De ingeniería de prompts a ingeniería de contexto
El Nuevo arte de hablar con las máquinas
Ayer mencioné este tema en CluPad for Business y creo que vale la pena profundizar en él. ¿Recuerdas cuando pensábamos que saber escribir un buen prompt era el santo grial de la inteligencia artificial? No hace tanto de esto. Pues resulta que, como tantas veces en tecnología, estábamos mirando solo una parte del puzzle. La ingeniería de contexto ha llegado para demostrarnos que el secreto no está tanto en cómo preguntamos, sino en cómo preparamos el terreno para que la IA entienda realmente qué necesitamos.
Es como la diferencia entre gritarle instrucciones a alguien desde la otra punta de la habitación versus sentarse a su lado, explicarle la situación completa y, luego, hacer la pregunta. El resultado no tiene color.
¿Qué es exactamente la ingeniería de contexto?
La ingeniería de contexto es, en esencia, una evolución natural de la ingeniería de prompts. Mientras que esta última se enfoca en formular la pregunta perfecta, la ingeniería de contexto va varios pasos más allá, se preocupa por crear un entorno informativo completo y bien estructurado que permita a la IA comprender no solo lo que le estamos pidiendo, sino también el porqué, el cómo y el para qué.
Si la ingeniería de prompts era como aprender a hacer la pregunta correcta, la ingeniería de contexto es como aprender a contar una historia completa. Y las historias, como todos sabemos, tienen mucho más poder que las preguntas aisladas.
Este enfoque sugiere algo fascinante y es que proporcionar un contexto adecuado puede ser incluso más importante que la calidad del modelo de IA en sí. Es decir, una IA "mediocre" con un contexto excelente puede superar a una IA "brillante" con un contexto pobre. Como diría mi madre, "más vale maña que fuerza".
¿Y en qué se diferencia de una buena ingeniería de prompts?
Es una pregunta necesaria (yo me la he tenido que hacer un par de veces). Porque sí, en la ingeniería de prompts ya indicábamos objetivos, tono, estilo, ejemplos y restricciones. Pero hay una diferencia fundamental: la ingeniería de contexto no es solo escribir bien un prompt, sino estructurar todo el entorno que rodea a esa solicitud.
Un ejemplo práctico:
Imagina que trabajas en un medio digital y necesitas generar artículos rápidos sobre actualidad económica.
Con ingeniería de prompts, podrías escribir:
“Escribe una noticia breve sobre el aumento de tipos del BCE. Usa un estilo informativo, directo, con título y tres párrafos. Dirigido a un público general interesado en finanzas.”Funciona, pero cada vez tienes que repetir todo el contexto.
Con ingeniería de contexto, organizas tu flujo así:
El sistema ya tiene instrucciones persistentes sobre el estilo del medio (aquí pongamos la memoria persistente de GPT).
Usas un formulario que solo pide el tema (“tipos de interés BCE”). Esto es un prompt con variables o placeholders.
Se recuperan automáticamente ejemplos de noticias anteriores (acceso a documentación, por ejemplo con los conectores de Drive o OneDrive).
El modelo sabe que debe generar título, lead y cuerpo.
Y si la fecha es posterior a un evento clave, activa un bloque de análisis comparativo.
¿El resultado? Menos repetición, más coherencia, mejor escalabilidad.
En resumen: la ingeniería de prompts se centra en qué preguntar bien, mientras que la ingeniería de contexto diseña todo el terreno donde esa pregunta cobra sentido.
Por todo esto, es por lo que un mismo prompt utilizado en tu cuenta de GPT no funciona igual que si lo utilizas mediante API, la ingeniería de contexto que te proporciona GPT en chat.com no la tienes en otros espacios. De ahí la importancia de generarla y de tenerla en cuenta.
El adiós gradual a la ingeniería de prompts
La transición de la ingeniería de prompts a la ingeniería de contexto no es casual. Los datos hablan por sí solos, según estudios recientes, en aplicaciones de atención al cliente, los modelos que incorporan un contexto detallado pueden reducir los tiempos de respuesta y aumentar la satisfacción del cliente en un 20% en comparación con aquellos que solo utilizan prompts básicos.
Pero esto no significa que los prompts vayan a desaparecer de la noche a la mañana. Más bien, se están integrando dentro de un marco más amplio donde el contexto es el rey. Es como si los prompts hubieran pasado de ser el plato principal a ser un ingrediente más en una receta mucho más compleja y sabrosa.
Dónde está marcando la diferencia
En el sector salud: precisión que salva vidas
En el ámbito médico, la ingeniería de contexto está revolucionando cómo los profesionales interactúan con las herramientas de IA. Plataformas como HealthBot han integrado este enfoque para ofrecer asesoramiento médico personalizado, mejorando la precisión de las recomendaciones y reduciendo los errores en diagnósticos preliminares.
La diferencia es abismal: en lugar de simplemente preguntar "¿cuáles son los síntomas de X enfermedad?", la IA recibe información contextualizada sobre el historial del paciente, sus síntomas actuales, medicación previa, y factores de riesgo. Los resultados son diagnósticos más precisos y recomendaciones terapéuticas más efectivas.
En educación: personalización que funciona
El sector educativo también está experimentando una transformación notable. Al proporcionar a los modelos de IA información contextualizada sobre el contenido educativo, el nivel del estudiante, sus preferencias de aprendizaje y objetivos específicos, se mejora dramáticamente la calidad de las respuestas y la personalización del aprendizaje.
En medios de comunicación: el tono perfecto
Los periodistas y creadores de contenido están adoptando la ingeniería de contexto para generar artículos y reportajes que resuenen con su audiencia. Medios como El País han adoptado sistemas de IA que, mediante ingeniería de contexto, generan borradores de artículos que capturan el estilo y tono característicos de sus periodistas, acelerando el proceso de redacción sin sacrificar calidad.
En el mundo empresarial: eficiencia que se nota
Las empresas no se quedan atrás. Compañías como SAP han desarrollado soluciones que, al entender el contexto específico de cada cliente, ofrecen análisis de datos y recomendaciones más precisas, optimizando la toma de decisiones estratégicas.
Las claves para aplicarla correctamente
1. Preparación del contexto
La preparación del contexto es como preparar el escenario antes de una obra de teatro. Es fundamental ofrecer un contexto claro y bien estructurado que ayude a la IA a entender mejor la tarea que debe realizar. Esto incluye:
Definir claramente el objetivo
Proporcionar información de fondo relevante
Establecer restricciones y parámetros
Incluir ejemplos cuando sea necesario
2. Claridad ante todo
La claridad en la narrativa y en la forma de presentar la información contribuye significativamente al desempeño del modelo. No se trata solo de dar información, sino de estructurarla de manera que la IA pueda procesarla eficientemente.
3. Menos es más
Identificar y proporcionar información contextual que realmente importe para la tarea o consulta en cuestión es crucial. Aquí aplica el principio de "menos es más", es decir, mejor un contexto específico y relevante que uno genérico y sobrecargado.
El futuro ya está aquí
La ingeniería de contexto no es solo una tendencia pasajera, es una evolución lógica en nuestra relación con la inteligencia artificial. Representa un cambio fundamental en cómo concebimos la interacción humano-algoritmo, ya que pasamos de dar órdenes a tener conversaciones significativas.
Los resultados hablan por sí solos. Desde febrero de 2024, diversas empresas han implementado la ingeniería de contexto con resultados notables en términos de efectividad y adaptabilidad. Y esto es solo el principio.
La capacidad de la IA para mantener coherencia y relevancia en interacciones prolongadas mejora significativamente cuando se aplica una ingeniería de contexto adecuada. Es como si finalmente hubiéramos encontrado el idioma común que necesitábamos para comunicarnos realmente con las máquinas.
Una nueva forma de conversar
La ingeniería de contexto podría ser vista como un nuevo paradigma que sustituye a la ingeniería de prompts, centrándose en la calidad de la comunicación entre humanos y máquinas. Pero más que una sustitución, es una evolución que nos lleva a una interacción más rica, más precisa y más humana con la inteligencia artificial.
Al final del día, se trata de recordar algo que los buenos comunicadores siempre han sabido, el contexto lo es todo. Y ahora, finalmente, lo estamos teniendo en cuenta para “hablar” con nuestras máquinas.
Referencias
Context Engineering: Much More than Prompts | AINews. (2025, junio 25). AI News. https://news.smol.ai/issues/25-06-25-context-eng/
elvis. (2025, enero 25). Context Engineering Guide en
IA, E. O.-C. (2025, julio 2). Ingeniería de Contexto: La Clave Oculta del Éxito en Inteligencia Artificial. Consultores IA. https://consultoresia.com/ingenieria-contexto/
Luis, E. R. de. (2025, junio 30). Por qué llamarle ingeniería del prompt cuando ingeniería del contexto es mejor para conseguir los mejores resultados con la IA. Genbeta. https://www.genbeta.com/a-fondo/cada-vez-expertos-apuestan-dejar-atras-ingenieria-prompt-favor-ingenieria-contexto-tiene-todo-sentido
Schmid, P. (2025, junio 30). The New Skill in AI is Not Prompting, It’s Context Engineering. https://www.philschmid.de/context-engineering
The rise of «context engineering». (2025, junio 23). LangChain Blog. https://blog.langchain.com/the-rise-of-context-engineering/
Velasco, L. E. (2025, abril 23). Se necesita experto en ‘prompts’: Las empresas buscan profesionales que sepan hablar con la IA. El País. https://elpais.com/proyecto-tendencias/2025-04-23/se-necesita-experto-en-prompts-las-empresas-buscan-profesionales-que-sepan-hablar-con-la-ia.html