Não Passei na Certificação AWS Certified AI Practitioner — E Tudo Bem
Há pouco tempo, decidi me desafiar e fazer a nova certificação AWS Certified AI Practitioner. Com base na minha vivência em tecnologia e uma rotina intensa de estudos, imaginei que estaria preparado. Simulados feitos, conceitos revisados, confiança em alta. Mas na hora do exame oficial, a realidade bateu: não passei.
Sim, o resultado dói. Ainda mais quando você se compromete tanto. Mas essa experiência me trouxe reflexões importantes — sobre aprendizado, sobre resiliência, e principalmente, sobre o real valor das certificações em Inteligência Artificial na carreira de um profissional de tecnologia hoje.
Uma prova distante dos simulados
Por ser uma certificação relativamente nova da AWS, ainda há pouca base de estudo estruturada. Os simulados disponíveis não refletiram com precisão a abordagem do exame. Os temas foram mais amplos do que o previsto e exigiram não apenas conhecimento técnico, mas também compreensão contextual sobre aplicação de IA em cenários reais, arquitetura de soluções com Amazon Bedrock, ética em IA, machine learning generativo e mais.
O desafio é que, quando se trata de IA, os conteúdos são vastos e estão em constante evolução. Estudar para esse tipo de certificação não é apenas decorar conceitos, mas entender como a IA se aplica no mundo real — com visão crítica, técnica e estratégica.
Certificação em IA: uma vantagem competitiva
Independentemente do resultado, o simples fato de se preparar para uma certificação desse nível já é um diferencial. O mercado está passando por uma transformação acelerada, e a Inteligência Artificial está no centro dela.
Hoje, profissionais que dominam IA — especialmente em ambientes de nuvem como a AWS — são extremamente valorizados. Empresas buscam não só desenvolvedores ou analistas, mas pessoas capazes de entender dados, aplicar modelos, automatizar decisões e, acima de tudo, inovar.
A certificação, nesse contexto, funciona como um selo de confiança. Ela não substitui a experiência prática, mas demonstra comprometimento com o aprendizado contínuo, com as tendências tecnológicas e com a entrega de valor real.
Errar faz parte do processo
Não passar em uma certificação não significa fracasso. Na verdade, é parte natural de uma trajetória de crescimento. Ao errar, a gente aprende exatamente onde precisa melhorar. E a IA, por sinal, nos ensina isso o tempo todo: modelos erram, aprendem com dados, ajustam rotas e seguem evoluindo. Por que nós, profissionais, deveríamos agir diferente?
Minha jornada com essa certificação continua. O plano agora é revisar os tópicos com mais profundidade, buscar fontes diretas da AWS, estudar casos reais e voltar mais preparado para uma nova tentativa. Porque o conhecimento adquirido nesse processo já valeu — e muito.
Conclusão: mais do que um papel, uma mentalidade
A certificação em IA não é apenas um troféu para o currículo. É uma expressão de uma mentalidade de evolução, de adaptação às mudanças e de preparo para o futuro do trabalho em tecnologia.
Se você está pensando em trilhar esse caminho, vá em frente. Estude, tente, erre, aprenda. O importante é não parar. Porque, em um mundo movido por dados e algoritmos, quem entende Inteligência Artificial tem nas mãos uma das chaves mais valiosas do futuro.
E eu? Eu vou tentar de novo. Porque é assim que se aprende: praticando, ajustando e persistindo.
E volto para contar o resto dessa história a vocês!
Se você chegou até aqui, agradeço pelo seu tempo e atenção ao meu artigo
Atenciosamente,
Anna Laura Bitelli
