Cómo Peter Steinberger construyó un agente de IA viral en solitario

Peter Steinberger — creador de PSPDFKit (instalado en más de 1.000 millones de dispositivos) y actual líder de agentes en OpenAI — protagoniza el episodio inaugural de la serie “Builders Unscripted” de OpenAI. Tras unirse recientemente a OpenAI después de que su agente de IA personal de código abierto OpenClaw acumulara más de 180.000 estrellas en GitHub y diera lugar a un evento comunitario (ClawCon) con más de mil asistentes, Steinberger comparte el profundo viaje personal que lo llevó del agotamiento profesional a construir lo que él llama “la forma definitiva” de lo que siempre quiso crear.

El momento en que la IA hizo clic: Tras 13 años al frente de PSPDFKit, Steinberger llegó al límite y se alejó de la tecnología. Al regresar, introdujo un proyecto a medias en Gemini Studio para generar una especificación, luego arrastró esa especificación a Claude Code y escribió “construye”. “One hour later, it actually worked. It was the worst slop. But this was the moment where it really clicked — I got goosebumps for the possibilities.” (“Una hora después, realmente funcionó. Era lo más básico posible. Pero ese fue el momento en que todo encajó — se me puso la piel de gallina ante las posibilidades.”) Ese subidón de dopamina lo llevó a un año de construcción obsesiva.

Los agentes como solucionadores de problemas, no solo programadores: Cuando Steinberger envió un mensaje de voz a través de su bot de WhatsApp, el agente descubrió cómo manejarlo completamente por su cuenta: inspeccionó el encabezado del archivo, lo convirtió con FFmpeg, encontró una clave de OpenAI en el entorno y usó cURL para transcribirlo mediante la API. “We built these things for agentic engineering. But really, the skill is more abstract — if you want to be a really good coder, you need to be a really good problem solver. And that just maps in any domain.” (“Construimos estas cosas para la ingeniería agentiva. Pero en realidad, la habilidad es más abstracta — si quieres ser un gran programador, necesitas ser un gran solucionador de problemas. Y eso aplica en cualquier dominio.”)

La “trampa agentiva”: Steinberger advierte que muchos desarrolladores se quedan estancados sobreoptimizando su configuración de IA en lugar de construir. “A lot of people get stuck trying to super optimize their setup. It doesn’t really make you more productive, but it feels like you’re more productive.” (“Mucha gente se queda atascada intentando sobreoptimizar su configuración. En realidad no te hace más productivo, pero se siente como si lo fueras.”) Su propio enfoque es deliberadamente simple: sin worktrees, apenas 1 a 10 checkouts, y prompts conversacionales donde siempre le pregunta al modelo “¿Tienes alguna pregunta?”

Sobre el vibe coding frente a la ingeniería agentiva: En una postura característica suya, Steinberger reafirma su controvertida posición: “I think vibe coding is a slur. They try AI, but they don’t understand that it’s a skill. You pick up the guitar — you’re not going to be good at the guitar in the first day.” (“Creo que ‘vibe coding’ es un insulto. Prueban la IA, pero no entienden que es una habilidad. Agarras la guitarra — no vas a ser bueno tocándola el primer día.”) La diferencia está en tratar la programación con IA como un oficio que requiere práctica, no como un botón mágico.

Los PRs como “solicitudes de prompt”: Con más de 2.000 PRs abiertos en OpenClaw, Steinberger ha cambiado su forma de revisar contribuciones. No lee el código primero — le pregunta al modelo “¿Cuál es la intención de este PR?”. Dado que muchos colaboradores usaron IA para generar su código, la intención importa más que la implementación. A menudo, una corrección localizada revela un problema arquitectónico más profundo que requiere una solución completamente diferente.

6 lecciones de Steinberger sobre el desarrollo de IA en solitario

• Una sola persona puede construir lo que los equipos no podían — 90.000 contribuciones a GitHub en más de 120 proyectos en un año, algo que “no habría sido posible para ningún ser humano” antes de los agentes de IA
• Optimiza tu base de código para agentes, no para humanos — La estructura de código que mejor funciona para la IA no siempre es la que preferiría un desarrollador humano, y eso está bien
• Abórdalo con espíritu lúdico — No empieces con proyectos de trabajo; construye algo que siempre hayas querido crear. El aprendizaje ocurre a través de la exploración
• La confianza se construye con el tiempo — La confianza de Steinberger en Codex para “construir lo que quiero, con todas las herramientas disponibles ahora, es la más alta”, pero eso llegó tras meses de práctica
• El agente te sorprenderá — Cuando se lo colocó en un contenedor Docker sin cURL, el agente construyó su propio cliente HTTP desde un compilador de C y sockets TCP
• El software que se modifica a sí mismo ya está aquí — Los usuarios de OpenClaw pueden literalmente indicarle al agente que cambie su propio código fuente, por eso personas sin conocimientos técnicos están enviando PRs por primera vez

Qué significa esto para los constructores en solitario y la adopción de agentes de IA

La historia de Steinberger es una prueba de la tesis del “unicornio unipersonal” que Sam Altman ha defendido. La combinación de experiencia profunda en un dominio, herramientas agentivas y una mentalidad constructora genera un apalancamiento que sencillamente no existía hace un año. Su consejo para los desarrolladores europeos que aún no han adoptado herramientas agentivas: “Si eres una persona de alta iniciativa, si eres inteligente, estarás en mayor demanda que nunca.” La pregunta no es si adoptar agentes de IA — sino qué tan rápido puedes desarrollar la habilidad para utilizarlos eficazmente.