Cómo aprobar el examen ISTQB CT-AI: un plan de estudio
Un plan práctico de 4 semanas para aprobar el examen ISTQB CT-AI (v2.0): requisitos, formato, los temas que más cuestan y tácticas para el día del examen.
Para aprobar el examen ISTQB CT-AI, primero necesitas un certificado CTFL válido; luego estudia el temario vigente CT-AI v2.0 (unas 19,5 horas de material), practica cálculos de métricas de ML y escenarios de pruebas de IA generativa, y ensaya con simulacros completos. El examen tiene 40 preguntas, 47 puntos, una nota de corte del 65% (31 puntos) y 60 minutos (75 minutos si no es tu lengua materna). Con un plan enfocado de cuatro semanas, es muy alcanzable.
Qué necesitas antes de empezar
CT-AI es una certificación Specialist, no un punto de partida. Ya debes tener el ISTQB Certified Tester Foundation Level (CTFL): es un requisito formal para inscribirte. ISTQB también recomienda al menos seis meses de experiencia práctica en pruebas, desarrollo de software o ciencia de datos. No necesitas programar. Si aún dudas si la certificación te conviene, empieza por nuestra guía de certificación ISTQB CT-AI.
Conoce el formato del examen CT-AI v2.0
El examen es a libro cerrado y de opción múltiple. Memoriza bien estos números:
40 preguntas que suman 47 puntos (mezcla de preguntas de 1 y 2 puntos).
Nota de corte del 65%: al menos 31 de los 47 puntos.
60 minutos, ampliados a 75 minutos si no es tu lengua materna.
Preguntas de nivel K1–K3: definiciones, comparaciones y escenarios aplicados, no solo memorización.
v2.0 reorganizó el temario en siete capítulos en torno a pruebas de datos, de modelo de ML y de nivel de sistema, y eliminó el bloque "Testing with AI" (ahora parte de CT-GenAI). Para el desglose completo, consulta CT-AI v2.0 frente a v1.0: qué cambió.
Un plan de estudio de 4 semanas
Semana 1 — Fundamentos y características de calidad
Lee los capítulos 1–2: qué hace diferentes a los sistemas de IA (no determinismo, autoaprendizaje, dependencia de los datos) y las características de calidad relevantes: flexibilidad, autonomía, evolución, sesgo, transparencia y seguridad. Crea un glosario propio de una página y contrasta los términos con el glosario oficial de ISTQB.
Semana 2 — Métricas de ML y matriz de confusión
Aquí es donde más gente pierde puntos. Aprende a leer una matriz de confusión y a calcular precision, recall y F1 a mano. Comprende la paradoja de la exactitud con datos desbalanceados, cuándo priorizar recall sobre precision (y viceversa) y las bases de RMSE frente a MAE. Practica de cinco a diez problemas de cálculo hasta que sean rutina.
Semana 3 — Niveles de prueba de ML, GenAI y red teaming
Cubre los dos niveles de ML nuevos en v2.0 — pruebas de datos de entrada y pruebas de modelo de ML — más las pruebas de despliegue (data drift, canary releases, monitorización). Luego trabaja la IA generativa: retos específicos de los LLM, prompt injection, alucinaciones, evaluación de RAG (groundedness, faithfulness) y red teaming. Aprende las técnicas de prueba de IA: pruebas metamórficas, back-to-back y ejemplos adversarios.
Semana 4 — Simulacros y cierre de brechas
Haz simulacros completos de 40 preguntas con tiempo. Tras cada intento, revisa todas las preguntas —incluidas las acertadas— y lee la justificación. Anota tus temas débiles y relee solo esas secciones del temario. Aspira a superar el 80% de forma constante antes de reservar el examen real. Practica con nuestros simulacros gratuitos ISTQB CT-AI.
Temas que hacen tropezar a los candidatos
Cálculo de métricas contrarreloj. Las preguntas de cálculo de 2 puntos premian a quien practicó precision/recall a mano.
Probar IA vs. probar con IA. CT-AI trata de probar sistemas de IA; el material "testing with AI" pasó a CT-GenAI.
Defectos ligados a los datos. Conoce el target/data leakage, la calidad de las etiquetas y el sesgo de datos históricos.
Técnicas específicas de IA. Las pruebas metamórficas y back-to-back existen porque las salidas de IA rara vez tienen un único resultado esperado.
Tácticas para el día del examen
Con 60 minutos para 40 preguntas tienes unos 90 segundos cada una. Responde primero las preguntas fáciles, marca las de cálculo y vuelve a ellas. No dejes ninguna en blanco: no hay penalización. Fíjate en las preguntas de "elige dos" y cuenta tus selecciones. Lee con cuidado los cualificadores como menos, mejor y no; cambian la respuesta correcta.
Confirma las reglas vigentes y la versión del temario en la página oficial de certificación ISTQB CT-AI antes de reservar. Los simulacros con justificación en cada respuesta enseñan mucho más que memorizar un dump.
Frequently asked
Sí. El ISTQB Certified Tester Foundation Level (CTFL) es un requisito formal para CT-AI v2.0. Debes tener un certificado CTFL válido para inscribirte.
El examen CT-AI tiene 40 preguntas de opción múltiple que suman 47 puntos. Necesitas al menos el 65% (31 puntos) para aprobar, en 60 minutos (75 si el idioma del examen no es tu lengua materna).
La formación acreditada de v2.0 es de unas 19,5 horas de instrucción. La mayoría de los candidatos añaden de dos a cuatro semanas de autoestudio y exámenes de práctica.
No. CT-AI es conceptual y no requiere programación. Sí debes entender métricas de ML como precision, recall y F1, y saber leer una matriz de confusión.
Estudia v2.0. Es el temario vigente (abril de 2026); v1.0 se está retirando (los exámenes en inglés terminan el 21 de abril de 2027).
Los simulacros son esenciales para el tiempo y el formato, pero combínalos con el temario oficial. Entiende el razonamiento de cada respuesta en lugar de memorizar preguntas.
Part of the ExamCaliber editorial team. Every ExamCaliber question and rationale is written and reviewed by hand against the current syllabus — never scraped from exam dumps.