Perplexity Teammates: agentes de IA por US$200 al mes

Qué es Teammates y qué cambia frente a un chatbot

Perplexity presentó Teammates, una capa de agentes de IA que asumen responsabilidades de trabajo y las siguen en segundo plano dentro de Perplexity Computer. El anuncio se produjo el 5 de noviembre, según TechRepublic, y el despliegue arrancó en la versión web para suscriptores del plan Max.

La diferencia con un chatbot no es de interfaz: es de modelo de trabajo. Un chatbot espera un prompt y devuelve una respuesta. Un Teammate recibe un rol, un entregable y una frecuencia, y vuelve a retomar el trabajo sin que nadie lo reactive. Perplexity lo describe como «proactivo por diseño»: corre sobre automatizaciones y avanza el trabajo por su cuenta.

Para un founder, la traducción práctica es que la unidad de delegación deja de ser la pregunta y pasa a ser el encargo. Revisar métricas, clasificar reportes de errores, investigar un mercado o preparar un borrador tras recibir un correo concreto son tareas que el sistema puede ejecutar sin que alguien inicie cada paso.

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Cómo funcionan los agentes dentro de Perplexity Computer

Al configurar un agente, el usuario le asigna una responsabilidad, define qué debe entregar y cuándo debe actuar. Cada agente tiene su propio hilo de conversación y su propia entrada en la barra lateral de Computer, desde donde se puede ver qué está haciendo, qué terminó y pedirle un parte de estado.

El pegamento es la memoria. Teammates se apoya en los espacios de trabajo que Computer incorporó en agosto bajo el nombre de Projects, donde cada proyecto conserva archivos e historial para que las sesiones compartan el mismo material. Los agentes pueden retomar objetivos y archivos del proyecto, aplicar correcciones de sesiones anteriores y coordinar a otros agentes.

Eso resuelve el problema más caro de la automatización con IA: el costo de reexplicar el contexto. Un agente que arranca de cero cada vez no ahorra tiempo, lo traslada. Uno que conserva decisiones y referencias previas sí puede encadenar trabajo durante semanas.

También hay automatizaciones programadas por horario o disparadas por eventos en una aplicación conectada. Un equipo puede fijar una revisión periódica de novedades o preparar un borrador cuando llega un correo determinado. Esas tareas pueden usar lo aprendido en ejecuciones anteriores y detenerse antes de acciones que requieran revisión.

Cuánto cuesta y qué límites tiene el plan Max

Teammates no está en el plan gratuito ni en el plan individual estándar. El acceso está reservado a Max, que cuesta US$200 al mes o US$2.000 al año, según la ficha del plan. El diario digital El Periódico cifra el equivalente en unos 179 euros mensuales y 1.792 euros anuales.

TechRepublic calcula que el pago anual equivale a unos 166,67 dólares al mes. Y añade un detalle relevante para empresas: el lanzamiento inicial no está disponible para clientes de Enterprise Pro ni Enterprise Max, y Perplexity no ha confirmado un calendario de despliegue completo.

El consumo se mide en créditos. El plan individual parte de 10.000 créditos al mes para Computer, y la plataforma permite comprar saldo adicional cuando se agota. Ejecutar tareas complejas o varios agentes en paralelo consume más rápido que un encargo simple. Yahoo Tech advierte que, durante el lanzamiento, Teammates es «gratis» para suscriptores de Max dentro de un periodo promocional, pero que más adelante requerirá una cantidad de créditos aún no revelada.

Ese último punto es el que conviene leer con atención: el costo real de operar un equipo de agentes no es la suscripción, es el consumo. Un piloto de 200 dólares puede convertirse en una factura mensual bastante más alta si el agente corre 24 horas.

Slack, permisos y revisión humana: dónde está el riesgo real

Un equipo puede añadir un agente a un canal de Slack para asignarle encargos o consultar su progreso. Los agentes también pueden pasarse trabajo entre sí: en un ejemplo de la compañía, uno detecta errores en un sitio web y entrega sus hallazgos a otro, que prepara las posibles correcciones.

Cada agente usa una sesión de navegador separada y trabaja con los permisos de las herramientas y del proyecto. El usuario puede revisar resultados, cambiar la prioridad o tomar el control del escritorio durante una tarea. Al conectar GitHub, por ejemplo, se puede elegir a qué repositorios tendrá acceso el agente.

La infraestructura también ayuda a conservar el avance de tareas largas. En octubre, la empresa publicó el código de SPACE, la plataforma con la que ejecuta tareas en entornos aislados. El sistema guarda el estado de una sesión para reanudarla después de una pausa, con los archivos y el trabajo ya generados.

El riesgo no es teórico. Cuantos más procesos corren sin vigilancia directa, más difícil es reconstruir qué decidió el agente, con qué datos y por qué. TechRepublic señala que el anuncio no establece qué tan confiables son las salvaguardas en despliegues reales. Para quien delega envío de mensajes, cambios en archivos compartidos o modificaciones a sistemas en producción, la pregunta no es si el agente puede hacerlo, sino qué puerta humana hay antes.

Cómo se compara con OpenAI y Anthropic

Perplexity no llega a un mercado vacío. TechRepublic ubica a Dots, de OpenAI, enfocado en asistencia personal continua, y a Claude Duet, de Anthropic, orientado a automatización de trabajo con servicios conectados. La diferencia de enfoque de Teammates es asignar roles persistentes a agentes que comparten contexto de proyecto y pueden trabajar junto a colegas.

El consejero delegado de Perplexity, Aravind Srinivas, planteó un escenario en el que cada organización tenga cientos de agentes por empleado. Conviene tomarlo como ambición declarada, no como capacidad confirmada: el propio anuncio no fija esa escala para el lanzamiento inicial.

¿Qué significa esto para tu startup?

La decisión no es «¿contrato Teammates?» sino «¿qué tarea recurrente de mi equipo justifica 200 dólares al mes?». Con ese filtro, cuatro movimientos concretos:

Elige un solo encargo y ponle métrica. Antes de configurar el agente, define qué se mide: horas ahorradas, tiempo de respuesta, número de errores detectados. Un agente sin métrica es un experimento que no se puede cerrar.
Audita los permisos antes de conectar nada. Revisa qué repositorios, documentos y cuentas verá el agente. La regla práctica: solo lo necesario para su tarea. Un agente con acceso amplio y sin supervisión es un incidente esperando fecha.
Marca las acciones que exigen aprobación humana. Enviar mensajes externos, modificar archivos compartidos o tocar producción deberían quedar detrás de una confirmación. El propio sistema permite detenerse antes de acciones que requieran revisión.
Mide el consumo de créditos desde la primera semana. Si el agente corre en horario completo, el costo puede superar la suscripción. Fija un tope y revisa el gasto antes de escalar a varios agentes.

Y una advertencia de calendario: el acceso inicial es individual, no empresarial. Si tu equipo necesita administración centralizada, control de datos o facturación por organización, el lanzamiento no lo cubre todavía. Eso hace de Teammates una herramienta de piloto personal más que un despliegue de empresa.

Conclusión

Teammates marca un cambio de categoría: Perplexity deja de vender respuestas y empieza a vender trabajo delegado. La propuesta técnica es sólida — memoria de proyecto, coordinación entre agentes, sesiones aisladas y reanudación de tareas largas — y el precio deja claro a quién apunta: profesionales con alto valor por hora.

El punto débil sigue siendo el de siempre en esta categoría: la utilidad de un agente depende de las herramientas a las que llega. Mientras las integraciones no estén claras y el consumo de créditos no sea predecible, la decisión sensata para un founder es un piloto acotado con una métrica y una puerta de aprobación humana. No un equipo entero de agentes el primer día.