Contexto y Memoria

🔄 Repaso rápido: En la lección anterior aprendimos el framework RTCF para estructurar prompts. La “C” de Contexto es tan importante que merece su propia lección. Hoy vamos a profundizar en cómo el contexto transforma las respuestas de la IA.

Al terminar esta lección, vas a saber:

Cómo funciona la memoria de la IA (y sus limitaciones)
La técnica de few-shot prompting para enseñar con ejemplos
Cuándo iniciar una conversación nueva vs. continuar una existente

La IA No Recuerda Nada (En Serio)

Esto sorprende a muchos: cuando empiezas una nueva conversación con ChatGPT, Claude o cualquier asistente, la IA no recuerda absolutamente nada de tus chats anteriores.

Esa conversación increíble que tuviste ayer sobre tu proyecto? La IA no tiene idea de que existió.

¿Por qué? Porque cada conversación es independiente. La IA solo “sabe” lo que está dentro de la ventana de contexto actual — es decir, lo que has escrito en esta conversación.

✅ Quick Check: Si la IA no recuerda conversaciones pasadas, ¿qué deberías hacer al empezar una nueva conversación sobre un proyecto en el que ya trabajaste antes?

Respuesta: Proporcionar todo el contexto relevante de nuevo. No asumas que la IA “ya lo sabe.”

Contexto Efectivo: Qué Incluir

No todo el contexto es útil. Demasiado contexto irrelevante puede confundir tanto como muy poco. La clave es ser selectivo y relevante.

Los Cinco Tipos de Contexto

Tipo	Ejemplo	Cuándo usarlo
Quién eres	“Soy gerente de marketing en una startup fintech”	Cuando tu rol afecta la respuesta
Para quién es	“Mi audiencia son CFOs de empresas medianas en México”	Cuando el tono y nivel deben ajustarse
Qué ya tienes	“Ya tengo un borrador de 500 palabras, necesito mejorarlo”	Para evitar que la IA empiece de cero
Restricciones	“Máximo 200 palabras, tono formal, sin jerga técnica”	Siempre que haya límites
Resultado deseado	“Necesito un email que cierre una venta pendiente”	Para que la IA entienda tu objetivo final

Ejemplo: Con y Sin Contexto

Sin contexto:

“Escribe un email de disculpa”

Con contexto completo:

“Soy la gerente de servicio al cliente de una tienda online de ropa. Un cliente llamado Roberto pidió un vestido para el cumpleaños de su esposa, pero llegó 3 días tarde y en el color equivocado. Está furioso y amenaza con dejar una reseña negativa. Escribe un email de disculpa que reconozca ambos errores, ofrezca un 20% de descuento en su próxima compra, y explique que ya enviamos el artículo correcto por envío express sin costo.”

La segunda versión le da a la IA todo lo que necesita para generar un email que realmente sirva.

Few-Shot Prompting: Enseñar con Ejemplos

Una de las técnicas más poderosas es mostrarle a la IA lo que quieres con ejemplos en vez de explicarlo con palabras.

Esto se llama few-shot prompting — darle unos cuantos ejemplos (“shots”) para que entienda el patrón.

Cómo Funciona

En vez de esto:

“Reescribe estos títulos para que sean más atractivos y usar números impares”

Haz esto:

“Reescribe estos títulos siguiendo este patrón:
Original: Formas de ahorrar dinero Reescrito: 7 trucos poco conocidos para ahorrar $500 al mes sin sentirlo
Original: Cómo ser más productivo Reescrito: 5 hábitos matutinos que triplican tu productividad (el #3 te sorprenderá)
Ahora reescribe estos:
Tips para dormir mejor
Errores comunes en entrevistas de trabajo
Recetas fáciles para la semana”

El ejemplo le muestra a la IA exactamente qué estilo, estructura y nivel de creatividad esperas.

✅ Quick Check: ¿Cuántos ejemplos necesitas en un few-shot prompt? A) Exactamente 10 B) 2-3 suelen ser suficientes C) Solo 1

Respuesta: B. Generalmente 2-3 ejemplos son suficientes para establecer el patrón. Uno puede no ser suficiente (zero-shot vs one-shot), y más de 5 suele ser innecesario.

Manejo de Conversaciones Largas

A medida que una conversación crece, pueden pasar dos cosas:

Desviación del contexto: La IA empieza a “olvidar” instrucciones tempranas porque el texto nuevo las empuja fuera de su foco de atención.
Acumulación de confusión: Si corregiste a la IA varias veces, puede confundirse con las múltiples direcciones.

Cuándo Empezar de Nuevo

Señal	Acción
La IA ignora instrucciones que diste al inicio	Empieza conversación nueva con contexto fresco
Las respuestas se vuelven repetitivas	Reformula tu petición con nuevo enfoque
Has corregido 3+ veces sin mejora	Empieza de nuevo con un prompt más claro
Cambias de tarea dentro de la misma conversación	Nueva conversación para la nueva tarea

Tip Pro: El Resumen de Contexto

Si necesitas continuar un trabajo complejo, usa esta técnica: al empezar una nueva conversación, dale a la IA un “resumen de estado”:

“Estoy trabajando en un plan de negocios para una cafetería especializada en café de origen colombiano en Madrid. Ya tenemos: análisis de mercado (7 competidores identificados), propuesta de valor (experiencia educativa + café premium), y proyecciones financieras iniciales (inversión de €45,000, punto de equilibrio en 14 meses). Ahora necesito trabajar en la estrategia de marketing.”

Esto le da a la IA todo el contexto relevante sin tener que copiar la conversación anterior completa.

Ejercicio Práctico

Piensa en algo que necesites hacer en tu trabajo o vida personal. Escribe un prompt que incluya:

Contexto sobre ti y tu situación
Un ejemplo del resultado que esperas (few-shot)
Restricciones claras

Pruébalo en tu asistente de IA y nota la diferencia en calidad vs. un prompt sin contexto.

Key Takeaways

La IA no recuerda conversaciones pasadas — siempre proporciona contexto relevante
Five tipos de contexto: quién eres, para quién es, qué tienes, restricciones, resultado deseado
Few-shot prompting (ejemplos) es una de las técnicas más poderosas — muestra, no solo expliques
En conversaciones largas, mejor empezar de nuevo que intentar corregir una conversación descarrilada

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En la Lección 5, vamos a explorar los formatos de salida. Aprenderás a obtener respuestas de la IA en exactamente el formato que necesitas — tablas, listas, JSON, código, y más.