Coworker AI

¿Qué es Coworker AI?

Coworker AI es una capa de contexto empresarial que construye grafos de memoria organizacional a partir de datos y aplicaciones para mejorar la precisión de los agentes de IA. Funciona mediante integración nativa con más de 50 herramientas corporativas o a través de MCP en clientes como Claude Code, exigiendo permisos de acceso existentes.

¿Cuáles son las características de Coworker AI?

• Grafo de memoria organizacional (OM2)

  Crea un contexto continuo y consciente de permisos desde fuentes estructuradas y no estructuradas, disponible en sus apps o vía MCP.
• Enrutamiento inteligente de modelos

  Selecciona automáticamente el modelo adecuado (abierto o cerrado) equilibrando costo, latencia y calidad sin migraciones manuales.
• Integración MCP universal

  Conecta el contexto de la empresa a cualquier cliente compatible con Model Context Protocol, permitiendo búsquedas en Slack o Jira desde la terminal.
• Agentes de flujo de trabajo

  Ejecutan acciones multi-sistema, como actualizar estados en Salesforce y redactar resúmenes en Gmail tras una llamada de Zoom.
• Análisis de código en sandbox

  Permite ejecutar consultas de datos y scripts Python dentro de un entorno aislado que respeta la privacidad del inquilino.

¿Cuáles son los casos de uso de Coworker AI?

• Seguimiento comercial automatizado

  Un agente consulta Salesforce, transcripciones de Gong y canales de Slack para generar un resumen de estado de renovación y próximos pasos.
• Higiene del pipeline de ventas

  Detecta oportunidades estancadas en negociación durante más de 14 días y publica resúmenes con acciones recomendadas en canales de venta.
• Preparación post-reunión

  Procesa grabaciones de Zoom para extraer acuerdos, actualizar el CRM y enviar borradores de seguimiento por correo electrónico.

¿Cómo usar Coworker AI?

1. Conexión de fuentes

   Vincula aplicaciones empresariales como Salesforce, Slack o Jira mediante conectores nativos o configuración de OM2.
2. Acceso vía MCP

   Utiliza Coworker MCP dentro de clientes compatibles como Claude Code o Cursor para consultar datos contextuales.
3. Ejecución de tareas

   Solicita al agente acciones específicas, como buscar incidencias en Jira o analizar métricas de ingresos en tiempo real.