El auge -y los límites- de la «caja mágica» de GenAI

El auge de la IA generativa (GenAI) en 2023 marcó el comienzo de una nueva era de optimismo. Startups, corporaciones e incluso usuarios ocasionales imaginaron un mundo donde la IA proporcionaría contenido, código o información al instante.

por Andrey Leskov

Entre bastidores, los líderes apostaron fuertemente por soluciones listas para usar, asumiendo que las indicaciones inteligentes o las conexiones con datos internos producirían resultados transformadores para el negocio. Pero a medida que el entusiasmo inicial se desvanece y nos acercamos a 2025, queda claro: la GenAI no es una caja mágica. Los verdaderos avances requieren más que consultas inteligentes o información sin procesar: exigen un contexto real.

Aparecen las grietas: Por qué la ingeniería rápida y el RAG no son suficientes

Desde el principio, la “ingeniería de indicaciones” se convirtió en la habilidad indispensable: la capacidad de extraer las mejores respuestas de los grandes modelos de lenguaje (LLM) mediante instrucciones detalladas. Si bien esto generó mejoras incrementales, los equipos pronto se toparon con serias limitaciones. Por muy ingeniosa que sea la indicación, la IA no puede producir resultados útiles si carece de los detalles, matices y la experiencia práctica cruciales que impulsan el valor empresarial.

La Generación Aumentada por Recuperación (RAG) prometía cerrar esa brecha, buscando automáticamente en las bases de conocimiento y alimentando el modelo con nuevos datos. Pero, al igual que una búsqueda fallida en Google, la RAG solo es eficaz en función de lo que se almacena y se muestra. Con demasiada frecuencia, la RAG proporciona información irrelevante, obsoleta o genérica, oculta tras bambalinas, con escasa transparencia y control para el usuario.

¿La principal debilidad compartida? Ambos enfoques pasan por alto una verdad incómoda: «Basura entra, basura sale». Sin un contexto de alta calidad y bien cuidado, incluso la IA más sofisticada fracasa.

El ingrediente que falta: el contexto es el rey

¿Qué impulsa realmente una IA eficaz en las empresas? El contexto: ese que suele estar en la mente de miembros experimentados del equipo, enterrado en hilos de Slack o que nunca se documenta. La mayor parte del conocimiento que permite el buen funcionamiento de una organización no se encuentra en wikis públicas ni en bases de datos estáticas. Las sutilezas de las relaciones con los clientes, las peculiaridades de los productos o las prioridades en constante cambio son invisibles para las máquinas a menos que los equipos las identifiquen y estructuren explícitamente.

Piense en implementar un LLM como la incorporación de un becario brillante pero desorientado: no esperaría éxito sin la orientación, la mentoría y el acceso al conocimiento organizacional vivo adecuados. Sin embargo, ese ha sido el enfoque predeterminado para la mayoría de las implementaciones de GenAI hasta la fecha.

Más allá de la gestión del conocimiento: definición de ingeniería de contexto

La gestión del conocimiento tradicional evoca imágenes de wikis densas y sin uso, y procesos burocráticos, un anatema para las startups en rápida evolución. Pero la era de la IA exige una nueva disciplina que capture el contexto crítico y cambiante del trabajo real y lo haga accesible a las máquinas.

La ingeniería de contexto es esta evolución práctica. Formalmente, consiste en el diseño, la selección y la entrega intencional de información de alta calidad, relevante y específica para cada tarea, estructurada para que los sistemas de IA puedan razonar con mayor eficacia y producir resultados precisos y alineados con el negocio. Como la definen los investigadores de Anthropic , la ingeniería de contexto es «el conjunto de estrategias para seleccionar y mantener el conjunto óptimo de tokens (información) durante la inferencia LLM».

Esta disciplina va más allá de la simple redacción de documentos o la creación de plantillas de indicaciones. Implica identificar el conocimiento más relevante para un caso de uso determinado, sacarlo a la luz y estructurarlo continuamente, y garantizar que la IA tenga acceso al contexto exacto necesario —ni más ni menos— en el momento preciso. Es, como algunos la han descrito, «el delicado arte y la ciencia de llenar la ventana de contexto con la información precisa para el siguiente paso» .

Ingeniería de contexto en la práctica: impacto en el mundo real

Los equipos con visión de futuro ya están obteniendo resultados extraordinarios al poner en práctica la ingeniería de contexto.

Por ejemplo, en Etsy, se desarrolló un sistema de incorporación asistido por IA para nuevos empleados con el fin de responder preguntas sobre las políticas de viajes y entretenimiento (T&E) de la empresa. En lugar de perfeccionar un modelo de lenguaje extenso, el equipo utilizó la ingeniería de contexto para alimentar el modelo con documentos relevantes. Al integrar los documentos de la política de T&E y utilizar la generación aumentada por recuperación, el sistema pudo responder preguntas con gran precisión. Sin embargo, descubrieron que algunas indicaciones provocaban alucinaciones. Para mitigar esto, emplearon técnicas adicionales de ingeniería de contexto , como solicitar al modelo que citara sus fuentes y utilizar la incitación por cadena de pensamiento para mejorar la fiabilidad de las respuestas.

Otro ejemplo proviene de equipos que adoptan enfoques visuales y colaborativos para el diseño de flujos de trabajo de IA. En lugar de depender de interfaces de chat lineales, estos equipos utilizan lienzos compartidos para seleccionar la información adecuada para sus modelos, organizando indicaciones, datos e información de proyectos anteriores en un único espacio de trabajo navegable. Al mapear visualmente su pensamiento y estructurar el contexto antes de interactuar con la IA, los equipos reducen la redundancia, mejoran la precisión y fortalecen la alineación. Esto transforma las interacciones de IA de intercambios aislados a un proceso compartido de razonamiento, donde el contexto humano y la inteligencia artificial evolucionan juntos.

Por qué es importante la ingeniería de contexto para empresas emergentes y grandes empresas

Para las startups donde la velocidad es fundamental, la ingeniería de contexto ofrece una alternativa ligera y flexible a la gestión tradicional del conocimiento. Se trata de seleccionar lo que importa ahora y alimentarlo a la IA en cada punto de contacto, sin necesidad de documentación enciclopédica. Para las empresas, la ingeniería de contexto se convierte en el nexo entre los silos, garantizando que los sistemas basados ​​en IA comprendan los matices de cada departamento o proyecto.

En definitiva, la ingeniería de contexto reduce la brecha entre el potencial bruto de la IA y la productividad práctica. Es un factor diferenciador competitivo, no solo en la adopción de la IA, sino también en cómo los equipos capturan, desarrollan y comparten la información que define su ventaja competitiva.

El camino a seguir: No persigas la caja mágica: diseña tu contexto

La ola de GenAI ha demostrado que los modelos potentes por sí solos no son suficientes. A medida que el acceso a los LLM de vanguardia se vuelve más común, el verdadero diferenciador es el contexto: los flujos de conocimiento, las prioridades y las perspectivas tácitas que impulsan su negocio día a día.

Los equipos ganadores dejarán de perseguir la ilusión de obtener respuestas de IA con un solo clic. En su lugar, invertirán en ingeniería de contexto: estructurar y mantener el entorno de información que su IA necesita para tener éxito.

En la era de la IA ubicua, el contexto es clave. No te limites a impulsar el futuro. Diséñalo.

Fuente: https://technode.global/2025/10/13/the-rise-and-limits-of-genais-magic-box/