Guia AI-900: plan de estudio practico con Microsoft Learn y simulacros

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Gontzal Bilbao
1 min lectura

Para quien es esta guia

La AI-900 (Azure AI Fundamentals) es una certificacion de entrada, pero no es un examen trivial si quieres entender IA aplicada con criterio y no solo memorizar definiciones.

Esta guia esta pensada para perfiles que quieren algo mas que “pasar examen”:

  • Profesionales que quieren introducir IA en proyectos reales.
  • Perfiles de datos, desarrollo o cloud que necesitan base comun.
  • Consultores que deben traducir conceptos de IA a impacto de negocio.

Si tu objetivo es construir autoridad tecnica, el valor real de AI-900 es poder explicar que usar, cuando usarlo y por que.

Que evalua AI-900 de verdad

Microsoft actualiza dominios periodicamente, pero en la practica necesitas dominar:

  1. Fundamentos de IA y machine learning.
  2. Vision, lenguaje natural y IA generativa a nivel conceptual.
  3. Servicios de Azure AI para casos de uso concretos.
  4. Principios de IA responsable, seguridad y gobierno.

Error habitual: estudiar servicios como lista de nombres sin relacionarlos con problemas de negocio.

Estrategia de preparacion: entender antes de memorizar

Te propongo un enfoque en tres capas:

Capa 1: mapa mental

Construye un mapa simple:

  • Que problema resuelve cada familia de servicios AI.
  • Que limitaciones tiene cada enfoque.
  • Que impacto tiene en coste, operacion y riesgo.

Capa 2: practica guiada

No necesitas desplegar arquitectura compleja, pero si conviene:

  • Navegar servicios de Azure AI y sus opciones base.
  • Leer escenarios de uso reales en Learn.
  • Relacionar capacidades con casos concretos.

Capa 3: simulacros con analisis

No hagas tests en modo “apretar respuestas”. Hazlos en modo diagnostico:

  • Que bloque fallo mas?
  • Que concepto se repite en los errores?
  • Cual es la razon tecnica de la respuesta correcta?

Plan de 4 semanas (realista y sostenible)

Semana 1: fundamentos de IA en Azure

Objetivo:

  • Entender conceptos base de IA, ML y AI workloads.

Tareas:

  1. Completar modulos iniciales de Microsoft Learn.
  2. Resumir conceptos clave con tus palabras.
  3. Practicar quiz de modulo.

Resultado esperado:

  • Puedes explicar diferencias entre conceptos sin guion.

Semana 2: servicios de vision y lenguaje

Objetivo:

  • Dominar capacidades y casos de uso de cada servicio.

Tareas:

  1. Revisar Vision, Speech y Language services.
  2. Hacer simulacro corto de 20 preguntas.
  3. Anotar dudas por tema.

Resultado esperado:

  • Puedes mapear servicio correcto a necesidad concreta.

Semana 3: IA generativa y AI responsable

Objetivo:

  • Entender limites, riesgos y buenas practicas.

Tareas:

  1. Repasar contenidos de IA responsable en Learn.
  2. Revisar ejemplos de uso con criterio de riesgo.
  3. Reforzar errores con documentacion oficial.

Resultado esperado:

  • Puedes detectar opciones tecnicamente validas pero no recomendables.

Semana 4: simulacros y cierre de brechas

Objetivo:

  • Llegar al examen con consistencia y estrategia.

Tareas:

  1. Simulacros en bloques de tiempo real.
  2. Revision por categorias de error.
  3. Ultimo refuerzo de temas debiles.

Resultado esperado:

  • Tienes resultados estables, no picos puntuales.

Recursos recomendados (sin ruido)

Prioriza calidad sobre cantidad:

  1. Ruta de aprendizaje oficial en Microsoft Learn para seguimiento real.
  2. Simulacros en Microsoft Learn (incluidos los de 20 preguntas).
  3. Examenes por modulo en Learn para reforzar bloques concretos.
  4. Documentacion oficial para cerrar dudas puntuales.
  5. Examenes de apoyo en Udemy para ampliar variedad.
  6. Recursos concretos que utilice:

Evita cambiar de recurso cada dos dias. La continuidad mejora mas que el “nuevo material”.

Simulacros: como sacarles rendimiento real

No uses simulacros solo para sacar nota.

El enfoque que mejor funciona es:

  1. Hacer un simulacro de 20 preguntas en Microsoft Learn.
  2. Revisar cada error y clasificarlo por tema.
  3. Ir a documentacion oficial del punto debil.
  4. Reforzar con formacion en video (Microsoft o Udemy).
  5. Repetir modulo o simulacro para validar mejora.

Este ciclo acelera mucho mas el progreso que memorizar respuestas.

Ruta de aprendizaje y descuento del examen

Mi plan recomendado es usar la ruta de Microsoft Learn como base para tener seguimiento real del avance.

Ademas, apuntarte a seminarios/eventos de Microsoft puede ayudarte a conseguir hasta un 50% de descuento para presentarte al examen.

Errores tipicos en AI-900

  1. Subestimar el examen por ser fundamentals.
  2. Memorizar terminos sin entender casos de uso.
  3. No practicar suficientes simulacros con revision de fallos.
  4. Ignorar contenidos de IA responsable y gobierno.
  5. Llegar al examen sin estrategia de tiempo.

Estrategia para el dia del examen

  1. Primera pasada: responde lo claro y marca dudas.
  2. Segunda pasada: escenarios largos y preguntas trampa.
  3. Elimina opciones incorrectas antes de elegir.
  4. No sobrecomplicar: AI-900 evalua fundamentos.
  5. Gestiona tiempo por bloques, no por pregunta aislada.

Como conectar AI-900 con tu perfil profesional

AI-900 aporta valor cuando puedes traducir IA a decisiones reales:

  • Entiendes capacidades y limites de cada servicio.
  • Hablas de riesgos y gobierno con criterio.
  • Propones soluciones viables segun contexto.

Mini checklist antes de agendar examen

  • Ruta de Microsoft Learn completada con seguimiento real.
  • Simulacros de 20 preguntas en nivel consistente.
  • Errores revisados y reforzados con documentacion oficial.
  • Refuerzo en video (Microsoft/Udemy) aplicado a debilidades.
  • Seminarios/eventos revisados para opcion de descuento.

Cierre

Preparar AI-900 con metodo te deja una base fuerte para seguir creciendo en certificaciones Azure y proyectos de IA aplicada.

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