¿Qué es la ingeniería de contexto de IA?

La industria pasó de instrucciones básicas a canalizaciones de contexto complejas. En el pasado, los analistas pasaban horas ajustando algunas frases en un cuadro de chat para obtener un mejor informe. Hoy en día, creamos sistemas que recopilan, filtran y estructuran datos automáticamente antes de que la IA los vea. Pasamos de entradas de texto manuales a infraestructura automatizada, como Agent Platform y el Protocolo de contexto del modelo (MCP).

Los tokens son las unidades básicas de memoria y costo para una IA. Puedes pensar en ellos como la “RAM” de un modelo de lenguaje grande. Actualmente, modelos como Gemini 3.1 se expandieron a ventanas de contexto de 1 millón a 2 millones de tokens. Esta enorme capacidad cambia la forma en que diseñamos software. En lugar de intentar comprimir la información en un espacio pequeño, ahora podemos proporcionar bases de código completas, videos de una hora o miles de filas de datos de BigQuery de una sola vez.

En el pasado, los desarrolladores tenían que cortar o "podar" agresivamente los datos para ahorrar dinero, lo que a menudo llevaba a la pérdida de información. Ahora, con el almacenamiento de contexto en caché en Agent Platform, podemos almacenar grandes cantidades de datos en la memoria activa del modelo con un 90% de descuento. Esto mantiene el modelo rápido y asequible, a la vez que conserva grandes cantidades de información de fondo para su uso repetido.