.@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 reto es la ingeniería de contexto: ¿cómo te aseguras de que dos usuarios diferentes reciban respuestas personalizadas y relevantes del mismo LLM? La solución superpone múltiples componentes: prompts del sistema, prompts de usuario, memoria de interacciones pasadas e información relevante recuperada mediante RAG. "Akash quiere ir a por S&P 500. Soy otra persona, voy a dedicarme al mundo cripto. ¿Cómo nos aseguramos de que tú recibas la información correcta y yo la información correcta? Ahí es donde la ingeniería del contexto juega un papel." Cuando combinas bien estos elementos, pasas de un chatbot genérico a una experiencia de IA personalizada. Lección: La ingeniería de prompts es lo que se le enseña 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 parezca que realmente entiende a cada usuario.