La mayoría de los paquetes de preguntas de CT-AI que se venden en 2026 examinan un temario que ya no se evalúa. Ocho fuentes ordenadas, con lo que cada una publica realmente sobre sí misma.
Las tablas Exam Structures & Rules de ISTQB fijan cuántas preguntas aporta cada capítulo de CT-AI v2.0. El capítulo 6 vale 10 de los 44 puntos; el 7, solo 2.
Dos certificaciones de ISTQB llevan IA en el nombre y responden a preguntas distintas. CT-AI v2.0 trata de probar sistemas de IA; CT-GenAI v1.1, de probar con IA generativa. Esto es lo que pide cada examen y dónde están los puntos.
As of September 2026 one part of ISO/IEC 42119 is published, one is a final draft and two are barely started. Here is the verified status of each part, how the series relates to TR 29119-11, and what the CT-AI syllabus actually examines.
Agentic systems fail at two layers, and 2026 gave each layer its own OWASP top ten. Here is what a tester should actually check, and exactly where ISTQB CT-AI v2.0 stops.
Cómo probar un modelo de machine learning al estilo ISTQB CT-AI: revisar la calidad de los datos, detectar sesgo y cubrir características de calidad de IA, no solo la exactitud.
Guía de precision, recall y F1 para testers: cómo leer una matriz de confusión, cuándo importa cada métrica y por qué un 94% de accuracy puede seguir siendo un mal modelo.
Dónde se va de verdad el tiempo de estudio de ISTQB CT-AI v2.0: en qué orden leer el programa, los reflejos de CTFL que engañan, cómo practicar las métricas y cómo leer un examen de práctica.
El temario ISTQB Certified Tester AI Testing saltó a la v2.0 en abril de 2026: 11 capítulos pasaron a 7, con nuevos contenidos de GenAI, red teaming de LLM y niveles de prueba propios para datos y modelo. Aquí están todos los cambios.
Todo sobre la certificación ISTQB CT-AI con el nuevo temario v2.0 (2026): qué cubre, formato del examen, requisitos y cómo prepararte para probar sistemas de ML e IA generativa.