Ingeniería de contexto: por qué ya no basta con saber preguntarle a la IA
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Dos personas abren el mismo Claude, le hacen la misma pregunta y reciben respuestas de calidad muy distinta. No es suerte, ni una tiene una versión mejor que la otra. La diferencia está en algo que casi nadie mira: lo que cada una puso alrededor de la pregunta.
Durante un par de años, la habilidad de moda fue escribir buenos prompts. Hoy el foco se ha movido a otro sitio, y entenderlo no requiere ser técnico. Te lo cuento con ejemplos que puedes copiar mañana mismo, tanto si programas como si no.
¿Qué cambió al pasar de la ingeniería de prompts a la de contexto (y por qué no es solo marketing)?
La ingeniería de prompts consiste en cómo formulas lo que pides: darle un rol al modelo, ponerle ejemplos, pedirle que razone paso a paso. Sigue siendo útil, y si nunca lo has trabajado, empieza por ahí — lo desgranamos en 5 prompts que potencian a un Scrum Master y en 5 prompts de IA para Product Owners.
Pero a mediados de 2025 la conversación cambió. La pregunta dejó de ser "¿cómo le digo esto?" y pasó a ser "¿qué información necesita tener delante para responder bien?". A eso se le llama ingeniería de contexto, y no es un cambio de nombre: los sistemas que trabajan en varios pasos y con herramientas rompieron la idea de que un prompt perfecto basta. El propio equipo de Anthropic la describe como la evolución natural de la ingeniería de prompts.
¿Qué es la ingeniería de contexto, sin tecnicismos?
Ingeniería de contexto es diseñar todo lo que el modelo tiene delante en el momento de responder: las instrucciones, los datos relevantes, el historial de la conversación, las herramientas a las que puede llamar y hasta el formato en el que quieres la respuesta.
La imagen que mejor lo explica es la de un escritorio de trabajo. El modelo trabaja sobre un escritorio finito: solo puede usar lo que hay encima. Si le pones lo justo y necesario, acierta. Si lo dejas vacío, improvisa. Si lo llenas de papeles irrelevantes, se despista. El arte no es tener más información: es poner la correcta encima de la mesa.
Otra forma de verlo: la ingeniería de contexto es como hacer el onboarding de alguien que acaba de entrar. Da igual lo brillante que sea; si le sueltas una instrucción y lo dejas solo, hará algo genérico. Si le das el manual, los accesos, el historial del cliente y el estilo de la casa, rinde desde el primer día. Con la IA es idéntico.
Un ejemplo que lo deja claro: el email al cliente
Imagina que le pides: "Escríbele un email a un cliente para retomar el contacto."
Con eso solo, el resultado es correcto y perfectamente vacío: cortés, genérico, olvidable. No porque el modelo sea flojo, sino porque no le has dado nada con lo que trabajar.
Ahora hazlo otra vez, pero antes pon sobre la mesa:
- Quién es el cliente y en qué punto quedó la relación.
- El último correo que intercambiasteis.
- El tono de tu empresa (cercano, directo, sin tecnicismos).
- La oferta concreta que quieres colocar y una plantilla de cómo firmas.
El mismo modelo, con la misma "inteligencia", te devuelve un borrador casi listo para enviar. No cambiaste la instrucción: cambiaste el contexto. Y esto vale para ventas, soporte, marketing o para redactar una historia de usuario: el patrón es siempre el mismo.
¿Qué es CLAUDE.md y para qué sirve?
En desarrollo, ese "onboarding" tiene un nombre de archivo: CLAUDE.md. Es un fichero de texto en la raíz del proyecto que Claude Code lee automáticamente al empezar, sin que tengas que pegar nada. Es el manual del empleado, hecho archivo.
¿Qué conviene meter dentro?
- Qué es el proyecto y cómo está estructurado.
- Las convenciones que sigues (nombres, estilo, patrones).
- Los comandos del día a día: cómo se arranca, se prueba y se despliega.
- Las decisiones de arquitectura y, sobre todo, lo que no hay que tocar.
Y una regla de oro: que sea breve y vivo, no una novela. Cuando algo cambia, lo actualizas. Cuando el agente tropieza dos veces con lo mismo, lo escribes ahí para que no vuelva a pasar. Así el conocimiento deja de vivir solo en tu cabeza y pasa a un sitio que la IA lee cada vez.
Aquí conecta con una idea que ya hemos tratado. CLAUDE.md le da a la IA el contexto permanente del proyecto; una spec le da el contexto de la tarea concreta. Juntos son la base del Spec-Driven Development, del que hablamos en Specs que la IA convierte en código sin retrabajo y en Given/When/Then y EARS: el idioma común de humanos y agentes. Y explica por qué las specs ganan al vibe coding cuando el proyecto escala: no es disciplina por disciplina, es ingeniería de contexto.
¿Qué es el harness en la IA agéntica?
Hasta aquí, el contexto lo pones tú a mano. En la IA agéntica hay una pieza que lo hace por ti, y conviene conocerla: el harness.
La fórmula que se ha vuelto popular lo resume bien: Agente = Modelo + Harness. El modelo es el cerebro; el harness son las manos y el esqueleto que lo rodea y le permiten actuar en bucle: leer el estado, decidir, llamar a una herramienta, ver el resultado y volver a empezar. Claude Code, sin ir más lejos, es un harness: cientos de miles de líneas de código alrededor del modelo.
¿Qué hace ese harness por ti? Decide qué contexto entra en cada vuelta, ejecuta las herramientas, guarda memoria y, cuando el escritorio se llena, lo compacta para no perder el hilo. Es, literalmente, ingeniería de contexto automatizada y en bucle.
Y trae un cambio de mentalidad que me parece el más valioso. Cuando un agente se equivoca una y otra vez en lo mismo, la reacción instintiva es "regañarle" con otro prompt. La buena práctica es la contraria: no ajustas el prompt, mejoras el harness. Una regla en el CLAUDE.md, una herramienta nueva, una comprobación automática… y ese error deja de ocurrir para siempre. En vez de corregir a mano cada vez, encodes la corrección en el entorno.
Si quieres verlo en la práctica sin escribir código, en Construye tu primer agente de IA sin programar montamos uno paso a paso; y antes de lanzarte, ¿cuándo un agente aporta valor de verdad y cuándo es humo? te ahorra más de un disgusto.
Un segundo caso, fuera del código
Vuelve al email del principio, pero automatizado. Imagina un asistente que te prepara propuestas comerciales. Sin harness, cada vez le explicas quién es el cliente, qué vendes y con qué tono. Con harness, el sistema le da ese contexto solo: accede a tu CRM, a tus plantillas y a los tratos anteriores, y tú te limitas a revisar.
Es exactamente el mismo salto de calidad del email —de genérico a casi listo—, pero sostenido en el tiempo y sin que tú lo alimentes a mano. Ese es el poder de combinar contexto y harness. Hay más ideas de este tipo en 10 tareas que un agente de IA puede automatizar hoy en tu equipo de producto.
¿Cuándo importa de verdad la ingeniería de contexto (y cómo empezar hoy)?
No todo necesita este despliegue. Una regla práctica:
- Para una pregunta suelta y de una sola vez, un buen prompt basta.
- En cuanto hay varios pasos, herramientas o trabajo que se alarga, gana quien diseña el contexto y el harness.
Y para empezar no hace falta nada sofisticado. Elige tu tarea repetitiva más molesta y escríbele su "pack de contexto": quién, qué, con qué tono, con qué ejemplos. Si programas, que sea tu primer CLAUDE.md. Una página. Pequeño. Lo irás afinando solo, a base de usarlo.
Porque generar una respuesta —o código— es fácil; que sea útil es otra cosa, como ya defendíamos en generar código con IA es fácil, crear impacto no tanto. Y el impacto, casi siempre, está en el contexto.
La habilidad que marca la diferencia ya no es encontrar la frase perfecta. Es decidir qué ve el modelo y construir el sistema que se lo da. Del prompt, al contexto, al harness.
¿Cuál es la primera tarea a la que tú le escribirías su pack de contexto? Cuéntamelo — y si te sirven estas reflexiones sobre IA aplicada al trabajo real, las publico cada semana en la newsletter de ITNOVE.
Y si quieres llevar todo esto a tu día a día con Scrum, lo trabajamos con herramientas de IA reales aplicadas al rol en los cursos oficiales Professional Scrum Master con IA (PSM-IA) y Professional Scrum Product Owner con IA (PSPO-IA). Estoy preparando además dos cursos más específicos —uno de Spec-Driven Development y otro de IA agéntica—; para enterarte cuando abran, la newsletter es el sitio.
Etiquetas: IA · Ingeniería de contexto · Prompt engineering · Agentes · Spec-Driven Development