Test: Repaso final: simulacros, técnica de examen y visión transversal

1. Una cadena de hoteles quiere añadir un asistente que redacte respuestas a reseñas de clientes. Dirección exige demostrar en dos semanas que la calidad es aceptable y conocer el coste por respuesta antes de aprobar el proyecto. El equipo no tiene experiencia en ML. ¿Qué enfoque cumple estos requisitos con el MENOR esfuerzo?

2. Una empresa con 12 equipos que construyen aplicaciones de IA generativa detecta que cada equipo aplica prácticas distintas de seguridad, evaluación y control de costes. Quiere un mecanismo estándar para revisar cada carga de trabajo frente a buenas prácticas de AWS específicas de IA generativa y hacer seguimiento de los riesgos detectados. ¿Qué debe usar?

3. Una fintech invoca un modelo de Amazon Bedrock desde funciones Lambda detrás de Amazon API Gateway. Cada vez que el equipo quiere probar otro modelo, modifica el código y redespliega. Quieren cambiar de modelo, incluso de otro proveedor dentro de Bedrock, sin modificar ni redesplegar el código y con posibilidad de volver atrás rápidamente. ¿Qué solución cumple los requisitos con el MENOR esfuerzo operativo?

4. Una aseguradora europea usa un modelo de Bedrock para un chatbot crítico. En picos recibe ThrottlingException y el modelo no está disponible in-Region en su región principal. Los datos de los clientes no pueden procesarse fuera de la Unión Europea. ¿Qué dos acciones mejoran la disponibilidad cumpliendo el requisito de residencia? (Elige dos.)

5. Una empresa de logística recibe albaranes escaneados, fotos de paquetes dañados y notas de voz de los repartidores. Necesita extraer campos estructurados de los tres tipos de contenido con un esquema definido por el negocio y alimentar con ellos una aplicación de IA generativa. Quiere la solución con MENOS desarrollo y operación. ¿Qué debe usar?

6. Una editorial quiere indexar 400 millones de fragmentos de su archivo histórico para un buscador semántico interno que recibe unas pocas decenas de consultas por minuto. La latencia de menos de un segundo es suficiente. El objetivo principal es minimizar el coste de almacenamiento y no gestionar servidores. ¿Qué almacén vectorial es el MÁS rentable?

7. Un banco tiene un asistente RAG sobre normativa interna con una Knowledge Base cuyo origen es un bucket de S3. Los documentos se actualizan varias veces al día y los empleados reciben a veces respuestas basadas en versiones antiguas, porque la sincronización se ejecuta una vez por semana. ¿Qué solución mantiene el índice actualizado con el MENOR esfuerzo operativo?

8. Un fabricante tiene un asistente RAG sobre manuales técnicos. Los técnicos preguntan por referencias exactas de piezas (por ejemplo, «XR-4410-B») y la búsqueda semántica devuelve piezas parecidas pero no la exacta. Las preguntas conceptuales funcionan bien. ¿Qué cambio mejora la relevancia sin perder la búsqueda semántica?

9. Un asistente jurídico recibe preguntas como «¿Qué diferencias hay entre las cláusulas de rescisión de los contratos de 2023 y los de 2025, y cuál aplica a un cliente de Portugal?». La recuperación trae fragmentos de solo uno de los temas y la respuesta queda incompleta. ¿Qué técnica aborda directamente el problema?

10. Un grupo de medios usa 40 prompts en distintas aplicaciones. Los cambios los hacen varios equipos sin control y algunos han roto funcionalidades en producción. Necesitan plantillas parametrizadas, versiones inmutables, poder volver a una versión anterior y saber quién cambió qué. ¿Qué combinación cumple los requisitos con el MENOR esfuerzo?

11. Un equipo modifica con frecuencia el prompt de un clasificador de incidencias. Dos veces un cambio empeoró la exactitud sin que nadie lo notara durante días. Quieren detectar regresiones antes de publicar cada versión del prompt, de forma automática. ¿Qué solución cumple el requisito?

12. Una empresa de viajes construye un agente con Strands Agents que consulta vuelos, reserva hoteles y gestiona cambios. Necesita ejecutarlo sin servidores, con aislamiento entre sesiones de usuario, memoria de las preferencias del cliente entre conversaciones y exponer sus APIs REST internas como herramientas sin reescribirlas. ¿Qué solución cumple TODOS los requisitos con el MENOR esfuerzo operativo?

13. Un agente de soporte informático puede reiniciar servidores y restablecer contraseñas mediante herramientas. En pruebas, el agente entró en un bucle llamando repetidamente a la misma herramienta y, en otra ocasión, intentó reiniciar un servidor de producción. ¿Qué tres controles deben añadirse? (Elige tres.)

14. Una empresa ha ajustado con fine-tuning un modelo en Amazon Bedrock para redactar informes con su terminología. El modelo no admite despliegue on-demand de modelos personalizados. El tráfico es constante durante el horario laboral. ¿Cómo debe desplegarse para invocarlo en producción?

15. Un servicio de atención al cliente recibe 2 millones de preguntas al mes. Un análisis muestra que el 85 % son preguntas sencillas (horarios, estado de pedidos) y el 15 % requiere razonamiento complejo. Hoy todas van a un modelo grande. ¿Qué enfoque reduce MÁS el coste manteniendo la calidad?

16. Una empresa quiere que cada nuevo ticket creado en su CRM se resuma y se clasifique con un modelo de Bedrock. El CRM envía un webhook por cada ticket. En campañas llegan picos de miles de tickets por minuto y no se debe perder ninguno. El CRM no debe esperar a que termine el procesamiento. ¿Qué arquitectura es la MÁS adecuada?

17. Un hospital quiere usar IA generativa para resumir historiales clínicos. La normativa exige que los historiales no salgan de las instalaciones del hospital, pero la dirección quiere gestionar la infraestructura con las mismas APIs y herramientas de AWS que el resto de sus cargas. ¿Qué opción cumple el requisito?

18. Una aplicación de chat muestra la respuesta del modelo solo cuando termina de generarse, lo que tarda entre 8 y 12 segundos. Los usuarios abandonan. El frontend web se conecta a un backend en AWS Lambda. ¿Qué cambio mejora MÁS la experiencia percibida?

19. Un servicio recibe ThrottlingException de Amazon Bedrock en los picos de tráfico. El código reintenta las peticiones fallidas inmediatamente y en bucle, lo que empeora el problema. ¿Qué cambio en el cliente es el MÁS adecuado como primera medida?

20. Tras un despliegue, un chatbot empieza a dar respuestas incorrectas a un tipo concreto de pregunta. Los prompts y las respuestas completos se registran con model invocation logging en Amazon CloudWatch Logs. El equipo quiere encontrar rápidamente qué prompts producen esas respuestas y en qué franja horaria empezaron. ¿Qué herramienta es la más adecuada?

21. Un banco lanza un asistente público. Debe impedir que hable de productos de inversión, bloquear intentos de que ignore sus instrucciones y comprobar que las respuestas se basan en la documentación recuperada por RAG. ¿Qué configuración de Amazon Bedrock Guardrails cumple los tres requisitos?

22. Una empresa aloja un modelo open source en un endpoint de SageMaker AI y otro en Amazon Bedrock. Quiere aplicar exactamente la misma política de filtrado de contenido y PII a las entradas y salidas de ambos, gestionada en un único sitio. ¿Qué debe hacer?

23. Una aseguradora va a indexar 5 millones de documentos de un bucket de S3 en una Knowledge Base. Antes quiere saber qué documentos contienen datos personales (números de tarjeta, pasaportes, DNI) para excluirlos o tratarlos. Además, el chatbot nunca debe mostrar números de tarjeta aunque aparezcan en algún documento. ¿Qué dos servicios o funciones deben usarse? (Elige dos.)

24. Las funciones Lambda de una aplicación de IA generativa se ejecutan en subredes privadas sin NAT gateway. La política de seguridad prohíbe que el tráfico hacia Amazon Bedrock salga a internet y exige que solo esas funciones puedan invocar un modelo concreto. ¿Qué solución cumple los requisitos?

25. Un regulador pide a una entidad financiera que demuestre, para cualquier respuesta dada por su asistente en los últimos 12 meses, qué usuario la pidió, qué modelo la generó, el texto exacto del prompt y de la respuesta, y de qué documentos procedía la información. ¿Qué combinación lo permite? (Elige tres.)

26. Una empresa de selección usa un modelo para resumir candidaturas. Recursos Humanos teme que el modelo valore de forma distinta perfiles equivalentes según el género o el origen del nombre. Quieren evaluar este riesgo a escala, de forma automatizada, antes de cada cambio de modelo o de prompt. ¿Qué enfoque es el MÁS adecuado?

27. Un asistente de soporte envía en cada llamada un system prompt de 6.000 tokens con políticas y ejemplos, idéntico para todos los usuarios, seguido de una pregunta corta. El coste de tokens de entrada es el 90 % de la factura. ¿Qué optimización reduce MÁS el coste sin cambiar de modelo ni perder calidad?

28. Una empresa de investigación de mercados debe clasificar cada domingo 3 millones de comentarios de redes sociales. Los resultados se usan el lunes por la mañana. ¿Qué opción es la MÁS rentable?

29. Un sistema de clasificación de correos devuelve categorías distintas para el mismo correo en ejecuciones diferentes. El negocio necesita resultados consistentes. El prompt ya incluye la lista cerrada de categorías y ejemplos. ¿Qué ajuste es el MÁS directo?

30. Un agente de IA generativa encadena API Gateway, Lambda, una Knowledge Base, el modelo y tres herramientas. Los usuarios se quejan de respuestas lentas algunas veces y el equipo no sabe qué paso las provoca. Además, dirección quiere enterarse si el consumo de tokens se dispara de forma anómala. ¿Qué dos acciones cumplen estos requisitos? (Elige dos.)

31. Una empresa debe elegir entre dos modelos para un asistente RAG. Quiere comparar sobre 3.000 preguntas reales la corrección, la completitud y la fidelidad al contexto recuperado, además de medir si el retriever trae los fragmentos correctos. Necesita resultados en horas, no semanas. ¿Qué enfoque es el MÁS adecuado?

32. Un equipo va a sustituir el modelo de su chatbot por una versión más nueva. Quiere minimizar el riesgo: detectar pérdidas de calidad con usuarios reales y volver atrás rápidamente si algo va mal. ¿Qué estrategia es la MÁS adecuada?

33. Un equipo cambió el modelo de embeddings de su almacén vectorial por uno más reciente. Desde entonces la búsqueda devuelve resultados irrelevantes para documentos antiguos, mientras que los documentos nuevos funcionan bien. ¿Cuál es la causa MÁS probable y su solución?

34. Un servicio que resume contratos devuelve a veces resúmenes cortados a mitad de frase. En los registros, la respuesta de la Converse API muestra stopReason con el valor max_tokens. Otras veces, con contratos muy largos, la llamada falla con un ValidationException sobre la longitud de la entrada. ¿Qué dos acciones resuelven los problemas? (Elige dos.)