Introducción

La mayoría de los fracasos de IA no son culpa de modelos poco inteligentes, sino de la ausencia de ingeniería de contexto: la información no fue correctamente “escrita, seleccionada, comprimida o aislada”.
Ignorar el contexto equivale a pérdidas económicas reales: desde el fallo del lanzamiento de Bard hasta el “pedido de 260 nuggets”, las empresas están pagando por defectos de memoria.
Alargar el contexto sin criterio solo amplifica el ruido y las superficies de ataque; un enfoque de contexto pequeño pero preciso es la clave para mejorar el rendimiento y la seguridad.
Primero se debe gestionar el contexto, luego hablar de modelos grandes: los beneficios comunes son reducción de costos de entrada en un 80%, incremento de precisión del 15 al 90%, lo que es mucho más rentable que simplemente cambiar por un modelo más grande.

La experiencia empresarial entre 2023 y 2025 demuestra que el fracaso en la aplicación de IA no es debido a modelos poco inteligentes, sino a la ausencia de “ingeniería de contexto”. Google perdió 100 mil millones de dólares en valor de mercado, mientras que las empresas que dominaron esta técnica lograron mejoras del 40 al 90% en rendimiento.

I. Lección de 100 mil millones de dólares: ¿qué sucede cuando la IA “olvida”?

El golpe mortal de Google Bard

En febrero de 2023, Google presentó con gran confianza su chatbot de IA, Bard. Sin embargo, en esta esperada presentación, Bard cometió un error sorprendente.

Cuando se le preguntó sobre los logros del telescopio espacial James Webb, Bard respondió con seguridad: “Ha tomado la primera foto de un exoplaneta”. Aunque la respuesta sonaba correcta, se trataba de un error fatal: de hecho, la primera foto de un exoplaneta fue tomada en 2004 por el Observatorio Europeo Austral, casi 20 años antes del lanzamiento del telescopio Webb.

Este aparente pequeño error provocó una avalancha de consecuencias. Los inversores rápidamente se dieron cuenta que si la IA de Google no puede manejar hechos básicos con precisión, ¿cómo podría funcionar de manera confiable en escenarios comerciales más complejos? Ese mismo día, las acciones de Alphabet (la empresa matriz de Google) cayeron un 9%, con una pérdida de más de 100 mil millones de dólares en valor de mercado. [Fuente: informes de CNN, NPR, Time]

La costosa “desinformación” de Air Canada

A finales de 2023, Jake Moffatt, un pasajero canadiense, necesitaba comprar un billete de avión urgentemente debido al fallecimiento de su abuela. Consultó al asistente de IA de Air Canada, que le dio una respuesta que parecía apropiada: “Puede comprar un billete a precio completo y luego solicitar un reembolso por el descuento de duelo dentro de los 90 días”.

Moffatt siguió el consejo de la IA, pero al solicitar el reembolso le informaron que el descuento por duelo debía solicitarse antes de la compra y no era retroactivo. Resultó que el asistente de IA proporcionó información incorrecta sobre la política.

Este caso terminó en los tribunales. La corte de arbitraje civil de Canadá emitió un fallo histórico: las empresas deben asumir la responsabilidad legal por los consejos erróneos de sus sistemas de IA. Air Canada fue condenada a pagar 812.02 dólares canadienses y se le pidió que actualizara su sistema de IA. [Fuente: informe de casos de desastre de IA de CIO]

La pesadilla de “260 nuggets” de McDonald’s

En junio de 2024, McDonald’s puso fin a su cooperación de tres años con IBM para su sistema de pedidos de IA. Esta decisión fue el resultado de una serie de fracasos absurdos.

El evento más famoso ocurrió en una tienda de McDonald’s con servicio de autoservicio. Un cliente, que solo quería pedir unas pocas piezas de pollo, se encontró con que el sistema de IA “se volvió loco” y empezó a añadir nuggets al pedido indefinidamente. Aunque el cliente gritaba “¡para! ¡para!”, la IA ignoró sus intentos y el pedido final incluyó un total de 260 nuggets de pollo.

Este video se volvió viral en las redes sociales y se convirtió en un clásico ejemplo del fracaso de la IA. McDonald’s tuvo que cerrar más de 100 sistemas de prueba de IA en sus restaurantes, tirando a la basura tres años de inversión en desarrollo. [Fuente: análisis de fracasos empresariales de IA de CIO]

$Gráfico comparativo de tres casos de fracaso$

II. Desentrañando la verdad: No es que la IA sea poco inteligente, sino que el “sistema de memoria” está fallando

Un genio con grave “Alzheimer”

Imagina una escena así: contratas a un asistente élite con un coeficiente intelectual de 180, experto en todos los campos y con habilidades de cálculo excepcionales. Pero hay un problema: sufre una grave pérdida de memoria a corto plazo y olvida lo que habló hace solo unos minutos.

Esta es la realidad de la mayoría de los sistemas de IA empresariales actuales. No carecen de “inteligencia” (capacidad del modelo), sino de una gestión de “memoria” eficaz (ingeniería de contexto).

¿Qué es el “contexto”? Entendámoslo con actas de reuniones

En el trabajo diario humano, el “contexto” está en todas partes. Imagina que participas en una reunión importante de proyecto:

Fondo de la reunión: ¿por qué se convoca esta reunión? (equivalente al aviso del sistema de IA)
Historial: ¿qué se discutió en las reuniones anteriores? (equivalente al historial de conversaciones)
Documentos relevantes: informes, datos, contratos que necesitas consultar (equivalente a la base de conocimiento)
Participantes: roles y permisos de cada uno (equivalente a la definición de herramientas y permisos)
Acta de la reunión: decisiones clave y acciones a seguir (equivalente a un resumen de memoria)

Sin estos “contextos”, hasta el más experto de los especialistas no podrá tomar decisiones correctas. Esta es la raíz del error de Google Bard: le faltaban datos históricos precisos y un mecanismo de verificación de hechos al responder las preguntas.

Las lecciones dolorosas de la industria manufacturera

Según una investigación de Gartner, la industria manufacturera enfrenta desafíos particularmente severos en la aplicación de IA:

Solo el 20% de los proyectos de IA generativa son considerados exitosos
El 85% de los proyectos de IA no alcanzan los objetivos deseados
El 42% de las empresas planea abandonar sus programas de IA para 2025 (la cifra era solo del 17% en 2024)

[Fuente: Informes sobre la IA en la manufactura de Appinventiv y SupplyChainBrain]

¿Por qué son tan altas las tasas de fracaso en la manufactura? La respuesta sigue siendo la ausencia de ingeniería de contexto:

Falta de datos históricos: nuevos sistemas de IA no pueden acceder a datos críticos de producción de sistemas antiguos.
Falta de información en tiempo real: la IA no ve el estado actual de los equipos o los niveles de inventario al tomar decisiones.
Islas de conocimiento: sistemas de IA en diferentes departamentos operan de forma aislada, sin compartir información clave.

III. Ingeniería de contexto: la solución para que la IA tenga “memoria completa”

Equipando a la IA con un “secretario inteligente”

La ingeniería de contexto en esencia es como equipar a tu sistema de IA con un secretario extremadamente competente. Las tareas de este secretario incluyen:

Registrar información importante (Write/escribir)
- Guardar decisiones y conclusiones clave
- Al igual que un secretario organiza las actas de la reunión
Filtrar información relevante (Select/seleccionar)
- Encontrar lo que se necesita entre un mar de información
- Como un secretario que prepara documentos pertinentes
Resumir puntos clave (Compress/comprimir)
- Condensar informes largos en lo esencial
- Al igual que un secretario que produce resúmenes ejecutivos
Coordinar el trabajo del equipo (Isolate/aislar)
- Permitir que diferentes expertos se ocupen de sus respectivas áreas
- Como un secretario que organiza reuniones específicas

Caso real: La transformación sorprendente de una compañía de seguros

La compañía de seguros Five Sigma revolucionó su proceso de reclamaciones al implementar ingeniería de contexto: [Fuente: Estudio de caso de MarkTechPost]

Desafíos previos a la transformación:

El sistema de IA frecuentemente daba consejos de reclamaciones contradictorios a las pólizas.
No podía identificar patrones de fraude porque no tenía acceso a datos históricos de reclamaciones.
Cometía errores frecuentes en el tratamiento de casos complicados.

Después de implementar la ingeniería de contexto:

El sistema puede acceder simultáneamente a: pólizas, historial de reclamaciones, requisitos regulatorios y bases de datos de fraude.
Errores en el procesamiento de reclamaciones reducidos en un 80%
Eficiencia laboral del personal de reclamaciones aumentada en un 25%
Precisión en la suscripción superior al 95%

La clave fue que no cambiaron el modelo de IA, sino que mejoraron la organización y la transmisión de la información.

Revolución de herramientas para desarrolladores de Microsoft

El asistente de programación de IA de Microsoft demostró el poder de la ingeniería de contexto: [Fuente: Blog oficial de Microsoft]

Al integrar la siguiente información contextual:

Historial de proyectos del desarrollador
Normas de codificación del equipo
Documentación técnica relacionada
Relaciones de dependencias en bibliotecas de código

Resultados conseguidos:

Tasa de finalización de tareas de software aumentada en un 26%
Errores de código reducidos en un 65%
Tiempo de incorporación de nuevos empleados reducido en un 55%
Calidad del código mejorada en un 70%

IV. La trampa de contextos extensos: por qué “recordar más” no siempre significa “hacer mejor”

Advertencia del equipo de seguridad de AWS

En 2024, el equipo de investigación de seguridad de AWS descubrió un problema grave: cuando la “memoria” de un sistema de IA se ve sobrecargada, pueden aparecer vulnerabilidades fatales. [Fuente: Análisis técnico de Towards Data Science]

Imagina una situación: tu asistente de IA necesita procesar un informe de 1000 páginas. Teóricamente, el nuevo modelo de IA podría “recordar” todo su contenido. Pero lo que sucede en la realidad es:

Instrucciones importantes al principio son “expulsadas” de la memoria
Usuarios malintencionados pueden “contaminar” la memoria de la IA con información irrelevante
La IA comienza a presentar alucinaciones y toma decisiones basadas en información errónea

Es como si una persona intentara recordar simultáneamente todo un volumen de enciclopedias; ¡demasiada información resulta en caos!

La solución de conducción autónoma de Tesla

El sistema de conducción autónoma total (FSD) de Tesla es una de las implementaciones de ingeniería de contexto más complejas: [Fuente: Página oficial de Tesla, Wikipedia]

48 redes neuronales trabajando juntas
Cada paso en el tiempo genera 1000 tensores diferentes
Procesa flujos de video en tiempo real de 8 cámaras
Ha acumulado más de 1,000 millones de millas recorridas

¿Cómo gestiona Tesla un volumen tan inmenso de información? La respuesta es “filtrado inteligente”:

No toda la información tiene la misma importancia
La información urgente (como la aparición súbita de un peatón) se prioriza
La información histórica se almacena clasificada por su relevancia
Diferentes redes neuronales se encargan de distintos tipos de información

V. Avances recientes de los gigantes: ¿qué aprendieron de la lección de 100 mil millones?

Protocolo de contexto de modelo (MCP) de OpenAI

A finales de 2024, OpenAI lanzó el revolucionario protocolo MCP, solucionando el “problema M×N”: [Fuente: Pluralsight, Microsoft Learn]

Desafíos del enfoque tradicional:

10 modelos de IA × 100 fuentes de datos = 1000 interfaces personalizadas necesarias
Cada interfaz necesita desarrollo y mantenimiento individuales

La solución MCP:

Crear un “lenguaje común” unificado
Cualquier modelo de IA puede acceder a cualquier fuente de datos a través de una interfaz estándar
Reducción de costos de integración en más del 90%

“AI Constitucional” de Anthropic

Anthropic (la empresa detrás de Claude) adoptó un enfoque único: [Fuente: Investigación oficial de Anthropic]

Invitaron a 1000 ciudadanos estadounidenses a ayudar a redactar un “código de conducta” para la IA, asegurando que los sistemas de IA:

Comprendan y respeten los valores humanos
Tomen decisiones éticas en situaciones complejas
Reducir la tasa de aprovechamiento malicioso del 86% al 4.4%

Contexto de millones de Gemini de Google

Google, aprendiendo de los errores de Bard, implementó en Gemini 1.5 Pro: [Fuente: Blog oficial de Google]

Contexto estable de 1 millón de tokens (equivalente a 700,000 palabras en chino)
Procesa simultáneamente audio, video, texto y código
Puede analizar una película completa o cientos de páginas de documentación

Sin embargo, Google reconoce que un contexto más amplio no implica un mejor rendimiento; la clave está en cómo organizar y utilizar esta información.

Enrutamiento inteligente de Azure de Microsoft

Microsoft ofrece múltiples variantes de modelos en Azure AI Foundry: [Fuente: Blog de Microsoft Azure]

GPT-5: 272K contexto, adecuado para razonamientos complejos
GPT-5 mini: optimizado para experiencias en tiempo real
GPT-5 nano: respuesta de ultra-bajo retraso
Los enrutadores inteligentes seleccionan automáticamente el modelo más adecuado, ahorrando un 60% en costos

VI. Colaboración de múltiples agentes: prácticas de Amazon y Walmart

La legión de 750,000 robots de Amazon

El sistema de automatización de almacenes de Amazon muestra el poder de la gestión de contexto a gran escala: [Fuente: Informes oficiales de Amazon, análisis de LinkedIn]

750,000 robots móviles desplegados en 2023
El sistema Sequoia redujo en un 25% el tiempo de procesamiento de pedidos
Ahorro de 30 millones de millas en distancias recorridas gracias a la optimización de rutas
Reducción de 94 millones de libras de emisiones de CO₂
La tasa de daño de paquetes se mantiene por debajo del 0.1%

El secreto del éxito radica en una “gestión de contexto jerárquica”:

Cada robot solo necesita saber su tarea
Los controladores regionales coordinan grupos de robots locales
El sistema de IA central ejerce optimización a nivel global

La revolución de inventarios de IA de Walmart

El sistema de IA desplegado en más de 4700 tiendas de Walmart integra: [Fuente: Noticias oficiales de Walmart, blog de Walmart Tech]

Información contextual multidimensional:

Datos históricos de ventas
Pronósticos meteorológicos (que afectan patrones de compra)
Tendencias macroeconómicas
Datos demográficos locales
Tendencias en redes sociales

Innovación única:

Tecnología patentada de “olvido anómalo”: excluye automáticamente el impacto de eventos únicos (como el acaparamiento durante la pandemia) en las predicciones.
Algoritmo de ajustes dinámicos: ajusta en tiempo real según festividades y promociones.

Resultados:

Aumento del 24% en Q3 de 2023
Optimización de rutas evita 30 millones de millas de conducción innecesaria
Objetivo de lograr 65% de automatización en tiendas para el año fiscal 2026

VII. “IA Humilde” de General Electric: saber lo que no se sabe

La inteligencia de 1.2 millones de gemelos digitales

Entre 2016 y 2017, General Electric (GE) creó más de 1.2 millones de gemelos digitales, generando 600 mil millones de dólares en valor: [Fuente: Emerj, estudio de Microsoft]

Su marco de “IA Humilde” es digno de mención:

Los sistemas de IA pueden reconocer sus límites de capacidad
Cuando se enfrentan a situaciones que exceden su comprensión, cambian automáticamente a modo seguro
Solicitan proactivamente la intervención de expertos humanos

Resultados reales:

Incremento del 20% en la producción de parques eólicos
Prevención de 400 mantenimientos inesperados por año (en el sector aéreo)
Reducción de mantenimientos inesperados en un 30% (a través de mantenimiento predictivo)

Este enfoque evita las consecuencias desastrosas de que la IA “finja entender”.

VIII. Las cuatro tecnologías fundamentales de ingeniería de contexto

Basado en investigaciones de expertos como Phil Schmid, Lance Martin, y prácticas de LangChain y LlamaIndex, la ingeniería de contexto incluye cuatro operaciones clave: [Fuente: philschmid.de, rlancemartin.github.io, blog.langchain.com]

1. Escribir (Write): estableciendo la “memoria a largo plazo” de la IA

Al igual que los humanos escriben diarios y toman notas, los sistemas de IA también necesitan registrar información importante:

Escritura en la conversación:

Borradores temporales (como procesos de cálculo)
Pasos intermedios de reflexión
Planificación de tareas actuales

Escritura persistente:

Resúmenes de preferencias del usuario
Reglas comerciales clave
Registros de decisiones históricas

Aplicaciones como ChatGPT y Cursor utilizan este enfoque para permitir que la IA “aprenda” y “crezca” a través de interacciones continuas con los usuarios.

2. Seleccionar (Select): encontrar la información más necesaria en “este momento”

Imagina que tu asistente necesita preparar un informe; no traería todos los libros de la biblioteca, sino que seleccionaría con precisión los materiales necesarios:

Selección determinista:

Cargar documentos clave específicos (como políticas corporativas)

Selección impulsada por modelos:

Hacer que la IA determine qué información necesita

Selección de búsqueda:

Encontrar contenido relacionado mediante búsqueda por similitud

3. Comprimir (Compress): convertir “Guerra y Paz” en una sola página

Cuando hay demasiada información, necesita ser comprimida inteligentemente:

Resumen automático:

Resumir un correo de 1000 palabras en tres oraciones clave

Clasificación por importancia:

Retener el 20% de información más crítica, cubriendo el 80% del valor

Actualización incremental:

Registrar solo las partes que cambian, en lugar de copiar todo

4. Aislar (Isolate): colaboración coordinada del equipo de expertos

Tareas complejas requieren colaboración entre múltiples expertos de IA:

Descomposición de tareas:

Expertos en análisis financiero manejan números
Expertos legales revisan cumplimiento
Expertos en redacción se encargan del informe final

Aislamiento de información:

Cada experto recibe solo la información relevante
Evita sobrecarga de información y confusión

Integración de resultados:

El principal sistema de IA compila las opiniones de todos los expertos
Toma la decisión final

IX. Retorno de la inversión: por qué la ingeniería de contexto es más rentable que actualizar el modelo

Impresionante relación costo-beneficio

Según datos de la industria, el retorno de inversión en ingeniería de contexto excede con creces el de actualizar modelos: [Fuente: múltiples casos combinados]

Ingeniería de contexto:

Representa el 5% del presupuesto de IA
Genera mejoras del 40 al 90% en rendimiento
Periodo de implementación: 2-3 meses

Actualización de modelos:

Representa el 60-70% del presupuesto de IA
Genera mejoras del 10 al 20% en rendimiento
Periodo de implementación: 6-12 meses

Factura real de una empresa tecnológica

Datos reales de una empresa tecnológica mediana:

Tras implementar ingeniería de contexto, ahorraron 23,000 dólares al mes en costos computacionales
Gracias a la poda contextual, el tamaño de la entrada se redujo en un 80%
Los costos de llamadas a la API se redujeron igual en un 80%
El rendimiento aumentó en 15%

Es como si, a través de una mejor planificación del tráfico, ahorraran en combustible y, además, redujeran el tiempo de viaje.

X. Perspectivas para 2025: dar el paso clave de “demostración” a “producción”

Consenso entre expertos de la industria

“La mayoría de los fracasos de los agentes de IA no son debidos a fallas en los modelos, sino en el contexto”. Este ha devenido en un consenso en la industria.

Cognition (el equipo desarrollador de Devin AI) afirma claramente: “La ingeniería de contexto es la tarea primordial en la construcción de agentes de IA”. [Fuente: blog de cognition.ai]

Tres recomendaciones de acción para empresas

1. Realizar de inmediato un “chequeo de salud del contexto”

Registra los escenarios específicos en los que falla tu sistema de IA:

¿Qué información falta cuando la IA da respuestas erróneas?
¿Dónde hay brechas de información?
¿Qué fuentes de datos tiene el sistema actual disponibles?

2. Seleccionar un piloto de alto valor

No intentes reestructurar todos los sistemas a la vez, elige uno que:

Sea de alta frecuencia de uso
Tenga un costo de fallo significativo
Muestre un claro espacio para mejora

Por ejemplo: servicio al cliente, procesamiento de órdenes, generación de informes.

3. Establecer un mecanismo de colaboración interdepartamental

La ingeniería de contexto requiere:

Departamento de TI: proporcionar soporte técnico
Departamento de negocio: definir requerimientos de información
Equipo de datos: garantizar la calidad de los datos
Equipo de cumplimiento: asegurar la seguridad de la información

Evitar trampas comunes

Trampa 1: Perseguir ciegamente modelos grandes

Idea equivocada: cuanto más grande el modelo, mejor
Enfoque correcto: optimizar el contexto primero, y luego considerar la actualización del modelo

Trampa 2: Más información es mejor

Idea equivocada: proporcionar a la IA toda la información posible
Enfoque correcto: ofrecer información relevante de manera precisa

Trampa 3: Ignorar la calidad de la información

Idea equivocada: cualquier información es suficiente
Enfoque correcto: asegurar que la información sea precisa, actualizada y estructurada

Conclusión: el inicio de una nueva era

El período de 2023-2025 será recordado como el “año de la ingeniería de contexto”. Desde la lección de 100 mil millones de dólares de Google hasta las exitosas prácticas de Tesla, Amazon y Walmart, hemos observado una tendencia clara:

El éxito de la IA ya no depende de un “cerebro más inteligente”, sino de un “sistema de memoria mejor”.

Las empresas que dominan la ingeniería de contexto están obteniendo ventajas competitivas sostenibles:

Aumento significativo de la eficiencia operativa
Mejora notable de la experiencia del cliente
Retornos de inversión exponenciales
Reducción significativa de riesgos y errores

Aquellas empresas que ignoren esta tendencia podrían quedárselo, al igual que las que perdieron la revolución de internet.

Como dijo un líder de la industria: “En la era de la IA, la ingeniería de contexto puede ser la parte más lucrativa de tu inversión en IA”.

Ahora es el momento de revisar tu estrategia de IA. No preguntes “¿Necesitamos una IA más potente?”, sino “¿Cómo hacemos que la IA existente entienda y recuerde mejor la información clave?”.

La respuesta está en la ingeniería de contexto.

Este artículo se basa en casos de prácticas de empresas líderes a nivel internacional entre 2023 y 2025. Todos los datos provienen de informes públicos y divulgaciones oficiales.