En este artículo, se considera la estimación de los parámetros y las funciones de confiabilidad y peligro para la distribución exponencial invertida de Weibull (WIE) basada en datos de censura progresiva de primer fallo (PFFC). Para la inferencia no bayesiana, se adquieren estimadores de máxima verosimilitud (ML); mientras tanto, se verifica su existencia. A través de la normalidad asintótica de los estimadores de ML y el método delta, se construyen los intervalos de confianza correspondientes (IC) de los parámetros y las funciones de confiabilidad y peligro. Para la inferencia bayesiana, se proponen la aproximación de Lindley y las técnicas de Monte Carlo de cadena de Markov (MCMC) para obtener los estimadores de Bayes y los intervalos creíbles correspondientes (ICCs). Para ello, se utilizan tanto funciones de pérdida simétricas como asimétricas. Se implementa un gran número de simulaciones de Monte Carlo para evaluar la eficiencia de los métodos desarrollados. Finalmente, se analiza un ejemplo numérico con fines ilustrativos.