Jul 21, 2025
La Ingeniería de Contexto
La elaboración de preguntas ingeniosas representa quizás el 5% del éxito de la IA empresarial. Ahora, se ha añadido un nuevo término al léxico de moda: “ingeniería de contexto”.
Shelly Palmer
Hemos dedicado dos años a enseñar a todos sobre la “ingeniería de contexto”, lo cual ha sido fantástico.
Me gustaría burlarme, pero me gusta mucho. La ingeniería de contexto no se centra en la evolución del comportamiento del usuario final, sino en una forma elegante de describir los componentes necesarios para sacar el máximo provecho de la actual generación de LLM y motores de razonamiento.
¿Qué es la ingeniería de contexto?
Andrej Karpathy, miembro fundador de OpenAI y exdirector de IA en Tesla, afirma: “Le doy un 1 a la ‘ingeniería de contexto’ sobre la ‘ingeniería de contexto’… En toda aplicación LLM de nivel industrial, la ingeniería de contexto es el delicado arte y la ciencia de llenar la ventana de contexto con la información precisa para el siguiente paso”.
Pensamiento sistémico de IA
Los sistemas de IA no solo almacenan y recuperan; sintetizan y razonan a partir de fuentes de datos vastas y heterogéneas. Considere una solicitud aparentemente simple: “¿Cuál es nuestra exposición al mercado XYZ dadas las condiciones actuales?”.
Un sistema tradicional consultaría informes predefinidos. Un sistema de IA con ingeniería de contexto:
1.Extraería las posiciones actuales de los sistemas de trading.
- Analizaría los movimientos recientes del mercado a partir de fuentes externas.
- Revisaría los informes de investigación internos.
- Comprobaría los límites de cumplimiento y los parámetros de riesgo.
- Consideraría patrones históricos en condiciones similares.
- Sintetizaría la información de noticias e informes de analistas.
- Generaría un análisis exhaustivo con recomendaciones específicas.
La diferencia entre estos enfoques radica en la diferencia entre un análisis manual de 20 minutos y una evaluación exhaustiva de 20 segundos que considera factores que sus analistas podrían pasar por alto.
Ingeniería de contexto en acción
Uno de nuestros clientes de servicios financieros implementó recientemente la ingeniería de contexto para su división de gestión patrimonial. Al conectar datos de mercado, carteras de clientes, requisitos regulatorios e historial de relaciones, sus asesores ahora reciben información generada por IA que, de otro modo, habría requerido horas de reuniones interdisciplinarias para compilarla. ¿El resultado? Una reducción del 40 % en el tiempo de preparación y estrategias para los clientes significativamente más personalizadas.
El reto de la alineación entre negocio y tecnología
El mayor obstáculo para una ingeniería de contexto eficaz no es técnico, sino organizativo. Las unidades de negocio controlan el contexto (datos, procedimientos, experiencia), mientras que TI controla la infraestructura. La ingeniería de contexto requiere una colaboración sin precedentes entre estos dominios tradicionalmente separados.
Las unidades de negocio deben:
- Identificar qué fuentes de contexto son importantes para sus decisiones
- Definir estándares de calidad para los diferentes tipos de información
- Especificar cómo se relacionan e interactúan los diferentes contextos
- Determinar la latencia aceptable para diferentes casos de uso
- Establecer reglas de gobernanza para la información confidencial
Los equipos de tecnología deben:
- Construir arquitecturas de integración robustas
- Garantizar la sincronización de datos en tiempo real
- Implementar controles de acceso sofisticados
- Optimizar el coste y el rendimiento
- Mantener la fiabilidad y la escalabilidad del sistema
Juntos deben:
- Alinear los procesos de negocio a los requisitos del contexto
- Diseñar ciclos de retroalimentación para la mejora continua
- Establecer métricas para la calidad e integridad del contexto
- Crear marcos de gobernanza para la toma de decisiones de IA
- Desarrollar procesos de gestión de cambios para la evolución del contexto
Esto es lo que podría incluir una arquitectura de sistema diseñada para el contexto:
Fuentes de contexto internas:
- Almacenes y lagos de datos empresariales
- Sistemas CRM y ERP
- Plataformas de gestión documental
- Bases de conocimiento internas y wikis
- Archivos de correo electrónico y comunicaciones
- Bases de datos propietarias
- Datos históricos de transacciones
- Políticas y procedimientos Documentación
Fuentes de contexto externas:
- Datos de mercado en tiempo real
- Bases de datos regulatorias
- Plataformas de inteligencia del sector
- Monitoreo de noticias y redes sociales
- Datos meteorológicos y logísticos
- Sistemas de inteligencia competitiva
- API de terceros
- Registros y archivos públicos
Capas de procesamiento de contexto:
- Integración de datos y pipelines ETL
- Bases de datos de incrustación y vectoriales
- Capacidades de búsqueda semántica
- Sistemas de resolución de entidades
- Infraestructura de gestión de memoria
- Controles de privacidad y acceso
- Mecanismos de control de calidad
- Optimización del rendimiento
Hoja de Ruta Práctica para la Ingeniería de Contexto
Fase 1: Inventario de Contexto: Comience por mapear su panorama de contexto. ¿Qué información utilizan sus equipos para tomar decisiones? ¿Dónde se encuentra? ¿Qué tan actualizada está? ¿Qué tan confiable es?
Entregable clave: Un mapa de contexto completo que muestre todas las fuentes de datos, sus propietarios, frecuencias de actualización y criticidad para el negocio.
Fase 2: Arquitectura de Integración: Diseñe la infraestructura técnica para acceder y procesar las fuentes de contexto identificadas. Esto incluye el desarrollo de API, la construcción de canales de datos y la implementación del marco de seguridad.
Entregable clave: Arquitectura técnica que respalde el ensamblaje dinámico de contexto con controles de gobernanza adecuados.
Fase 3: Orquestación de Contexto: Cree la capa de inteligencia que determina qué contexto recuperar para diferentes consultas. Esto implica la creación de mapeos semánticos, algoritmos de relevancia y estrategias de optimización del rendimiento.
Entregable clave: Un sistema de orquestación de contexto funcional que ensambla dinámicamente la información relevante.
Fase 4: Optimización Continua: La ingeniería de contexto no es un proyecto, es una disciplina. Establezca procesos para supervisar la calidad del contexto, recopilar comentarios de los usuarios y ampliar continuamente las fuentes de contexto. Resultado clave: Marco de excelencia operativa para la ingeniería de contexto.
El imperativo competitivo
Las organizaciones que dominen la ingeniería de contexto contarán con sistemas de IA que realmente comprendan sus negocios. Un sistema bien diseñado para la ingeniería de contexto no solo responderá preguntas, sino que anticipará las necesidades de información antes de que se formulen, mantendrá la memoria institucional durante los cambios de personal, aplicará la lógica y las reglas de negocio específicas de la empresa, respetará los requisitos de gobernanza y los marcos de cumplimiento, aprenderá de los patrones de uso para mejorar con el tiempo y se adaptará a la complejidad del negocio.
Esto se traduce directamente en resultados medibles: toma de decisiones más rápida, reducción de costes operativos, mejora del cumplimiento normativo y la capacidad de identificar oportunidades que la competencia pasa por alto porque su IA carece de contexto.
Dicho de otro modo, es la diferencia entre utilizar soluciones estándar (incluso soluciones de terceros realmente buenas) y crear una solución de IA orientada a los resultados empresariales.
¿Pero no es esto simplemente integración de sistemas?
Los escépticos podrían argumentar que se trata simplemente de la integración de sistemas tradicional con un envoltorio de IA. No entienden la esencia. La integración tradicional mueve datos. La ingeniería de contexto crea comprensión. Es la diferencia entre darle a alguien una tarjeta de biblioteca y darle un asistente de investigación que ha leído todos los libros y sabe exactamente dónde encontrar lo que busca.
Errores comunes que se deben evitar
- La falacia del volcado de datos: Conectar la IA a todas las fuentes de datos disponibles no crea contexto, sino ruido. La ingeniería de contexto requiere una selección inteligente y un filtrado de relevancia.
- La trampa de los silos: Crear sistemas de contexto separados para diferentes departamentos frustra el propósito. La ingeniería de contexto debería crear inteligencia unificada en toda la empresa.
- El error del contexto estático: El contexto empresarial evoluciona constantemente. Los sistemas deben diseñarse para actualizaciones continuas de contexto, no para configuraciones puntuales.
- La seguridad como una idea de último momento: La ingeniería de contexto amplifica tanto las capacidades como los riesgos. La seguridad y la gobernanza deben ser fundamentales, no añadidas.
Preguntas para su equipo de liderazgo
- ¿Quién es responsable de la ingeniería de contexto en su organización? Si la respuesta no está clara, tiene un desafío organizacional antes que uno técnico.
- ¿Qué porcentaje de su contexto empresarial crítico es accesible mediante IA actualmente? La mayoría de las empresas descubren que es inferior al 20%.
- ¿Cómo se mide la calidad del contexto? Sin métricas, no se puede mejorar.
- ¿Cuál es su estrategia de actualización del contexto? Un contexto estático conduce a una IA obsoleta.
- ¿Cómo se adapta la ingeniería de contexto a su marco de gobernanza de la IA? Esto no es opcional en las industrias reguladas.
El camino a seguir
La ingeniería de contexto representa la maduración de la IA empresarial, desde la tecnología experimental hasta la capacidad operativa. No se trata de enseñar a los empleados nuevas formas de interactuar con la IA, sino de construir sistemas de IA que comprendan profundamente su negocio.
La ingeniería de contexto aprovecha las capacidades empresariales existentes: gestión de datos, integración de sistemas, marcos de gobernanza. El reto es orquestar estas capacidades al servicio de la IA en lugar de las aplicaciones tradicionales.
Comience por reunir a sus líderes empresariales y tecnológicos en torno a esta pregunta: “¿Qué contexto transformaría nuestra IA de un asistente inteligente a un socio experto?”. La respuesta guiará su estrategia de ingeniería de contexto.
¿Es “ingeniería de contexto” otra palabra de moda?
Quizás. Pero es útil y capta una necesidad crucial: orquestar todo su ecosistema de información para que la IA sea realmente inteligente en su negocio. En una era donde la ventaja competitiva reside en la velocidad y la calidad de las decisiones, el contexto no solo es el rey… es el reino entero.
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About Shelly Palmer
Author’s note: This is not a sponsored post. I am the author of this article and it expresses my own opinions. I am not, nor is my company, receiving compensation for it. This work was created with the assistance of various generative AI models.
Shelly Palmer is the Professor of Advanced Media in Residence at Syracuse University’s S.I. Newhouse School of Public Communications and CEO of The Palmer Group, a consulting practice that helps Fortune 500 companies with technology, media and marketing. Named LinkedIn’s “Top Voice in Technology,” he covers tech and business for Good Day New York, is a regular commentator on CNN and writes a popular daily business blog. He’s a bestselling author, and the creator of the popular, free online course, Generative AI for Execs. Follow @shellypalmer or visit shellypalmer.com.
