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Certificación AI-102: qué cambia y cómo continuar con AI-103


Si estás buscando información sobre la certificación AI-102, debes conocer un cambio importante: Microsoft retiró este examen el 30 de junio de 2026. Durante años, AI-102 fue la referencia para los profesionales que querían acreditar sus conocimientos en el diseño y la implementación de soluciones de inteligencia artificial con Azure.

Sin embargo, la evolución de la IA generativa, los agentes y Microsoft Foundry ha llevado a Microsoft a renovar este itinerario. La nueva certificación se denomina Microsoft Certified: Azure AI Apps and Agents Developer Associate y se obtiene mediante el examen AI-103.

En este artículo explicamos qué ha ocurrido con AI-102, qué contenidos incorpora su sustituta y cómo preparar la nueva certificación de Azure AI.

¿Qué era la certificación AI-102 y a quién iba dirigida?

La certificación AI-102 estaba dirigida a desarrolladores e ingenieros de IA responsables de diseñar, implementar, integrar y mantener soluciones basadas en los servicios de inteligencia artificial de Azure.

El perfil debía ser capaz de trabajar con lenguajes como Python o C#, utilizar SDK y API REST e integrar capacidades de IA en aplicaciones empresariales. Además, el examen evaluaba conocimientos sobre visión artificial, procesamiento del lenguaje natural, Azure AI Search, extracción de información, IA generativa y principios de inteligencia artificial responsable.

Por tanto, no era una certificación orientada únicamente al uso de herramientas como Copilot. Su objetivo era acreditar la capacidad técnica para construir soluciones completas de inteligencia artificial sobre Azure.

Microsoft retiró oficialmente el examen AI-102 el 30 de junio de 2026. Desde esa fecha ya no es posible programarlo ni presentarse a la evaluación.

Este cambio no significa que las competencias relacionadas con Azure AI hayan dejado de ser relevantes. En cambio, Microsoft ha actualizado el itinerario para reflejar el protagonismo que han adquirido la IA generativa, los agentes, los modelos multimodales y Microsoft Foundry.

La ruta vigente es la certificación Microsoft Certified: Azure AI Apps and Agents Developer Associate, asociada al examen AI-103.

De AI-102 a AI-103: ¿qué ha cambiado?

Profesional trabajando con servicios de Azure AI mediante paneles holográficos que muestran visión artificial, asistentes conversacionales y automatización inteligente.

AI-103 recoge parte de las competencias de AI-102, pero cambia claramente el centro de atención. La nueva certificación está más orientada al desarrollo de aplicaciones de IA generativa y soluciones basadas en agentes.

Según Microsoft, esta credencial valida la capacidad para diseñar, desarrollar e implementar soluciones avanzadas de inteligencia artificial en Azure mediante Python y Microsoft Foundry.

El candidato debe estar familiarizado con los servicios de Azure, la inteligencia artificial generativa y el desarrollo de aplicaciones. Además, debe ser capaz de colaborar con arquitectos, científicos de datos, profesionales de DevOps y especialistas en seguridad para poner en producción soluciones de IA completas.

Las áreas evaluadas actualmente en el examen AI-103 son:

Área evaluadaPeso aproximado
Planificación y administración de una solución de Azure AI25-30 %
Implementación de soluciones de IA generativa y agentes30-35 %
Implementación de soluciones de visión artificial10-15 %
Implementación de soluciones de análisis de texto10-15 %
Implementación de soluciones de extracción de información10-15 %

La IA generativa y los agentes representan el bloque con mayor peso. Por ello, el profesional debe saber seleccionar y desplegar modelos, implementar soluciones RAG, conectar herramientas, integrar fuentes de conocimiento y crear flujos de trabajo con uno o varios agentes.

Además, AI-103 incorpora competencias relacionadas con la supervisión, la seguridad y el gobierno de las soluciones. Esto incluye la configuración de filtros, guardrails, identidades administradas, permisos, trazabilidad y mecanismos de aprobación para controlar el comportamiento de los agentes.

Contenidos principales del examen AI-103

Diagrama visual inspirado en Microsoft Azure que representa los principales servicios de Azure AI, visión artificial, procesamiento del lenguaje natural e IA generativa.

Microsoft Foundry e IA generativa

El primer bloque se centra en la selección de modelos y servicios de Microsoft Foundry. El candidato debe saber configurar proyectos, implementar modelos y conectar las soluciones con aplicaciones mediante SDK y API.

También debe comprender cómo construir aplicaciones basadas en generación aumentada por recuperación o RAG. Este patrón permite que un modelo genere respuestas fundamentadas en los datos y documentos de una organización.

Además, el examen aborda la evaluación de modelos, la ingeniería de instrucciones, la optimización de respuestas y la observabilidad de las aplicaciones.

Desarrollo y orquestación de agentes

Los agentes ocupan un lugar central en la nueva certificación. El candidato debe saber definir sus funciones, objetivos, herramientas, memoria y fuentes de conocimiento.

Asimismo, debe ser capaz de construir agentes que utilicen funciones, API, sistemas de búsqueda y repositorios empresariales. El temario también incluye la creación de soluciones multiagente y flujos autónomos o semiautónomos con controles de seguridad y aprobación.

Visión y contenido multimodal

AI-103 evalúa la capacidad de trabajar con imágenes, vídeo, texto y audio. Esto incluye aplicaciones que analizan contenido visual, generan imágenes o vídeos y responden a preguntas basándose en información multimodal.

También se incluyen aspectos de accesibilidad, como la generación de textos alternativos, y mecanismos para detectar contenido visual potencialmente dañino.

Análisis de texto y voz

El candidato debe saber extraer entidades, temas, resúmenes y datos estructurados a partir de un texto. También debe conocer las capacidades de traducción, análisis de sentimiento, detección de contenido sensible y personalización de resultados para escenarios concretos.

Por otro lado, el examen incluye soluciones de conversión de voz a texto, texto a voz y traducción de conversaciones.

Extracción de información y búsqueda

Finalmente, se evalúan servicios como Azure AI Search, Azure Document Intelligence y Azure Content Understanding. Estas herramientas permiten indexar documentos, realizar búsquedas vectoriales y extraer información estructurada de textos, imágenes, vídeos y archivos de audio.

Estas capacidades resultan especialmente importantes para desarrollar aplicaciones RAG y proporcionar conocimiento empresarial a los agentes.

Cómo planificar tu preparación para AI-103

La forma más eficaz de preparar AI-103 es hacerlo con formación oficial de Gadesoft. AI-103 es una certificación de nivel intermedio que exige experiencia práctica y no solo conocimientos teóricos, así que en lugar de estudiar por libre, nuestro curso oficial AI-103 Develop AI apps and agents on Azure te lleva paso a paso por todo el temario, de la mano de instructores certificados por Microsoft.

Nuestra formación cubre los cuatro bloques que necesitas dominar para el examen:

  • Microsoft Foundry y modelos: aprendes a crear proyectos, seleccionar modelos y configurar implementaciones.
  • IA generativa y RAG: desarrollas una aplicación que utiliza información propia para generar respuestas fundamentadas.
  • Agentes: creas agentes con herramientas, memoria, fuentes de conocimiento y mecanismos de supervisión.
  • Servicios multimodales: trabajas con texto, voz, imágenes, documentos y Azure AI Search.

El curso tiene una duración de 20 horas y se adapta a tu punto de partida: si ya trabajas con Python y Azure, con nuestra formación puedes estar listo en pocas semanas; si necesitas reforzar programación, servicios cloud o conceptos de IA, te ayudamos a construir la base necesaria antes de afrontar el temario específico de AI-103.

Lo que marca la diferencia frente a estudiar solo con documentación es trabajar con laboratorios reales durante el curso: desplegar un modelo, crear una aplicación RAG, conectar un agente a una herramienta y aplicar controles de seguridad, guiado en todo momento por un instructor. Así llegas al examen habiendo practicado exactamente lo que se evalúa en las preguntas basadas en escenarios.

Además, con la formación de Gadesoft dispones de evaluaciones de práctica y de contenidos siempre actualizados al temario vigente, para presentarte al examen con la garantía de estar trabajando con la versión más reciente de los objetivos que marca Microsoft.

Confía en Gadesoft para preparar la certificación AI-103

En Gadesoft ofrecemos el curso oficial AI-103 Develop AI apps and agents on Azure, orientado a profesionales que quieren desarrollar aplicaciones de IA generativa y agentes mediante Azure y Microsoft Foundry.

La formación tiene una duración de 20 horas y combina explicación técnica con ejercicios prácticos. Durante el curso se trabajan la selección de modelos, las aplicaciones generativas, los patrones RAG, la integración de herramientas, los agentes, la orquestación multiagente y el procesamiento de texto, voz e imágenes.

Además, Gadesoft cuenta con instructores especializados en tecnología Microsoft y formación online en directo. De esta forma, puedes preparar las competencias evaluadas con acompañamiento profesional y resolver dudas durante el proceso.

Una vez completada la preparación, el examen AI-103 puede programarse a través de Pearson VUE. Gadesoft también ofrece información sobre la gestión de exámenes oficiales de certificación Microsoft.

Si estabas preparando la certificación AI-102, el siguiente paso no es abandonar tu objetivo, sino actualizar el itinerario con nosotros. AI-103 mantiene la base de Azure AI y la adapta al nuevo escenario tecnológico. Descubre toda la formación oficial de Microsoft disponible en gadesoft.com.

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