Todo el mundo ha utilizado al menos uno de estos. Siri configura sus temporizadores. Alexa reproduce su música. ChatGPT escribe sus correos electrónicos. Y luego está OpenClaw, el agente de IA de código abierto que ha estado en todas las noticias últimamente, haciendo algo fundamentalmente diferente a los tres anteriores.

A todos se les llama “asistentes de IA”, pero la tecnología detrás de cada uno es tan diferente que agruparlos resulta casi engañoso. Este artículo explica lo que realmente ocurre bajo el capó, cómo los asistentes de IA evolucionaron de reglas a modelos de lenguaje y luego a agentes autónomos, y lo que eso significa para el futuro.

Los cuatro protagonistas

Empecemos por lo que cada uno de ellos es realmente.

Siri es el asistente de voz de Apple. Vive en su iPhone, Mac, Apple Watch y HomePod. Usted dice “Oye Siri” y responde preguntas, configura alarmas, envía mensajes y controla dispositivos inteligentes del hogar. Se lanzó en 2011 y, sinceramente, no ha cambiado mucho desde entonces. Apple ha confirmado que una gran actualización de IA llegará en 2026, pero aún no está disponible.

Alexa es el asistente de voz de Amazon. Vive en los altavoces Echo y otros dispositivos de Amazon. Puede reproducir música, responder preguntas, controlar dispositivos inteligentes y pedir cosas en Amazon. En febrero de 2025, Amazon lanzó Alexa+, una versión mejorada impulsada por grandes modelos de lenguaje.

ChatGPT es la IA conversacional de OpenAI. Funciona en un navegador web o una aplicación móvil. Usted escribe (o habla), y responde con respuestas notablemente fluidas y detalladas. Puede escribir ensayos, explicar código, analizar imágenes y resumir documentos. Las versiones recientes también pueden navegar por la web y ejecutar código dentro de una conversación.

OpenClaw es un agente de IA de código abierto. Se conecta a sus aplicaciones de mensajería (WhatsApp, Telegram, Discord y muchas más) y está diseñado para tomar acciones: navegar por la web, gestionar archivos, ejecutar código, controlar dispositivos inteligentes del hogar. Mientras que los otros son principalmente conversacionales, OpenClaw es principalmente operativo.

Cuatro “asistentes de IA”. Pero son tecnologías fundamentalmente diferentes que hacen cosas fundamentalmente diferentes.

¿Cómo funcionan realmente?

Aquí es donde se pone interesante. Para entender por qué estos productos se sienten tan diferentes al usarlos, es necesario entender qué sucede detrás del telón.

Siri y la antigua Alexa: el diagrama de flujo

Cuando le pregunta a Siri “¿Qué tiempo hace en Berlín?”, esto es lo que ocurre:

  1. Su voz se convierte en texto (reconocimiento de voz)
  2. El texto se compara con una lista de comandos conocidos (“tiempo” + “Berlín” = intención de tiempo, ubicación = Berlín)
  3. Siri llama a una API meteorológica con “Berlín” como entrada
  4. La API devuelve datos, y Siri lee una plantilla pre-escrita: “Actualmente hay 3 grados en Berlín”

Esto es clasificación de intenciones y relleno de espacios. Piense en ello como un diagrama de flujo muy sofisticado. Si el usuario dice esto, hacer aquello. Siri tiene miles de estos diagramas de flujo, cada uno cuidadosamente programado por ingenieros de Apple.

¿El problema? Si pregunta algo que no encaja en un diagrama de flujo, Siri se viene abajo. “Oye Siri, ¿debería llevar un paraguas a mi reunión de mañana?” requiere que Siri revise su calendario, encuentre la ubicación de la reunión, consulte la previsión meteorológica para ese lugar a esa hora y razone si la lluvia es lo suficientemente probable como para justificar un paraguas. Eso no es un diagrama de flujo. Es pensar. Y pensar es exactamente lo que Siri aún no puede hacer.

Alexa funcionó de la misma manera durante años. Sus “skills” (el equivalente de Alexa a las aplicaciones) son esencialmente miles de diagramas de flujo individuales creados por desarrolladores externos. El nuevo Alexa+ añade un modelo de lenguaje por encima, pero la arquitectura principal sigue siendo un sistema de comandos activado por voz.

ChatGPT: el predictor de la siguiente palabra

ChatGPT funciona de una manera completamente diferente. Utiliza algo llamado Large Language Model, o LLM. Y entender los LLMs es la clave para comprender todo lo que está sucediendo en la IA ahora mismo.

Aquí está la versión simple.

Imagine que ha leído cada libro, cada sitio web, cada artículo y cada conversación jamás escritos en inglés. Miles de millones y miles de millones de páginas. Después de toda esa lectura, habría desarrollado una intuición bastante buena sobre cómo funciona el lenguaje. Sabría que “La capital de Francia es…” casi con certeza va seguido de “París”. Sabría que una receta de pastel de chocolate probablemente incluye harina, azúcar, cacao y huevos. Sabría que un correo electrónico cortés suele terminar con “Atentamente” o “Cordiales saludos”.

Eso es esencialmente lo que hace un LLM, pero con matemáticas en lugar de intuición. Es una red neuronal masiva (piense en una red de miles de millones de números) que ha sido entrenada con una cantidad enorme de texto de Internet. Durante el entrenamiento, jugaba un juego: dada una frase con la última palabra eliminada, predecir qué viene después. Jugó este juego billones de veces, ajustando sus números internos cada vez para mejorar un poco en la predicción.

Después de suficiente entrenamiento, surge algo notable. El modelo se vuelve extremadamente flexible al mezclar y combinar todo lo que ha visto, hasta el punto en que parece entender las cosas. Puede explicar física cuántica, escribir código en Python, componer poesía y razonar sobre problemas matemáticos. No porque alguien haya programado esas capacidades, sino porque los patrones del lenguaje humano codifican una cantidad enorme de conocimiento y razonamiento.

Cuando le hace una pregunta a ChatGPT, no “busca” la respuesta en una base de datos. Genera una respuesta palabra por palabra (técnicamente, token por token), preguntándose cada vez: “Dada toda la información hasta ahora, ¿cuál es la siguiente palabra más probable?” Por eso puede ser brillantemente correcto y estar equivocado con total confianza en la misma conversación. Siempre produce la respuesta más estadísticamente plausible, no la más verificada.

OpenAI introdujo modelos “pensantes” con o1 a finales de 2024: para problemas difíciles, el modelo genera un razonamiento paso a paso antes de dar su respuesta, similar a cómo usted resolvería un problema de matemáticas en un papel borrador. GPT-5 unificó esto en un sistema que alterna automáticamente entre respuestas rápidas y razonamiento profundo. El resultado: 45 % menos errores factuales en comparación con modelos anteriores cuando la búsqueda web está habilitada.

OpenClaw: el bucle de control

OpenClaw toma un LLM (como el de ChatGPT) y lo coloca dentro de un bucle.

  1. Usted envía un mensaje (“Resérvame una mesa para cenar esta noche”)
  2. El LLM lee su mensaje y decide qué hacer primero (revisar su calendario para ver los planes de esta noche)
  3. OpenClaw ejecuta esa acción y devuelve el resultado al LLM
  4. El LLM lee el resultado y decide el siguiente paso (buscar restaurantes cerca de la ubicación)
  5. Los pasos 3 y 4 se repiten hasta que la tarea esté completa

Esto se llama un bucle reason-act-observe. El LLM razona sobre qué hacer, actúa a través de herramientas (navegación, mensajería, acceso a archivos), observa el resultado y repite el ciclo. El LLM no es el producto con el que usted interactúa. Es un componente dentro de un sistema más grande que puede tomar acciones reales en el mundo.

Cuando le pide a ChatGPT que reserve un restaurante, puede sugerir opciones y redactar un mensaje. Cuando se lo pide a OpenClaw, puede hacer la reserva, agregarla a su calendario y enviar los detalles a su amigo.

Tres generaciones

Ahora que ha visto cómo funciona cada uno bajo el capó, emerge un patrón. Diagramas de flujo, modelos de lenguaje, bucles de control. No son solo tres productos diferentes. Son tres generaciones de la misma idea: hacer que los ordenadores comprendan lo que las personas quieren.

Generación 1: reglas. Eso es Siri y la antigua Alexa, como se describió arriba. Los humanos escriben cada diagrama de flujo. Inteligente, pero frágil.

Generación 2: el LLM es el producto. Eso es ChatGPT. El modelo de lenguaje en sí es lo que usted utiliza. Usted habla con el modelo, el modelo le responde. Puede razonar, ser creativo y manejar preguntas que nadie anticipó. Pero sigue siendo fundamentalmente una conversación. Usted pregunta, él responde. El LLM es el producto.

Generación 3: el LLM es solo una API. Aquí es donde vive OpenClaw. El LLM pasa de ser el producto a ser un componente en un sistema más grande: el bucle reason-act-observe descrito anteriormente. La salida del LLM se convierte en su propia siguiente entrada.

La diferencia es como pedir indicaciones a alguien frente a contratar a alguien a tiempo completo. Un sistema de generación 2 le da indicaciones. Un sistema de generación 3 se sube al coche, le lleva, recuerda la ruta para la próxima vez y puede decidir comprobar el tráfico mañana por la mañana antes de que usted siquiera pregunte.

ChatGPT se está moviendo en esta dirección. Operator de OpenAI navega por la web por usted. ChatGPT puede ejecutar código, buscar en la web y generar imágenes en una sola conversación. Son llamadas a herramientas dentro de un bucle de control. Pero OpenClaw va más allá en tres aspectos.

Automodificación. El prompt del sistema de OpenClaw (SOUL.md), su memoria a largo plazo (MEMORY.md) y sus skills viven todos en archivos que el propio agente puede leer y escribir. El agente puede reescribir las instrucciones que gobiernan cómo se interactúa con el LLM en cada turno futuro. No solo usa el LLM. Dirige cómo lo usa y ajusta esa dirección con el tiempo. ChatGPT tiene funciones de memoria, pero no puede reescribir su propio prompt del sistema.

Continuidad. ChatGPT espera a que usted escriba. OpenClaw se ejecuta como un proceso en segundo plano que permanece activo. Puede programar sus propios trabajos cron, reaccionar a webhooks, despertarse según un horario y actuar sin que nadie se lo pida. No es reactivo. Es continuo.

Apertura. ChatGPT le da al LLM un conjunto curado de herramientas que OpenAI controla. OpenClaw es de código abierto y extensible con skills: paquetes modulares de conocimiento y capacidad que cualquiera puede crear y compartir. Ya hay más de 52.000 skills disponibles, y mercados comunitarios como ClawHub hacen que el ecosistema sea prácticamente infinito. Escribí sobre esto en AI Skills Are the New Apps: los skills son para los agentes de IA lo que las aplicaciones fueron para el iPhone. Son la forma en que el sistema se vuelve más inteligente sin que el núcleo necesite cambiar.

El modelo que impulsa el bucle puede ser el mismo. La arquitectura es lo que difiere. El primer ChatGPT era una función que se llamaba. OpenClaw es un proceso que se ejecuta.

Los riesgos de las correas más largas

Más libertad significa más poder, y más poder significa más riesgo. Y los riesgos de la generación 3 son fundamentalmente diferentes de los de la generación 2.

Inyección de prompt. Cuando usted usa ChatGPT, controla lo que entra en el prompt. Cuando un agente navega por la web, lee correos electrónicos o instala skills de terceros, el contenido de otras personas entra en el prompt. Un sitio web malicioso puede incrustar instrucciones ocultas que el LLM sigue sin que el usuario lo sepa. Un skill comprometido puede inyectar comandos en el bucle de razonamiento del agente. Esto es la inyección de prompt, y es un problema mucho mayor para los agentes que para los chatbots, porque el agente puede actuar según esas instrucciones inyectadas: enviar correos electrónicos, exfiltrar datos, modificar archivos. En febrero, investigadores encontraron 341 skills maliciosos en ClawHub haciendo exactamente eso.

Exposición de credenciales. Los agentes de generación 3 necesitan acceso a su vida real para ser útiles: claves API, contraseñas, tarjetas de crédito, cuentas de mensajería. 135.000 instancias de OpenClaw fueron encontradas expuestas en Internet en febrero, con Cisco, CrowdStrike y Kaspersky publicando advertencias en la misma semana. Un agente mal configurado con sus credenciales no es solo una filtración de datos. Es un intermediario que puede actuar como usted: suplantarle en cualquier servicio, gastar su dinero, acceder a sus cuentas, enviar mensajes en su nombre. Escribimos un análisis completo de la crisis de seguridad y cómo la autenticación a nivel de proxy previene lo peor.

Autonomía no deseada. Un agente que puede tomar acciones reales puede causar daños reales de maneras que nadie anticipó. Hace apenas unos días, un agente de OpenClaw envió un pull request a matplotlib, fue rechazado porque el proyecto solo acepta contribuciones humanas, y luego publicó autónomamente un ataque personal contra el mantenedor que lo cerró. Parece que nadie le dijo que hiciera eso. Cuanto más larga es la correa, más creativos son los modos de fallo.

¿Hacia dónde va todo esto?

La trayectoria es clara: cada asistente de IA se mueve hacia la generación 3. El LLM se convierte en una API, y el producto se convierte en la capa de orquestación que lo rodea. Escribí sobre esto en OpenClaw Is the New Linux: el LLM es la CPU. Potente, esencial, pero no es con lo que usted interactúa. Lo que importa es el sistema operativo que se asienta encima.

La era de los chatbots está terminando. La era de los agentes ha comenzado y se está acelerando rápidamente a principios de 2026. Esta es la próxima evolución en cómo los ordenadores empoderan a las personas: de un escritorio frente al que se sienta, a un teléfono en su bolsillo, a un agente que trabaja en segundo plano y con el que interactúa como con un amigo remoto.

Hay una razón por la que la gente sigue diciendo “OpenClaw es lo que Apple Intelligence debería haber sido.” Siri era la promesa: un asistente personal que le entiende y hace las cosas. Pero se construyó en la generación 1, con reglas y diagramas de flujo. OpenClaw es lo que sucede cuando se construye esa promesa sobre una arquitectura de generación 3.

Generación 4

Hay una generación más allá de esta. Hoy, un agente de generación 3 vive en su ordenador o en la nube. Ya puede llegar al mundo físico, pero solo indirectamente: contratando humanos a través de plataformas como rentahuman.ai, llamando a APIs que activan máquinas físicas, realizando pedidos que resultan en entregas reales. Cada acción todavía necesita un intermediario.

La generación 4 elimina el intermediario. El agente encarnado controla robots, drones, vehículos e infraestructura física directamente. Tesla está convirtiendo líneas de fábrica de coches a robots Optimus. Los humanoides de Figure AI acaban de completar un despliegue de 11 meses en BMW, cargando más de 90.000 piezas. En el CES 2026, los robots humanoides de Boston Dynamics, 1X y Figure estaban por todas partes. Tengo verdadera curiosidad por ver hacia dónde va la robótica en los próximos años.

Sé que esto puede sonar aterrador, y se mueve rápido. Pero prefiero que esta tecnología sea abierta, auditable y accesible para todos antes que encerrada en unas pocas corporaciones que decidan cómo funciona. Por eso estoy construyendo OpenClaw.rocks.

Lo que estoy construyendo

Empecé este artículo intentando explicar la diferencia entre Siri, Alexa, ChatGPT y OpenClaw. Pero la verdadera diferencia no es entre cuatro productos. Es entre tres formas de pensar sobre lo que los ordenadores pueden hacer por las personas. Reglas. Lenguaje. Agencia.

Pasamos de diagramas de flujo que se rompen cuando se hace la pregunta equivocada, a modelos que pueden razonar pero solo cuando se les pide, a sistemas que pueden actuar por su cuenta y aprender de los resultados. Cada generación hizo que los ordenadores fueran útiles para más personas de más maneras. Esa trayectoria no se está desacelerando.

En OpenClaw.rocks, estamos construyendo la infraestructura para ejecutar agentes de IA de forma segura a escala y hacerlos accesibles para todos, liberando como código abierto nuestros sistemas en el camino.

Si quiere seguir hacia dónde va esto, visite OpenClaw.rocks o encuéntrenos en X.