Giga

Qué es

Giga construye agentes de soporte con IA que atienden el contacto ellos mismos en lugar de desviarlo — primero voz, con chat y email corriendo sobre la misma definición de agente. La empresa tiene sede en San Francisco, fue fundada por Varun Vummadi y Esha Manideep Dinne, y pasó por el batch Summer 2023 de Y Combinator como Giga ML, vendiendo modelos open source ajustados y desplegados on-premise antes de reposicionar toda la compañía en soporte empresarial. Anunció una Serie A de $61M liderada por Redpoint el 5 de noviembre de 2025, con participación de Y Combinator y Nexus Venture Partners, llevando el financiamiento total a cerca de $65M.

DoorDash es la referencia ancla: cuando un Dasher no puede completar una entrega, Giga mantiene la conexión en vivo con el Dasher, llama al consumidor para verificar la dirección y contrasta el resultado con la política en la misma sesión. Otros clientes nombrados incluyen Toast, Postman, Capital.com, Shiftsmart, Flex, Afriex y Remedy Meds.

Por qué aparece en los stacks de CX y soporte

• El Browser Agent saca el proyecto de integración del camino crítico. El agente de Giga inicia sesión en tus herramientas web existentes como lo haría un representante de soporte, navega la interfaz, completa el workflow, verifica que el registro efectivamente cambió y registra cada acción. No requiere API contra el sistema que tiene la respuesta. Para equipos cuya lógica de reembolsos, cambios de dirección o derechos vive en una consola de administración de un proveedor o en una herramienta propia sin API usable, esa es la diferencia entre un despliegue de dos semanas y uno de dos trimestres — y es la capacidad que ninguna de las plataformas chat-first vende.
• La evidencia está en la voz. Giga declara una respuesta de voz de 400 milisegundos y soporte de 99 idiomas, y publicó un resultado de corrección de alucinaciones en tiempo real para voz. Su número de DoorDash — más de 90% de resolución de workflows de entrega en la ventana del 20 de septiembre al 20 de octubre de 2025 — cubre coordinación multiparte con verificación de políticas, que es una forma más difícil que la contención de FAQ con un solo llamante. Trata todos estos como datos reportados por el proveedor; ninguno ha sido auditado de forma independiente.
• La superficie de construcción es un canvas de políticas, no una caja de prompts. Agent Canvas es un entorno low-code donde defines políticas, rutas de escalamiento y herramientas, ejecutas simulaciones con conteos de aprobado/fallido y publicas releases. Scout, el desarrollador con IA integrado en la plataforma, lee conversaciones de producción e intervenciones humanas contra un KPI que tú nombras, propone un cambio tipado a la política o al conocimiento, y lo prueba primero en tráfico limitado. Giga publica la forma de un despliegue de 12 días: políticas base redactadas desde tu documentación existente el día 1, versiones listas para revisión tras QA manual al día 6, y un canary con 1% del tráfico al día 12 antes de escalar al 100%.
• El riesgo de acción está escalonado en la arquitectura, no añadido después. La propia documentación de arquitectura de Giga clasifica el trabajo en lectura de bajo riesgo, escritura de bajo riesgo, escritura confirmada por el cliente, acción aprobada por un humano y acción bloqueada, con la posición explícita de que los workflows no deben colapsar en una única cuenta de automatización con todos los privilegios. Si vas a entregarle a un agente credenciales de tus herramientas administrativas, esa taxonomía es lo que tu revisión de seguridad va a pedir, y ya existe antes de que la pidas.
• El conjunto de cumplimiento tiene forma empresarial. El trust center público lista SOC 2, ISO 27001, PCI DSS, HIPAA y GDPR.

La realidad del precio

Nada publicado, sin plan self-serve, sin página de precios. Solo contratos empresariales a medida. El análisis de terceros de 2026 sitúa los tamaños de contrato de Giga en el rango de seis cifras anuales como mínimo, frente a una banda de $50K a $100K anuales para proveedores comparables de soporte con IA, y ubica el encaje práctico por encima de unos 50.000 contactos entrantes mensuales — por debajo de unos 10.000 al mes quedas fuera del segmento al que vende.

La brecha más importante es que Giga no declara públicamente una unidad de facturación. Sus competidores sí: Intercom Fin cobra $0,99 por resultado, Zendesk $1,50 por resolución automatizada, Parloa por minuto. Un medidor no declarado es un medidor negociable, así que negócialo. Consigue cuatro cosas por escrito antes de firmar: la unidad por la que te facturan, el compromiso anual mínimo, la tarifa de excedente por encima de él, y la prueba escrita de qué cuenta como contacto resuelto. La cuarta es la que se convierte en una discusión trimestral si la saltas.

Ideal para

Líderes de soporte y CX empresariales por encima de unos 50.000 contactos mensuales, con peso en voz, cuyos workflows de mayor volumen involucran coordinación multiparte o pasan por herramientas administrativas sin una API que valga la pena integrar — delivery y logística, marketplaces, operaciones fintech, hostelería. Es la mejor opción de esta lista cuando el bloqueo en tu última evaluación de agentes de IA fue “el agente no puede hacer la cosa, porque la cosa vive en una consola web”.

Sáltalo si tu volumen es dominado por chat y de baja complejidad, si necesitas precios publicados que puedas aprobar sin un ciclo de compras, o si tu volumen de contactos no puede pagar un compromiso de seis cifras el primer año.

Frente a las alternativas

Los incumbentes por base instalada son Zendesk e Intercom — tómalos cuando la IA ya adjunta a tu help desk supere tu umbral de contención, que es la respuesta correcta para la mayoría de operaciones con peso en chat y siempre la primera prueba más barata. Sierra es el entrante de mayor crecimiento del segmento, con cerca de $200M de ARR para mayo de 2026; elige Sierra cuando quieras la misma ambición transaccional con una lista de referencias empresariales mucho más larga detrás. Parloa es la opción cuando la integración con el parque de telefonía decide — Genesys, Five9, NICE, Avaya — y cuando quieres un medidor por minuto que puedas modelar de antemano. Decagon gana en desvío agresivo de chat. El argumento de Giga contra los cuatro es estrecho y real: es el que manejará tu interfaz cuando no hay API, y el que publica una taxonomía de riesgo de acción para hacerlo.

Puntos a vigilar

• Cada cifra destacada la reporta el proveedor. 90%+ de resolución, 98% en tecnología, respuesta de 400ms — todas son cifras propias de Giga, ninguna auditada de forma independiente, y “resolución” la define la parte que te factura. Guardia: antes de firmar, exige una prueba en sombra de dos semanas sobre tu propio tráfico y puntúala con tu propia definición — cerrado y sin recontacto en 7 días, sin abandono a mitad del flujo, sin escalamiento silencioso. Pon esa definición en el contrato como prueba de aceptación, no en el SOW como aspiración.
• El Browser Agent es un robot con credenciales dentro de tus herramientas administrativas. La capacidad que hace interesante a Giga es también el mayor radio de impacto de esta página, y la automatización de navegador se rompe cuando un proveedor publica un cambio de interfaz que tú no programaste. Guardia: dale a cada workflow su propia identidad de servicio en vez de una cuenta de automatización compartida, limítalo a los niveles de lectura y escritura confirmada por el cliente desde el primer día, enruta cualquier cosa con dinero de por medio por el nivel aprobado por un humano, y pon una alerta sobre la tasa de fallo de acciones para que un cambio silencioso de interfaz aparezca como métrica en vez de como backlog.
• Scout cambia el comportamiento en producción, y ese es el punto. Un bucle que propone y prueba ediciones de política contra un KPI es una ventaja real y también una superficie de gestión del cambio que tus auditores no han visto antes. Guardia: exige aprobación humana nombrada en cada cambio de Scout antes de que salga del canary del 1%, y exporta el registro de cambios a tu propio sistema de registro cada mes — no dejes que el proveedor tenga el único historial de lo que se le indicó a tu agente.
• La empresa es joven y este es su segundo producto. Giga ML vendía modelos on-premise; Giga vende agentes de soporte. El pivote es reciente, el historial público del producto actual es corto, y la lista de referencias está concentrada en pocos logos. Guardia: mantén el primer término en un año, incluye derechos contractuales de exportación de tus políticas, transcripciones y casos de simulación en un formato usable, y nombra al proveedor de respaldo antes de firmar en lugar de después de un incidente.
• El omnicanal se comercializa por delante de donde está la evidencia. Giga vende un agente para voz, chat, email, SMS y WhatsApp con historial compartido, pero la prueba publicada — clientes, métricas, documentación técnica — pesa fuertemente hacia voz. Guardia: ejecuta tu propia evaluación de chat y email sobre tickets reales durante el piloto en vez de cotizar los canales no-voz a partir de la demo, y si la voz es menos del 40% de tu mezcla de contactos, evalúa Decagon o el agente nativo de tu incumbente en paralelo.