The AI Leader

Fundamentos de IA Generativa

Dominio 1 del examen · Peso aproximado: 30% · Nombre oficial: Fundamentals of gen AI

Lecciones

  1. Qué es la IA generativa y qué puede hacer

    Reconocer cuándo un problema pide crear contenido nuevo, terreno de la IA generativa, y cuándo basta con ML predictivo o una API especializada, situando la IA generativa dentro de la jerarquía IA ⊃ machine learning ⊃ deep learning.

    [§ 1.1] · 8 min · Capa: Aplicaciones

  2. Casos de uso de negocio de la IA generativa

    Identificar en qué iniciativas de negocio aporta valor la IA generativa, a partir de sus ejemplos de caso de uso, y entender el prompting: la forma de interactuar con un modelo fundacional y de guiarlo.

    [§ 1.1] · 8 min · Capa: Modelos

  3. Aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo

    Elegir entre aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo según los datos disponibles, etiquetados o sin etiquetar, y según el objetivo: predecir una salida conocida, descubrir patrones o aprender por recompensa.

    [§ 1.1] · 8 min · Capa: Plataforma

  4. Modelos fundacionales, LLM y modelos de difusión

    Aprovechar un modelo fundacional existente, sea un LLM, un modelo multimodal o uno de difusión, y adaptarlo con prompt engineering o, si no basta, con prompt tuning, en lugar de construir un modelo propio.

    [§ 1.1] · 10 min · Capa: Modelos

  5. El ciclo de vida de ML y sus herramientas en Google Cloud

    Recorrer las cinco etapas del ciclo de vida de ML (ingesta, preparación, entrenamiento, despliegue y gestión) con las herramientas gestionadas de Google Cloud y (antes Vertex AI) en lugar de construirlas y mantenerlas a mano.

    [§ 1.1] · 10 min · Capa: Plataforma

  6. Tipos de datos, calidad y accesibilidad

    La calidad del dato (exactitud, completitud, consistencia y relevancia) y su accesibilidad (disponibilidad, usabilidad, formato adecuado y coste de acceso) condicionan el resultado de la IA generativa antes que la elección del modelo.

    [§ 1.2] · 8 min · Capa: Plataforma

  7. Las 5 capas de la IA generativa de Google Cloud

    Elegir la capa más alta de la pila de IA generativa (de infraestructura a aplicaciones) que cumple las restricciones del caso, para minimizar el esfuerzo de construcción sin perder el control necesario.

    [§ 1.3] · 10 min · Capa: Aplicaciones

  8. Modelos de Google: Gemini, Gemma, Imagen y Veo

    Elegir entre y sus gamas, , y con los criterios de selección de un modelo fundacional (modalidad, ventana de contexto, seguridad, disponibilidad y fiabilidad, coste, rendimiento, personalización y facilidad de integración) y las restricciones de despliegue.

    [§ 1.4] · 12 min · Capa: Modelos

  9. IA en el edge: Gemini Nano y LiteRT

    Ejecutar el modelo en el propio dispositivo, con IA en el edge, cuando la falta de conexión fiable, la latencia o la privacidad del dato impiden depender de un modelo servido en la nube.

    [§ 1.4] · 8 min · Capa: Infraestructura

Agent Platform

Plataforma unificada de ML de Google Cloud para construir, entrenar, desplegar y gestionar soluciones de ML, de IA generativa y agentes. Agrupa Model Garden, Model Builder, Agent Studio, Agent Search y Agent Runtime, con controles de gobierno según el servicio y la región.

Ficha de Agent Platform
Gemini

Modelos fundacionales multimodales nativos de Google: procesan texto, código, imagen, audio y vídeo. Gamas: Pro (razonamiento complejo), Flash (equilibrio entre coste y latencia), Flash-Lite (volumen masivo a mínimo coste) y Nano (en el dispositivo). «Gemini» es también la marca de aplicaciones como la Gemini app.

Ficha de Gemini
Gemma

Familia de modelos abiertos y ligeros de Google, construida con la misma investigación y tecnología que Gemini. Sus pesos son descargables: se puede personalizar con técnicas de ajuste y desplegar en local, en el edge, en dispositivos o en una nube privada.

Ficha de Gemma
Imagen / Nano Banana

Modelo de difusión texto a imagen de Google: genera imágenes de alta calidad a partir de descripciones en texto. La guía del examen lo llama Imagen; la documentación de Google llama Nano Banana a la generación de imágenes nativa de Gemini, que lo sustituye.

Vigencia: Google retiró los endpoints de Imagen en Agent Platform el 30 de junio de 2026 y cerró Imagen en la Gemini API el 17 de agosto de 2026. El sustituto oficial son los modelos de imagen de Gemini.

Ficha de Imagen / Nano Banana
Veo

Modelo de generación de vídeo de Google: crea clips a partir de una descripción en texto o de imágenes fijas, en una amplia variedad de estilos visuales y cinematográficos. Está disponible en Agent Platform.

Ficha de Veo