Lorikeet

Qué es

Lorikeet es un concierge de clientes con IA construido para el trabajo de soporte que tiene consecuencias — presentar un reclamo de seguro, reemitir una tarjeta, surtir una receta, procesar un reembolso — en lugar de responder preguntas desde un artículo del centro de ayuda. El agente opera en chat, email, SMS, voz y WhatsApp, ejecuta workflows de varios pasos contra tus sistemas de registro, escala lo que no puede cerrar y registra cada paso que dio. Fundada en Sídney por Steve Hind (CEO) y Jamie Hall (CTO), lanzó públicamente en octubre de 2024 y levantó una Serie A de $35M en agosto de 2025 liderada por QED Investors, con participación de Blackbird, Square Peg, Skip Capital, Airtree y Operator Partners, llevando el financiamiento total por encima de $50M. La lista de clientes nombrados se inclina hacia fintech y healthtech: Airwallex, Flex, Step, Breeze, Eucalyptus, Magic Eden, Linktree.

Se despachan dos agentes. El agente Concierge maneja la conversación con el cliente con memoria que se traslada entre canales, así que quien empezó en chat no tiene que volver a explicar por teléfono. Coach, agregado en enero de 2026, califica la calidad y hace análisis de causa raíz en cada ticket en vez del 2-5% que regresa por encuestas de CSAT. Los workflows se redactan en lenguaje natural con barreras deterministas en los pasos que mueven dinero o escriben en registros.

Por qué aparece en stacks de CX y soporte

• Publica precios por resolución. Dos niveles con tarifas en la página, en un segmento donde Decagon, Sierra y Ada exigen una llamada de ventas para conocer el número. Puedes modelar la factura antes de tomar la reunión.
• Ejecutar acciones es el producto, no un módulo. El argumento contra los agentes centrados en deflección es que los tickets que más cuestan son los que un artículo no puede cerrar. Los workflows de Lorikeet llaman a Stripe, Shopify, Twilio y APIs internas con permisos de lectura o escritura acotados, y hay herramientas simuladas disponibles para probar un workflow antes de que pueda tocar algo real.
• El medidor excluye las escalaciones. El cobro se dispara con un ticket resuelto con éxito, así que una conversación que el agente entrega a un humano no se cobra. Es lo opuesto al modelo por conversación de Ada, que cobra los fracasos a la misma tarifa que los aciertos.
• Hay un servidor MCP oficial. Documentado en docs.lorikeetcx.ai/mcp/mcp-server, conecta Claude, Claude Code o ChatGPT a la cuenta — rastrear la ejecución del workflow de un ticket para encontrar la causa raíz, redactar workflows en lenguaje natural, validar configuraciones de herramientas y correr escenarios simulados de clientes. Un equipo de ops que ya trabaja en Claude Code puede hacer pruebas de regresión del comportamiento del agente ahí, en vez de hacer clics en una consola del proveedor.
• Se apoya en el help desk que ya operas. Zendesk (incluido Messaging), Intercom, Salesforce, Front, HubSpot y Help Scout del lado de ticketing; Confluence, Guru, Notion y Google Docs para conocimiento; Genesys Cloud para telefonía con desvío de llamadas para Amazon Connect, Dialpad, Five9, Vonage y AirCall. Lorikeet Chat y un SDK embebible cubren el despliegue sin ningún help desk.

La realidad del precio

Publicado, que es lo inusual en esta categoría.

• Start — $1,500/mes facturado anualmente ($18,000/año, 18,000 créditos). Las resoluciones de chat, email y SMS consumen 0.95 créditos; voz consume 1.50 para llamadas de hasta 3 minutos; enrutamiento y etiquetado analítico 0.30 por ticket; QA automatizado 0.30 por ticket.
• Scale — $4,000/mes facturado anualmente ($48,000/año, 48,000 créditos). Chat, email y SMS 0.80; voz 1.20; enrutamiento y etiquetado 0.25; QA automatizado 0.25.
• Enterprise — tarifas y asignación personalizadas.

Ninguno de los niveles publicados lleva cargo por puesto, cuota de implementación ni cuota de plataforma. La asignación de créditos está denominada uno a uno con dólares — 18,000 créditos por $18,000 — así que una resolución de chat en Start cuesta $0.95 y Scale la baja a $0.80. En términos de volumen, Start cubre unas 18,900 resoluciones de chat al año, cerca de 1,580 al mes, si no gastas nada en etiquetado ni QA; Scale cubre 60,000, cerca de 5,000 al mes.

Eso queda por debajo de los $0.99 por outcome de Fin de Intercom y bastante por debajo de los $1.50 por resolución automatizada de Zendesk con volumen comprometido. La contrapartida es el piso: Fin no cobra cuota de setup ni de plataforma y aplica en su lugar un mínimo mensual pequeño de outcomes, así que a bajo volumen Fin sale más barato sin importar lo que diga la tarifa unitaria. Contra el polo enterprise la brecha corre al revés — la cuota de plataforma anual reportada de Decagon, de alrededor de $50,000, aterriza antes de cualquier uso, y los contratos por outcome de Sierra van de $150K a $350K+ al año.

Ideal para

Líderes de soporte y CX ops en empresas de fintech, healthtech y seguros cuyo volumen de tier 1 es de varios pasos y con consecuencias — reclamos, verificación de identidad, acciones sobre tarjetas y cuentas, flujos de recetas — y que necesitan que el agente escriba en los sistemas de registro con permisos acotados en vez de derivar a un artículo. Es la elección correcta específicamente en la banda de 1,500-5,000 resoluciones mensuales, donde las tarifas publicadas le ganan a lo que cotizaría un contrato enterprise liderado por ventas y el piso de $18,000 sigue siendo pagable.

Descártalo si tu mezcla de tickets es preguntas y respuestas de centro de ayuda, donde una herramienta centrada en deflección cuesta menos por el mismo resultado; si el volumen mensual de resoluciones está en los cientos bajos, donde el cobro por outcome de Fin sin piso anual gana por aritmética; o si compras necesita una lista de referencias Fortune 500 y una plantilla de cuatro cifras detrás del contrato.

Frente a las alternativas

Los incumbentes son los help desks que ya pagas. Fin de Intercom y Zendesk AI tienen la base instalada y no agregan un proveedor nuevo que incorporar; elígelos cuando la mayoría de tus tickets sean respondibles y la IA adosada a tu desk actual cumpla tu estándar. El entrante de más rápido crecimiento es Sierra — $950M levantados en mayo de 2026 a una valuación de $15.8B, con más del 40% de la Fortune 50 declarada como clientes — y gana cuando compras quiere al proveedor más grande de la categoría y va a financiar un contrato por outcome de seis cifras para tenerlo. Decagon es lo más parecido en ejecución de acciones a volumen enterprise, con una Serie D de $250M en enero de 2026 a una valuación de $4.5B: elige Decagon por encima de unas 10,000 resoluciones mensuales, donde una tarifa enterprise negociada le gana a los niveles publicados, y Lorikeet por debajo, donde las tarifas publicadas y la ausencia de cuota de plataforma le ganan a una entrada de $50,000. Ada es la elección cuando quieres la factura desacoplada de qué tan bien se desempeña el agente.

Si ninguno encaja, la salida honesta es dejar humanos en las colas complejas y correr una capa de deflección barata solo en el tier de FAQ. Comprar un agente para workflows con consecuencias que aún no has mapeado produce un camino de escalación más corto, no un ticket resuelto.

Puntos a vigilar

• QA y etiquetado consumen del mismo pool de créditos que las resoluciones. A tarifas de Start, el QA automatizado cuesta 0.30 por ticket contra 0.95 por resolución, así que si el agente resuelve menos de un tercio de tus tickets, correr QA sobre todo el tráfico cuesta más que las resoluciones mismas. Guarda: modela los créditos como (tickets × tasa de resolución × 0.95) + (tickets × 0.30 etiquetado) + (tickets × 0.30 QA) contra el volumen real del trimestre pasado antes de elegir un nivel, y consigue por escrito la tarifa de excedente y el tratamiento de créditos no usados en la renovación — la página de precios no publica ninguna de las dos.
• “Resuelto con éxito” es una frase en una página web, no un SLA definido. La promesa de que no pagas por tickets con los que no estás conforme es el núcleo comercial del modelo, y tal como está publicada no tiene ventana de disputa, ni mecanismo de arbitraje, ni criterios declarados. Guarda: mete la definición, la ventana y el mecanismo de crédito en la orden de compra, e instrumenta tus propias tasas de resolución y reapertura desde la semana uno para que cualquier desacuerdo se resuelva con tus datos y no con el dashboard del proveedor.
• Ambos niveles publicados son solo anuales, sin condiciones de prueba o piloto listadas. Guarda: negocia un piloto pago acotado a un canal y a tus 3 intenciones de mayor volumen, con una salida por tasa de resolución que se active antes de que empiece el término anual, y usa la vía de simulación del servidor MCP para reproducir tickets reales del pasado por los workflows antes de otorgar cualquier acceso de escritura.
• Con base en Sídney y unos $50M levantados, en una categoría donde un rival levantó $950M este año. En un compromiso de varios años que cubre workflows regulados, la escala del proveedor es una pregunta de compras, no de esnobismo. Guarda: pide el reporte SOC 2 vigente y, cuando haya PHI en juego, un BAA firmado antes de contratar, en vez de aceptar una insignia de trust center; exige términos de residencia de datos y una vía de exportación para definiciones de workflows y transcripciones en el acuerdo mismo.