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, según informó El Ecosistema Startup, 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.
Las claves
- Los Teammates están disponibles en la web para suscriptores del plan Max, que cuesta US$200 al mes o US$2.000 al año en su modalidad individual, según PCMag.
- Durante el lanzamiento, el uso es gratuito para los suscriptores de Max dentro de un periodo promocional; más adelante consumirá créditos, aunque Perplexity no aclaró cuándo ni cuántos.
- Los agentes pueden adoptar roles definidos como Ads Manager, Engineer, QA Engineer o Legal Research Assistant, reportó PCMag.
- Se conectan con Perplexity Computer y construyen sobre proyectos, memoria y habilidades existentes, incluyendo conectores, archivos y sesiones pasadas.
- En Slack, los agentes actúan de forma proactiva: supervisan el trabajo en curso de un canal e intervienen cuando algo cambia.
¿Qué diferencia a Teammates de un asistente tradicional?
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. Según la información difundida por Perplexity, los agentes cubren trabajo operativo de empresa y no solo consultas puntuales.
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, de acuerdo con PCMag. 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.
El papel de la memoria persistente
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.
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.
¿Qué implica para los equipos pequeños en Latinoamérica y España?
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, según El Ecosistema Startup.
La visión que planteó Srinivas es ambiciosa: que "cada organización tenga cientos de compañeros de equipo trabajando para cada persona". En Slack, los agentes pueden coordinarse entre distintos Teammates y escribir a compañeros humanos, según PCMag. El despliegue en las aplicaciones nativas de móvil y escritorio llegará más adelante, informó Diario Estrategia.
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.
Lo que se sabe y lo que falta por confirmar
Los Teammates ya están disponibles en la web para suscriptores del plan Max. Durante el lanzamiento, el uso 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.
Los números propios de Perplexity deben leerse con cautela, porque son mediciones internas. La compañía aclaró que la estimación de ahorro de Rho cubre el flujo combinado y que aún no puede cuantificar cuánto aportó específicamente la memoria. Esa precisión importa: 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.
Para evaluar la herramienta sin quemar tiempo ni presupuesto, El Ecosistema Startup sugiere dos acciones concretas: asignar un dueño humano por agente y revisar su wiki de memoria para corregir cuando el contexto quedó desactualizado. La memoria persistente es una ventaja y también un pasivo si nadie la audita. 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 la inversión.
