Brian Chesky: los sistemas operativos actuales no sirven para agentes

Brian Chesky no compra la narrativa de que ChatGPT o sus competidores serán la única interfaz del futuro. En una entrevista reciente con TechCrunch, el cofundador de Airbnb fue tajante: los sistemas operativos actuales —iOS, macOS, Windows— no fueron diseñados para que agentes autónomos convivan, negocien y ejecuten tareas en nombre de los usuarios. "Nadie está desarrollando un kit de desarrollo de software completo para un sistema operativo de IA", dijo Chesky, recordando cómo le advirtió a Sam Altman que una tienda de aplicaciones sin SDK y sin SO propio no funcionaría. El experimento de la tienda de GPTs, en efecto, no prosperó.

La tesis de Chesky tiene tres patas. Primero, los chatbots son malos para comercio y descubrimiento: entregan pocas opciones por turno y obligan a idas y vueltas. Segundo, son solitarios; la planificación de viajes —y de muchas decisiones de alto valor— es colaborativa. Airbnb está explorando interfaces "multiplayer" para que varias personas interactúen con la IA al mismo tiempo. Tercero, las aplicaciones deben volverse agentes: la pestaña "Explorar" de Airbnb será un agente, el servicio al cliente otro, y eventualmente habrá un "macroagente" de Airbnb interoperable con otros mediante MCP, el estándar que permite a agentes conectarse con software externo.

Esa visión de producto choca con la realidad técnica que describe el sondeo académico más exhaustivo hasta ahora sobre "OS Agents" —agentes basados en modelos multimodales que operan dentro de entornos de escritorio, móvil y web—. El trabajo, aceptado en ACL 2025, mapea tres componentes críticos: entorno, espacio de observación (capturas de pantalla, HTML, árboles de accesibilidad) y espacio de acción (clics, teclado, gestos, herramientas externas). Y tres capacidades indispensables: comprensión, planificación y "grounding" (anclar la intención en controles reales). La conclusión del sondeo es sobria: los agentes aún fallan en interfaces densas, código largo y contextos fuera de distribución; la seguridad y la privacidad siguen sin resueltas, y la personalización a largo plazo es un campo abierto.

A esa brecha de infraestructura apunta también MemOS, un "sistema operativo de memoria" para grandes modelos de lenguaje que eleva la memoria a recurso de primera clase: paramétrica (pesos), de activación (caché KV, estados ocultos) y en texto plano (documentos, grafos). Su unidad atómica, el MemCube, permite versionado, control de acceso y fusión entre tipos de memoria. Sin esa capa, los agentes no pueden mantener coherencia entre sesiones, ni migrar conocimiento entre plataformas, ni gobernar qué recuerdan y qué olvidan.

Chesky lo resume con una imagen: hoy la carrera es ser el "quarterback", el agente principal por el que pasa todo. Pero sin SO nativo, cada empresa termina reconstruyendo controles de interfaz, autenticación, mapas, mensajería y verificación de identidad dentro del agente. "O el agente hace un traspaso o la aplicación del agente necesita construir un SDK más robusto para traer la app al usuario", explica.

Para un ejecutivo latinoamericano, la lectura es clara. La región no controla la capa de silicio ni la de modelos fundacionales, pero sí puede decidir cómo se integra la capa de agentes en sus productos y operaciones. Tres implicaciones prácticas:

• Dependencia vs. interoperabilidad: si los grandes jugadores (OpenAI, Google, Apple, Anthropic) imponen sus SDKs propietarios, las empresas latinas quedarán atrapadas en jardines vallados. Apostar por estándares abiertos como MCP y arquitecturas agent-to-agent reduce el riesgo de vendor lock-in.
• Costo de adopción: hoy integrar un agente que navegue su propio e-commerce o ERP requiere ingeniería a medida sobre sistemas operativos que no exponen affordances para agentes. Cada mes que pase sin una capa de SO nativo, el costo de integración sube y la brecha con competidores globales se ensancha.
• Talento y regulación emergente: la academia ya alerta sobre ataques de inyección de prompt, fuga de datos personales y falta de auditoría en agentes que operan GUIs. Los marcos regulatorios en Brasil, México, Chile y Colombia avanzan hacia exigencias de explicabilidad y gobernanza de datos. Construir sobre infraestructura que ya incorpore grounding, trazabilidad de memoria y control de acceso (como propone MemOS) adelanta el cumplimiento.

Chesky cree que la industria tiene dos equívocos: que los chatbots son el fin del camino y que las apps desaparecerán. La evidencia sugiere lo contrario: las apps mutarán en agentes con caras, y el valor estará en la riqueza de su interfaz y su capacidad de interoperar. Latinoamérica tiene la oportunidad rara de saltarse la fase de "chatbot pegado a la web" y diseñar experiencias multiplayer, agent-native y auditables desde el día cero. El que espere a que el SO de IA llegue de Silicon Valley, simplemente heredará sus limitaciones.