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

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.

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.

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.

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.