.@athamzafarooq sobre por qué los PM de IA necesitan pensar más allá de la ingeniería de prompts La mayoría de los PM de IA se centran en la ingeniería de prompts: escribir mejores instrucciones para obtener mejores resultados. Pero eso es solo la mitad de la ecuación. El verdadero desafío es la ingeniería de contexto: ¿cómo te aseguras de que dos usuarios diferentes obtengan respuestas personalizadas y relevantes del mismo LLM? La solución combina múltiples componentes: prompts del sistema, prompts del usuario, memoria de interacciones pasadas e información relevante recuperada a través de RAG. "Akash quiere ir tras el S&P 500. Yo soy otra persona, voy a entrar en cripto. ¿Cómo nos aseguramos de que tú obtienes la información correcta y yo obtengo la información correcta? Ahí es donde la ingeniería de contexto juega un papel." Cuando combinas estos elementos correctamente, pasas de un chatbot genérico a una experiencia de IA personalizada. Lección: La ingeniería de prompts es lo que le dices a un LLM. La ingeniería de contexto es cómo diseñas el conjunto completo de instrucciones—incluyendo memoria, recuperación y personalización—que hace que tu producto de IA sienta que realmente entiende a cada usuario.