El Fin del Prompt Engineering: Por Qué Claude Skills Cambiará Cómo los Emprendedores Usan IA

La verdad incómoda que nadie te está diciendo sobre tu estrategia de IA

El 78% de las empresas dicen que usan IA. Suena impresionante, ¿verdad?

Ahora la realidad brutal: el 95% de esos proyectos de IA empresarial están fracasando estrepitosamente. No están "en proceso". No están "optimizándose". Están muertos. Zombies corporativos consumiendo presupuesto sin generar un solo dólar de retorno.

Y hay algo más perturbador: mientras tú sigues perfeccionando tus prompts en ChatGPT, jugando al "ingeniero de prompts" como si fuera 2023, una revolución silenciosa acaba de redefinir las reglas del juego.

Su nombre es Claude Skills. Y si no entiendes qué es y por qué importa, estás a punto de quedarte obsoleto.

La Gran Mentira del Prompt Engineering

Déjame adivinar tu setup actual:

Pasas horas crafteando el prompt perfecto. Lo guardas en Notion. Lo compartes con tu equipo en Slack. Les dices "usen EXACTAMENTE estas palabras". Y luego... nada funciona consistentemente. Cada persona obtiene resultados diferentes. Cada modelo nuevo rompe tus prompts. Y empiezas de cero. Otra vez.

Esto no es ingeniería. Es artesanía medieval disfrazada de tecnología.

Los datos no mienten. MIT acaba de publicar el estudio más devastador sobre adopción de IA empresarial hasta la fecha. ¿Resultado?

• 95% de pilotos de IA fracasan en generar retorno medible

• 42% de empresas abandonaron la mayoría de sus iniciativas de IA (subió del 17% en solo un año)

• 88% de proof-of-concepts nunca llegan a producción

• Solo 1 de cada 8 prototipos se convierte en una capacidad operacional

¿El culpable número uno? Todos están enseñando trucos cuando deberían estar entrenando sistemas.

Context Engineering: La Disciplina Que Separará Ganadores de Perdedores

Mientras la masa sigue obsesionada con "cómo escribir mejores prompts", los jugadores serios ya evolucionaron a algo completamente diferente: Context Engineering.

La diferencia es abismal:

Prompt Engineering = Cómo escribir instrucciones efectivas (táctico, superficial, limitado)

Context Engineering = El arte de curar y mantener el conjunto óptimo de información durante la inferencia del LLM (estratégico, sistémico, escalable)

Piénsalo así:

• Prompt engineering es darle a alguien una receta perfecta

• Context engineering es diseñar toda la cocina, el inventario, y el sistema para que el chef pueda crear CUALQUIER platillo de forma consistente

Tobias Lütke (CEO de Shopify) lo definió magistralmente en junio 2025:

"Context engineering es el arte de proveer todo el contexto para que la tarea sea plausiblemente solucionable por el LLM."

No estamos hablando de mejores palabras. Estamos hablando de arquitectura de información.

Claude Skills: El Sistema Operativo de los Agentes de IA

Aquí es donde la historia se pone interesante.

En octubre de 2025, Anthropic lanzó algo que parece engañosamente simple: Claude Skills. Carpetas con archivos Markdown. Algunos scripts. Metadata básica.

¿La reacción del mercado? "¿Eso es TODO?"

Exacto. Y ahí está el genio.

Por Qué la Simplicidad es la Innovación Real

Claude Skills son pequeños módulos autocontenidos que describen cómo realizar una tarea específica. Cada Skill vive en una carpeta con:

• Un archivo Markdown describiendo pasos, inputs y objetivos

• Scripts opcionales que automatizan partes de la tarea

• Metadata resumiendo cuándo y por qué usar el Skill

El truco: Claude no carga todos los Skills. Escanea los disponibles, encuentra los que coinciden con tu solicitud, y los trae al contexto SOLO cuando los necesita.

Esto es context engineering en su máxima expresión: preciso, dinámico, eficiente.

De Prompts a Playbooks

El prompt engineering tradicional funciona como dar instrucciones una y otra vez. Repetitivo. Frágil. Ineficiente.

Skills cambian esto completamente. Convierten tus instrucciones en playbooks reutilizables que Claude puede invocar cuando sea necesario.

Un Skill podría definir cómo:

• Generar un reporte de insights de clientes

• Estructurar una especificación técnica

• Preparar un resumen de compliance en el tono de tu empresa

Una vez construido, se convierte en parte de la caja de herramientas en expansión de Claude.

No tienes que hacer prompt desde cero. No te preocupas por inconsistencias. El modelo ahora sigue un procedimiento documentado en lugar de improvisar cada vez.

Esa es la diferencia entre enseñar y entrenar.

Los Números No Mienten: El Costo Real de No Evolucionar

Hablemos de dinero. Tu dinero. El que estás perdiendo ahora mismo.

Las Pérdidas Directas

• $9.7-15 millones perdidos anualmente por organización debido a ineficiencias operacionales relacionadas con mala calidad de datos

• 470,000 horas perdidas por año por mala experiencia digital (equivalente a 226 empleados de tiempo completo)

• $881 millones perdidos por Zillow en un solo trimestre por confiar en algoritmos mal implementados

El ROI Fantasma

Aquí está la parte que duele:

• Solo 19% de ejecutivos C-level reportan incrementos de ingresos mayores al 5% por IA

• 36% reportan CERO cambio en ingresos

• 42% de empresas implementaron IA sin experimentar NINGÚN retorno medible

• 29% adicional reporta solo ganancias modestas

71% de organizaciones usando IA no ven beneficios significativos.

Déjame reformular eso: casi 3 de cada 4 empresas están tirando dinero a un agujero negro llamado "transformación de IA".

Casos Reales: Cuando la IA Sale Espectacularmente Mal (y Bien)

El Desastre de $4 Mil Millones: IBM Watson

IBM invirtió $4 mil millones en Watson Health. Adquirieron Truven Health Analytics, Merge Healthcare. Gastaron $62 millones solo en la asociación con MD Anderson Cancer Center.

Resultado: Watson Health se vendió en 2022 buscando $1 mil millones (cuando generaba esa cifra anualmente pero sin ganancias). El programa fue discontinuado en 2023.

¿Qué salió mal?

• Watson tomó 6 años para entrenarse en solo 7 tipos de cáncer

• Las recomendaciones eran inconsistentes con prácticas clínicas locales

• Reportes de alto perfil detallaban recomendaciones inapropiadas o incluso inseguras

• Marketing agresivo exageró las capacidades, erosionando la confianza rápidamente

El problema no fue la tecnología. Fue la ausencia de context engineering real. IBM intentó desplegar IA sin integración adecuada con workflows clínicos, sin input continuo de los usuarios finales, sin arquitectura de información que capturara la complejidad del dominio médico.

El Éxito de $90 Millones: TELUS

Ahora el lado positivo.

TELUS, uno de los proveedores más grandes de telecomunicaciones y salud del mundo, adoptó Claude como motor central para su plataforma interna Fuel iX, dando acceso a 57,000 empleados.

Resultados medibles:

• 13,000+ herramientas impulsadas por IA creadas internamente

• 500,000+ horas de staff ahorradas por automatización de workflows

• $90M+ en beneficio empresarial medible

• 30% de mejora en velocidad de entrega de código

• Procesa 100 mil millones de tokens por mes

¿La diferencia? TELUS no implementó IA. Implementó arquitectura:

1. Integración Claude a través de MCP connectors

2. Controles estrictos de gobernanza de datos

3. Hub unificado para desarrolladores, analistas, equipos de soporte

4. Templates preconfigurados para usuarios no técnicos

5. Inversión masiva en infraestructura de deployment

No estaban jugando con prompts. Estaban construyendo un sistema operativo empresarial.

El Marco de 12 Factores: Cómo Construir Agentes que No Fallen

Los agentes de IA exitosos siguen patrones específicos. El framework "12-Factor Agent" adapta principios clásicos de ingeniería de software a sistemas impulsados por LLMs.

Aquí están los factores críticos que separan sistemas exitosos de desastres costosos:

Factor 3: Posee Tu Ventana de Contexto

No dejes que la información entre pasivamente. Mantén control explícito sobre qué tokens consume tu presupuesto de atención en cada paso de inferencia.

Los modelos con ventanas de contexto de millón de tokens NO procesan información como humanos. Exhiben sesgo de atención: frecuentemente pierden o degradan detalles enterrados en el medio de contextos largos.

El problema "needle in a haystack" es real. Un asistente de due diligence financiero procesando un documento de 200 páginas donde la cláusula crítica de riesgo está en la página 103 (justo en el "medio perdido") puede simplemente fallar en ponderarla apropiadamente.

Context engineering soluciona esto con carga justo-a-tiempo: mantén identificadores ligeros (paths de archivos, queries guardados, links web) y carga datos dinámicamente al contexto según se necesite durante el razonamiento.

Factor 9: Compacta Errores en la Ventana de Contexto

Cuando las llamadas a herramientas fallan (errores de API, parámetros malformados, timeouts de red), agentes sofisticados capturan el mensaje de error y lo reintegran al contexto para que el modelo analice y adapte.

Los LLMs son sorprendentemente buenos leyendo mensajes de error y ajustando acciones subsecuentes.

Simplemente añadir errores al hilo de conversación y permitir que el modelo reintente frecuentemente funciona. PERO: implementaciones efectivas emplean contadores de error con lógica de circuit-breaking—típicamente permitiendo 3 intentos antes de escalar a intervención humana.

Factor 10: Agentes Pequeños y Enfocados

Contrario a intuiciones que favorecen agentes monolíticos capaces de manejar tareas diversas, sistemas en producción demuestran consistentemente que micro-agentes (agentes pequeños, especializados con capacidades estrechamente definidas, típicamente manejando 3-10 pasos secuenciales) prueban ser más confiables, depurables y mantenibles.

Los loops agentic grandes acumulan contexto y propagan incertidumbres. Agentes más pequeños y enfocados con objetivos específicos contienen la complejidad más efectivamente.

Model Context Protocol (MCP): El Estándar que Une Todo

Mientras Skills resuelven el problema de empaquetar expertise, MCP estandariza cómo los agentes se conectan a datos empresariales.

El Problema NxM

Antes de MCP, cada nueva fuente de datos requería implementación custom. Con N fuentes de datos y M aplicaciones de IA, resultaba en N×M integraciones únicas que construir, mantener y asegurar independientemente.

MCP reduce esto a N+M puntos de conexión a través de estandarización.

Adopción Empresarial Real

Block (empresa detrás de Square y Cash App) construyó un agente de IA interno llamado Goose corriendo en arquitectura MCP. El resultado:

• Miles de empleados usan Goose

• Reducción del 75% del tiempo en tareas diarias de ingeniería

• Integrado con Snowflake, Jira, Slack, Google Drive, APIs internas

Bloomberg adoptó MCP como estándar organizacional. Resultado:

• Conexión de investigadores de IA a un toolset en constante crecimiento

• Tiempo de producción reducido de días a minutos

• Efecto flywheel donde todas las herramientas y agentes interactúan y se refuerzan mutuamente

Amazon aprovechó su cultura API-first (miles de APIs internas existentes). Con MCP:

• La mayoría de herramientas internas añadieron soporte MCP rápidamente

• Empleados crean agentes para revisar tickets, responder emails, procesar wikis internos

• Integración MCP con Amazon Q CLI ganando tracción organizacional

Skills vs MCP vs Prompt Engineering: Framework de Decisión

¿Cuándo usar cada approach? Aquí está tu cheatsheet de supervivencia:

USA CLAUDE SKILLS cuando:

• ✅ Construyes workflows estructurados repetibles en Claude (reportes, documentación, compliance checking, análisis de hojas de cálculo)

• ✅ Prefieres setup mínimo con capacidades offline opcionales

• ✅ Curas templates y checklists en lugar de alojar infraestructura

• ✅ Necesitas token-efficiency (Skills consume tokens mínimos hasta que se cargan)

USA MCP cuando:

• ✅ Requieres acceso a datos empresariales en vivo a través de sistemas con gobernanza centralizada

• ✅ Quieres una capa de integración que múltiples hosts y agentes puedan reutilizar

• ✅ El aislamiento de credenciales y aplicación de allowlists con audit trails es crítico

• ✅ Necesitas que un servidor MCP sirva a múltiples plataformas simultáneamente

USA PLATFORM TOOLS cuando:

• ✅ Tus requisitos caben completamente dentro del ecosistema de un vendor

• ✅ El timeline demanda deployment rápido

• ✅ Ya estás estandarizado en un vendor y buscas el path más rápido a deployment

• ✅ Estás en fase de prototipado y experimentación temprana

La realidad brutal: La mayoría de empresas necesitarán los TRES en algún punto de su madurez de IA. Las que ganan son las que entienden cuándo usar cada uno estratégicamente.

El Futuro: Skills, MCP y Context Engineering Como Sistema Operativo de IA

Estamos entrando a una fase donde el poder de un sistema de IA no dependerá del tamaño del modelo sino de la riqueza de su ecosistema de Skills.

Espera ver:

Domain Skill Packs

Paquetes construidos para industrias específicas como banking, healthcare, manufacturing. Ya están emergiendo repositorios open-source con Skills para:

• Algorithmic art creation

• Slack GIF generation

• Testing frameworks

• MCP server generation

• Brand guidelines enforcement

• Internal communications workflows

Frameworks de Gobernanza

Gestión de versiones de Skills, aprobaciones, lifecycle. Esto será CRÍTICO para compliance en industrias reguladas.

Compatibilidad Cross-Model

Skills corriendo en múltiples backends de LLM con adaptación mínima. OpenAI Agents SDK ya viene con soporte MCP built-in. Esto significa que Skills e integraciones MCP funcionarán cross-vendor.

Metrics de Evaluación

Medición de performance y confiabilidad de Skills. Los benchmarks tradicionales evalúan precisión single-input-output. Benchmarks agentic evalúan si sistemas pueden:

• Manejar workflows multi-step

• Hacer elecciones estratégicas

• Interactuar con herramientas y entornos

• Lograr objetivos complejos

La Brecha de Skills: Por Qué el 87% de Organizaciones Están Atoradas

Aquí está el cuello de botella que nadie quiere admitir:

• 87% de organizaciones sufren brechas de skills de IA

• 43% reportan brechas existentes

• 44% anticipan brechas emergentes pronto

• Las empresas ofrecen 28% de premium salarial por skills de IA y aún no pueden llenar posiciones

• 90% de organizaciones serán impactadas por crisis de skills de TI para 2026

Pero aquí está el twist brutal:

Solo 28% de empleados sabe cómo usar las aplicaciones de IA de su empresa, a pesar de que las empresas corren un promedio de 200 herramientas de IA.

51% de trabajadores identifican entrenamiento mejorado como la prioridad #1 para mejorar outcomes de IA.

El problema NO es que la tecnología no funciona. El problema es que las organizaciones no están invirtiendo en hacer que su gente pueda usarla efectivamente.

Las Predicciones Que Importan: Qué Viene en los Próximos 24 Meses

Los analistas están haciendo predicciones específicas. Estas son las que deberías tomar en serio:

Agentic AI Dominará (con Muertes Masivas)

Gartner predice que más del 40% de proyectos de IA agentic fallarán para 2027 debido a valor empresarial poco claro y desafíos de implementación.

PERO: las organizaciones que LOGREN implementar sistemas agentic capturarán valor exponencial.

La línea divisoria: comprensión de context engineering vs seguir jugando con prompts.

La Inversión Continuará Acelerando (A Pesar de Todo)

Gartner proyecta que el gasto en IA alcanzará $1.48 trillones en 2025 (crecimiento del 49.7% vs año anterior) y continuará acelerando a más de $2 trillones para 2026 (crecimiento del 36.8%).

IA impulsará casi 40% del gasto en datacenters para 2026, aproximándose a la mitad del gasto en datacenters para finales de 2027 o principios de 2028.

Este aumento de inversión OCURRE A PESAR de las tasas de fracaso documentadas. Las organizaciones no están aprendiendo de fracasos previos—están repitiendo los mismos patrones a mayor escala.

Context Engineering se Volverá Commodity (Luego Obsoleto)

Aquí está la visión contrarian que nadie más te dirá:

Incluso context engineering puede ya estar mostrando límites para practicantes operando a escala. El esfuerzo humano no escala con la complejidad de datos.

Si cada nuevo documento, regulación, o integración de cliente requiere que un desarrollador actualice definiciones de contexto, ninguna cantidad de retrieval inteligente o summarization puede mantener el ritmo.

El futuro pertenece a arquitectura de workflow automatizada: contexto emitido por el codebase mismo vía análisis de schema, generadores de documentación, compiladores de workflow, y extracción de metadata.

El Plan de Acción: Qué Hacer AHORA

Si has llegado hasta aquí, tienes dos opciones:

Opción A: Ignorar todo esto. Seguir perfeccionando prompts. Seguir siendo parte del 95% que fracasa.

Opción B: Evolucionar. Ahora. Antes de que tu competencia lo haga.

Para Emprendedores y Fundadores

1. AUDITA tu stack actual de IA

   • ¿Cuántas horas semanales gastas crafteando prompts?

   • ¿Qué workflows repites una y otra vez?

   • ¿Dónde están tus cuellos de botella de información?

2. EMPIEZA con un Skill

   • Identifica TU proceso más repetitivo que requiere juicio

   • Documéntalo en formato Skill

   • Pruébalo, refínalo, compártelo con tu equipo

3. EVALÚA necesidades de MCP

   • ¿Necesitas acceso en vivo a tus sistemas (CRM, analytics, docs internos)?

   • ¿Tienes múltiples fuentes de datos que integrar?

   • Si sí, explora implementación MCP

4. INVIERTE en upskilling

   • El 51% de trabajadores lo pide

   • Las empresas con estrategia formal de IA reportan casi el DOBLE de probabilidad de crecimiento de ingresos

Para Equipos y Empresas

1. ESTABLECE gobernanza ANTES de escalar

   • Define quién aprueba Skills

   • Establece ciclos de revisión

   • Implementa audit logging

2. COMIENZA con problemas de negocio, NO con tecnología

   • Identifica bottlenecks específicos (workflows que consumen horas, documentación atrasada, onboarding lento)

   • Cuantifica el impacto actual

   • Mide el beneficio POST-implementación

3. CONSTRUYE infraestructura de medición multi-dimensional

   • Métricas de eficiencia (tiempo ahorrado, procesos automatizados)

   • Métricas de calidad (reducción de errores, satisfacción de cliente)

   • Métricas de capacidad (nuevas tareas habilitadas, output creativo aumentado)

   • Métricas estratégicas (ventaja competitiva, respuesta de mercado)

4. PARTNERSHIP sobre build-it-yourself

   • MIT encontró que comprar herramientas de vendors especializados y construir partnerships tiene éxito ~67% del tiempo

   • Builds internos tienen éxito solo 1/3 del tiempo

La Línea de Batalla Está Trazada

La industria se está dividiendo en dos campos:

Campo A: Los que siguen pensando que IA es sobre escribir el prompt perfecto. Los que implementan ChatGPT para todos y esperan magia. Los que miden éxito por "¿cuántos empleados usan IA?" en lugar de "¿cuánto valor estamos capturando?"

Campo B: Los que entienden que estamos construyendo sistemas operativos para inteligencia. Los que invierten en arquitectura, no en trucos. Los que miden capacidades organizacionales, no adopción de herramientas individuales.

Campo A será el 95% que fracasa.

Campo B será el 5% que construye ventajas competitivas sostenibles.

Las Únicas Cosas Que Necesitas Recordar

1. Prompt engineering está muriendo. Context engineering es la nueva disciplina crítica. Si no entiendes la diferencia, ya estás atrás.

2. 95% de proyectos de IA empresarial están fracasando no por problemas de tecnología, sino por fallas de arquitectura, gobernanza y alineación estratégica.

3. Claude Skills son Markdown con superpoderes: contextos procedurales que permiten a Claude cargar habilidades especializadas dinámicamente. Simple, componible, poderoso.

4. MCP estandariza la integración: una forma de conectar agentes a datos empresariales, reemplazando el caos N×M con arquitectura N+M.

5. Los ganadores construyen ecosistemas, no herramientas aisladas. Skills + MCP + context engineering = el stack que separa líderes de rezagados.

6. El costo de no evolucionar es medible: $9.7-15M anuales por empresa, 470K horas perdidas, 71% de implementaciones sin ROI significativo.

7. La inversión en IA continuará acelerando a $2 trillones para 2026, a pesar de tasas de fracaso masivas. Las organizaciones NO están aprendiendo—están repitiendo errores a mayor escala.

8. El futuro pertenece a quienes dominan workflow architecture, no prompt perfection. La próxima ola ya está aquí. La pregunta es: ¿estarás listo?

El Momento de la Verdad

Cada revolución tecnológica tiene su momento de inflexión. El momento donde los early adopters ganan ventaja irreversible y los lentos quedan obsoletos.

Ese momento es AHORA.

No en 6 meses. No "cuando las cosas se estabilicen". No "cuando tengamos más presupuesto".

Las empresas como TELUS ya capturaron $90M en beneficio medible. Block ya redujo 75% del tiempo en tareas diarias. IG Group alcanzó full ROI en 3 meses.

Mientras tanto, el 95% sigue en pilot purgatory. Perdiendo dinero. Perdiendo tiempo. Perdiendo ventaja competitiva.

¿De qué lado de la historia quieres estar?

La elección es simple:

Evoluciona o vuélvete irrelevante.

Construye sistemas o sigue crafteando prompts.

Lidera la revolución o conviértete en su víctima.

La IA no va a esperar a que te pongas al día.

¿Empezamos?

Recursos Para Seguir Profundizando

Documentación Oficial:

• Anthropic Claude Skills: https://www.anthropic.com/news/skills

• Model Context Protocol: https://modelcontextprotocol.io

• Context Engineering Guide: https://www.anthropic.com/engineering/effective-context-engineering-for-ai-agents

Casos de Estudio:

• TELUS AI Transformation: $90M benefit case study

• Block's Goose Platform: 75% time reduction implementation

• Palo Alto Networks: 2,500 developer deployment

Frameworks y Best Practices:

• 12-Factor Agent: https://github.com/humanlayer/12-factor-agents

• Enterprise Agentic Architecture: Salesforce framework

• AI Governance Frameworks: OECD, EU guidelines

Comunidades:

• MCP Developers Discord

• Anthropic Developer Community

• OpenAI Agents Forum

Última actualización: Noviembre 2025

Aldo Verteramo