Durante al menos una década, las empresas tecnológicas prometieron asistentes digitales capaces de manejar tareas complejas por cuenta del usuario. Alexa y Siri fueron el primer intento, y terminaron siendo relojes de alarma con voz. La irrupción de los modelos de lenguaje grandes después de ChatGPT cambió las posibilidades técnicas, y esta semana Nvidia, Microsoft, Google y otras empresas presentaron una serie de tecnologías que apuntan al mismo objetivo: computadoras que entienden lo que el usuario quiere y lo hacen solas, sin que nadie tenga que especificar cada paso.
El chip de Nvidia para portátiles: agentes de IA sin internet
Nvidia reveló el 1 de junio el RTX Spark, un nuevo chip para portátiles con Windows diseñado específicamente para ejecutar agentes de IA de forma local, sin enviar datos a la nube. El chip combina capacidades de gráficos, computación y redes con más memoria que la de un portátil estándar, para poder alojar y correr modelos de lenguaje directamente en el dispositivo. Dell, HP y Lenovo lanzarán portátiles con RTX Spark este otoño.
Jensen Huang, CEO de Nvidia, demostró durante la conferencia de prensa cómo un portátil con uno de sus nuevos chips puede ayudar a diseñar una casa: el agente de IA trabaja entre aplicaciones de modelado 3D de forma autónoma, sin que el usuario tenga que abrir cada programa y transferir archivos manualmente. La promesa es que el usuario describe lo que quiere y el sistema navega entre herramientas para lograrlo.
Microsoft Scout: el agente que monitorea tus correos y chats sin parar
Microsoft anunció Scout, un nuevo agente para Microsoft 365 construido con la tecnología de OpenClaw, que puede trabajar simultáneamente con contenido almacenado en la nube, en la computadora local y en la web, incluyendo aplicaciones como Outlook y Teams. La función más llamativa: monitorear de forma constante correos electrónicos y chats de trabajo para detectar acciones pendientes, responder cuando corresponda y alertar al usuario sobre lo que requiere atención.
Tal como reporta CNN en Español en su cobertura de los anuncios de la semana, los próximos Chromebooks de Google también entran en esta línea: podrán sugerir acciones cuando el usuario pase el cursor sobre algo en la pantalla, como proponer programar una reunión automáticamente cuando detecte una fecha en un correo electrónico. Son interfaces que anticipan la intención del usuario sin que este tenga que pedirlo explícitamente.
El precedente que cambió los hábitos: OpenClaw y los desarrolladores que delegan tareas
El mayor ejemplo hasta ahora de este cambio de paradigma es OpenClaw, un agente de IA que se convirtió en favorito global entre desarrolladores durante 2025 y 2026. El agente puede ejecutar programas y completar solicitudes largas sin indicaciones constantes. Algunos desarrolladores lo ejecutan en una computadora dedicada mientras trabajan en otra: revisan el progreso del agente enviándole mensajes de texto por WhatsApp o Telegram. Es la primera muestra real a escala de qué significa delegar tareas digitales complejas a un sistema de IA.
«Las cosas son bastante diferentes ahora porque más personas ya se han acostumbrado bastante a usar algo como ChatGPT o Gemini o Anthropic», señaló David Naranjo, director asociado de Counterpoint Research. La familiaridad con los modelos de lenguaje grandes reduce la barrera de adopción de los agentes, que son esencialmente la siguiente capa sobre esos modelos.
Los obstáculos que quedan: precio, confianza y el mercado masivo
Los expertos consultados por CNN son cuidadosos con las expectativas. Los portátiles con chips como el RTX Spark serán costosos en un primer momento, lo que limita el acceso al segmento de early adopters y empresas. La IA suele ser más útil para negocios que para usuarios individuales, y procesar tareas localmente, sin enviar datos a la nube, es más seguro y potencialmente más barato para las compañías pero añade requisitos de hardware.
También está la cuestión de la confianza. Si un agente de IA compra entradas para un concierto y malinterpreta el presupuesto del usuario, ¿quién responde? «Hay toda una serie de problemas que deben resolverse antes de que esto llegue al mercado masivo», señaló Jitesh Ubrani, de International Data Corporation. «Pero, ¿vamos por el camino correcto? Sí.»
