Perplexity lanza Teammates, agentes IA 24/7 por US$200/mes

¿Qué son los Teammates de Perplexity?

Perplexity ya vende agentes de IA que trabajan de forma autónoma las 24 horas del día, y el precio de entrada es de US$200 al mes. La compañía presentó Teammates, un sistema de agentes diseñado para ejecutar tareas profesionales de manera continua, sin que el usuario tenga que supervisar cada fase del proceso.

La diferencia con un asistente tradicional es estructural. Un chatbot responde una consulta y se olvida; un Teammate mantiene el contexto entre sesiones. Se apoya en Perplexity Computer, la plataforma que coordina distintos modelos de inteligencia artificial para ejecutar flujos de trabajo completos, y desde ahí accede a proyectos existentes, archivos, conectores, sesiones anteriores y habilidades ya configuradas. Eso significa que puede retomar un trabajo a medias sin que el equipo tenga que reconstruir el contexto desde cero.

Los casos de uso que menciona la compañía son concretos: seguimiento de indicadores empresariales, gestión de campañas, clasificación de errores de software e investigación de mercados. El sistema además incorpora memoria y aprende de las correcciones del usuario, así que ajusta su comportamiento con el tiempo.

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El CEO de Perplexity, Aravind Srinivas, lo describió como un primer paso hacia «compañeros de trabajo persistentes a los que delegar responsabilidades». Su visión a futuro es ambiciosa: un escenario en el que cada organización disponga de cientos de agentes por empleado, con personas y sistemas autónomos ejecutando procesos en paralelo.

¿Cuánto cuesta y quién puede usarlos hoy?

Teammates está disponible en la versión web para los suscriptores de Perplexity Max. Según Engadget, ese plan cuesta US$200 al mes (o US$2.000 al año) y el lanzamiento también alcanza iOS. La compañía anticipa que llegará a las aplicaciones nativas de móvil y escritorio, aunque todavía no dio fechas.

Ese precio es el punto que más va a filtrar la decisión en una startup. US$200 mensuales por asiento es más caro que la mayoría de las herramientas del stack promedio, y en muchos equipos pequeños equivale al gasto total en software de productividad. La pregunta relevante no es si el agente funciona, sino si reemplaza suficiente trabajo humano para justificar el costo.

Hay un detalle que puede inclinar la balanza: la integración con Slack. Los agentes pueden participar en los canales de trabajo, supervisar la actividad, detectar cambios relevantes e intervenir cuando resulte necesario. Los empleados, además, pueden comunicarse directamente con ellos desde Slack sin abrir la interfaz de Perplexity. Para equipos distribuidos, eso reduce muchísimo la fricción de adopción: el agente vive donde ya vive el equipo.

¿Cómo se compara con OpenAI y Anthropic?

El movimiento no es aislado. Según la cobertura del lanzamiento, OpenAI trabaja en Dots y Anthropic en Claude Duet, dos apuestas por el mismo territorio: sistemas que asumen tareas completas en lugar de responder preguntas puntuales.

Perplexity llega con una ventaja de infraestructura. En octubre de 2026 la empresa liberó SPACE, su sandbox para agentes, bajo licencia Apache 2.0, según reportó SiliconANGLE. La plataforma corre sobre microVMs Firecracker y reporta un arranque mediano de unos 60 milisegundos, frente a 185 milisegundos antes, de acuerdo con CryptoBriefing. En una prueba de red team con 108 intentos de escape, ninguno tuvo éxito, según la misma cobertura.

Eso importa por una razón práctica: si vas a dejar que un agente ejecute código y toque sistemas de tu empresa, la seguridad del entorno deja de ser un detalle técnico y se vuelve una condición para operar tranquilo. Que Perplexity haya abierto ese componente sugiere que quiere que otros construyan sobre su capa de ejecución, no solo que consuman su producto. Nvidia va por el mismo camino con OpenShell, su propio proyecto de sandbox abierto, según SiliconANGLE.

El contexto financiero ayuda a leer la jugada. PYMNTS, citando al Financial Times, reportó que los ingresos de Perplexity crecieron 50% en un mes y que su ingreso recurrente anual superó los US$450 millones en marzo, con más de 100 millones de usuarios activos mensuales y decenas de miles de clientes empresariales. El mismo reporte señala que Cursor llegó a US$2.000 millones de ARR y que Anthropic reportó US$19.000 millones a fines de febrero. Perplexity necesita que los agentes funcionen: es su vía para subir el ticket promedio más allá de una suscripción de búsqueda.

¿Qué significa esto para tu startup?

Tres cosas concretas, en orden de importancia.

Define el trabajo antes de comprar la herramienta. Un agente autónomo solo rinde si la tarea está acotada y tiene un criterio de éxito claro. «Investiga el mercado» es una mala instrucción; «monitorea estos cinco competidores y avísame cuando cambien precios» es una buena. Antes de pagar US$200 al mes, escribe en una hoja las tres tareas repetitivas que hoy consumen más horas de tu equipo y pregúntate si un agente podría ejecutarlas sin supervisión constante.

Empieza con un solo proceso y mídelo. La promesa de cientos de agentes por empleado es una visión, no un plan de implementación. Elige un flujo —seguimiento de métricas o clasificación de tickets, por ejemplo—, dale dos o tres semanas y compara el tiempo ahorrado contra el costo de la suscripción. Si no se paga solo, no escales.

Trata la seguridad como parte del proyecto, no como un anexo. Si tu agente va a conectarse a Slack, a tu repositorio o a tus campañas, necesita permisos acotados y un registro de lo que hizo. La buena noticia es que el ecosistema está madurando rápido en ese frente: Perplexity liberó SPACE y Nvidia tiene su propio sandbox abierto. Vale la pena revisar qué credenciales le entregas a un agente antes de que las tenga.

Y una advertencia sobre el momento. Los agentes persistentes todavía están en una fase donde el costo por asiento es alto y las capacidades cambian mes a mes. Para una startup con equipo chico, la decisión razonable suele ser probar con un usuario, no desplegar para todos. El riesgo no es gastar US$200: es rediseñar tus procesos alrededor de una herramienta que en seis meses se va a ver distinta.

Conclusión

Teammates marca un cambio de fase en el mercado de IA empresarial. Hasta ahora las startups compraban asistentes que aceleraban tareas individuales; lo que se está vendiendo ahora es capacidad de ejecución continua, con memoria y con integración a las herramientas donde ya trabaja el equipo.

Para un founder hispanohablante, la lectura práctica es doble. Por un lado, hay una oportunidad real de automatizar procesos que hoy consumen horas de trabajo calificado. Por otro, el precio y la inmadurez del segmento recomiendan cautela: probar, medir y escalar solo cuando el retorno esté demostrado con números propios, no con la promesa de la compañía que vende el agente.