Google Cloud · Generative AI Leader · Sin prerrequisitos

Certifícate como Google Cloud Generative AI Leader

Te preparamos de principio a fin para aprobar la certificación: clases grabadas en español a tu ritmo, práctica resuelta de cada dominio y un simulacro real. Es un examen de criterio de negocio, sin código y sin laboratorios: llegas al examen oficial sabiendo exactamente qué esperar.

Ver el plan completo Cómo es el examen

Ficha del examen

Datos oficiales de Google

Preguntas
50–60Opción múltiple, en 90 minutos
Se rinde en
EspañolTambién inglés, japonés y portugués
Costo oficial
$99USD más impuestos, se paga a Google
Vigencia
3 añosLuego se recertifica

Fuente: Google Cloud Certification ↗

Dónde te enfocamos

Fundamentos y la oferta de Google son el 65% del examen

Los dos primeros dominios pesan casi dos tercios. Ahí te damos cuatro etapas completas, para que llegues fuerte donde más pregunta el examen.

  • Fundamentos de IA generativaFoundation models, multimodalidad, límites reales e IA responsable30%
  • La oferta de IA generativa de Google CloudGemini, Vertex AI, Model Garden, Agent Builder y Workspace35%
  • Técnicas para mejorar la salida del modeloPrompting, grounding y RAG, fine-tuning y evaluación20%
  • Estrategias de negocio para una solución Gen AIPriorizar casos de uso, ROI, adopción y gobierno15%

Todas las preguntas son de opción múltiple y plantean un escenario de negocio: piden la mejor opción, no la única posible. Google no publica el puntaje mínimo para aprobar.

Lo que vas a aprender

Etapa por etapa, en el orden en que el examen pregunta

En cada etapa dominas un dominio oficial y cierras con preguntas resueltas. La última es tu simulacro completo. Avanzas a tu ritmo: sin plazos.

  1. E1
  2. E2
  3. E3
  4. E4
  5. E5
  6. E6
  7. E7

8 etapas · 4 dominios · 55 preguntas

00Antes de iniciar

Entiende qué evalúa un examen "Leader"

  • Se mide criterio de negocio, no código: a quién está dirigido y cómo estudiarlo
  • Anatomía del examen y estrategia según el peso de cada dominio
  • Cómo leer un escenario y elegir la mejor opción, no la única posible

Punto de partida

Sílabus · módulo 0 · 2 sesiones

01Etapa 1

Ubica la IA generativa en el mapa

  • IA, machine learning, deep learning y Gen AI: cómo se contienen
  • Foundation models, tokens y ventana de contexto; Gemini como modelo multimodal
  • Qué hace bien y qué no: alucinaciones, sesgo, corte de conocimiento y costo

Dominio 1 · Parte A

30%

Sílabus · módulo 1 · ses. 1.1 a 1.3

02Etapa 2

Maneja el vocabulario y los principios

  • Prompt, agente y grounding: por qué el grounding reduce la alucinación
  • Embeddings y búsqueda semántica a nivel conceptual
  • Los principios de IA responsable de Google y qué implican para adoptar

Dominio 1 · Parte B

30%

Sílabus · módulo 1 · ses. 1.4 y 1.5

03Etapa 3

Conoce la plataforma de Google

  • Gemini y sus variantes: cómo elegir por costo, latencia y capacidad
  • Vertex AI, Model Garden y Vertex AI Studio
  • Grounding con datos propios y Vertex AI Search como RAG gestionado

Dominio 2 · Parte A

35%

Sílabus · módulo 2 · ses. 2.1 a 2.3

04Etapa 4

Agentes, Workspace y ecosistema

  • Agent Builder y Agentspace: agentes empresariales con poco código
  • Gemini en Google Workspace: Docs, Gmail y Meet
  • TPUs y GPUs, BigQuery con Gen AI, y el gobierno de datos que lo sostiene

Dominio 2 · Parte B

35%

Sílabus · módulo 2 · ses. 2.4 a 2.6

05Etapa 5

Mejora la salida del modelo

  • Prompt engineering para negocio: contexto, ejemplos y formato de salida
  • Grounding y RAG frente a fine-tuning: qué resuelve cada uno y a qué costo
  • Cómo saber si la calidad es aceptable, con métricas que un directivo entienda

Dominio 3

20%

Sílabus · módulo 3 · 4 sesiones

06Etapa 6

Decide como líder, no como técnico

  • Identificar y priorizar casos de uso por valor e impacto frente a riesgo
  • ROI, costos y KPIs; la decisión de construir o comprar
  • Adopción, gestión del cambio y gobierno para escalar de piloto a producción

Dominio 4

15%

Sílabus · módulo 4 · 3 sesiones

07Etapa 7

Simula, revisa y decide

  • 55 preguntas con la distribución real por dominio
  • Resolución guiada del banco completo, con el porqué de cada distractor
  • El mapa necesidad→servicio y la estrategia del día del examen

Preparación final

Sílabus · módulo 5 · simulacro

→La meta

Tu certificación Google Cloud Generative AI Leader

  • Insignia digital otorgada por Google Cloud al aprobar el examen oficial
  • Verificable y compartible en LinkedIn, con vigencia de tres años
Insignia oficial de Google Cloud Certified Generative AI Leader

Contenido alineado con la guía oficial del examen ↗

Cómo aprendes

Flexibilidad sin perder la dirección

El contenido se adapta a tu agenda. La secuencia, la práctica y el simulacro mantienen la preparación enfocada en lo que el examen pregunta.

A tu ritmo

Clases grabadas

Disponibles cuando las necesites y repetibles las veces que haga falta. Las demos son de interfaz y de concepto: no hay que programar nada.

Con práctica

Preguntas resueltas

Cada dominio cierra con preguntas explicadas: no solo cuál es la correcta, sino por qué las otras no lo son.

Con evidencia

Sabes si estás listo

El simulacro final te muestra tu puntaje, tus brechas por dominio y dónde poner el foco antes de agendar.

Pruébate

Tres preguntas con el estilo del examen

Las preguntas reales describen una situación de negocio y piden la mejor decisión. Estas son de nuestro banco, y cada respuesta enlaza la documentación oficial.

01Dominio 2
Oferta de Google

Tu equipo tiene millones de registros de soporte en BigQuery y quiere que un modelo genere un resumen y un puntaje de sentimiento por registro. Son analistas SQL, sin Python, y la política de gobierno prohíbe sacar los datos de BigQuery. ¿Qué recomienda Google?

  • ABigQuery ML: crear un REMOTE_MODEL apuntando a Gemini y usar ML.GENERATE_TEXT desde SQL estándar
  • BExportar a Cloud Storage y procesar con una Cloud Function contra la API de Gemini
  • CDescargar los datos a un notebook de Vertex AI Workbench y procesarlos ahí
  • DEnviar los datos por Dataflow a un proveedor de LLM externo
Ver respuesta
A. BigQuery ML llama a los modelos de Vertex AI desde la propia base de datos: los analistas siguen escribiendo SQL y el dato nunca se mueve, que es justo la restricción de gobierno del escenario. Las otras tres opciones sacan los datos de BigQuery. Documentación de ML.GENERATE_TEXT ↗
02Dominio 3
Técnicas

Armas un chatbot interno de RR.HH. sobre Vertex AI. Las políticas se actualizan con frecuencia y, en las pruebas, el modelo responde con información vieja y con total seguridad. Necesitas que use siempre los documentos vigentes.

  • AHacer fine-tuning del modelo cada vez que cambian los documentos
  • BGrounding (RAG) con Vertex AI Search conectado a tus documentos en Cloud Storage
  • CPedirle al modelo, en el prompt, que piense bien en la fecha
  • DProgramar las respuestas a mano con condicionales en el código
Ver respuesta
B. Cuando el conocimiento cambia seguido, el grounding es la vía: el dato vive fuera del modelo y se actualiza al reindexar. El fine-tuning es ineficiente para esto porque el modelo queda estático después de entrenarse. Grounding en Vertex AI ↗
03Dominio 4
Estrategia

Una startup quiere clasificar millones de comentarios como positivo, negativo o neutro. El presupuesto es muy ajustado y necesita que el procesamiento sea muy rápido. ¿Qué variante de Gemini es la más apropiada?

  • AGemini Nano, el único diseñado para correr localmente en el dispositivo
  • BGemini Pro, el mejor para razonamiento complejo
  • CGemini Flash, ligero y optimizado para volumen alto y tareas simples a bajo costo
  • DPaLM 2, porque un modelo más antiguo siempre sale más barato
Ver respuesta
C. No siempre hace falta el modelo más grande ni el más "inteligente". Para tareas simples de alto volumen donde mandan el presupuesto y la velocidad, la variante ligera es la decisión correcta — y saber elegirla es precisamente lo que evalúa este examen. Modelos de Gemini ↗

Última parada

El simulacro te dice si estás listo

55 preguntas con la distribución del examen: 16 de fundamentos, 19 de la oferta de Google, 11 de técnicas y 9 de estrategia de negocio.

Ejemplo de reporte

55 preguntas · 90 min

Fundamentos de IA generativa88%
La oferta de Google Cloud74%
Técnicas para mejorar la salida82%
Estrategias de negocio89%
Siguiente paso sugerido: repaso focalizado en la oferta de Google Cloud, el dominio más pesado, antes de agendar.

De aquí al certificado

Cómo llegar a la certificación

La certificación la emite Google Cloud. Nosotros te preparamos para llegar al examen sabiendo qué esperar.

  1. Mide tu punto de partida

    Google no exige prerrequisitos. Lo que sí pide es criterio: entender qué resuelve la IA generativa y qué no.

  2. Recorre el plan completo

    Contenido grabado a tu ritmo, con más foco en fundamentos y la oferta de Google, que juntos son el 65% del examen.

  3. Rinde el simulacro completo

    Cincuenta y cinco preguntas de escenario. Recibes tu puntaje por dominio y el foco recomendado.

  4. Agenda tu examen

    Se reserva desde Google Cloud y se rinde en línea con supervisión remota o en un centro de pruebas.

  5. Certifícate

    Al aprobar recibes la insignia digital de Google Cloud, con vigencia de tres años.

Empieza hoy

Prepárate y certifícate

Llévate solo el curso de preparación, o entra a todo con la membresía —con este curso incluido—. Tú eliges cómo avanzar.

Pago único

Curso completo de preparación

Todo lo que necesitas para aprobar el examen de Google Cloud Generative AI Leader, a tu ritmo.

US$149pago único

Se cobra en tu moneda local.

  • Curso de preparación completo, grabado y a tu ritmo
  • Todo el temario completo, etapa por etapa + simulacro final
  • Preguntas resueltas con el estilo real del examen
  • Certificado de finalización DataPath
  • Acceso al material de por vida
Inscribirme ahora

El examen oficial se rinde y se paga aparte con el proveedor.

Popular Todo incluido

Premium

Especialízate en Data & IA con contenido avanzado, mentorías y preparación para certificaciones. Este curso de preparación incluido.

US$59/ mes

Facturado mensualmente

🚀 Precio de lanzamiento

Quedan 20 cupos a este precio · luego sube.

  • El curso de preparación de Google Cloud Generative AI Leader — incluido
  • Todo lo incluido en Pro
  • 20+ cursos y especializaciones avanzadas
  • Preparación para certificaciones: AWS, Azure, Google Cloud y Databricks
  • IA Generativa, Claude Code, n8n y agentes avanzados
  • Mentorías grupales con expertos
  • Cursos de hasta $149 incluidos

Garantía de 7 días · Cancela en un clic

Dudas frecuentes

Lo que todos preguntan antes de empezar

Y si queda alguna, se responde antes de que te inscribas.

¿Necesito saber programar?
No. Es la particularidad de esta certificación: evalúa criterio de negocio y estrategia, no implementación. No hay código ni laboratorios en el examen, y las demos del material son de interfaz y de concepto. Está pensada para líderes, product managers y perfiles técnicos que necesitan la visión estratégica.
¿Necesito experiencia previa o algún requisito?
Google indica ninguno. Es la certificación más accesible de las rutas de IA de Google Cloud, y sirve como punto de entrada antes de las de nivel Associate o Professional.
¿En qué idioma se rinde el examen?
Se puede rendir en español, además de inglés, japonés y portugués. Es una excepción dentro de las certificaciones cloud: la mayoría solo están en inglés, así que aquí no tienes que pelear con el idioma además del contenido.
¿Las clases son en vivo o grabadas?
Grabadas y on-demand. Avanzas cuando quieras y repites las veces que necesites; el plan es una guía a tu ritmo, sin plazos: puede tomarte menos o más.
¿El curso incluye el examen oficial?
No. La preparación y el simulacro están incluidos; el registro y el costo del examen oficial —99 USD más impuestos donde apliquen— se gestionan directamente con Google Cloud.
¿Cuántas preguntas tiene el examen y cuánto dura?
Entre 50 y 60 preguntas de opción múltiple en 90 minutos. Da alrededor de un minuto y medio por pregunta, así que conviene no atascarse: marcar la dudosa y volver al final.
¿Cuál es el puntaje mínimo para aprobar?
Google no lo publica, ni en la guía del examen ni en la página de la certificación. Por eso el simulacro no promete un número: te muestra tu desempeño dominio por dominio para que veas dónde estás flojo antes de pagar.
¿Qué dominios evalúa y cuánto pesa cada uno?
Cuatro: fundamentos de IA generativa (~30%), la oferta de Gen AI de Google Cloud (~35%), técnicas para mejorar la salida del modelo (~20%) y estrategias de negocio (~15%). Ojo con un detalle: el tercer dominio es de técnicas —grounding, RAG, prompting, fine-tuning—, no de IA responsable; ese tema se evalúa de forma transversal.
¿Dónde se rinde?
En línea con supervisión remota, desde tu casa, o presencialmente en un centro de pruebas. Ambas modalidades son oficiales y equivalentes.
¿Cuánto dura la certificación?
Tres años, un año más que la mayoría de las certificaciones Professional de Google Cloud. Después hay que recertificarse para mantenerla vigente.

Empieza tu preparación hoy

Clases grabadas a tu ritmo, práctica resuelta de cada dominio y un simulacro que te dice, con números, cuándo estás listo para dar el examen.

Quiero certificarme

Preparación independiente. Los datos del examen y los pesos por dominio provienen de la guía oficial de Google Cloud y de la página de la certificación, verificados en agosto de 2026. Las preguntas de práctica son de elaboración propia del equipo Datapath, calibradas con los dominios oficiales: no reproducen preguntas del examen real. Google Cloud, Gemini, Vertex AI y BigQuery son marcas de Google LLC.

Datapath · AI Builders