Hace una semana conocí ByteBot OS. No escribo sobre él porque vaya a convertirse en el próximo estándar (ojalá me equivoque); escribo porque apunta a una dirección clave para la automatización de procesos en entornos donde no podemos “inyectar” IA directamente.
La idea es simple y poderosa: un robot que usa un ordenador como lo haríamos nosotros. ByteBot OS es código abierto y levanta, dentro de Docker, un PC completo con Linux, navegador, escritorio y herramientas. Ese “PC virtual” puede ser controlado por modelos de IA y orquestadores (por ejemplo, Manus AI u operadores tipo OpenAI) que abren el navegador, escriben, hacen clic, generan archivos o mueven datos según las instrucciones que les demos.
🧓 Referencia boomer: imagina un Clippy con manos que de verdad hace el trabajo, o ese PC Pentium con modem de 56k que tardaba… pero al final abría Internet. Aquí pasa algo parecido: no es veloz, pero abre una puerta.
¿Por qué esto importa?
Porque muchas tareas repetitivas viven en aplicaciones “heredadas” (legacy) que:
- No tienen API.
- No admiten integraciones modernas.
- Su proveedor ya no evoluciona.
Hasta ahora, la alternativa era un RPA clásico con scripts frágiles. Con proyectos como ByteBot OS, la IA opera como un usuario más, con su “mesa, monitor y entorno”, y automatiza donde antes no se podía. Además, la tendencia es clara: mejor detección, más velocidad y menor coste en modelos de IA. La ecuación empieza a salir.
¿Qué es Docker y por qué aquí encaja?
Docker es un sistema para “empaquetar” aplicaciones en contenedores aislados. Piensa en varios ordenadores virtuales corriendo en un mismo servidor: cada contenedor lleva todo lo necesario para ejecutar su trozo de software, sin mezclarse con el resto.
En este caso, Docker aloja un escritorio completo que la IA maneja como si tuviera teclado y ratón.
Dónde sí brilla (hoy)
- Backoffice repetitivo: descargar informes, consolidar hojas, subir ficheros a portales.
- Migraciones de datos entre sistemas que solo permiten exportar/importar vía interfaz
- Consultas y verificaciones periódicas en webs corporativas o de administraciones.
- Procesos de ERP/CRM antiguos* donde no hay API ni presupuesto para modernizar.
Lo que todavía le falta
Seamos realistas:
- Velocidad: hoy no es Fórmula 1. Suficiente para lotes y horarios valle, no para tiempo real.
- Fragilidad visual: si cambia la web o el formulario, puede romperse el flujo (hay que diseñar prompts y “anclajes” robustos).
- Gobernanza: registro de acciones, auditoría, seguridad y permisos (igual que con usuarios humanos).
- Coste total: no es solo el modelo; cuenta infraestructura, monitorización y mantenimiento.
No va solo de ByteBot OS
ByteBot OS es un ejemplo de una ola que veremos crecer: agentes + escritorio virtual para trabajar sobre software existente. Algunos proyectos durarán más, otros menos, *como el VHS y el Betamax; lo importante es la dirección: sumar una nueva “pata” al ecosistema de automatización junto a APIs, iPaaS, RPA y scripting.
Puede que dentro de dos meses nadie hable de ByteBot OS. Ojalá me equivoque. Pero el concepto—darle a la IA un puesto de trabajo completo para operar aplicaciones legacy—ha llegado para quedarse. Si en tu organización hay tareas que nunca pudiste automatizar porque la herramienta no lo permitía, quizá ha llegado el momento de revisitar ese backlog con esta nueva pieza.
Más información en https://www.bytebot.ai/
Josep Servent
CEO en EMC Soluciones Legaltech
