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Contextología
Glosario

Context Engineering

La práctica de diseñar, seleccionar y organizar la información que recibe un sistema de IA para que pueda responder o actuar mejor.

Qué es

Context Engineering es la disciplina de diseñar el sistema completo de información que rodea a un modelo de IA: no solo las instrucciones, sino todos los datos, herramientas, memoria y reglas que forman el contexto en el que opera.

Por qué importa

La calidad de un sistema de IA depende directamente de la calidad de su contexto. El mismo modelo puede producir resultados mediocres o excelentes según cómo esté diseñado el sistema que lo rodea.

Cómo se usa

Se aplica al diseñar asistentes, agentes y sistemas de IA para producción. Un sistema de contexto puede incluir:

  • System prompt con instrucciones y límites
  • Base de conocimiento con información del dominio (RAG)
  • Ejemplos de referencia (few-shot)
  • Memoria de conversaciones anteriores
  • Herramientas y APIs disponibles
  • Guardrails y criterios de evaluación

Ejemplo simple

Un chatbot de soporte con solo un prompt básico: mediocre. El mismo chatbot con un system prompt detallado, documentación del producto indexada, herramientas para consultar pedidos y guardrails para escalar casos difíciles: excelente.

La diferencia es Context Engineering.

Errores comunes

  • Confundirlo con Prompt Engineering (que es una parte, no el todo)
  • Diseñar el contexto sin definir primero los criterios de éxito
  • No iterar basándose en fallos reales

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