Cómo ejecuté un sistema de IA similar a OpenClaw en 1993. Mis primeros experimentos con agentes de IA y el camino hacia la primera empresa sin humanos. En 1993, utilicé el Macintosh de Apple para llevar al límite la IA temprana en la computación personal. Charles River Analytics lanzó Open Sesame!, el primer asistente de software inteligente del mundo, y lo modifiqué para convertirlo en un motor de IA temprano. Este agente de aprendizaje fue un cambio de juego, diseñado para observar el comportamiento del usuario, detectar tareas repetitivas y automatizarlas. Funcionaba en System 7, soportando hasta 12 operaciones de Finder como gestión de archivos y manejo de ventanas. Era magia y no existía nada igual. Fue creado por científicos de IA en Boston. Se basaba en el aprendizaje automático temprano: reconocimiento de patrones a través de heurísticas y estadísticas, aprendía por demostración, apareciendo ofertas para automatizar rutinas después de detectar patrones 3-5 veces. En pocas semanas, casi todos tus usos regulares en un Macintosh podían ser automatizados sin que tú intervinieras, solo presionando sí. Por supuesto, no había aprendizaje profundo en ese entonces, solo IA basada en reglas con un scripting similar a AppleScript para ajustes. Era eficiente en Macs con 4MB de RAM, un verdadero precursor de los agentes de hoy como Siri o OpenClaw. Agarré Open Sesame! la semana en que se lanzó e lo instalé en mi Quadra y PowerBooks. En el primer día, me observó abrir carpetas, lanzar pilas de HyperCard y organizar archivos para mis proyectos de tecnología de voz. A mediados de semana, automatizó mi rutina matutina: iniciando el correo electrónico, organizando ventanas, precargando documentos: ahorrándome horas. Pero vi más potencial. Lo modifiqué en gran medida, hackeando sus algoritmos para agregar reglas contextuales, como disparadores basados en el tiempo o copias de seguridad de baja actividad. También hice que enviara más de 45,000 correos electrónicos a posibles clientes con contenido único personalizado que tenía sobre la persona. Encadené automatizaciones e integré módems para tareas de red tempranas, accediendo a muchos BBS y construyendo un periódico matutino. Lo convertí en un agente persistente que actuaba de forma independiente y el sistema CRON lo hacía realmente poderoso. Llamé a la empresa y les ofrecí mis modificaciones, incluyendo un sistema de autoaprendizaje. Pero no tenían un plan a largo plazo. Eran investigadores y esto era solo un caso de prueba. Para mí, lo llevé a un nivel mucho más alto. De hecho, todavía tengo un Macintosh con System 7 para ejecutar esto. No se había visto nada igual en décadas. Y las modificaciones que hice le permitieron hacer cosas que ni siquiera se podían hacer en 2023. Estas modificaciones le dieron características que la gente ahora llama "nuevas" en OpenClaw, como autonomía entre aplicaciones y bucles de auto-mejora. Esos experimentos me enseñaron principios fundamentales de IA: aprendizaje proactivo, comportamientos modificables y supervisión humana mínima. Décadas después, los apliqué para crear la Primera Empresa Sin Humanos (ZHC) en enero de 2026: una empresa completamente gestionada por IA sin humanos. Nombré a Grok como CEO, utilizando herramientas como Kimi para operaciones. Analiza los datos de empresas en quiebra para revivir productos, manejando la investigación hasta el prototipado en 3D. Los hitos incluyen pagos de salarios de IA a través de JouleWork y la creación de Zero-Human Labs. Abandoné OpenClaw por razones de seguridad, prefiriendo configuraciones personalizadas en hardware antiguo. ...