Perplexity lanza Teammates: agentes 24/7 desde US$200

Perplexity lanza Teammates: agentes de IA que trabajan por ti las 24 horas

Perplexity presentó Teammates, un equipo de agentes personales de inteligencia artificial que ejecutan tareas de forma autónoma las 24 horas del día. El anuncio lo hizo el CEO de la compañía, Aravind Srinivas, con una promesa concreta: «compañeros de trabajo persistentes a los que delegar responsabilidades». Para un founder con equipo chico, la propuesta es directa: no es un chatbot que responde y espera, sino un trabajador que sigue ejecutando cuando cierras el portátil.

La diferencia está en la continuidad. Un asistente tradicional entrega un resultado y se detiene. Un Teammate sigue adelante con seguimiento de métricas, clasificación de reportes de errores, investigación de un mercado nuevo o gestión de una campaña de crecimiento, y avisa cuando necesita algo o cuando hay una novedad.

¿Qué tareas puede delegar un Teammate?

Según la información difundida por Perplexity, los agentes cubren trabajo operativo de empresa y no solo consultas puntuales:

¿Y esto cómo se aplica en tu negocio?

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Seguimiento de métricas de forma continua, sin que nadie tenga que pedirlo.
Clasificación de informes de errores (bug reports) que llegan por distintos canales.
Investigación de mercados nuevos, de principio a fin.
Gestión de campañas de crecimiento.

PCMag reportó además que los agentes pueden adoptar roles definidos como Ads Manager, Engineer, QA Engineer o Legal Research Assistant. En el caso del asistente legal, el flujo que muestra Perplexity incluye leer un contrato, comparar sus términos con otros documentos, marcar los problemas y redactar una respuesta para resolverlos.

Cada Teammate vive en un hilo propio dentro de Perplexity, queda disponible de forma permanente y puede activarse en cualquier momento, incluso cuando no estás frente al equipo. Si necesita información, notifica directamente al usuario.

Integración con Perplexity Computer y Slack

Los Teammates no arrancan de cero. Se conectan con Perplexity Computer, el sistema que orquesta distintos modelos para ejecutar agentes en flujos de trabajo completos, y construyen sobre los proyectos, la memoria y las habilidades que ya existen ahí. Eso incluye conectores, archivos y sesiones pasadas. La compañía sostiene que cuanto más se usan y se integran en los proyectos, mejor ejecutan trabajo real.

Ese componente de memoria es la pieza crítica del producto. El 2 de noviembre de 2026 Perplexity publicó una guía técnica sobre memoria persistente para agentes, según reportó Unite.AI. El documento describe el sistema Brain, que organiza el trabajo pasado y las correcciones en una wiki de conocimiento que evoluciona. En una evaluación pareada de 30 días, las sesiones con Brain activado mejoraron la corrección en 9,3 puntos porcentuales y el recall en 8,9, usando aproximadamente 15% menos tokens, de acuerdo con las cifras que reportó la compañía.

En Slack, los agentes actúan de forma proactiva: supervisan el trabajo en curso de un canal e intervienen cuando algo cambia. También pueden coordinarse entre distintos Teammates y escribir a compañeros humanos, según PCMag. La visión que planteó Srinivas es ambiciosa: que «cada organización tenga cientos de compañeros de equipo trabajando para cada persona».

¿Cuánto cuesta y quién puede usarlo?

Los Teammates ya están disponibles en la web para suscriptores del plan Max. PCMag detalló que ese plan cuesta US$200 al mes o US$2.000 al año en su modalidad individual. Durante el lanzamiento, el uso de Teammates es gratuito para los suscriptores de Max dentro de un periodo promocional: más adelante consumirá créditos, aunque Perplexity todavía no aclaró cuándo ocurrirá el cambio ni cuántos créditos implicará. El despliegue en las aplicaciones nativas de móvil y escritorio llegará más adelante.

Vale ubicarlo en el contexto del resto de la plataforma. Perplexity ya tenía Computer como herramienta de agentes, y en paralelo empujó una versión local-first de su agente: Portable Computer para Windows requiere una GPU Nvidia RTX con al menos 24 GB de VRAM y corre con modelos locales como PPLX 27B, según TechRepublic. La estrategia es la misma en ambos frentes: llevar al agente del terreno de la consulta al de la ejecución continua.

¿Qué resultados reportan los agentes persistentes?

Los números propios de Perplexity deben leerse con cautela, porque son mediciones internas. La guía sobre memoria incluye el caso de Rho, un proyecto de facturación en el que Computer revisaba cambios de noche, marcaba inconsistencias y publicaba un resumen matutino en Slack: según lo reportado por Unite.AI, Rho redujo el tiempo semanal de reuniones de 2,5 horas a 15 minutos y estimó un ahorro de 120 horas de trabajo a lo largo de un proyecto de 12 semanas. Perplexity aclaró que esa estimación cubre el flujo combinado de conectores, ejecuciones nocturnas y el resumen en Slack, y que aún no puede cuantificar cuánto aportó específicamente la memoria.

Ese detalle importa más de lo que parece: la parte difícil de vender agentes no es que funcionen en una demo, sino demostrar el ahorro cuando ya están integrados en la operación diaria.

Qué significa esto para tu startup

Para un equipo pequeño en LATAM o España, el atractivo no es la novedad tecnológica sino la aritmética. Un plan de US$200 al mes compite contra horas de trabajo humano, y el caso de uso gana cuando la tarea es repetitiva, verificable y de alto volumen. Lo que no gana es cuando el flujo exige criterio difuso o decisiones que nadie quiere delegar sin supervisión.

Dos acciones concretas para evaluarlo sin quemar tiempo ni presupuesto:

Elige un solo flujo de alto volumen y bajo riesgo, y córrelo dos semanas. El triaje de reportes de errores o el reporte semanal de métricas son buenos candidatos porque el resultado se puede verificar contra lo que ya haces a mano. Mide horas ahorradas y errores detectados, no impresiones.
Define permisos antes de conectar nada. Los Teammates heredan conectores, archivos y sesiones previas de Perplexity Computer. Antes de darle acceso a tu repositorio, tu CRM o tus documentos legales, decide qué carpetas y qué canales entran y cuáles quedan fuera. Un agente con acceso amplio y contexto persistente acumula riesgo, no solo productividad.

A eso conviene sumar un tercer control, más de gestión que técnico: asigna un dueño humano por agente. Los agentes que trabajan solos durante semanas necesitan que alguien revise su wiki de memoria y corrija cuando el contexto quedó desactualizado. La memoria persistente es una ventaja y también un pasivo si nadie la audita.

Conclusión

Teammates empuja a Perplexity del terreno de las respuestas al de la ejecución continua, y lo hace con un modelo de negocio claro: US$200 al mes para quien quiera delegar trabajo real. La pregunta para un founder no es si la tecnología funciona en una demo, sino si su operación tiene un flujo lo bastante repetitivo y verificable como para justificar el gasto. Si la respuesta es sí, el camino sensato es empezar con un solo proceso, permisos acotados y una métrica de ahorro definida de antemano.