Guía de estudio para exámenes: AI-Native Foundations - AI-Native Foundations Professional

Comprender la IA agéntica: entender el significado de un enfoque de IA agéntica.

Definir los términos utilizados más comúnmente en el ámbito de la IA.

Describir los 5 niveles de IA: automatización basada en reglas, automatización inteligente, flujos de trabajo con IA agéntica, agentes semiautomáticos y agentes totalmente autónomos.

Describir la generación aumentada por recuperación (RAG): explicar el concepto de RAG y su papel en la mejora de las respuestas de los modelos de IA mediante el uso de conocimiento externo.

Dominar la terminología habitual de la IA: saber utilizar, definir y explicar los términos que se utilizan con frecuencia en el ámbito de la IA.

Comprender la IA compuesta: entender cómo la combinación de múltiples técnicas de IA (por ejemplo, Machine Learning, sistemas basados en reglas y LLM) puede generar soluciones más precisas y robustas que el uso de un único método.

Comprender cómo funcionan los agentes de IA y sus capacidades: explicar la función, la arquitectura y las posibles aplicaciones de los agentes de IA.

Comprender cómo usar la IA generativa: entender qué es un LLM y qué es la IA generativa.

Comprender el concepto de crear copilotos y GPT personalizados.

Comprender la diferencia entre un LLM y un agente de IA.

Aplicar los principios de IA responsable: integrar las consideraciones éticas y las mejores prácticas en el uso de la IA para garantizar la equidad, la transparencia y la responsabilidad.

Marcos de toma de decisiones éticas para la IA: profundizar en marcos de trabajo o metodologías específicas para abordar dilemas éticos en el desarrollo y el despliegue de la IA.

Explicar las mejores prácticas generales de seguridad en IA, incluyendo lo que se debe y no se debe hacer.

Comprender la privacidad de datos y la seguridad en IA: aprender sobre la gobernanza de datos, técnicas de anonimización y el cumplimiento de regulaciones como el GDPR o la CCPA al utilizar IA.

Capacidad para crear prompts eficaces para la generación de imágenes y vídeo.

Capacidad para crear prompts basados en RAG.

Aplicar los factores de éxito a tu rol específico creando un microplan concreto para su implementación inmediata: desarrollar un plan personalizado para integrar los factores de éxito AI-Native en el trabajo diario.

Elaborar un resumen conciso de una oportunidad de IA, vinculándola a un desafío o meta relevante en tu trabajo: comunicar claramente el potencial de las soluciones de IA para abordar necesidades específicas del negocio.

Elaborar prompts eficaces para la generación de texto: desarrollar y perfeccionar los prompts para obtener respuestas precisas y relevantes de los modelos de IA.

Diseñar flujos de trabajo optimizados que combinen el juicio humano con mejoras adecuadas de IA: generar procesos eficientes que maximicen el potencial de las herramientas de IA sin perder la supervisión y la toma de decisiones humanas.

Generar preguntas poderosas con IA para identificar riesgos ocultos en los proyectos: usar la IA para formular preguntas que permitan descubrir riesgos imprevistos en los proyectos.

Usar la IA para convertir el feedback difícil en preguntas productivas: emplear la IA para reformular el feedback desafiante en consultas constructivas.

Explicar las cuatro fuerzas EDGE (exponencial, disruptiva, generativa, emergente) y los argumentos a favor de convertirse en AI-Native en términos de negocio sencillos: describir los conceptos clave de IA y su relevancia empresarial de manera accesible.

Clasificar los casos de uso de IA como estables, en evolución o de frontera: categorizar las aplicaciones de IA según su madurez y su potencial para el desarrollo a futuro.

Distinguir entre los patrones principales de soluciones de IA para ayudar a los equipos a elegir el enfoque más práctico: orientar a los equipos en la elección de las soluciones de IA adecuadas para problemas específicos.

Traducir los conceptos de IA y sus implicaciones en un lenguaje claro para el ámbito empresarial: cerrar la brecha entre los detalles técnicos de la IA y los objetivos de negocio.

Traducir las necesidades del negocio en una solución de IA realista: convertir los requisitos organizacionales en planes prácticos de implementación de IA y datos.

Selección y gestión de proveedores para soluciones de IA: comprender cómo evaluar, seleccionar y gestionar herramientas y servicios de IA de terceros.