Open Assessment · RAIP
Simulacro de la Responsible AI Practitioner
20 preguntas gratuitas, en su mayoría escenarios breves de trabajo, sobre los siete dominios de la RAIP, con la respuesta correcta y el razonamiento explicado. Abierto todo el año, todas las veces que quieras. No otorga certificado ni insignia: es preparación para el examen oficial de la RAIP (50 preguntas en 60 minutos, en español, inglés o portugués).
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Sin cuenta, sin tarjeta, sin límite de intentos.
No es el examen de certificación
Preguntas separadas, nunca reutilizadas en el examen.
Nada en tu historial
Tus respuestas no se guardan. Solo se graba el resultado por dominio, ligado a ti solo si iniciaste sesión, y no genera credencial.
Preguntas de ejemplo
Dos preguntas de este simulacro, con el mismo estilo del examen de certificación. Responde antes de abrir la explicación.
Pregunta 1
En un proceso típico de gobernanza de IA, ¿en qué momento un nuevo caso de uso de IA debe pasar por primera vez por la admisión (intake) y una clasificación inicial de riesgo?
- Después de un piloto, para que la clasificación pueda apoyarse en resultados reales de desempeño
- Justo antes de la puesta en producción, cuando la configuración final y el contrato con el proveedor están definidos
- Cuando surge la idea o la solicitud de compra, antes de grandes compromisos de desarrollo o adquisición
- En la primera revisión programada del inventario después de implantar el sistema
Ver respuesta y explicación
Respuesta correcta: C. Cuando surge la idea o la solicitud de compra, antes de grandes compromisos de desarrollo o adquisición
La admisión funciona mejor al inicio: una clasificación temprana define qué evaluaciones, controles y cláusulas contractuales necesitará el caso de uso mientras el diseño y la contratación todavía pueden cambiar a bajo costo, y puede refinarse a medida que el sistema toma forma. Esperar a un piloto significa que el propio piloto, que puede involucrar ya personas y datos reales, funciona sin saber qué requiere. Justo antes de la puesta en producción es tarde para cambiar el diseño o el contrato sin costo ni demora. Clasificar solo después de la implantación deja el sistema funcionando sin ninguna evaluación.
Pregunta 2
Se escribió una model card cuando un modelo de predicción de abandono (churn) entró en producción. Desde entonces el modelo se reentrenó dos veces, y la evaluación más reciente muestra un desempeño claramente peor para clientes mayores de 70 años. ¿Qué debe pasar con la model card?
- Actualizarla para la versión actual, agregando los nuevos resultados por grupo de edad y la limitación para clientes mayores
- Mantenerla como está, porque documenta la versión que se revisó y aprobó originalmente en el lanzamiento
- Dejarla sin cambios y registrar los peores resultados en el ticket interno del equipo para el próximo reentrenamiento
- Reemplazar los resultados por grupo por la exactitud general más reciente, que mejoró después del segundo reentrenamiento
Ver respuesta y explicación
Respuesta correcta: A. Actualizarla para la versión actual, agregando los nuevos resultados por grupo de edad y la limitación para clientes mayores
Una model card solo es útil si describe el modelo que realmente está en uso: cada versión debe incluir sus propios resultados de evaluación, desglosados por los grupos relevantes, y sus limitaciones conocidas, para que usuarios y revisores decidan cuánto confiar en él. Mantener la versión del lanzamiento deja a los lectores con afirmaciones desactualizadas sobre el modelo actual. Un ticket interno oculta la limitación a quienes dependen de la card. Reemplazar los resultados por grupo por una cifra general elimina justamente la información que muestra a quién atiende peor el modelo.