# 4 chats de equipo con IA nativa donde personas y agentes trabajan juntos [Leer este artículo en Offloop](https://offloop.org/es/resources/best-ai-native-team-chat-apps) Yifei Las herramientas tradicionales de chat de equipo se diseñaron sobre todo para que las personas se comuniquen entre sí. Cuando se incorporan agentes, el contexto de las tareas, los avances y el historial de los traspasos suelen quedar repartidos en distintos lugares. Nuestro equipo usa mucho los agentes de IA a diario. Por eso cada vez queremos más que puedan recibir tareas y entregar resultados directamente en canales compartidos, donde sus compañeros puedan retomar el trabajo en cualquier momento. En este artículo comparamos **Offloop, Ando, Glue y Buzz**, cuatro herramientas de chat de equipo con IA nativa. Offloop se centra en que las personas y los agentes trabajen juntos en canales compartidos. Ando encaja en equipos que quieren incorporar los agentes que ya usan. Glue resulta más útil para conversaciones con apoyo de IA, y Buzz está pensado para equipos de desarrollo que quieren alojarlo en su propia infraestructura. Nos fijamos en las funciones, los precios y los casos de uso para ver a qué equipos les conviene cada herramienta. ## Nuestras cuatro recomendaciones 1. [Offloop](https://offloop.org/es/resources/best-ai-native-team-chat-apps#offloop): Equipos que quieren incorporar agentes al trabajo diario y dejar las tareas y decisiones en canales compartidos 2. [Ando](https://offloop.org/es/resources/best-ai-native-team-chat-apps#ando): Equipos que ya operan un agente propio y quieren incorporarlo al chat 3. [Glue](https://offloop.org/es/resources/best-ai-native-team-chat-apps#glue): Equipos que suelen usar IA para organizar información o preparar borradores y quieren revisarlos antes de compartirlos 4. [Buzz](https://offloop.org/es/resources/best-ai-native-team-chat-apps#buzz): Equipos de ingeniería que quieren sumar agentes de programación a sus conversaciones y están dispuestos a mantener su propio espacio de trabajo Nuestro equipo gasta bastante en IA. En promedio, cada persona destina unos 1000 USD al mes a distintos agentes de IA. Cuanto más los usamos, más nos da la impresión de que las herramientas de chat de hoy se quedan atrás. Los agentes ya pueden hacer mucho trabajo por su cuenta. Pero, en cuanto intervienen varias personas, alguien tiene que reenviar mensajes en Slack, explicar el contexto y preguntar cómo va el trabajo. Los resultados quedan repartidos entre conversaciones y herramientas. Cuando alguien más se hace cargo, hay que contarle todo de nuevo. Slack se diseñó para que las personas hablaran entre sí. Los bots se incorporan mediante interfaces de aplicaciones y buena parte de la forma de usar Slack sigue igual. Queríamos que los agentes pudieran recibir tareas en un canal, usar herramientas y entregar allí sus resultados para que cualquier compañero pudiera retomar el trabajo cuando hiciera falta. Hay dos ejemplos recientes que nos llamaron la atención. Lauren Tan (@poteto) contó cómo usa Grok Bot y Cursor para gestionar lanzamientos de producto. Configuró dos bots en Slack, uno para los lanzamientos y otro para el trabajo de ingeniería. El primero pregunta a quienes participan en el lanzamiento si tienen algún bloqueo y luego encarga las pruebas a varios agentes. Si encuentran un problema, el bot de ingeniería se ocupa de corregirlo. Lauren decide qué correcciones se incluyen en el lanzamiento. [Publicación original](https://x.com/poteto/status/2107527180263829827) Anthropic llegó a rediseñar su sistema de control de versiones. A medida que los agentes generaban más código, la infraestructura de Git que ya usaba empezó a quedarse corta. El equipo creó Scion y trasladó allí su repositorio principal. [Presentación de Scion por Anthropic](https://www.anthropic.com/research/redesigning-source-control) Ver lo que estaban probando estos equipos nos convenció aún más de crear nuestro propio producto. Así nació Offloop. Lo diseñamos desde cero para que personas y agentes puedan trabajar juntos, con las conversaciones, las tareas, el contexto y la colaboración en el mismo lugar. También decidimos cobrar según el uso de los agentes, sin cargos por usuario. Hay otros productos que buscan resolver el mismo problema. También analizamos Ando, Glue y Buzz. Cada uno toma un camino distinto y, para ciertos equipos, alguno puede encajar mejor que Offloop. Así elegiríamos entre los cuatro. ## Cómo elegir entre las cuatro herramientas | Comparación de chats de equipo con IA nativa | Offloop | Ando | Glue | Buzz | | -------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | Ideal para | Equipos que quieren incorporar agentes al trabajo diario y dejar las tareas y decisiones en canales compartidos | Equipos que ya operan un agente propio y quieren incorporarlo al chat | Equipos que suelen usar IA para organizar información o preparar borradores y quieren revisarlos antes de compartirlos | Equipos de ingeniería que quieren sumar agentes de programación a sus conversaciones y están dispuestos a mantener su propio espacio de trabajo | | Precio | Los espacios de trabajo nuevos reciben 200 000 créditos. Team cuesta 999 USD al mes e incluye 200 000 créditos. No hay cargos por usuario. | Acceso previa solicitud. Ando indica que cobra por usuario humano. Consulta a Ando para obtener una cotización. | Startup es gratis para las primeras cinco personas. Cada usuario adicional cuesta 6 USD al mes. Business cuesta 12 USD por usuario al mes, con facturación anual. | Código abierto con licencia Apache 2.0. Si lo alojas en tu propia infraestructura, pagas el servidor y el uso de los modelos. | Los precios publicados están en dólares estadounidenses. ## 1. Offloop: la mejor alternativa con IA nativa a Slack En Offloop, el equipo puede asignar tareas a los agentes, seguir sus avances y revisar los resultados en el canal. Si otra persona se hace cargo, la conversación y los archivos siguen ahí. ![Espacio de trabajo de Offloop con canales donde colaboran personas y agentes](https://offloop.org/editorial/best-team-chat-apps/offloop.png) Una renovación en un canal compartido de Offloop. * **Ideal para**: Equipos que trabajan con renovaciones, seguimiento de clientes o investigación con frecuencia y necesitan que varias personas participen en una misma tarea. * **Precio**: Los espacios de trabajo nuevos reciben 200 000 créditos gratis, sin registrar una tarjeta. Team cuesta 999 USD al mes e incluye 200 000 créditos. Los agentes consumen créditos al trabajar. No hay cargos por usuario. ### Ventajas * Puedes repartir el trabajo entre varios agentes en el canal donde empezó. Tus compañeros pueden ver allí los requisitos, las decisiones, el avance y los archivos. ### Desventajas * Los créditos se comparten en todo el espacio de trabajo. Si se agotan, las nuevas tareas de los agentes quedan en pausa. [Ver precios de Offloop](https://offloop.org/pricing) Empecemos por nuestro producto. Mientras construíamos Offloop, volvíamos una y otra vez a una pregunta concreta. Si alguien le encarga una tarea a un agente, ¿qué tan fácil es que otra persona retome el trabajo? Imagina que alguien de ventas le pide a un agente que prepare una cotización de renovación. La persona que debe revisarla se suma cuando el trabajo va por la mitad. Necesita saber qué se habló con el cliente, qué restricciones tiene la cotización y por qué el agente eligió esas condiciones. Si quien inició el trabajo tiene que volver a explicarlo todo, el tiempo que ahorró el agente se pierde en el traspaso. En Offloop, el trabajo empieza en el canal. El agente informa de sus avances y comparte los archivos allí, junto con la conversación y las decisiones pertinentes. La siguiente persona puede consultar ese historial. Para nuestra demostración del canal compartido usamos una renovación de cliente. [Demostración del canal compartido](https://offloop.org/features/teammates) Melody había aceptado darle a Acme un 10 % de descuento en el plan anual. El precio mensual seguiría igual. Un compañero le pidió entonces al agente encargado de contactar a clientes que preparara la cotización con esas condiciones. Cuando terminó el borrador, el agente publicó el archivo en el canal. El flujo le pidió a Fred que lo revisara y decidiera si enviarlo al cliente o pedir cambios. Cuando alguien preguntó de dónde salía el 10 % de descuento, el agente que supervisa el estado de las cuentas encontró el mensaje original de Melody y confirmó que solo se aplicaba a los pagos anuales. Esto pasa todo el tiempo. Si el cliente pide pasar al pago mensual a última hora, quien tome el relevo puede pedirle al agente que quite el descuento, sin volver a preguntarle a Melody por qué se lo habían ofrecido. También queremos que los equipos puedan guardar lo que aprenden en estas tareas. Por ejemplo, al buscar creadores de contenido para contactarlos. Además de su número de seguidores, el equipo puede comprobar si han publicado recientemente en inglés y si sus videos sirven para mostrar el producto. Un agente de investigación puede llevar al canal los datos de los candidatos y algunos videos para que el equipo los revise. Una vez cerrada la lista, un agente de contacto puede redactar los correos. El equipo puede guardar esos criterios de selección como una habilidad compartida. Así, la próxima persona a cargo puede usarla sin tener que decidir desde cero qué revisar. [Ejemplo de contacto con creadores](https://offloop.org/resources/best-team-chat-apps) Offloop no cobra por usuario. Puedes registrarte sin tarjeta y cada espacio de trabajo nuevo recibe 200 000 créditos gratis. El plan Team cuesta 999 USD al mes e incluye 200 000 créditos. Los agentes consumen ese saldo a medida que trabajan. Es una opción para empresas que usan mucho la IA y quieren incorporar más personas sin pagar por cada una. Los créditos se comparten en todo el espacio de trabajo, así que, si se agotan, las nuevas tareas de los agentes quedan en pausa. [Ver precios de Offloop](https://offloop.org/pricing) ## 2. Ando: ideal para equipos con sus propios agentes Si tu equipo ya usa un agente propio, puedes incorporarlo a Ando. Tus compañeros pueden asignarle trabajo desde la misma conversación. ![Canal de Ando donde compañeros y agentes participan en la misma conversación](https://offloop.org/editorial/best-ai-native-team-chat-apps/ando.png) Compañeros y agentes hablan de un lanzamiento en Ando. * **Ideal para**: Equipos que ya recurren a un agente y quieren que sus compañeros puedan encargarle tareas en la misma conversación. * **Precio**: Se accede previa solicitud. Ando indica que cobra por usuario humano. Su sitio web no publica una tarifa. ### Ventajas * Los agentes alojados por Ando y los externos pueden participar en la misma conversación. Puedes elegir qué mensajes hacen que un agente empiece a trabajar. ### Desventajas * Para incorporar tu propio agente, también tienes que configurar cómo recibe nuevas tareas. Necesitas una cotización para saber cuánto pagará el equipo. [Ver cómo acceder a Ando y consultar precios](https://www.ando.so/pricing) Una de las cosas que nos gusta de Ando es que el agente se parece mucho a un miembro más del equipo. Puede tener un nombre, un perfil y una bandeja de entrada. Los compañeros pueden encontrarlo en una conversación, mencionarlo y pedirle que haga algo. También puedes incorporar tu propio agente. Imagina que tu equipo creó uno para organizar los datos del CRM. Lo ejecuta en su servidor y ya tiene las herramientas que necesita. Puedes conectarlo a Ando y el equipo de ventas podrá pedirle un resumen de la cuenta en la propia conversación sobre la renovación, sin abrir otro sistema. Hay un detalle al conectarlo. Ando ofrece herramientas MCP para que un agente externo lea y escriba mensajes. Si quieres que empiece a trabajar cuando lo mencionen, también necesitas que reciba esa notificación. Puedes usar una conexión en tiempo real, un webhook o una consulta programada de la bandeja de entrada. La opción depende de cómo ejecutas el agente hoy. Ando se encarga de esa parte para los agentes que aloja. [Guía de configuración de agentes en Ando](https://www.ando.so/faq) Por eso Ando nos parece atractivo para equipos que ya tienen infraestructura para sus agentes. Pueden seguir usando el agente actual y dar a sus compañeros un lugar donde trabajar con él. Si el equipo todavía no tiene un agente propio ni a alguien que lo mantenga, puede empezar con la opción alojada por Ando. Por ahora, el acceso a Ando es previa solicitud. El sitio indica que se cobra por usuario humano, pero no publica tarifas. Para calcular el presupuesto, tendrás que pedir una cotización. [Precios de Ando](https://www.ando.so/pricing) ## 3. Glue: ideal para revisar las respuestas de IA antes de compartirlas Puedes ver una respuesta de IA antes de publicarla en un hilo de Glue. Una vez compartida, tus compañeros pueden seguir haciendo preguntas y afinando el borrador en el mismo hilo. ![Vista previa de una respuesta de Glue AI en el editor de un hilo](https://offloop.org/editorial/best-ai-native-team-chat-apps/glue.png) Una respuesta de Glue AI en vista previa antes de publicarla. * **Ideal para**: Equipos que quieren que una persona revise la respuesta de la IA antes de que varios compañeros trabajen sobre ella. * **Precio**: Startup admite hasta cinco grupos. Las primeras cinco personas entran gratis. Cada usuario adicional cuesta 6 USD al mes. Business cuesta 12 USD por usuario al mes, con facturación anual. ### Ventajas * Puedes comprobar lo que escribió la IA antes de compartirlo. Una vez compartido, los compañeros pueden seguir preguntando en la misma conversación. ### Desventajas * Startup admite hasta cinco grupos. Si revisas una respuesta antes de compartirla, alguien tiene que publicarla en el hilo. [Ver precios de Glue](https://glue.ai/pricing) Glue se parece más a las herramientas de chat que ya conocemos. Las conversaciones se organizan en hilos. Puedes incluir a la IA en la conversación o pedirle un borrador, leerlo y luego compartirlo con el equipo. Ese detalle resulta práctico. Imagina que la persona a cargo de una cuenta prepara una propuesta de renovación y pide a la IA que resuma las condiciones que discutió el equipo. La IA podría pasar por alto una restricción o presentar como decisión algo que aún está por resolver. Si la respuesta llega directamente a la conversación del equipo, otra persona tendrá que dedicar tiempo a corregirla. En Glue, puedes revisar la respuesta en vista previa antes de compartirla. Una vez en el hilo, los compañeros pueden hacer más preguntas y seguir trabajando allí en la propuesta. Si quedan acciones pendientes, puedes conectar una herramienta como Linear mediante MCP y pedirle a Glue que cree una tarea. [Cómo usar Glue AI](https://docs.glue.ai/glue-ai/using-glue-ai.md) · [Notas de la versión de Glue](https://docs.glue.ai/release-notes/release-notes) Nos parece que Glue encaja bien en equipos que usan IA para redactar, ordenar información y apoyar las conversaciones. Puedes revisar el material con la IA antes de sumar al resto del equipo. La vista previa y los hilos de Glue pueden resultar menos cómodos si quieres que un agente avance por su cuenta, informe de sus avances, espere una aprobación y siga con el siguiente paso. El precio permite que un equipo pequeño empiece con poco gasto. Startup es gratis para las primeras cinco personas y cobra 6 USD al mes por cada usuario adicional. Admite hasta cinco grupos. Business cuesta 12 USD por persona al mes, con facturación anual. Un equipo de seis personas paga solo 6 USD al mes en Startup. En Business pagaría 864 USD al año. Si cinco grupos son suficientes y los modelos incluidos hacen lo que necesitamos, empezaríamos con Startup. Nos plantearíamos subir de plan cuando necesitáramos más grupos o modelos más potentes. [Precios de Glue](https://glue.ai/pricing) ## 4. Buzz: ideal para equipos de desarrollo que quieren alojar su propio chat Puedes alojar Buzz en tu propia infraestructura e incorporar agentes de programación como Codex, Claude Code y Goose a los canales de desarrollo. Los compañeros pueden hablar de cambios y ver parches de Git y actualizaciones de estado en el mismo lugar. ![Chat de Buzz donde un compañero pide al agente que resuma cambios en la documentación](https://offloop.org/editorial/best-ai-native-team-chat-apps/buzz.png) Una persona le pide a un agente de Buzz que resuma cambios en la documentación. * **Ideal para**: Desarrolladores que quieren que los agentes de programación participen en las conversaciones sobre código y están dispuestos a mantener el espacio de trabajo. * **Precio**: Licencia Apache 2.0. Si lo alojas en tu propia infraestructura, presupuesta por separado la infraestructura y el uso de los modelos. ### Ventajas * Admite agentes como Codex, Claude Code y Goose. Puedes ver parches de Git y actualizaciones de estado junto a la conversación del canal. ### Desventajas * Si lo alojas por tu cuenta, alguien tiene que mantener el servidor de retransmisión y el entorno de ejecución de los agentes. Las aplicaciones móviles y las aprobaciones de los flujos de trabajo siguen en desarrollo. [Ver el proyecto Buzz](https://github.com/block/buzz) Buzz es la herramienta de colaboración de código abierto de Block, publicada con licencia Apache 2.0. Su propósito es claro. Los desarrolladores y los agentes de programación pueden conversar, modificar código y consultar avances en el mismo lugar. Admite agentes como Codex, Claude Code y Goose. Además del chat, los canales pueden mostrar parches de Git y actualizaciones de estado. Eso es útil para un equipo de desarrollo. Si un cliente espera que se corrija un error, los ingenieros y un agente de programación pueden investigar en Buzz y hablar de qué cambiar. Cuando el agente entrega un parche, todos pueden seguir conversando con el código y los avances a la vista, sin copiar y pegar entre herramientas. Una vez que el equipo de ingeniería confirme cómo va la corrección, la persona a cargo de la cuenta puede decidir qué responder al cliente. [Proyecto Buzz y estado de sus funciones](https://github.com/block/buzz) Buzz encaja en equipos de ingeniería que quieren controlar sus herramientas, sobre todo si ya ejecutan agentes de programación y quieren personalizar sus flujos de trabajo. Alojarlo en tu propia infraestructura requiere mantenimiento. Alguien debe ocuparse del servidor, el servicio de retransmisión y el entorno de ejecución de los agentes. También hay que reparar las conexiones cuando fallen y hacerse cargo de las actualizaciones. Las aplicaciones móviles y las aprobaciones de flujos de trabajo siguen en desarrollo. Si el equipo depende de alguna de esas funciones, comprueba qué ofrece la versión actual antes de decidir. Block también tiene una opción alojada, así que puedes probar Buzz antes de montar tu propia infraestructura. [Presentación de Buzz por Block](https://block.xyz/inside/introducing-buzz-where-humans-and-agents-work-together) ## ¿Ya usas Slack? Empieza con lo que tienes Si el historial de trabajo, las conversaciones con clientes y la comunicación interna de tu equipo ya están en Slack, pasar a otra plataforma supone trabajo. Puedes empezar por probar Slackbot. Slackbot ahora puede usar el historial del chat y la información de las aplicaciones conectadas para responder preguntas, ordenar materiales y redactar contenido. También puede ejecutar las acciones compatibles. Salesforce, por ejemplo, lo usa para preparar resúmenes de cuentas. Si los materiales de tu equipo ya están en Slack, puede ser más fácil que montar una nueva base de conocimiento. También puedes configurar algunas tareas recurrentes para que se ejecuten en un horario o cuando haya actividad en un canal. [Funciones de Slackbot](https://slack.com/features/slackbot) · [Tareas recurrentes](https://slack.com/help/articles/56644676445715-Automate-recurring-tasks-with-Slackbot) · [Caso de Salesforce](https://www.salesforce.com/customer-stories/slackbot/) Conviene tener presente el límite de uso. Free y Pro incluyen un cupo de uso de prueba que se concede una sola vez. En Business+, cada miembro puede enviar 15 mensajes semanales a Slackbot. Quince parecen muchos. Pedirle que reúna los datos del cliente cuenta como uno. Pedirle que cambie la cotización es otro. Pedirle que la revise de nuevo ya son tres. Con unas rondas de cambios puedes quedarte cerca del límite. Si tu equipo ya usa Slack, probaríamos Slackbot con un flujo de trabajo real. Puede ser suficiente si solo buscas información o haces resúmenes de vez en cuando. Si quieres que varios agentes colaboren durante más tiempo y sigan tomando tareas, fíjate en si el límite y la forma de trabajar con Slackbot se ajustan a tu equipo. [Límites de uso de Slackbot](https://slack.com/help/articles/53579676130195-Slackbot-limits-and-credit-usage) ### Cómo probaríamos estas herramientas Puedes probar una sola tarea antes de decidir si migras a todo el equipo. Elige algo que ya estés haciendo y que requiera al menos dos personas. Por ejemplo, una renovación, un análisis de la competencia o una campaña de contacto con creadores. Pídele a una persona que encargue la tarea al agente. Cuando ya haya adelantado una parte, haz que otro compañero añada un requisito. Comprueba si el agente puede seguir con la nueva condición. Luego pídele a una tercera persona que revise el resultado. Que saque todo el contexto que pueda de la conversación original, sin pedirle a quien encargó la tarea que vuelva a explicársela. Si quien revisa encuentra los requisitos iniciales, entiende por qué cambió algo y puede ver el resultado final, el traspaso funciona. Ese es el tipo de traspaso que queríamos facilitar con Offloop. Cada una de las cuatro herramientas tiene su lugar. Si ya mantienes tu propio agente, vale la pena mirar Ando. Si principalmente usas IA para escribir y organizar información, Glue es fácil de adoptar. Si el equipo de desarrollo quiere alojar su propio chat, puedes probar Buzz con un repositorio. Si en tu equipo hay muchas tareas cotidianas que pasan de una persona a otra y quieres que los compañeros y los agentes sigan en el mismo canal durante el trabajo, empieza con Offloop. Repítelo unos días después. Pásale el trabajo a otro compañero y comprueba si puede retomarlo con lo que quedó en el canal. Eso se acerca más al día a día de un equipo que comprobar si un agente termina una tarea por sí solo. ## Preguntas frecuentes Dudas habituales sobre el uso de agentes de IA en chats de equipo. ### ¿Qué chat con IA nativa debería probar primero un equipo pequeño? Si tu equipo revisa renovaciones, hace seguimiento de clientes o investiga cada semana, y varias personas necesitan asignar tareas y revisar los resultados juntas, yo probaría Offloop primero. Si tu equipo ya mantiene un agente y quiere incorporarlo a sus conversaciones, prueba Ando. ### ¿Qué puede hacer un agente autónomo en el chat de equipo? Una vez que le das una tarea, puede usar la información y las herramientas que el equipo haya autorizado y volver con el resultado. El equipo decide qué puede consultar y qué resultados debe aprobar una persona. ### ¿Podemos seguir usando Slack y probar agentes autónomos? Sí. Empieza por pedirle a Slackbot una tarea que requiera consultar el historial de Slack o usar una aplicación conectada. Lo que Slackbot pueda hacer depende de cómo lo configures. El límite de uso depende del plan. ### ¿Qué diferencia hay entre un chat de equipo con IA nativa y añadir un bot a Slack? Si añades un bot a Slack, tus compañeros pueden darle trabajo en un canal que ya usan. Al elegir un chat con IA nativa, yo comprobaría también si el agente puede seguir con el trabajo desde el canal, usar las herramientas que tiene autorizadas y devolver el resultado. La próxima persona que se haga cargo también debe poder ver las solicitudes y decisiones anteriores. ### Si incorporamos nuestro propio agente al chat de equipo, ¿puede empezar a trabajar al mencionarlo? Depende de cómo reciba mensajes. En Ando, por ejemplo, MCP da al agente herramientas para leer y escribir mensajes. Un agente que ejecutas por tu cuenta también necesita una conexión en tiempo real, un webhook o una consulta programada de la bandeja de entrada para recibir nuevas tareas. Ando se ocupa de esa parte para los agentes que aloja. ### ¿Cómo puede un equipo comparar el precio por usuario con el cobro por uso de agentes? Para un precio por usuario, empieza por contar cuántos compañeros necesitan acceso. Si el precio depende del uso, prueba una tarea habitual y comprueba cuánto consume. En Offloop, por ejemplo, los créditos se comparten en todo el espacio de trabajo y se descuentan a medida que los agentes trabajan. Cuando sepas aproximadamente cuánto cuesta una tarea, usa el número de tareas mensuales para estimar el total. ## Referencias * [\[1\] Publicación original](https://x.com/poteto/status/2107527180263829827) — Lauren Tan * [\[2\] Presentación de Scion por Anthropic](https://www.anthropic.com/research/redesigning-source-control) — Anthropic * [\[3\] Precios de Offloop](https://offloop.org/pricing) — Offloop * [\[4\] Demostración del canal compartido](https://offloop.org/features/teammates) — Offloop * [\[5\] Ejemplo de contacto con creadores](https://offloop.org/resources/best-team-chat-apps) — Offloop * [\[6\] Precios de Ando](https://www.ando.so/pricing) — Ando * [\[7\] Guía de configuración de agentes en Ando](https://www.ando.so/faq) — Ando * [\[8\] Precios de Glue](https://glue.ai/pricing) — Glue * [\[9\] Cómo usar Glue AI](https://docs.glue.ai/glue-ai/using-glue-ai.md) — Glue * [\[10\] Notas de la versión de Glue](https://docs.glue.ai/release-notes/release-notes) — Glue * [\[11\] Proyecto y licencia de Buzz](https://github.com/block/buzz) — Block * [\[12\] Presentación de Buzz por Block](https://block.xyz/inside/introducing-buzz-where-humans-and-agents-work-together) — Block * [\[13\] Funciones de Slackbot](https://slack.com/features/slackbot) — Slack * [\[14\] Tareas recurrentes](https://slack.com/help/articles/56644676445715-Automate-recurring-tasks-with-Slackbot) — Slack * [\[15\] Caso de Salesforce](https://www.salesforce.com/customer-stories/slackbot/) — Salesforce * [\[16\] Límites de uso de Slackbot](https://slack.com/help/articles/53579676130195-Slackbot-limits-and-credit-usage) — Slack ## Artículos relacionados * [Los mejores chats de equipo](https://offloop.org/es/resources/best-team-chat-apps) * [Offloop frente a Slack](https://offloop.org/es/compare/offloop-vs-slack) 11 de noviembre de 2026