AWS Certified AI Practitioner
270 preguntas de práctica
Última revisión: April 2026
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La credencial AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01) es una certificación de nivel fundamental introducida por AWS en octubre de 2024 para validar la comprensión práctica de los servicios de IA, aprendizaje automático e IA generativa en AWS. Está dirigida a roles no relacionados con la ingeniería —gerentes de producto, analistas de negocio, ingenieros de ventas y tomadores de decisiones técnicas—, así como a desarrolladores que se adentran en el ecosistema de IA de AWS por primera vez. El examen se centra en la fluidez conceptual en lugar de la codificación práctica: espera preguntas sobre modelos fundacionales, ingeniería de prompts, directrices de IA responsable y la asignación de servicios de AWS (Amazon Bedrock, SageMaker, Comprehend, Transcribe, Rekognition) a casos de uso típicos.
Vocabulario central de ML (supervisado vs. no supervisado, entrenamiento vs. inferencia, evaluación de modelos). Estadísticas básicas. Alrededor de 1 de cada 5 preguntas se encuentran aquí.
Modelos fundacionales, fundamentos de transformadores, embeddings, patrones RAG, técnicas de ingeniería de prompts. El dominio individual más grande con un 24%.
El dominio más grande por peso. Elegir el servicio GenAI de AWS adecuado para un caso de uso (Bedrock para LLM, SageMaker JumpStart para ajuste fino, Comprehend para PNL). Espera preguntas de escenario.
Sesgo, equidad, explicabilidad, mitigación de alucinaciones, gobernanza de datos. Menor peso (14%) pero preguntas de alta densidad.
Servicios que encontrarás en el examen y por qué cada uno importa.
Servicio totalmente gestionado que expone modelos fundacionales de Anthropic, Meta, Mistral, AI21, Cohere, Stability AI y Amazon Titan a través de una única API.
Por qué está en el examen: Bedrock es la pieza central del Dominio 3 (Aplicaciones de Modelos Fundacionales) — espere preguntas de escenario sobre selección de modelos, parámetros de inferencia y compensaciones entre soluciones gestionadas y autoalojadas.
RAG (generación aumentada por recuperación) gestionado sobre documentos en S3 y un almacén vectorial, con fragmentación, embeddings y soporte de citas integrados.
Por qué está en el examen: RAG es la respuesta canónica a «¿cómo se ancla un modelo fundacional en datos privados sin ajuste fino?» — un escenario recurrente en AIF-C01.
Capa de políticas que filtra contenido dañino, bloquea temas denegados, redacta PII y ancla las respuestas para reducir las alucinaciones.
Por qué está en el examen: El Dominio 4 (Pautas para IA Responsable) pregunta cómo mitigar alucinaciones y salidas inseguras — Guardrails es la respuesta nativa de AWS.
Capa de orquestación que permite a un modelo fundacional llamar a APIs, consultar bases de conocimiento y encadenar acciones multipaso mediante uso de herramientas.
Por qué está en el examen: Agents se asigna directamente a los escenarios de «orquestación de IA / toma de acciones» del Dominio 3; espere preguntas que distinguen Agents de la inferencia directa de Bedrock.
Asistente de IA generativa gestionado por AWS — Q Developer para programar dentro de IDEs y la Consola de AWS, Q Business para preguntas y respuestas sobre datos empresariales.
Por qué está en el examen: AIF-C01 presenta Q como el consumidor empaquetado de capacidades de modelos fundacionales; las preguntas evalúan cuándo elegir Q frente a construir directamente sobre Bedrock.
Plataforma de ML de extremo a extremo que cubre notebooks, trabajos de entrenamiento, ajuste de hiperparámetros, endpoints de inferencia gestionados y pipelines de MLOps.
Por qué está en el examen: SageMaker es la plataforma de referencia para el ciclo de vida completo de ML en el Dominio 2 (Fundamentos de IA y ML) — espere preguntas sobre entrenamiento, inferencia e implementación.
Catálogo de modelos fundacionales y específicos de tareas preentrenados con implementación en un clic y notebooks de ajuste fino.
Por qué está en el examen: AIF-C01 distingue «usar un modelo preconstruido» (JumpStart) de «llamar a una API alojada» (Bedrock) — conocer esa frontera es una pregunta frecuente del examen.
Herramienta de detección de sesgo y explicabilidad que produce atribuciones de características SHAP y métricas de sesgo pre y post entrenamiento sobre salidas tabulares y de modelos fundacionales.
Por qué está en el examen: El Dominio 4 (IA Responsable) evalúa la detección de sesgo y la explicabilidad — Clarify es el servicio de AWS nombrado en esas preguntas.
Servicio gestionado de NLP para análisis de sentimientos, reconocimiento de entidades, extracción de frases clave, detección de idioma e identificación de PII.
Por qué está en el examen: AIF-C01 espera que elija el servicio de IA preconstruido adecuado para cada caso de uso; Comprehend es la respuesta canónica para «analizar texto sin entrenar un modelo».
Servicio de visión por computadora para detección de etiquetas, análisis facial, moderación de contenido, reconocimiento de celebridades y detección de actividad en video.
Por qué está en el examen: La respuesta de referencia para escenarios de «tengo imágenes/video, sin equipo de ML» — aparece en preguntas de selección de servicios a través de los Dominios 2 y 3.
Servicio de comprensión de documentos que extrae texto, pares clave-valor, tablas y campos de formularios desde PDFs e imágenes escaneadas.
Por qué está en el examen: Distinguir Textract (extracción estructurada de documentos) de Rekognition Detect Text (OCR genérico) es un patrón de distractor recurrente en AIF-C01.
Servicio de voz a texto con identificación de hablantes, vocabularios personalizados, transmisión en tiempo real y variantes médicas y de análisis de llamadas.
Por qué está en el examen: Se combina con Comprehend en canalizaciones «audio → texto → análisis» que aparecen en preguntas de escenario sobre flujos de trabajo de IA integrados.
Servicio de texto a voz con voces neuronales y generativas en decenas de idiomas, soporte SSML y léxicos personalizados.
Por qué está en el examen: La opción TTS preconstruida que se contrasta con el entrenamiento de voz personalizado — las preguntas evalúan cuándo Polly es suficiente frente a cuándo se necesita SageMaker.
Traducción automática neuronal en más de 75 idiomas, con terminología personalizada y Active Custom Translation para frases específicas del dominio.
Por qué está en el examen: La respuesta esperada siempre que una pregunta consulta cómo localizar contenido sin entrenar un modelo de traducción.
Servicio de IA conversacional para construir chatbots de texto y voz con intenciones, slots y salida de voz respaldada por Polly.
Por qué está en el examen: AIF-C01 encuadra Lex como la opción conversacional preconstruida para contrastarla con asistentes personalizados impulsados por Bedrock Agents.
Búsqueda empresarial impulsada por ML a través de documentos, SharePoint, Confluence y bases de datos con comprensión de consultas en lenguaje natural.
Por qué está en el examen: Aparece como una línea base de recuperación no generativa para comparar con Bedrock Knowledge Bases cuando la latencia o la frescura importan más que la síntesis.
Control de acceso a nivel de cuenta: usuarios, roles, políticas, federación y permisos de mínimo privilegio para cada llamada a un servicio de IA.
Por qué está en el examen: El Dominio 5 (Seguridad, Cumplimiento y Gobernanza) evalúa patrones de mínimo privilegio para el acceso a Bedrock/SageMaker — los roles y políticas de IAM son el mecanismo nombrado.
Creación y control gestionados de claves criptográficas utilizadas para cifrar datos de entrenamiento, artefactos de modelo y salidas de inferencia en reposo.
Por qué está en el examen: El cifrado en reposo con claves gestionadas por el cliente es la respuesta estándar del examen para proteger los pesos del modelo y los corpus de entrenamiento.
Servicio gestionado de descubrimiento de datos sensibles que usa ML para encontrar PII, credenciales y datos financieros en buckets de Amazon S3.
Por qué está en el examen: Citado en preguntas de los Dominios 4/5 sobre el escaneo de corpus de entrenamiento y conjuntos de documentos RAG en busca de datos sensibles antes de que lleguen a un modelo.
Métricas, registros y alarmas en todos los servicios de AWS — incluidos los registros de invocación de Bedrock, las métricas de endpoints de SageMaker y las salidas de Model Monitor.
Por qué está en el examen: El examen espera CloudWatch para el monitoreo continuo de deriva de modelos, costos y salud operativa tras la implementación.
$90k–$135k–$195k USD anual
El rango cubre roles de IA/ML de nivel medio a sénior con sede en EE. UU. donde se requiere competencia en AWS. Los roles de entrada y los mercados no costeros tienden a ser más bajos; los roles sénior en FAANG / unicornios tienden a ser significativamente más altos (a menudo $250k+ de compensación total). La certificación por sí sola no desbloquea estos salarios — complementa la experiencia demostrada.
Fuente: roles de cloud-IA de levels.fyi 2025, U.S. BLS OEWS May 2024 (15-1252 software developers, 15-2099 ML scientists). Las cifras son aproximadas; la compensación real depende del rol, la región y la experiencia.
La contratación de IA/ML en stacks centrados en AWS se aceleró entre 2024 y 2026 a medida que la adopción de GenAI empresarial pasó de la fase piloto a la producción. La AIF-C01 funciona como una señal de cribado en roles donde no se requiere una codificación profunda de ML — los reclutadores y gerentes de contratación la utilizan para filtrar candidatos que puedan hablar con credibilidad sobre Bedrock, SageMaker, arquitecturas RAG y compensaciones de IA responsable. Como credencial fundamental, no califica por sí misma a los candidatos para roles de ingeniería de ML; para esos, el AWS Machine Learning Engineer Associate (MLA-C01) o las certificaciones especializadas son señales más fuertes.
No hay requisitos previos formales. AWS recomienda seis meses de exposición a casos de uso de IA/ML en AWS, pero el examen es realmente accesible para cualquiera que haya completado la ruta de aprendizaje oficial de AWS AI Practitioner (~20 horas de contenido de Skill Builder) y tenga una comprensión básica de los fundamentos de la nube.
Si no tienes ningún conocimiento previo de AWS, completar primero el AWS Certified Cloud Practitioner (CLF-C02) hará que la AIF-C01 sea notablemente más fácil — muchas preguntas de la AIF-C01 asumen una familiaridad básica con los nombres de los servicios de AWS, el modelo de responsabilidad compartida y los conceptos básicos de IAM.
La AIF-C01 está clasificada como fundamental — es una de las certificaciones de AWS más accesibles. Espera estudiar de 30 a 60 horas durante 4 a 6 semanas si no tienes experiencia previa en IA/ML o AWS; de 15 a 25 horas durante 2 a 3 semanas si tienes alguna de ellas. El examen es de opción múltiple y respuesta múltiple, 65 preguntas puntuadas en 90 minutos, sin laboratorios prácticos.
El obstáculo más común es la amplitud de los nombres de los servicios de AWS GenAI — hay alrededor de una docena de servicios nombrados entre Bedrock, SageMaker, Comprehend, Transcribe, Polly, Translate, Textract, Kendra, Rekognition y Q. Memorizar qué servicio se asigna a qué caso de uso (generación de texto vs. resumen vs. clasificación vs. transcripción) es lo que más diferencia el aprobado del suspenso.
Disponibilidad general inicial. El examen beta se realizó de agosto a octubre de 2024 con precios reducidos. Versión actual a partir de abril de 2026.
AIF-C01 (AWS Certified AI Practitioner) es un examen de nivel Foundational considerado un examen de nivel de entrada que evalúa la amplitud de la comprensión conceptual en lugar de la profundidad práctica. La mayoría de los candidatos necesitan entre 30 y 80 horas de estudio distribuidas en 3 a 6 semanas para los exámenes de nivel fundamental. La mayoría de los candidatos que obtienen consistentemente una puntuación por encima del umbral de aprobación en los exámenes de práctica, aprueban en su primer intento.
La mayoría de los candidatos necesitan entre 30 y 80 horas de estudio distribuidas en 3 a 6 semanas para los exámenes de nivel fundamental. El tiempo para aprobar varía ampliamente según la experiencia previa. Los ingenieros con experiencia práctica en producción en la tecnología subyacente suelen necesitar menos; los candidatos nuevos en la plataforma deben planificar hacia el extremo superior de ese rango.
AIF-C01 es una credencial reconocida en el ecosistema de AWS y señala conocimientos validados a empleadores, reclutadores y clientes. Si vale la pena el tiempo y la tarifa para ti, depende de tu rol y objetivos — tiende a ser más rentable para ingenieros de la nube, arquitectos y consultores que trabajan con AWS a diario o quieren pasar a roles que lo hagan.
La puntuación de aprobación para AIF-C01 es 700 / 1000. El examen contiene 65 preguntas y dura 1 h 30 min.
La tarifa del examen AIF-C01 es de $100 USD. Las tarifas son establecidas por AWS y pueden variar según la región; siempre confirma el precio actual en la página oficial de certificación de AWS antes de reservar.
Las certificaciones de AWS son válidas por 3 años. Recertifícate aprobando la versión actual del mismo examen, o aprobando un examen de nivel superior en la misma ruta antes de la caducidad.
Sí. Puedes realizar el examen en línea (supervisado a través del navegador seguro del proveedor, disponible 24/7 en la mayoría de las regiones) o en un centro de examen presencial de Pearson VUE durante el horario comercial. Ambos formatos utilizan las mismas preguntas, límite de tiempo y puntuación de aprobación.
CertLabPro ofrece 15 modos de estudio en todo el banco de preguntas de práctica para AIF-C01. El modo de simulación de examen reproduce el examen real: 65 preguntas en 1 h 30 min, con el mismo umbral de aprobación de 700 / 1000. El modo de navegación te permite leer todas las preguntas y respuestas de forma estática.