Perplexity Presenta Computer, el Agente de IA Que Organiza Tareas Entre Agentes

Perplexity acaba de enseñar los dientes con Computer: una herramienta “agéntica” que promete ejecutar tareas complejas en la nube durante horas… o incluso meses, sin que tengas que estar encima todo el tiempo.

Ya no hablamos de “hazme un texto” o “resúmeme un PDF”. Ahora se pretende decirle un objetivo como “monta y ejecuta una campaña de marketing local para mi restaurante” y observar cómo el sistema lo desarrolla de principio a fin, sin intervención constante.

En concreto, Computer está disponible —por ahora— para suscriptores de Perplexity Max y se presenta como “un sistema que crea y ejecuta flujos de trabajo completos”. Sin embargo, más allá del eslogan, lo verdaderamente interesante es cómo lo consigue: coordinando múltiples agentes que se reparten tareas y seleccionan el modelo de IA más adecuado para cada fase del proceso.

Perplexity quiere que le delegues el “trabajo de oficina” de verdad

El planteamiento es directo: defines un resultado final y Computer se encarga de descomponerlo en subtareas ejecutables. Convierte un simple “quiero X” en una hoja de ruta operativa que incluye investigar, redactar, crear assets, preparar calendarios, montar piezas en herramientas reales, iterar y cerrar entregables.

Perplexity menciona ejemplos muy concretos y cotidianos, como planificar y ejecutar una campaña local de marketing digital o incluso desarrollar una app Android orientada a un caso específico de investigación laboral. Es decir, no se limita a generar documentos; aspira a ejecutar proyectos completos.

Además, el sistema no se queda en presentaciones o simulaciones. Cada tarea se ejecuta en un entorno de cómputo aislado, con acceso a un sistema de archivos real, un navegador real e integraciones reales. Y ahí es donde aparece la doble cara del concepto: “real” también implica riesgo. Si un agente manipula archivos importantes o falla en un paso crítico, el impacto puede ser mucho más tangible que el de un texto mal redactado.

La clave es el enfoque “mejor modelo para cada tarea”

Aquí es donde Perplexity se distancia de la idea de un único modelo omnipotente. Su apuesta es clara: la orquestación importa tanto como el modelo.

El motor principal de razonamiento utiliza actualmente AnthropicClaude Opus 4.6 como cerebro estratégico. En otras palabras, el “jefe” que decide planes, pasos y verificaciones reside —al menos por ahora— en Claude.

Para investigación profunda recurre a GoogleGemini, especialmente cuando se trata de leer grandes volúmenes de información, cruzar fuentes y construir contexto amplio. Cuando el flujo requiere generación de imágenes, entra en juego Nano Banana; y para producción de video, el sistema se apoya en Veo 3.1, ampliando así el alcance más allá del texto hacia creatividades y piezas audiovisuales integradas en el mismo proyecto.

Para tareas ligeras donde la velocidad es prioritaria, aparece Grok, optimizado para baja latencia y respuestas rápidas. Y cuando el reto es mantener memoria de contexto largo y realizar búsquedas amplias, Computer puede apoyarse en ChatGPT, especialmente útil en proyectos extensos donde el verdadero desafío no es solo pensar, sino mantener el hilo durante días o semanas.

Este “mix” no es casual. Es una declaración de intenciones: Perplexity quiere posicionarse como un orquestador neutral, capaz de usar lo mejor de cada ecosistema en lugar de encerrarte en uno solo. Eso contrasta con propuestas como Claude Cowork, más centradas en un único proveedor.

Esto no nace de la nada: los usuarios avanzados ya trabajaban así

Para quienes ya se movían en entornos técnicos, la idea no resulta completamente nueva. Muchos usuarios avanzados construían sus propias “tuberías” combinando modelos, prompts, scripts y conectores, ajustando cada herramienta a tareas específicas.

En ese contexto, protocolos como MCP (Model Context Protocol) permitían dar acceso a datos y aplicaciones locales, creando sistemas personalizados capaces de coordinar varios LLM. El patrón era claro: “tengo varios modelos, les doy herramientas y contexto, y los pongo a trabajar”. El problema no era la visión, sino la configuración y, sobre todo, el mantenimiento.

Perplexity no pretende haber inventado el concepto. Lo que intenta es empaquetarlo y simplificarlo para quienes no quieren lidiar con permisos, rutas, entornos rotos o fallos impredecibles.

OpenClaw es el fantasma que explica por qué Perplexity lo mete todo en un “jardín vallado”

Este movimiento no surge en el vacío. Tiene un antecedente claro: OpenClaw, anteriormente conocido como ClawdBot y luego Moltbot. Era una herramienta agéntica que se ejecutaba en local como proceso en segundo plano y podía realizar tareas como ordenar historiales de correo o construir sitios web.

La promesa era poderosa: asignar una misión, dejarla correr y volver cuando estuviera terminada. Con permisos y plugins adecuados, OpenClaw podía crear, modificar o borrar archivos, superando en alcance a muchas configuraciones caseras basadas en MCP.

Sin embargo, ese poder venía acompañado de riesgos significativos: errores graves, vulnerabilidad a prompt injection y un ecosistema de plugins no verificados que convertía el entorno en una especie de “salvaje oeste”. De hecho, el mismo conjunto de herramientas que permitió montar un clon viral de Reddit poblado por agentes también estuvo vinculado, al menos en un caso, al borrado de correos de una usuaria contra su voluntad.

Historias así obligan a tomarse la seguridad en serio si se quiere llevar esta tecnología al público general. Por eso, Perplexity opta por mover el proceso central a la nube y limitar el ecosistema a integraciones curadas. Es un enfoque más cerrado, sí, pero también con menos probabilidades de que un plugin malicioso acceda en profundidad a tu sistema.

La nube te quita dolores de cabeza, pero no hace milagros

Aunque Computer opere en un entorno aislado, los modelos siguen siendo modelos: se equivocan. Y cuando un LLM se equivoca “haciendo cosas”, la magnitud del error puede escalar rápidamente.

El riesgo es evidente si trabajas con datos sin copia de seguridad o si asumes que el agente ya habrá verificado cada paso crítico. Delegar ejecución no significa renunciar al control; implica cambiar el chip y establecer límites claros, especialmente en tareas potencialmente destructivas.

Además, hay un detalle clave: Perplexity sostiene que estos flujos pueden durar meses. Eso implica persistencia real, no una simple demo de cinco minutos diseñada para redes sociales. Si funciona como promete, estaríamos ante un producto que transforma la IA de simple interfaz conversacional en trabajador persistente.

El sector parece avanzar en esa dirección. No es casual que OpenAI haya contratado al desarrollador de OpenClaw, ni que Sam Altman haya insinuado que parte de ese enfoque será clave en su visión de producto futura. La verdadera cuestión será quién logra el equilibrio adecuado: suficiente poder para que valga la pena delegar, y suficientes barreras para que no se convierta en una ruleta rusa de tus archivos.