{"id":131211,"date":"2026-08-11T12:49:08","date_gmt":"2026-08-11T10:49:08","guid":{"rendered":"https:\/\/quondos.com\/mag\/?p=131211"},"modified":"2026-08-11T12:49:10","modified_gmt":"2026-08-11T10:49:10","slug":"jeff-dean-exjefe-de-ia-de-google-explica-como-mejorar-el-context-engineering-con-modelos-de-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/quondos.com\/mag\/jeff-dean-exjefe-de-ia-de-google-explica-como-mejorar-el-context-engineering-con-modelos-de-ia\/","title":{"rendered":"Jeff Dean, exjefe de IA de Google, explica c\u00f3mo mejorar el context engineering con modelos de IA"},"content":{"rendered":"\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"536\" src=\"https:\/\/quondos.com\/mag\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/quien-es-realmente-dueno-google-1-1024x536.webp\" alt=\"google\" class=\"wp-image-124474\" title=\"\" srcset=\"https:\/\/quondos.com\/mag\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/quien-es-realmente-dueno-google-1-1024x536.webp 1024w, https:\/\/quondos.com\/mag\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/quien-es-realmente-dueno-google-1-300x157.webp 300w, https:\/\/quondos.com\/mag\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/quien-es-realmente-dueno-google-1-768x402.webp 768w, https:\/\/quondos.com\/mag\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/quien-es-realmente-dueno-google-1.webp 1268w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>El debate sobre qu\u00e9 modelo de IA elegir podr\u00eda estar distray\u00e9ndonos de lo que realmente importa. Eso es, al menos, lo que se desprende de una reciente entrevista a <strong>Jeff Dean<\/strong>, exdirector cient\u00edfico de Google y una de las figuras m\u00e1s influyentes en el desarrollo de la inteligencia artificial a escala global. Dean particip\u00f3 en una charla organizada por <strong>Y Combinator<\/strong>, la famosa aceleradora de startups de Silicon Valley, donde explic\u00f3 por qu\u00e9 el foco deber\u00eda estar en el <em>context engineering<\/em> y no tanto en el modelo que se usa.<\/p>\n\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_76 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">\u00cdndice de contenidos<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Alternar tabla de contenidos\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewBox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewBox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseProfile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/quondos.com\/mag\/jeff-dean-exjefe-de-ia-de-google-explica-como-mejorar-el-context-engineering-con-modelos-de-ia\/#El_modelo_de_IA_que_usas_cada_vez_importa_menos\" >El modelo de IA que usas cada vez importa menos<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/quondos.com\/mag\/jeff-dean-exjefe-de-ia-de-google-explica-como-mejorar-el-context-engineering-con-modelos-de-ia\/#Que_es_exactamente_el_context_engineering\" >Qu\u00e9 es exactamente el context engineering<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/quondos.com\/mag\/jeff-dean-exjefe-de-ia-de-google-explica-como-mejorar-el-context-engineering-con-modelos-de-ia\/#La_orquestacion_de_agentes_multiples_la_proxima_gran_frontera\" >La orquestaci\u00f3n de agentes m\u00faltiples, la pr\u00f3xima gran frontera<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/quondos.com\/mag\/jeff-dean-exjefe-de-ia-de-google-explica-como-mejorar-el-context-engineering-con-modelos-de-ia\/#Consejos_practicos_para_mejorar_en_context_engineering\" >Consejos pr\u00e1cticos para mejorar en context engineering<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/quondos.com\/mag\/jeff-dean-exjefe-de-ia-de-google-explica-como-mejorar-el-context-engineering-con-modelos-de-ia\/#Que_se_puede_aplicar_de_todo_esto_en_el_dia_a_dia\" >Qu\u00e9 se puede aplicar de todo esto en el d\u00eda a d\u00eda<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/quondos.com\/mag\/jeff-dean-exjefe-de-ia-de-google-explica-como-mejorar-el-context-engineering-con-modelos-de-ia\/#El_peso_de_quien_lo_dice\" >El peso de quien lo dice<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"El_modelo_de_IA_que_usas_cada_vez_importa_menos\"><\/span>El modelo de IA que usas cada vez importa menos<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n<p>Seg\u00fan Dean, <strong>el modelo de IA es solo una pieza m\u00e1s dentro de un sistema m\u00e1s amplio<\/strong>. La entrevistadora, Diana Hu, plante\u00f3 que el progreso en IA ya no depende \u00fanicamente de entrenar modelos m\u00e1s grandes con m\u00e1s datos y m\u00e1s par\u00e1metros. De acuerdo con su planteamiento, lo que est\u00e1 ganando peso es todo lo que rodea al modelo: recuperaci\u00f3n de informaci\u00f3n, herramientas, memoria y agentes. Y propuso que todo eso se puede agrupar bajo el concepto de <em>context engineering<\/em>.<\/p>\n\n<p>Dean estuvo de acuerdo con esa visi\u00f3n y la ampli\u00f3. Seg\u00fan sus palabras, <strong>lo que marca la diferencia es equipar al modelo con las herramientas adecuadas<\/strong> para resolver el problema en cuesti\u00f3n, y darle acceso a la informaci\u00f3n relevante en cada momento. En lugar de poner el foco en el modelo y esperar que lo haga todo, propone construir el sistema que lo rodea de forma inteligente.<\/p>\n\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Que_es_exactamente_el_context_engineering\"><\/span>Qu\u00e9 es exactamente el context engineering<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n<p>El <em>context engineering<\/em> no es un concepto nuevo, pero est\u00e1 ganando protagonismo a medida que los modelos de IA se integran en sistemas m\u00e1s complejos. De acuerdo con la fuente, la idea central es que <strong>la informaci\u00f3n que el modelo recibe directamente para un problema concreto es mucho m\u00e1s \u00fatil que el conocimiento general<\/strong> con el que fue entrenado. Dean lo explic\u00f3 con una met\u00e1fora bastante gr\u00e1fica: los datos de entrenamiento son como billones de tokens mezclados en una sopa, mientras que el contexto directo para un caso espec\u00edfico es mucho m\u00e1s claro y manejable para el modelo.<\/p>\n\n<p>Dicho de otro modo, <strong>un modelo bien contextualizado puede rendir mucho mejor que uno m\u00e1s potente pero mal orientado<\/strong>. Esta distinci\u00f3n tiene implicaciones pr\u00e1cticas muy importantes para cualquiera que trabaje con herramientas de IA en su d\u00eda a d\u00eda, ya sea en marketing, desarrollo de producto o cualquier otro \u00e1mbito.<\/p>\n\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"La_orquestacion_de_agentes_multiples_la_proxima_gran_frontera\"><\/span>La orquestaci\u00f3n de agentes m\u00faltiples, la pr\u00f3xima gran frontera<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n<p>M\u00e1s all\u00e1 del <em>context engineering<\/em>, Dean tambi\u00e9n puso el foco en otro concepto que, seg\u00fan \u00e9l, va a cobrar cada vez m\u00e1s relevancia: <strong>la orquestaci\u00f3n de sistemas multiagente<\/strong>. Esto implica coordinar varios agentes de IA para que trabajen juntos, usen herramientas, recuperen informaci\u00f3n y resuelvan problemas complejos de forma secuencial o paralela.<\/p>\n\n<p>Seg\u00fan explic\u00f3, <strong>la clave est\u00e1 en que el sistema sea capaz de descomponer un problema en pasos<\/strong>, decidir qu\u00e9 herramientas usar en cada fase, probar diferentes enfoques y evaluar cu\u00e1l funciona mejor. De acuerdo con Dean, esto es lo que define los sistemas de IA m\u00e1s capaces hoy en d\u00eda, y lo que marcar\u00e1 la diferencia en los pr\u00f3ximos a\u00f1os. Lo calific\u00f3, literalmente, como una \u00e9poca apasionante.<\/p>\n\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Consejos_practicos_para_mejorar_en_context_engineering\"><\/span>Consejos pr\u00e1cticos para mejorar en context engineering<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n<p>Una de las partes m\u00e1s interesantes de la entrevista lleg\u00f3 cuando Diana Hu le pidi\u00f3 a Dean <strong>consejos concretos para que cualquier persona pueda mejorar en context engineering<\/strong>. La propia entrevistadora se\u00f1al\u00f3 algo relevante: a diferencia de entrenar un modelo desde cero (algo que requiere recursos ingentes, acceso a GPUs y enormes cantidades de datos), trabajar en <em>context engineering<\/em> es algo que cualquiera puede hacer con acceso a una API como la de Gemini.<\/p>\n\n<p>La respuesta de Dean gir\u00f3 en torno a <strong>aprender de los fallos<\/strong>. Seg\u00fan \u00e9l, la mejor forma de mejorar es usar los modelos en problemas reales, observar d\u00f3nde fallan y entender qu\u00e9 cambios habr\u00eda que hacer. Y aqu\u00ed viene el punto clave: no siempre la soluci\u00f3n es ajustar los par\u00e1metros del modelo (algo que adem\u00e1s es dif\u00edcil de hacer desde fuera), sino <strong>mejorar las instrucciones, las gu\u00edas y las habilidades que se le proporcionan<\/strong> para que sepa c\u00f3mo usar las herramientas disponibles.<\/p>\n\n<p>De acuerdo con Dean, este proceso genera un ciclo de mejora continua: a medida que se afinan las instrucciones y las herramientas, el sistema se vuelve m\u00e1s capaz, lo que a su vez permite identificar qu\u00e9 informaci\u00f3n adicional necesitar\u00eda para rendir a\u00fan mejor. Un bucle que, bien gestionado, puede llevar a resultados notablemente superiores sin tocar el modelo en absoluto.<\/p>\n\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Que_se_puede_aplicar_de_todo_esto_en_el_dia_a_dia\"><\/span>Qu\u00e9 se puede aplicar de todo esto en el d\u00eda a d\u00eda<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n<p>Aunque la entrevista estuvo orientada a un p\u00fablico t\u00e9cnico y fundadores de startups, las ideas de Dean tienen aplicaci\u00f3n directa para perfiles muy diversos. Seg\u00fan se desprende de sus declaraciones, <strong>cualquier profesional que use IA puede mejorar sus resultados sin cambiar de modelo<\/strong>, simplemente trabajando mejor el contexto que le proporciona. Esto incluye:<\/p>\n\n<ul>\n  <li>Definir con m\u00e1s precisi\u00f3n las instrucciones y el rol que debe asumir el modelo.<\/li>\n  <li>Conectar el modelo con herramientas externas relevantes para cada tarea.<\/li>\n  <li>Incorporar sistemas de recuperaci\u00f3n de informaci\u00f3n (<em>retrieval<\/em>) que alimenten el contexto con datos actualizados.<\/li>\n  <li>Observar d\u00f3nde falla el modelo y crear gu\u00edas espec\u00edficas para esas situaciones.<\/li>\n  <li>Descomponer problemas complejos en pasos m\u00e1s peque\u00f1os y manejables.<\/li>\n<\/ul>\n\n<p>Seg\u00fan los datos facilitados por la fuente, <strong>este enfoque es m\u00e1s accesible que nunca<\/strong> porque no requiere grandes inversiones en infraestructura. Basta con tener acceso a la API de un modelo y tiempo para experimentar y aprender de los resultados.<\/p>\n\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"El_peso_de_quien_lo_dice\"><\/span>El peso de quien lo dice<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n<p>Conviene recordar qui\u00e9n es Jeff Dean para entender por qu\u00e9 sus palabras generan tanto inter\u00e9s. De acuerdo con su trayectoria p\u00fablica, <strong>Dean fue durante a\u00f1os el responsable m\u00e1ximo de la divisi\u00f3n de IA de Google<\/strong>, conocida como Google Brain, y es considerado uno de los arquitectos del salto que dio la compa\u00f1\u00eda hacia la inteligencia artificial moderna. Su nombre aparece vinculado a proyectos fundamentales como TensorFlow y a los sistemas que hoy sustentan la b\u00fasqueda de Google y otros productos del gigante tecnol\u00f3gico.<\/p>\n\n<p>Que alguien con ese perfil dedique una entrevista a explicar que <strong>el foco deber\u00eda estar en el sistema y no en el modelo<\/strong> es, como m\u00ednimo, una se\u00f1al de por d\u00f3nde van a ir los tiros en los pr\u00f3ximos meses. La carrera por tener el modelo m\u00e1s potente sigue, pero parece que la ventaja competitiva real cada vez se juega m\u00e1s en otro terreno.<\/p>\n\n\n\n<p>Fuente: https:\/\/www.searchenginejournal.com\/googles-ex-ai-chief-jeff-dean-explains-how-to-improve-context-engineering\/584955\/<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El debate sobre qu\u00e9 modelo de IA elegir podr\u00eda estar distray\u00e9ndonos de lo que realmente importa. 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