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AWS Generative AI Developer - Professional (AIP-C01) — Preguntas de práctica y simulacro de examen
Practica preguntas reales de AIP-C01, sin dumps. Alex explica cada respuesta y tu Readiness Score te dice cuándo estás listo para aprobar.
Verificado con AWS · julio de 2026Versión actual del examen
Resumen
Sobre el examen
La certificación AWS Certified Generative AI Developer – Professional valida la experiencia avanzada en la creación, implementación y optimización de aplicaciones de IA generativa de nivel de producción en AWS. Abarca el diseño de soluciones utilizando modelos fundacionales, la implementación de IA generativa con Amazon Bedrock y SageMaker, arquitecturas de generación aumentada por recuperación, integración de APIs, y seguridad y gobernanza para sistemas de IA.
Esta certificación está dirigida a desarrolladores y arquitectos con al menos un año de experiencia práctica implementando soluciones de IA generativa en AWS. Se diferencia de la certificación fundamental AIF-C01, ya que se enfoca en la implementación práctica de aplicaciones de IA generativa utilizando servicios de AWS.
Dominios del examen
Qué entra en el examen
El examen consta de 75 preguntas (65 calificadas, 10 no calificadas) en 180 minutos, con preguntas de opción múltiple y de respuesta múltiple. Las preguntas están profundamente basadas en escenarios y cubren la integración con Bedrock, el diseño de arquitectura RAG, la personalización de modelos y los patrones de implementación en producción. Considera 2.4 minutos por pregunta y administra el tiempo con cuidado.
FuenteAWS página del examen
Formato
Qué esperar
Ojo con esto
Dónde se atascan los candidatos
Este examen de nivel profesional requiere experiencia práctica en la implementación de IA generativa. Los candidatos deben ir más allá de la comprensión conceptual para demostrar la capacidad práctica de construir, optimizar y asegurar sistemas de IA generativa en producción.
- 01Configuración de Bedrock — No comprender la selección de modelos de Bedrock, parámetros de inferencia, configuración de guardrails e integración de bases de conocimiento para diferentes casos de uso de IA generativa.
- 02Arquitectura RAG — Malinterpretar la selección de almacenes vectoriales, opciones de modelos de embeddings, estrategias de fragmentación y diseño de pipelines de recuperación para generación aumentada por recuperación.
- 03Personalización de modelos — Confundir cuándo usar ingeniería de prompts, ajuste fino, pre-entrenamiento continuo o destilación para diferentes requisitos de personalización de modelos.
- 04Gestión de costos — No comprender los precios basados en tokens, rendimiento aprovisionado, compensaciones en la selección de modelos y estrategias de caché para optimizar costos de IA generativa.
- 05Gobernanza de IA — Pasar por alto guardrails, filtrado de contenido, manejo de PII y requisitos de registro de auditoría para aplicaciones de IA generativa en producción.
Detalles
Logística del examen
Se realiza a través de Pearson VUE en línea o en centros de examen. Disponible en inglés y japonés; se pueden agregar idiomas adicionales con el tiempo. La certificación es válida por 3 años, con renovación mediante exámenes de recertificación.
FuenteAWS página del examen
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