Peter Steinberger, creador de la plataforma de agentes de IA OpenClaw, afirmó haber utilizado alrededor de 10 millones de dólares en tokens durante un solo mes mientras trabajaba en OpenAI. La cifra, que describió en una conversación con Dane Knecht, director de tecnología de Cloudflare, en la conferencia Cloudflare Connect 2026, reavivó el debate sobre el costo de desarrollar sistemas de inteligencia artificial y el uso de recursos financiados por inversionistas.
Desde febrero de 2026, Steinberger colabora con OpenAI en el desarrollo de agentes personales de próxima generación. Su comentario sobre el presupuesto de tokens —al que Knecht se refirió como prácticamente ilimitado— contrasta con la realidad de muchas empresas y equipos, que deben administrar cuidadosamente sus recursos de cómputo. Además, como señaló el propio Knecht, un mayor consumo no garantiza que todo el trabajo realizado sea útil.
La discusión llega en un momento de intensa competencia en el sector. Las compañías de IA necesitan capital e infraestructura para ampliar sus productos, mientras que Anthropic, rival de OpenAI, estaría considerando una oferta pública inicial. En ese contexto, el gasto declarado por Steinberger plantea preguntas sobre cómo equilibrar la experimentación técnica con la responsabilidad financiera.
## De la computadora personal a la nube
Más allá de la cifra, Steinberger planteó una cuestión relevante para el futuro de los agentes: la infraestructura actual todavía no está plenamente adaptada a sus necesidades. En su opinión, muchas tareas siguen dependiendo del equipo local del usuario cuando podrían ejecutarse de manera más fluida en la nube.
La visión apunta a servicios capaces de ofrecer recursos de IA bajo demanda, sin que cada persona tenga que gestionar directamente la capacidad de procesamiento. Si esa infraestructura mejora, los agentes podrían permanecer activos durante el día, ayudar de forma continua y anticipar necesidades antes de que el usuario formule una pregunta.
La idea es pasar de un modelo en el que las personas solicitan información a otro en el que, en determinadas situaciones, la respuesta adecuada ya está disponible cuando se necesita. Para que esa promesa se concrete, será necesario resolver desafíos de costo, privacidad, disponibilidad y control.
## Agentes con límites y supervisión
Steinberger también sugirió que confiar en un agente no necesariamente significa dejar toda la responsabilidad en manos de un único sistema. Propuso un enfoque con al menos dos agentes: uno que realiza las tareas y otro que evalúa si cuenta con autorización para actuar.
Según su planteamiento, ambos sistemas podrían negociar permisos y revisar alternativas. El agente supervisor podría detener una acción que exceda los límites establecidos o proponer una forma más sencilla de completar la tarea respetando las reglas. Este tipo de controles, sostuvo, puede aumentar la confianza de los usuarios en los agentes.
La propuesta refleja una cuestión central para la expansión de la IA agéntica: los sistemas deberán ser capaces no solo de ejecutar instrucciones, sino también de reconocer límites y operar bajo mecanismos de supervisión. A medida que aumenten sus capacidades, definir quién autoriza cada acción y cómo se verifica su cumplimiento será tan importante como mejorar su rendimiento.
La declaración de Steinberger resume dos tensiones que acompañan el avance de estos productos: la necesidad de invertir con ambición y la obligación de usar esos recursos con criterio. El futuro de los agentes personales dependerá tanto de modelos más capaces como de una infraestructura eficiente, presupuestos sostenibles y controles claros.
from Latest from TechRadar https://ift.tt/gpmWqR9
via IFTTT IA
