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La Ingeniería de Contexto se ha convertido en una disciplina esencial para construir agentes de IA fiables, eficientes y escalables. Este artículo explica por qué las grandes ventanas de contexto no son suficientes y cómo una mala gestión de la información puede provocar ruido, alucinaciones, pérdida de precisión y comportamientos erráticos. Frente al enfoque de “más datos”, la clave está en curar, estructurar y optimizar cada token para que el modelo reciba el contexto adecuado, en el momento preciso y con el propósito correcto.