El día que el IT dejó de ser software
Diario de Innovación #316
Hay momentos en los que algo cambia y no parece gran cosa.
Hasta que lo miras dos años después y te das cuenta de que todo es distinto.
GTC 2026 puede ser uno de esos momentos.
Porque Jensen Huang no habló de GPUs.
No habló de CUDA.
Ni siquiera habló de modelos.
Habló de otra cosa.
Habló de un nuevo modelo de IT.
Si lo simplificas mucho, OpenClaw es una forma estándar de ejecutar agentes.
Pero eso se queda corto.
Mucho más corto de lo que parece.
Porque lo que realmente introduce es un cambio de modelo:
Antes:
Software
Interfaces/APIs
Humanos operando sistemas
Después:
Agentes/Roles/Avatares
Tareas ejecutadas automáticamente
Sistemas que actúan (con agencia propia)
Y aquí está la clave:
No estás usando software. Estás delegando trabajo.
El paralelismo que lo explica todo
Esto no es nuevo.
Ya ha pasado antes.
HTML → democratizó la web
Linux → estandarizó infraestructuras
Kubernetes → orquestó sistemas distribuidos
OpenClaw apunta a lo mismo: Una capa común para que toda la industria construya encima.
De hecho, el propio Jensen Huan lo entiende así:
“Cada compañía necesita una estrategia de OpenClaw. Este es el nuevo computador.”
Y cuando alguien dice “nuevo computador”, no está exagerando.
Está describiendo un cambio de paradigma.
El giro incómodo: los agentes no son seguros por defecto
Aquí viene la parte que pocos están diciendo en voz alta.
Un agente corporativo puede:
Acceder a información sensible
Ejecutar código
Comunicarse con sistemas externos
Es decir:
Puede hacer casi todo lo que hoy hace un empleado.
Y eso cambia la forma en la que las empresas operan.
Por eso OpenClaw no viene solo.
Viene con capas como:
políticas empresariales
control de ejecución
privacidad y aislamiento
Porque sin eso, esto no escala.
Nvidia: del hardware… al control del sistema
Mientras todo el mundo miraba OpenClaw, Nvidia estaba haciendo otro movimiento.
Mucho más profundo.
Pasar de vender chips a controlar la producción de inteligencia.
Los números hablan solos:
De 2M a 700M tokens/segundo
Un salto de 350× en dos años
Infraestructuras de 1GW dedicadas a inferencia
Y aquí está el punto que casi nadie está entendiendo:
El recurso escaso ya no es el software. Es el token.
La nueva economía
En este nuevo modelo:
Los tokens son la moneda
Los agentes son los trabajadores
La energía es el límite físico
token → inteligencia → valor
Y eso tiene una consecuencia directa, el precio de la inteligencia deja de ser abstracto.
Pasa a ser medible: coste por millón de tokens (entre 3 y 150 dólares hoy)
Lo que implica que:
No todas las empresas podrán permitirse el mismo nivel de inteligencia.
Y eso abre una nueva brecha competitiva.
Entonces… ¿asistimos a un cambio de paradigma?
La respuesta corta:
Sí.
Pero no por OpenClaw.
Sino por la combinación de tres piezas:
Estandarización (OpenClaw)
Producción masiva de tokens (Nvidia)
Orquestación de agentes (ecosistema AI)
Cuando juntas las tres no estás mejorando el IT tradicional.
Estás sustituyéndolo, construyendo un nuevo stack tecnológico.
El impacto real en las empresas
Esto no va de tecnología.
Va de producción.
Las empresas que entiendan esto antes harán tres cosas:
Pasarán de procesos a agentes
Optimizarán coste por tarea (no por empleado)
Diseñarán sistemas, no herramientas
Y aquí viene la parte incómoda:
Muchas estructuras actuales no sobreviven a este cambio.
Porque están diseñadas para tener humanos operando software.
No para sistemas ejecutando trabajo.
¿Y OpenAI? El posible catalizador final
Si OpenAI decide apostar fuerte por OpenClaw - o un estándar equivalente, aunque acuerdate que ha comprado el proyecto - puede pasar lo mismo que pasó con:
Kubernetes
PyTorch
Transformers
Un estándar se convierte en dominante, no porque sea el mejor técnicamente, sino porque es el más adoptado.
Si viviste los 80s, recordarás la batalla del VHS y el Beta.
Y si eso ocurre, OpenClaw deja de ser una opción más.
Pasa a ser la infraestructura elegida para crear las plataformas de agentes.
Food for thought
Estamos pasando de, software que ayuda a trabajar a sistemas que trabajan.
Y en ese mundo la pregunta ya no es:
“¿Qué herramienta usaremos?”
Sino:
“¿Qué trabajo seguimos haciendo nosotros?”
Puede que dentro de unos años, miremos atrás a esta etapa, como miramos hoy a los primeros servicios o páginas web.
Algo torpe.
Algo experimental.
Pero inevitable.
Porque cuando el trabajo se puede delegar, siempre se delega.
PD: Este es el típico post que me gustará ver envejecer en los próximos meses, ya nadie se acuerda de Lovable; Deepseek o Manus. ¿Correrá mejor suerte la pinza de cangrejo?
🌍 El eco del mercado
🧠 Nvidia proyecta una economía de la IA a escala billón. La compañía estima ingresos de hasta un billón de dólares en chips de inteligencia artificial en los próximos años. Más que una previsión financiera, es una señal de hacia dónde se dirige el mercado: la capacidad de cómputo se consolida como la base de toda la cadena de valor de la IA.
🏢 OpenAI refuerza su apuesta por el mercado empresarial. La compañía está reorientando esfuerzos hacia clientes corporativos, en un contexto donde Anthropic gana terreno en casos de uso profesionales. El foco ya no es solo el usuario final, sino integrarse en procesos críticos de negocio.
💰 OpenAI busca escalar su adopción con capital privado. Las conversaciones para crear una joint venture con firmas de private equity reflejan un cambio de estrategia: utilizar canales de inversión para acelerar la llegada de la IA a empresas tradicionales.
🏗️ Meta redobla su inversión en infraestructura de IA. Con un acuerdo de 27.000 millones de dólares con Nebius, la compañía refuerza su apuesta por el cómputo a gran escala. La carrera por la IA se está definiendo cada vez más en términos de capacidad instalada.
⚙️ La eficiencia entra en la ecuación del hardware de IA. Nvidia integra tecnología de Groq para optimizar ciertas cargas de trabajo, evidenciando que el futuro no pasa solo por más potencia, sino por arquitecturas más especializadas y eficientes.
🤖 Nvidia avanza hacia plataformas completas de agentes. Con NemoClaw, la compañía amplía su propuesta más allá del hardware, ofreciendo herramientas para construir y desplegar agentes de IA en entornos empresariales.
🧩 Alibaba reorganiza su estrategia en torno a la IA. La creación de la división Token Hub unifica modelos, aplicaciones y servicios bajo una misma estructura. El objetivo: acelerar el desarrollo y despliegue de soluciones basadas en agentes.
🧑💻 Los agentes se consolidan como nueva interfaz empresarial. Alibaba introduce Wukong, un agente diseñado para entornos corporativos, reforzando la idea de que el software tradicional evoluciona hacia sistemas autónomos que ejecutan tareas.
🛒 El comercio electrónico se prepara para la era de los agentes. Shopify anticipa un cambio en la experiencia de compra: los agentes de IA podrían convertirse en el nuevo punto de entrada entre usuarios y productos.
🌏 China impulsa la adopción de agentes bajo supervisión regulatoria. El lanzamiento de aplicaciones basadas en OpenClaw convive con advertencias gubernamentales sobre riesgos de ciberseguridad, reflejando el equilibrio entre innovación y control.
🔓 El open source sigue ganando relevancia en IA. Mistral lanza un nuevo modelo bajo licencia abierta, reforzando una tendencia clara: la innovación ya no está limitada a entornos cerrados.
🛡️ La gobernanza de agentes se convierte en prioridad. Con OpenShell, Nvidia introduce mecanismos de control y seguridad para agentes, anticipando uno de los grandes retos de esta nueva generación de software.
📉 La IA introduce incertidumbre en el software tradicional. Intuit cancela ventas de acciones y acelera recompras en un contexto donde los inversores cuestionan el impacto de la IA en el modelo de negocio del software.
Déjame recordarte que si te gusta la tecnología, el podcast de Código Abierto también puede ser una buena opción.
Si algo de lo que has leído te ha removido, dímelo.
Ya sabes que estoy al otro lado si quieres comentar, discrepar o simplemente saludar.
Que nunca te falten ideas, ni ganas de probarlas.
A.
PD: Si quieres ver la charla de Jensen Huang en el GTC de Nvidia, lo tienes aquí 👇