En els darrers anys, el terme prompt engineering s’ha convertit en sinònim d’aprofitar al màxim la intel·ligència artificial generativa. No obstant això, l’experiència real en projectes corporatius demostra que la clau de l’èxit no rau només a formular millors peticions —prompts—, sinó en quelcom molt més profund: el context i la base de coneixement que es proporcionen al model.
Tot i que els sistemes d’IA generativa cada vegada comprenen millor el llenguatge natural, la seva capacitat per oferir respostes útils, fiables i alineades amb el negoci continua limitada per la qualitat, l’estructura i la governança de les dades que reben.
Un model sense un context de dades ben dissenyat —informació organitzada, processos d’integració eficients i polítiques de govern clares— mai no podrà oferir resultats precisos, auditables i estratègics, per molt brillant que sigui el prompt.
En altres paraules: el valor real de la IA generativa no depèn només de com preguntem, sinó del que hi ha darrere de la pregunta. Ha arribat el moment d’anar més enllà del prompt engineering i adoptar una nova disciplina clau per a les empreses: el context engineering.
En aquest article t’expliquem per què i com les companyies pioneres ja estan fent aquest pas per transformar els seus resultats amb IA generativa.
El 2025, la majoria de models d’intel·ligència artificial generativa —Copilot de Microsoft, ChatGPT, Gemini de Google, Grok a X, Claude 4 d’Anthropic, etc.— entenen perfectament el llenguatge natural. En aquest sentit, l’accés a la IA està cada vegada més democratitzat, especialment des del recent llançament dels Prompt Packs d’OpenAI.
És a dir, l’art de formular prompts està perdent pes, mentre que el veritable factor diferencial —i encara poc explotat— és el context engineering: la capacitat de preparar, estructurar i governar les dades que nodreixen la IA perquè pugui respondre amb precisió, rellevància i traçabilitat.
El prompt engineering serveix per definir instruccions que guien el comportament d’un model de llenguatge, però no resol el veritable obstacle que afronten les empreses en adoptar la intel·ligència artificial: la qualitat, l’estructura i la governança del context de dades.
L’experiència demostra que, per molt sofisticat que sigui un prompt, un model sense un context de dades sòlid i fiable no pot generar respostes realment precises, rellevants ni útils per al negoci.
Tot i que ha tingut sentit com a fase inicial d’adopció de la IA generativa, el prompt engineering presenta límits clars i no és suficient per a projectes complexos d’intel·ligència artificial:
Aquests problemes evidencien que un bon prompt no pot compensar un mal context.
A Bismart som experts a avaluar el context de dades de les empreses i a preparar-lo per impulsar la intel·ligència artificial de manera tangible, sense falses promeses.
El context engineering és la disciplina que s’encarrega de preparar, estructurar i governar el context que una intel·ligència artificial necessita per generar respostes precises, rellevants i segures.
Inclou tasques com dissenyar l’arquitectura de la informació, crear i mantenir frameworks d’integració de dades (ETL/ELT), garantir la qualitat i la curació de la informació, i establir un marc sòlid de governança i seguretat que permeti traçabilitat i compliment normatiu.
El creixement del context engineering en relació amb el prompt engineering té una explicació senzilla: mentre els models avancen per entendre instruccions complexes sense necessitat de trucs de redacció, la IA continua sent tan bona com el context que rep.
Per aquest motiu, les empreses líders en l’adopció d’IA generativa ja estan prioritzant projectes de:
En última instància, el prompt engineering evolucionarà fins a convertir-se en una habilitat estàndard, però el context engineering continuarà sent clau per generar valor real amb IA generativa
Com ja hem vist, el Prompt Engineering i el Context Engineering no signifiquen el mateix ni aporten valor de la mateixa manera.
Mentre que el Prompt Engineering se centra en optimitzar com es demana quelcom a al model —l’art de formular la instrucció perfecta—, el Context Engineering fa un pas més enllà: gestiona la informació, les dades i l’entorn que permeten que la resposta sigui realment útil, precisa i alineada amb el coneixement corporatiu.
La taula següent resumeix les principals diferències entre Prompt Engineering i Context Engineering, des del seu propòsit i enfocament fins a les seves limitacions i competències clau.
La qualitat dels resultats de qualsevol model d’intel·ligència artificial depèn directament de la qualitat, la rellevància i l’actualització de les dades que l’alimenten. Abans d’entrenar o implementar solucions d’IA, és essencial garantir que la base de dades estigui preparada, estructurada i correctament governada.
Aquest marc t’ajudarà a avaluar la maduresa de les teves dades abans d’engegar un projecte d’intel·ligència artificial. Inclou les preguntes executives que qualesevol líder s’hauria de fer —des de la traçabilitat i la seguretat fins al cost i la sostenibilitat— i els punts crítics que cal vigilar per evitar errors, biaixos o fuites d’informació.
La taula següent resumeix els factors essencials per preparar dades per a la IA, permetent transformar la dada en coneixement i el coneixement en decisions més intel·ligents i fiables.
Tenir més dades no garanteix millors resultats. El que realment importa és assegurar-ne la rellevància: eliminar duplicats, unificar terminologia i etiquetar de manera coherent perquè la informació sigui clara i utilitzable per la IA.
Disposar de data warehouses, processos d’ETL, integració de sistemes i pipelines automatitzats permet que la IA accedeixi a una base d’informació unificada, consistent i fiable.
Defineix qui és responsable de cada conjunt de dades, com s’actualitza i sota quines polítiques de retenció i seguretat. Això és especialment crític quan la IA treballa amb informació sensible o regulada.
Decideix què ha de recordar el model, durant quant temps i com es neteja aquesta memòria. Una gestió inadequada pot comprometre tant la confidencialitat com la precisió de les respostes.
Eines com la RAG (Retrieval Augmented Generation) i les bases vectorials permeten que el model recuperi informació rellevant en temps real, evitant sobrecarregar-lo amb dades innecessàries i mantenint-ne l’agilitat.
Una institució financera va redissenyar els seus pipelines de dades per alimentar els seus models d’IA generativa. El nou enfocament va incloure una arquitectura governada, integració en temps real i control de la qualitat de les dades.
El resultat va ser una reducció del 60% en la latència, un 40 % menys de costos d’infraestructura i un entorn més segur i auditable, capaç de complir amb les regulacions financeres.
Una empresa global de serveis financers va reforçar la seva estratègia de governança de dades per a projectes d’IA i analítica avançada.
Va consolidar les llicències de dades, va crear mètriques de qualitat estandarditzades i va unificar la visibilitat sobre els actius d’informació.
Gràcies a això, va millorar l’agilitat en el reporting, el control sobre els proveïdors de dades i la capacitat de respondre amb seguretat als canvis regulatoris.
Un retailer internacional va descobrir que el seu sistema recomanador feia servir menys de la meitat de la informació disponible perquè els seus catàlegs de dades eren inconsistents.
Després de reorganitzar, etiquetar i enriquir les dades de producte, el motor generatiu va poder accedir a un context més complet i fiable, aconseguint recomanacions més precises i rellevants per als seus clients.
Un banc de primer nivell va crear una plataforma centralitzada d’IA generativa amb mecanismes de governança, controls de biaix, gestió de dades sensibles i traçabilitat de respostes.
Això va permetre desplegar aplicacions generatives a gran escala, donar suport a múltiples unitats de negoci i mantenir la confiança i el compliment normatiu.
Una empresa de serveis legals que rebia unes 13.000 notificacions i documents no estructurats al mes necessitava reduir el temps dedicat a la lectura i gestió de la informació.
Bismart va dissenyar un cercador intel·ligent basat en RAG (Retrieval-Augmented Generation) que:
L’impacte: reducció dràstica de les tasques administratives, més velocitat en la presa de decisions legals i millor aprofitament del coneixement intern.
El retorn de la inversió en projectes d’intel·ligència artificial generativa depèn molt menys de com es dissenyen els prompts i molt més de la qualitat del context que alimenta el model.
Quan una organització inverteix en estructurar, curar i governar les seves dades, obté beneficis tangibles:
És la disciplina que consisteix a preparar, estructurar i governar el context de dades que necessita una intel·ligència artificial per funcionar de manera precisa, segura i alineada amb els objectius del negoci. Inclou l’organització de la informació, la definició de regles, la gestió de la memòria i l’aplicació de polítiques de governança.
Perquè els models d’IA cada vegada comprenen millor el llenguatge natural i necessiten menys trucs de redacció per interpretar les instruccions. En canvi, la qualitat de les respostes dependrà sobretot de disposar de dades fiables, rellevants i ben estructurades.
Dades integrades, actualitzades i d’alta qualitat, organitzades de manera que siguin fàcils de recuperar i alineades amb els processos de negoci. Això implica comptar amb arquitectures de dades sòlides, terminologia normalitzada i polítiques de manteniment i seguretat.
Implementant una estratègia de context engineering: dissenyar pipelines d’integració, estructurar l’emmagatzematge de dades, aplicar processos de curació i qualitat, definir polítiques de memòria i governança, i assegurar que la informació sigui auditada i fiable.
Ben aviat, la IA generativa deixarà de ser un joc de “qui fa el millor prompt”. El futur —i la veritable avantatge competitiva— estarà en qui dissenya i manté el millor context.
Les empreses que tractin les seves dades com un actiu estratègic, amb arquitectures robustes i una governança de dades sòlida, obtindran respostes més precises, auditables i valuoses per al seu negoci.
A mesura que el prompt engineering es normalitzi com una capacitat bàsica, el context engineering continuarà sent la clau competitiva que permetrà a les empreses diferenciar-se amb intel·ligència artificial generativa.
A Bismart ajudem les empreses a avaluar, estructurar i governar les seves dades perquè la intel·ligència artificial generi resultats reals, auditables i alineats amb el negoci.