La pregunta más común que escucho estos meses es casi siempre la misma:
“¿Qué modelo estás usando?”
GPT-5.2, Claude Opus, Gemini 3… como si el nombre del motor definiera el destino del negocio.
Pero hay una verdad incómoda que ya es imposible ignorar: tu competencia tiene acceso a las mismas claves de API que vos. El modelo se está volviendo commodity: baja el precio, suben las capacidades, se achica la diferencia y lo que hace seis meses era “punta de lanza”, hoy es estándar.
Entonces, si el motor es el mismo… ¿de dónde sale la ventaja?
De algo que no se compra, no se copia rápido y no aparece en un benchmark: el contexto.
Y esto es lo que vemos una y otra vez cuando analizamos por qué algunas marcas se vuelven “recomendables” en IA y otras quedan invisibles, incluso usando el mismo modelo.
Dos empresas pueden poner el mismo LLM detrás de un agente… y obtener resultados radicalmente distintos.
La diferencia no está en el modelo.
Está en lo que le das para trabajar.
Imaginá dos e-commerce que quieren un agente que recomiende productos.
La Marca A le pide algo genérico: “recomendá productos a los visitantes”.
Funciona, sí. Pero suena como todos. Recomienda como todos. Vende como todos.
La Marca B, en cambio, alimenta al modelo con contexto estructurado: historial de compras, productos más vendidos por región, tono real de la marca, políticas de devolución, stock en tiempo real, ejemplos de conversaciones que terminaron en venta.
De golpe, el agente no parece un chatbot.
Parece un vendedor que conoce la tienda desde adentro.
No hay magia. Hay contexto.
Una forma simple de recordarlo: el modelo es el motor; el contexto es el mapa, el combustible y el conocimiento del terreno. Sin eso, el motor más potente da vueltas en círculos.
Ahora, lo útil es aterrizar qué significa “contexto” sin misticismo. En Fardo lo desarmamos en cinco tipos que, cuando están bien capturados y estructurados, se convierten en un foso competitivo difícil de imitar:
Contexto de cliente.
No “buyer personas”. Tus clientes reales: cómo hablan, qué preguntan, qué los frustra, qué los hace decidir.Contexto de negocio.
El ADN y las reglas del juego: propuesta de valor, restricciones, regulaciones, márgenes, límites reales.Contexto evolutivo (histórico).
Lo que ya aprendiste a fuerza de errores: campañas que no funcionaron, objeciones recurrentes, decisiones que cambiaron el producto.Contexto de marca (calidad).
El “cómo” concreto: ejemplos de respuestas cinco estrellas, estilo real de comunicación, tono, límites. No “valores”, ejemplos.Contexto operativo (restricciones).
Lo que hace que algo sea ejecutable: latencia, permisos, herramientas internas, reglas, presupuesto, disponibilidad.
Esto no es teoría. Es el mismo patrón que explica por qué hoy hablamos tanto de agentes, protocolos, “buy now” y visibilidad en IA.
Porque a medida que los asistentes pasan de responder a operar (comparar, completar, comprar), el contenido genérico deja de alcanzar. El agente necesita contexto para actuar sin romper nada.
Y acá aparece lo más interesante: el contexto no es un input estático. Bien trabajado, se vuelve un círculo virtuoso.
Mejor contexto → mejores resultados desde el primer día.
Mejores resultados → nuevos datos y aprendizajes.
Nuevos aprendizajes → enriquecen el contexto.
Y el siguiente ciclo vuelve más fuerte.
Seis meses después, una empresa que “usa IA” sigue obteniendo respuestas genéricas.
La empresa que “cultiva contexto” opera con un nivel de precisión y consistencia que parece inalcanzable… aunque use el mismo modelo base.
La conclusión es simple:
Dejá de perseguir modelos como si fueran ventaja competitiva.
Empezá a construir contexto como si fuera un activo estratégico.
Porque en un mundo de motores idénticos, gana quien mejor conoce el camino.
