Más allá de los Prompts: Cómo Evolucionan las Interacciones con la IA
Del manual de instrucciones al diseño estratégico del contexto en la IA
“La tecnología no es neutra: o bien se utiliza para la liberación o para la domesticación. El desafío hoy no es aprender a hablarle a la máquina, sino no olvidar cómo pensamos nosotros mismos”.
Durante los últimos dos años, el sector educativo se sumergió en una suerte de “alquimia digital”: docentes y directivos buscamos con urgencia fórmulas verbales precisas —prompts— que actuaran como llaves para desbloquear el potencial de la Inteligencia Artificial (IA). Nos convencieron de que el éxito dependía de saber decir “respira hondo” o “actúa como un tutor socrático”. Esta fase, necesaria pero rudimentaria, convirtió la interacción con la IA en una serie de “hechizos” artesanales basados más en la intuición que en la ciencia.
Sin embargo, los datos más recientes indican que esta era de la ingeniería de prompts manual está llegando a su fin. Lo que antes funcionaba como un estándar de oro, hoy se muestra insuficiente o, en el peor de los casos, contraproducente.
La erosión de las fórmulas mágicas
La evidencia científica ha comenzado a desmantelar las heurísticas que considerábamos universales. Investigaciones del laboratorio de VMware revelan que las variaciones triviales en las instrucciones (como el “pensamiento positivo” o promesas de recompensas) tienen efectos inconsistentes y no se generalizan entre diferentes modelos. Lo que ayuda a un modelo pequeño puede degradar el rendimiento de uno más robusto como Llama-5 o GPT-5.2.
Más disruptivo aún es el hallazgo del Wharton Generative AI Labs sobre el declive del valor del Chain-of-Thought (CoT) o “pensar paso a paso”. En modelos diseñados nativamente para el razonamiento (como la serie o3 de OpenAI o R1 de DeepSeek), imponer un proceso de pensamiento manual no solo ofrece ganancias marginales, sino que aumenta drásticamente la latencia y el costo operativo sin mejorar la precisión. Para un líder educativo, esto significa que la formación docente ya no puede centrarse en “trucos de redacción”, sino en la comprensión profunda de las capacidades cognitivas del modelo en uso.
A esto se suma el “asesino silencioso” de los proyectos de IA en las escuelas: el Model Drift o deriva del modelo: El 91% de los sistemas de IA experimentan una degradación de su rendimiento con el tiempo debido a cambios en los datos del mundo real. Un prompt diseñado para analizar el bienestar estudiantil en 2024 puede ser irrelevante en 2026 porque el contexto social —y el mapa interno del modelo— han cambiado.
Hacia la Ingeniería de Contexto y el Dominio Experto
Si el “cómo pedir” ya no es el factor diferencial, ¿dónde reside el valor del educador en la era de la IA? La respuesta está en la transición hacia la Ingeniería de Contexto. A diferencia del diseño de prompts (que es una instrucción aislada), la ingeniería de contexto diseña el ecosistema completo: la memoria del sistema, las fuentes de datos fidedignas y las reglas pedagógicas que rigen la interacción.
En este nuevo escenario, el conocimiento de dominio recupera su trono. Jensen Huang (CEO de NVIDIA) ha señalado que el lenguaje de programación del futuro es la propia experiencia profesional. Para guiar un sistema de IA hoy, un líder educativo no necesita ser un programador, sino un experto en pedagogía que sepa estructurar el “mundo mental” en el que opera la máquina. La precisión de la IA cae un 24.2% cuando la información relevante está “enterrada” en contextos mal gestionados; el rol del educador es, por tanto, el de un arquitecto de la información.
Nuevas herramientas para el pensamiento estratégico
Para navegar este cambio, están emergiendo marcos de trabajo que el liderazgo educativo debe conocer:
Programación Declarativa (DSPy): Stanford ha propuesto un cambio radical: dejar de escribir prompts y empezar a “programar” sistemas de IA. Con marcos como DSPy, definimos qué queremos que pase (ej. “evaluar esta competencia según la taxonomía de Bloom”) y dejamos que algoritmos de optimización generen las instrucciones técnicas más eficientes para el modelo específico que estemos usando.
Chain-of-Draft (Borradores Cognitivos): Frente a la verbosidad costosa, surge la técnica de obligar a la IA a razonar en pasos de máximo cinco palabras. Esto imita el proceso humano de tomar notas rápidas y ha demostrado reducir el costo en un 90% manteniendo la precisión lógica. Es una herramienta poderosa para enseñar a los alumnos a centrarse en la señal lógica y no en el ruido del texto.
Inferencia en Sistema 2: Los nuevos modelos de razonamiento profundo pasan del procesamiento intuitivo (Sistema 1) a una deliberación lógica estructurada (Sistema 2). El desafío para el docente es aprender a delegar en la máquina el razonamiento procedimental para concentrarse en la formulación del problema y en la supervisión ética de los resultados.
La educación como el único guardrail permanente
Como divulgador, mi conclusión es que el fin de la ingeniería de prompts “artesanal” es una noticia excelente para la educación; nos devuelve la autoridad sobre lo que realmente importa: el contenido y el propósito.
La tecnología está dejando de ser una caja negra sensible a palabras mágicas para convertirse en un motor de razonamiento que requiere pilotos con criterio. En un mundo donde la IA puede optimizar cualquier instrucción, el diferencial humano no es la habilidad de redactar, sino la capacidad de imaginar soluciones complejas y entender el contexto ético de nuestras decisiones.
El liderazgo educativo de 2026 no se medirá por cuántos prompts “maestros” tenga guardados en un repositorio, sino por su capacidad para diseñar sistemas donde la IA amplifique la inteligencia humana sin sustituirla.
Una reflexión final
La era artesanal de los prompts ha terminado; es el momento de los arquitectos del pensamiento pedagógico. La alfabetización digital ha dejado de ser una cuestión de gramática para convertirse en una cuestión de soberanía intelectual.
Nos vemos... después de clase.