Master context engineering

7:12

usuario. Recuerda

7:12

que esto es RAG y es una estrategia que

7:15

se utiliza dentro del Context

7:16

Engineering para poder entregarle más

7:19

contexto al ll así te pueda generar

7:22

respuestas más acertadas. ¿Quiénes se

7:24

benefician del Context Engineering?

7:28

El Context Engineering beneficia una

7:29

amplia variedad de perfiles. Tenemos,

7:31

por ejemplo, a desarrolladores que crean

7:33

aplicaciones utilizando inteligencia

7:34

artificial generativa. Estos lo utilizan

7:36

para que los modelos puedan generar

7:38

respuestas más coherentes a las

7:40

necesidades del usuario. También equipos

7:42

de producto y de experiencia de usuario

7:44

lo utilizan para poder crear asistentes.

7:46

También lo utilizan para poder crear

7:47

chatbots que entiendan el contexto del

7:49

usuario y de esta manera pueden ofrecer

7:51

experiencias más personalizadas. Las

7:53

empresas también lo utilizan para poder

7:54

automatizar procesos complejos. ¿Cómo

7:56

soporta el cliente? Análisis de datos y

7:58

esto genera respuestas que se adaptan al

8:00

reglamento interno de la empresa. En

8:01

resumen, vendría siendo cualquier

8:03

persona o equipo que necesita que la

8:05

inteligencia artificial entregue

8:07

respuestas más precisas dado un

8:09

determinado contexto. ¿Por qué deberías

8:11

aprenderlo?

8:13

Aprender Context Engineering se está

8:15

convirtiendo en una habilidad clave para

8:17

poder sacar el máximo provecho de las

8:19

inteligencias artificiales generativas,

8:21

logrando así que estas respondan con

8:22

mayor personalización, con mayor

8:24

precisión y también adaptándose a los

8:26

flujos de las empresas. Entonces, si tú

8:28

te encuentras trabajando con productos

8:29

digitales y que estos integren

8:32

inteligencia artificial generativa o

8:33

necesitas que estos modelos resuelvan

8:36

tareas más críticas, como por ejemplo

8:37

podría ser diseñar estrategias de

8:39

negocio, dominar esta técnica en

8:41

específico puede marcar una gran

8:43

diferencia en los resultados obtenidos.

8:44

Pero algo importante, no todos tienen

8:47

que aprender context engineering. Si

8:49

estás utilizando chat GPT o Gemini o

8:51

cualquier inteligencia artificial

8:52

generativa para poder obtener respuestas

8:55

más generales, también para poder

8:56

generar ideas rápidas que luego tú las

8:58

vas a filtrar o tienes que realizar

8:59

tareas también de baja complejidad.

9:01

Profundizar en context engineering puede

9:03

ser o de hecho no puede ser, va a ser un

9:05

esfuerzo completamente innecesario.

9:07

Entonces, en pocas palabras, si tú

9:09

necesitas que la IA trabaje como un

9:11

experto dentro de tu sistema, entonces

9:14

vale la pena aprenderlo, pero si

9:15

solamente lo estás utilizando como un

9:16

buscador inteligente, no lo necesitas.

9:19

Entonces, si nosotros quisiéramos

9:20

contrastar de cuándo sí versus cuándo

9:23

no, podríamos generar la siguiente tabla

9:26

comparativa. Por ejemplo, desarrollas

9:28

apps que integran inteligencia

9:29

artificial. En este caso, necesitas que

9:32

el modelo entienda el rol, las reglas de

9:34

negocio y también el estado del sistema.

9:36

También cuando te encuentras