OpenAI Cambia de Rumbo: de Modelos Más Grandes a Agentes Que Ejecutan Procesos de Punta a Punta

El CEO de Anthropic, Dario Amodei, advirtió que se está agotando la etapa de mejora exponencial basada solo en “más datos y más cómputo” durante el entrenamiento de IA. El hallazgo, en su lectura, es que el próximo salto no viene de inflar el motor, sino de enseñarle a conducir en la calle.

En paralelo, OpenAI volvió tangible ese quiebre con un movimiento que funciona como pieza clave de la estrategia: el fichaje de Peter Steinberger, creador de OpenClaw, anunciado por Sam Altman el 15 de febrero de 2026. No llega para pulir un chatbot. Llega para empujar una generación de agentes personales inteligentes, más operativos y menos conversacionales.

Lo que cambia es el foco: del “modelo todólogo” que intenta resolver todo, a ecosistemas de arquitecturas multi‑agente, es decir, varios sistemas especializados que se coordinan. Amodei sugiere que la inteligencia emergente de ese equipo es cualitativamente superior a la de cualquier modelo aislado.

La clave técnica que habilita el giro es el aprendizaje por refuerzo (aprender por prueba y premio). Dicho simple: la IA ya no solo predice palabras. Empieza a actuar, medir si le fue bien y ajustar su siguiente paso.

Un chatbot clásico se parece a una calculadora en la cocina: le pides una cuenta y te la devuelve. La IA agéntica, en cambio, se parece a un sistema eléctrico con tablero y llaves térmicas: no solo “responde”, sino que distribuye energía, corta cuando hay riesgo y enciende circuitos según la necesidad.

En esa casa digital, cada agente es un engranaje. Uno busca información, otro redacta, otro revisa, otro ejecuta una tarea en una herramienta. Y aparece un interruptor central: la orquestación, la capacidad de coordinar quién hace qué y en qué orden.

Además, los modelos actuales suman guías multimodales (entradas más allá del texto, como imagen o audio) para entender mejor el contexto. Y suman memoria persistente (recuerdo que no se evapora) para sostener proyectos en el tiempo. La relación deja de ser “una charla” y se vuelve colaboración continua.

Ese detalle —la memoria— es la diferencia entre preguntarle cada vez lo mismo a un vendedor y tener a mano un asistente que recuerda tu talla, tus prioridades y el estado de tu trámite.

El “USB” que conecta inteligencias

Para que un ecosistema multi‑agente no sea una torre de Babel, hace falta un cableado común. Ahí entra el Model Context Protocol o MCP (protocolo para compartir contexto), un estándar que se describe como un conector universal, análogo al rol que tuvo el USB en el hardware.

Con MCP, distintos agentes pueden “hablar el mismo idioma” y acceder a las mismas herramientas y recursos al mismo tiempo. Y eso habilita un modo nuevo de interacción: dejar de pedir “un análisis” y pasar a delegar un proceso completo de razonamiento y acción.

En la práctica, esto significa que el agente puede planificar tareas, evaluar resultados intermedios y corregir su rumbo sin supervisión constante. Es un cambio de expectativa: menos respuestas bonitas, más resultados concretos.

Qué cambia para empresas y profesionales

Amodei pronostica que, al final de este ciclo, habrá capacidades intelectuales en centros de datos que superarán el estándar humano en casi cualquier disciplina científica o creativa. El punto no es solo potencia. Es hábito.

Para equipos y trabajadores, el reto es abandonar el modelo mental del “buscador” pasivo —preguntar y recibir— y adoptar la era de la “agencia” —encargar y obtener—. La oportunidad está en aprender a describir objetivos, restricciones y criterios de éxito, como quien deja instrucciones claras antes de salir de casa.

Si 2025 fue el año en que sorprendía que una IA escribiera bien, 2026 se perfila como el momento simbólico en que la industria decidió que la IA debía dejar de ser interlocutor y convertirse en agente. Y, para el usuario común, eso se siente como pasar de una charla útil a un tablero que realmente enciende la casa.