Un agente AI en tus canales de Slack
No es otro chatbot de doc-RAG. Un agente que vive en tus canales y mejora cada semana en base al feedback de tu equipo.
La IA es la parte fácil
"IA sobre el conocimiento de tu empresa" ya es un commodity — lo vende una docena de proveedores. La parte que se saltean es la restricción que en realidad hace que el agente componga valor: trabaja en abierto por defecto. Rechaza los DMs. Vive solo en canales. Cada respuesta sucede donde todo el equipo puede verla, corregirla y aprender de ella.
Esa única regla convierte al agente en un Lehrwerkstatt — un taller de aprendizaje. Cuando se equivoca, alguien del equipo lo corrige en el canal con la respuesta correcta. El resto la ve en el momento y el agente la incorpora. La base de conocimiento deja de ser un cementerio de docs desactualizados y pasa a ser algo vivo, que el equipo mantiene porque vive en el flujo de trabajo.
Los proveedores genéricos te dejan limitar a qué canales escucha el agente, y se quedan ahí. No imponen responder solo en canales (nunca en DMs), ni el aprendizaje en abierto, ni el ritual de capturar lo que le faltó saber. Ágora es opinionada justo en lo que ellos dejan afuera.
Qué se instala
Un solo loop. El agente responde en abierto, el equipo cura zonas por canal, los huecos se capturan, y las skills componen valor semana a semana.
Agente que trabaja en abierto
"Ask {Cliente}" rechaza los DMs y te pide amablemente abrir un canal del equipo. La restricción que lo define — código trivial, declaración filosófica grande.
Zonas por canal
3–5 canales modelados con tu equipo, cada uno con su zona, skills e instrucciones fijadas. Lectura sobre Notion, Drive, GitHub, Linear.
Respuestas en abierto
El equipo pregunta en abierto. Cada respuesta es visible, corregible y reutilizable — el aprendizaje colectivo que el doc-RAG genérico nunca logra.
"¿Qué debería haber sabido?"
Una reacción o un slash command registra cada hueco en un backlog. Las personas lo llenan. Las skills del agente componen valor con cada iteración.
El loop Lehrwerkstatt: el Paso 4 vuelve a alimentar el Paso 2. Cada semana el agente sabe más, porque tu gente lo escribió.
Para quién es
Encaja si sos…
- Una empresa tech latam en crecimiento, de unas 30–150 personas en producto e ingeniería.
- Slack-native (o Teams-native) — los canales del equipo ya son donde sucede el trabajo.
- Fintech o B2B SaaS post-Serie-A, con conocimiento esparciéndose entre herramientas más rápido de lo que nadie puede documentar.
- Liderada por un CTO, Head of Engineering o COO dispuesto a hacer del trabajar-en-abierto el default.
Probablemente no encaja si…
- Sos un equipo de 5–30 personas. Demasiado chico para que el aprendizaje colectivo importe — un doc compartido todavía alcanza.
- Tu cultura funciona a base de DMs e hilos privados. Trabajar en abierto por defecto generaría fricción con la cultura, no la ayudaría.
- Querés write actions — PRs, deploys, tickets — desde el día uno. Eso es una conversación de v2, no este install.
- Necesitás papeleo SOC2 antes de un piloto. Todavía no soy el proveedor de menor fricción para eso.
Tres SKUs por etapas
Tarifas fijas, nunca por hora — cada eficiencia que gana el kernel queda para vos. Empezá por el PoC; desde ahí el camino natural es Build y Coaching.
PoC
US$4K–6K
flat · 2 semanas
Un agente vivo en un canal, en dos semanas. Más el diagnóstico para escalarlo al resto del equipo.
- Agente desplegado en 1 canal piloto
- Auditoría de dispersión e higiene de canales
- Plan de rollout priorizado al resto del equipo
Build
US$20K–35K
flat · 4–8 semanas
El agente "Ask {Cliente}", desplegado. Trabaja en abierto, zonas por canal y el flujo de captura — vivo en tu workspace.
- Agente que solo responde en canales, nunca en DMs
- 3–5 zonas por canal, skills e instrucciones
- Flujo de captura "¿qué debería haber sabido?"
- Lectura de Notion / Drive / GitHub / Linear
Coaching
US$3K–5K/mes
retainer · mes a mes
Para que el agente siga aportando valor mes a mes. Lidero el ritual Lehrwerkstatt, curo skills y reviso las métricas que importan.
- Liderazgo del ritual Lehrwerkstatt
- Curación continua de skills e instrucciones
- Revisión mensual de métricas
Un proyecto que pasa por los tres SKUs es alrededor de US$45K–80K en el primer año. No vendo un Build sin un compromiso de coaching, porque sin el ritual de revisión semanal el agente se degrada — y un agente degradado es peor resultado que no tener agente.
Por qué yo
Hice delivery de asistentes AI y agentes a clientes en US & Latam: Whyspr en MateBio (GraphRAG sobre un knowledge graph biomédico de 45M+ nodos), un AI chat en una startup de FinOps en Seattle vía Xogito (agente multi-proveedor, MVP en un mes) y el patrón del agente interno "Ask Magoya" que esta oferta generaliza.
Cada deployment usa tu marca — "Ask {TuEmpresa}" — nunca la de Ágora. El agente debería sentirse nativo de tu workspace, no como un proveedor pegado encima.
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Un lugar de design partner a mitad de precio
Alrededor de US$10K–15K flat por el Build — cerca de la mitad del precio eventual — a cambio de derechos de caso de estudio y un testimonio escrito. Un design partner cuyo equipo esté listo para que el agente viva en sus canales, no en DMs. Si sos vos, hablemos.