La certificación ISTQB® Certified Tester AI Testing v2.0 (CT-AI) ofrece una introducción exhaustiva a las pruebas de sistemas basados en IA, centrándose principalmente en el aprendizaje automático e incluyendo conceptos clave y enfoques de pruebas para la IA generativa.

Amplía los conocimientos básicos sobre pruebas de software para abordar los retos específicos de la IA, como el comportamiento no determinista, la dependencia de los datos, los resultados probabilísticos y los modelos en continua evolución. Esta certificación dota a los profesionales de las habilidades necesarias para diseñar, ejecutar y evaluar pruebas de sistemas de IA en entornos de desarrollo modernos.

La versión 2.0 sustituye al programa anterior de CT-AI v1.0. La certificación v1.0 se irá retirando progresivamente:

• Versión en inglés: disponible hasta el 21 de abril de 2027
• Versiones en otros idiomas: disponibles hasta el 21 de octubre de 2027

Se recomienda a los candidatos que adopten la versión 2.0 para adaptarse a las prácticas actuales del sector y a las tecnologías de IA en constante evolución.

Los profesionales interesados en realizar pruebas utilizando sistemas de IA generativa deberían considerar la certificación ISTQB® Certified Tester – Testing with Generative AI (CT-GenAI) certification.

Contenido

La certificación ISTQB® CT-AI v2.0 abarca las siguientes áreas clave:

Introducción a la inteligencia artificial

• Sistemas basados en IA frente a sistemas convencionales
• Tipos de IA (específica, general, superinteligencia)
• Visión general de las tecnologías de IA, incluida la IA generativa
• Desarrollo de IA, alojamiento y consideraciones normativas

Características de calidad de los sistemas basados en IA

• Características de calidad específicas de la IA (ISO/IEC 25059)
• Corrección funcional y adaptabilidad
• Transparencia, solidez y controlabilidad
• Seguridad y consideraciones éticas

Aprendizaje automático

• Aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo
• Flujo de trabajo y ciclo de vida del aprendizaje automático
• Preparación de datos y gestión de conjuntos de datos
• Métricas de rendimiento funcional del aprendizaje automático
• Fundamentos de las redes neuronales

Pruebas de sistemas basados en IA

• Retos en las pruebas de sistemas de IA
• Enfoques de pruebas estadísticos y basados en el riesgo
• Pruebas de IA generativa y modelos de lenguaje a gran escala
• Niveles de prueba para sistemas de aprendizaje automático

Comprobación de los datos de entrada

• Riesgos relacionados con la calidad de los datos y su mitigación
• Detección de sesgos y representatividad
• Validación del flujo de datos y de los conjuntos de datos

Pruebas de modelos

• Pruebas de riesgos y rendimiento de modelos de aprendizaje automático
• Pruebas adversarias y metamórficas
• Sobreajuste, subajuste y deriva
• Pruebas A/B y back-to-back

Pruebas durante el desarrollo del aprendizaje automático

• Pruebas durante el desarrollo y la implementación
• Supervisión y mantenimiento del rendimiento de los modelos en producción

¿Quién debería realizar la certificación CT-AI v2.0?

Esta certificación es ideal para:

• Testers, analistas de pruebas e ingenieros de pruebas
• Desarrolladores de software y científicos de datos
• Jefes de pruebas y profesionales de control de calidad
• Analistas de negocios y jefes de proyecto
• Directivos y consultores de TI
• Cualquier persona que desee adquirir conocimientos básicos sobre las pruebas de sistemas basados en IA

¿Qué ventajas me ofrece la certificación CT-AI v2.0?

Al finalizar esta certificación, los candidatos podrán:

• Comprender el estado actual de la IA, incluida la IA generativa.
• Adquirir experiencia en la implementación y las pruebas de modelos de aprendizaje automático.
• Comprender el funcionamiento y las pruebas de redes neuronales sencillas.
• Comprender las características específicas de calidad de la IA definidas por la norma ISO/IEC 25059.
• Calcular e interpretar métricas de rendimiento funcional de aprendizaje automático para modelos de aprendizaje automático.
• Reconocer el alcance y la importancia de los dos niveles de prueba específicos para las pruebas de sistemas de aprendizaje automático.
• Contribuir al desarrollo de una estrategia de pruebas eficaz para un sistema de aprendizaje automático.
• Diseñar y ejecutar casos de prueba para sistemas de aprendizaje automático.

Formato del examen

• Número de preguntas: 40
• Duración: 60 minutos
• Tiempo extra: +25% para hablantes no nativos
• Puntación mínima: 29 sobre 44 puntos
• Formato: Preguntas de opción múltiple

Requisito previo

Obligatorio: Para realizar el examen, los candidatos deben poseer la certificación ISTQB® Certified Tester Foundation Level (CTFL)

Experiencia recomendada: Experiencia básica en pruebas de software, desarrollo o puestos relacionados con los datos, y aproximadamente seis meses de experiencia práctica.

¿Cómo puedo obtener la certificación ISTQB® Certified Tester AI Testing (CT-AI) v2.0?

Para obtener la certificación, debes aprobar el examen de certificación ISTQB® Certified Tester AI Testing (CT-AI) v2.0.

Puede prepararse para el examen de las siguientes maneras:

• Asistiendo a un curso de formación acreditado para ISTQB® CT-AI v2.0
• Estudiando por su cuenta utilizando el programa oficial, los exámenes de muestra (consulte la sección «Descargas») y el Glosario ISTQB®

También puede poner a prueba sus conocimientos sin compromiso y de forma gratuita realizando un examen de prueba en línea antes de presentarse al examen de certificación.

Preguntas Frecuentes (FAQ)

¿Qué es la certificación ISTQB® CT-AI v2.0?

La certificación ISTQB® Certified Tester AI Testing v2.0 (CT-AI) acredita los conocimientos sobre pruebas de sistemas basados en IA, con especial atención al aprendizaje automático, la calidad de los datos y las técnicas de prueba específicas para la IA.

¿Se centra el CT-AI v2.0 del ISTQB® en la IA generativa?

No, el CT-AI se centra principalmente en los sistemas de aprendizaje automático y en los fundamentos de las pruebas de IA. La IA generativa se incluye como parte del panorama general de la IA. Para un enfoque más específico sobre el uso de la IA generativa en las pruebas, consulte la certificación ISTQB® Certified Tester – Testing with Generative AI (CT-GenAI).

¿Cuál es la diferencia entre ISTQB® CT-A v2.0 e ISTQB® CT-GenAI?

El CT-AI v2.0 se centra en la realización de pruebas a sistemas basados en IA, especialmente a sistemas de aprendizaje automático, e incluye pruebas relacionadas con los datos, los modelos y la calidad de la IA. Por su parte, CT-GenAI se centra en el uso de la IA generativa en las pruebas de software, lo que incluye la aplicación de modelos de lenguaje grande (LLM), la ingeniería de prompt y enfoques de pruebas respaldados por GenAI a lo largo de todo el proceso de pruebas.

¿Cuáles son los requisitos previos para CT-AI v2.0?

• Obligatorio: Para realizar el examen, los candidatos deben poseer la certificación ISTQB® Certified Tester Foundation Level (CTFL)
• Experiencia recomendada: Experiencia básica en pruebas de software, desarrollo o puestos relacionados con los datos, y aproximadamente seis meses de experiencia práctica.

¿Se requiere experiencia previa en inteligencia artificial o programación para presentarse al examen de certificación ISTQB® CT-AI v2.0?

No se requiere experiencia previa en inteligencia artificial ni en programación. No obstante, se recomienda tener conocimientos básicos sobre pruebas de software o conceptos de desarrollo.

¿En qué se diferencia la prueba de IA de la prueba de software tradicional?

El testeo de IA plantea retos adicionales, entre los que se incluyen:

• Resultados no deterministas.
• Dependencia de la calidad de los datos de entrenamiento.
• Ausencia de oráculos de prueba claros.
• Evolución continua del modelo.

¿Cuánto tiempo se necesita para prepararse para el examen ISTQB® CT-AI?

El programa está diseñado para unas 19,5 horas de formación, aunque se recomienda dedicar tiempo adicional al estudio personal en función de la experiencia. Si estudias por tu cuenta, utiliza el tiempo de estudio indicado para cada capítulo como referencia.

¿Qué temas abarca la certificación ISTQB CT-AI v2.0?

La certificación abarca:

• Fundamentos de la IA y el aprendizaje automático
• Preparación de datos y evaluación de modelos
• Características de calidad específicas de la IA
• Técnicas de pruebas para sistemas de IA
• Enfoques de pruebas de modelos y datos

¿Es relevante la certificación ISTQB® CT-AI v2.0 para proyectos de IA en el mundo real?

Sí. Esta certificación proporciona conocimientos prácticos para comprobar modelos de aprendizaje automático, flujos de datos y el comportamiento de los sistemas de IA, que pueden aplicarse en proyectos reales.

¿Puedo presentarme al examen ISTQB® CT-AI v2.0 sin haber realizado ningún curso de formación?

Sí. Puedes prepararte por tu cuenta utilizando el programa del curso y los exámenes de muestra (incluido el ejemplo en línea), aunque un curso de formación acreditado puede ayudarte a estructurar el aprendizaje y a estar mejor preparado para el examen.

¿Qué otras certificaciones me recomiendas?

Certificaciones ISTQB®

• ISTQB® CTFL 4 (CTFL is a prerequisite for CT-AI, v4.0 or a previous version if you are already certificated)
• ISTQB® Certified Tester - Testing with Generative AI (CT-GenAI)

Certificaciones generales en IA:

• A4Q AI Essentials
• A4Q AI Foundation
• A4Q AI Compliance
• IREB Microcredential AI4RE