Cuando empezamos a meter agentes de IA en mi empresa, los primeros resultados eran reguleros. Y lo gracioso es que no era “porque el prompt estaba mal”: era porque faltaba todo lo demás. En este vídeo explico por qué en 2026 lo que te va a diferenciar no es el prompt engineering, sino el context engineering: darle a la IA la información correcta, en el formato correcto y en el momento correcto. La mayoría de fallos ya no son del modelo, son fallos de contexto: sin esquema de base de datos, restricciones claras, acceso a patrones del proyecto y límites bien definidos, lo normal es que la salida sea mediocre. También hablo de las implicaciones arquitectónicas reales de esto: desde cómo se replantean repos (la “vuelta del monorepo”, pero más micro) hasta recomendaciones tipo worktrees y herramientas internas para exprimir el contexto al máximo. Y cierro con una idea que para mí es la habilidad más infravalorada: agencia. En 2026 la frase no es “si haces algo dos veces, automatízalo”; es “si algo te molesta o falla, constrúyelo”. Crear herramientas útiles es ridículamente barato, y el que destaca no es el que más sabe, es el que más hace.