Dust vs Relevance AI

Dust y Relevance AI son dos plataformas no-code para construir agentes de IA sobre el SaaS que un equipo de ops ya usa, ambas admiten elección de modelo y llamadas a herramientas nativas por MCP, y ambas proponen una sola capa de agentes gobernada para RevOps, Legal y Recruiting. Se separan en para qué sirve un agente. El centro de gravedad de Dust es un asistente anclado al conocimiento — recuperación sobre tus sistemas conectados, que responde “¿cuál es nuestra posición sobre indemnización sin tope?” con la cláusula y su fuente. El de Relevance AI es un proceso autónomo multiagente — un agente de investigación, uno de scoring y uno de outreach trabajando como equipo para ejecutar un trabajo de principio a fin. La pregunta de enrutamiento: ¿tu cuello de botella es responder preguntas contra los datos de la empresa, o ejecutar un proceso que toma acciones?

Dónde gana Dust

Recuperación anclada sobre datos con permisos. La capa RAG de Dust más un modo Table Query que ejecuta SQL sobre datos estructurados está hecha para devolver la fuente, no una paráfrasis. Un modelo de permisos de doble capa hace que un agente responda a cada usuario solo desde lo que ese usuario tiene permitido ver. Para un equipo de legal-ops o RevOps cuyo primer trabajo es “encontrar y resumir la respuesta en nuestros propios sistemas”, esta es la herramienta más afilada — la fuerza de Relevance es actuar, no recuperar.

Precio fijo transparente que puedes modelar antes de una llamada. Dust Pro cuesta 29 €/usuario al mes (unos 31 $), autoservicio, sin mínimo de asientos. Sabes el número por persona antes de compras. Relevance publica un medidor de uso, no un precio por asiento, así que la cifra total depende de un volumen de Actions que no puedes estimar hasta que los agentes corran.

Prueba a escala empresarial y un núcleo abierto. Dust levantó una Serie B de 40 M$ en mayo de 2026 (Abstract y Sequoia, con Snowflake Ventures y Datadog), reporta más de 3.000 organizaciones y más de 300.000 agentes, y registró un 240 % de retención neta de ingresos con cero churn en 2025. El núcleo es open source con licencia MIT, así que un equipo que desconfía del lock-in puede leerlo y autoalojarlo. La Serie B de 24 M$ de Relevance (mayo de 2025, Bessemer; ~37 M$ en total) es real pero un nivel más pequeña, y su plataforma es cerrada.

Dónde gana Relevance AI

Automatización de procesos autónoma y multipaso. Los agentes de Relevance se llaman entre sí — un “BDR” es un agente de investigación, uno de scoring y uno de outreach bajo un solo playbook — y una escalera de autonomía de cuatro niveles (Assisted → Copilot → Autopilot → Self-Driving) deja que un proceso empiece con un humano aprobando cada paso y gradúe a correr solo. Cuando el trabajo es “investigar → puntuar → escribir → hacer seguimiento → actualizar el CRM” en lugar de “responde mi pregunta”, Relevance está hecho para ello; Dust se inclina hacia el asistente.

Agentes GTM preconstruidos, no solo un constructor. Bosh (un BDR/SDR de IA que enriquece, puntúa, escribe, agenda y actualiza el CRM) y Apla (briefs por cuenta para el AE antes de la llamada) llegan como agentes comercializados que tú activas, no lienzos en blanco que ensamblas. Para un equipo GTM que quiere un trabajador de outbound funcionando rápido, eso es un camino más corto que construir uno desde cero en Dust.

Precio por uso que no cobra por asiento. Cada plan de Relevance incluye agentes y constructores ilimitados; el medidor son Actions más Vendor Credits, no la plantilla. Un equipo de ops pequeño que corre automatización intensa paga por lo que hacen los agentes, no por cuánta gente mira. El nivel Enterprise de Dust lleva un mínimo de 100 miembros — un piso duro bajo el que un equipo de 10 personas no puede pasar.

Realidad de precios

Los modelos son estructuralmente distintos, así que compara por forma, no por etiqueta. Dust mide asientos más una cola de uso de modelo: 29 €/31 $ por usuario en Pro, con Enterprise a medida y bloqueado tras un mínimo de 100 asientos. Relevance mide trabajo: Free (~200 Actions/mes), Pro ~19 $/mes, Team ~234 $/mes, Enterprise a medida — asientos irrelevantes, Actions y Vendor Credits el número real.

El cruce es plantilla frente a intensidad. Despliega un asistente ligero a 150 trabajadores del conocimiento y la tarifa plana por asiento de Dust es la factura más barata y predecible; el medidor de Actions de Relevance estaría casi inactivo pero igual pagarías el nivel de plataforma. Corre un proceso autónomo intenso para un equipo de 10 personas y el modelo de uso sin asientos de Relevance gana de plano — solo el piso de 100 asientos del Enterprise de Dust deja a ese equipo fuera de precio antes del uso. En ambos, la cola de consumo de modelo (recuperación y llamadas a herramientas) es el ítem de presupuesto que los compradores subestiman; en Relevance, conecta tus propias claves de Anthropic u OpenAI para pagar tarifas del proveedor y saltarte el margen de créditos.

Esfuerzo de implementación

Ambas son no-code y ambas necesitan un dueño con nombre — la proliferación de agentes sin gobierno es el modo de fallo compartido. Las rampas difieren en tipo. La de Dust es higiene de permisos: audita los ACL de tus sistemas conectados principales antes del despliegue, porque una carpeta de Drive sobrecompartida aflora a cualquiera que pueda preguntarle al agente. La de Relevance es un sprint de construcción: Bosh y Apla tienen forma de GTM, así que un proceso de legal-ops o recruiting es algo que ensamblas en el constructor, y la escalera de autonomía implica mantener agentes con permiso de escritura en Assisted/Copilot tras aprobación hasta que la tasa de respuesta y la precisión aguanten. Ninguna reemplaza tu sistema de registro — conserva el CRM, el ATS o el CLM debajo.

Veredicto

Elige Dust cuando el cuello de botella es responder preguntas contra tus propios datos — encontrar, resumir, hacer briefs, “¿cuál es nuestra posición sobre X?” —, cuando quieres un precio por asiento transparente y residencia de datos en la UE/EE. UU., y cuando despliegas a muchos trabajadores del conocimiento en RevOps, Legal y Recruiting. Es la opción de asistente anclado, precio conocible y núcleo abierto.

Elige Relevance AI cuando el cuello de botella es ejecutar un proceso de principio a fin — investigar, puntuar, escribir, dar seguimiento, actualizar el CRM —, cuando quieres agentes GTM preconstruidos y una escalera de autonomía para graduar el trabajo de aprobado-por-humano a self-driving, y cuando el precio por uso sin asientos le sienta a un equipo ligero mejor que un piso de 100 asientos. Es la opción de proceso autónomo con forma de GTM.

No elijas ninguna cuando quieres poseer tú la orquestación (n8n y conectar modelos de forma artesanal), cuando tu equipo vive en Microsoft 365 (Copilot Studio dentro de ese entorno), o cuando el dolor es búsqueda empresarial pura en lugar de agentes (Glean lidera ahí).

Si eliges en el vacío, nombra tu cuello de botella en voz alta: una pregunta que responder, o un proceso que ejecutar. ¿Aún atascado? Elige Dust. Su prueba Pro de 14 días y su precio por asiento publicado te dejan demostrar valor antes de un ciclo de compras, y puedes añadir Relevance después como la capa de proceso autónomo cuando un flujo de principio a fin concreto se lo gane.