Conceptos básicos de IA que todo Developer debe dominar (Prompt Engineering, LLMs, Tokens, RAG, SDKs y más)

Hoy integrar inteligencia artificial en un proyecto ya no es algo “experimental” ni reservado para grandes empresas. Es una ventaja competitiva concreta. Está al alcance de cualquier developer que entienda qué está usando y por qué.

El problema es que el mundo de la IA viene cargado de siglas, buzzwords y explicaciones innecesariamente complejas. Y si entrás sin contexto, es fácil perderse o usar herramientas potentes de forma bastante mediocre.

En este artículo vamos a recorrer los conceptos fundamentales que cualquier developer moderno debería dominar para trabajar con modelos de IA, especialmente con LLMs. Sin humo, sin exageraciones, y con foco en cómo se usan de verdad en aplicaciones reales.

Qué es realmente un LLM

Un LLM (Large Language Model) es un modelo entrenado con cantidades enormes de texto para aprender patrones del lenguaje. No “piensa” ni “razona” como una persona, pero es extremadamente bueno prediciendo cuál debería ser el próximo token en una secuencia.

Eso le permite entender lenguaje natural, generar respuestas coherentes, seguir instrucciones, traducir, resumir información, escribir código y mantener conversaciones bastante complejas.

Modelos como GPT, Claude, Gemini, LLaMA o Mistral no son magia. Son sistemas probabilísticos muy avanzados. Y cualquier developer que trabaje con ellos debería entender, al menos a alto nivel, cómo funcionan, cómo se consumen y en qué casos conviene usar uno u otro.

Tokens: el verdadero “combustible” de la IA

Los modelos no procesan texto como nosotros. Todo lo dividen en tokens, que pueden ser palabras, partes de palabras, símbolos o fragmentos de código.

Esto importa más de lo que parece. Los tokens afectan directamente el costo, la velocidad de respuesta, el largo del contexto y hasta la calidad de lo que devuelve el modelo. Cuando ves que un modelo tiene un contexto de 128k tokens, básicamente estás viendo cuánta información puede “recordar” en una sola interacción.

Entender tokens no es un detalle técnico menor: es clave para diseñar prompts eficientes y sistemas escalables.

Prompt Engineering: saber hablarle a la IA

El prompt engineering no es una disciplina mística ni un truco secreto. Es aprender a dar instrucciones claras, estructuradas y bien pensadas.

Un buen prompt define un rol, establece un objetivo, marca restricciones y, cuando hace falta, incluye ejemplos. No se trata de escribir más, sino de escribir mejor.

Para un developer, dominar prompts es tan importante como saber usar Git o entender patrones de arqu. Porque la calidad de la respuesta depende directamente de la calidad de la instrucción.

Embeddings: cómo la IA entiende significado

Los embeddings son representaciones numéricas del significado de un texto. No representan palabras, representan ideas.

Gracias a esto, dos textos distintos pero conceptualmente similares generan embeddings parecidos. Es lo que permite hacer búsquedas semánticas, recomendaciones inteligentes o sistemas que “entienden” de qué se está hablando sin depender de palabras exactas.

Sin embeddings, gran parte de las aplicaciones modernas de IA directamente no existirían.

RAG: la forma correcta de usar IA en producción

RAG (Retrieval Augmented Generation) es una técnica que combina un modelo generativo con información externa. En vez de confiar ciegamente en lo que el modelo “recuerda”, primero se recupera información relevante desde documentos, bases de datos o archivos propios, y recién ahí se genera la respuesta.

Esto reduce alucinaciones, mejora la precisión y permite construir sistemas que trabajan con información actualizada y específica. Es la base de chatbots corporativos, asistentes internos y aplicaciones que responden sobre documentación propia.

Hoy, si estás construyendo un producto con IA y no usás RAG, probablemente estés haciendo algo mal.

Inferencia: cuando el modelo entra en acción

La inferencia es el momento en el que el modelo genera una respuesta usando lo que aprendió durante su entrenamiento. Puede ejecutarse en la nube, en GPUs, CPUs, hardware especializado o incluso localmente.

La mayoría de los developers interactúa con modelos a través de APIs de inferencia, lo que simplifica muchísimo el proceso. Aun así, entender qué pasa en esta etapa ayuda a tomar mejores decisiones de performance, costos y arquitectura.

SDKs de IA: el puente entre el modelo y tu app

Los SDKs existen para ahorrarte dolor. Te permiten autenticarte, enviar prompts, manejar streaming, usar function calling, trabajar con embeddings, integrar RAG y controlar costos sin reinventar la rueda.

OpenAI, Anthropic, Google, Groq, Vercel AI SDK y librerías como LangChain o LlamaIndex son herramientas que cualquier IA developer moderno debería conocer y saber usar con criterio.

Context Window: la memoria del modelo

Los modelos no recuerdan todo. Tienen un límite de contexto, medido en tokens. Cuanto más grande es esa ventana, más información pueden manejar en una sola conversación o request.

Esto impacta directamente en cómo diseñás tus prompts, cómo cargás documentos y cómo mantenés el estado de una conversación. Ignorar el context window suele terminar en respuestas cortadas, incoherentes o directamente incorrectas.

Function Calling y agentes: cuando la IA actúa

Los modelos modernos no solo generan texto. También pueden llamar funciones definidas por vos para ejecutar acciones reales: consultar una base de datos, consumir una API, hacer cálculos o disparar automatizaciones.

Cuando combinás esto con lógica de control, aparecen los agentes: sistemas capaces de analizar información, decidir qué hacer, ejecutar acciones y repetir el proceso hasta cumplir un objetivo.

Todavía estamos en una etapa temprana, pero claramente es hacia donde va la industria.

Conclusión: por dónde empezar si querés trabajar con IA

No hace falta aprender todo de golpe. Pero sí entender las bases. Tokens, LLMs, embeddings, RAG, inferencia y APIs son el piso mínimo para trabajar con IA de forma profesional.

La diferencia entre “usar IA” y saber integrar IA está en estos conceptos. Y en 2026, esa diferencia va a pesar cada vez más.