Del prompt engineering al context engineering
El cambio de paradigma propuesto por Andrej Karpathy no reside únicamente en perfeccionar la formulación de la pregunta, sino en enriquecer el entorno informativo que rodea al modelo. Así, la “niebla de guerra” —la incertidumbre inherente a las capacidades y limitaciones del modelo— se diluye al aportar datos de ejemplo, historial de interacciones y herramientas especializadas.
Este enfoque permite que la IA comprenda no solo el enunciado puntual, sino el propósito y las restricciones del proyecto, mejorando la coherencia y pertinencia de sus respuestas. En lugar de depender de iteraciones interminables para ajustar un prompt, se establece una base sólida de contexto que guía al modelo hacia soluciones más precisas y alineadas con los objetivos.
La IA como socio colaborativo: humano y máquina de la mano
Lejos de un paradigma de “hacer más con menos”, la verdadera potencia de la IA se revela en entornos colaborativos. Al concebirla como un socio que complementa las habilidades humanas, cada parte aporta su fortaleza: el modelo, velocidad de procesamiento y detección de patrones; el humano, criterio de relevancia, intuición y conocimiento tácito del proyecto.
Este trabajo conjunto exige tiempo y dedicación para estructurar el material de fondo, pero el retorno se traduce en resultados exponenciales. La IA deja de ser una herramienta pasiva y se convierte en copartícipe activo de la creación de contenidos, analizando datos complejos bajo la guía experta del equipo humano.
Reducir la “niebla de guerra” con contexto curado
Dotar al modelo de ejemplos representativos, secuencias de instrucciones y referencias específicas reduce drásticamente las respuestas genéricas o erróneas. Un corpus de contexto curado incluye fragmentos de texto relevantes, enlaces a recursos y metadatos que acotan el ámbito de actuación de la IA.
Esta estrategia disminuye el número de iteraciones necesarias para alcanzar un resultado óptimo, al mismo tiempo que eleva la calidad de las propuestas generadas. Además, facilita la repetibilidad de los procesos, permitiendo que diferentes miembros del equipo trabajen sobre el mismo entorno contextualizado sin depender del “arte” individual de construir prompts ingeniosos.
Invertir tiempo en construir contexto: metodologías y fuentes
La dedicación inicial a recopilar y organizar datos de apoyo supera con creces el mero perfeccionamiento de un único prompt. Para ello, es esencial definir criterios de selección de fuentes (internas y externas), emplear repositorios colaborativos y utilizar herramientas de anotación semántica.
Metodologías ágiles —como sprints de contexto— permiten iterar rápidamente sobre la calidad de los ejemplos y ajustar la cobertura temática. Asimismo, la integración de APIs y bases de datos especializadas enriquece el corpus de manera dinámica. Este enfoque sistemático garantiza que la IA disponga siempre de información actualizada y estructurada, reduciendo costes ocultos asociados a correcciones y reprocesos.
Implicaciones para adopción y preguntas al lector
La transición hacia el “context engineering” redefine los flujos de trabajo en redacción, marketing de contenidos y comunicación interna. Equipos menos técnicos pueden participar activamente, siempre que dominen la organización y priorización de la información.
Un brief sólido basado en contexto previene malentendidos y acelera la integración de la IA en proyectos multidisciplinares. Ahora bien, ¿dónde inviertes más esfuerzo: en pulir el prompt o en reunir el material de fondo? ¿Podría este enfoque facilitar la adopción de IA en equipos con menores competencias técnicas, pero fuertes en gestión de información y comunicación efectiva?
