Recorriendo la llamada Cañada Real de Andalucía desde el límite del término municipal de Balazote y hasta el término de Chinchilla podemos encontrar diversos tramos del camino en los que es posible llegar a distinguir los restos de una antigua calzada empedrada.
Tuvimos la oportunidad, hace ya algunos años, de poder documentar algunos de estos tramos con ocasión de la realización de un Estudio de Impacto sobre el Patrimonio relacionado con la construcción de una Planta Solar en las cercanías de la pedanía de Santa Ana.
En concreto, los restos de antiguos empedrados o de alineaciones de bloques pudimos observarlos en tres tramos que describimos a continuación.
El primer tramo, el mejor conservado
Presenta un pavimento enlosado a base de grandes lajas de piedra con una anchura total de unos 7 metros y una longitud aproximada de 70 metros lineales.
En él se pueden distinguir tanto las alineaciones de piedras que delimitaban la calzada como algunas de las lajas que formaban la base de la misma.
El segundo, poco visible
El segundo tramo sólo conserva visible una alineación de bloques, visualizable unos 30 metros, en el margen derecho de la Cañada en dirección Oeste – Este, que posiblemente formara parte de la faja longitudinal que delimitaba estas calzadas. Se localiza en la confluencia con un camino que parte desde la cañada hacia la Casa Riachuelos.
El tercer tramo, irregular y distingible
El tercer tramo, más irregular y distinguible a lo largo de unos 100 metros de longitud, sólo conserva en algunas zonas, al igual que en el segundo, una alineación de bloques en el margen derecho de la Cañada en dirección Oeste – Este que posiblemente formara parte de la faja longitudinal que delimitaba estas calzadas, mientras que en otras zonas parecen distinguirse tanto las fajas longitudinales de la calzada como un relleno interno de grava y piedras de mediano tamaño.
La cronología
En cuanto a la cronología de estos restos, sin pretender llegar a conclusiones definitivas sin un estudio en profundidad, debemos tener en cuenta que esta cañada ha sido relacionada por algunos autores con la Vía Hercúlea o Augusta (conocida también como Camino de Aníbal) que unía Gades con Roma, y que fue la calzada romana más larga de la Hispania romana con una longitud aproximada dentro de la Península Ibérica de 1.500 km que discurrían desde los Pirineos hasta Cádiz, bordeando el Mediterráneo; así lo recuerdan Ñacle y Velasco (2001) en su publicación sobre las Vías Pecuarias de Albacete en la que señalan que desde el término de Balazote hacia el este, la Cañada Real de Andalucía coincide con la antigua calzada romana.
Corroborando este hecho, en sus inmediaciones se han documentado diversos asentamientos de época ibérica o romana como los catalogados en las cercanías de Casa del Alcaide, Casa de Los Paredazos (probable Parietinis romana) o el yacimiento de Los Llanos, todos ellos en el término municipal de Albacete.
Se trata de un tramo de vía que enlazaba Castulo (Linares) con Saetabi (Xátiva), que en este sector uniría las poblaciones de Libisosa (Lezuza) y Saltigi (Chinchilla de Montearagón). A partir de esta última población la vía seguiría, según algunos autores, hacia el sureste por Corral-Rubio, Montealegre, Llano de la Consolación, Cerro de Los Santos (antigua Ad Palem), continuando por Mariparza y Tobarilla y siguiendo posteriormente hacia el noreste por Casas de Albalat, Fuente la Higuera y Mogente, hasta Saetabi.
Bibliografía
- Carrasco, G., 1988: “Comunicaciones romanas de la provincia de Albacete en los itinerarios de época clásica”, Al Basit, 23, págs. 41-42
- Ñacle, A. y Velasco, J.M., 2001: Vías Pecuarias de la Provincia de Albacete. Diputación de Albacete.
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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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