Cuando el software tiene manos y ojos

Hemos visto muchas olas tecnológicas presentarse como “la siguiente capa inevitable” del ecosistema. La mayoría llegan con dos cosas: una promesa elegante y una factura operativa escondida. Lo interesante del experimento que hoy nos ocupa es que, por primera vez en mucho tiempo, la promesa no suena a un eslogan de vendor sino a alguien haciendo tareas reales, ahorrando tiempo real, y encontrándose con el lado áspero de la realidad en cuestión de horas.

El punto de partida es OpenClaw: un asistente experimental, open-source, capaz de orquestar acciones entre aplicaciones “como si” tuviera manos y ojos. No estamos hablando de un chatbot que responde bien, sino de un sistema al que le describes un objetivo: buscar solicitudes de reunión, revisar agenda, preparar borradores de respuesta y ejecuta pasos dentro de herramientas que ya usas. Es temprano, imperfecto, literal hasta lo incómodo y, precisamente por eso, valioso como señal. Porque la pregunta importante no es si hoy lo hace perfecto, la pregunta es qué ocurre cuando esta categoría deja de ser “automatización personal” y empieza a coordinar procesos de negocio. Y si hay un sector donde esa transición no es hipotética, sino inevitable, es la publicidad digital: planificación, compra, activación, medición, compliance, reconciliación y reporting son un sistema nervioso interconectado, lleno de dependencias y, en demasiados casos, de fricción.

La promesa real: menos cambio de contexto, más ejecución

La idea más potente del texto no es “IA que automatiza”, eso ya lo hemos oído. Lo potente es el framing: reducir el coste mental de cambiar de herramienta, de pestaña, de estado mental. Es una promesa menos glamourosa y más verdadera. Si el trabajo moderno es un continuo salto entre bandeja de entrada, calendario, documentos, chats y plataformas, entonces un agente que pueda atravesar esas superficies y devolver un resultado coherente no está “añadiendo magia”, está eliminando problemas. Pero aquí conviene ser preciso, la diferencia entre un asistente clásico y un agente con capacidad de acción es estructural. Un asistente conversacional te ayuda a pensar o redactar, mientras que un agente te ayuda a ejecutar, y cuando ejecutas aparecen inmediatamente tres dimensiones que en un demo suelen estar fuera de plano: permisos, trazabilidad y error. El sistema es “muy literal”, con “cero matiz” y esa literalidad no es un bug anecdótico, es una propiedad de diseño con impacto operativo. En AdTech, donde la mayoría de decisiones relevantes existen en un borde incómodo entre performance y reputación, entre eficiencia y compliance, la falta de matiz no solo genera errores: puede generar daños.

Integración como condición de posibilidad

Lo fundacional y a menudo infravalorado no es el agente, es la conectividad. Este experimento que os traemos se mueve en entornos como Slack y Gmail. Mañana, en una empresa, el “switchboard” real son las plataformas de planificación, los Ad Servers, los data marketplaces, las CDPs, los DSPs, los SSPs, y las capas de identidad, medición y seguridad que conectan todo eso. Ahí está la primera verdad peligrosa: un agente solo es tan capaz como sus integraciones, y una integración solo es tan útil como su fiabilidad. En el mundo real, “que funcione” no significa “que funcione una vez”, significa que soporte cambios de versión, límites de rate, permisos granulares, modelos de datos inconsistentes, políticas internas, auditorías y excepciones. Significa que el día que el sistema está bajo presión (fin de mes, cierre de campaña, incidentes) no se rompa por un detalle menor. Y en publicidad digital esto no es un matiz, es la diferencia entre promesa y producto. Un agente que coordine compra, optimización y reporting en un stack real necesita estabilidad no solo técnica, sino contractual y operativa y aquí aparece el punto que muchos prefieren ignorar: si “orquestar” se convierte en el valor, entonces el poder se desplaza hacia quien controla los conectores y los permisos. El agente puede ser open-source, pero el acceso suele ser propietario.

El agente ve lo que tú le dejas ver

Si le das permisos a un agente, le das acceso a lo que esos permisos abren y eso incluye un vector que en seguridad se repite desde hace años, pero que aquí se vuelve central: no necesitas romper cifrado si puedes actuar “después” del descifrado. Un mensaje cifrado es seguro hasta el momento en que el usuario lo lee. Si un agente opera con tus ojos, puede operar con lo que ya está en claro en tu sesión, no es ciencia ficción, es una implicación directa del modelo. Por eso, la conversación gira rápidamente a controles concretos: no recomendarlo para audiencias no técnicas, bloquear puertos, monitorizar tráfico saliente, acotar accesos a directorios, y hasta medidas prácticas como cifrar adjuntos sensibles antes de que un sistema los ingiera. Aquí no hay romanticismo, y es bueno que no lo haya: “permisos” no es solo acceso a un email, es acceso a presupuestos, creatividades, segmentos, acuerdos comerciales, datos de rendimiento, logs, y en el peor de los casos, capacidad de mover inversión. La industria tiene memoria: llevamos dos décadas creando automatizaciones y luego intentando poner guardarraíles a posteriori. Con agentes, el orden debe invertirse: primero controles, luego escala.

Del “haz esto por mí” al “hazlo por la empresa”

A nivel personal, el beneficio es claro: tareas pequeñas, tiempo recuperado, menos fricción y a nivel empresa, el salto no es lineal, es cualitativo porque cuando el agente deja de ser “mi asistente” y pasa a ser “un operador dentro de un proceso”, cambia la naturaleza del error. Un fallo ya no es una molestia, es un incidente. En un entorno de negocio, el agente no puede ser solo literal tiene que ser gobernable, necesita políticas: qué puede hacer, qué no puede hacer, qué requiere aprobación humana, qué queda registrado, quién responde si algo sale mal… Necesita trazabilidad: no solo “qué hizo”, sino “por qué lo hizo” y “con qué inputs” y necesita límites; un agente que optimiza puede encontrar atajos que desde el punto de vista del sistema son correctos, pero desde el punto de vista del negocio son inaceptables. Aquí, “no hay matiz”, el matiz, en una empresa no es un lujo cultural es parte del control interno.

El caso publicitario: un ecosistema listo para la orquestación… y lleno de trampas

Si uno quisiera diseñar un terreno fértil para agentes, elegiría un entorno con muchas herramientas, mucho trabajo repetitivo, muchos handoffs humanos y demasiadas reconciliaciones manuales. Exacto: publicidad digital. Hay workflows donde el potencial es evidente: planificación que traduce objetivos a estructura de compra, activación que replica audiencias en destinos distintos; compliance que valida creatividades y claims, reconciliación que cruza delivery con facturación, reporting que compone narrativas para negocio. En teoría, un agente puede coser esas capas y reducir el “coste de coordinación” que hoy se paga en horas humanas.

Pero las trampas también son evidentes: la publicidad es un sistema de incentivos. Un agente puede optimizar hacia métricas locales y deteriorar el objetivo real, puede priorizar volumen donde querías calidad, puede “cumplir” el KPI y erosionar la marca… y lo más peligroso es que puede hacerlo de forma consistente y silenciosa si no hay observabilidad. Además, la publicidad vive en un entorno regulatorio y de privacidad donde la interpretación importa. Un sistema literal ejecutando políticas mal definidas es una receta para incidentes, por eso hay que insisten tanto en los estándares: la gobernanza no puede ser solo ética, tiene que ser técnica, auditable y operativa.

Gobernanza: menos “responsable” y más “verificable”

Hablar de “responsable” se queda corto. En la práctica, la gobernanza efectiva en sistemas agénticos no se mide por intenciones, sino por controles verificables. Si un agente actúa, hay que poder responder preguntas incómodas sin tartamudear: quién le dio permisos, qué límites tenía, qué logs existen, qué revisiones humanas ocurrieron y qué mecanismos de rollback hay. Esto no es anti-innovación, es exactamente lo contrario: es la única forma de que la innovación sobreviva al primer incidente serio. Y aquí hay una lección que el AdTech debería reconocer sin orgullo: llevamos años vendiendo automatización mientras externalizábamos el riesgo a alguien más, normalmente al publisher o al anunciante. Con los agentes, este juego se vuelve insostenible, la orquestación exige accountability.

El futuro no será “más IA”, sino mejor control sobre el trabajo

Hay una razón por la que estos experimentos generan una mezcla de fascinación y miedo, no es porque sean perfectos sino porque incluso siendo imperfectos ya revelan algo: el trabajo digital está demasiado fragmentado y la coordinación humana está llegando al límite.

Lo agéntico no va a reemplazar a las personas por defecto, va a reemplazar tareas, fricción y handoffs innecesarios y eso, si se hace bien, libera capacidad para lo que siempre ha sido escaso: criterio, estrategia, creatividad y responsabilidad. Estamos, efectivamente, “rascando la superficie”, pero ya se puede intuir el camino: primero automatización personal, luego automatización de equipos, después automatización de procesos y, finalmente, automatización de mercados donde la coordinación es el cuello de botella. La publicidad digital está en esa ruta desde hace años, la diferencia es que ahora la automatización no se limitará a optimizar una puja, intentará coordinar el sistema entero.

La parte positiva es clara: menos contexto, más ejecución. La condición para que eso sea progreso y no un accidente esperando ocurrir también es clara: permisos mínimos, conectividad robusta, logs, estándares y humanos en los puntos donde el matiz importa. Si lo hacemos así, lo que hoy se siente como algo experimental puede convertirse, por fin, en una infraestructura que reduzca el ruido y aumente el valor real del trabajo.

Puntos clave:

• La promesa de los agentes no es “IA que responde”, sino “software que ejecuta”: menos cambio de contexto, más trabajo hecho.

• El cuello de botella real será la conectividad y la gobernanza: sin integraciones estables, permisos granulares y trazabilidad, la orquestación se rompe o se vuelve un riesgo.

• En AdTech el potencial es enorme, pero también el daño posible: el futuro dependerá de estándares y controles verificables, no de discursos “responsables”.

Este resumen lo ha creado una herramienta de IA basándose en el texto del artículo, y ha sido chequeado por un editor de PROGRAMMATIC SPAIN.