Dust

Qué es

Dust es una plataforma empresarial para construir y gobernar agentes de IA sobre las herramientas y los datos de tu empresa. Conectas las fuentes —Slack, Notion, Google Drive, Salesforce, HubSpot, GitHub, Confluence, Snowflake— y luego armas agentes en un constructor no-code con instrucciones en lenguaje natural, la elección del modelo base (Anthropic, OpenAI, Gemini, Mistral) y el conjunto de herramientas que el agente puede invocar. La capa de recuperación (RAG más un modo Table Query que ejecuta SQL sobre datos estructurados) y un modelo de permisos de doble capa son lo que la separa de “apuntar un chatbot a nuestra wiki”. El núcleo es open source bajo licencia MIT; la mayoría de los equipos compra el servicio gestionado en la nube. Dust levantó una ronda Series B de $40M en mayo de 2026 (liderada por Abstract y Sequoia, con Snowflake Ventures y Datadog), reporta más de 3.000 organizaciones y más de 300.000 agentes desplegados, y cerró 2025 con un net revenue retention del 240% y cero churn.

Por qué aparece en RevOps, Legal y Recruiting

El mismo workspace sirve a los tres porque el valor es una sola capa de agentes gobernada sobre el SaaS que cada equipo ya usa:

• RevOps construye un agente de investigación de cuentas que combina notas de Salesforce, llamadas de Gong y el canal de Slack del deal en un brief previo a la llamada, o un agente de deal-desk que redacta un primer borrador del redline de un MSA.
• Legal ops apunta un agente al repositorio de contratos y a la wiki de políticas para responder “¿cuál es nuestra posición sobre indemnización sin tope?” con la cláusula y la fuente, no con una paráfrasis alucinada.
• Recruiting corre un agente que resume a un candidato frente al scorecard y la descripción del puesto, tomando datos del ATS y de las notas de entrevista.

Como los agentes leen y escriben a través del mismo grafo de conectores, los mismos permisos y el mismo registro de auditoría, un agente de RevOps y uno de Legal se gobiernan bajo una sola política en lugar de seis herramientas puntuales.

Precios

• Pro — €29 por usuario/mes (alrededor de $31), prueba de 14 días, sin mínimo de asientos. Self-serve, tarifa fija para el uso adicional de modelos, SOC 2, ~1 GB de almacenamiento por usuario. Este es el punto de entrada transparente y lo que los compradores contrastan con el “llámanos” de Glean.
• Enterprise — a medida, mínimo de 100 miembros. Agrega SSO (Okta, Entra ID, JumpCloud), aprovisionamiento SCIM, residencia de datos en EE. UU./UE, controles avanzados y soporte dedicado. El consumo de modelos en Enterprise pasa a un precio programático basado en uso, así que el número final depende de cuánto corren los agentes, no solo de la cantidad de asientos.

Presupuesta el precio por asiento más la cola de uso. Los flujos agénticos intensivos (recuperación larga, llamadas frecuentes a herramientas) empujan el consumo de tokens muy por encima de lo que predice un modelo mental de asiento fijo.

Mejor para

• Organizaciones lideradas por ops (20–500 asientos) que quieren construir y gobernar muchos agentes en RevOps, Legal y Recruiting desde un solo workspace en lugar de comprar una función de IA separada dentro de cada herramienta SaaS.
• Equipos que valoran la elección de modelo, las llamadas a herramientas nativas con MCP y la residencia de datos en la UE, y que tienen a alguien dispuesto a apropiarse del diseño de agentes y de los permisos.

Alternativas y cuándo elegirlas

• Glean — elígelo cuando el dolor principal es encontrar información en sistemas fragmentados, no construir agentes que actúen. La búsqueda empresarial sensible a permisos y la amplitud de conectores de Glean lideran la categoría; Dust lidera en agentes a medida y precios transparentes. Si el 70%+ del trabajo es “dónde está la respuesta”, elige Glean.
• Microsoft 365 Copilot — elígelo cuando tu equipo vive en Outlook, Teams y SharePoint y quieres IA dentro de esa suite en lugar de una plataforma de agentes separada. La base instalada más grande por defecto, y más barata de adoptar cuando M365 ya cubre la mayor parte de la superficie.
• Relevance AI — el constructor no-code de “fuerza de trabajo de IA” de mayor crecimiento que los equipos de ops ponen frente a Dust. Elígelo cuando el trabajo es automatización de procesos multiagente (un equipo de agentes corriendo un flujo de back-office de punta a punta) más que un asistente fundamentado en conocimiento sobre tu SaaS.

Puntos a vigilar

• El precio de uso es el presupuesto real, no el precio por asiento. El titular de €29 esconde costos de consumo de modelos que escalan con cuánto recuperan y llaman herramientas los agentes. Guarda: corre un piloto Pro de 30 días con tu caso de uso de mayor volumen real antes de firmar Enterprise, y lee el uso de tokens en el dashboard en lugar de estimarlo a partir de los asientos.
• La calidad del agente sigue a la higiene de permisos en la fuente. Una carpeta de Drive sobrecompartida o una ACL desactualizada queda expuesta a cualquier usuario que pueda preguntarle al agente. Guarda: audita los permisos en los 5 sistemas conectados principales antes del despliegue y pon las herramientas con permiso de escritura (cualquier cosa que edite Salesforce o envíe mensajes de Slack) detrás de un paso de aprobación hasta que confíes en las salidas del agente.
• Alguien tiene que apropiarse del diseño de agentes. Self-serve no significa auto-mantenido — el sprawl de agentes sin gobierno produce 50 bots a medio funcionar y ninguna historia de auditoría. Guarda: nombra a un responsable de la biblioteca de agentes y revisa los nuevos agentes con capacidad de escritura en una cadencia fija en lugar de dejar que cada equipo lance el suyo.