Perplexity ha presentado Perplexity Computer, una nueva herramienta “agentic” pensada para actuar como un agente de IA capaz de ejecutar flujos de trabajo complejos con bastante autonomía. La propia compañía lo describe como un sistema que unifica capacidades actuales de la IA en una sola experiencia, con un detalle técnico clave: orquesta hasta 19 modelos distintos y puede crear subagentes para encargarse de partes concretas de un problema, como si dividiera un proyecto grande en mini encargos para especialistas.
La idea se entiende bien con una metáfora cotidiana: no es un buscador que te da una respuesta, ni un chatbot que redacta un texto; se parece más a tener a alguien sentado frente a un ordenador haciendo recados por ti, abriendo fuentes, comparando cifras, construyendo un análisis y entregando el resultado ya “presentable”. Según los ejemplos publicados por la empresa, el sistema puede recopilar datos estadísticos, financieros o legales, analizarlos y compartirlos como resultados empaquetados en forma de web o visualizaciones.
Un agente en la nube para esquivar parte del debate de seguridad
Una característica relevante es que Perplexity Computer funciona “entero en la nube”. En teoría, esto reduce algunas preocupaciones asociadas a agentes que operan en el dispositivo del usuario y que, por diseño, podrían interactuar con cuentas, archivos o sesiones abiertas. TechCrunch menciona herramientas comparables, como OpenClaw, para contextualizar ese tipo de inquietudes: cuando un agente tiene “manos” para hacer clic, iniciar sesión o mover información, la conversación sobre seguridad y control se vuelve inmediata.
Que todo ocurra en servidores no elimina riesgos por arte de magia, pero cambia el tipo de superficie de ataque y, sobre todo, el modelo de acceso. Para un usuario, puede sentirse como delegar tareas a un asistente remoto: tú no le dejas las llaves de tu casa, le pides que vaya a una oficina donde están los documentos y vuelva con un informe.
Solo para Perplexity Max: la apuesta premium de 200 dólares al mes
El acceso inicial llega con una condición importante: está disponible desde ya únicamente en el plan más caro, Perplexity Max, que cuesta 200 dólares al mes. Ese precio coloca a la herramienta en una categoría distinta a la de “IA para curiosidad diaria” y la empuja hacia un uso profesional, donde pagar por tiempo ahorrado o por mejor calidad de investigación es más fácil de justificar.
Hay un matiz interesante en el relato de lanzamiento: TechCrunch señala que no pudo probarlo en una demo práctica y que la compañía canceló una demostración prevista tras detectar fallos pocas horas antes del encuentro con prensa. Ese detalle pinta un escenario familiar en tecnología: productos ambiciosos, promesas altas y una fase de ajuste que no siempre encaja con el calendario de comunicación.
De buscador con IA a plataforma: la evolución de Perplexity
Perplexity ganó notoriedad en la primera oleada del boom de la IA por envolver modelos punteros en una interfaz reconocible, especialmente su servicio de respuestas con estética de motor de búsqueda. Luego amplió el terreno con Comet, su navegador, lanzado el verano pasado. En el briefing que recoge TechCrunch, ejecutivos de la compañía sugieren que competidores como Google han ido moviendo piezas para parecerse más a lo que Perplexity proponía, algo que suena a elogio y amenaza al mismo tiempo: valida la dirección, pero confirma que el espacio se llena rápido.
Ese contexto es relevante porque, cuando el incumbente copia tus ideas, tu ventaja ya no está solo en “tener la idea”, sino en ejecutar mejor y diferenciarte con decisiones de producto difíciles de replicar. Aquí es donde Perplexity insiste en una narrativa: multi-modelo como valor, no como parche.
El giro de negocio: menos anuncios, más confianza y menos obsesión por volumen
Perplexity fue de las primeras empresas de IA en probar publicidad. Luego dio marcha atrás y abandonó esa vía, argumentando que dañaba la confianza del usuario en la precisión de las respuestas. La confianza es la moneda base de cualquier producto que “recomienda” o “explica”: si el lector sospecha que el resultado está sesgado por intereses comerciales, la utilidad cae como un castillo de naipes.
Esta decisión también se entiende por contraste con el mercado. TechCrunch apunta a la escala de OpenAI, que afirma tener 800 millones de usuarios semanales y que comenzó a probar anuncios en ChatGPT este año. Frente a esa magnitud, Perplexity habla de decenas de millones de usuarios. En vez de competir por volumen, sus directivos dicen querer un perfil más boutique: usuarios que toman decisiones “que mueven el PIB”, con foco en suscripciones empresariales y en investigación profunda.
Draco y la batalla por medir la investigación compleja
Para sostener la idea de que su producto es “más investigador” que “más conversacional”, Perplexity ha presentado un nuevo benchmark llamado Draco para tareas de investigación compleja. Según la compañía, su oferta de deep research sale mejor parada frente a alternativas como Gemini. Los benchmarks no son verdades absolutas, pero cumplen una función: poner números al relato y ofrecer un campo de juego en el que comparar avances.
Pensado con un ejemplo simple, un benchmark sería como un circuito de pruebas para coches: no te dice cómo conducirá cada persona en su día a día, pero sí ofrece una referencia sobre frenada, estabilidad o consumo bajo condiciones controladas. En IA ocurre algo parecido: sirve para orientar, no para cerrar el debate.
La pieza menos visible: índice web propio y API de búsqueda optimizada para IA
Otro movimiento estratégico es que Perplexity dice que ya no depende de APIs de terceros para su índice web y que cuenta con una API de búsqueda propia optimizada para IA. En un producto que promete investigación, tener control sobre el acceso a información y sobre cómo se rastrea y organiza la web es una diferencia enorme: reduce dependencias, mejora costes y permite ajustar la experiencia con más libertad.
Por fuera, el usuario solo ve respuestas más rápidas o fuentes más útiles. Por dentro, es como dejar de alquilar una cocina para montar tu restaurante y tener, por fin, tu propio espacio: puedes cambiar el menú, el ritmo de servicio y el abastecimiento sin pedir permiso.
La tesis central: multi-modelo como “orquesta” de especialistas
Perplexity defiende que el futuro es multi-modelo y que los modelos se están especializando más que convirtiéndose en un commodity indiferenciado. La empresa dice haber observado que sus usuarios cambian de modelo a menudo para lograr el resultado que buscan. Pone ejemplos concretos de uso en diciembre de 2025: consultas para salidas visuales tendían a ir a Gemini Flash, tareas de ingeniería de software a Claude Sonnet 4.5, investigación médica a GPT-5.1.
La imagen más clara es la de un director de orquesta: no esperas que el trombón haga lo mismo que el violín. El valor está en coordinar cada instrumento cuando toca. Bajo esa lógica, el software puede elegir automáticamente el modelo “ideal” para una tarea concreta, equilibrando coste y calidad.
Perplexity también ofrece una función llamada Model Council, que permite consultar varios modelos a la vez. Suena potente, pero abre una pregunta inevitable: ¿cómo sostener económicamente múltiples inferencias a tarifa plana? TechCrunch apunta que las “unit economics” no están del todo claras. La empresa, por su parte, confía en que, sin grandes inversiones en infraestructura y con márgenes altos en cuotas, puede asignar tokens al modelo más eficiente para cada propósito.
Transparencia y controversia: modelos abiertos y LLM chinos “modificados”
En el briefing se menciona otro aspecto delicado: la posibilidad de ejecutar modelos de código abierto “construidos en China” y modificados para responder más barato. Perplexity ya recibió críticas el año pasado por supuestamente ocultar este tipo de prácticas a sus clientes. El matiz que plantean ahora es la transparencia: si se explica con claridad qué modelo responde y por qué, usar alternativas más económicas puede ser una estrategia legítima para reducir costes sin degradar resultados, siempre que el usuario sepa qué está comprando.
Aquí el paralelismo cotidiano es el de un supermercado: no hay problema en comprar marca blanca si está etiquetada como tal y cumple lo prometido. El conflicto aparece cuando el envase dice “marca premium” y por dentro hay otra cosa.
Lo que viene: Comet en iOS y una conferencia para desarrolladores
Perplexity anticipa próximos pasos concretos. Comet llegaría a iOS el mes que viene, y la compañía planea una conferencia para desarrolladores llamada Ask el 11 de marzo en San Francisco, orientada a impulsar el uso de su API por terceros. Es una hoja de ruta coherente con su giro: más plataforma, más ecosistema, más clientes que pagan por capacidad de investigación y automatización.
En paralelo, hay señales de tensión con la base de usuarios: TechCrunch menciona que en el subreddit de Perplexity aparecen quejas frecuentes por nuevos límites de uso en planes gratuitos y de pago. Los ejecutivos lo niegan y sostienen que es falso que el nivel gratuito se haya empeorado o limitado. Ese choque —lo que percibe la comunidad frente a lo que afirma la empresa— suele ser un termómetro útil para entender cambios de producto en tiempo real.