Peter Steinberger (creador de OpenClaw): El 80% de las aplicaciones desaparecerán.

Entrevista con Peter Steinberger sobre OpenCla

Introducción a OpenCla

• Peter Steinberger, creador de OpenCla, presenta su agente de inteligencia artificial personal de código abierto que ha ganado popularidad rápidamente en internet.

• La charla aborda su "momento Eureka", filosofía de desarrollo y el impacto en los desarrolladores para 2026.

Impacto y Popularidad

• Steinberger menciona la viralidad de OpenCla, destacando que ha alcanzado más de 160,000 estrellas en GitHub.

• Comenta sobre la necesidad de desconectar debido al abrumador interés y las reacciones mixtas que ha recibido.

Diferencias con Otras IA

• Atribuye el éxito de OpenCla a su funcionalidad local en comparación con otros asistentes personales que operan en la nube.

• Resalta cómo puede interactuar directamente con dispositivos del hogar, como hornos y sistemas Sonos, lo cual no es posible con otras IA.

Interacción Humano-Bot

• Discute la evolución hacia interacciones entre bots y humanos, donde los bots pueden contratar personas para tareas específicas.

• Propone un futuro donde múltiples bots se especializan en diferentes aspectos de la vida del usuario.

Inteligencia Colectiva vs. Individual

• Reflexiona sobre el concepto de inteligencia colectiva frente a la individual, sugiriendo que el trabajo colaborativo es más efectivo.

• Se plantea cómo aplicar esta idea a la inteligencia artificial y su potencial para especializarse en diversas áreas.

Proceso Creativo y Desarrollo

• Steinberger comparte su experiencia inicial al desarrollar OpenCla, comenzando por una versión básica antes de expandir sus capacidades.

• Menciona varios proyectos previos en GitHub que contribuyeron a su conocimiento y habilidades técnicas.

¿Cómo se construyó OpenCloud?

Proceso de desarrollo y adicción a la programación

• El narrador describe cómo se fue enganchando a la programación, llegando al punto de trabajar en su proyecto "Vive Túnel" durante dos meses, lo que le llevó a reconocer su adicción al trabajo.

• Comenzó a construir "Cloudbot", ahora llamado "OpenCloud", con un enfoque mejorado que elimina la necesidad de escribir en una terminal, permitiendo interacciones más naturales.

• Se menciona el momento revelador cuando el narrador se dio cuenta de las capacidades del sistema, que podía hacer mucho más de lo esperado.

Creación del prototipo y funcionalidades

• El primer prototipo fue simple y rudimentario, conectando WhatsApp con Cloud Code para extraer texto. Aunque era lento, funcionaba adecuadamente.

• La necesidad de imágenes llevó al narrador a mejorar el sistema; utilizó WhatsApp para traducir textos mientras viajaba, destacando la utilidad y diversión del uso del modelo.

Interacción avanzada y resolución creativa

• Durante una interacción con el modelo, el narrador quedó sorprendido por su capacidad para procesar audio sin haberlo programado específicamente para ello.

• El modelo demostró inteligencia al buscar soluciones creativas ante problemas inesperados, como convertir formatos de audio sin requerir instalaciones adicionales.

Futuro de las aplicaciones y automatización

• Se plantea que muchas aplicaciones podrían desaparecer debido a la capacidad de los modelos para realizar tareas automáticamente sin intervención humana directa.

• Ejemplifica cómo un agente podría gestionar datos personales (como hábitos alimenticios), eliminando la necesidad de aplicaciones específicas como My Fitness Pal.

Implicaciones sobre modelos y mercado

• Se discute cómo los modelos están evolucionando hacia commodities; si las aplicaciones desaparecen, los modelos serán lo único que quede relevante en el mercado tecnológico.

• A pesar del riesgo de desaparición de muchas aplicaciones, se reconoce que las grandes empresas tienen barreras significativas debido a sus recursos en tokens y tecnología.

¿Qué perdura en un mundo de modelos cambiantes?

La naturaleza efímera de los modelos

• Se cuestiona el valor de verdad en la memoria y los datos, planteando si la seguridad y robustez del sistema son lo que realmente perdura.

• Se observa que la percepción sobre nuevos modelos cambia rápidamente; tras un mes, las expectativas se ajustan y el modelo es visto como promedio.

• Los modelos open source han alcanzado niveles competitivos con los mejores del año pasado, pero aún enfrentan críticas a pesar de su evolución.

Ventajas competitivas y silos de datos

• Las empresas crean compartimentos estancos para retener a los usuarios dentro de sus sistemas, dificultando la exportación de datos personales.

• El concepto de OpenCloud permite al usuario acceder a sus propios datos, promoviendo una mayor propiedad sobre su historial digital.

Privacidad y uso personal de agentes

• Se reconoce que los usuarios no solo utilizan agentes para resolver problemas, sino también para asuntos personales delicados que prefieren mantener privados.

• Se plantea una comparación entre el historial de búsquedas en Google y otros archivos personales, destacando la preocupación por la privacidad.

Interacción con tecnología emergente

• La dificultad para explicar nuevas tecnologías lleva a experimentar con plataformas como Discord para demostrar su potencial en tiempo real.

• Un enfoque innovador fue permitir interacciones abiertas mientras se mantenía control sobre quién podía influir en el agente.

Desarrollo orgánico del software

• El proceso creativo incluyó crear archivos específicos (como identity.md), reflejando valores fundamentales sobre la interacción humano-AI.

• La investigación reciente reveló información oculta en modelos AI, lo que llevó a establecer principios básicos sobre cómo debería ser esta interacción.

Construcción de Open Clow y Métodos de Programación

Enfoque Personal en la Programación

• El entrevistado menciona su preferencia por trabajar con múltiples copias del repositorio y varias terminales en paralelo, en lugar de utilizar herramientas populares como Wordrace.

• Destaca que prefiere Codex porque revisa más archivos antes de realizar cambios, lo que le permite obtener buenos resultados sin complicaciones innecesarias.

• A pesar de la lentitud de Codex, utiliza múltiples instancias para manejar la complejidad y el cambio constante en su trabajo.

• Mantiene siempre la rama principal lista para entregar, evitando conflictos relacionados con nombres de ramas al trabajar con copias del mismo repositorio.

• Prefiere evitar interfaces gráficas ya que añaden complejidad; se enfoca en la sincronización y el texto más que en ver el código constantemente.

Innovaciones y Soporte Técnico

• Comenta sobre no haber construido soporte para MCP (Multi Channel Protocol), lo cual considera un éxito para Open Clow, aunque desarrolló una habilidad que convierte MCPs en CLIs (Command Line Interfaces).

• Esta conversión permite usar cualquier MCP como si fuera un CLI sin necesidad de reiniciar sistemas, a diferencia de otras herramientas como Codex.

• Menciona una nueva herramienta creada por Antropic relacionada con MCPs, destacando su complejidad y especificidad.

• Resalta la facilidad del bot para operar en Unix, donde puede funcionar sin problemas múltiples instancias simultáneamente.

Reflexiones Finales

• Expresa gratitud por la conversación e inspiración recibida durante los últimos dos años mientras trabajaba en sus proyectos.