Mixus integra agentes de IA en emails y Slack para empresas

La startup Mixus lanza una plataforma que incorpora agentes de IA en correos electrónicos y Slack, superando desafíos de autonomía y confidencialidad.
TechCrunch

Mixus propone el email como solución para agentes de IA más prácticos

La startup lanzó una plataforma que integra agentes de IA en correos electrónicos y Slack. Busca superar los problemas actuales de autonomía y confidencialidad de estos sistemas. La empresa, fundada en Stanford, ya recaudó 2,6 millones de dólares y tiene clientes como Rainbow Shops.

«Democratizar el acceso a los agentes de IA»

Mixus permite crear agentes mediante prompts de texto o enviando instrucciones por email. «Estamos llegando a los clientes donde ya están: en el correo electrónico», afirma Elliot Katz, cofundador. La plataforma ejecuta tareas simples o complejas directamente desde el buzón, con opción de supervisión humana en pasos clave.

Funcionamiento y casos prácticos

Un ejemplo: un agente puede rastrear tareas pendientes en Jira, redactar recordatorios y enviarlos tras aprobación. También realiza investigaciones web, análisis de datos y redacción de informes. Los usuarios deciden cuándo intervenir, incluso estableciendo reglas corporativas, como revisar emails externos.

Ventajas frente a otras soluciones

Mixus destaca por su memoria compartida entre equipos y capacidad de colaboración en tiempo real, algo ausente en ChatGPT o Claude. Usa modelos como Claude 4 y OpenAI o3, con acceso a internet para tareas en vivo. Según sus fundadores, es como «Google Alerts con esteroides».

De Stanford al mercado en menos de un año

La startup surgió a finales de 2024 en un entorno donde los agentes de IA enfrentan críticas por alucinaciones y falta de integración. Expertos como Andrej Karpathy y Ali Ghodsi comparan su desarrollo al de los vehículos autónomos: requieren supervisión humana.

Un «colega digital» en tu bandeja de entrada

Mixus aspira a ser más que una herramienta: un asistente autónomo que agiliza flujos de trabajo. Su éxito dependerá de su fiabilidad en entornos reales, lejos de demos controladas. Por ahora, representa un enfoque innovador para acercar la IA a entornos laborales cotidianos.

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