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AWS · AIB-C01 · Beginner

AWS AI Business Strategist (AIB-C01) — Preguntas de práctica y simulacro de examen

Practica con preguntas realistas de AIB-C01, alineadas con los objetivos del examen. Alex explica cada respuesta y tu Readiness Score te muestra qué estudiar después.

85Preguntas
170minLímite de tiempo
700/ 1000Puntuación para aprobar

Verificado con AWS · septiembre de 2026Versión actual del examen

Sobre el examen

AWS Certified AI Business Strategist abre una nueva columna en el mapa de certificaciones de AWS: las certificaciones de negocio, pensadas para quienes deciden hacia dónde va la tecnología y no para quienes la conectan. El AIB-C01 pregunta si sabes elegir el trabajo de IA que vale la pena, sustentarlo con un caso económico, mantener la gobernanza a su alrededor y llevarlo de un piloto a algo sobre lo que la empresa realmente opera. AWS es inusualmente directo con el límite: este examen no evalúa el conocimiento de sus servicios de IA. Bedrock, SageMaker AI y Quick aparecen solo por para qué sirven, cuánto cuestan y cuándo recurrirías a alguno.

Algo que conviene saber antes de agendar: el examen está en beta. Aprobar te da la certificación completa, con validez de tres años como cualquier otra, pero la sesión beta trae preguntas y tiempo adicionales frente a la versión estándar que AWS ofrecerá cuando salga a disponibilidad general, y las cifras de abajo describen la beta. AWS además maneja la beta como un solo intento: no hay repetición hasta que el examen estándar esté disponible.

Qué entra en el examen

Cuatro dominios de contenido, y AWS le asigna a cada uno un porcentaje exacto en lugar de un rango. Estrategia y creación de valor de negocio es el más grande, con 28%: elegir los rincones del negocio que de verdad se moverían, decidir si construir, licenciar o traer a alguien de fuera, ordenar qué recibe dinero y qué se detiene y, la respuesta que a muchos se les escapa, reconocer los casos en los que lo correcto es no usar IA. Su segunda mitad es la prueba: fija primero la vara de medir, después convierte las horas ahorradas en una cifra que finanzas acepte, lee las señales tempranas y mantén la factura baja.

Los otros tres pesan 24% cada uno. Fundamentos y alfabetización es el vocabulario común: modelos, datos de entrenamiento, inferencia y la línea que separa el trabajo generativo del estadístico de siempre, más las decisiones que dependen de eso: una regla simple en lugar de una aprendida, una herramienta que actúa frente a una que responde, y por qué la exactitud se degrada en producción. Gobernanza y liderazgo en IA responsable es la capa de defensa: los principios, el momento en que uno de ellos choca con una meta, quién decide, quién responde, qué regulaciones aplican y el registro de fallas cuando algo ya está en producción. Preparación del negocio, liderazgo y transformación es el más amplio por cantidad de tareas; aquí lo que se examina es la empresa, no el software: qué tan madura es en realidad, si los registros existen y si alguien es dueño de ellos, el patrocinador y el equipo multidisciplinario, la gente nerviosa por lo que esto significa para ella, y la subida de un piloto a algo de lo que se depende.

Temario oficial: AIB-C01

AI Fundamentals and Literacy24%

El vocabulario que necesita alguien que no es ingeniero para que el resto del examen tenga sentido: qué es un modelo, cómo se ajusta con registros del pasado, qué devuelve cuando se le pregunta y dónde está la frontera entre el oficio estadístico de siempre y lo generativo más nuevo. Encima de eso vienen las decisiones de criterio: si una regla determinista simple serviría mejor que una aprendida, qué hace distinta a una herramienta que actúa por su cuenta de una que solo responde, por qué un sistema en producción pierde exactitud con el tiempo, y cómo una empresa lleva el control de qué herramientas puede usar realmente su personal. La porción generativa suma escribir una instrucción que funcione, moverte dentro de un presupuesto acotado de entrada, y las dos formas estándar de anclar una respuesta en el material propio de la organización.

≈ 8 h
AI Strategy and Business Value Creation28%

La porción individual más grande, y la parte que decide si un programa vuelve a recibir presupuesto una segunda vez. La mitad es elegir: qué rincones del negocio se moverían de verdad, si construir la solución tú mismo, licenciarla o traer a alguien de fuera, qué candidatos reciben dinero ahora y cuáles se detienen y, la respuesta que más se les escapa a los candidatos, cuándo la recomendación honesta es dejar la tecnología fuera por completo. La otra mitad es la prueba: acordar qué vas a contar antes de encender nada, para que el número que reportes después signifique algo; convertir horas ahorradas y gasto evitado en una cifra que un equipo de finanzas acepte; leer las señales tempranas que anticipan que un proyecto va a aterrizar; y mantener la factura corriente bajo control. Cierra con la mirada hacia afuera: cuánto vale la ventaja que ya lleva un competidor, y en qué punto una capacidad deja de ser una eficiencia y se convierte en otro negocio.

≈ 10 h
AI Governance and Responsible AI Leadership24%

Lo que tiene que ser cierto para que un despliegue sea defendible. Abre con los principios: justo, explicable, privado, seguro, transparente sobre sí mismo, difícil de tumbar. Y luego hace lo más difícil: nombra el momento en que uno de ellos jala en contra de una meta comercial y pregunta cuál cede. Después viene la maquinaria: quiénes integran el órgano que decide, de qué responde cada asiento, qué leyes aplican al proceso que se está automatizando, quién puede llegar a los datos, y cómo se clasifica una propuesta según el daño que podría causar. El último tercio es el registro de lo que sale mal cuando algo ya está vivo: una invención dicha con toda seguridad, un sesgo que se cuela en cualquier punto entre la recolección y la publicación, material protegido de un tercero que sale de vuelta, y la lenta descomposición de las entradas, junto con el monitoreo y el veto humano que evitan que cualquiera de esas cosas llegue a un cliente.

≈ 8 h
Business Readiness, Leadership, and AI Transformation24%

El área más amplia por cantidad de tareas, y la que trata a la organización misma como aquello que se está cambiando. Empieza con un diagnóstico honesto: qué tan avanzada está esta empresa en realidad, medida contra una escalera y no contra una corazonada, y cuáles de sus personas, hábitos, sistemas y reglas se quedan cortos frente a lo que se propone. Debajo está la pregunta material de si los registros existen siquiera, si alguien es dueño de ellos, y si dos áreas pueden juntarlos de forma legal y práctica. Luego el liderazgo: un patrocinador con suficiente peso, un grupo con gente de legal y de operaciones además de ingeniería, un relato dirigido al personal que en silencio teme por su trabajo, y una ruta que rodee la resistencia que aparece como un encogimiento de hombros y no como una objeción. Al final, la subida de un piloto que funciona a algo de lo que depende toda la empresa: primero victorias pequeñas, un grupo permanente que sostenga la práctica, retroalimentación que siga llegando, y el trabajo poco vistoso de lograr que un experimento sobreviva a que dependan de él.

≈ 8 h

Formato del examen y tipos de pregunta

La sesión beta te da 170 minutos para 85 preguntas. Solo dos formatos: preguntas de respuesta única y preguntas de respuesta múltiple, donde dos o más de cinco o más opciones son correctas y solo obtienes crédito si las eliges todas. AWS no lista nada más para este examen: ni ordenamiento, ni correspondencia, ni casos de estudio, ni laboratorio.

El puntaje es escalado de 100 a 1,000 y se aprueba con 700, así que el corte no es un porcentaje directo de las preguntas que contestas. Es compensatorio: apruebas por el examen completo, no dominio por dominio, y la tabla por sección de tu reporte de resultados es una pista sobre tus fortalezas, no una serie de vallas independientes. No hay penalización por adivinar y una pregunta sin responder simplemente cuenta como incorrecta, así que no dejes nada en blanco. Los resultados de la beta no son inmediatos: AWS los entrega dentro de cinco días hábiles, en tu Certification Account. Espera que la cantidad de preguntas y el reloj se reduzcan cuando salga la versión estándar del examen; la guía del examen ya está escrita para ese formato más corto.

Tipos de pregunta: AIB-C01

Opción múltiple70%

Elige la única respuesta correcta entre cuatro o cinco opciones — el formato de siempre del examen.

Respuesta múltiple30%

Hay más de una respuesta correcta y las necesitas todas; el enunciado te dice cuántas marcar.

AWS confirma estos tipos de pregunta — no publica una distribución porcentual; las proporciones reflejan nuestro banco de preguntas alineado con el examen.

Prueba cinco preguntas de AIB-C01

Cinco preguntas directas de nuestro banco de AWS Certified AI Business Strategist. Responde una — Alex te explica el porqué.

El examen y la app están en inglés — estas preguntas de muestra las hemos traducido.

Gobernanza de la IA y liderazgo en IA responsable1 / 5

Una autoridad de transporte urbano está planeando un asistente de viajes con IA y su responsable de inclusión pregunta qué implica identificar los requisitos de accesibilidad. ¿Qué enfoque coincide con el AWS Well-Architected Responsible AI Lens?

AlexExplicación completa de Alex

La accesibilidad entra en el Responsible AI Lens durante el área de enfoque del caso de uso, antes de que el trabajo de diseño fije el modelo de interacción, porque agregar después rutas alternativas de entrada y salida resulta caro y suele quedar incompleto. El lens pide a los equipos investigar necesidades cognitivas, visuales, auditivas, del habla, sensoriales y motoras, y luego comprobar que las partes de un sistema de IA en las que más se apoyan las personas, incluidas las explicaciones, los indicadores de confianza y el estado del sistema, lleguen a los usuarios en una forma que realmente puedan consumir. Tratar esto como una declaración del día del lanzamiento, reducir la interfaz a un solo canal o suponer que la plataforma lo compensará dejan por igual a grupos de usuarios ya identificados sin poder usar el sistema de manera efectiva.

Fuentedocs.aws.amazon.com

Preparación del negocio, liderazgo y transformación con IA2 / 5

Una empresa de integración de sistemas quiere que el centro de excelencia que sostiene su práctica de IA ponga su experiencia a disposición de todos, y no solo de los equipos que responden licitaciones. ¿Cuál de los principios que AWS documenta para un Cloud Center of Excellence cubre ayudar a otros equipos internos y a clientes en su onboarding?

AlexExplicación completa de Alex

Los principios le dan a un centro de excelencia un mandato defendible y una forma de medirse a sí mismo. Research decide qué áreas explorar y qué prácticas construir. Evangelize difunde el conocimiento mediante eventos, publicaciones y capacitación. Apply convierte eso en una hoja de ruta de entrega de extremo a extremo, y Lead demuestra la capacidad con pilotos y primeros logros. Mentor es el que apunta a transferir capacidad más allá del propio equipo, y Scale convierte lo que funcionó en patrones reutilizables. Un centro de excelencia que solo entrega proyectos ha abandonado en silencio varios de ellos. Consejo para el examen: relaciona el principio con el verbo del enunciado, ya que incorporar y acompañar a otros corresponden a Mentor, mientras que publicar y dar a conocer corresponden a Evangelize.

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Estrategia de IA y creación de valor de negocio3 / 5

Un operador logístico está comenzando la fase de identificación del objetivo de negocio para un modelo propuesto de enrutamiento de paquetes. Según el AWS Well-Architected Machine Learning Lens, ¿con qué debería empezar la revisión?

AlexExplicación completa de Alex

La identificación del objetivo de negocio es la fase en la que un programa todavía tiene permitido concluir que no necesita ningún modelo. El lens pide una declaración clara del problema y del valor de negocio esperado, y solo después un juicio sobre si el machine learning es la forma correcta de llegar allí. Las alternativas se comparan por la precisión que entregarían, su costo y qué tan bien escalan, lo cual es una comparación de negocio y no técnica. Saltarse este paso es la manera en que las organizaciones terminan manteniendo un modelo donde una regla, un reporte o un cambio de proceso habrían bastado. También es el momento de comprobar que realmente existen suficientes datos de entrenamiento relevantes y de buena calidad. Consejo para el examen: una opción sobre algoritmos, instancias o reentrenamiento está respondiendo a una fase posterior a la que pregunta el enunciado.

Fuentedocs.aws.amazon.com

Fundamentos y alfabetización en IA4 / 5

Una responsable de gestión del conocimiento quiere que un asistente responda a partir del manual de la empresa, que se revisa casi todas las semanas. Ella pregunta qué adaptación intentar primero y cómo incorporar el contenido del manual. Según la documentación de Amazon SageMaker AI sobre personalización de modelos fundacionales, ¿cuál es la lectura recomendada?

AlexExplicación completa de Alex

La escalera de personalización existe porque cada peldaño cuesta más y compromete más. El prompt engineering no cambia nada de forma permanente, se puede revisar en una tarde y resuelve una proporción sorprendente de las quejas de calidad, y por eso es el primer paso recomendado. La retrieval augmentation es el peldaño correcto cuando la brecha es de conocimiento y no de comportamiento, y encaja especialmente bien con material volátil, porque actualizar la fuente actualiza las respuestas sin tocar el modelo. El fine-tuning cambia los pesos y por lo tanto produce un artefacto que hay que reentrenar cada vez que se mueve el contenido subyacente, lo que lo vuelve una mala opción para un manual revisado cada semana y una razonable para un tono, un formato o un comportamiento de tarea consistentes. Nombrar la brecha correctamente es lo que selecciona el peldaño.

Fuentedocs.aws.amazon.com

Gobernanza de la IA y liderazgo en IA responsable5 / 5

El arquitecto de seguridad de una empresa de servicios públicos tiene que explicarle al patrocinador ejecutivo por qué se está restringiendo el acceso a los endpoints de modelos fundacionales de la compañía antes de que el asistente salga a producción. ¿Qué afirmación coincide con el AWS Well-Architected Generative AI Lens?

AlexExplicación completa de Alex

Los endpoints de modelos fundacionales son un nuevo tipo de puerta de entrada, y los datos que regresan por ellos suelen ser más sensibles que la solicitud que los abrió. La identidad es la capa que se sostiene sin importar dónde esté alojado el modelo, y por eso el lens plantea el mínimo privilegio como una protección que aplica a cualquier esquema de alojamiento y no como un sustituto de los controles de red. Las sesiones y los permission boundaries agregan límites en el tiempo y en el alcance, de modo que un rol que legítimamente necesita acceso no lo conserve de forma indefinida ni más allá de su propósito. El lens también ubica esos límites en el documento de política de IA de la organización y no en la documentación de cada proyecto, para que puedan revisarse como parte de una revisión periódica de accesos y aplicarse de manera consistente en todas las cargas de trabajo, en lugar de renegociarse cada vez.

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353 preguntas, construidas como el examen

Cada dominio del examen AIB-C01 tiene suficientes preguntas en el banco para practicarlo a fondo. El simulacro te plantea 85 preguntas seguidas, con el mismo cronómetro de 170 minutos que el día del examen.

Acta de verificación: AIB-C01

Cotejo del temario con AWS3 de septiembre de 2026

última verificación con la fuente oficial de AWS

Nota de corte700 / 1000

según lo publica AWS

Cobertura del temario13 objetivos oficiales

repartidos en 4 dominios, según la guía oficial del examen

Tamaño del banco353 preguntas

= 4 simulacros completos de 85 preguntas — nunca la misma pregunta dos veces

Cobertura de dominioslos 4 dominios en su peso oficial

AI Fundamentals and Literacy 86 · AI Strategy and Business Value Creation 88 · AI Governance and Responsible AI Leadership 90 · Business Readiness, Leadership, and AI Transformation 89

Validación canónica353 de 353

cada una verificada con la documentación oficial de AWS — respuesta, opciones y explicación, fuente citada

Metodología documentada abiertamente.Cómo se crean las preguntas →

Preparación para AIB-C01

Cuánto tiempo necesitas depende de la experiencia práctica que ya tienes. El resto lo define el proveedor: cómo se hace el examen, cuándo puedes repetirlo y cuánto dura la certificación.

Agendas por Pearson VUE y lo presentas en un centro de evaluación o en línea con supervisión remota. Por ahora AWS ofrece el AIB-C01 en inglés y japonés. Si presentas un examen en inglés y el inglés no es tu primer idioma, puedes solicitar 30 minutos adicionales una sola vez, y el beneficio se aplica a todas tus citas posteriores. La certificación dura tres años, también si apruebas en la beta, y la renuevas aprobando la versión vigente del mismo examen con el cupón de mitad de precio de tu AWS Certification Account. Repeticiones: ninguna durante la beta, y una espera de 14 días calendario entre intentos una vez que el examen estándar esté disponible.

Tu plan: AIB-C01

Preparación

Tiempo de estudio20–55 h

normalmente unas 20 h si ya trabajas con estas tecnologías, unas 55 h si empiezas de cero

NivelPrincipiante
Conviene tener antesNinguno. AWS no exige ninguna certificación previa ni experiencia programando o implementando en AWS. Recomienda una familiaridad básica con conceptos de IA, un conocimiento a nivel estratégico de lo que ofrecen sus servicios de IA sin haberlos usado directamente, y una base de seis meses trabajando con equipos que están adoptando IA o junto a ellos.

El día del examen y después

ModalidadCentro de evaluación Pearson VUE o examen en línea con supervisión remota
Política de repeticiónDurante la beta el examen se puede presentar una sola vez; para repetirlo hay que esperar a la versión de disponibilidad general. En el examen estándar, después de un intento reprobado hay que esperar 14 días calendario, sin límite en la cantidad de intentos, y un examen aprobado no se puede volver a presentar durante dos años.
Vigencia3 años

Válida por tres años, también para quienes aprueban durante la beta. La renovación es aprobando la versión más reciente de este examen, que puedes agendar con el cupón de 50% de descuento de tu AWS Certification Account.

Las horas son nuestra propia estimación de planificación — AWS no publica un tiempo de preparación para este examen. Un punto de partida para tu calendario, no una meta.

Errores comunes

Este examen castiga el reflejo técnico. Los escenarios describen a un negocio en una situación, y la respuesta tentadora suele ser la que nombra un servicio o una técnica; la respuesta que da crédito es la decisión que un patrocinador tendría que defender después: qué se mide, quién responde, qué pasa cuando el modelo se equivoca frente a un cliente.

Puntos de atención: AIB-C01

  1. 01Business judgement, not service knowledge

    Responder con el servicio de AWS que desplegarías. AWS declara que el examen no evalúa conocimiento de servicios; Bedrock, SageMaker AI y Quick aparecen solo al nivel de propósito, forma de cobro y encaje.

  2. 02Sometimes the answer is no AI

    Forzar una solución de machine learning sobre un problema que una regla determinista ya resuelve, o sobre uno donde los datos no existen. Hay una tarea del temario que existe únicamente para comprobar que sabes decirlo.

  3. 03Baseline before launch

    Reclamar un beneficio que ya no puedes demostrar. Si no se midió nada antes del despliegue, el número posterior no significa nada, y la respuesta que da crédito casi siempre es la que primero establece el punto de partida.

  4. 04Governance is designed in, not bolted on

    Tratar la supervisión como una revisión al final. Los escenarios premian meter la rendición de cuentas, la clasificación de riesgo y el escalamiento a un humano en el plan mientras todavía es un plan.

  5. 05Readiness is people and process too

    Responder una pregunta de adopción solo con tecnología. Aquí la madurez se evalúa en alineación de liderazgo, cultura, datos y gobernanza, y la brecha que frena un despliegue rara vez es la infraestructura.

  6. 06Pilots do not scale by themselves

    Suponer que una prueba de concepto exitosa se vuelve producción por repetición. Las tareas de escalamiento piden una ruta explícita: primero victorias cortas, un grupo permanente dueño de la práctica, un ciclo de retroalimentación que no se abandone, y el trabajo operativo de convertir un ensayo en algo en lo que un negocio pueda apoyarse.

Pass-IT te entrena justo en estos puntos débiles — adaptativo y espaciado →

Preguntas frecuentes

¿Cuánto dura el examen AWS Certified AI Business Strategist?

El examen AIB-C01 tiene 85 preguntas y un límite de 170 minutos.

¿Cuál es la puntuación para aprobar AWS Certified AI Business Strategist?

Necesitas 700 / 1000 para aprobar el examen AIB-C01.

¿Cuáles son los errores más comunes en el examen AWS Certified AI Business Strategist?

Los errores más comunes incluyen: Business judgement, not service knowledge, Sometimes the answer is no AI, Baseline before launch, Governance is designed in, not bolted on, Readiness is people and process too, Pilots do not scale by themselves. Dedica tiempo de estudio a estas áreas para no perder puntos.

¿Necesitas experiencia en AWS o saber programar antes de AIB-C01?

No hay ninguna certificación previa y AWS no te pide programar ni haber implementado nada con tus propias manos. Sí espera que manejes los conceptos básicos de IA y que sepas, a nivel estratégico, para qué sirven Amazon Bedrock, Amazon SageMaker AI y Amazon Quick. También recomienda unos seis meses trabajando con equipos que están adoptando IA o junto a ellos.

¿Qué dominios cubre AIB-C01 y con qué peso?

El examen se organiza en cuatro dominios. AI Strategy and Business Value Creation es el de mayor peso, con 28 por ciento. AI Fundamentals and Literacy, AI Governance and Responsible AI Leadership y Business Readiness, Leadership, and AI Transformation valen 24 por ciento cada uno. Ninguno es lo bastante pequeño como para que lo dejes fuera de tu repaso.

¿Dónde puedes presentar el examen AIB-C01?

Hay dos formatos. Puedes presentarlo en un centro de pruebas Pearson VUE o en línea con supervisión remota. Elige el entorno donde menos te interrumpan.

¿Puedes repetir AIB-C01 si repruebas?

Durante la beta solo tienes un intento. El segundo tendrá que esperar a la versión disponible para todos. En el examen estándar, tras reprobar esperas 14 días calendario y no hay límite de intentos. Cuando lo apruebas, no puedes volver a presentarlo durante dos años.

¿Cuánto tiempo sigue vigente la certificación AIB-C01?

Tres años, y lo mismo aplica si la obtienes durante la beta. Para conservarla, vuelves a presentar la versión vigente del examen antes de que venza. La reserva se hace desde tu AWS Certification Account.

¿Qué certificación de AWS combina bien con AIB-C01?

AIF-C01, el AWS Certified AI Practitioner, está en el mismo nivel inicial y aborda la IA en AWS desde el lado del practicante. Si buscas vocabulario más amplio de la plataforma, CLF-C02, el AWS Certified Cloud Practitioner, es el complemento habitual. Y si quieres dar un paso hacia lo técnico, MLA-C01, el AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate, ocupa el nivel intermedio.

Pass-IT es una herramienta de estudio independiente, no afiliada a AWS ni respaldada por AWS; AWS y los nombres de los exámenes son marcas de sus respectivos propietarios.

Una certificación. Un solo pago.

Acceso completo a AIB-C01

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