¿Qué implicaciones tiene que Peter Steinberger se una a OpenAI?
OpenAI ficha al creador de OpenClaw y esto será muy bueno para los que aún usamos ChatGPT como principal asistente de IA
Peter Steinberger, creador de OpenClaw, ha sido el principal protagonista de la IA en lo que llevamos de año, básicamente porque él solo ha sido capaz de romper la baraja en la carrera de los Agentes de IA superando con creces el trabajo que estaban haciendo OpenAI, con el modo Agente y Anthropic con Cowork.
Lo que ha hecho debería pasar a la historia como un ejemplo de que en el mundo de la IA el talento está por encima de los recursos económicos y materiales.
Su Agente de IA es capaz de tener memoria persistente, proactividad y capacidad de acción fuera del chat, lo cual no han sido capaces aún de lograr de manera completa el resto de empresas dedicadas al desarrollo de Agentes de IA.
Por lo tanto, ahora con Peter dentro de OpenAI el modo agente debería por fin hacer lo que se promete.
En palabras de Sam Altman: el futuro estará lleno de agentes inteligentes interactuando entre sí para hacer cosas muy útiles para las personas.
Pero no todo son buenas noticias, porque la llegada de los Agentes aporta un nivel de complejidad mayor para las empresas que no están siendo capaces aún de sacarle provecho a la IA.
Porque todo el mundo quiere que la IA le haga el trabajo aburrido, pero no están dispuestos a hacer el esfuerzo inicial que supone aprender a dar las instrucciones correctamente a la IA y darle el contexto adecuado para que pueda hacerlo.
A saber, los asistentes hacen tareas concretas y los agentes pueden hacer trabajos completos, entonces el que no sea capaz de explicar a la IA cómo hacer una tarea mucho menos va a poder explicar cómo hacer un trabajo completo.
Lo que esto significa es que, ahora más que nunca, la gestión del conocimiento sobre los procesos que hacemos en las empresas puede marcar la diferencia.
Esta es la razón por la que muchas empresas aún no ha sido capaces de sacarle partido a las herramientas de automatización de flujos de trabajo, como n8n, porque muchas veces la improvisación y el caos es lo más característico de cómo se hace ese trabajo.
Es lo mismo que ocurre con el entrenamiento de los robots. Si no les explicamos con demostraciones cómo deben hacer su trabajo, no serán capaces de hacerlo, aunque reciban una petición en lenguaje natural.
Así que ha llegado el momento de pensar en cómo documentar los procesos en la empresa, porque pronto se lo podrás dar a un Agente de IA para que se encargue de hacer trabajos completos, no solo tareas.
Esto será muy bueno para los que sean capaces de hacerlo, pero muy malo para los que se resistan a adoptar esta tecnología, porque se quedarán fuera de juego.