¿AWS Certified AI Practitioner o Cloud Practitioner? ¿Cuál deberías tomar primero?
¿Estás empezando en AWS y no sabes qué certificación tomar primero? En este artículo comparamos AWS Certified Cloud Practitioner y AWS Certified AI Practitioner, sus enfoques, dificultad, conocimientos previos y beneficios. Descubre cuál puede ser la mejor opción según tus objetivos, experiencia e intereses en cloud o inteligencia artificial.
¿Qué es AWS Certified Cloud Practitioner?
Si estás empezando con AWS, probablemente Cloud Practitioner sea una de las primeras certificaciones que vas a encontrar.
La idea de esta certificación es bastante sencilla: que puedas entender cómo funciona la nube y tener una visión general de los principales servicios y conceptos de AWS.
Durante el estudio vas a encontrarte con temas como computación, almacenamiento, bases de datos, redes, seguridad, precios y facturación, además de conceptos relacionados con la infraestructura global de AWS.
No necesitas ser desarrollador para prepararte. De hecho, una de las cosas interesantes de Cloud Practitioner es que está pensada para personas con diferentes perfiles, incluso si todavía no tienen mucha experiencia técnica.
Lo que más me gusta de esta certificación como punto de partida es que te permite entender cómo está organizado AWS. No profundizas demasiado en un servicio específico, pero empiezas a reconocer qué servicio se utiliza para cada tipo de problema.
Por ejemplo, puedes empezar a diferenciar cuándo necesitas almacenamiento, una base de datos, capacidad de cómputo o algún servicio de seguridad.
Y esa visión general termina siendo bastante útil cuando después quieres estudiar una certificación más especializada.
¿Qué es AWS Certified AI Practitioner?
AWS Certified AI Practitioner tiene un enfoque diferente.
En este caso, el objetivo es conocer los conceptos fundamentales de inteligencia artificial y machine learning, especialmente su aplicación dentro del ecosistema de AWS.
Aquí aparecen temas como inteligencia artificial generativa, modelos fundacionales, grandes modelos de lenguaje (LLM), ingeniería de prompts, casos de uso de IA y conceptos relacionados con el uso responsable y seguro de estas tecnologías.
También vas a encontrarte con servicios de AWS relacionados con inteligencia artificial, como Amazon Bedrock.
Algo que puede generar confusión es pensar que para estudiar AI Practitioner necesitas saber entrenar modelos de machine learning o tener conocimientos avanzados de matemáticas.
No necesariamente.
La certificación está orientada a comprender los conceptos y saber cómo se pueden utilizar las tecnologías de IA, no a convertirte en especialista en entrenamiento de modelos.
Por eso puede ser interesante incluso para personas que trabajan en desarrollo, producto, análisis, gestión o simplemente quieren entender mejor cómo se está utilizando la IA actualmente.
Cloud Practitioner vs. AI Practitioner
Las dos certificaciones son de nivel Foundational, pero el contenido es bastante diferente.
| AWS Cloud Practitioner | AWS AI Practitioner | |
|---|---|---|
| Principal enfoque | Cloud y AWS | Inteligencia artificial y ML |
| Servicios AWS | Amplia visión general | Principalmente relacionados con IA |
| Cloud computing | Alto | Medio |
| Inteligencia artificial | Básico | Alto |
| Machine learning | Básico | Medio/alto |
| Programación | No es necesaria | No es necesaria |
| Matemáticas avanzadas | No | No |
| Nivel | Foundational | Foundational |
La tabla sirve para entender algo importante: no son dos versiones de la misma certificación.
Cloud Practitioner intenta darte una visión general de AWS, mientras que AI Practitioner se concentra mucho más en el mundo de la inteligencia artificial.
¿Cuál de las dos es más difícil?
Esta es probablemente una de las preguntas más interesantes.
Y la respuesta depende bastante de lo que ya sepas.
Si nunca has trabajado con AWS ni con inteligencia artificial, Cloud Practitioner probablemente te resulte más fácil de asimilar al principio, porque sus conceptos son bastante generales.
AI Practitioner introduce términos que pueden ser completamente nuevos si nunca has estudiado IA: modelos fundacionales, machine learning, LLM, inferencia, entrenamiento, prompting, entre otros.
Pero esto puede cambiar completamente dependiendo de tu experiencia.
Si ya has trabajado con inteligencia artificial, probablemente AI Practitioner te resulte más familiar que Cloud Practitioner.
Por ejemplo, alguien que ya utiliza herramientas de IA generativa todos los días puede reconocer muchos de los conceptos de AI Practitioner, mientras que los servicios de AWS pueden ser completamente nuevos para esa persona.
Por eso no diría que una certificación es objetivamente más difícil que la otra.
La dificultad depende mucho de lo que ya conozcas.
¿Cuál debería tomar primero?
Aquí es donde creo que la decisión se vuelve más sencilla.
Si tu objetivo es aprender AWS desde cero, yo empezaría por Cloud Practitioner.
Te permite familiarizarte primero con los conceptos básicos de AWS y después puedes utilizar esa base para estudiar otras áreas.
Por ejemplo:
Cloud Practitioner → AI Practitioner → una certificación más especializada
Pero si ya tienes conocimientos de cloud o has trabajado con AWS y ahora quieres enfocarte en inteligencia artificial, AI Practitioner puede ser un mejor punto de partida para ti.
También puede ocurrir que ya tengas experiencia con IA pero prácticamente ninguna con AWS. En ese caso, AI Practitioner puede ayudarte a conectar lo que ya sabes de inteligencia artificial con los servicios de AWS.
En otras palabras, no necesitas seguir necesariamente un único camino.
Una forma sencilla de decidir
Si estás leyendo esto y todavía no sabes cuál elegir, puedes hacerte estas preguntas:
¿Es tu primera vez aprendiendo AWS?
Si la respuesta es sí, Cloud Practitioner probablemente sea la opción más sencilla para comenzar.
¿Ya conoces AWS y quieres entrar en inteligencia artificial?
Entonces AI Practitioner puede tener más sentido.
¿Ya trabajas con IA?
AI Practitioner puede ser una buena forma de ordenar y complementar los conocimientos que ya tienes, especialmente si quieres llevarlos al entorno de AWS.
¿No tienes experiencia ni en cloud ni en IA?
En ese caso, comenzaría con Cloud Practitioner y después pasaría a AI Practitioner si la inteligencia artificial es un área que te interesa.
¿Y si quiero hacer las dos?
También es una opción totalmente válida.
De hecho, pueden complementarse bastante bien.
Cloud Practitioner te da una visión más amplia de AWS, mientras que AI Practitioner te permite profundizar en los conceptos de inteligencia artificial dentro de ese ecosistema.
Una posible ruta sería:
Cloud Practitioner → AI Practitioner
Pero también puedes hacerlo al revés si ya tienes experiencia con cloud:
AI Practitioner → Cloud Practitioner
No hay una regla que diga que obligatoriamente tienes que aprobar una antes que la otra.
¿Qué haría yo si estuviera empezando?
Si tuviera que recomendar una sola certificación a alguien que está empezando completamente desde cero con AWS, elegiría Cloud Practitioner.
No porque sea una certificación “mejor”, sino porque primero intentaría entender cómo funciona AWS en general.
Después, si la inteligencia artificial es una de las áreas que más me interesa, continuaría con AI Practitioner.
En cambio, si ya tuviera una base de AWS y mi objetivo estuviera claramente relacionado con inteligencia artificial, iría directamente por AI Practitioner.
Al final, la mejor certificación para comenzar no es necesariamente la que tenga más popularidad o la que alguien más te recomiende.
Es la que tenga más sentido para lo que ya sabes y lo que quieres aprender después.
Para terminar
Si estás dudando entre las dos, puedes quedarte con esta idea:
Cloud Practitioner: quiero entender AWS y la nube.
AI Practitioner: quiero entender inteligencia artificial y cómo se utiliza dentro de AWS.
Y si te interesan ambas áreas, no tienes que escoger solamente una. Puedes empezar por la que esté más cerca de tus conocimientos actuales y después continuar con la otra.
La certificación es solamente una parte del proceso. Lo realmente útil es utilizar lo aprendido para crear proyectos, experimentar con servicios de AWS y seguir avanzando.
¿Cuál vas a tomar primero?
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