De los prompts a la ingeniería de contexto: la nueva habilidad clave en la era de la inteligencia artificial

Durante los últimos años, el desarrollo y la integración de modelos de lenguaje como ChatGPT, Claude o Gemini han modificado de manera profunda la forma en la que interactuamos con la tecnología. Una de las habilidades más demandadas en este nuevo paradigma ha sido el arte de redactar prompts: instrucciones bien formuladas para que los sistemas de IA generen respuestas útiles, coherentes y relevantes. 

Sin embargo, a medida que los modelos se vuelven más complejos y capaces, esta habilidad ha evolucionado. Hoy, lo que marca la diferencia no es solamente qué se le pregunta a la IA, sino cómo y con qué contexto se formula la interacción completa. Es aquí donde entra en juego una disciplina emergente: la ingeniería de contexto.

“Con la sofisticación y aumento de las capacidades de los LLM, la ingeniería de prompts ha evolucionado a la ingeniería de contexto, la cual toma en cuenta nuevos parámetros para mejorar las respuestas de los chatbots, ajustándolas a lo que el usuario necesita”, explica Marcelo Pacheco, director de la carrera de Ingeniería de Sistemas de la Universidad Franz Tamayo, Unifranz.

Pero, ¿qué es exactamente esta ingeniería de contexto y por qué está ganando tanta relevancia? A diferencia del prompt clásico —una frase o conjunto breve de instrucciones que busca orientar la respuesta de un modelo de lenguaje—, la ingeniería de contexto diseña y estructura todo el entorno informativo en el que se enmarca una tarea, ofreciendo a la IA mucho más que una simple orden.

Más allá del prompt: ¿qué comprende el «contexto»?

El contexto, en el ámbito de la inteligencia artificial, es todo lo que el modelo ve antes de generar una respuesta. No se trata solamente de la pregunta del usuario, sino también de un conjunto más amplio de elementos que afectan directamente el desempeño del sistema. Entre ellos se encuentran:

• Instrucciones del sistema: configuraciones iniciales que definen el comportamiento del modelo.
• Historial de conversación: interacciones previas, tanto del usuario como del sistema.
• Memoria a largo plazo: conocimiento acumulado y personalizado del usuario o del entorno.
• Información externa (conocida como RAG, Retrieval-Augmented Generation): documentos, APIs, bases de datos o archivos conectados al modelo.
• Herramientas disponibles: funcionalidades o acciones automatizadas que puede ejecutar el sistema.
• Formato esperado de salida: estructuras definidas como respuestas JSON, cuadros o listas.

Para que una IA trabaje con precisión, todos estos elementos deben ser diseñados, seleccionados y organizados cuidadosamente. Ese es el papel de la ingeniería de contexto: actuar como una interfaz inteligente entre el modelo y su entorno operativo, garantizando que reciba los datos adecuados en el momento justo, en el formato correcto y con los recursos pertinentes.

Una de las analogías más claras sobre el impacto del contexto fue presentada recientemente en la comunidad técnica: imagina que una IA recibe un mensaje como “¿Estás disponible mañana para una rápida sincronización?”. Si la IA solo tiene acceso a este mensaje (sin información adicional), responderá con algo vago y poco útil. En cambio, si el modelo tiene acceso a la agenda del usuario, a correos anteriores, al tono de conversación habitual y a herramientas como el calendario, podrá responder con un mensaje del tipo: “Hola Jim, mañana estoy lleno. ¿Jueves en la mañana te sirve? Ya te envié la invitación”.

La diferencia entre ambos escenarios no está en la inteligencia del modelo, sino en la calidad del contexto que se le proporciona. Y por ello, construir ese contexto de manera estructurada se convierte en la habilidad clave del presente.

Componentes y dinámicas de la ingeniería de contexto

Según Pacheco, esta disciplina se basa en redactar instrucciones no solo en forma de preguntas, sino en fragmentos cuidadosamente diseñados que guían a los modelos de IA a generar respuestas más precisas, humanas y útiles. Algunos de los elementos más importantes en esta ingeniería son:

• Diseño dinámico: cada tarea puede requerir datos distintos. Para una conversación, bastará con el historial; para otra, puede requerir acceso a documentos o bases de datos externas.
• Selección de información relevante: no se trata de saturar el modelo con datos, sino de entregarle exactamente lo que necesita para cumplir su tarea.
• Formato adecuado: la manera en que se presenta la información influye en el resultado. Resúmenes concisos, tablas, o incluso simulaciones bien estructuradas son más efectivas que bloques extensos de texto.
• Gestión de herramientas: integrar funciones que el modelo pueda ejecutar (como enviar un correo o generar una alerta) mejora sustancialmente su utilidad.

Desafíos y futuro

Aunque la ingeniería de prompts sigue siendo una herramienta útil, sus limitaciones son evidentes cuando se trabaja con modelos más sofisticados. “Aún se observan debilidades en las conversaciones máquina-usuario final, con dificultades en las respuestas que se generan”, advierte Pacheco. Es por eso que hoy se insiste en la necesidad de capacitar no solo a programadores, sino a equipos multidisciplinarios capaces de diseñar contextos ricos, relevantes y bien estructurados.

En este sentido, la ingeniería de contexto no es simplemente una habilidad técnica, sino una disciplina transversal que combina conocimientos de programación, UX, procesamiento de datos, y comunicación. Su adopción generalizada puede marcar la diferencia entre un producto digital que apenas funciona y otro que realmente transforma la experiencia del usuario.

El avance de la inteligencia artificial plantea un nuevo reto: no basta con tener modelos más grandes o sofisticados, sino que necesitamos alimentarlos con los datos adecuados, presentados del modo correcto y en el momento oportuno. Esa es la esencia de la ingeniería de contexto.