La ingeniería de contexto se ha convertido en un pilar fundamental para mejorar el rendimiento de los sistemas de inteligencia artificial, especialmente en aquellos modelos de lenguaje a gran escala. Este enfoque se centra en administrar de forma estratégica la información que se le proporciona a la IA, garantizando respuestas precisas y eficientes. Dentro de este campo, la técnica de **context offloading** destaca por su capacidad para delegar tareas secundarias y aliviar la carga cognitiva del modelo principal. En este artículo, exploraremos qué es el context offloading, sus beneficios, metodologías de implementación, desafíos y aplicaciones prácticas, respaldando la información con diversas fuentes reconocidas del sector.
La inteligencia artificial (IA) está transformando industrias y la forma en que interactuamos con la tecnología. Sin embargo, para que estos sistemas sean realmente precisos y útiles, es crucial que entiendan no solo las instrucciones específicas, sino también el entorno en el que operan. Aquí es donde entra la **Ingeniería de Contexto**. A diferencia de la **ingeniería de prompts**, que se centra en crear instrucciones específicas para guiar a la IA, la ingeniería de contexto se enfoca en diseñar y gestionar toda la información, antecedentes y datos ambientales que rodean una tarea. Esto permite que la IA no solo responda de forma correcta, sino que lo haga de forma relevante y adaptada a la situación.