.@athamzafarooq sobre por qué la ingeniería del 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 alto riesgo en criptomonedas. ¿Cómo puede un mismo LLM dar a ambos usuarios consejos relevantes? La ingeniería del contexto soluciona esto superponiendo múltiples fuentes de información: prompts del sistema, prompts de usuario, memoria a largo plazo de interacciones pasadas y datos relevantes extraídos de RAG. "La ingeniería rápida es lo que le dices a un LLM. La ingeniería de contexto es cómo diseñas las instrucciones para tu LLM. Esa es la ventaja de tener conocimientos de ingeniería del contexto, porque hace que todo tu ecosistema baile." El ajuste fino funciona de forma diferente: es adaptación de tareas. Entrenas el LLM con miles de ejemplos para especializarlo en resultados específicos, como generar código en Python o entender vocabulario de la industria farmacéutica. Lección: La ingeniería de contexto es ahora más importante que la ingeniería de prompts porque los productos modernos de IA requieren personalización a gran escala. Necesitas orquestar memoria, recuperación y prompts simultáneamente para entregar respuestas relevantes a cada usuario.