IA y Administración: Marco de Decisión

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Explora IA, previsión y gestión del cambio.

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Génesis Gómez

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1	Génesis Gómez 20 de Septiembre de 2025	% 100	01:31

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IA y Administración: Marco de Decisión


IA y Administración: Marco de DecisiónVersión en línea Explora IA, previsión y gestión del cambio. por Génesis Gómez 1 ¿Cómo debería reestructurarse la previsión para IA en tendencias y riesgos? a Confiar solo en intuición de directivos b Usar solo métodos tradicionales de forecasting c Incorporar IA para identificar tendencias, evaluar riesgos y medir agilidad y resiliencia d Eliminar métricas de resiliencia 2 ¿Qué deben establecer políticas de IA en ética y sociedad? a Priorizar ganancias sin límites b Reducir transparencia para agilidad c Políticas que garanticen transparencia, equidad y responsabilidad social d Ignorar gobernanza de datos 3 ¿Cómo fomentar una cultura de innovación continua con IA? a Depender solo de IA sin intervención humana b Mantener solo procesos vigentes sin cambios c Rechazar herramientas IA d Promover creatividad humana integrada con capacidades analíticas de IA 4 ¿Qué debe incluir un sistema de gestión del conocimiento con IA? a Limitación de acceso a IA b Depender exclusivamente de manuales c Eliminar formación en IA d Facilitar adquisición y uso de IA, promoviendo reflexión crítica 5 ¿Qué principios deben guiar IA para transparencia y participación ciudadana? a Transparencia, gobernanza, protección de datos y equidad b Promover exclusión de la sociedad c Algoritmos opacos para eficiencia d Privacidad solo cuando convenga 6 ¿Cómo superar la resistencia al cambio ante IA? a Exigir adopción forzada b Mantener al equipo al margen c Diseñar estrategias de gestión del cambio que muestren IA como complemento d Ignorar preocupaciones de empleados 7 ¿Cómo redefinir la previsión para IA con retroalimentación efectiva? a Gestionar previsión sin datos b Evitar cambios en escenarios c Establecer sistemas de retroalimentación y ajuste de escenarios d Confiar solo en una vez al año 8 ¿Qué métricas son esenciales para medir el éxito de la previsión con IA? a Color de gráficos b Número de reuniones sin acción c Solo volumen de ventas d Precisión de pronósticos, tiempo de respuesta, agilidad y resiliencia 9 ¿Qué garantiza una adopción responsable de IA en la toma de decisiones? a Reducir supervisión para rapidez b Descentralizar todas las decisiones sin controles c Evaluación de impacto, gobernanza y supervisión de objetivos de IA d Ignorar impactos sociales

Puedes integrar el juego en un LMS compatible con LTI 1.1 o LTI 1.3 como Canvas, Moodle, o Blackboard. De esta manera podrás guardar las puntuaciones automáticamente en el libro de calificaciones de esa plataforma.

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¿Qué deben establecer políticas de IA en ética y sociedad?

¿Cómo fomentar una cultura de innovación continua con IA?

¿Qué debe incluir un sistema de gestión del conocimiento con IA?

¿Qué principios deben guiar IA para transparencia y participación ciudadana?

¿Cómo superar la resistencia al cambio ante IA?

¿Cómo redefinir la previsión para IA con retroalimentación efectiva?

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