Guia AWS AI Practitioner AIF-C01: plan de estudio con casos reales
Introduccion
AWS AI Practitioner (AIF-C01) esta orientada a fundamentos aplicados de IA en AWS. Es una certificacion especialmente util para perfiles tecnicos que necesitan traducir IA a casos de negocio sin entrar en matematica profunda.
La clave para aprovecharla no es solo aprobar. Es entender donde aporta valor real cada servicio y donde no.
Que cubre la certificacion
De forma simplificada, necesitas dominar:
- Fundamentos de IA/ML y casos de uso.
- Servicios administrados de AWS para IA.
- IA generativa y modelos fundacionales.
- Seguridad, responsabilidad y coste.
Si no conectas estos bloques con decisiones reales, la preparacion se vuelve teorica y poco util.
Referencia oficial recomendada:
Servicios que debes entender con criterio
Amazon Bedrock
Para construir aplicaciones generativas con modelos fundacionales sin gestionar infraestructura de entrenamiento.
Recurso:
Amazon SageMaker
Para ciclo completo de ML (entrenamiento, despliegue, monitoreo) cuando necesitas control de modelos propios.
Recurso:
Amazon Rekognition / Comprehend / Textract
Servicios de vision, NLP y extraccion documental para acelerar casos concretos.
Recursos:
No necesitas especializarte en todos, pero si saber cuando elegir cada uno.
Plan de estudio sugerido en 4 semanas
Semana 1: fundamentos y mapa de servicios
- Repasar conceptos base de ML y GenAI.
- Identificar servicios AWS por categoria.
- Realizar preguntas introductorias.
Semana 2: casos de uso y arquitectura
- Clasificar casos por servicio adecuado.
- Entender trade-offs de coste, latencia y precision.
- Practicar escenarios de seleccion.
Semana 3: seguridad y responsabilidad
- Revisar gobernanza de datos y sesgos.
- Entender limites de modelos y validacion humana.
- Practicar preguntas de riesgo/compliance.
Semana 4: simulacros y consolidacion
- Simulacros en tiempo real.
- Revision de errores por dominio.
- Refuerzo final de conceptos debiles.
Para practicar con ruta guiada:
Casos reales para aterrizar aprendizaje
- Clasificacion automatica de documentos.
- Analisis de sentimiento en feedback de clientes.
- Asistente interno con RAG sobre base documental.
- Automatizacion de resumenes y extraccion de acciones.
Cuando estudias desde casos, recuerdas mejor y decides mejor.
Errores comunes
- Creer que por ser “practitioner” no requiere profundidad.
- Confundir servicios de IA clasica y generativa.
- Ignorar riesgos de datos y seguridad.
- No entrenar preguntas de escenarios.
- Estudiar solo con videos sin documentacion oficial.
Estrategia para examen
- Buscar requisito principal del escenario.
- Eliminar opciones no alineadas con operacion o seguridad.
- Diferenciar claramente Bedrock vs SageMaker segun caso.
- Gestionar tiempo para revisar preguntas largas.
Mini checklist antes de presentarte
- Simulacros con consistencia por encima del 80%.
- Diferencias claras entre Bedrock, SageMaker y servicios IA preentrenados.
- Criterios de seguridad y gobernanza interiorizados.
- Capacidad de justificar decisiones por coste, latencia y riesgo.
Recursos adicionales para reforzar criterio
Recursos que utilice para preparar AIF-C01
- Curso en Udemy de Joan Amengual:
Como convertir esta certificacion en autoridad tecnica
Publica contenido basado en decisiones, no en definiciones:
- Que servicio elegiste y por que.
- Que riesgo consideraste.
- Que limite tenia la solucion.
- Que impacto tuvo en negocio.
Si tu foco es multi-cloud, complementa con Inteligencia artificial en Azure.
Cierre
AIF-C01 es una buena puerta de entrada para incorporar IA con criterio en proyectos cloud. Si preparas bien los fundamentos y practicas escenarios reales, aporta valor tanto en examen como en implementacion.
Otras guias de certificaciones
- AWS Certified Data Engineer (DEA-C01)
- Guia AWS Solutions Architect Associate (SAA-C03)
- Guia AZ-900
- Guia AI-900
- Guia DP-900
¿Quieres tu plan de certificación?
Si estás preparando una certificación, puedo ayudarte a definir una ruta de estudio realista, simulacros y refuerzo por áreas.