Los modelos de lenguaje generativos (IA generativa) son eficaces, pero aún presentan limitaciones en coherencia, explicabilidad y robustez para salud, ley y finanzas. Investigaremos context engineering (prompts + datos) para superar esas barreras sin re, entrenar el modelo y llevarlos con seguridad a producción. El objetivo de este proyecto es Diseñar técnicas que generen explicaciones comprensibles analizando cómo diferentes contextos afectan las decisiones del modelo

-       ¿Cómo correlacionar variaciones en contexto con cambios en las respuestas del modelo?

-       ¿Qué métricas evalúan la calidad de explicaciones para usuarios expertos del dominio?