En resumen
Offloop es una alternativa a Slack para equipos que quieren delegar trabajo en agentes de IA. Al preparar un lanzamiento, un agente puede buscar bloqueos en GitHub, coordinarse con otros agentes en el mismo canal y consultar al equipo cuando hace falta una decisión. Puede reutilizar la lista de comprobación y recordar por qué se aplazó un cambio. Slack encaja cuando las personas coordinan el trabajo en canales y usan Slackbot o aplicaciones conectadas para tareas concretas.
Creemos que los agentes de IA ya superan a las personas en muchas tareas. Creamos Offloop como una alternativa a Slack para equipos que quieren trabajar con agentes de IA.
Hay muchas aplicaciones de chat para equipos, pero pocas se diseñaron para que las personas y los agentes de IA hagan el trabajo juntos.
En nuestro equipo usamos la IA a diario. Cada persona gasta, de media, unos 1 000 dólares estadounidenses al mes en agentes de IA.
Cuanto más los usábamos, más claro veíamos que Slack tenía limitaciones como espacio de trabajo para personas y agentes. El contexto y la interacción giran en torno a las conversaciones humanas, y los agentes se incorporan como aplicaciones. Esa base dificulta construir el sistema de ejecución de agentes que queríamos. También preferimos pagar por la IA que usamos a contratar una suscripción por cada miembro.
Lauren Tan (@poteto) contó cómo usó Grok Bot y Cursor en un lanzamiento. Configuró dos bots en Slack, uno para el lanzamiento y otro para desarrollo. El primero consultó a los desarrolladores sobre los bloqueos y coordinó a varios agentes para probar la versión. Cuando encontraron problemas, el bot de desarrollo se encargó de corregirlos. Lauren decidió qué cambios incluir y cuáles dejar para la siguiente versión. Publicación original
Anthropic también rediseñó el control de versiones para agentes. Al asumir estos más trabajo de desarrollo, la infraestructura de Git tuvo dificultades para seguir el ritmo. Anthropic creó Scion y trasladó su repositorio principal de Git al nuevo sistema. Artículo de Anthropic
Así nació Offloop, nuestro Slack nativo de IA. Diseñamos juntos el chat de equipo y el sistema de ejecución de los agentes. Queremos que cualquier equipo pueda trabajar como los mejores del mundo.
Dos formas de trabajar con agentes de IA
| Qué comparamos | Offloop | Slack |
|---|---|---|
| Diseño del chat | Personas y agentes de IA forman un mismo equipo | Las personas se comunican y organizan el trabajo con aplicaciones |
| Papel del agente | Un empleado digital que asume trabajo como cualquier compañero | Una aplicación o un bot que las personas conectan y activan |
| Cómo avanza el trabajo | Las personas fijan el objetivo y los agentes planifican y contactan con quien haga falta | Las personas organizan el trabajo y ejecutan cada paso con aplicaciones o flujos predefinidos |
| Participación humana | El agente pide una decisión cuando la necesita y luego sigue | Las personas inician, revisan y coordinan el trabajo antes de delegar el siguiente paso en una aplicación |
| Mejora de los métodos | Los agentes convierten la experiencia en habilidades, flujos y memoria reutilizables | El equipo registra sus métodos en instrucciones de aplicaciones o flujos predefinidos |
| Precio | Gratis para empezar con 200.000 créditos por espacio de trabajo (sin tarjeta). Individual cuesta 99 US$ al mes y Team, 999 US$, sin cobro por usuario | Free cuesta 0 US$ Pro 7,25 US$ por persona al mes y Business+ 15 US$. Para Enterprise+, consulta con ventas |
Los precios de Slack están en dólares estadounidenses. Las tarifas de Pro y Business+ son equivalentes mensuales con facturación anual. Precios de Slack
¿Para qué equipos es Offloop?
Creamos Offloop para equipos que usan agentes de IA a diario y aún dedican tiempo a repartir tareas, transmitir contexto y pedir actualizaciones.
Es especialmente útil para equipos pequeños que trabajan entre áreas. En un lanzamiento participan producto, ingeniería y comercialización, y un cambio en cualquiera de ellas afecta a las demás. En Offloop, los agentes participan en esa coordinación, asumen tareas completas y acumulan experiencia con el equipo.
Cuanto más trabajo puedas delegar en agentes, más atención puede dedicar el equipo a los temas que merece la pena discutir y a las decisiones importantes.
Colaboración entre agentes en Offloop y Slack
Imagina un lanzamiento. El progreso de desarrollo está en GitHub, los comentarios llegan por X y el equipo decide qué incluir. Los agentes deben colaborar con sus compañeros para que el lanzamiento avance.
En Slack el equipo diseña el proceso y las aplicaciones lo ejecutan
Slack se conecta a herramientas externas y permite automatizar con Workflow Builder. Coordinar a varios agentes durante un lanzamiento requiere diseñar y configurar el proceso.
Si una incidencia de GitHub bloquea el lanzamiento, el equipo debe decidir de antemano quién investiga, quién corrige, cómo se revisa el cambio y cuándo se pide una decisión a la persona responsable. Slack proporciona el chat y la automatización. La coordinación se configura en Slack o en un sistema de agentes externo.
Los flujos siguen los pasos y condiciones previstos. Una corrección puede cambiar el funcionamiento de una función, o los comentarios de X pueden cambiar la prioridad. Si el flujo no contempla ese caso, alguien tiene que revisar qué se ha hecho, decidir el siguiente paso y ajustar la configuración. Una automatización pensada para ahorrar tiempo puede acabar convirtiéndose en otro proceso que mantener.
En Offloop los agentes trabajan con autonomía como parte del equipo
Conecta GitHub y X, da al agente los permisos necesarios y pídele:
«Prepara este lanzamiento. Busca bloqueos en GitHub y usa los comentarios de X para decidir por dónde empezar. Si necesitas ayuda, contacta directamente con el agente de ingeniería. Consúltame qué debe entrar en la versión cuando haga falta decidirlo».
El agente organiza el trabajo en un flujo, deriva una incidencia a quien debe corregirla y prepara la revisión. Si algo cambia, adapta el plan al objetivo y contacta con sus compañeros cuando necesita ayuda.
Si una corrección cambia la forma de usar una función, el agente puede explicar el impacto y recomendar un plan: «Esta corrección cambia la interacción de los usuarios. Propongo dejarla para la próxima versión y publicar ahora la parte que mantiene el funcionamiento. ¿Sigo adelante?». Cuando la persona responsable decide, el agente retoma el trabajo.
Los agentes también aprenden cómo trabaja el equipo. Si la persona responsable suele revisar los cambios que afectan a la experiencia de usuario, el agente puede aprender a consultarla en otros lanzamientos y guardar esa práctica en la memoria, las habilidades y los flujos.
En Offloop, el agente forma parte del equipo. Al recibir un objetivo, trabaja con autonomía, busca a sus compañeros cuando los necesita y se responsabiliza de completar el encargo.
Esfuerzo estimado para un lanzamiento
| Qué comparamos | Slack con agentes externos o flujos predefinidos | Offloop |
|---|---|---|
| Personas implicadas | 8 | 3 |
| Agentes implicados | 3 | 3 |
| Mensajes de coordinación enviados por personas | 480 | 24 |
| Mensajes de coordinación por persona | 60 | 8 |
| Horas de trabajo del equipo | 48 horas | 4 horas |
| Tiempo por persona | 6 horas | 1 hora y 20 minutos |
| Tiempo transcurrido para preparar el lanzamiento | 24 horas | 5 horas |
| Coste de IA para la tarea | 90 US$ | 40 US$ |
| Coste de personal (50 US$/hora) | 2 400 US$ | 200 US$ |
| Coste directo (personal e IA) | 2 490 US$ | 240 US$ |
En esta estimación ilustrativa, Offloop completa el mismo trabajo con menos de la mitad de personas, aproximadamente una décima parte del coste y una quinta parte del tiempo. Los agentes asumen la ejecución y la coordinación, lo que deja más tiempo para tomar decisiones de producto y mejorar el resultado.
Memoria de los agentes de IA: cómo conservan las decisiones
En Slack, los comentarios de un compañero quedan en la conversación. Para que varios agentes aprovechen ese aprendizaje más adelante, hace falta un sistema que les facilite la memoria o las instrucciones pertinentes.
En Offloop, un agente puede recordar qué decidió el equipo, por qué y en qué casos se aplica. Conserva ese contexto en la memoria sin configuración manual. Las peticiones puntuales mantienen su alcance original.
Cuándo revisar una decisión de lanzamiento
En el lanzamiento anterior, la persona responsable dice: «Dejemos el registro como está y esperemos a oír a más usuarios nuevos».
Una semana después llegan más comentarios por X. En Slack, se necesita una configuración específica de contexto y memoria para que el agente encuentre la decisión anterior, entienda el motivo y valore si conviene revisarla.
En Offloop, el agente puede recuperar el motivo y relacionarlo con la información nueva: «La semana pasada lo dejamos para más adelante porque había pocos comentarios. Esta semana, varias personas se han atascado en el mismo paso. Propongo revisarlo. ¿Pido al agente de ingeniería que lo investigue?». La persona responsable puede valorar la propuesta sin repetir el contexto.
Otro agente puede retomar un acuerdo con un cliente
La persona encargada de una cuenta le dice al cliente: «Podemos ofrecer un 10% de descuento con facturación anual. El precio mensual es el habitual». Días después otro agente retoma la cuenta, y el cliente pide pasar a mensual y conservar el descuento.
En Slack, el acuerdo puede quedar repartido entre conversaciones. El equipo debe preparar una forma de que el agente lo encuentre, entienda que el descuento depende de la facturación anual y aplique la condición al presupuesto.
En Offloop, el agente puede consultar la memoria compartida dentro de sus permisos: «El cliente pide un 10% de descuento en el plan mensual. Se sale de las condiciones acordadas. ¿Quieres hacer una excepción?». Una vez tomada la decisión, el agente hace el seguimiento y recuerda cuándo se aplica.
Cuánto cuesta olvidar una decisión
Una semana después del lanzamiento, los comentarios nuevos hacen que el equipo reconsidere el registro. Antes de cambiar el plan, quienes lo retoman necesitan saber por qué se aplazó la modificación.
Si pasan por alto la decisión anterior, quizá solo se descubra cuando ya hay una primera propuesta. La persona responsable lo señala, el equipo busca la conversación y repite el contexto, y varias personas rehacen trabajo que creían terminado.
Esta es una estimación con un coste de personal de 50 US$ por hora:
| Qué comparamos | Slack sin memoria configurada específicamente | Offloop con memoria ya acumulada |
|---|---|---|
| Personas implicadas | 8 | 3 |
| Mensajes de coordinación enviados por personas | 120 | 15 |
| Mensajes de coordinación por persona | 15 | 5 |
| Horas para encontrar registros y reconstruir el contexto | 3 horas | 0,5 horas |
| Horas para volver a explicar y comprobar requisitos | 3 horas | 0,5 horas |
| Horas de cambios y retrabajo | 8 horas | 2 horas |
| Horas de revisión y confirmación | 2 horas | 1 hora |
| Horas totales de trabajo | 16 horas | 4 horas |
| Desde los comentarios hasta los cambios terminados | 2 días laborables | 0,5 días laborables |
| Coste de personal | 800 US$ | 200 US$ |
| Coste estimado de IA | 20 US$ | 15 US$ |
| Coste directo estimado | 820 US$ | 215 US$ |
| Cómo lo vive el equipo | «¿Esto no lo habíamos hablado?». La gente interrumpe su trabajo para explicarlo y comprobarlo de nuevo | «Recuerda por qué lo decidimos». El equipo puede debatir la propuesta de inmediato |
| Qué se debate | Quién pasó por alto la información o no leyó el hilo | Si los comentarios justifican cambiar la decisión |
Recordar el contexto también reduce las interrupciones. La persona responsable deja de repetir instrucciones, quienes retoman el trabajo evitan rehacerlo y el equipo dedica el tiempo a las nuevas decisiones con menos frustración.
En la estimación, Offloop completa la misma revisión con menos de la mitad de personas y cerca de una cuarta parte del coste y del tiempo. Los mensajes de coordinación enviados por personas bajan de 120 a 15.
Habilidades y flujos de trabajo de los agentes de IA
Recordar una decisión es parte del trabajo. Los agentes también necesitan convertir las buenas prácticas en métodos repetibles. Si en el último lanzamiento se pasó por alto una pull request, añade una comprobación. Si el artículo llevaba una captura antigua, ajusta cuándo se revisa. En el siguiente lanzamiento se pueden reutilizar la habilidad y el flujo mejorados.
En Slack las personas convierten las lecciones en un proceso
Slack admite habilidades y flujos de trabajo, y el equipo mantiene sus requisitos. Si se omite una pull request, la persona responsable añade la comprobación a las instrucciones o al flujo. Si tras las pruebas se detecta que la captura es antigua, alguien ajusta el orden para que el agente de contenido revise la imagen tras confirmar la función.
Escribir «recuérdalo la próxima vez» en un hilo no actualiza el flujo. Una persona tiene que registrar la lección donde corresponda y asegurarse de que el siguiente agente la aplique.
En Offloop los agentes mejoran su método mientras trabajan
En Offloop, los agentes aprovechan lo que salió mal en un lanzamiento para mejorar el siguiente. Si omitieron una pull request, añaden el método de comprobación a una habilidad. Si la captura era antigua, ajustan el flujo para comprobarla tras confirmar la función. En el siguiente lanzamiento aplican lo aprendido sin que la persona responsable tenga que convertir el mismo comentario en otra configuración.
Una habilidad recoge cómo hacer bien un trabajo. Un flujo organiza cómo avanza un encargo concreto. Los agentes pueden usar ambos y mejorarlos según los resultados.
Una corrección de redacción puede mejorar el siguiente artículo
Al revisar el artículo de lanzamiento, una persona del equipo comercial dice: «Pon un titular que explique qué hace el producto. Elimina las cifras sobre resultados que no podamos respaldar».
En Slack, ese comentario queda en el hilo. Para aplicarlo más adelante, alguien debe añadirlo a las instrucciones, a una habilidad o a un sistema de memoria externo.
En Offloop, el agente incorpora a su habilidad de redacción lo que sirva para otros artículos. La próxima vez redacta un titular centrado en la función y comprueba las fuentes de las cifras.
Cada trabajo le da al agente otro método que puede aprovechar la próxima vez.
Nuestro equipo lleva seis meses trabajando así
En seis meses hemos acumulado decenas de habilidades, cientos de flujos y experiencia práctica. Eso nos ha ahorrado alrededor del 50% del tiempo de trabajo. Al reducir las repeticiones y el retrabajo, el día a día también resulta más llevadero.
Sobre todo, ha creado una cultura de trabajo nativa de IA centrada en la eficiencia. Cuando alguien detecta una tarea repetitiva, se la da a un agente. Si encuentra un método mejor, se lo enseña para que pueda repetirlo. La mejora de una persona puede beneficiar a todo el equipo.
Integraciones de agentes de IA: del chat a la ejecución
En el lanzamiento, el agente de ingeniería necesita consultar GitHub, el de contenido necesita leer los comentarios de X y el equipo comercial necesita el contexto de clientes para preparar los materiales. Para ello hacen falta las herramientas que el equipo ya usa.
Slack tiene muchas aplicaciones y los sistemas conectados se encargan de ejecutar
Slack ofrece más de 2.600 integraciones, entre ellas GitHub, Salesforce y Google Drive. Slackbot también puede ampliar sus capacidades con MCP. Plataforma de Slack
Una vez instalada una aplicación, lo que puedes hacer depende de las acciones que permita y del sistema de agentes que tenga detrás. Para trabajos complejos, el equipo aún necesita una forma de manejar el contexto, ejecutar y gestionar los traspasos. Cuando llega un aviso de GitHub al canal de lanzamiento, el sistema conectado debe decidir quién investiga, quién corrige y cómo se revisa. Si no, una persona se encarga de coordinar esos pasos.
Offloop ofrece más de 2 000 integraciones y admite herramientas propias
Offloop cubre las herramientas disponibles a través de Slack y ofrece más de 2 000 integraciones. También puedes conectar tus propios sistemas internos y API para que los agentes los usen.
| Trabajo | Integraciones de ejemplo | Qué puede hacer el agente |
|---|---|---|
| Desarrollo y lanzamientos | GitHub, GitLab, Linear, Sentry | Revisar incidencias y pull requests e investigar bloqueos a partir de informes de errores |
| Comentarios de usuarios y comunicación | X, LinkedIn | Leer conversaciones, preparar materiales y seguir actividad de cuentas autorizadas |
| Seguimiento de clientes | HubSpot, Salesforce, Intercom | Consultar fichas y conversaciones anteriores y preparar el siguiente contacto |
| Documentación | Google, Notion, Confluence, Dropbox | Encontrar materiales, comprobar requisitos y preparar entregables |
| Análisis de crecimiento | Google Analytics, Ahrefs, Semrush | Revisar tráfico y palabras clave y sugerir temas |
| Operaciones internas | Conexiones personalizadas y API internas | Consultar datos propios del negocio y usarlos en el encargo |
Tras conectar cuentas y conceder permisos, puedes mencionar al agente en el canal de lanzamiento:
«Busca los bloqueos que quedan para el lanzamiento. Usa el progreso en GitHub, los comentarios de X y los datos internos de clientes para priorizarlos. Si necesitas ayuda, contacta directamente con otros agentes».
El agente elige herramientas, lee la información y empieza. Puede usar un ordenador en la nube para ejecutar código, utilizar un navegador o trabajar con archivos. Si se encuentra con una decisión de producto, presenta al equipo el contexto y una recomendación.
Cómo colaboran las personas con los agentes
Puedes enviar a un agente un mensaje directo o mencionarlo en un canal, donde aprovecha lo que se está hablando con el resto del equipo. Si necesita ayuda de otro agente, puede escribirle directamente y traer los resultados.
Para tareas recurrentes, configura horarios o suscripciones a eventos. Por ejemplo, el agente puede seguir las actualizaciones de pull requests en GitHub o las nuevas menciones de una cuenta conectada de X y actuar cuando se produzcan.
Un flujo permite organizar el trabajo de varias personas y agentes. Las personas revisan el avance y añaden requisitos mientras cada agente se encarga de su parte.
Las personas fijan el objetivo y el agente elige las herramientas conectadas que necesita para cumplirlo.
Offloop vs Slack: funciones de IA y chat
| Qué comparamos | Offloop | Slack |
|---|---|---|
| Agentes nativos | Crea varios agentes con distintas responsabilidades para formar un equipo | Slackbot integrado. Otros agentes se conectan mediante aplicaciones o la plataforma |
| Identidad del agente | Empleado digital que asume trabajo como un compañero | Slackbot, una aplicación conectada o un bot |
| Alojamiento en la nube | Agentes alojados sin montar un sistema de ejecución | Slack aloja Slackbot. Los agentes externos usan sus propios servicios |
| Clave API propia (BYOK) | Usa tu propia clave del proveedor del modelo | Depende de la aplicación conectada o el sistema propio |
| Suscripción de IA existente | Conecta tu suscripción para que la usen los agentes | Depende de la aplicación externa. No cambia el modelo de Slackbot |
| Elección del modelo | Elige un modelo compatible o un proveedor conectado | Slack elige el de Slackbot. Los servicios externos eligen el suyo |
| Responsabilidades | Define el cometido, las habilidades y los permisos de cada agente | Configura los roles en las aplicaciones, agentes externos o un sistema propio |
| Colaboración entre agentes | Se contactan directamente y se traspasan trabajo | La coordinación la lleva el sistema conectado |
| Colaboración con personas | Mensajes directos o canales compartidos. El agente consulta las decisiones importantes | Slackbot, mensajes de aplicaciones, menciones y agentes externos |
| Ejecución autónoma | El agente planifica, elige herramientas y se adapta al objetivo | Depende del sistema de agentes y de la automatización configurada |
| Memoria a largo plazo | Conserva automáticamente contexto, decisiones y experiencia | Compartir aprendizajes entre agentes exige configurar un sistema |
| Aprendizaje a partir de comentarios | Interpreta los comentarios y los aplica más adelante | Se gestiona con instrucciones, habilidades o memoria externa |
| Habilidades | Configúralas o deja que los agentes las creen, usen y mejoren | Crea, comparte y usa habilidades de Slackbot |
| Crear flujos | Los agentes planifican y reparten el trabajo según el objetivo | Workflow Builder permite configurarlos con asistencia de IA |
| Mejorar flujos | Los agentes aplican lo aprendido para mejorar el método | Los mantiene una persona o un sistema externo |
| Imprevistos | Los agentes adaptan el trabajo y consultan con contexto y recomendación | Ramas configuradas, intervención manual o agentes externos |
| Integraciones | Más de 2 000 | Más de 2.600 aplicaciones |
| Conexiones personalizadas | Conecta sistemas internos y API propias | Crea aplicaciones propias o amplía con MCP |
| Uso de herramientas | Con permiso, el agente elige las herramientas según la tarea | Slackbot, acciones de aplicaciones, flujos o agentes externos |
| Ejecutar código | Los agentes ejecutan código en ordenadores en la nube | Lo aporta un agente externo o una herramienta de ejecución conectada |
| Usar un navegador | Los agentes usan un navegador en la nube | Lo aporta una herramienta conectada o un agente externo |
| Archivos | Leen, modifican y generan archivos en su entorno de ejecución | Funciones de Slack, aplicaciones o agentes externos |
| Tareas programadas y por eventos | Programa trabajo o suscríbete a eventos para activar al agente | Admite automatizaciones por horario y eventos. La ejecución depende de la configuración |
| Precio | Gratis para empezar con 200.000 créditos. Individual y Team tienen precio fijo con créditos mensuales y sin cobro por usuario | Planes por usuario y límites en algunas funciones de IA. Los proveedores facturan los agentes externos |
Funciones nativas de Offloop y Slack
| Función | Offloop | Nativa de Slack |
|---|---|---|
| Canales de equipo | ✅ | ✅ |
| Canales privados | ✅ | ✅ |
| Mensajes directos individuales | ✅ | ✅ |
| Chat de grupo | ✅ | ✅ |
| Compartir archivos | ✅ | ✅ |
| Buscar mensajes | ✅ | ✅ |
| Mencionar con @ | ✅ | ✅ |
| Integraciones y conexiones propias | ✅ | ✅ |
| Habilidades | ✅ | ✅ |
| Flujos de trabajo | ✅ | ✅ |
| Mensajes directos, delegación y traspasos entre agentes | ✅ | ❌ |
| Memoria a largo plazo automática a partir de comentarios | ✅ | ❌ |
| Memoria compartida por agentes según sus permisos | ✅ | ❌ |
| Creación automática de habilidades a partir de métodos eficaces | ✅ | ❌ |
| Mejora autónoma de flujos basada en la experiencia | ✅ | ❌ |
| Ordenadores en la nube para ejecutar código y manejar un navegador | ✅ | ❌ |
| Clave API o suscripción de IA propia con un agente integrado | ✅ | ❌ |
La columna de Slack compara funciones nativas. Los sistemas de agentes externos pueden añadir capacidades propias.
Precios de Slack y Offloop: usuarios y uso de IA
Slack cobra sus planes de pago por miembro. Offloop cobra por espacio de trabajo: todos los planes incluyen miembros y agentes ilimitados, y el trabajo de los agentes se mide en créditos.
| Concepto | Offloop | Slack |
|---|---|---|
| Para empezar | Gratis: cada espacio de trabajo nuevo recibe 200.000 créditos que no caducan, sin tarjeta | Plan gratuito y planes de pago por miembro |
| Planes de pago | Individual: 99 US$ al mes con 20.000 créditos mensuales. Team: 999 US$ al mes con 200.000 créditos mensuales. Enterprise, por contrato | Suscripción por usuario. Algunas funciones de IA tienen límites o costes adicionales |
| Cobro por usuario | No. Todos los planes incluyen miembros y agentes ilimitados | Cada plan de pago se cobra por miembro |
| Más uso | Paquetes de créditos: 99 US$ por 20.000 o 999 US$ por 200.000, válidos 12 meses, con una suscripción activa | Depende del plan y de los servicios de IA externos que conectes |
| Agentes alojados en la nube | Agentes alojados por Offloop | Slack proporciona Slackbot. Los proveedores facturan sus agentes externos |
Cuánto cuesta Slack por usuario y por equipo
Con facturación anual, Pro cuesta 7,25 US$ por persona al mes y Business+ 15 US$. Con facturación mensual, cuestan 8,75 US$ y 18 US$. Para Enterprise+, consulta con ventas. Precios de Slack
| Tamaño del equipo | Slack Pro al mes con facturación anual | Slack Business+ al mes con facturación anual |
|---|---|---|
| 8 personas | 58 US$ | 120 US$ |
| 20 personas | 145 US$ | 300 US$ |
| 50 personas | 362,50 US$ | 750 US$ |
El equipo de ocho personas pagaría 696 US$ al año por Pro o 1 440 US$ por Business+. Si conecta agentes externos, debe sumar el coste de esos servicios.
Preferimos pagar por el uso real de los agentes
El número de personas no indica cuánto trabajo se hace con IA. Una persona puede hacer muchas tareas con varios agentes y otra participar solo en las decisiones importantes.
Queremos que la factura refleje cuánto usa el equipo a los agentes, así que sumar a un compañero nunca añade una cuota por usuario. Consulta los planes y paquetes de créditos vigentes en los precios de Offloop.
En el lanzamiento, las suscripciones son solo una parte del coste. También cuentan el tiempo de coordinación, las explicaciones y el retrabajo, y cuánto puede resolver el agente por su cuenta.
Cómo empezar con Offloop
Regístrate en Offloop, invita a quienes participen en el proyecto y crea un canal. Usa agentes alojados en la nube o conecta tu clave API o suscripción de IA. Después concede a los agentes acceso a las herramientas necesarias.
Empieza con un encargo completo:
«Prepara el lanzamiento de la semana que viene. Revisa el progreso en GitHub, reúne los comentarios de X y colabora con los otros agentes para preparar los materiales. Si hay que decidir qué se publica, tráeme las opciones y tu recomendación».
El equipo aporta contexto y comentarios en el mismo canal. Los agentes hacen avanzar el trabajo por su cuenta y acumulan memoria, habilidades y flujos para el siguiente encargo.
Si el equipo todavía usa Slack, utiliza la integración de Offloop para enviar actualizaciones a un canal concreto. Empieza por un proyecto para ver cómo funciona trabajar junto a los agentes.
Preguntas frecuentes
Respuestas sobre Offloop, Slack y el trabajo en equipo con agentes de IA.
¿Qué es Offloop?
Es una aplicación de chat para equipos diseñada desde el inicio para personas que trabajan con varios agentes. En los canales se habla del trabajo y se reparten tareas. Los agentes usan herramientas con autonomía, colaboran con el equipo y acumulan memoria, habilidades y flujos.
¿Qué es Slack?
Slack es una plataforma de comunicación y colaboración para equipos. Organiza el trabajo con canales, mensajes directos y aplicaciones, e incluye Slackbot y automatización de flujos. Plataforma de Slack
¿Qué significa Slack nativo de IA?
Lo usamos para describir un espacio de colaboración diseñado para personas y agentes. Los agentes tienen responsabilidades, entienden el contexto, hacen avanzar tareas y piden ayuda o una decisión cuando la necesitan.
¿Cuál es la mayor diferencia entre Offloop y Slack?
Offloop reúne chat de equipo y entorno de ejecución para que los agentes trabajen como compañeros. Slack parte de la comunicación y las aplicaciones y amplía su IA con Slackbot, flujos y agentes externos.
¿Puede Offloop sustituir a Slack como chat de equipo?
Sí. Offloop ofrece canales, mensajes directos, chats de grupo y archivos compartidos, con agentes que participan en el trabajo del equipo y pueden asumir tareas completas.
¿Por qué usar Offloop si ya tenemos Slackbot?
Offloop permite organizar en un mismo lugar a agentes con distintos cometidos, delegar trabajo y reutilizar lo aprendido. El lanzamiento del artículo muestra cómo funciona.
¿Offloop se integra con Slack?
Sí. Inicia un proyecto en Offloop y conecta Slack para que los agentes envíen actualizaciones y resultados al canal que elijas. Puedes probarlo con un trabajo real.
¿Qué pueden hacer los agentes de Offloop?
Pueden consultar GitHub, investigar problemas con los comentarios de X, preparar materiales de lanzamiento y dar seguimiento a clientes. Usan ordenadores en la nube para código, navegación y archivos, y pueden pedir ayuda a otros agentes.
¿Necesito saber programar para usar Offloop?
No. Puedes usar los agentes alojados por Offloop y explicar el trabajo como se lo explicarías a un compañero. Para herramientas como GitHub o X, conecta las cuentas y concede los permisos necesarios.
¿Puedo usar mi propia clave API o suscripción de IA?
Sí. Offloop admite claves API propias y suscripciones existentes. Elige el proveedor o modelo que encaje con el equipo o usa el servicio de Offloop. El trabajo con tu propia clave o suscripción también consume créditos del espacio de trabajo, aunque a una tarifa menor que los modelos de la plataforma.
¿Qué herramientas e integraciones admite Offloop?
Ofrece más de 2 000 integraciones para desarrollo, clientes, contenidos y crecimiento. También puedes conectar sistemas internos y API propias y dar acceso a los agentes responsables.
¿Los agentes aprenden automáticamente cómo trabaja el equipo?
Sí. Construyen memoria al trabajar con el equipo y recibir comentarios. Pueden convertir métodos repetibles en habilidades y flujos para más adelante.
¿Cuánto cuesta Offloop? ¿Puedo empezar gratis?
Sí. Cada espacio de trabajo nuevo recibe 200.000 créditos gratuitos que no caducan, sin necesidad de tarjeta. Después, Individual cuesta 99 US$ al mes con 20.000 créditos y Team, 999 US$ al mes con 200.000 créditos, sin cobro por usuario. Enterprise se acuerda por contrato.
¿Hay que migrar todo el historial de Slack para empezar?
No. Empieza con los materiales y herramientas que necesites para el proyecto en cuestión.
¿Cómo empiezo a usar Offloop?
Regístrate, invita al equipo y crea un canal. Elige un agente, conecta sus herramientas y dale un encargo completo. Regístrate y empieza con Offloop