OpenAI ha fichado a Peter Steinberger, creador del asistente de código abierto OpenClaw, en un movimiento que refuerza la idea de que la próxima gran etapa de la IA no será solo “hablar mejor”, sino hacer más cosas: ejecutar tareas reales, coordinar herramientas y encadenar acciones con autonomía controlada. Sam Altman anunció públicamente en X que Steinberger trabajará en “la próxima generación de agentes personales”, describiendo el futuro como “extremadamente multiagente”. La declaración incluía un compromiso clave para aliviar las preocupaciones habituales de la comunidad: OpenClaw seguirá siendo open source, pasará a gestionarse mediante una fundación y OpenAI “continuará apoyándolo”.
La combinación de este fichaje y la promesa de continuidad no es casualidad. En la industria, los “agentes” han dejado de ser un concepto experimental para convertirse en un componente esencial del producto. La diferencia, en teoría, es simple: un chatbot responde, pero un agente actúa. Esto implica conectar con el correo, calendario, mensajería, tickets, compras, reservas o herramientas internas, con el riesgo y potencial que supone permitir que el software ejecute acciones en nombre del usuario.
De experimento viral a activo estratégico
OpenClaw se ha convertido en uno de los proyectos más destacados del invierno tecnológico por su rápido crecimiento. Reuters informó que su repositorio superó las 100.000 estrellas en GitHub y atrajo 2.000.000 de visitantes en una semana, cifras que lo sitúan en la liga de los fenómenos que saltan del nicho a la conversación general en días. Este tipo de tracción suele marcar un punto de inflexión: cuando un proyecto demuestra utilidad real (no solo como “demo”), grandes actores empiezan a moverse para atraer talento y aprovechar el impulso.
La narrativa pública de OpenClaw también encaja con el giro del mercado hacia asistentes “operativos”: herramientas capaces de gestionar correos, automatizar procesos o ejecutar tareas repetitivas desde la computadora del usuario. En un ecosistema donde la promesa de productividad se mide por minutos ahorrados y flujos completados, no solo por elocuencia textual, el atractivo para un laboratorio como OpenAI es evidente.
¿Qué implica que OpenClaw pase a una fundación?
Que OpenClaw “forme parte de una fundación” va más allá de una frase tranquilizadora: representa un modelo de gobernanza habitual en el software libre cuando se quiere separar el destino del proyecto de una sola empresa, facilitar contribuciones de múltiples actores y asegurar su continuidad. En la práctica, una fundación puede establecer normas respecto a la marca, licencias, dirección técnica y contribuciones, reduciendo el riesgo de que una compañía “absorba” la iniciativa, la cierre o la divida.
En su blog, Steinberger aseguró que se une a OpenAI para “llevar los agentes a todo el mundo” y reiteró que OpenClaw se mantendrá abierto e independiente, ahora bajo la estructura de una fundación. Por su parte, Altman subrayó la importancia de “apoyar el open source”, en un futuro donde múltiples agentes interactuarán para realizar tareas útiles.
La guerra por los agentes: producto, no solo concepto
Para los medios tecnológicos, la lectura es clara: OpenAI busca convertir el concepto de agente en una pieza central de su oferta, algo que competirá en el plano de producto con otros actores que también impulsan la automatización y los flujos de trabajo. La contratación de Steinberger indica que OpenAI no solo busca mejores capacidades de razonamiento o codificación, sino experiencia en convertir agentes en soluciones instalables, usables y conectables a canales y herramientas del día a día.
Al mismo tiempo, diversos análisis apuntan a que el “futuro multiagente” no se trata de un único superasistente, sino de una arquitectura con roles diferenciados: un agente que planifica, otro que ejecuta, uno que evalúa riesgos y otro que verifica resultados. Este enfoque, con control cruzado, ayuda a reducir errores, especialmente cuando la IA deja de ser solo un generador de texto y empieza a interactuar con sistemas: enviar correos, mover pagos, modificar reservas o desplegar código.
El lado delicado: seguridad, permisos y cadena de suministro
Una de las razones por las que el debate sobre agentes calienta más que el de los chatbots es la superficie de ataque. Un agente útil necesita permisos. En la práctica, permisos implican credenciales, tokens, acceso a datos y la capacidad de realizar acciones. Reuters recogió preocupaciones regulatorias relacionadas con riesgos de ciberseguridad y exposición de datos si este tipo de software se configura incorrectamente, un recordatorio de que la automatización aumenta tanto la productividad como los errores potenciales.
Para administradores y equipos de desarrollo, la incorporación de agentes en productos masivos trae un listado de buenas prácticas, aunque el enfoque sea nuevo:
- Mínimo privilegio: tokens con alcance restringido, permisos por acción, vencimiento corto y separación por entorno (desarrollo/prueba/producción).
- Auditoría y trazabilidad: registros de acciones, “quién hizo qué” (aunque sea un agente) y retención de datos para investigar incidentes.
- Control de conectores y extensiones: revisión de dependencias, políticas de firma, repositorios confiables y análisis de comportamiento.
- Gestión de secretos: bóvedas, rotación de credenciales, monitorización de fugas y prohibición de credenciales embebidas en configuraciones.
- Modos seguros: simulación (“dry-run”), confirmación humana en acciones críticas y límites en gasto e impacto.
La cuestión no es si los agentes llegarán, sino cómo: con qué mecanismos de seguridad, qué garantías de control y qué modelos de responsabilidad ante la automatización de acciones.
Un fichaje que marca el rumbo para 2026
Por ahora, el movimiento no revela cuándo se verán resultados palpables en productos de OpenAI ni cómo se concretará el “apoyo” por parte de la compañía. Sin embargo, deja clara una señal de dirección: OpenAI cree que la próxima ventaja competitiva no vendrá solo de modelos más avanzados, sino de agentes personales útiles, conectados a servicios y coordinados entre sí.
En ese contexto, OpenClaw emerge como un ejemplo práctico: un proyecto open source que viró viral por abordar un problema concreto —automatizar tareas reales— y demostrar que el mercado está listo para pasar del “chat” a la “operación”. La gran prueba ahora será si la combinación de fundación, comunidad y apoyo corporativo logra mantener el espíritu abierto del proyecto, acelerando su evolución hacia agentes más confiables, seguros y fáciles de desplegar.
Preguntas frecuentes
¿Qué es OpenClaw y por qué es tan popular?
Es un asistente open source enfocado en agentes que ejecutan tareas reales y automatizan flujos conectados a herramientas diarias. Su adopción fue impulsada por su utilidad práctica y la facilidad para experimentar.
¿OpenClaw seguirá siendo open source tras el fichaje de su creador por OpenAI?
Sí. Como se anunció, OpenClaw continuará en una fundación como proyecto abierto y recibirá apoyo de OpenAI.
¿Qué significa “futuro multiagente” en IA?
Una arquitectura en la que varios agentes especializados colaboran: uno planifica, otro ejecuta, otro evalúa riesgos y otro verifica resultados, logrando tareas complejas con mayor control y menor error.
¿Qué riesgos de seguridad presenta un agente conectado a correo y aplicaciones?
Los principales riesgos son el abuso de permisos o configuraciones inadecuadas que puedan exponer datos o permitir acciones no autorizadas. Se mitigan con mínimo privilegio, auditoría, control de conectores y gestión segura de secretos.
Fuente: OpenAI ficha al fundador de OpenClaw