El itinerario formativo que SAP ofrece para la certificación oficial SAP Certified Associate – SAP Generative AI Developer (C_AIG), abarca las capacidades de SAP Business AI en un enfoque integral.
SAP BTP es la plataforma tecnológica de SAP en la nube que permite integrar, ampliar y crear aplicaciones inteligentes. Dentro del contexto de SAP Business AI, BTP actúa como la base sobre la que se entrenan, gestionan y despliegan los modelos de inteligencia artificial.
Con SAP AI Core y SAP AI Launchpad, incluidos en BTP, las empresas pueden conectar grandes modelos de lenguaje (LLM), automatizar procesos y llevar la IA directamente a las aplicaciones críticas de negocio como SAP S/4HANA, SAP Concur o SuccessFactors. En resumen, SAP BTP es el puente que hace posible que la IA de SAP no sea solo teoría, sino una realidad aplicada a los procesos empresariales.
Para ayudar a preparar esta Certificación, recomendamos seguir los siguientes pasos:
- Estudia el material relevante
- Programa y realiza el examen teórico para obtener tu certificación
A continuación, se muestra una lista de temas que pueden cubrirse en el examen teórico. Hay que tener en cuenta que esta es una guía, no una garantía: SAP puede actualizar el contenido del examen en cualquier momento.
Learning Journey – SAP Certified Associate SAP Generative AI Developer (C_AIG_2412)
🔗 Enlace Certificación: SAP Certified Associate – SAP Generative AI Developer
El viaje de aprendizaje combina el desarrollo de habilidades para ampliar aplicaciones en SAP BTP (Business Technology Platform) con el aprovechamiento de los grandes modelos de lenguaje (LLM), empleando herramientas clave como SAP AI Core, SAP AI Launchpad y el Centro de IA Generativa de SAP Business AI.
- SAP AI Core:
Guía paso a paso para construir, desplegar y gestionar modelos de IA dentro de SAP BTP, utilizando SAP AI Core y SAP AI Launchpad.
🔗 Enlace SAP Learning: Learning how to use the SAP AI Core service on SAP Business Technology Platform | SAP Learning
Puntos clave:
- Incorporación de SAP AI Core y SAP AI Launchpad: introduce el proceso y los pasos necesarios para trabajar con ambos servicios.
- Describir las operaciones de entrenamiento de modelos: explica cómo entrenar un modelo de Machine Learning (ML) a partir de datos de cliente.
- Describir las operaciones de inferencia de modelos: muestra cómo desplegar un modelo de Machine Learning (ML) en SAP AI Core y utilizar la URL de despliegue para ejecutar inferencias.
- SAP’s Generative AI Hub:
Este bloque presenta el uso del Generative AI Hub de SAP en BTP. Se abordan el acceso y configuración de distintos modelos de lenguaje, el empleo del SDK (Software Development Kit), los métodos de petición avanzados y las aplicaciones de IA generativa más allá de los chatbots, con el fin de mostrar cómo aprovechar los LLM (Large Language Models) integrados en SAP AI Launchpad para resolver problemas de negocio.
🔗 Enlace SAP Learning: Solving Your Business Problems Using Prompts and LLMs in SAP’s Generative AI Hub
Puntos clave:
- Creación de prompts básicos en el Generative AI Hub: introduce el concepto de prompt, cómo redactarlos de forma efectiva y cómo validarlos directamente en la plataforma.
- Aprovechar el potencial de los LLM mediante el SDK en el Generative AI Hub: explica qué es el SDK, cómo configurarlo y utilizarlo para enviar peticiones a los modelos, además de mostrar ejemplos prácticos de integración.
- Refinar las respuestas de la IA con técnicas avanzadas de ingeniería de prompts: aborda los principios de la ingeniería de prompts y enseña técnicas para afinar y controlar las respuestas generadas por la IA.
- Selección de modelos de lenguaje grande (LLM) en el Generative AI Hub: ofrece una visión general de los modelos disponibles y explica cómo elegir y configurar el más adecuado para cada escenario de negocio.
- Large Language Models (LLMs):
Este apartado se centra en comprender cómo SAP aplica los LLM (Large Language Models) en escenarios de negocio, abordando su desarrollo, optimización y evaluación. Se incluyen técnicas avanzadas como RAG (Retrieval Augmented Generation, que combina recuperación de información y generación de texto) y el ajuste fino de modelos, con el objetivo de obtener resultados más precisos y útiles en contextos empresariales.
🔗 Enlace SAP Learning: Navigating Large Language Models Fundamentals and Techniques for Your Use Case
Puntos clave:
- Enfoque de SAP Business AI hacia los modelos de lenguaje grande (LLM): explica cómo concibe SAP el uso de LLM, sus ventajas, limitaciones y la manera en que se integran en sus soluciones empresariales.
- Desarrollo de productos con casos de uso de LLM en SAP: describe cómo se diseñan y ponen en marcha aplicaciones que aprovechan modelos de lenguaje, desde la idea inicial hasta la entrega final.
- Técnicas para maximizar el rendimiento de los LLM en casos de uso: introduce métodos para mejorar la precisión, relevancia y eficiencia de los modelos al aplicarlos en contextos específicos.
- Aplicación de RAG (Retrieval Augmented Generation) y estrategias de ajuste fino para mejorar el rendimiento de los LLM: enseña cómo enriquecer los resultados de los modelos mediante recuperación de información y cómo personalizarlos mediante técnicas de fine-tuning.
- Evaluación y prueba de los LLM: aborda cómo medir la calidad de los resultados generados, establecer criterios de evaluación y garantizar la fiabilidad de los modelos en escenarios reales.
- Advanced AI Techniques with SAP’s Generative AI Hub:
Esta sección ofrece una visión clara de los conceptos esenciales de la inteligencia artificial y del Hub de IA Generativa de SAP. Prepara al participante para identificar escenarios de negocio en los que las técnicas avanzadas de IA en SAP Business AI aporten un mayor impacto.
🔗 Enlace SAP Learning: Using Advanced AI Techniques with SAP’s Generative AI Hub
Puntos clave:
- Fundamentos de la IA aplicada: presenta los conceptos esenciales de la inteligencia artificial y del Hub de IA Generativa de SAP. Prepara al participante para identificar escenarios de negocio donde aplicar técnicas avanzadas.
- Aplicación del servicio de orquestación: explica cómo utilizar el servicio de orquestación para integrar modelos y módulos de IA, garantizando seguridad, eficiencia y escalabilidad en los flujos de trabajo.
- Contextualización documental con el Hub de IA Generativa: se ilustra cómo aplicar la técnica de contextualización (grounding) utilizando documentos y datos de la empresa, con el fin de enriquecer las respuestas de IA y adaptarlas a escenarios empresariales reales.
En conclusión, el itinerario formativo hacia la certificación C_AIG_2412 sumerge al profesional en las bases prácticas de SAP Business AI y lo prepara para integrar la IA generativa en los procesos SAP con un enfoque aplicado y responsable.
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