¿Funciona la ingeniería de contexto en marketing?

Ingeniería de prompts y programación de vibra. Dos términos que se mencionan mucho en línea. Uno es donde formulas tus preguntas de manera que obtengas la respuesta perfecta de los modelos de IA. El otro permite a las personas, principalmente no desarrolladores, crear funciones sin escribir una sola línea de código.

Ahora, tenemos un tercero en la mezcla – ingeniería de contexto.

La ingeniería de contexto es el superconjunto de la ingeniería de prompts. Una metodología donde construyes sistemas para modelos de lenguaje grandes (LLMs) que proporcionan a tus agentes de IA la información y herramientas correctas, en el formato adecuado, para que puedan completar una tarea.

No importa qué tan compleja pueda ser.

Como la ingeniería de contexto funciona sincronizando datos, memoria, herramientas e intención del usuario, es una forma segura de obtener resultados que realmente importan, y cuanto mejor sea la calidad del contexto, mejor será el rendimiento. Actualmente, se está utilizando para crear asistentes de codificación de IA y chatbots de servicio que aceleran el desarrollo de productos y el servicio al cliente.

Pero ¿qué hay de la ingeniería de contexto en marketing – cómo funciona? En este artículo, encontrarás las respuestas a esta pregunta y aprenderás cómo los mercadólogos pueden usarla para reducir la carga de trabajo y lograr la personalización a escala.

¿Qué Es La Ingeniería De Contexto?

Aunque relativamente nueva, la ingeniería de contexto está arraigada en los principios de gestión del flujo de información para sistemas de IA. No es más que la práctica de alimentar un modelo de IA con todo lo que necesita, ya sean datos, herramientas o instrucciones, para que pueda hacer su trabajo de manera confiable, cada vez.

Aquí hay un tweet de Andrej Karpathy, un ex miembro del equipo fundador de OpenAI, sobre la naturaleza de la ingeniería de contexto:

"La gente asocia los prompts con breves descripciones de tareas que le darías a un LLM en su uso diario. Cuando en cada aplicación LLM de nivel industrial, la ingeniería de contexto es el arte delicado y la ciencia de llenar la ventana de contexto con la información precisa para el siguiente paso."

No es nada como la ingeniería de prompts, donde escribirías un comando. Después de todo, un solo prompt solo puede llevarte hasta cierto punto. Porque, ¿qué sucede cuando la IA necesita recordar conversaciones pasadas, extraer datos de usuarios, resumir discusiones anteriores y luego escribir un correo electrónico personalizado a un usuario?

¿No en partes, sino en un solo flujo de trabajo?

Para eso está construida la ingeniería de contexto. Cambia la narrativa de diseños centrados en prompts hacia sistemas holísticos que proporcionan a los modelos LLM un "cerebro externo" – completo con contexto estructurado, registros de conversación, almacenes de documentos, APIs y datos en tiempo real.

¿Cómo funciona la ingeniería de contexto?

Comencemos con lo que significa el "contexto" en la ingeniería de contexto. El contexto es todo lo que los modelos de IA consultan antes de generar una salida. Y no son solo las consultas del usuario; también incluye prompts del sistema sobre cómo debe comportarse el agente, junto con registros de interacción del usuario, datos recuperados bajo demanda y las herramientas que el modelo puede usar.

Con el contexto adecuado, un LLM sin estado se transforma en un agente que parece que "recuerda", "comprende" y "actúa" según tus indicaciones.

Dicho esto, estos son los componentes esenciales del "contexto" en la ingeniería de contexto:

• Prompt del sistema: Define el rol, las reglas y la voz del agente ("Eres un asistente de marketing...").
• Prompt del usuario: La solicitud o tarea inmediata del usuario.
• Memoria a corto plazo: Un resumen o historial de la conversación actual.
• Memoria a largo plazo: Preferencias del usuario, archivos de proyectos e historiales de conversaciones pasadas almacenados en una base de conocimiento externa.
• Generación Aumentada por Recuperación (RAG): Recuperación dinámica de documentos externos, bases de datos o APIs para proporcionar datos actualizados.
• Herramientas y definiciones disponibles: Un catálogo de funciones llamables (APIs, ejecutores de código, analizadores de documentos) con nombres y descripciones.
• Salida estructurada: Formatos predefinidos (JSON, tablas o plantillas markdown) que guían la forma de respuesta del modelo.
• Metadatos: Indicadores contextuales como marcas de tiempo, ubicación del usuario o tipo de dispositivo.

Así es como estos elementos se unen. Primero, el prompt del sistema instruye al asistente de IA sobre cómo debe comportarse. Luego, el usuario hace una pregunta. Esto inicia un proceso de recuperación de datos que obtiene información relevante, mientras que la memoria proporciona tanto el resumen de la conversación actual como las preferencias anteriores del usuario.

También tenemos el catálogo de herramientas en espera. Por ejemplo, APIs para enviar correos electrónicos, bases de datos para consultar registros de clientes o analizadores para extraer contenido PDF.

Todos estos componentes se fusionan en un "paquete de contexto" que el modelo consume en una sola llamada. El LLM procesa todo — historial de conversación, datos externos e instrucciones de herramientas — como un todo unificado. Luego produce una salida que se alinea perfectamente con el esquema definido, ya sea un borrador de correo electrónico de marketing o una tabla resumen de productos.

Una vez que genera una respuesta, se activa un ciclo de retroalimentación. Si la respuesta necesita ajustes, puedes refinar los componentes del contexto. Con el tiempo, este ajuste iterativo asegura que cada paquete de contexto se vuelva más preciso y ajustado a las necesidades del usuario.

Entonces, ¿por qué importa la ingeniería de contexto hoy en día?

Los LLMs, como los conocemos, realmente no conservan nada de una interacción a la siguiente. Casi siempre comienzan cada nueva conversación sin memoria de eventos pasados.

Una IA agéntica no puede navegar quién es el usuario o qué demanda la tarea sin un marco claro para proporcionar contexto relevante. En cambio, se desvía del tema, recicla errores o simplemente adivina. La ingeniería de contexto llena estos vacíos al ensamblar todo lo que el modelo necesita en una única unidad bien estructurada.

Con los paquetes de contexto, eliminas las cuatro fallas principales asociadas con los LLMs: alucinaciones, falta de estado, respuestas genéricas y respuestas desactualizadas.

• Alucinaciones ya que las salidas se basan en datos reales.
• Falta de estado al construir sistemas de memoria a corto y largo plazo.
• Respuestas genéricas debido a las preferencias del usuario y datos de interacción pasada.
• Respuestas desactualizadas gracias a documentos actualizados o feeds de API.

Usualmente, un agente de IA falla no porque no tenga los datos o herramientas correctas para hacer el trabajo, sino porque el LLM en el que funciona se equivoca. Es en gran parte debido a que los LLMs no obtienen el contexto correcto para generar una buena respuesta.

O falta el contexto, o está mal formateado.

E incluso los mejores modelos no ayudarán si la calidad del contexto es pobre. Entonces, a medida que tus flujos de trabajo de IA se vuelven más complejos, seguir las mejores prácticas, como definir un esquema claro o etiquetar fuentes de datos, asegura que tu agente siempre tenga la información correcta en el formato adecuado.

Al diseñar el contexto, decidiendo exactamente lo que el agente "ve", cómo lo ve y en qué orden, conviertes un generador de texto de una sola instrucción en un asistente confiable de múltiples pasos. ¿Lo mejor de todo? Sigue tus reglas y aprende de errores pasados.

Ingeniería de Contexto vs. Ingeniería de Prompts

Tal vez estés pensando, "¿No es la ingeniería de contexto simplemente ingeniería de prompts elegante?" No exactamente. La ingeniería de prompts trata sobre elegir las frases, palabras clave y estructuras de oraciones correctas para obtener la mejor respuesta posible de un LLM.

Sin embargo, por sí mismo, este método opera en el vacío: no proporciona al modelo ningún dato adicional, ni incorpora instrucciones ni se conecta a herramientas externas. Todo lo que hace es ajustar un solo comando sin darle al modelo la inteligencia que necesita para resolver desafíos complejos.

Por otro lado, la ingeniería de contexto entrelaza reglas, documentos, conjuntos de datos dinámicos y herramientas en un marco único. En marketing, puede involucrar alimentar un LLM con un catálogo de productos, pautas de marca y datos de comportamiento del usuario, junto con instrucciones claras sobre tono y formato.

Infográfico de Dex Horthy, publicado en X/Twitter.

Esto no significa que los prompts no sean importantes dentro de un sistema diseñado con ingeniería de contexto.

Crear preguntas específicas ayuda a las aplicaciones de IA a navegar correctamente por su extensa base de conocimientos. Pero los prompts son solo una parte del panorama más amplio. Cuando construyes un agente de IA que puede recordar conversaciones anteriores, extraer datos externos o integrarse con un CRM, estás practicando ingeniería de contexto.

Tus prompts guían las acciones del modelo, pero el contexto proporciona la "memoria", datos y reglas del modelo.

Cuatro Aplicaciones Principales de la Ingeniería de Contexto

Según Tobi Lutke, el CEO de Shopify, "[Ingeniería de contexto]... describe mejor la habilidad central (de la ingeniería de prompts): el arte de proporcionar todo el contexto para que la tarea sea plausiblemente resoluble por el LLM."

El método permite construir sistemas dinámicos que no solo pueden acceder a datos externos sino también utilizar herramientas externas durante las conversaciones. Pueden buscar documentos, encontrar información relevante usando APIs e incluirla en la ventana de contexto junto con la pregunta o tarea. Y cuanto más los uses, mejor funcionan.

Como tal, no es sorprendente que la ingeniería de contexto pueda utilizarse para diferentes propósitos, algunos de los cuales hemos cubierto a continuación.

Asistentes de codificación AI

La ingeniería de contexto está en el centro de los asistentes de codificación modernos. Windsurf y Cursor son los mejores ejemplos en este caso, fusionando RAG con comportamiento tipo agente para interactuar con bases de código altamente estructuradas e interconectadas.

Toma una solicitud como refactorizar una función. Puede parecer que solo estás reescribiendo algunas líneas. Pero un asistente AI requiere más contexto. Necesita saber dónde se usa esa función en toda la base de código, los tipos de datos que maneja, cómo interactúa con dependencias externas y qué podría romperse si la lógica cambia, incluso ligeramente.

Los buenos agentes de codificación están construidos para manejar esta complejidad. Se adaptan a tu estilo de codificación, mantienen la conciencia de la estructura del proyecto y las relaciones de archivos, y rastrean commits recientes para desarrollar una memoria de trabajo del sistema.

Gestión del conocimiento

Para las empresas que emplean sistemas agénticos internamente, la ingeniería de contexto une silos de datos fragmentados – registros CRM, tickets de Jira, wikis internos y más – para entregar respuestas actualizadas sin abrumar a sus contrapartes humanas.

Estos sistemas resumen automáticamente los historiales de sesiones, obtienen documentos relevantes al instante y aplican reglas personalizadas para que cada respuesta se alinee con las directrices internas. Al mismo tiempo, coordinan la memoria y el cambio de tareas entre departamentos, por lo que la AI puede manejar consultas por capas y de múltiples pasos y aún responder con una única respuesta.

Chatbot(s) de servicio al cliente

En el servicio al cliente, la ingeniería de contexto puede utilizarse para construir chatbots intuitivos y sistemas de AI conversacional que guíen cada interacción con el cliente.

Debes saber que un chatbot básico proporciona respuestas genéricas, a veces con datos desactualizados.

Sin embargo, la ingeniería de contexto transforma estos bots básicos en sistemas que dan una sensación de familiaridad.

Como tienen acceso a una variedad de datos, como transcripciones de soporte, consultas de facturación, estados de cuentas de usuarios, preferencias y documentos de productos, pueden proporcionar consistentemente información personalizada al usuario.

Entonces, al final, tienes agentes de soporte que te llaman por tu nombre, recuerdan de qué se trataban tus consultas anteriores y verifican el estado de tu cuenta antes de recomendar una solución.

Agentes de AI

Los agentes autónomos de AI son el siguiente paso en la ingeniería de contexto. Van más allá de los sistemas RAG básicos y se convierten en entidades dinámicas, orientadas a objetivos que pueden razonar, planificar y tomar acción.

Estos agentes no solo responden a indicaciones; resuelven problemas.

La ingeniería de contexto impulsa su capacidad para gestionar la memoria, establecer objetivos y utilizar las herramientas adecuadas, incluso durante sesiones largas o complejas. Por ejemplo, podrían llamar a una API de marketing para obtener información sobre anuncios o conectar múltiples herramientas para completar un flujo de trabajo de campaña completo. Deciden qué herramientas usar según la tarea en tiempo real.

En lugar de dar respuestas únicas, estos agentes se adaptan a situaciones cambiantes y realizan tareas de múltiples pasos en entornos del mundo real. Actúan como compañeros de trabajo digitales, detectando problemas y entregando resultados con mínima supervisión humana.

Hasta ahora, hemos cubierto cuatro casos de uso de la ingeniería de contexto en diferentes sectores.

Entonces, ¿se puede aplicar la ingeniería de contexto al marketing? Absolutamente. En la siguiente sección, veremos cómo transforma el alcance genérico en experiencias personalizadas que realmente impulsan el compromiso.

Contexto, Agentes de IA y Flujos de Trabajo de Marketing

Hace un tiempo, Christina J. Inge, instructora de marketing en la Universidad de Harvard, destacó Delve AI en su Marketing AI & Analytics News en LinkedIn.

Para empezar, habló sobre cómo puedes aprovechar el software para crear personas utilizando los datos de tu sitio web. Lo interesante es el caso de uso que mencionó después: alimentar las personas generadas a ChatGPT y solicitarle crear calendarios de contenido, probar estrategias de mensajes y simular respuestas de grupos focales.

Esto no es solo un ejemplo más de un experimento en automatización; es un ejercicio en ingeniería de contexto.

El tipo de fusión que ves aquí entre personas y la IA generativa, donde una herramienta alimenta texto rico en datos a otra para crear una estrategia de marketing, es de lo que trata la ingeniería de contexto en marketing.

Cuando este enfoque se combina con agentes — entidades de IA autónoma capaces de usar herramientas y tomar decisiones con mínima intervención humana — se vuelve posible automatizar grandes partes de tus flujos de trabajo de marketing sin perder la profundidad estratégica que esperarías de un equipo dirigido por humanos.

Esto podría significar ejecutar una campaña de correo electrónico de principio a fin.

El agente de correo electrónico no solo escribirá correos; segmentará tu audiencia, revisará tu calendario, utilizará tu CRM, se adaptará a las promociones y medirá el engagement. Utilizará cada herramienta y punto de datos disponible para lograr tus objetivos de marketing.

Pero a diferencia de un humano, no se sentirá abrumado al gestionar miles de clientes. No olvidará detalles ni perderá el contexto.

Qué significa la ingeniería de contexto para los mercadólogos...

Significa crear un agente de marketing, o un copiloto, ejecutándose en un sistema que tiene el contexto relevante: tus perfiles de audiencia, datos de rendimiento de campaña, activos de marca, análisis competitivo, objetivos comerciales, señales del mercado y más.

Para que no sea solo un generador de texto genérico sino un asistente dinámico y consciente del contexto.

La ingeniería de prompts es cosa del pasado. Los mercadólogos necesitan ir más allá del uso superficial de herramientas como ChatGPT y Claude, y aumentar el engagement y las conversiones con la ingeniería de contexto.

En lugar de ver los datos, funciones y herramientas como componentes aislados, necesitas construir un sistema interconectado y holístico que entienda: quién es el cliente, dónde está en su journey, qué representa la marca y cómo se han desempeñado las campañas anteriores para completar tareas y tomar decisiones.

Una vez que haya terminado de construir el contexto, unificando activos, herramientas, datos de mercado, reglas y KPIs comerciales, su agente de AI puede:

• Crear materiales de marketing que se adhieran a la voz y el mensaje de la marca.
• Entregar contenido personalizado y recomendaciones de productos basados en el historial de navegación y el comportamiento de compra.
• Aprovechar datos en tiempo real como ubicación o clima para ofrecer descuentos o cupones.
• Automatizar tareas repetitivas de marketing como captura de leads, seguimientos y flujos de nutrición.
• Predecir las necesidades del usuario y recomendar el mejor producto o contenido siguiente antes de que el usuario lo solicite.

Estos agentes de AI le dan la capacidad de personalizar todo a escala y optimizar automáticamente sus planes de marketing basados en datos de mercado en tiempo real, con un ciclo de retroalimentación receptivo que sigue mejorando.

Los Problemas con la Ingeniería de Contexto

Aunque la ingeniería de contexto ofrece grandes beneficios, también trae desafíos que necesitan soluciones inteligentes para funcionar bien.

1. Envenenamiento del contexto

Cuando la AI alucina o malinterpreta sus datos de entrenamiento, esa mala respuesta puede colarse en su contexto. A partir de ese momento, el sistema puede seguir citando o construyendo sobre detalles falsos. Con el tiempo, estos errores se acumulan, y eliminarlos se convierte en un problema.

Solución: Incorporar controles de validación estrictos y almacenes de contexto versionados. Cuando detectas un fragmento malo, puedes revertir o reemplazar solo ese fragmento, sin eliminar todo lo demás.

2. Distracción del contexto

A medida que empiezas a alimentar más datos al modelo, pueden surgir situaciones donde comienza a enfocarse en el historial acumulado. En lugar de basarse en su entrenamiento, hace bucles sobre respuestas antiguas.

Solución: Usar resumen y abstracción de contexto. Periódicamente comprimir historiales largos en resúmenes concisos. Esto mantiene la AI enfocada en información fresca y relevante.

3. Confusión de contexto

Sobrecargar el contexto con información extra puede llevar a respuestas mezcladas. Datos irrelevantes, como pautas de marketing cuando estás redactando un correo de soporte, pueden desviar la AI. Terminas con respuestas que mezclan dos o más tareas.

Solución: Aplicar filtros de contexto. Antes de cada llamada, filtrar cualquier documento o descripción de herramientas no relacionados para que el modelo solo "vea" lo que necesita para esa tarea.

4. Choque de contexto

A veces, dos fuentes en el contexto se contradicen entre sí, por ejemplo, dos versiones de una especificación de producto o precios desactualizados versus tarifas actuales. La AI entonces tiene que adivinar en cuál confiar, lo que lleva a respuestas confusas.

Solución: Usar poda de contexto. Escanear regularmente entradas desactualizadas o contradictorias y eliminarlas. Esto mantiene la "memoria" coherente y confiable.

Abordar estos desafíos es la clave para construir flujos de trabajo de marketing que sean eficientes y precisos.

Un Camino Hacia Adelante

La ingeniería de contexto es una de las habilidades más esenciales en la era de la IA. Ha superado obviamente la ingeniería de prompts tradicional, dando a sus usuarios una ventaja significativa sobre sus competidores.

Ya no necesitas un prompt perfecto para escribir copias publicitarias; necesitas un sistema inteligente que gestione y ejecute campañas completas.

Con la ingeniería de contexto y agentes de IA, puedes personalizar contenido a escala, adaptarte a las preferencias cambiantes del cliente y entregar respuestas específicas del dominio que construyen valor de marca, sin entrada manual.

Esto no es un futuro lejano. Con la ingeniería de contexto, puedes construir flujos de trabajo donde los agentes de IA funcionan como asistentes de marketing. Conocen a tus clientes, hablan el lenguaje de tu marca y toman decisiones basadas en datos.

Por supuesto, todavía hay personas en el centro, guiando al agente y refinando los resultados de la campaña. Pero las tareas repetitivas y con mucho contexto? Ahora pueden ser manejadas por tus colegas impulsados por IA.

Y para los mercadólogos que quieren moverse rápido sin perder matices, eso es una gran victoria.