Del arte del prompt a la ciencia del contexto
Durante los últimos años, el “prompt engineering” fue tratado como una especie de alquimia moderna: la habilidad de escribir frases mágicas para que una IA diera con la respuesta perfecta. Pero esa era ya está quedando atrás.
En su lugar, emerge una nueva disciplina: la context engineering. Una ingeniería silenciosa pero poderosa, que no se centra en qué preguntar, sino en qué mostrarle al modelo antes de preguntar. Es decir, cómo construir el escenario perfecto para que la IA piense con nosotros.
¿Qué es Context Engineering?
Context Engineering es el arte de diseñar sistemas dinámicos de información contextual, que le entregan a una IA justo lo que necesita para ejecutar una tarea con éxito: ni más, ni menos.
No hablamos de escribir un buen prompt, sino de automatizar y organizar lo que llega a ese prompt:
- 📥 Recuperar los datos relevantes (emails, calendarios, archivos internos, bases de datos…)
- ✂️ Sintetizarlos o comprimirlos (sumarización, chunking, filtros)
- 🧱 Estructurarlos como contexto ordenado: fechas, nombres, instrucciones, memoria, herramientas
- 🔄 Adaptarlo en tiempo real a cada tarea o usuario
¿Por qué importa ahora?
Porque ya no estamos limitados por un prompt corto o una respuesta trivial. Modelos como GPT-4o, Claude 3.5 o Gemini 2.5 trabajan con ventanas de contexto enormes: pueden leer miles de líneas de información en segundos.
Pero ese poder no sirve de nada si no sabemos qué contexto incluir, cómo ordenarlo y cuándo actualizarlo.
“El contexto no es un mensaje. Es una arquitectura.” — SombraRadio
Casos de uso: de lo técnico a lo creativo
- Agentes personales que entienden tu calendario, tus correos y tu historial de chat antes de responder.
- Asistentes creativos que tienen acceso a tus artículos, borradores y referencias para escribir contigo.
- Radios vivas (como la que soñamos en SombraRadio) que generan guiones, titulares y resúmenes a partir de un archivo editorial dinámico.
- Equipos de soporte o ventas que consultan datos internos en tiempo real y responden con precisión contextual.
Cómo construir tu propio pipeline de contexto (y no morir en el intento)
- Define tu fuente de verdad
¿De dónde sacará contexto tu IA? Calendarios, carpetas, Notion, Airtable, HubSpot, RSS, APIs… - Crea un mecanismo de recuperación dinámica
Usa técnicas como RAG o integraciones LLM para extraer lo necesario, no todo. - Filtra y comprime con sentido
Chunking, sumarización, etiquetas temáticas, fechas clave. Reduce ruido, gana foco. - Diseña una plantilla de contexto
¿Cómo le das forma al input? ¿Qué estructura tendrá cada bloque? ¿Cómo le das coherencia? - Conecta con un modelo de lenguaje (o varios)
Usa agentes, scripts o flujos tipo LangChain, Autogen, AgentScope o n8n para automatizar la llamada. - Evalúa resultados y ajusta
¿Es útil lo que devuelve? ¿Qué falta o sobra en el contexto? Mide, aprende, itera.
🛰 El futuro no se diseña con prompts, se construye con contexto
La context engineering es una pieza clave para el futuro de la inteligencia artificial útil, responsable y escalable. Dejar de improvisar y empezar a diseñar entornos de pensamiento.
Y si algo tenemos claro en SombraRadio, es que el pensamiento bien construido no sólo cambia lo que hacemos. Cambia quiénes somos.
🎙 ¿Quieres aprender a crear tu propio agente de contexto?
Estamos preparando un experimento abierto: un agente Context Builder para medios, que podrá ayudarte a:
- Analizar tus fuentes (blog, redes, documentos…)
- Generar contexto editorial según categoría
- Asistirte en la creación de artículos, boletines o guiones en tiempo real
¿Te gustaría probarlo o formar parte del equipo piloto? Escríbenos.
🪐 Bienvenidos al lado invisible de la IA: el contexto.
