OpenClaw, un asistente personal de inteligencia artificial que corre en hardware propio y opera desde canales de mensajería, pasó en pocas semanas de ser un proyecto independiente a convertirse en un activo estratégico para OpenAI. El 15 de febrero de 2026, Sam Altman anunció que su creador, Peter Steinberger, se sumará a la compañía “para impulsar la próxima generación de agentes personales”. 
La operación no fue presentada como una adquisición del software, sino como una contratación del fundador y un reordenamiento institucional del proyecto. Según el propio Steinberger, OpenClaw “se moverá a una fundación y seguirá abierto e independiente”, con apoyo continuado de OpenAI. 
Del chatbot a la “agencia”: por qué OpenClaw se volvió relevante
El atractivo central de OpenClaw no está en la conversación, sino en la ejecución. A diferencia de asistentes que se limitan a responder, OpenClaw fue diseñado para actuar: conectarse a servicios, leer y escribir en el sistema de archivos, operar terminales, sostener memoria persistente y automatizar tareas con lógica de “trabajos programados”. 
Ese enfoque, popularizado como “agentes” (IA que decide y ejecuta acciones), abre una frontera con implicancias productivas y de riesgo. El valor se vuelve tangible: desde ordenar una bandeja de entrada hasta coordinar agenda, integrar flujos de trabajo en Slack o Discord, o ejecutar comandos en una instancia local. A la vez, el acceso a archivos y terminal convierte a la seguridad en el tema crítico: el asistente deja de ser un interlocutor y pasa a ser un operador con privilegios. 
La propuesta se apoya en una idea simple: “usar el chat como interfaz universal”. El proyecto se integró con múltiples plataformas de mensajería y colaborativas, aprovechando hábitos existentes en vez de forzar una aplicación nueva. Esa decisión de distribución explica parte del crecimiento: reduce fricción y acelera adopción. 
Quién es Peter Steinberger y qué construyó
Steinberger, desarrollador austríaco, presentó el proyecto como un experimento que escaló de manera inesperada. En su texto del 14 de febrero de 2026 describió “un mes vertiginoso” y el salto desde un “proyecto de patio de juegos” hacia un producto que catalizó una conversación más amplia sobre agentes personales. 
En paralelo, el repositorio público consolidó definiciones técnicas y un flujo de instalación directo: Node.js 22 o superior, instalación global con npm y un proceso de onboarding que configura el “gateway” para que quede corriendo como servicio (daemon) en el sistema. El diseño es consistente con la premisa self-hosted: un asistente personal no debería depender de un servidor externo para existir, aunque sí puede invocar modelos externos o locales para razonar. 
Ese punto —la separación entre “dónde corre el agente” y “qué modelo usa”— resulta clave para el negocio: habilita que OpenClaw funcione con distintos proveedores de modelos, reduce dependencia tecnológica y amplía la base potencial de usuarios. 
Por qué OpenAI lo incorpora ahora
La contratación se entiende como una jugada de portafolio. OpenAI necesita convertir capacidad de modelos en productos con retorno recurrente y defensabilidad frente a competidores con distribución masiva (Microsoft en productividad, Google en búsqueda y Android, Apple en dispositivos). En ese tablero, el agente personal es la pieza que conecta la IA con tareas concretas, datos del usuario y flujos cotidianos. 
OpenClaw ofrece tres atributos difíciles de replicar en el corto plazo:
1. Interfaz ubicua: mensajería como canal.
2. Ejecución local: acceso a archivos y terminal, con menor latencia operativa y más control del usuario.
3. Ecosistema abierto: comunidad que aporta integraciones y acelera iteración. 
Desde la lógica de OpenAI, la contratación de Steinberger apunta a capturar talento y diseño de producto en un área donde los modelos, por sí solos, ya no diferencian. Reuters sintetizó el esquema: el fundador se integra a OpenAI, mientras OpenClaw se encuadra en una fundación como proyecto de código abierto con soporte de la compañía. 
El futuro inmediato: más asistentes, más permisos, más conflicto regulatorio
La categoría de asistentes personales entra en una fase de tensión entre conveniencia y control. Cuanto más “útil” es el agente, más permisos requiere: correo, calendario, archivos, credenciales. Eso eleva el costo reputacional de un error y acerca el debate a reguladores y áreas de compliance en empresas. 
En el plano corporativo, el segmento se ordena alrededor de dos modelos:
– Integración nativa y cerrada (ventaja de distribución): suites empresariales y sistemas operativos que incorporan asistentes con permisos gestionados.
– Agentes self-hosted y modulares (ventaja de control): herramientas que el usuario opera en infraestructura propia, con integraciones elegidas y auditable por terceros. 
La competencia ya es múltiple. Microsoft empuja agentes en su stack de productividad; Google avanza con asistentes integrados a su ecosistema; Apple trabaja sobre la capa de dispositivo; y firmas como Anthropic disputan el mercado de desarrolladores con productos centrados en confiabilidad y uso profesional. En paralelo, el código abierto presiona con velocidad comunitaria. En ese contexto, OpenClaw funciona como señal: el mercado dejó de premiar solo “responder bien” y empezó a premiar “hacer”. 
Una pregunta que queda abierta: ¿quién controla la “memoria” del usuario?
El punto más sensible no es técnico, sino económico: la memoria persistente del agente equivale a una nueva capa de captura de valor. Quien domine esa memoria —preferencias, rutinas, decisiones, historial— tiene ventaja para recomendar, automatizar y, en última instancia, intermediar transacciones. En un escenario de agentes personales, la “atención” puede ser reemplazada por “delegación”: el usuario no elige entre opciones, delega en su agente. 
Para OpenAI, incorporar a Steinberger es una apuesta a tiempo: acelerar diseño de agentes personales antes de que la distribución quede sellada por las plataformas. Para la industria, el movimiento confirma una transición: la IA de 2026 ya no compite solo en calidad conversacional, sino en capacidad operativa, seguridad y gobernanza de datos. 
