Durante los últimos dos años, los prompts han sido el juguete favorito de quienes se acercan a la inteligencia artificial generativa. Cientos de artículos, tutoriales y gurús nos han repetido la misma idea: si sabes escribir el prompt correcto, obtendrás la respuesta perfecta.

Y, claro está, todos lo creímos, porque parecía lógico: si el modelo es potente, basta con hablarle mejor. Y así fue cómo las empresas comenzaron a invertir tiempo y recursos en afinar instrucciones, copiar fórmulas virales y obsesionarse con el arte de preguntarle a una máquina.

Pero ese entusiasmo inicial está empezando a desmoronarse. Porque, con el paso de los meses, algo se ha vuelto evidente: los prompts no resuelven los problemas reales… Sólo los maquillan.

La IA generativa no falla por falta de elocuencia. Falla porque no sabe nada.

El error ha sido pensar que un modelo entrenado para responder con elegancia es capaz, por sí solo, de entender un negocio. Que basta con decirle “actúa como si fueras un experto en ventas B2B” para que sepa cuál es tu proceso comercial, por qué tus clientes dudan antes de comprar o qué reglas legales deben cumplirse en tu sector.

Lo que estamos viendo, en realidad, es una puesta en escena. La IA improvisa con convicción, pero sin comprensión. Y eso —cuando se aplica a marketing, ventas, atención al cliente o decisiones estratégicas— no es una innovación: es un riesgo.

Los resultados lo confirman ya que, aunque el 78 % de las empresas están actualmente experimentando con IA, menos del 10 % logra un impacto financiero concreto. ¿La razón? La mayoría aplica tecnología sin contexto. Generan contenido más rápido, pero menos relevante. Automatizan respuestas que erosionan la confianza. Delegan tareas sin dar a la IA el conocimiento necesario para ejecutarlas bien.

Porque una IA sin contexto no es una herramienta, sino un generador de errores bien redactados.

Por ello, el problema no es técnico. Es estructural. Lo que falta no es un prompt más sofisticado, sino una arquitectura de inteligencia que entienda el entorno de la empresa, que conozca a sus clientes, que respete su voz, que actúe bajo sus principios. En otras palabras: lo que necesitamos no es mejor ingeniería de prompts, sino ingeniería de contexto.

Este cambio de enfoque implica algo más profundo que redactar diferente. Obliga a las organizaciones a mirar hacia adentro y preguntarse: ¿Dónde está almacenado nuestro conocimiento clave? ¿Cómo lo transmitimos a nuestros sistemas? ¿Qué información crítica está sólo en la cabeza de nuestros equipos? ¿Cómo convertimos la experiencia en datos utilizables?

Eso es lo que realmente marca la diferencia entre jugar con una herramienta y construir ventaja competitiva.

Por supuesto, esto no significa desechar del todo los prompts. Seguirán siendo parte del proceso. Pero ya no son el centro. No definen la estrategia, ni garantizan la calidad. De hecho, cuanto más avanza la adopción de IA en las empresas, más evidente se vuelve que los prompts —por brillantes que sean— tienen un techo muy bajo si no están sostenidos por conocimiento estructurado, validado y contextualizado.

El verdadero reto es otro: construir sistemas que piensen como piensa la empresa. Y, para eso, hay que dejar de ver la IA como un oráculo al que se le pregunta con cuidado, y empezar a tratarla como lo que realmente es: una capa tecnológica que, sin el input adecuado, no aporta valor real.

Entonces, ¿cómo se empieza a hacer esto bien?

Un punto de partida viable y accesible para muchas organizaciones es dejar de improvisar y empezar a sistematizar lo que ya saben. Hacer inventario de documentos clave, identificar procesos decisivos, recopilar criterios de decisión y transformar ese conocimiento en estructuras que puedan ser interpretadas y utilizadas por la IA.

A partir de ahí, pueden explorarse soluciones como los sistemas de recuperación aumentada (RAG), que permiten a los modelos acceder a documentación interna de forma contextual. Existen herramientas sin código que facilitan este paso sin necesidad de grandes desarrollos técnicos, especialmente útiles para áreas como ventas, atención al cliente o soporte.

Pero para empresas con mayor madurez tecnológica, también se abre otro camino: entrenar modelos propios, utilizando frameworks como TensorFlow, PyTorch u otros entornos de machine learning. Este enfoque permite construir sistemas que, más allá de responder, lo hagan con una comprensión profunda del negocio, sus datos, su lenguaje y su lógica interna. Es una apuesta más exigente, pero con un potencial mucho mayor.

En cualquier caso, hay un principio que no cambia: una IA sin contexto, sin conocimiento validado y sin supervisión humana, no escala. Lo que escala son los sistemas inteligentes diseñados para operar con el conocimiento real de la organización.

La conclusión es clara: los prompts nos han servido para explorar. Pero ya no nos sirven para escalar.

Seguir afinando instrucciones, mientras la IA sigue sin conocer el contexto operativo, comercial y legal de una empresa, es simplemente ineficiente. No estamos avanzando. Únicamente estamos redactando con más estilo los mismos errores de siempre.

La pregunta que debería guiar cualquier implementación de IA ya no es “¿qué prompt funciona mejor?”, sino “¿qué sabe mi IA sobre mi negocio y qué debería saber?”.

Cuando una empresa puede responder a esta cuestión con claridad, entonces sí está lista para dejar de perder tiempo… y empezar a ganar terreno.

Artículo publicado en Aragón Digital >