En el mundillo tech, cada cierto tiempo aparece una nueva etiqueta que lo cambia todo… al menos en LinkedIn. Y últimamente, el término que está en boca de todos es context engineering. ¿Una simple evolución del prompt engineering? ¿Una moda pasajera? ¿O la clave para que la inteligencia artificial deje de parecer un chatbot torpe y se convierta en un verdadero agente útil?

Spoiler: es lo último. Pero vayamos por partes.

El hype: más que un prompt bonito

Durante 2023, el término prompt engineering vivió su apogeo. Todo el mundo hablaba de cómo escribir prompts mágicos que sacaran lo mejor de ChatGPT. Pero conforme la tecnología avanzó, quedó claro que escribir un buen prompt no era suficiente.

Aquí entra el verdadero protagonista: el contexto.

La inteligencia artificial generativa (especialmente los LLMs) no tiene memoria real ni entiende el mundo. Solo responde con base en el contexto que le damos. Y ese contexto, bien diseñado, es lo que diferencia a un bot genérico de un agente inteligente, personalizado y con sentido común.

Ahí es donde entra en juego el context engineering.

Qué es Context Engineering

Context engineering es la disciplina de diseñar y mantener sistemas dinámicos que organizan y entregan al modelo de lenguaje toda la información necesaria —en el momento justo y en el formato adecuado— para que pueda completar una tarea de forma efectiva.

No se trata solo de mejorar un prompt. Se trata de construir una arquitectura de contexto completa, capaz de seleccionar, priorizar, comprimir, validar y entregar al modelo exactamente lo que necesita para actuar con precisión y coherencia.

¿Cómo se diferencia del prompt engineering?

Lo aclaramos con una comparación directa:

Prompt Engineering: consiste en formular cuidadosamente un prompt para una tarea específica. Es una habilidad valiosa, sí, pero limitada a escenarios estáticos y simples.

Context Engineering: es construir un sistema completo que maneje dinámicamente qué información llega al modelo, cuándo y cómo. Involucra arquitectura, memoria, gestión de herramientas, filtrado de ruido, validación, recuperación de información, compresión… en definitiva, todo lo necesario para que el modelo no trabaje a ciegas.

En otras palabras: si el prompt engineering es escribirle una buena pregunta al modelo, el context engineering es asegurarse de que el modelo tenga acceso a todas las respuestas posibles antes de que le preguntemos.

Componentes clave del contexto

Selección de contexto

No toda la información es útil. Parte del reto es saber qué datos incluir: ¿es necesario recordar el historial completo de la conversación? ¿Es útil cargar documentos externos? ¿Debe tener acceso al calendario del usuario? La ingeniería de contexto busca el equilibrio entre relevancia y economía.

RAG y memoria

Aquí entra la memoria a corto y largo plazo, además de las técnicas de recuperación aumentada (RAG). El sistema debe poder recuperar, resumir y organizar información histórica del usuario o de fuentes externas de manera inteligente.

Orden y compresión

Los modelos tienen un límite de tokens, así que no podemos darles “todo el contexto del mundo”. La clave está en comprimir, resumir y priorizar la información. A veces lo más reciente importa, otras veces lo más importante. Y, por cierto, el orden sí altera el resultado.

Prevención de errores (context poisoning)

A medida que los agentes conversacionales se vuelven más complejos, hay que evitar que información errónea, sesgada o contradictoria se infiltre en el contexto. Aquí entra el pruning, la validación cruzada o incluso mecanismos de aislamiento temporal de ciertas fuentes.

Uso de herramientas y flujos de trabajo

Context engineering no se limita a texto. También debe integrar herramientas externas, como agendas, motores de búsqueda, APIs o sistemas internos. Y lo más importante: debe diseñar flujos de trabajo coherentes donde el modelo sepa cuándo y cómo usar cada herramienta. A esto se le empieza a llamar también workflow engineering.

Por qué importa (y no es solo una buzzword)

Si los modelos como GPT ya son potentes, ¿para qué complicarnos la vida con esto?

Porque sin un contexto bien diseñado, el modelo solo puede generar respuestas genéricas, impersonales y propensas a errores. Con buen contexto, en cambio, puede:

• Mantener coherencia en una conversación prolongada
• Adaptarse al estilo, historial y preferencias del usuario
• Integrar datos en tiempo real
• Evitar alucinaciones
• Tomar decisiones basadas en información verificable

En un entorno empresarial, la ventaja competitiva no está en el modelo que uses, sino en cómo lo alimentas. Además, la integración de agentes en entornos de desarrollo, como se vio en Microsoft Build 2025, revela cómo una arquitectura contextual sólida permite que herramientas como GitHub Copilot pasen de asistente a agente autónomo.

¿Estamos todos subidos al carro del context engineering?

Sí, hay hype. Y sí, hay quienes lo están usando como keyword marketiniana para vender humo. Pero también hay un fondo técnico muy sólido y muy real. El contexto es el nuevo prompt. Y quien domine su ingeniería será quien cree los agentes de IA que realmente marquen la diferencia.

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¿Hablamos?

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