En los últimos años, el término prompt engineering se ha convertido en sinónimo de aprovechar al máximo la inteligencia artificial generativa. Sin embargo, la experiencia real en proyectos corporativos demuestra que la clave del éxito no está solo en formular mejores peticiones —prompts—, sino en algo mucho más profundo: el contexto y la base de conocimiento que se proporciona al modelo.
Aunque los sistemas de IA generativa comprenden cada vez mejor el lenguaje natural, su capacidad para ofrecer respuestas útiles, fiables y alineadas con el negocio sigue limitada por la calidad, la estructura y la gobernanza de los datos que reciben.
Un modelo sin un contexto de datos bien diseñado —información organizada, procesos de integración eficientes y políticas de gobierno claras— nunca podrá ofrecer resultados precisos, auditables y estratégicos, por muy brillante que sea el prompt.
La era de “aprender a preguntar a la IA” está llegando a su fin. A partir de ahora, el verdadero valor diferencial estará en quién sea capaz de construir el mejor contexto para la IA. En este sentido, ha llegado el momento de ir más allá del prompt engineering y adoptar una nueva disciplina clave para las empresas: el context engineering.
En este artículo te contamos por qué y cómo las compañías pioneras ya están dando este paso para transformar sus resultados con IA generativa.
En 2025, la mayoría de modelos de inteligencia artificial generativa —Copilot en Microsoft, ChatGPT, Gemini en Google, Grok en X, Claude 4 en Anthropic, etc.—entienden perfectamente el lenguaje natural. En este sentido, el acceso a la IA está cada vez más democratizado, especialmente desde el reciente lanzamiento de los Prompt Packs de OpenAI.
Es decir, el arte de formular prompts está perdiendo peso, mientras que el verdadero factor diferencial —y aún poco explotado— es el context engineering: la capacidad de preparar, estructurar y gobernar los datos que nutren a la IA para que pueda responder con precisión, relevancia y trazabilidad.
El prompt engineering sirve para definir instrucciones que guíen el comportamiento de un modelo de lenguaje, pero no soluciona el verdadero obstáculo que enfrentan las empresas al adoptar inteligencia artificial: la calidad, estructura y gobernanza del contexto de datos.
La experiencia demuestra que, por muy sofisticado que sea un prompt, un modelo sin un contexto de datos sólido y fiable no puede generar respuestas realmente precisas, relevantes ni útiles para el negocio.
Si bien ha tenido sentido como fase inicial de adopción de la IA Generativa, el prompt engineering presenta límites claros y no es suficiente para proyectos complejos de inteligencia artificial:
“Más datos es mejor”: Sin curación, normalización y control de calidad, el volumen de información solo añade ruido y sesgo, dificultando que la IA genere respuestas útiles y fiables.
Confiar en la memoria mágica del modelo: Es fundamental definir qué debe recordar, durante cuánto tiempo y bajo qué políticas de gobernanza. Sin un control explícito, la memoria del modelo de IA puede volverse opaca, incoherente y poco confiable para entornos empresariales donde la trazabilidad y la seguridad son críticas.
Suponer que la integración es automática. Los sistemas corporativos son heterogéneos y requieren procesos de ETL, normalización y modelado para ofrecer un contexto consistente y de calidad al modelo.
Aceptar respuestas sin trazabilidad. En un entorno de negocio, toda decisión crítica exige saber qué fuente respalda el resultado que genera la IA y cómo llegó a esa conclusión.
Delegar todo en TI. El contexto es un activo estratégico. TI habilita la tecnología, pero la definición de qué datos, cómo gobernarlos y cómo alinearlos con la estrategia debe ser liderada por negocio y dirección.
Estos problemas evidencian que un buen prompt no puede compensar un mal contexto.
En Bismart somos expertos en evalúar el contexto de datos de las empresas, así como a prepararlos para impulsar la inteligencia artificial de forma tangible, sin falsas promesas.
El context engineering es la disciplina que se ocupa de preparar, estructurar y gobernar el contexto que una inteligencia artificial necesita para generar respuestas precisas, relevantes y seguras.
Incluye tareas como diseñar la arquitectura de la información, crear y mantener frameworks de integración de datos (ETL/ELT), garantizar la calidad y la curación de la información, y establecer un marco sólido de gobernanza y seguridad que permita trazabilidad y cumplimiento normativo.
Su auge frente al prompt engineering tiene una explicación sencilla: mientras los modelos avanzan para entender instrucciones complejas sin necesidad de trucos de redacción, la IA sigue siendo tan buena como el contexto que recibe.
Por esta razón, las empresas líderes en adopción de IA generativa ya están priorizando proyectos de:
En última instancia, el prompt engineering evolucionará hacia una habilidad estándar, pero el context engineering seguirá siendo clave para generar valor real con IA generativa.
Como ya hemos observado, Prompt Engineering y Context Engineering no significan lo mismo ni aportan valor de la misma forma.
Mientras el Prompt Engineering se centra en optimizar cómo pedimos algo al modelo —el arte de formular la instrucción perfecta—, el Context Engineering da un paso más allá: gestiona la información, los datos y el entorno que permiten que la respuesta sea realmente útil, precisa y alineada con el conocimiento corporativo.
La siguiente tabla resume las principales diferencias entre Prompt Engineering y Context Engineering, desde su propósito y enfoque hasta sus limitaciones y competencias clave.
La calidad de los resultados de cualquier modelo de inteligencia artificial depende directamente de la calidad, relevancia y actualización de los datos que lo alimentan. Antes de entrenar o implementar soluciones de IA, es esencial garantizar que la base de datos esté preparada, estructurada y gobernada correctamente.
Este marco te ayudará a evaluar la madurez de tus datos antes de embarcarte en un proyecto de inteligencia artificial. Incluye las preguntas ejecutivas que todo líder debería hacerse —desde la trazabilidad y la seguridad hasta el coste y la sostenibilidad— y los puntos críticos que conviene vigilar para evitar errores, sesgos o fugas de información.
La siguiente tabla resume los factores esenciales para preparar datos para IA, permitiendo transformar el dato en conocimiento y el conocimiento en decisiones más inteligentes y confiables.
Tener más datos no garantiza mejores resultados. Lo importante es asegurar la relevancia: eliminar duplicados, unificar terminología y etiquetar de manera coherente para que la información sea clara y utilizable por la IA.
Contar con data warehouses, procesos de ETL, integración de sistemas y pipelines automatizados permite que la IA acceda a una base de información unificada, consistente y confiable.
Define quién es responsable de cada conjunto de datos, cómo se actualiza y bajo qué políticas de retención y seguridad. Esto resulta especialmente crítico cuando la IA trabaja con información sensible o regulada.
Decide qué debe recordar el modelo, durante cuánto tiempo y cómo se limpia esa memoria. Una gestión inadecuada puede comprometer tanto la confidencialidad como la precisión de las respuestas.
Herramientas como la RAG (Generación Aumentada de Recuperación) y las bases vectoriales permiten que el modelo recupere información relevante en tiempo real, evitando sobrecargarlo con datos innecesarios y manteniendo su agilidad.
Una institución financiera rediseñó sus pipelines de datos para alimentar sus modelos de IA generativa. El nuevo enfoque incluyó arquitectura gobernada, integración en tiempo real y control de la calidad de datos.
El resultado fue una reducción del 60% en la latencia, un 40% menos de costes de infraestructura y un entorno más seguro y auditable para cumplir con regulaciones financieras.
Una empresa global de servicios financieros reforzó su estrategia de gobernanza de datos para proyectos de IA y analítica avanzada.
Consolidó licencias de datos, creó métricas de calidad estandarizadas y unificó la visibilidad sobre activos de información.
Gracias a ello, mejoró la agilidad en reporting, el control sobre proveedores de datos y la capacidad de responder a cambios regulatorios con seguridad.
Un retailer internacional descubrió que su sistema recomendador usaba menos de la mitad de la información disponible porque sus catálogos de datos eran inconsistentes.
Tras reorganizar, etiquetar y enriquecer los datos de producto, el motor generativo pudo acceder a un contexto más completo y fiable, logrando recomendaciones más precisas y relevantes para sus clientes.
Un banco de primer nivel creó una plataforma centralizada de IA generativa con mecanismos de gobernanza, controles de sesgo, gestión de datos sensibles y trazabilidad de respuestas.
Esto permitió desplegar aplicaciones generativas a gran escala, apoyar múltiples unidades de negocio y mantener la confianza y el cumplimiento normativo.
Una empresa de servicios legales que recibía unas 13.000 notificaciones y documentos desestructurados al mes necesitaba reducir el tiempo invertido en lectura y gestión de la información.
Bismart diseñó un buscador inteligente basado en RAG (Retrieval-Augmented Generation) que:
El retorno de la inversión en proyectos de inteligencia artificial generativa depende mucho menos de cómo se diseñan los prompts y mucho más de la calidad del contexto que alimenta al modelo.
Cuando una organización invierte en estructurar, curar y gobernar sus datos, obtiene beneficios tangibles:
Es la disciplina que consiste en preparar, estructurar y gobernar el contexto de datos que necesita una inteligencia artificial para funcionar de forma precisa, segura y alineada con los objetivos del negocio. Incluye la organización de la información, la definición de reglas, la gestión de la memoria y la aplicación de políticas de gobernanza.
Porque los modelos de IA comprenden cada vez mejor el lenguaje natural y necesitan menos trucos de redacción para interpretar instrucciones. En cambio, la calidad de las respuestas dependerá principalmente de tener acceso a datos fiables, relevantes y bien estructurados.
Datos integrados, actualizados y de alta calidad, organizados de forma que sean fáciles de recuperar y estén alineados con los procesos de negocio. Esto implica contar con arquitecturas de datos sólidas, terminología normalizada y políticas de mantenimiento y seguridad.
Implementando una estrategia de context engineering: diseñar pipelines de integración, estructurar el almacenamiento de datos, aplicar procesos de curación y calidad, definir políticas de memoria y gobernanza, y asegurar que la información sea auditada y confiable.
Pronto, la IA generativa dejará de ser un juego de “quién hace el mejor prompt”. El futuro —y la ventaja competitiva real— estará en quién diseña y mantiene el mejor contexto.
Las empresas que traten sus datos como un activo estratégico, con arquitecturas robustas y una data governance sólida, obtendrán respuestas más precisas, auditables y valiosas para su negocio.
A medida que el prompt engineering se normalice como una capacidad básica, el context engineering permanecerá como la clave competitiva que permitirá a las empresas diferenciarse con IA generativa.
En Bismart ayudamos a las empresas a evaluar, estructurar y gobernar sus datos para que la inteligencia artificial genere resultados reales, auditables y alineados con el negocio.