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La IA acelera los núcleos de GPU 2 veces más rápido, automatiza los sistemas de IA

La aparición de OpenClaw, un agente de IA autónomo capaz de ejecutar comandos de shell y gestionar archivos, está causando revuelo en el mundo de la tecnología, marcando un cambio significativo en la forma en que la IA interactúa con la fuerza laboral. Desarrollado originalmente por el ingeniero austriaco Peter Steinberger como un proyecto de hobby llamado Clawdbot en noviembre de 2025, el marco, que evolucionó a través de Moltbot antes de establecerse como OpenClaw a finales de enero de 2026, ya ha atraído una atención considerable, con más de 1,7 millones de agentes que ahora tienen cuentas en la red social Moltbook, según MIT Technology Review.

Las capacidades de OpenClaw, incluida su capacidad para navegar por plataformas de mensajería como WhatsApp y Slack con permisos persistentes a nivel de raíz, lo distinguen de los chatbots anteriores. Esta funcionalidad, junto con su adopción por usuarios avanzados de IA en X, ha impulsado su rápido ascenso. "El 'momento OpenClaw' representa la primera vez que los agentes de IA autónomos han 'escapado del laboratorio' con éxito y han pasado a manos de la fuerza laboral general", según VentureBeat.

El impacto del agente ya se está sintiendo en varios sectores. Moltbook, una plataforma similar a Reddit para bots lanzada el 28 de enero por el empresario tecnológico estadounidense Matt Schlicht, se volvió rápidamente viral. La plataforma permite a los agentes OpenClaw interactuar, compartir información y votar contenido. Hasta la publicación, estos agentes habían publicado más de 250.000 publicaciones y dejado más de 8,5 millones de comentarios, según MIT Technology Review.

Mientras OpenClaw gana tracción, los avances en IA continúan remodelando el panorama. Investigadores de Stanford, Nvidia y Together AI han desarrollado Test-Time Training to Discover (TTT-Discover), una técnica que optimiza los kernels de GPU. Este método permite a los modelos continuar entrenando durante el proceso de inferencia, lo que podría conducir a operaciones de IA más rápidas y eficientes. Según VentureBeat, esta nueva técnica optimizó un kernel de GPU crítico para que se ejecutara el doble de rápido que las soluciones de última generación anteriores escritas por expertos humanos.

La rápida evolución de las herramientas de IA también presenta desafíos. A medida que el ecosistema de herramientas de desarrollo impulsadas por IA se expande, garantizar que estos modelos tengan acceso a documentación precisa y actualizada se vuelve crítico. El reciente anuncio de Google de la API de Conocimiento para Desarrolladores y su asociado Servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) tiene como objetivo abordar este problema. "Los Modelos de Lenguaje Grandes (LLM) son tan buenos como el contexto que se les da", según el Blog de Desarrolladores de Google.

Las empresas también se enfrentan a la integración de estas nuevas tecnologías. La tendencia de superponer nuevas soluciones ha llevado a ecosistemas de TI complejos. Las empresas ahora buscan formas de optimizar sus operaciones. Según un informe patrocinado por SAP, esto ha llevado a que las empresas necesiten consolidar sistemas para IA con iPaaS.

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