

Mientras que el RGPD se centra principalmente en la privacidad de los datos y los derechos de las personas en relación con sus datos personales, la Ley de IA de la UE es una normativa integral sobre seguridad de los productos específica para la inteligencia artificial. Introduce un enfoque basado en el riesgo, clasificando los sistemas de IA en diferentes niveles de riesgo:

• Riesgo inaceptable: Prohibido por completo (por ejemplo, los sistemas de puntuación social).
• Alto riesgo: Sujeto a estrictas obligaciones en materia de calidad de los datos, documentación y supervisión humana (por ejemplo, la IA en la contratación o los dispositivos médicos).
• Riesgo limitado: Exige obligaciones de transparencia (por ejemplo, notificar a los usuarios que están interactuando con un chatbot).
• Riesgo mínimo: Sin regular. Los profesionales de la IA deben diseñar ahora sistemas que no solo respeten la privacidad (RGPD), sino que también cumplan con estas clasificaciones de seguridad y transparencia para operar legalmente en el mercado europeo.

27. ¿Qué medidas tomarías para que un modelo de IA fuera más transparente?

Para mejorar la transparencia de un modelo de IA, me centraría principalmente en la documentación exhaustiva a lo largo de todo el proceso de desarrollo del modelo. Esto incluye detallar las fuentes de datos utilizadas, describir los pasos de preprocesamiento de los datos y explicar la elección de los algoritmos, junto con sus puntos fuertes y limitaciones. Además, es importante documentar el proceso de toma de decisiones del modelo, incluyendo cómo procesa los datos para realizar predicciones o tomar decisiones.

28. ¿Cómo abordas los sesgos en las predicciones de la IA?

Abordar los sesgos en la IA implica varios pasos: seleccionar cuidadosamente el conjunto de datos para garantizar su representatividad, aplicar técnicas para detectar y corregir los sesgos, y supervisar continuamente el rendimiento del modelo en diferentes grupos demográficos. La formación periódica sobre prácticas éticas en materia de IA también es fundamental para el equipo.

29. ¿Qué opinas sobre la IA y la sustitución de puestos de trabajo?

Si bien la IA puede provocar la pérdida de puestos de trabajo, también crea oportunidades para nuevos tipos de empleos. Es importante que las organizaciones prevean los posibles impactos e inviertan en programas de reciclaje y formación de los empleados para facilitar la transición. Los responsables políticos también deben desempeñar un papel en la elaboración de leyes que apoyen la adaptación de la fuerza laboral.

Para obtener más información y formación sobre prácticas éticas en IA, te recomendamos que consultes estos cursos y tutoriales de DataCamp:

• Curso de introducción a la ética de los datos
• Ética de la IA: Una introducción

30. Pregunta extra: ¿Cómo está transformando el proceso de contratación el uso de preguntas y respuestas generadas por IA en las entrevistas?

Con la integración de la IA en diversas facetas de los negocios, su impacto en el proceso de contratación es un área de interés en auge. Las preguntas de entrevista generadas por IA y las respuestas asistidas por IA son cada vez más comunes, lo que está cambiando radicalmente la forma en que se evalúa a los candidatos. Estas herramientas pueden ayudar a estandarizar las entrevistas, garantizando la coherencia en las preguntas que se formulan a cada candidato, lo que contribuye a que los procesos de evaluación sean más justos. Sin embargo, también plantean inquietudes con respecto a la profundidad y autenticidad de las interacciones durante las entrevistas.

Aquí hay algunas ideas clave: 

• Eficiencia y coherencia: La IA puede generar rápidamente un conjunto diverso de preguntas para entrevistas adaptadas a las especificaciones del puesto y a la cultura de la empresa, lo que favorece la coherencia entre las entrevistas.
• Sesgo y personalización: Si bien las herramientas de IA pueden ayudar a reducir el sesgo humano en la selección de preguntas, existe el riesgo de que introduzcan sesgos algorítmicos si no se supervisan y calibran cuidadosamente.
• Profundidad de la interacción: No hay nada que pueda sustituir la comprensión matizada que aportan los entrevistadores humanos, especialmente a la hora de evaluar las habilidades sociales y las sutilezas de las respuestas de un candidato.

En última instancia, aunque la IA puede mejorar los aspectos logísticos de la contratación mediante la automatización y la estandarización de partes del proceso, debe complementar, y no sustituir, el toque humano, que es fundamental para evaluar todo el potencial de un candidato y su adecuación al equipo o a la cultura de la empresa.

Preguntas de entrevista sobre IA generativa

Por último, exploremos algunas preguntas relacionadas con IA generativa:

31. ¿Cómo funcionan los transformadores y los mecanismos de autoatención en la IA generativa?

Los transformadores son modelos de aprendizaje profundo que se basan en la autoatención, un mecanismo que pondera la importancia de cada palabra en una secuencia en relación con todas las demás palabras, independientemente de la distancia. A diferencia de las redes neuronales recurrentes (RNN) más antiguas, que procesaban los datos de forma secuencial, los transformadores procesan secuencias completas de forma simultánea (paralelización). Esto les permite capturar dependencias de largo alcance en el texto de manera mucho más eficiente, lo que los hace ideales para tareas como la traducción y la generación de texto.

32. ¿Cuáles son las preocupaciones éticas asociadas a las tecnologías de IA generativa?

La IA generativa plantea preocupaciones éticas, entre ellas:

• Alucinaciones: La tendencia de los modelos a generar con confianza información objetivamente incorrecta.
• Bias: Amplificación de los estereotipos presentes en los datos de entrenamiento.
• Derechos de autor y propiedad intelectual: La ambigüedad jurídica de la formación sobre contenidos protegidos y la creación de obras derivadas.
• Deepfakes: La creación de audio/vídeo realista pero falso con fines maliciosos. La mitigación requiere barreras de protección sólidas, registros de transparencia y pasos de verificación con intervención humana.

33. ¿Cómo se puede aplicar la IA generativa en el procesamiento del lenguaje natural (NLP)?

La IA generativa se utiliza ampliamente en el PLN para tareas como la generación de texto, traducción automática, resumen y agentes conversacionales. Por ejemplo, modelos como GPT (Generative Pre-trained Transformer) generan textos coherentes y contextualmente relevantes, lo que permite el uso de chatbots, la creación automatizada de contenidos y respuestas personalizadas en el servicio de atención al cliente.

34. ¿Cuáles son las principales diferencias entre la IA generativa y los modelos tradicionales de machine learning?

Aprendizaje automático tradicional machine learning se centran en realizar predicciones o clasificaciones basadas en datos existentes, mientras que los modelos de IA generativa crean nuevas instancias de datos que se asemejan a los datos de entrenamiento. Por ejemplo, un modelo tradicional de aprendizaje automático puede clasificar imágenes como gatos o perros, mientras que un modelo generativo puede crear nuevas imágenes de gatos o perros. Los modelos generativos son más creativos por naturaleza, ya que se centran en generar en lugar de predecir.

35. ¿Cómo puede la IA generativa mejorar el aumento de datos en el machine learning?

La IA generativa crea datos sintéticos de alta calidad datos sintéticos para entrenar otros modelos cuando los datos reales son escasos o sensibles (por cuestiones de privacidad). Mientras las GAN (redes generativas adversarias) se utilizaban históricamente para esto, los modernosdifusión se utilizan ahora comúnmente para generar conjuntos de datos de imágenes diversos y realistas. Estos datos sintéticos ayudan a reducir el sobreajuste y mejoran la solidez del modelo al cubrir casos extremos que pueden faltar en el conjunto de datos original.

Conclusión

Prepararse para una entrevista sobre IA requiere un profundo conocimiento tanto de los conceptos fundamentales como de los avanzados. Por suerte, DataCamp está aquí para ayudarte a destacar en el competitivo mercado laboral de la IA. Equípate con los conocimientos y la confianza necesarios para destacar en tu carrera profesional en el campo de la IA realizando hoy mismo los cursos de IA de DataCamp.

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