Guía técnica de IA para la cría de langostas: cómo criarlas y qué riesgos tener en cuenta

Con la madurez de la tecnología de agentes de IA, surge la tendencia cibernética de “criar camarones”.

Aquí, “camarones” se refiere al marco de agentes inteligentes de código abierto llamado OpenClaw, que recibe su nombre por su ícono que se asemeja a una langosta. Permite que una computadora ociosa se transforme en un “empleado digital” incansable, automatizando tareas.

El profesor titular de la Universidad de Finanzas y Economía de Shanghai y académico en tecnología inteligente, Hu Yanping, señaló en una entrevista con The Paper que OpenClaw básicamente ha logrado “tomar el control” de dispositivos y personas, y que ya no se puede llamar simplemente un agente inteligente, sino un sistema operativo de aplicación orientado a tareas, lo que lleva a algunos a pensar que OpenClaw se acerca a la forma de la próxima generación de sistemas operativos.

Actualmente, las grandes empresas nacionales están desarrollando ecosistemas de OpenClaw, con una gran cantidad de seminarios técnicos y servicios de instalación que incluso están en alta demanda. Sin embargo, mientras disfrutan de los beneficios de eficiencia, no se deben ignorar los riesgos potenciales de seguridad y las barreras tecnológicas. Basándose en entrevistas con entusiastas de IA, profesionales experimentados y expertos del sector, The Paper ha elaborado una guía técnica para “criar camarones” con IA.

Hardware y despliegue: fácil en la nube, con barreras en local

El primer paso para “criar camarones” no es la instalación del software, sino preparar el entorno hardware. Xiao Cui, quien acaba de instalar OpenClaw en su Mac y Windows, dijo a The Paper que cualquier computadora que cumpla con los requisitos listados en la página oficial puede intentarlo, ya sea Mac o Windows.

Xiao Cui, experto en instalación de langostas, explicó que aunque la promoción oficial indica una instalación con un clic, en realidad involucra detección de entorno y configuración de dependencias, lo que presenta barreras técnicas. Durante la instalación, la página detecta si falta algún entorno, y los errores que puedan surgir dependen del estado de cada computadora. Si se presentan errores, se puede consultar el repositorio en GitHub o la documentación oficial para buscar soluciones.

Hu Yanping agregó que, aunque los pasos en Windows son un poco más numerosos y detallados, la dificultad no es significativamente mayor que en Mac.

Lynn, una profesional de IA y creadora de contenido, que lleva más de un mes “criando camarones”, dijo a los periodistas que actualmente hay dos formas de desplegar: en la nube y en local. Empresas como Tencent Cloud, Alibaba y Volcano ofrecen servidores en la nube para “criar camarones” en la nube, y los usuarios pueden conectar estos “camarones” a aplicaciones como Feishu para automatizar tareas mediante diálogo. En local, se necesita hardware como un Mac mini para ejecutar OpenClaw y usarlo como asistente de trabajo local.

Un usuario creó un sistema completo de planificación semanal de comidas para todo 2026, con plantillas de menús, listas de compras categorizadas por tiendas y estantes, y actualizaciones automáticas según el pronóstico del tiempo.

Lynn señaló que si se opta por despliegue local, los datos generados por “los camarones” deben almacenarse en la computadora, lo que requiere ciertos recursos de hardware, como memoria.

Debido a esto, el Mac mini, que costaba entre 3,000 y 4,000 yuanes, se agotó en varias regiones, y surgieron muchos servicios de alquiler de segunda mano.

Lynn también mencionó que usa ambos métodos: en local y en la nube. Ella considera que para usuarios comunes, la nube es sencilla, conveniente y económica; mientras que en local, se prioriza la privacidad de los datos, aunque la interfaz y el control requieren conocimientos de programación, por lo que aún no es muy amigable.

Configuración central: el modelo determina la inteligencia, el flujo de trabajo construye habilidades

La capacidad de OpenClaw depende directamente del modelo grande que se integre. Hu Yanping analizó que, en términos de operación de dispositivos, soporte de agentes y comprensión de acciones, GPT-5.4, lanzado recientemente, es actualmente la opción más prometedora. Para usuarios nacionales, los modelos chinos que equilibran facilidad de acceso y costo son Qwen-3.5, Kimi-2.5 y MiniMax M2.5; los dos primeros son mejores para tareas multimodales.

Con un “cerebro”, también se necesitan “manos y pies”. La página oficial de OpenClaw ofrece más de 10,000 Skills (habilidades), que los usuarios pueden instalar según sus necesidades.

Lynn actualmente usa principalmente la Skill de “captura de información”, destacando especialmente la “captura de información de Twitter”, que permite obtener noticias de tendencia a bajo costo, más económico que la API oficial. Para tareas complejas, recomienda una estrategia de pasos: completar una parte, luego avanzar y conectar. Por ejemplo, primero integrar información de repositorios en GitHub, luego recopilar datos específicos y finalmente generar presentaciones PPT.

OpenClaw cuenta con más de 18,000 Skills en total.

Sin embargo, también advierte que más Skills no siempre es mejor, ya que muchas requieren entornos específicos para funcionar correctamente, lo que implica más instalaciones, configuraciones o pagos adicionales, aumentando los costos de uso.

Además, OpenClaw puede configurarse mediante archivos “.MD” para establecer hábitos y personalidades, permitiendo a los usuarios controlar su comportamiento y hacer que parezca un asistente personalizado que te entiende.

Líneas rojas de riesgo: gestión de permisos y control de costos

La principal razón por la que OpenClaw aún no se ha popularizado a gran escala es el riesgo de seguridad, aunque la empresa continúa corrigiendo problemas en sus actualizaciones frecuentes.

Xiao Cui confesó que su principio fundamental es “no instalar en la máquina principal”, para evitar riesgos potenciales. Permitir que un “aprendiz” descontrolado acceda a tu área de trabajo principal no es prudente.

Es importante destacar que, en febrero de este año, la plataforma de intercambio de información sobre amenazas y vulnerabilidades de ciberseguridad del Ministerio de Industria y Tecnología de la Información detectó que algunas instancias de OpenClaw (conocido como “langosta”) en configuración predeterminada o inadecuada presentaban altos riesgos de seguridad, susceptibles a ataques, filtraciones y otros problemas. OpenClaw, como agente de IA de código abierto, combina capacidades de comunicación multicanal y modelos de lenguaje grande para crear asistentes personalizados con memoria persistente y capacidad de ejecución activa, que pueden desplegarse en entornos privados. Debido a que su despliegue “confunde los límites de confianza” y tiene capacidades de ejecución continua, toma decisiones autónomas y puede acceder a recursos del sistema y externos, sin controles adecuados de permisos, auditorías o reforzamientos de seguridad, puede ser manipulado por instrucciones maliciosas, configuraciones defectuosas o secuestrado, causando filtraciones de información, control del sistema y otros riesgos.

Se recomienda a las instituciones y usuarios que desplieguen y usen OpenClaw verificar exhaustivamente la exposición en internet, la configuración de permisos y la gestión de credenciales, cerrar accesos públicos innecesarios, mejorar mecanismos de autenticación, control de acceso, cifrado de datos y auditorías de seguridad, y seguir las recomendaciones oficiales para reforzar la seguridad y prevenir riesgos cibernéticos.

Un caso que causó impacto en la industria fue cuando un ejecutivo de Meta casi eliminaba todos sus correos importantes por error con “langosta”. Peter Steinberger, creador de “langosta”, también ha destacado públicamente la importancia de la privacidad y la seguridad de datos, abogando por que los agentes funcionen localmente.

Lynn afirmó que abrió todos los permisos porque no tiene datos sensibles en su computadora. Sin embargo, enfatizó que, aunque OpenClaw puede reducir “alucinaciones” mediante búsquedas en línea, aún puede haber información desactualizada o inexacta.

Dado que OpenClaw requiere permisos muy elevados, para prevenir comportamientos inesperados de la IA, Steinberger recomienda que los desarrolladores lo consideren como una “habilidad” que necesita práctica, y que en su uso se establezcan instintos y conciencia defensiva.

Él afirmó: “No puedo evitar que los usuarios abusen, solo puedo ayudar a que no se hagan daño a sí mismos”.

El 8 de marzo, en su última actualización, OpenClaw corrigió 12 problemas de seguridad.

Además del riesgo de seguridad, el consumo de recursos es un costo oculto que los “criadores de camarones” deben afrontar. Lynn sugirió comprar planes oficiales de codificación de diferentes proveedores para evitar preocuparse por el consumo de tokens. También advirtió que los usuarios pueden configurar tareas programadas sin cuidado, lo que puede causar un aumento en los costos de tokens, saturación de memoria o llenado del disco con archivos de registro.

Criar camarones con racionalidad: ¿una necesidad universal o una fase transitoria?

Sobre si todos deberían criar un camarón, la opinión del sector es más racional. Lynn considera que OpenClaw es más adecuado para usuarios que desean seguir la ola de nuevas tecnologías y explorar nuevos marcos.

“Muchos piensan que no participar en esta ola los hará quedar obsoletos”, dijo, “pero tras hablar con muchos amigos, he visto que para ellos, ‘langosta’ no mejora significativamente la eficiencia respecto a las herramientas existentes. Muchas tareas que puede hacer ‘langosta’ también se pueden realizar con otras herramientas”.

Ella cree que el valor central de OpenClaw radica en proponer un nuevo marco: “En el futuro, estas capacidades podrían integrarse en dispositivos portátiles u otros terminales inteligentes. Los usuarios finales quizás no necesiten operar directamente OpenClaw, sino usar sus capacidades a través de interacciones más naturales”.

Anteriormente, casi mil desarrolladores y entusiastas de IA acudieron al edificio de Tencent, con la ayuda de ingenieros de Tencent Cloud, para instalar OpenClaw en la nube.

“Criar camarones” no solo es una prueba tecnológica, sino también una exploración de los límites de la colaboración humano-máquina. En 2026, al adoptar la revolución de eficiencia que trae OpenClaw, asegúrate de abrochar el cinturón de seguridad, experimentar con máquinas ociosas, autorizar con cautela y supervisar con la inteligencia humana. Solo cuando la tecnología deje de ser una carga y se convierta en un asistente invisible, el “criar camarones” será verdaderamente un éxito.

(Artículo original: The Paper)