Coworker
Integraciones
- Servidores Estándar MCP
- Jira / Slack / Salesforce
- GitHub / Notion
- HubSpot / Zendesk
Detalles de precios
- Facturado por 'asiento de compañero de IA' o mediante un sistema de créditos flexible basado en la complejidad de la tarea y la duración del cómputo.
Características
- Contexto de Memoria Organizacional (OM1.5)
- Soporte del Model Context Protocol (MCP)
- Descomposición y Planificación Autónoma de Tareas
- Autocorrección y Recuperación de Errores
- Cumplimiento de Seguridad CASA Tier 2
- Sincronización de Estado entre Aplicaciones
Descripción
Coworker.ai (Auditoría Ene 2026)
Coworker.ai se diferencia de los 'copilotos' estándar al actuar como un ejecutor autónomo. La tecnología central, Memoria Organizacional (OM1.5), funciona como una capa de contexto de alta dimensionalidad que rastrea más de 300 parámetros empresariales en tiempo real 📑. A principios de 2026, la plataforma completó su migración al Model Context Protocol (MCP), permitiendo conectividad plug-and-play con cualquier fuente de datos empresarial sin código personalizado 📑.
Marco Arquitectónico
El sistema utiliza un bucle Planificador-Ejecutor diseñado para la ejecución de tareas de largo horizonte (más de 20 minutos de trabajo autónomo).
- Tela de Contexto OM1.5: A diferencia de RAG, OM1.5 mantiene un estado persistente del 'quién, qué y porqué' en más de 50 aplicaciones, reduciendo alucinaciones en tareas interdepartamentales 📑.
- Interoperabilidad MCP: La compatibilidad con servidores estandarizados por MCP permite a Coworker invocar herramientas locales y remotas (SQL, Git, sistemas de archivos) con razonamiento nativo 📑.
- Bucle de Autocorrección: Implementa lógica 'Actuar-Observar-Adaptar', donde el agente supervisa errores de ejecución (por ejemplo, una llamada fallida a una API) y modifica su plan de forma autónoma sin intervención humana 🧠.
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Soberanía y Cumplimiento
La plataforma está diseñada para entornos Zero Trust, crítica para el manejo de conocimiento interno sensible.
- CASA Tier 2 y SOC 2: Cumplimiento verificado para 2026, garantizando que los datos de sesiones agenticas sean aislados y efímeros 📑.
- Abstracción de Privacidad: Una capa de mediación sanitiza la información de identificación personal (PII) antes de procesarla mediante modelos de razonamiento de terceros (Claude 3.7/GPT-5.2) 🧠.
Guía de Evaluación
Los equipos técnicos deben priorizar los siguientes pasos de validación:
- Estabilidad del Conector MCP: Verificar la integridad de la invocación de herramientas al conectarse a bases de datos locales mediante servidores MCP para asegurar una recuperación de datos consistente 📑.
- Profundidad Contextual: Probar el agente en tareas ambiguas interfuncionales (por ejemplo, 'Reajustar el presupuesto de marketing del T1 con el retraso actual del sprint de ingeniería') para validar el seguimiento de más de 300 parámetros 📑.
- ROI del Trabajador Digital: Auditar el consumo de la tarificación basada en 'acciones' frente al ahorro de tiempo manual en un piloto de 30 días 🌑.
Historial de versiones
Coworker.ai ahora admite la automatización de flujos de trabajo sin código en más de 40 herramientas empresariales (actualizaciones de CRM, programación de reuniones, evaluación de clientes potenciales, manejo de correos de voz, filtrado de spam). Permite la creación de flujos de trabajo multi-etapa y multi-departamento con colaboración en tiempo real y acceso basado en roles. Utilizado por equipos de tamaño mediano a empresarial en ingeniería, marketing, operaciones y ventas. Los primeros adoptantes informan una reducción del 30-40% en el tiempo dedicado a tareas manuales y una mejor alineación entre equipos.
Lanzamiento oficial de Coworker.ai, el primer agente de IA del mundo capaz de investigar, planificar y ejecutar trabajos complejos de forma independiente como un colega experimentado. Funciona con Organizational Memory (OM1), una arquitectura de memoria propietaria que rastrea más de 120 parámetros empresariales (proyectos, equipos, reuniones, documentos) para retener el contexto completo de la empresa. Admite más de 40 aplicaciones empresariales (Slack, Jira, GitHub) sin codificación personalizada. Respaldado por una ronda inicial de $13 millones liderada por Jeff Huber (ex SVP de Google).
Se integraron capacidades de análisis predictivo en 'DataInsights'. Los asistentes ahora pueden predecir tendencias e identificar riesgos potenciales. Se mejoró 'ResearchBuddy' con funciones de análisis de la competencia.
Se amplió el soporte de idiomas para incluir francés, alemán y japonés. Se mejoró la precisión de la traducción para todos los asistentes. Se agregó soporte para la integración de Zendesk.
Se presentaron funciones de colaboración en equipo. Los usuarios ahora pueden compartir asistentes y flujos de trabajo con colegas. Se agregó control de acceso basado en roles. 'SalesMate' recibió capacidades de calificación de clientes potenciales.
Mejora significativa en la conciencia contextual para todos los asistentes. Los asistentes ahora conservan el contexto en múltiples interacciones dentro de una sesión. Se agregó acceso a la API para integraciones personalizadas.
Se mejoró 'CodePilot' con soporte para Python, JavaScript y Java. Se agregó la integración del control de versiones (GitHub, GitLab).
Lanzamiento de disponibilidad general. Se presentó el asistente 'DataInsights' para el análisis de datos. Se agregó soporte para Microsoft Excel y Power BI. Se mejoró el procesamiento del lenguaje natural en todos los asistentes.
Lanzamiento beta. Precisión y tiempos de respuesta de los asistentes mejorados. Se agregó 'CodePilot' para la generación y depuración básica de código. Integración de Salesforce ampliada.
Lanzamiento alfa inicial. Plataforma central establecida con los asistentes 'SalesMate' y 'ResearchBuddy'. Integraciones limitadas (Salesforce, Google Sheets).
Ventajas y desventajas de la herramienta
Ventajas
- Automatización IA enfocada
- Integración perfecta
- Asistentes modulares
- Aceleración del flujo de trabajo
- Automatización eficiente
Desventajas
- Configuración compleja
- Calidad de datos crucial
- No es IA general
