Durante mucho tiempo, la prospección arqueológica (sondeo o exploración) de superficie tradicional solo constituía una herramienta secundaria para detectar yacimientos. Estos luego se acometían mediante excavación, la técnica principal de investigación arqueológica.
Sin embargo, a finales de los años setenta y principios de los ochenta hay un cambio de paradigma. Se considera el territorio como una entidad más compleja, formada por diferentes yacimientos interrelacionados entre sí y con el paisaje que los rodea. Para ayudar a su comprensión surge una nueva concepción de prospección superficial denominada sistemática, que adquiere relevancia por sí misma y que progresivamente se irá imponiendo hasta convertirse, a día de hoy, en la más practicada.
La prospección sistemática de superficie planifica de forma previa las actuaciones sobre el terreno, estudiando sobre la cartografía las características propias de cada lugar: cursos de agua, vías de comunicación, puntos altos o pendientes, entre otros elementos. A ello se suma un análisis histórico de la zona, que utiliza la bibliografía arqueológica y la toponimia para revelar la existencia de yacimientos ya conocidos u otros nuevos, respectivamente.
Esa información se conjuga con el propio trabajo de campo, en el que se usan sistemas de posicionamiento global (GPS) para ubicar los hallazgos. En caso de resultados positivos, al término del trabajo se obtiene una nube de puntos que debe ser interpretada correctamente. Para ello, en el trabajo de laboratorio debemos pasar la información que hemos obtenido por diferentes filtros, teniendo en cuenta principalmente los procesos postdeposicionales, que afectan a los restos arqueológicos una vez que el yacimiento ha sido abandonado por el ser humano. Estos procesos pueden ser naturales (escorrentías, riadas, lluvia, nieve, viento, terremotos, etc.) o antrópicos (destrucción intencionada, expolio, labores agrícolas, etc.), pero en cualquier caso afectan a la situación de dichos restos, que son desplazados o desaparecidos.
Por ejemplo, un conjunto cerámico amplio en la falda de un cerro no implica necesariamente que el yacimiento se ubique en ese lugar, sino que puede hacerlo en la parte alta del cerro y esa cerámica haya sido desplazada allí por procesos postdeposicionales. Algo similar ocurre con los materiales hallados muy cerca o en los propios cauces de los ríos.
De haber efectuado correctamente el análisis, como resultado obtenemos un esquema aproximativo de ocupación del territorio, con las diferentes fases en que ha sido ocupado y el carácter de esas ocupaciones.
Por tanto, es cierto que la excavación arqueológica sigue siendo indispensable para conocer con profundidad un asentamiento concreto, si bien tiene una serie de puntos negativos que la prospección arqueológica solventa. Entre ellos se cuentan los siguientes:
- Alto coste económico: una excavación requiere muchos recursos: personal, herramientas, material de embolsado y etiquetado, lugar para almacenar los restos hasta su desplazamiento al museo, etc. Por su parte, la prospección solo requiere un personal mínimo con un equipo GPS que, gracias a la democratización de la tecnología, cada vez es más asequible.
- Destrucción de contextos arqueológicos: la excavación es un método destructivo, ya que la parte del contexto -información asociada al yacimiento- no documentada correctamente se pierde de forma irreversible. Además, aunque el procedimiento haya sido muy riguroso y se haya documentado todo exhaustivamente, es probable que en un futuro no muy lejano se cuente con técnicas más precisas que mejoren los resultados obtenidos.
- Degradación del yacimiento: la excavación necesita una actuación posterior de consolidación y/o restauración para conservar las estructuras sacadas a la luz en las mejores condiciones posibles. Sin embargo, si como veíamos antes la excavación ya es costosa, el mantenimiento de lo excavado lo es aún más a largo plazo, por lo que en muchas ocasiones esas estructuras se van deteriorando sin dotaciones económicas adicionales.
Por todo ello, la prospección arqueológica se ha convertido en una herramienta fundamental en manos de las Administraciones públicas para abordar la ordenación del territorio. Los resultados obtenidos se plasman en distintos instrumentos, como la Carta Arqueológica o el Plan General de Ordenación Urbana (PGOU), que ayudan a conseguir un desarrollo urbanístico compatible con la protección del Patrimonio Histórico.
Juan Antonio Moral, Arqueología
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¿Te has preguntado qué habilidad podría catapultar tu carrera en los próximos años? Si estás leyendo esto, probablemente ya intuyes la respuesta: el Prompt Engineering se está convirtiendo rápidamente en la competencia más codiciada del ecosistema de IA generativa. Y no, no es una moda pasajera – hay razones muy sólidas detrás de esta tendencia.
1.1 La IA generativa está en todas partes (y apenas estamos empezando)
Seamos sinceros: desde que ChatGPT irrumpió en nuestras vidas, la IA generativa ha pasado de ser una curiosidad tecnológica a una herramienta fundamental en miles de empresas. Ya no es "si" implementarán IA, sino "cómo" lo harán mejor que su competencia.
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Caso_2_seccion_idea_destacada_con_titulo_y_subtitulo, este es el mini párrafo interior que expande y explica la frase del titular de este mismo div.
1.2 Nuevos roles que pagan (muy) bien
¿Has visto últimamente ofertas de trabajo para "Prompt Engineers" o "AI Interaction Specialists"? Estos puestos, que ni siquiera existían hace dos años, ahora ofrecen salarios iniciales de 70.000€ en Europa y más de $120.000 en Estados Unidos.
¿Por qué empresas están dispuestas a pagar tanto? Porque un buen Prompt Engineer multiplica el retorno de la inversión en tecnología de IA. No solo ahorras tiempo a toda la organización, sino que desbloqueas posibilidades de negocio que de otro modo serían inalcanzables. Es como tener una superpotencia que traduce necesidades empresariales en soluciones concretas.
1.3 Tu ventaja competitiva (mientras los demás siguen confundidos)
Piénsalo así: mientras todos aprenden a usar herramientas de IA a nivel básico, dominar el Prompt Engineering te coloca varios pasos por delante del 99% de profesionales. Es como la diferencia entre saber conducir un coche y saber diseñar un sistema de transporte eficiente.
Caso_3_seccion_frase_destacada aquí va un texto que queramos destacar de manera importante visualmente.
Además, esta habilidad es transferible entre diferentes plataformas y modelos. No importa si tu empresa usa OpenAI, Anthropic, Mistral o cualquier otra IA – los principios fundamentales del Prompt Engineering se mantienen, haciendo que tu perfil sea valioso independientemente de qué tecnología específica esté de moda.
1.4 Un camino formativo accesible desde diversos backgrounds
Una de las mejores noticias es que no necesitas ser programador para convertirte en un excelente Prompt Engineer. Si bien los conocimientos técnicos ayudan, personas de marketing, diseño, recursos humanos o prácticamente cualquier campo pueden desarrollar esta especialización.
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Universidades y centros formativos (como nosotros en MBIT School) están incorporando módulos específicos de Prompt Engineering en sus programas, abriendo puertas a perfiles que quizás no encajarían en roles tecnológicos más tradicionales.
Dominar el Prompt Engineering no es cuestión de suerte ni de probar comandos al azar. Hay principios fundamentales que diferencian a los profesionales de los aficionados. Veamos cuáles son:
2.1 Define el objetivo y el contexto (antes de escribir una sola palabra)
El error más común que vemos en nuestras clases es lanzarse a escribir prompts sin haber definido claramente caso_4_negrita_con_interaccion sirve para poner en negrita una idea dentro de un texto y que haya una microinteracción que capture tu atención. Un prompt efectivo siempre comienza estableciendo el contexto adecuado:
Caso_5_grid_ideas sirve para dividir un contenido en varias fichas visualmente para entender mejor el contenido
Proporciona información relevante (sin abrumar con detalles innecesarios)
Establece limitaciones importantes que la IA debe considerar
Compara estos dos prompts:
❌ "Dame ideas para mi negocio"
✅ "Soy propietario de una panadería artesanal en Barcelona con clientela principalmente local. Necesito 5 ideas innovadoras para aumentar mis ventas durante los meses de verano, considerando un presupuesto máximo de 2.000€."
¿Notas la diferencia? El segundo prompt orienta a la IA con precisión y evita respuestas genéricas que no aportarían valor real.
2.2 Estructura tus instrucciones (las IAs aman el orden)
Los modelos de IA no "piensan" como nosotros. Responden mejor cuando les das instrucciones claras, secuenciales y bien estructuradas.
Para conseguir respuestas precisas:
Usa listas numeradas para secuencias de pasos
Emplea viñetas para características relacionadas
Separa visualmente las diferentes partes de tu instrucción
Un truco que funciona sorprendentemente bien: divide una tarea compleja en subtareas más sencillas. Obtendrás mejores resultados que con una única instrucción complicada.
Recuerda: si tú mismo tienes que releer tu prompt para entenderlo,
la IA probablemente también tendrá dificultades.
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