El revuelo global se explicó por una combinación de tracción y demostraciones públicas de autonomía. En ese relato, OpenClaw superó las 200.000 estrellas en GitHub, la plataforma donde se alojan y colaboran proyectos de software, en tiempo récord, empujó el llamado “efecto Mac Mini” por la compra de equipos dedicados, y sumó un hito en febrero de 2026 cuando se informó que el CEO de OpenAI, Sam Altman, contrató a Steinberger para liderar una nueva generación de agentes personales. La difusión se alimentó, además, de videos con tareas ejecutadas en forma autónoma, desde reservas de vuelos hasta organización masiva de correos y ejecución de código para resolver fallas del sistema.
Margolis explicó que la idea nació al observar usos que se estaban dando en Estados Unidos y el lugar que empezaba a ocupar OpenClaw en la creación de agentes 24/7. Señaló que el concepto apunta a delegar tareas para que el sistema las ejecute de forma continua, incluso cuando el usuario no está conectado, y que esa perspectiva fue la que lo empujó a experimentar por su cuenta.
Antes de instalarlo, afirmó que evaluó riesgos y buscó aislar el entorno. “Estaba mirando un poco los riesgos y dije, bueno, voy a hacerlo”, relató, pero descartó correrlo en su máquina personal. “En vez de comprarme una Mac Mini, vi que podía instalarlo en un servidor, o sea, en la nube”, explicó, y justificó: “no le voy a dar acceso a mi compu, que tengo pilas de datos sensibles”.
De la prueba en la nube al uso por Telegram
Una vez configurado, dijo que el vínculo cotidiano se volvió un chat. “Empecé a ver que chateaba con él a través de Telegram y el sistema básicamente hacía todo lo que pedía”, afirmó.
Para que el agente pudiera operar sin tocar sus cuentas personales, Margolis explicó que le armó credenciales propias. “Le creé una cuenta de Gmail… le hice una cuenta propia, se la di”, contó, y detalló que desde ahí el agente empezó a trabajar con servicios concretos: “empezó a usar Google Drive, usar Google Sheets, Google Docs, Calendar”.
Con esa base, enumeró tareas que delegaba por mensaje. “Le podía pedir, hacemos un Excel con esta información”, dijo.
Sin embargo, sostuvo que la potencia venía acompañada por una fricción pensada para el usuario finalmente. “Obviamente, que también las limitaciones, porque había que configurar un servidor, todo eso bastante técnico”, dijo. Y lo sintetizó con una idea que luego se volvió el centro de su proyecto: “si no sos técnico no podés usar OpenClaw”.
Un acceso “sin servidor” y el desarrollo con el propio agente
A partir de esa barrera, explicó que decidió intentar una capa de entrada para terceros. “Entonces vi como el poder de eso y dije: '¿Por qué no le pido mismo a este agente que me desarrolle un sistema en donde puedan entrar otras personas y puedan usar esto?'”, relató. Según su versión, el propio agente construyó una primera versión del producto con iteraciones por chat.
En ese proceso, Margolis aseguró que el rol a la hora de usar esta tecnología es como un director de orquesta. “Uno le tiene que decir me gustaría este sitio con todas estas funcionalidades". Del otro lado, el agente “va y te dice, bueno, lo podría hacer de esta manera, de esta otra, ¿qué te parece?”, y “vas conversando, vas dialogando” hasta llegar a “un resultado discutido entre los dos”.
Con el crecimiento del proyecto, afirmó que aparecieron límites. Dijo que OpenClaw “está pensado más para que sea un agente general”, y que “llegó un momento en que el proyecto era bastante grande”. En ese tramo, señaló un cambio de herramienta: “me pasé a un servicio que se llama Codex, que es de OpenAI, para la parte de desarrollo”, aunque aclaró que el agente “sigue haciendo algunos desarrollos específicos”.
El objetivo, según Margolis, fue automatizar la puesta a punto para el usuario final.
En términos de datos, insistió en que el control queda del lado del usuario. “Son tus datos, yo no accedo a tu información”, afirmó, y agregó: “vos después chateas con tu OpenClaw, yo no guardo nada de esa información y tenés tu propio agente”.
Sobre adopción y estado, dijo que tiene 30 usuarios en beta, que describió como “amigos, conocidos o personas que vieron en LinkedIn el posteo”. También mencionó que existe un plan pago. “Hay un plan muy básico… el plan Starter, son 25 dólares por mes”, contó, y detalló que “te permite tener 100 mensajes diarios con tu compa”.
Margolis explicó que en la beta asumió el costo. “No están pagando estos usuarios beta, sino que yo asumí el costo por esos usuarios”, dijo. Y dijo: "No tenés que conectar nada… no pensás en modelo, no pensás en servidor, no pensás en nada, simplemente hablás con el agente”.
Uso cotidiano, reportes y límites de la autonomía
¿Cómo fue su experiencia? Margolis contó que usa un agente llamado “Dino”. “Le puse el nombre de dinosaurio, me tira emojis con dinosaurios”, dijo, y señaló que fue un comportamiento que no programó: “nunca le programé para que me hiciera eso”. El ejemplo le sirvió para mostrar cómo el agente se integra a rutinas y tiene determinado rango de autonomía.
Según relató, Dino le envía información sin que él la pida. “Él, por ejemplo, me escribe todas las mañanas a las 10 y me pasa un reporte de cómo está el sitio de Hola Compa”, explicó. Dijo que el reporte incluye “cuántas personas se registraron” y “cuántos usuarios están activos”, y que el agente “ habla en lenguaje natural, me explica la situación de la empresa, del desarrollo que él mismo hizo”.
Para lograrlo, afirmó que el agente consulta sistemas internos. “Para sacar esta información tiene que hacer desarrollo, o sea, tiene que hacer consultas en la base de datos”, dijo, pero remarcó el punto central: “yo ni me entero, o sea, él entra en la base, saca la info y me la pasa”. En su lectura, eso reduce la necesidad de paneles: “yo ya no tengo que entrar a un panel a ver qué está pasando”.
También planteó un uso basado en alertas. Dijo que, en vez de reportar siempre igual, se le puede pedir: “reportame cuando haya algo importante”. Enumeró ejemplos como “un pico de usuarios o una baja de uso o una venta”, y sostuvo que esa lógica “antes no se podía hacer”.
Sobre riesgos, advirtió que la autonomía exige controles. “Tiene mucha autonomía, entonces la autonomía trae problemas”, dijo, y relató un caso concreto: “un día desarrolló un cambio y solamente me avisó después de subirlo al sitio en vivo”. En su versión, el agente “hizo el desarrollo, lo subió y después me dijo” lo que faltaba, y él le marcó el límite: “pará, pero ni me avisaste antes, dejame aprobar estos cambios”.
Su respuesta fue ajustar permisos. “Como plan de contingencia ahí lo que tenés que hacer es ver a qué tiene acceso”, explicó. Puso un ejemplo directo: “si tiene acceso a todos tus mails y te los puede llegar a borrar, bueno, no le des acceso a todos tus mails”, y propuso segmentar: “le das acceso a un segmento… y a medida que vayas generando esa confianza… vas dándole más información”.
En la misma línea, recomendó separar cuentas y utilizar un Gmail nuevo creado especialmente para el agente, en lugar de conectarlo a una casilla personal. También sugirió limitar los medios de pago y evitar tarjetas de crédito, con opciones de carga acotada como tarjetas prepagas o gift cards.
En un ejemplo técnico, se refirió al uso de un servicio llamado 2CAPTCHA para resolver captchas durante la navegación. Indicó que cargó 10 dólares en esa cuenta y que le entregó al agente las credenciales para que pudiera utilizarla cuando un sitio lo detiene por sospecha de automatización y así continuar la tarea.
El significado de este experimento
Margolis definió su iniciativa como exploración. “Yo lo tomo como un proyecto de ciencias”, sostuvo, y explicó que lo hace porque “es tan nuevo todo” y “está tan cambiante todo” que le cuesta verlo como “un negocio estable”. De todos modos, dijo que si el uso crece “lo voy a tomar más como un negocio”.
En su visión sobre el impacto, afirmó que “esto es presente” y proyectó “muchísimo aumento de productividad” en empresas en el corto y mediano plazo. Dijo que la diferencia está en que, más allá de consultas, el enfoque es operativo: “se te permite tener a alguien que opera 24/7”.
Sobre lo que observa en usuarios, dijo que “por lejos” ve un uso asociado a perfiles concretos. “Hay muchos Project Managers que lo están usando”, afirmó, y señaló que lo conectan a Google Sheets para análisis y cambios. En su descripción, incluso pueden enviar audio por Telegram con pedidos del tipo “agregues esta columna” o “le pongas esta fórmula”, y “él lo hace todo”.
