.@athamzafarooq sobre por qué la ingeniería de contexto es ahora más crítica que 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 solo funciona para respuestas genéricas. En el momento en que necesitas personalización, la ingeniería de prompts se desmorona. Considera un agente financiero. Un usuario quiere inversiones conservadoras en el S&P 500. Otro quiere operaciones de criptomonedas de alto riesgo. ¿Cómo puede el mismo LLM dar a ambos usuarios consejos relevantes? La ingeniería de contexto resuelve esto al superponer múltiples fuentes de información: prompts del sistema, prompts del usuario, memoria a largo plazo de interacciones pasadas y datos relevantes extraídos de RAG. "La ingeniería de prompts es lo que le dices a un LLM. La ingeniería de contexto es cómo diseñas las instrucciones para tu LLM. Esa es la belleza de tener el conocimiento de la ingeniería de contexto porque hace que todo tu ecosistema funcione en armonía." El ajuste fino funciona de manera diferente: es adaptación a tareas. Entrenas al LLM con miles de ejemplos para especializarlo en salidas específicas, como generar código Python o entender el vocabulario de la industria farmacéutica. Lección: La ingeniería de contexto es ahora más importante que la ingeniería de prompts porque los productos de IA modernos requieren personalización a gran escala. Necesitas orquestar memoria, recuperación y prompts simultáneamente para ofrecer respuestas relevantes a cada usuario.