Cómo Asana desarrolló Compañeros de IA con Claude Opus 4.6

Asana ha lanzado recientemente sus Compañeros de IA, impulsados por Claude Opus 4.6 y Claude Managed Agents. Hablamos con Arnab Bose, director de producto de Asana, sobre su visión de los agentes colaborativos y por qué Asana eligió Claude como su capa de modelo.

¿Cómo concibe Asana el papel de la colaboración en los agentes de IA? 

Bose: La suposición extendida en el mercado es que la colaboración es una restricción a la autonomía. Pensamos que es al revés. Hemos visto que los agentes autónomos tienen dificultades con las tareas laborales que se les asignan, no porque los modelos no sean lo bastante inteligentes, sino porque los agentes carecen del contexto necesario para ejecutarlas bien.

El sector se decantó por un enfoque centrado en el individuo, porque es el problema más fácil de resolver técnicamente. Lo que se quiebra a escala empresarial es la coordinación. En realidad, la IA aumenta el coste de coordinación. Con un agente de IA, un responsable de marketing puede redactar un briefing en cinco minutos, pero sigue encontrando cuellos de botella en las rondas de revisión y en la sincronización con un calendario de lanzamiento del que dependen varios equipos. Cuando cada persona tiene su propio asistente de IA trabajando de forma independiente, se genera más fragmentación, no menos. La colaboración es lo que hace posible la autonomía real.

¿Cómo funcionan realmente los Compañeros de IA dentro de Asana? Cuéntanos cómo es la experiencia.

Bose: Se han diseñado para dar la sensación de que se ha incorporado a un nuevo miembro del equipo, pero que ya está totalmente integrado desde el primer día. Un Compañero de IA tiene su propia cuenta de Asana, igual que cualquier otro compañero del equipo. Se le asigna una tarea, es mencionado con @ en un comentario o lo activado mediante una regla de flujo de trabajo, y se pone a trabajar.

Veamos nuestro Redactor de Briefs de Campaña. Un profesional de marketing crea una solicitud con el objetivo y el público objetivo. El Compañero de IA la recoge, extrae el contexto relevante y redacta un briefing estructurado que el equipo puede revisar. Lo que antes requería días de idas y venidas se convierte en un ciclo de revisión de quince minutos. La diferencia clave es que los Compañeros de IA no se generan y desaparecen. Operan dentro de la misma estructura de proyectos, los mismos permisos y flujos de trabajo que el equipo ya utiliza.

Crear un Compañero de IA personalizado no requiere recursos de ingeniería ni conocimientos técnicos. Se describe el rol, se le dan instrucciones y se dirige hacia los proyectos adecuados. Un equipo de cumplimiento puede crear uno para revisar las solicitudes según las listas de verificación normativas. Un equipo de recursos humanos puede crear uno para clasificar las solicitudes de los empleados. 

¿Por qué Asana eligió crear a los Compañeros de IA sobre Claude? 

Bose: Evaluamos con detenimiento los modelos disponibles: los Compañeros de IA utilizan una arquitectura multiagente, y usamos distintos modelos para llevar a cabo distintas tareas. El más importante es el agente de nivel superior encargado de coordinar el trabajo de un Compañero de IA, y aquí Claude destacó por su calidad de razonamiento, sobre todo a la hora de comprender escenarios laborales complejos y ricos en contexto. La gestión del trabajo no consiste solo en procesar texto. Requiere interpretar objetivos, comprender las dependencias entre tareas, reconocer qué está frenando el progreso y comunicarse con claridad con las personas implicadas en el proceso. Al utilizar distintos modelos de Claude en los diferentes subagentes, podemos optimizar la velocidad, la capacidad de razonamiento o el equilibrio entre ambas, lo que sea necesario para avanzar en el trabajo.

Nos ha impresionado especialmente su capacidad para gestionar flujos de trabajo de varios pasos; por ejemplo, un Compañero de IA que revisa todo el historial de tareas de un proyecto, identifica patrones en lo que se está retrasando y redacta una actualización de estado específica con los próximos pasos recomendados. Ese nivel de síntesis y juicio es lo que distingue a Claude. Claude Managed Agents eliminó gran parte del trabajo pesado y poco diferenciador para los Compañeros de IA. Eso permitió que nuestro equipo de producto se centrara en lo único que solo nosotros podemos construir: una integración de nivel empresarial con la forma real en que los equipos trabajan en Asana.

Tu equipo ha estado trabajando en Claude desde hace tiempo. ¿Hubo alguna capacidad de Claude que cambiara algo que no habrías podido construir hace un año?

Bose: Fuimos de los primeros en adoptar Claude. Según nuestra experiencia, los avances en los modelos más recientes demuestran que Claude destaca en el seguimiento de instrucciones, con una atención meticulosa al detalle que garantiza que las solicitudes de nuestros clientes se cumplan al pie de la letra. Esto significa que puedes confiar en que tus Compañeros de IA no te sorprenderán haciendo más de lo que pidas. Claude es, además, el modelo mejor entrenado para el uso de Agent Skills, y estas se han usado para reducir drásticamente el tiempo de desarrollo de funciones clave como la edición de documentos en Microsoft SharePoint y OneDrive. Al combinar Claude con los datos de Asana Work Graph, los Compañeros de IA pueden pasar de solicitudes de cliente muy básicas a piezas de trabajo sorprendentemente completas.

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¿Puedes compartir un ejemplo concreto de cómo un Compañero de IA se integra en el flujo de trabajo habitual de un equipo?

Bose: Los lanzamientos multifuncionales son intrínsecamente complejos. Marketing, producto, ingeniería y enablement trabajan todos con la misma fecha. La sobrecarga de coordinación es enorme.

El Compañero de IA Planificador de lanzamientos se encarga de esa capa de coordinación al integrarse dentro del flujo de trabajo. Supervisa el progreso en las distintas líneas de trabajo, señala las dependencias, informa del estado y muestra de forma proactiva lo que necesita atención. Ahora, la persona responsable del programa pasa de dedicar horas a compaginar hojas de cálculo a revisar un resumen estructurado y tomar decisiones.

Anthropic: A los CIO les preocupa la proliferación descontrolada de agentes: demasiados bots, falta de visibilidad, costes impredecibles. ¿Cómo deberían pensar las empresas sobre esta gobernanza?

Bose: Esa preocupación surgió en casi todas las primeras conversaciones con clientes empresariales. Los CIO nos contaron que tenían decenas de bots de soluciones puntuales repartidos entre departamentos. No había una visión unificada de lo que la IA estaba haciendo, y nadie podía responder a "¿qué pasa si algo va mal?"

Moldeamos nuestro enfoque con 3 principios. En primer lugar, los administradores controlan si los usuarios pueden acceder a los Compañeros de IA, y los usuarios controlan cuáles están activos, a qué acceden y qué acciones realizan. Segundo, cada acción se registra en el historial de tareas, por lo que es visible y auditable. Y, por último, los datos de los clientes nunca se utilizan para entrenar modelos, por lo que no necesitas nuevas políticas de gobernanza para usar los Compañeros de IA.

Anthropic: ¿Dónde debería actuar un agente por su cuenta, y dónde debería volver siempre a una persona?

Bose: Nuestro principio es que los Compañeros de IA deben ser autónomos en la ejecución, pero las decisiones son de las personas. Redactar un briefing, triar solicitudes, señalar carencias de cumplimiento: ese es el trabajo de ejecución que el Compañero de IA gestiona por su cuenta. Cuando hay que tomar una decisión que requiere criterio, se le presenta la decisión a una persona junto con el contexto necesario. Los equipos pueden ajustar el nivel de autonomía de un Compañero de IA según lo que esté en juego.

Anthropic: ¿Cuál es la visión de hacia dónde van los Compañeros de IA a partir de aquí?

Bose: Con el tiempo, prevemos que los Compañeros de IA serán cada vez más competentes en flujos de trabajo complejos de varios pasos y aplicaciones, que aprenderán de los patrones del equipo y que identificarán de forma proactiva oportunidades para avanzar en el trabajo, integrándose con aplicaciones adicionales que utilizan las empresas. Y vamos a hacerlos aún más inteligentes utilizando Agent Skills para ampliar y sistematizar el trabajo que los Compañeros de IA pueden realizar. La visión es que las personas dediquen su tiempo al trabajo creativo, estratégico y de alto criterio que impulsa el negocio. No una IA que reemplace a las personas, sino que se una a ellas como un verdadero compañero de equipo.