Evolución del Vibe Coding: De la Ingeniería de Prompts a la Ingeniería de Contexto
Evolución del Vibe Coding: De la Ingeniería de Prompts a la Ingeniería de Contexto
En los últimos meses, hemos visto cómo la programación asistida por inteligencia artificial ha dado un salto cualitativo. Lo que comenzó como prompt engineering —el arte de escribir instrucciones claras y potentes para obtener buenos resultados de los modelos de lenguaje— ha evolucionado hacia algo mucho más robusto, sistémico y, para quienes trabajamos con IA desde hace tiempo, inevitable: la ingeniería de contexto.
Y no es solo un cambio de nombre. Es un cambio de mentalidad, de enfoque, de habilidades. Y sí, valida lo que vengo proponiendo hace tiempo: que el verdadero poder de la IA no está en dominar “el prompt perfecto”, sino en entender cómo construir la conversación, el flujo y la información que necesita un modelo para verdaderamente pensar con nosotros.
De la chispa creativa al sistema conversacional
En febrero de 2025, Andrej Karpathy, exdirector de IA en Tesla y figura clave en OpenAI, popularizó el término vibe coding. En esencia, se trata de programar describiendo lo que quieres que haga tu app o tu sistema, mientras la IA te acompaña como un copiloto creativo. Tú das la idea, y el modelo te responde con código, tú afinas, ella corrige, tú exploras, ella genera alternativas. Es una especie de improvisación creativa entre humano e IA, donde lo importante no es escribir cada línea de código, sino mantener el ritmo, la claridad y la visión del producto en mente.
Este enfoque se siente intuitivo, emocionante, incluso accesible para quienes no dominan lenguajes de programación. Pero en el fondo, tiene sus límites si lo que buscas es construir una app robusta, útil, segura y escalable.
El contexto es el nuevo código
La comunidad pronto empezó a notar que el simple prompting —aunque útil— no era suficiente. Karpathy mismo lo dijo con claridad en su cuenta de X:
“+1 for ‘context engineering’ over ‘prompt engineering’… In every industrial-strength LLM app, context engineering is the delicate art and science of filling the context window with just the right information for the next step.”
Esto lo acompaña con una definición contundente: no se trata de escribir una instrucción bonita. Se trata de diseñar todo lo que el modelo necesita ver, saber y tener disponible antes de generar una salida. Y eso incluye:
- Instrucciones del sistema
- Ejemplos previos
- Datos relevantes extraídos vía RAG
- Herramientas disponibles
- Historial de conversación
- Preferencias del usuario
- Formatos estructurados de respuesta
- Y más…
Este enfoque fue reforzado por otros líderes del mundo tech. Tobi Lütke, CEO de Shopify, escribió:
“Me gusta más el término ‘context engineering’ que ‘prompt engineering’. Describe mejor la habilidad central: el arte de proveer todo el contexto necesario para que la tarea sea plausiblemente resoluble por el LLM.”
Y desde el blog de LangChain, lo definen así:
“Context engineering es la disciplina de diseñar y construir sistemas dinámicos que entregan al modelo de lenguaje la información correcta, en el formato correcto, en el momento correcto.”
¿Por qué importa esto?
Porque a medida que los modelos son más potentes, sus errores ya no vienen del modelo… sino de nosotros. Más específicamente, de la falta de contexto.
En el documento Context Engineering citado por LangChain y autores como Phil Schmid, se explica que muchos fallos de agentes conversacionales se deben a “gaps” en el contexto más que a limitaciones del modelo. Y que construir un buen sistema conversacional no se trata solo de darle una orden, sino de organizar dinámicamente lo que ve, lo que recuerda, lo que puede hacer, y cómo debe responder.
Es decir: el contexto es el nuevo código.
IntelHumildad: el nivel más alto de uso de IA
Aquí es donde quiero hacer una conexión que para mí es clave. Desde hace tiempo he estado enseñando un marco de cuatro niveles de uso de la IA, que llamo “Niveles de IntelHumildad”. Es una forma de entender cómo maduramos en nuestra interacción con modelos de lenguaje:
- Memoria – Le pedimos datos simples.
- Pasos – Le pedimos procesos, instrucciones.
- Posibilidades – Le pedimos alternativas y exploraciones.
- IntelHumildad – Reconocemos que no sabemos, y le pedimos que actúe como asesor: que nos haga preguntas antes de dar respuestas.
Ese cuarto nivel es el más poderoso, pero también el menos intuitivo. Requiere humildad intelectual: saber que lo importante no es “dominar la herramienta”, sino dejar que la IA nos ayude a entender mejor el problema antes de resolverlo.
Y aquí es donde entra el enlace con la ingeniería de contexto.
Vibe Coding con propósito: la documentación antes del código
Una de las recomendaciones que vengo haciendo en mis capacitaciones de vibe coding es usar la IA como asesora para crear documentación previa antes de comenzar a programar.
Antes de abrir un editor de código, recomiendo sentarte a conversar con la IA para definir:
- Qué hace el sistema
- Qué entradas tendrá
- Qué salidas se esperan
- Qué reglas deben cumplirse
- Qué errores podrían surgir
- Qué herramientas o APIs se usarán
Este paso, basado en IntelHumildad, nos permite construir mejor contexto, incluso antes de construir prompts.
Y ahora, con esta ola de publicaciones y la consolidación del concepto de context engineering, esa recomendación cobra nueva validez. No era solo una buena práctica. Es un componente esencial del nuevo paradigma de desarrollo con IA.
De hackers de prompts a arquitectos de conversaciones
Estamos dejando atrás la etapa experimental de la IA generativa. Es hora de madurar nuestras prácticas y adoptar enfoques más sólidos. La ingeniería de contexto no sustituye al vibe coding, lo complementa y lo potencia. Lo convierte en algo verdaderamente útil para organizaciones, productos y soluciones reales.
Y si realmente queremos crear con IA, necesitamos entenderla, respetarla… y diseñar el contexto con la misma seriedad con que antes diseñábamos código.
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