IA abierta vs jardines vallados: el futuro del contexto

Durante años, la evolución de la inteligencia artificial se ha medido por la potencia de sus modelos: más datos, más parámetros, más capacidad de cálculo. Sin embargo, ese paradigma está dando paso a otro mucho más silencioso, pero igual de transformador.

Hoy, la verdadera ventaja competitiva en IA no reside en el tamaño del modelo, sino en su capacidad para integrarse con el entorno del usuario. Ya no se trata de tener la IA más precisa, sino la más contextualizada: aquella que conoce tu historial, tus documentos, tus decisiones recientes. En este nuevo escenario, el control del contexto se convierte en la llave de acceso a la utilidad real… y también en un instrumento de poder.

Los límites funcionales de los modelos actuales

Este desplazamiento del foco no ocurre por azar. Está empujado por una constatación técnica cada vez más evidente: los modelos actuales fallan cuando deben sostener tareas prolongadas. Tal y como hemos visto anteriormente, su rendimiento se degrada de forma significativa en escenarios donde hay que mantener coherencia a lo largo del tiempo. Un estudio realizado por Microsoft y Salesforce mostró que, al pasar de interacciones aisladas a conversaciones encadenadas, la precisión de estos modelos cae del 90 % al 60 %. Esto revela un problema estructural: la falta de persistencia contextual convierte a estas herramientas en soluciones brillantes para tareas simples, pero poco fiables en procesos complejos.

En mi experiencia práctica, esto se manifiesta con claridad: al construir documentos largos con modelos como GPT-4, he tenido que guardar manualmente fragmentos válidos, como si trabajara con una inteligencia de memoria volátil. Pedir una síntesis final, después de varios intercambios útiles, suele dar como resultado un texto errático, plagado de omisiones y simplificaciones absurdas. El modelo no olvida por completo, pero tampoco recuerda con precisión. La consecuencia es una sensación constante de provisionalidad.

Contexto curado: una salida posible a la fragilidad conversacional

Ante este límite, está surgiendo un enfoque alternativo que replantea por completo la relación con los modelos. La clave ya no está en encontrar la pregunta perfecta, sino en construir un entorno informativo robusto. Se trata de ofrecer al modelo un marco de referencias, ejemplos, restricciones y objetivos que reduzcan la ambigüedad y aumenten la pertinencia de sus respuestas. Esta práctica —llamada ingeniería del contexto— no solo mejora los resultados, sino que transforma a la IA en un verdadero colaborador.

En lugar de depender de instrucciones cambiantes, el modelo opera sobre una base semántica estable, diseñada por humanos. De este modo, la colaboración entre persona y máquina gana en calidad y en repetibilidad. Equipos no especializados técnicamente pueden integrar IA en sus flujos de trabajo si dominan la selección y estructuración de contenidos relevantes. El contexto deja de ser un residuo del uso pasado y pasa a ser un componente estratégico, diseñado con intención.

Cuando el contexto se convierte en una herramienta de cierre

Este cambio de enfoque no es neutral. Mientras crece la necesidad de construir contextos abiertos, reutilizables y transparentes, las grandes plataformas avanzan en la dirección contraria. Muchos proveedores están restringiendo el acceso a memorias, historiales y preferencias, dificultando su exportación y haciendo que cambiar de asistente implique perder todo el entorno creado. El contexto se convierte así en una forma de encierro digital: lo que parecía una ventaja funcional se transforma en una barrera de salida.

Esta estrategia no es nueva: la hemos visto antes con redes sociales, servicios de correo o plataformas de almacenamiento. Lo novedoso es que ahora no se encierra al usuario en función de sus contactos o sus archivos, sino en función de su identidad contextual: sus patrones de uso, sus documentos recientes, su estilo de redacción. El jardín vallado ya no es técnico, sino semántico. Y su muro no es visible.

El contexto como derecho digital emergente

Frente a esta tendencia, están surgiendo iniciativas que apuestan por una IA interoperable y descentralizada. Entre ellas destaca el protocolo MCP, que permite que diferentes aplicaciones de IA compartan contexto sin necesidad de integraciones exclusivas. Esta propuesta plantea una alternativa realista a los modelos cerrados, al facilitar que el usuario mantenga el control sobre su historial, sus configuraciones y su forma de trabajar, independientemente del proveedor de servicios.

Pero este no es solo un problema técnico. Lo que está en juego es una dimensión política de gran calado: ¿debe el contexto ser considerado parte de la identidad digital de una persona? ¿Debería garantizarse su portabilidad como un derecho? ¿O vamos a delegar su custodia a plataformas opacas, bajo la promesa de comodidad? Estas preguntas no son retóricas: en los próximos años definirán el tipo de IA que habitamos. Y, sobre todo, quién tiene poder sobre ella.