Lindy vs Relevance AI: ¿qué plataforma de agentes de IA encaja mejor con tu equipo en 2026?

Lindy vs Relevance AI: la comparación rápida

Aquí está todo en una sola pantalla antes de entrar en el detalle. Si primero quieres ver el panorama más amplio, mi guía de los mejores agentes de IA mapea la categoría.

Me dedico a construir integraciones, así que leo cualquier promesa de "se conecta con todas tus herramientas, sin código" con bastante desconfianza. Ambas herramientas se lo ganan en su mayor parte, pero cada una a su manera. Déjame mostrarte a qué me refiero.

Qué es Lindy en realidad

Lindy se autodenomina "el compañero de IA que triplicará tu producción". El modelo mental es un asistente único que se conecta con tus herramientas, mantiene contexto sobre tu empresa y hace trabajo de varios pasos. Le hablas donde ya trabajas: menciónalo con @ en un hilo de Slack, escríbele por iMessage, o abre la app directamente.

Construyes una "Lindy" eligiendo un disparador ("un correo nuevo en Gmail") y describiendo el trabajo en lenguaje natural. No hay que trazar un diagrama de flujo, ni escribir código. El lienzo del constructor es deliberadamente simple: eliges un disparador y luego encadenas acciones como realizar una tarea, buscar en una base de conocimiento o traspasar el trabajo a otro agente de IA.

De serie viene con más de 40 habilidades integradas y cientos de plantillas para clonar, además de miles de integraciones y soporte MCP, así que puede llegar a casi cualquier sitio. Es independiente del modelo, es decir, tú eliges qué modelo ejecuta cada tarea, y todo lo que tiene impacto hacia fuera (enviar un correo, actualizar un ticket, publicar en un canal) espera antes tu aprobación. Las consultas de solo lectura no.

Donde Lindy realmente brilla es en que funciona donde ya está el equipo. Los casos de uso de triaje de correo, notas de reuniones y programación de citas se construyen todos sobre el mismo motor de agentes, y el propio resumen de etiquetas de G2 sitúa la facilidad de uso como el punto positivo más mencionado, con diferencia. Si quieres un generalista ingenioso que empiece a ayudar desde el primer día, esta es la opción más accesible de las dos, más cerca de un agente de IA que de un bot basado en reglas. Mi reseña completa de Lindy AI profundiza en cómo se siente en el día a día.

Qué es Relevance AI en realidad

Relevance AI es un animal distinto. En lugar de un solo compañero, construyes lo que la marca llama una "AI Workforce": equipos de agentes especializados y acotados que cada uno posee un trabajo y se lo traspasan entre sí. El mensaje de la portada es "Specialist agents for every task", y la plantilla de agentes que muestran es casi toda de sales-ops: un Lead Researcher, un Outbound Prospector, un Deal Reviewer y demás. Es lo más parecido aquí a una fuerza de trabajo de IA personal.

Las piezas básicas son Agents (los trabajadores), Tools/Actions (los pasos concretos) y Workforces (los equipos multiagente). Hay tres formas de construir: un modo "Invent" en lenguaje llano que sugiere las herramientas a conectar, un lienzo de arrastrar y soltar, y una vía programática mediante un servidor MCP para desarrolladores que lo manejan desde Claude Code o Codex. Se conecta con más de 2.000 apps, con integraciones nativas de ventas como Gong, Apollo, Salesforce y HubSpot en primer plano.

Lo que más me gusta como builder es el enrutado de modelos basado en evals. Relevance ejecuta evaluaciones para elegir automáticamente "el modelo más barato que supera tu umbral", muestrea cerca del 2 % de las ejecuciones en vivo para graficar tasas de acierto, y señala desviaciones. Es una respuesta bien pensada a un problema real, y va más allá del simple selector de modelo de Lindy. También es independiente del modelo, con la opción de traer tu propia clave desde el plan Pro en adelante, así que no quedas atado a un solo proveedor.

La contrapartida es que Relevance AI es una herramienta de "construye tú mismo". Hay potencia real aquí si quieres diseñar una cadena de agentes, pero eres tú quien la diseña. Los equipos que esperan agentes listos y ya configurados por rol se encuentran con una curva de aprendizaje más pronunciada que con un producto de "contrata un agente ya listo". Mi reseña de Relevance AI cubre esa curva de aprendizaje con más detalle.

La diferencia real: un compañero frente a una fuerza de trabajo

Si quitas las listas de funciones, la división es simple. Lindy es un solo actor que hace un trabajo completo. Relevance AI es un relevo de actores, un agente gestor que delega en especialistas que van pasando el trabajo por la cadena.

Esa diferencia explica tanto el atractivo como los dolores de cabeza. El modelo de un solo compañero de Lindy es fácil de razonar: tú pides, él hace la tarea, consulta contigo antes de hacer algo arriesgado. El modelo de fuerza de trabajo de Relevance AI puede abordar trabajos más grandes y ramificados, pero cada traspaso es otra pieza móvil que hay que diseñar, depurar y pagar. Una queja recurrente de la comunidad es que los agentes "se ejecutan correctamente pero no envían correos" y contratiempos de integración similares que hay que depurar, justo el tipo de caso límite que una cadena multiagente saca más a la luz.

Si los sitúas según cuánto construyes tú frente a lo listo que viene el agente, y si obtienes un solo generalista o un equipo de especialistas, caen en esquinas opuestas.

Tanto Lindy como Relevance AI se sitúan en el lado de "construye tú mismo". Esa es la suposición compartida que vale la pena cuestionar: tú sigues diseñando el agente, tú sigues siendo responsable del resultado cuando algo sale mal. Si el trabajo está lo bastante bien definido (los tickets de soporte, por ejemplo), contratar a un compañero que ya conoce el oficio puede superar a construir uno a partir de piezas.

Precios: donde se toma realmente la decisión

Esta es la sección que la mayoría de los artículos comparativos despachan a la ligera, y es la que decide la compra. Las dos herramientas fijan precios en unidades completamente distintas, así que una cifra titular no dice casi nada.

Precios de Lindy

Lindy es una única suscripción de workspace, con precio por usuario, donde cada puesto añade una asignación mensual de créditos a un pool compartido. Hay una prueba gratuita de 7 días.

La unidad es un crédito, que Lindy clasifica en Everyday Asks (2 a 250 créditos), Deep work (250 a 1.000) y Big Builds (1.000 a 2.500). El problema es que no queda claro qué compra "un crédito", y un solo Big Build puede agotar el cupo mensual de 3.000 créditos de un puesto Plus en uno o dos trabajos. Los créditos tampoco se acumulan de un mes a otro, y no hay pago por exceso: si vacías el pool, Lindy se pausa hasta el siguiente ciclo o hasta que un administrador mejore el plan. Y cada usuario activo necesita un puesto pagado, incluido quien solo menciona a Lindy con @ en un hilo de Slack.

Precios de Relevance AI

Relevance AI divide el uso en dos medidores: Actions (lo que hacen tus agentes) y Vendor Credits (el coste subyacente del modelo). El plan gratuito ahora está retirado para nuevos registros, así que Pro es el punto de entrada.

Una Action es una sola ejecución de una herramienta, y aquí está el detalle que muerde: si la herramienta falla, sigue contando como una Action. Los excesos son la verdadera historia. Los 29 $ de Pro compran 2.500 Actions (unos 0,0116 $ cada una), pero una Action de recarga cuesta 80 $ por cada 1.000, unos 0,08 $ cada una, alrededor de 7 veces la tarifa dentro del plan, y la recarga mínima que se puede comprar es de 80 $. Los Vendor Credits son un simple envoltorio en dólares a 0,002 $ cada uno sin margen, y se acumulan indefinidamente mientras sigas suscrito; las Actions del plan se reinician en cada renovación.

Un ejemplo práctico rápido

Digamos que un equipo de 5 personas quiere tener agentes funcionando.

• Lindy: cinco puestos Plus salen por 149,95 $/mes para un pool compartido de 15.000 créditos. Bien para peticiones del día a día, pero con un par de Big Builds a la semana ya estás mirando puestos Pro a 99,99 $ cada uno.
• Relevance AI: Pro a 29 $/mes cubre a dos builders y 2.500 Actions. Un flujo de trabajo de GTM intenso, con muchas llamadas a herramientas, puede superar eso fácilmente, y las siguientes 1.000 Actions cuestan 80 $. Team es la capa realista a 349 $/mes.
• eesel: si este fuera un equipo de soporte que enruta 500 tickets al mes a IA, serían 200 $/mes fijos a 0,40 $ por ticket, sin cuota por puesto y sin coste por los tickets que gestionan tus humanos.

El patrón: el coste de Lindy escala con la plantilla, el de Relevance AI escala con cuánto se ejecutan tus agentes (y con qué frecuencia fallan), y un modelo por resolución escala con el trabajo real realizado. Cuál sale más barato depende por completo de tu patrón de uso.

Lo que dicen realmente los usuarios

Las reseñas coinciden con la división anterior. Lindy recibe elogios por ser accesible y críticas por el coste; las etiquetas negativas de G2 están lideradas por Expensive (42 menciones) y High Subscription Cost (35), por un margen amplio sobre todo lo demás.

"For many Lindy AI will give them the ability to automate typical office tasks in a way which is at once not too complicated, but also practical."

My Lindy AI Review, Reddit

Relevance AI recibe el tipo de feedback contrario: a los reseñadores les encanta la ambición y la construcción sin código, pero señalan que el conjunto de herramientas integradas puede ser más limitado que en plataformas de automatización dedicadas.

"Pro : cool ambition and intuitive. Did manage to do nice things. Cons : limited tools already embedded. Sometimes Zappier or Make are more efficient :("

u/No_Marionberry_5366, Reddit

Ninguna de las dos cosas es, en realidad, un reproche. Son los bordes honestos de dos herramientas que intentan ser flexibles. Un compañero generalista que lo hace todo es fácil de sobreutilizar; una fuerza de trabajo de construcción propia solo es tan buena como las herramientas que puedas conectarle.

¿Entonces cuál deberías elegir?

Así es como yo elegiría realmente entre ambos.

• Elige Lindy si quieres un compañero de IA para trabajo de oficina general, tu equipo vive en Slack y el correo, y valoras un inicio rápido y sin código por encima de una personalización profunda. Solo vigila el medidor de créditos y las cuentas por puesto Pro a medida que añades gente. Mi resumen de alternativas a Lindy merece un vistazo si el coste es tu principal preocupación.
• Elige Relevance AI si eres un equipo de ventas o GTM que quiere diseñar una cadena de agentes especialistas, tienes a alguien cómodo construyéndolos y depurándolos, y puedes prever una factura de dos medidores. El enrutado de modelos basado en evals es una ventaja real para builders atentos al coste.
• No elijas ninguno si el trabajo es soporte al cliente. Ambos son constructores horizontales, así que estarías ensamblando un agente de soporte a partir de piezas, sin precio por resolución y sin forma de probarlo contra tus tickets reales antes de que responda a un cliente.

Ese último caso es más común de lo que suena, y es donde gana una herramienta creada para ese propósito.

Prueba eesel para soporte al cliente

Si llegaste aquí porque quieres un agente de IA que gestione tickets de soporte, la respuesta honesta es que un constructor de agentes genérico es la forma equivocada para ese trabajo. eesel es una plataforma de compañeros de IA, y en lugar de darte un lienzo en blanco, contratas a un compañero que ya conoce el puesto. La plantilla actual es un compañero de IA para el helpdesk y un redactor de blog con IA, cada uno llega con las habilidades, integraciones y el contexto de empresa para su trabajo.

La diferencia frente a Lindy y a Relevance AI se resume en tres cosas que aprendimos ejecutando IA en colas de soporte en vivo durante años. Primero, el compañero de helpdesk se conecta al helpdesk que ya usas (Zendesk, Freshdesk, Gorgias, Help Scout) y se entrena con tus tickets y documentos pasados, sin reconstruir nada. Segundo, puedes simularlo contra tus tickets históricos antes de que responda nunca a un cliente real, así ves cómo va a rendir en lugar de encender un interruptor y esperar. Tercero, el precio es una tarifa plana de 0,40 $ por ticket sin cuotas por puesto y sin mínimo, y solo pagas por los tickets que realmente enrutas a la IA.

Y si eres del tipo de builder al que le gustó el camino MCP de Relevance AI, eesel también te tiene cubierto ahí. Todo el producto se ejecuta desde una CLI real (@eesel/cli), cada workspace es un servidor MCP, y admite webhooks y acceso de red, así que una persona puede manejarlo desde una terminal, los scripts pueden automatizarlo, y agentes de código como Claude Code pueden operar el mismo compañero. Puedes empezar gratis hasta que hayas usado 50 $, sin tarjeta de crédito.