La fiebre por los agentes de Inteligencia Artificial —herramientas que no solo conversan, sino que ejecutan tareas reales— acaba de sumar un nuevo protagonista: OpenClaw. Lo que comenzó como un proyecto de código abierto para automatizar la vida digital se ha convertido, en pocas semanas, en un caso de estudio sobre hacia dónde se mueve el sector: más automatización, más integración con herramientas cotidianas y, a la vez, más preguntas sobre seguridad.
El impulso mediático no llega solo por la curiosidad técnica. El creador de OpenClaw, Peter Steinberger, se incorpora a OpenAI para liderar el desarrollo de la “siguiente generación” de agentes personales, según comunicó el propio CEO de la compañía, Sam Altman. En paralelo, el proyecto mantendrá su naturaleza abierta bajo una fundación, con el apoyo de OpenAI, en un intento por sostener la comunidad sin “cerrar” el producto.
De “chatbot” a agente: por qué OpenClaw está en el foco
Durante años, la mayoría de asistentes se han quedado en la fase de “decir cómo hacerlo”. OpenClaw, en cambio, se ha popularizado por la promesa opuesta: conectar con herramientas reales (correo, agenda, búsqueda, automatizaciones) para resolver tareas de punta a punta. La descripción que circula entre sus usuarios es reveladora: un asistente capaz de mantenerse encima del correo, gestionar trámites, ayudar con procesos rutinarios —desde check-ins de vuelos hasta gestiones administrativas— y ejecutar acciones sin tener que saltar entre pestañas.
Ese salto de ambición es precisamente el que explica su crecimiento… y su escrutinio. Según datos citados por Reuters, el proyecto superó las 100.000 estrellas en GitHub y llegó a atraer 2.000.000 de visitantes en una sola semana, una velocidad inusual incluso para el ecosistema open source. Ese crecimiento mete presión: cuando un agente puede tocar correo, archivos o el navegador, deja de ser un experimento simpático y se convierte en una pieza sensible.
La comunidad acelera: guías, automatizaciones y “recetas” listas para copiar y pegar
Parte del fenómeno se entiende mirando lo que ocurre alrededor del proyecto. El creador de contenidos Matthew Berman, por ejemplo, ha empujado el debate con una guía centrada en casos de uso reales que ya se estarían ejecutando en producción dentro de la comunidad. El material se presenta como un documento práctico: más de 25 usos, estructura “paso a paso” y un PDF gratuito de 41 páginas, pensado para gente con soltura técnica pero sin necesidad de programar desde cero.
La guía agrupa aplicaciones que van desde operaciones de negocio (correo, CRM, tareas y briefings) hasta productividad personal y automatización doméstica. El mensaje es claro: OpenClaw se está usando como una especie de “capa operativa” que conecta servicios y ejecuta flujos de trabajo mediante instrucciones conversacionales. Entre los ejemplos que se repiten aparecen:
- CRM personal que detecta contactos “reales” desde correo y calendario, filtra newsletters y automatizaciones, puntúa relaciones y permite consultas en lenguaje natural.
- Base de conocimiento con RAG (búsqueda semántica + generación), para guardar enlaces, PDFs o transcripciones y recuperarlos después con respuestas fundamentadas.
- Investigación en redes con foco en eficiencia de costes, priorizando fuentes baratas o cachés antes de quemar API.
- Analítica y seguimiento (por ejemplo, métricas de YouTube o competidores) con almacenamiento local y generación de informes.
- Registro de uso y costes para entender cuánto cuesta realmente cada llamada a modelos y dónde se puede optimizar.
La lógica que subyace en estas “recetas” es casi siempre la misma: OpenClaw como orquestador, modelos de lenguaje como motor cognitivo, y conectores (correo, calendario, navegador, tareas) como “brazos” para actuar.
El giro a OpenAI y la promesa de una fundación
El salto de Steinberger a OpenAI añade una lectura estratégica: los agentes personales no se están planteando como una función marginal, sino como un núcleo de producto. Altman afirmó que espera que este enfoque se vuelva rápidamente central en la oferta de OpenAI, mientras que OpenClaw seguiría como proyecto abierto dentro de una fundación respaldada por la compañía.
En la práctica, eso podría traducirse en dos velocidades: por un lado, innovación acelerada en agentes integrados en productos masivos; por otro, una comunidad open source intentando mantener independencia, auditoría pública y libertad para desplegar agentes en infraestructuras propias.
El lado incómodo: seguridad, permisos y el riesgo de “agentes demasiado sueltos”
Cuanto más útil es un agente, más peligrosa es una mala configuración. Reuters recoge que el auge de OpenClaw ha traído advertencias públicas sobre riesgos de seguridad si se despliega de forma incorrecta, incluyendo exposición a ciberataques y filtraciones de datos. Y en las guías comunitarias más detalladas se repite una obsesión: límites de gasto, gestión de credenciales, y buenas prácticas operativas para evitar bucles, automatizaciones sin control o permisos excesivos.
El debate se parece al de los inicios del cloud: lo fácil es “que funcione”; lo difícil es que funcione sin abrir una puerta lateral. Un agente con acceso a correo, navegador y archivos puede ser un multiplicador de productividad… o un multiplicador de incidentes. Por eso, en los entornos serios, la conversación ya no va solo de prompts, sino de sandboxing, control de permisos, auditoría, trazabilidad y planes de restauración.
Una señal del mercado: la era del “hazlo por mí” ya no es ciencia ficción
OpenClaw se está convirtiendo en un símbolo de algo más grande: el paso desde la asistencia conversacional a la delegación operativa. Y eso obliga a todos —usuarios, empresas y reguladores— a ponerse al día con una realidad incómoda: cuando el software puede actuar por cuenta propia, la seguridad deja de ser un “extra” y se vuelve el precio de entrada.
La pregunta ya no es si habrá agentes. La pregunta es quién los controlará, dónde correrán (local, cloud o híbrido) y bajo qué reglas. OpenClaw, con su mezcla de comunidad abierta y empuje empresarial, ha puesto ese dilema en primer plano.
Preguntas frecuentes
¿Qué es OpenClaw y para qué sirve un agente de Inteligencia Artificial?
OpenClaw es un proyecto de código abierto orientado a crear agentes que ejecutan tareas reales (automatizar correo, gestionar agenda, realizar acciones en servicios), y no solo responder preguntas como un chatbot tradicional.
¿Se puede usar OpenClaw en local para reducir riesgos de privacidad?
Muchas implementaciones buscan ejecutarlo en infraestructura propia (por ejemplo, un ordenador dedicado) y limitar qué datos salen fuera, pero el nivel real de privacidad depende de los conectores activados y del modelo usado.
¿Qué riesgos de ciberseguridad tiene un agente con acceso a correo y navegador?
Los principales riesgos suelen venir de permisos excesivos, credenciales mal protegidas, skills maliciosas o automatizaciones que actúan sin supervisión. En entornos profesionales se recomienda sandboxing, mínimos privilegios y trazabilidad de acciones.
¿En qué se diferencia un agente de un asistente tipo ChatGPT?
Un asistente conversacional responde y orienta; un agente, además, actúa: conecta con herramientas, ejecuta pasos, automatiza flujos y puede operar de forma continua (con controles) para completar tareas.
