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Salesforce Certified AI Specialist Practice Test

88 preguntas disponibles

El examen de práctica para la certificación Salesforce Certified AI Specialist está diseñado para profesionales que buscan validar su experiencia en la aplicación de inteligencia artificial dentro del ecosistema de Salesforce. Este examen abarca cinco dominios clave: el Einstein Trust Layer, Generative AI in CRM Applications, Model Builder, Prompt Builder y Salesforce AI Features. Evalúa la capacidad del candidato para configurar, gestionar y solucionar problemas de herramientas impulsadas por IA que mejoran la gestión de relaciones con los clientes.

Examen de certificación
60 Preguntas del examen
1 hora 45 minutos Límite de Tiempo
Banco de práctica
88 Preguntas de Práctica
1 hora 28 minutos Tiempo de Práctica
Comenzar Práctica
El listón a superar 65 Puntuación oficial para aprobar. Apunta más alto en la práctica antes de reservar.
Objetivos oficiales de Salesforce
Salesforce88 preguntas de práctica49 respuestas con una referencia verificableTemario 1.0Banco actualizado el 2026-07-09

Preguntas de Muestra

Prueba algunas preguntas para ver cómo es el examen completo.

49 de 88 respuestas incluyen una referencia verificable.

AI Agents

A project lead asks how to handle creating and managing agents programmatically from Python. What is the most appropriate response?

Explicación:

Una respuesta apropiada sería:

A: El Centro de Pruebas UI es incorrecto porque la fuente citada apoya el SDK de Python Agentforce para este escenario en lugar de eso. B: El SDK de Python Agentforce es correcto porque la fuente citada establece esta capacidad o regla para el escenario. C: El Procesamiento de Plantillas de Preguntas en Lote es incorrecto porque la fuente citada apoya el SDK de Python Agentforce para este escenario en lugar de eso. D: El Chat Aumentado v2 es incorrecto porque la fuente citada apoya el SDK de Python Agentforce para este escenario en lugar de eso.

AI Agents

A project lead asks how to handle turning a natural language request into agent components. What is the most appropriate response?

Explicación:

A: El Centro de Pruebas lo convierte en embeddings es incorrecto porque la fuente citada respalda que Agentforce convierte la solicitud en subagentes, acciones, instrucciones y expresiones para este escenario en lugar de eso. B: Agentforce convierte la solicitud en subagentes, acciones, instrucciones y expresiones es correcto porque la fuente citada establece esta capacidad o regla para el escenario. C: La API ADL lo convierte en metadatos de solicitud de diálogo es incorrecto porque la fuente citada respalda que Agentforce convierte la solicitud en subagentes, acciones, instrucciones y expresiones para este escenario en lugar de eso. D: El VCS lo convierte en un transcripto de chat es incorrecto porque la fuente citada respalda que Agentforce convierte la solicitud en subagentes, acciones, instrucciones y expresiones para este escenario en lugar de eso.

Data 360 Fundamentals

A separate implementation team needs to handle supporting escalation from an Agentforce agent to a human service representative. Which answer is best?

Explicación:

Una implementación separada del equipo es necesaria para manejar el apoyo a la escalada desde un agente de Agentforce a un representante de servicio humano. ¿Cuál es la respuesta mejor?

A: Descartar el contexto de la conversación durante la escalada es incorrecto porque la fuente citada apoya el diseño con humano en el bucle con contexto de conversación completo para este escenario en lugar de eso. B: Utilizar embebedores como el transcripto de escalada es incorrecto porque la fuente citada apoya el diseño con humano en el bucle con contexto de conversación completo para este escenario en lugar de eso. C: Utilizar el movimiento de metadatos de sandbox como mecanismo de transferencia es incorrecto porque la fuente citada apoya el diseño con humano en el bucle con contexto de conversación completo para este escenario en lugar de eso. D: Utilizar el diseño con humano en el bucle con contexto de conversación completo es correcto porque la fuente citada establece esta capacidad o regla para el escenario.

AI Agents

During an implementation review, the requirement is integrating Agentforce into a mobile app. Which answer best fits?

Explicación:

Durante una revisión de implementación, la exigencia es integrar Agentforce en una aplicación móvil. ¿Cuál de las opciones es la más adecuada?

A: Las variables de script de Agente son incorrectas porque la fuente citada apoya el SDK móvil de Agentforce para este escenario en lugar de eso. B: El SDK móvil de Agentforce es correcto porque la fuente citada establece esta capacidad o regla para el escenario. C: La prueba de API XML es incorrecta porque la fuente citada apoya el SDK móvil de Agentforce para este escenario en lugar de eso. D: La recuperación de metadatos del control de versiones es incorrecta porque la fuente citada apoya el SDK móvil de Agentforce para este escenario en lugar de eso.

AI Agents

During an implementation review, the requirement is programmatically creating, managing, and deploying AI agents in Salesforce. Which answer best fits?

Explicación:

Durante una revisión de implementación, la exigencia es crear, gestionar y desplegar agentes de inteligencia artificial en Salesforce de manera programática. ¿Cuál de las opciones es la más adecuada?

A: Utilizar solo las API web de Chat v2 mejorado es incorrecto porque la fuente citada recomienda en su lugar utilizar la SDK de Python Agentforce para este escenario. B: Utilizar la SDK de Python Agentforce es correcto porque la fuente citada establece esta capacidad o regla para el escenario. C: Utilizar solo la exportación de datos de seguimiento de sesión es incorrecto porque la fuente citada recomienda en su lugar utilizar la SDK de Python Agentforce para este escenario. D: Utilizar solo plantillas de promoción de API de metadatos es incorrecto porque la fuente citada recomienda en su lugar utilizar la SDK de Python Agentforce para este escenario.

Plan de Estudio

Cada dominio está ponderado para coincidir con el examen de certificación real, por lo que una simulación de práctica completa predice tu resultado.

01AI AgentsExplain how an agent works and its basic building blocks of agent script., Explain the components and benefits of hybrid reasoning, including how Agent Script functions in Canvas and Script View., Given a use case, manage deterministic behavior for the agent using mechanisms like filters, variables, and template expressions., Given a scenario, select and configure standard topics, custom topics, standard Agent actions, and custom Agent actions., Explain the process for connecting agents to various channels such as digital experience, email, voice, and Slack., Explain the security context in which the agent is actually running, and how it impacts agent action execution.
35%
02Data 360 FundamentalsExplain the considerations of Agentforce Data Library and its concepts., Explain foundational concepts of Data 360 such as chunking, indexing, and retrievers.
20%
03Prompt EngineeringGiven business requirements, identify when it's appropriate to use Prompt Builder., Identify access controls governing prompt templates., Identify the considerations for using a prompt template type such as field generation and flex types., Given a scenario, identify the appropriate grounding technique., Explain the process for creating, activating, and executing prompt templates., Explain how to implement best practices for writing effective prompts.
20%
04Governance & ObservabilityExplain the process for managing and monitoring agents., Explain agent analytics and agent optimization
10%
05Testing, Deployment, & MaintenanceGiven a scenario, test an agent using Testing Center., Explain how Testing Center evaluations work., Identify the considerations for deploying an agent from sandbox to production., Identify the considerations for deploying a template from sandbox to production.
10%
06Multi-Agent OrchestrationGiven a scenario, determine whether a Single-Agent (SOMA) architecture is appropriate for scalability and control., Explain the purpose of existing open standard multi-agent protocols such as MCP and A2A.
5%

Detalles del Examen AI Specialist | $200 USD | 1 hora 45 minutos

Código del Examen AI Specialist
Proveedor Salesforce
Costo del Examen $200 USD
Puntaje Mínimo 65
Límite de Tiempo 1 hora 45 minutos
Preguntas del examen 60
Tipos de PreguntasAún no disponible en este idioma
Política de Repetición Retake available after scheduling (no mandatory waiting period for first retake). Retake fee ~$100 for most exams.
Formato del Examen Linear
Supervisión en Línea Disponible
Disponible En
EnglishJapaneseBrazilian PortugueseSpanishFrenchGerman

Recursos de Estudio

Salesforce Trailhead
SalesforceGratis
Free official learning platform with trails aligned to each certification
Ver
Salesforce Exam Guide & Sample Questions
SalesforceGratis
Free exam guides with sample questions on each credential page
Ver

Preguntas Frecuentes

¿Necesito experiencia en programación para aprobar el examen Salesforce AI Specialist?

No, no se requiere programación. El examen se centra en la configuración, administración y comprensión de las características de IA dentro de la plataforma Salesforce. Sin embargo, tener familiaridad con los menús de configuración de Salesforce, conjuntos de permisos y gestión de datos es beneficioso.

¿En qué se diferencia la Einstein Trust Layer de la seguridad de datos estándar en Salesforce?

La Einstein Trust Layer gobierna específicamente cómo se envían y procesan los datos por modelos de IA externos, incluyendo enmascaramiento de datos, políticas de cero retención y auditorías. La seguridad estándar de Salesforce controla el acceso y el intercambio, pero la Trust Layer añade una capa de cumplimiento para flujos de datos específicos de IA.

¿Puedo usar Prompt Builder sin Model Builder?

Sí, Prompt Builder se puede usar con modelos de IA estándar de Salesforce o LLMs de terceros sin requerir modelos personalizados construidos en Model Builder. Sin embargo, Model Builder te permite crear y entrenar modelos personalizados que pueden ser referenciados en prompts para obtener resultados más personalizados.

¿Cuál es el escenario más comúnmente evaluado en la sección de Generative AI in CRM?

Los escenarios más comunes implican el uso de IA generativa para automatizar respuestas de servicio, generar correos electrónicos de ventas o resumir historiales de casos. Las preguntas a menudo preguntan qué fuentes de datos son permisibles, cómo configurar datos de referencia y cómo manejar alucinaciones o inexactitudes.

¿Hay algún requisito previo para realizar esta prueba de práctica?

No hay requisitos previos formales, pero se recomienda tener al menos seis meses de experiencia práctica con las características de IA de Salesforce y haber completado módulos relevantes de Trailhead. Se asume familiaridad con los conceptos básicos de administración de Salesforce.