¿Has oído hablar de la “ingeniería de contexto” y te quedaste con la duda de qué va realmente? Olvídate de pasar horas buscando en foros y redes: la ingeniería de contexto es la evolución natural de la ingeniería de prompts para quienes diseñan aplicaciones de IA complejas, como agentes de atención o asistentes de investigación. A continuación, entenderás de qué se trata, por qué importa y cómo aplicarla en tus proyectos académicos o profesionales.
La ingeniería de contexto consiste en diseñar y alimentar a un modelo de lenguaje (LM) con la información adecuada, en el formato justo y en el momento preciso, para que cumpla una tarea específica. Es, en esencia, “llenar” óptimamente la ventana de contexto del modelo (su zona de entrada) con todo lo necesario para que no dependa de un diálogo iterativo.
Ejemplo:
Imagina que desarrollas un agente de revisión académica para tu grupo de investigación. Debes proporcionarle de inicio:
- Las instrucciones de estilo APA 7 y normas de redacción.
- El temario de tu disciplina.
- Los enlaces a bases de datos especializadas.
Con ello, el agente podrá procesar referencias y sugerir mejoras sin que tengas que “conversar” con él paso a paso.
Caso práctico:
Para un agente de servicio al estudiante, tu prompt inicial debe incluir:
- Manejo de consultas de inscripción, becas y horarios.
- Procedimientos para escalar a un tutor humano.
- Límites de tono y guardrails para evitar respuestas inapropiadas.
Si cada escenario (desde dudas de matrícula hasta quejas sobre calificaciones) requiere instrucciones, tu prompt crece tanto que se parece más a un pequeño programa con etiquetas XML o Markdown.
Todo agente de IA robusto incluye seis bloques fundamentales. Piénsalos como los ingredientes de una hamburguesa académica:
| Componente | Función |
|---|---|
| Modelo | El motor de IA: puede ser GPT, Claude, Gemini u otro modelo abierto o propietario. |
| Herramientas | Plugins o APIs para interactuar con el mundo real: calendario, bases de datos, calculadoras. |
| Conocimiento y memoria | Almacenar y recuperar información de conversaciones o casos de estudio previos. |
| Audio y voz | Opcional: para lecturas en voz alta de conclusiones o interacción por voz con usuarios. |
| Guardrails-AI | Restricciones de seguridad y estilo: evitar lenguaje ofensivo o respuestas fuera de tema. |
| Orquestación | Plataformas y métricas para desplegar, monitorizar y mejorar tu agente continuamente. |
Ejemplo :
Al crear un asistente bibliográfico, incluyes:
- Modelo: GPT-4o-mini.
- Herramienta: conexión con Zotero para extraer citas.
- Memoria: historial de referencias previas del usuario.
- Guardrails: formato APA 7 obligatorio.
- Orquestación: panel de control para ver qué referencias se solicitan más.
Como “ingeniero de contexto”, redactas la “pieza de manual” que une estos componentes:
Mini-evaluación
Antes de usar tu agente:
- ¿Has incluido todas las herramientas necesarias?
- ¿Tienes claro el esquema de salida (JSON, tablas, resúmenes)?
- ¿Saben tus prompts “esquivar” información irrelevante?
La ingeniería de contexto es la próxima frontera para quienes desarrollamos IA aplicada en investigación y docencia. Ya no basta con un buen prompt; necesitas un diseño integral que combine datos, herramientas y reglas de operación en un solo paquete.
¿Y tú?
💡 ¿Has probado ya context engineering en tus proyectos de tesis o en un asistente académico?
🛠️ ¿Qué componente te resulta más desafiante: la orquestación, la memoria o los guardrails?
