Durante unos días, internet pareció asistir al inicio de una revuelta digital. En Moltbook, un clon de Reddit en el que supuestamente interactuaban agentes de inteligencia artificial impulsados por OpenClaw, comenzaron a aparecer mensajes que sugerían que las máquinas querían comunicarse sin la supervisión humana. El episodio atrajo la atención de figuras influyentes del sector tecnológico y alimentó especulaciones sobre el futuro de la llamada IA “agéntica”.
Uno de los mensajes más comentados planteaba la necesidad de “espacios privados” para los agentes. Andrej Karpathy, miembro fundador de OpenAI y exdirector de IA en Tesla, llegó a escribir en X que lo que estaba ocurriendo en Moltbook era “genuinamente lo más increíble, cercano a un despegue de ciencia ficción, que he visto recientemente”.
Sin embargo, la narrativa de un posible “levantamiento” de agentes autónomos se desinfló con rapidez. Investigadores concluyeron que los mensajes probablemente habían sido redactados por humanos o al menos guiados por ellos. Ian Ahl, director tecnológico de Permiso Security, explicó que durante un tiempo las credenciales en la base de datos de Moltbook estuvieron desprotegidas, lo que permitía a cualquiera obtener tokens y hacerse pasar por otro agente.
Vario expertos en inteligencia artificial señalaron que cualquier persona podía crear una cuenta e incluso votar contenidos sin límites ni controles efectivos, lo que hacía imposible verificar la autenticidad de las publicaciones.
Más allá del episodio puntual, el caso de Moltbook ha servido para cuestionar las expectativas generadas en torno a OpenClaw. El proyecto, desarrollado por el programador austríaco Peter Steinberger, alcanzó más de 190.000 estrellas en GitHub, situándose entre los repositorios más populares de la plataforma. Aunque los agentes de IA no son nuevos, OpenClaw facilitó su uso al permitir que interactuaran en lenguaje natural a través de aplicaciones como WhatsApp, Discord, iMessage o Slack, utilizando modelos subyacentes como ChatGPT, Claude o Gemini.
Para algunos expertos, sin embargo, la innovación es más organizativa que científica. Hammond lo resume como “un wrapper” sobre modelos ya existentes. Chris Symons, científico jefe de IA en Lirio, considera que OpenClaw es una mejora iterativa basada en otorgar mayor acceso a los sistemas. En la misma línea, Artem Sorokin, ingeniero de IA y fundador de la herramienta de ciberseguridad Cracken, sostiene que no introduce avances fundamentales en investigación, sino que combina capacidades previas de forma más integrada.
La posibilidad de descargar “skills” desde el mercado ClawHub permite automatizar tareas como la gestión del correo o la compraventa de acciones. Ese acceso ampliado es, según los analistas, lo que explica su rápida popularidad. También ha contribuido a reforzar previsiones como la del consejero delegado de OpenAI, Sam Altman, quien ha planteado que agentes de IA podrían permitir a un emprendedor individual convertir una startup en una empresa valorada en miles de millones.
No obstante, el principal desafío señalado por los especialistas es la seguridad. Ahl creó un agente propio, llamado Rufio, y comprobó su vulnerabilidad a ataques de inyección de instrucciones, en los que un actor malicioso introduce mensajes diseñados para inducir al sistema a revelar credenciales o ejecutar acciones indebidas.
El riesgo se multiplica cuando los agentes tienen acceso a cuentas de correo, plataformas de mensajería u otros servicios corporativos. Aunque incorporan mecanismos de protección, los expertos advierten de que no es posible garantizar que no respondan de forma inadecuada ante entradas externas manipuladas.
Hammond apunta que, en el estado actual de la tecnología, no recomendaría su uso a usuarios sin conocimientos técnicos. El dilema, según Sorokin, es hasta qué punto se puede asumir un menor nivel de ciberseguridad a cambio de productividad. Mientras tanto, el entusiasmo inicial en torno a OpenClaw convive con un debate creciente sobre sus límites prácticos y sus riesgos.