La guía sobre Ingeniería de Contexto (Context Engineering) en 2025 para ingenieros de software
Aprende cómo técnicas de context engineering como RAG, tunear el system prompt, búsqueda web y MCP tools se utilizan para conseguir el impacto deseado (os enseño mi proceso de code reviews)
Todos están esperando el próximo salto exponencial. La llegada de GPT-5 mostró que no estamos haciendo mejoras exponenciales ni alcanzando un modelo superinteligente pronto. El salto de una versión a la siguiente es gradual. Los ingenieros que se adelantan no solo están cambiando el modelo de hoy por uno un poco más inteligente de mañana.
El verdadero cuello de botella en el rendimiento de las empresas no es la inteligencia del modelo, sino la calidad del contexto que le das. El avance viene de la ingeniería de contexto: diseñar todo el ecosistema de información para tu IA e integrarlo en tus flujos de trabajo. Deja de esperar una IA más inteligente y comienza a construir los sistemas que te den un salto profesional de 10x hoy.
Las empresas recompensan multiplicadores de fuerza, no codificadores individuales. La ingeniería de contexto te permite automatizar trabajo cognitivo repetitivo, reducir fricciones en las revisiones y asumir resultados que muevan el negocio hacia adelante.
⭐ En este post aprenderás
Por qué la ingeniería de contexto es una habilidad de alto impacto
Las técnicas que hacen que la IA produzca resultados más rápidos y precisos
Cómo aplicar la ingeniería de contexto en flujos de trabajo reales de ingeniería
Cómo convertir los resultados de la ingeniería de contexto en evidencia para promociones
Por qué la ingeniería de contexto es la habilidad en la que enfocarte en tu empresa
Incluso el mejor LLM no tiene conocimiento de la arquitectura de tu empresa, reglas de negocio o cultura de equipo. No conoce tus microservicios, tus estándares de codificación ni el contexto histórico de un hilo de Slack de hace seis meses. Sin esto, su output será genérico y erróneo de formas sutiles.
Imagina esto: llevas tres años en tu empresa y ahora llega un nuevo empleado con mayor IQ. Superarás a este nuevo empleado en su primer día. Entregas más rápido porque conoces los flujos de aprobación y las dependencias ocultas. Previenes regresiones porque recuerdas incidentes pasados y casos límite. Reduces tiempos de ciclo porque sabes exactamente dónde obtener respuestas sin esperar. Navegas dependencias entre equipos porque sabes a quién involucrar y cuándo.
No creas impacto en tu equipo porque eres el ingeniero más inteligente. Creas impacto porque entiendes el dominio del negocio.
Lo mismo aplica para la IA. Un modelo sin contexto es como un nuevo empleado sin onboarding. Dale el mismo entorno en el que operas y se convierte en una extensión de alta velocidad de tu cerebro. Esa es la esencia de la ingeniería de contexto: darle a la IA la misma ventaja interna que tú tienes.
Técnicas de ingeniería de contexto
La ingeniería de contexto no es “solo mejorar los prompts”. Es usar un conjunto de técnicas repetibles para darle a la IA la información correcta, en la estructura correcta, en el momento correcto.
Instrucciones del sistema: roles y personas
Define un rol o persona claro para el modelo antes de que responda. Por ejemplo: “Eres un arquitecto de software principal explicando sistemas orientados a eventos a un ingeniero de nivel medio”. Esto moldea el tono, detalle y perspectiva de la respuesta.
Retrieval Augmented Generation (RAG)
Combina el modelo con fuentes de conocimiento externas que pongas en una base de datos vectorial. Recupera documentos relevantes y dáselos al prompt para que las respuestas sean precisas y actuales.
Patrones de memoria a corto y largo plazo
Usa diferentes alcances de memoria intencionalmente. La memoria a corto plazo es el contexto de la conversación actual. La memoria a largo plazo retiene hechos y preferencias con el tiempo para personalización.
Web Search Grounding
Mejora respuestas con resultados de búsqueda en tiempo real. Pide al modelo buscar información reciente y fundamentar su razonamiento en esos datos.
Prompting
Explora múltiples técnicas de prompting para controlar el output del modelo:
Basado en restricciones y prompts negativos
Capas de prompts y prompts perezosos
Pipelines de prompts y encadenamiento
Zero-shot y few-shot prompting
Herramientas MCP
Extiende capacidades del modelo con herramientas externas, APIs o plugins.
Razonamiento: chain of thought, tree of thought, decomposition
Guía al modelo a razonar paso a paso.
Orquestación de flujos de trabajo
Coordina múltiples agentes o herramientas de IA en secuencia.
Contexto de input/output
Define claramente cómo se estructura el input y cómo debe formatearse el output.
Ejemplo práctico
Manera antigua:
Abrir todos los archivos de un PR, cruzar con backlog y documentos de diseño, confiar en la memoria para estándares de codificación, luego pasar 45 minutos escribiendo comentarios. Cada paso depende de tu habilidad de manejar contexto mentalmente.
Manera nueva (MVP):
Agrego todo el contexto en minutos. Uso un script de Greasemonkey para copiar todos los archivos del PR, descripciones de tickets y documentos relevantes. Esto es un paso de “RAG manual” que tarda menos de dos minutos.
Luego cargo mi prompt: incluye rol (“Staff Engineer”), estándares de codificación, formato de output esperado e instrucciones de razonamiento. Incluyo ejemplos de comentarios de calidad y estándares de codificación inline. También verifico bibliotecas externas contra datos de vulnerabilidad. Este prompt vive en mi biblioteca de prompts, que es mi memoria a largo plazo para revisiones de código.
La IA entrega la revisión en una tabla Markdown. Yo filtro los comentarios de bajo valor, mantengo los de alto valor y agrego los míos. La revisión es más rápida, consistente y deja un historial reutilizable.
Convertir victorias de ingeniería de contexto en evidencia para promociones
Los managers no se preocupan por “usé IA”. Les importa el impacto medible: mayor velocidad, menor riesgo y menos bloqueos entre equipos. Convierte la ingeniería de contexto en prueba.
Recopila métricas antes y después
Guarda enlaces a tu biblioteca de prompts
Videos demo de scripts
Entradas de logs mostrando minutos ahorrados
Construye tu documento de promoción como un caso de estudio: problema, enfoque, resultado medible, artefactos y validaciones de stakeholders.
Escala tu influencia: publica tu vault de contexto internamente, realiza workshops, crea plantillas reutilizables. Añade estos logros a tu evidencia de promoción.
🎯 Conclusión
Elige una tarea aburrida, repetitiva o ambigua esta semana. Diseña un pipeline de contexto, entrega una automatización mínima viable, mide los minutos ahorrados, agrega al log de decisiones y lleva los resultados a tu próximo 1:1.
Si no sabes cómo hacerlo, revisa las secciones 2 y 3 del artículo. Solo necesitas un MVP, como el ejemplo de revisiones de código.
Entrega la automatización, muestra la diferencia y pide más responsabilidad en tu próxima evaluación de desempeño.
