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title: NemoClaw: la apuesta de NVIDIA por agentes de IA seguros
description: NemoClaw impulsa la adopción empresarial de IA con una sólida capa de seguridad y gobernanza para el ecosistema OpenClaw.
source: https://vitaminaweb.digital/es/blog/nemoclaw-la-apuesta-de-nvidia-por-agentes-de-ia-mas-seguros
lang: es
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![NemoClaw: la apuesta de NVIDIA por agentes de IA más seguros](https://vitaminaweb.digital/storage/blog/nemoclaw-a-nova-aposta-da-nvidia-para-agentes-de-ia-mais-seguros-ai.webp)    Durante el GTC 2026, NVIDIA anunció NemoClaw, una base creada específicamente para el ecosistema OpenClaw. En la práctica, la propuesta es ofrecer una infraestructura más segura para ejecutar agentes de IA autónomos, con foco en cuatro pilares fundamentales: Control, Privacidad, Gobernanza y Escalabilidad.     OpenClaw, que se convirtió en uno de los proyectos de código abierto de más rápido crecimiento de la historia, se utiliza ampliamente para experimentar con agentes autónomos. Sin embargo, la adopción empresarial se enfrentaba a preocupaciones relacionadas con la seguridad y la privacidad. NemoClaw surge precisamente para cubrir esa brecha, al funcionar como una distribución de nivel empresarial de OpenClaw .

## ¿Qué es NemoClaw?

   NemoClaw es un marco de código abierto que ayuda a los agentes de IA a trabajar de forma más segura. Establece límites claros sobre a qué pueden acceder y qué pueden hacer estos agentes, lo que permite controlar mejor su funcionamiento y adaptarlo al uso real en entornos de producción.     La solución combina la plataforma de agentes OpenClaw con componentes de NVIDIA Agent Toolkit. Su gran diferencial es la inclusión de OpenShell, un entorno de ejecución de seguridad de código abierto que aplica controles basados en políticas de privacidad y red. Esto significa que las empresas pueden establecer reglas estrictas sobre a qué datos puede acceder el agente y qué acciones puede ejecutar.

| **Característica** | **OpenClaw** | **NemoClaw** |
| --- | --- | --- |
| Enfoque principal | Experimentación y desarrollo rápido | Producción, seguridad y gobernanza |
| Seguridad | Básica, depende del desarrollador | Avanzada, con barreras de protección de OpenShell |
| Modelos | Agnóstico, con foco en la nube | Optimizado para modelos locales (Nemotron) |
| Privacidad | Variable | Alta, con ejecución local y enrutamiento seguro |

## ¿Cómo funciona en la práctica?

   NemoClaw funciona como una capa de coordinación para agentes de IA. En lugar de limitarse a responder a prompts, recibe la solicitud, entiende qué hay que hacer, elige qué recursos utilizar (como memoria, archivos, herramientas y modelos) y organiza la ejecución hasta llegar a una respuesta o acción final.   El flujo de funcionamiento se puede resumir en las siguientes etapas:

1. Solicitud: El usuario o sistema envía una solicitud al agente.
2. Coordinación: NemoClaw analiza la solicitud y determina el mejor enfoque, respetando las políticas de seguridad.
3. Recursos: El agente accede a las herramientas y los datos permitidos (modelos locales, API, archivos).
4. Resultado: La acción se ejecuta o la respuesta se genera de forma segura.

   Además, NemoClaw evalúa los recursos computacionales disponibles para ejecutar modelos abiertos de alto rendimiento, como NVIDIA Nemotron, de forma local. Esto no solo mejora la privacidad al mantener los datos dentro de la infraestructura de la empresa, sino que también reduce considerablemente los costos de tokens de las API en la nube .

## ¿Qué indica esto para el mercado?

   La introducción de NemoClaw es un claro indicio de que la IA se está consolidando como una capacidad operativa real, y no solo como una herramienta de experimentación. Para que las empresas puedan obtener un valor real de esta tecnología, es necesario ir más allá de las pruebas básicas.   La adopción de agentes en producción requiere un conocimiento profundo de cuatro áreas críticas:

- Arquitectura: Cómo se integran los agentes en la infraestructura existente.
- Integración: La conexión segura con bases de datos y sistemas corporativos.
- Gobernanza: El establecimiento de reglas, límites y auditorías para las acciones de la IA.
- Operación continua: El mantenimiento, la supervisión y la actualización constante de los agentes.

## La importancia de la educación en IA

   Los agentes en producción requieren más que un buen modelo de lenguaje. Exigen una comprensión amplia de la arquitectura, la gobernanza, los riesgos y la aplicación en el negocio. En este contexto, las iniciativas de educación corporativa se vuelven esenciales.     Preparar a los líderes y equipos para tomar decisiones más acertadas al adoptar la IA es el primer paso hacia el éxito. Los programas educativos enfocados en IA ayudan a las empresas a navegar por las complejidades de implementar agentes autónomos y garantizan que la tecnología se utilice de forma ética, segura y alineada con los objetivos estratégicos de la organización.     NemoClaw representa un avance significativo en el ecosistema de IA autónoma. Al proporcionar las herramientas necesarias para el control y la seguridad, NVIDIA abre el camino para que los agentes de IA se conviertan en una parte integral y confiable de las operaciones corporativas diarias.

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