Gumloop

Qué es

Gumloop es un lienzo visual de automatización de IA no-code donde los equipos de ops arrastran, sueltan y conectan nodos modulares para construir automatizaciones de IA de múltiples pasos sin escribir código. Un flow es un grafo visual: un nodo trigger se dispara en un horario o ante un evento, los datos pasan por nodos de enriquecimiento, nodos de modelo de IA (Claude Sonnet, GPT-4o, Gemini 2.5, DeepSeek — cada uno seleccionable por nodo) y nodos de acción que escriben de vuelta en las apps que usas. La plataforma incluye más de 130 integraciones nativas, más de 115 bloques predefinidos y una extensión de Chrome que carga datos del navegador directamente en los flows. La diferencia respecto a la automatización de workflow estándar (Zapier, Make) es la inteligencia documental — extracción estructurada de PDFs, emails e imágenes a escala — y la flexibilidad de modelo por nodo: un solo flow puede llamar a Claude para extracción de cláusulas legales, a GPT para generación de copy y a Gemini para clasificación de imágenes, optimizando el costo de modelo por paso.

Gumloop debutó en YC W24 (invierno 2024) y recaudó $70.1M en rondas de seed ($3.1M, First Round, julio 2024), Serie A ($17M, Nexus Venture Partners, enero 2025) y Serie B de $50M liderada por Benchmark (marzo 2026). Entre sus clientes figuran Shopify, Ramp, Gusto, Samsara e Instacart. La empresa tiene 37 empleados y está en San Francisco.

Por qué aparece en stacks de RevOps, Legal y Recruiting

El mismo lienzo sirve para los tres verticales porque el trabajo de fondo es idéntico: tomar inputs no estructurados, correr IA sobre ellos y empujar outputs estructurados hacia las herramientas que los necesitan.

• RevOps usa Gumloop para pipelines de enriquecimiento de prospectos: extraer una lista de HubSpot, hacer scraping del sitio de cada empresa, correr un nodo Claude para extraer señales de ICP y escribir los campos enriquecidos de vuelta en el CRM — sin código. También se usa para personalización de outreach (ingestión de lista → personalización del cuerpo con LLM → exportación a la herramienta de envío) y jobs de higiene de datos en el CRM.
• Legal ops monta flows de procesamiento de documentos para ingerir PDFs de una carpeta compartida, extraer datos de cláusulas o nombres de partes con un nodo GPT, y enrutar los documentos marcados a una alerta de Slack o a un inbox de contratos.
• Recruiting automatiza pipelines de screening de candidatos: ingerir CVs, puntuar contra la descripción del puesto mediante LLM, empujar las filas calificadas al ATS y notificar al recruiter — reemplazando lo que de otro modo sería un filtrado manual de 2-3 horas diarias.

Precios reales

Gumloop tiene dos niveles públicos y un plan enterprise a medida:

• Free — $0; 5.000 créditos/mes, 1 asiento, 1 trigger activo, 2 ejecuciones concurrentes. Diseñado para prototipar un único flow, no para uso en producción de un equipo.
• Pro — $37/mes; más de 20.000 créditos, asientos ilimitados, triggers activos ilimitados, 5 ejecuciones concurrentes, 25 interacciones concurrentes de agente, 1 instancia de servidor MCP alojado, colaboración en equipo. El nivel de producción para la mayoría de los equipos.
• Enterprise — a medida; añade controles de acceso basados en roles, SSO SCIM/SAML, despliegue en VPC, insights de gasto en IA, colas de workflow, múltiples instancias de servidor MCP y un canal de soporte dedicado con un experto en Gumloop.

A $37/mes por más de 20.000 créditos frente a los $49,99/mes de Lindy por 5.000 créditos, Gumloop entrega aproximadamente 4× el volumen de créditos a menor precio. La comparación es imperfecta: los créditos de Gumloop impulsan un lienzo que tú construyes; los de Lindy impulsan agentes de criterio preconstruidos. Presupuesta contra el flow específico que quieres correr, no contra el ratio de portada.

Mejor para

Equipos no técnicos de RevOps, Legal Ops y Recruiting de entre 5 y 300 personas que necesitan pipelines de IA con muchos documentos, automatizaciones de enriquecimiento de prospectos o workflows multi-LLM que ninguna herramienta de punto único cubre. El ROI es más claro cuando se reemplaza ≥1 tarea manual de investigación o procesamiento que actualmente consume más de 3 horas por semana y cuyo costo de software por asiento supera los $37/mes.

Alternativas y cuándo elegirlas

• n8n — la plataforma líder de automatización de workflow open-source auto-hospedable. Elígela cuando tu equipo tiene soporte de ingeniería, necesita residencia de datos completa y quiere ser dueño de la infraestructura. El auto-hospedaje de n8n es gratuito; los planes cloud parten de $24/mes. La profundidad de conectores supera la de Gumloop, pero los nodos de inteligencia documental requieren código personalizado en lugar de bloques predefinidos.
• Lindy — elígela cuando la automatización necesita criterio persistente: vigilar un inbox, triar inbound o razonar sobre el estado del CRM a lo largo del tiempo. El modelo de agente de Lindy es siempre activo y dirigido por eventos; el lienzo de Gumloop corre flows hasta completarse ante un trigger. Para enrutamiento de leads o resúmenes de notas de reunión, el diseño primero-criterio de Lindy encaja mejor que un lienzo.
• Zapier — el líder por cuota de mercado en automatización de workflow, con el catálogo de integraciones más amplio. Elígelo cuando el trabajo es plomería determinista (mover datos de A a B cuando se dispara C) y no se necesita ningún paso de razonamiento con IA. El precio por tarea de Zapier escala mal para pipelines con mucha IA a volumen en comparación con la tarifa plana de $37/mes de Gumloop.
• Make — elígelo cuando la lógica de ramificación compleja, un amplio catálogo de conectores y un menor costo por operación a alto volumen son más prioritarios que la inteligencia documental nativa de IA. El nivel gratuito de Make es más generoso que el de Gumloop; es la alternativa de más rápido crecimiento en el segmento de automatización económica.

Puntos a vigilar

• El consumo de créditos se concentra al inicio en flows con mucha IA. Las llamadas a LLM, el análisis de documentos y los nodos de análisis de imágenes consumen créditos mucho más rápido que las operaciones simples de movimiento de datos. Un flow que procesa 200 PDFs con un nodo Claude Opus puede agotar los 20.000 créditos del plan Pro en una sola ejecución. Guardia: construye el flow, ejecútalo en un conjunto de prueba de 10 filas, revisa el dashboard de créditos y dimensiona tu plan desde el costo por fila observado — no desde el número de portada.
• El límite de 5 ejecuciones concurrentes en Pro crea un techo de rendimiento para jobs por lotes grandes. Una lista de 500 filas procesada en un lote tarda 100 veces la duración de un solo flow cuando la concurrencia está limitada a 5. Guardia: mide el tiempo de finalización del lote contra la ventana que tus sistemas de aguas abajo requieren; pasa a Enterprise (que añade colas de workflow y límites de concurrencia más altos) si la brecha no es viable.
• El hosting de servidor MCP está limitado a 1 instancia en Pro. Los equipos que necesitan exponer múltiples APIs internas vía MCP — para agentes de Claude Code, enrutamiento de datos entre flows o controles de gasto en IA — necesitan Enterprise. Guardia: si MCP es un driver de requisitos para tu arquitectura, obtén los precios de Enterprise antes de construir la integración.