Con gran éxito, la startup china de IA Butterfly Effect ha lanzado al público su aclamado agente de IA Manus. Lo que antes estaba reservado para una pequeña y exclusiva comunidad beta, ahora está abierto a todos: Manus, considerado un "generalista autónomo" entre los agentes de IA, ya puede usarse sin invitación ni lista de espera, e incluye 1000 créditos gratuitos y una tarea diaria gratuita. Esta apertura no solo marca un cambio de paradigma en el acceso a agentes de IA altamente desarrollados, sino que también plantea interrogantes sobre las nuevas posibilidades, limitaciones y el uso de la inteligencia artificial en la vida cotidiana. Si bien las redes sociales están llenas de entusiasmo y los primeros informes, es inevitable que surjan análisis críticos: ¿Qué puede hacer realmente Manus? ¿Cuán justo es el modelo gratuito? ¿Qué significa esto para el mercado de cuentas beta, que recientemente ha creado un floreciente mercado gris? A continuación, profundizamos en el mundo de Manus, lo clasificamos, lo comparamos con la competencia y analizamos el futuro de los agentes de IA.
El Desencadenamiento: Manus se vuelve accesible para todos
De la élite beta a un fenómeno de masas
Hace apenas unas semanas, Manus era un mito, un bien codiciado en la comunidad de IA. El acceso solo se concedía a quienes conseguían una invitación, un sistema que evocaba recuerdos de los inicios de Clubhouse o Gmail. La demanda era enorme: el canal oficial de Discord contaba con más de 186.000 miembros, pero menos del uno por ciento de la lista de espera accedía. Las cuentas beta circulaban en foros y en X (antes Twitter), a veces con precios desorbitados. Con su lanzamiento el 13 de mayo de 2025, este capítulo es historia. Manus ahora está disponible gratuitamente para todos, con fácil acceso a través de la web, la app de iOS o Android.
La decisión de abrir Manus no fue casual. Tras una exitosa ronda de financiación de 75 millones de dólares liderada por Benchmark Capital y una valoración de 500 millones de dólares, la presión para escalar era tan intensa como la competencia de los gigantes tecnológicos globales. Por lo tanto, la apertura también es una señal para el mercado: Manus aspira a consolidarse como el estándar para agentes autónomos de IA antes de que otros cierren la brecha.
Social Buzz: entusiasmo y escepticismo
Las reacciones en redes sociales no se hicieron esperar. "¡Por fin, se acabó la espera! ¡Manus ya está disponible!", se regocijó un usuario en X, mientras que otro advirtió: "1000 créditos se pasan rápido, y luego se vuelve caro". Los testimonios iniciales son una mezcla de asombro y pragmatismo: "Manus da la sensación de ser un becario superinteligente que no duerme", escribió un usuario, "pero a veces malinterpreta las tareas o entrega resultados inservibles". La comunidad celebra principalmente la autonomía y versatilidad del sistema, pero se muestra crítica con respecto a su idoneidad para el uso diario y el modelo de precios.
Lo que hace especial a Manus: tecnología, arquitectura y espectro de aplicaciones
La autonomía como principio rector
En el corazón de Manus hay una promesa: el agente de IA no solo debe responder a las indicaciones, sino también ser capaz de pensar, planificar y actuar de forma independiente. Mientras que los chatbots tradicionales como ChatGPT o Gemini se basan en la interacción, Manus funciona de forma asíncrona y autónoma en segundo plano. Los usuarios formulan un objetivo, como analizar los mercados bursátiles o planificar un viaje, y Manus se encarga de toda la investigación, la planificación y la ejecución. Los resultados se proporcionan en varios formatos (p. ej., CSV, Excel, páginas web).
La autonomía de Manus se basa en una arquitectura multiagente. Diversos subagentes especializados realizan tareas como investigación, planificación, generación de código o análisis de datos, y orquestan flujos de trabajo complejos en paralelo. Esto permite a Manus gestionar tareas con una profundidad y amplitud que superan a los asistentes de IA tradicionales.
Fundamento tecnológico: modelos y referentes
Una diferencia clave con respecto a muchos agentes de IA occidentales es la diversidad de modelos. Manus combina varios modelos de IA, incluyendo Claude 3.5 Sonnet de Anthropic, versiones optimizadas de Qwen de código abierto de Alibaba y otros agentes propietarios. Esta fusión de modelos permite una mayor flexibilidad y adaptabilidad a diferentes tareas.
En pruebas de referencia independientes como la prueba GAIA (una colaboración entre Meta AI, Hugging Face y AutoGPT), Manus tuvo un mejor desempeño que Deep Research de OpenAI en varias disciplinas, particularmente en la profundidad de la investigación y la capacidad de estructurar y procesar tareas complejas.
Espectro de aplicación: del análisis a la automatización
Las aplicaciones de Manus son diversas y abarcan desde el análisis de datos y la automatización de tareas repetitivas hasta la planificación de flujos de trabajo complejos. Por ejemplo, al analizar los documentos de solicitud, Manus no solo puede evaluar currículums, sino también considerar criterios individuales que pueden ajustarse durante todo el proceso. En el ámbito financiero, Manus puede analizar datos de mercado, identificar tendencias y crear paneles interactivos. El agente también destaca en programación: Manus no solo escribe fragmentos de código, sino que también desarrolla programas completos, integra API y realiza pruebas independientes.
La capacidad de realizar tareas en segundo plano mientras el usuario está ocupado con otras cosas distingue a Manus de los chatbots de IA tradicionales. El sistema proporciona actualizaciones sobre el progreso y los resultados sin necesidad de seguimiento ni corrección constantes.
Límites y desafíos
A pesar de todo el entusiasmo, también existen claras limitaciones. Manus no es infalible: en las pruebas, el agente a veces malinterpretó las tareas o entregó resultados que no cumplieron con las expectativas. La longitud del contexto (la cantidad de información que Manus puede procesar en una sola pasada) también es limitada y puede agotarse rápidamente en tareas muy complejas. Además, la calidad de los resultados depende en gran medida de la formulación de la tarea. Quienes formulan preguntas imprecisas pueden recibir respuestas imprecisas o irrelevantes.
Otro problema es la transparencia: si bien Manus proporciona informes detallados, a menudo no queda claro en qué fuentes y métodos se basan los resultados. Este es un riesgo que no debe subestimarse, especialmente en tareas sensibles o relevantes para la seguridad.
El fin del mercado gris beta: del acceso exclusivo al producto masivo
El mercado gris de las cuentas beta
La exclusividad de la beta de Manus había generado un floreciente mercado negro. Las cuentas beta se intercambiaban en foros relevantes y en Discord, a veces por sumas millonarias. La demanda era enorme, pero los códigos de acceso escaseaban. Para muchos, tener una cuenta de Manus era un símbolo de estatus, un pase al futuro de la IA.
Con la apertura, este mercado colapsó prácticamente de la noche a la mañana. Los códigos de acceso perdieron su valor y las cuentas beta de trading quedaron obsoletas. Si bien esto puede resultar molesto para algunos pioneros, es una situación beneficiosa para la comunidad en general: el acceso a una IA sofisticada se ha democratizado y las barreras de entrada han disminuido.
Equidad y créditos gratuitos: el nuevo modelo de precios
Con este lanzamiento, Manus adopta un modelo freemium que lo distingue de muchos competidores. Cada nuevo usuario recibe 1000 créditos gratuitos como regalo de bienvenida, además de 300 créditos diarios que pueden utilizarse para una tarea gratuita al día. Esto permite probar proyectos aún más complejos sin obstáculos financieros. Solo quienes deseen más, como múltiples tareas paralelas o proyectos especialmente largos o con un alto consumo computacional, tendrán que actualizar a una suscripción de pago.
La suscripción "Starter" cuesta unos 43 € al mes (o 39 $) e incluye 3900 créditos acumulables al mes siguiente. Los usuarios avanzados pueden acceder a actualizaciones adicionales y adquirir créditos adicionales. El modelo es transparente y justo, al menos en comparación con muchas otras ofertas de IA, cuyas versiones gratuitas presentan importantes limitaciones.
Críticas al sistema de crédito
Sin embargo, también hay críticas: los créditos se agotan rápidamente, especialmente en tareas complejas. Una sola tarea de investigación exhaustiva puede consumir varios cientos de créditos. Cualquiera que desee usar Manus intensivamente difícilmente podrá evitar una suscripción. Además, aún no está claro cómo evolucionará el sistema de precios y créditos a largo plazo; persiste la preocupación de que la barrera de entrada pueda aumentar a medida que crece el número de usuarios.
Competencia y alternativas: La carrera por el mejor agente de IA
OpenAI Operator: El gigante estadounidense como rival
OpenAI cuenta con su propio agente de IA, "Operator", que, al igual que Manus, puede realizar tareas de forma autónoma en la web, desde formularios hasta pedidos en línea y programación de citas. Sin embargo, Operator actualmente solo está disponible para suscriptores Pro en EE. UU. y aún no alcanza la precisión humana en pruebas de referencia como OSWorld y WebArena. Su disponibilidad también es muy limitada y su lanzamiento global aún está pendiente.
Qwen Deep Research: código abierto de China
Con Qwen, Alibaba ha establecido un modelo de código abierto que también gestiona tareas de investigación complejas gracias a su nueva función "Investigación Profunda". Qwen es completamente gratuito, ofrece una profundidad de investigación comparable y está dirigido principalmente a usuarios que valoran la transparencia y la personalización. La integración de la planificación multipaso, la búsqueda web y la generación de informes convierte a Qwen en una alternativa viable, especialmente para usuarios con conocimientos tecnológicos.
Deepseek: El pionero del Lejano Oriente
Deepseek, también de origen chino, causó revuelo a principios de este año porque su sistema estableció nuevos estándares en términos de autonomía y versatilidad. Sin embargo, Deepseek presenta serias limitaciones cuando se trata de temas política o socialmente sensibles, un problema que también se está discutiendo con Manus, aunque las pruebas iniciales muestran que Manus proporciona respuestas más detalladas que Deepseek en temas críticos como las protestas de Tiananmén.
Tabla comparativa: Los agentes de IA más importantes de un vistazo
| sistema | Acceso | Costo | autonomía | Características especiales | restricciones |
|---|---|---|---|---|---|
| Manus | Abierto | 1.000 créditos + 300/día gratis | Alto | Multiagente, múltiples modelos | Los créditos se agotaron rápidamente |
| Operador de OpenAI | Solo para profesionales de EE. UU. | Suscripción Pro | Medio | Interacción web, modelos OpenAI | Solo EE. UU., limitado |
| Qwen | Abierto | Gratis | Alto | Código abierto, investigación profunda | Técnicamente exigente |
| Búsqueda profunda | Abierto | Gratis | Medio | Alta velocidad | Filtros políticos |
Esta descripción general muestra que Manus actualmente lidera el camino con su acceso abierto, arquitectura de múltiples agentes y diversidad de modelos, pero también enfrenta desafíos como el sistema de crédito y la calidad de los resultados.
Posibilidades y limitaciones: Lo que Manus no puede (todavía) hacer hoy
Fortalezas: Autonomía, versatilidad, productividad.
Las mayores fortalezas de Manus residen en su autonomía y su capacidad para realizar tareas complejas sin la interacción constante del usuario. Su arquitectura multiagente garantiza una compartición eficiente de tareas, y su diversidad de modelos garantiza flexibilidad y adaptabilidad.
Manus puede analizar datos, crear informes, escribir código, automatizar flujos de trabajo e incluso generar sitios web personalizados. El sistema abre nuevas dimensiones de productividad, especialmente para desarrolladores, analistas y profesionales del conocimiento.
Debilidades: Contexto, transparencia, susceptibilidad a errores.
Pero Manus no es un todoterreno. La extensión del contexto es limitada y el sistema alcanza sus límites con tareas muy complejas. Los resultados no siempre son comprensibles ni transparentes, lo que puede ser problemático, especialmente con temas delicados. Además, no debe subestimarse la susceptibilidad a errores, por ejemplo, con definiciones de tareas poco claras o indicaciones ambiguas. Manus puede malinterpretar las tareas o generar resultados irrelevantes.
Otro problema es la dependencia de fuentes externas y API. Si estas no están disponibles o cambian, Manus no puede realizar las tareas correctamente. La protección y seguridad de los datos también son cuestiones sin resolver: ¿Cómo se procesan, almacenan y protegen los datos? Hasta el momento, el proveedor dispone de poca información fiable al respecto.
Actualizaciones y monetización: entre el modelo gratuito y los planes para usuarios avanzados
El sistema de crédito en detalle
El núcleo del modelo de monetización es el sistema de créditos. Cada usuario recibe 1000 créditos al inicio, más 300 créditos diarios, que pueden usarse para una tarea al día. Las tareas complejas, como investigaciones exhaustivas o proyectos de programación, consumen varios cientos de créditos por ejecución. Quienes deseen más créditos deben suscribirse a una suscripción de pago.
La suscripción "Starter" cuesta unos 43 € al mes e incluye 3900 créditos acumulables al mes siguiente. Los usuarios frecuentes pueden optar por actualizaciones y adquirir créditos adicionales. Los precios de los paquetes adicionales aún no se han anunciado públicamente.
Justicia y crítica
El modelo es más justo que el de muchos competidores, ya que la entrada es gratuita y las opciones de uso en el modelo gratuito son comparativamente amplias. Sin embargo, persiste la preocupación de que la barrera de entrada pueda aumentar con el aumento del número de usuarios, lo que se traduciría en precios más altos a largo plazo. La cuestión de cómo se calculan los créditos para tareas con un uso computacional especialmente intensivo aún no se ha resuelto de forma concluyente.
Actualizaciones y funciones adicionales
Las actualizaciones de pago no solo otorgan a los usuarios más créditos, sino también acceso a funciones avanzadas como el modo de alto rendimiento, la priorización de la edición y una mayor estabilidad. Para empresas y desarrolladores, existen opciones especiales de acceso a la API e integración que permiten una mayor integración con los flujos de trabajo existentes.
Perspectivas: El futuro de los agentes de IA y el papel de Manus
La carrera por la autonomía
El lanzamiento de Manus marca un punto de inflexión en la búsqueda de los mejores agentes de IA. Mientras que los chatbots tradicionales como ChatGPT o Gemini siguen centrándose en la interacción, sistemas como Manus, Qwen y Operator impulsan el desarrollo de agentes autónomos. La tendencia apunta claramente hacia una mayor productividad, automatización e integración en la vida cotidiana.
La competencia no descansa: OpenAI trabaja en la expansión global de Operator, Alibaba invierte fuertemente en Qwen y Deep Research, y numerosas startups de todo el mundo desarrollan sus propias arquitecturas de agentes. El mercado seguirá fragmentándose, pero también especializándose, en los próximos meses.
Desafíos: Regulación, transparencia, ética
A medida que los agentes autónomos de IA se generalizan, también aumentan los desafíos. La regulación, la protección de datos y la transparencia se están convirtiendo en cuestiones clave. La cuestión de cómo toman decisiones los agentes de IA, qué datos utilizan y cómo gestionan la información sensible marcará el debate en los próximos años.
El impacto social tampoco debe subestimarse: los agentes autónomos de IA podrían transformar radicalmente los procesos de trabajo, pero también crear nuevas formas de dependencia y control. Democratizar el acceso —como lo ha logrado Manus— es un paso importante, pero también conlleva riesgos, como el uso o la aplicación indebidos.
Manus en 2025: Entre la publicidad y la realidad
Manus ejemplifica la ambivalencia del desarrollo actual de la IA: por un lado, un salto cualitativo en términos de autonomía, productividad y accesibilidad; por otro, problemas sin resolver con la transparencia, la susceptibilidad a errores y la monetización. Abrirlo a todos es un hito, pero no un punto final. Manus ahora debe demostrar su valía en el día a día, conquistar a la comunidad y superar los desafíos de la escalabilidad.
Los próximos meses demostrarán si Manus logra convertir la expectación en un éxito sostenido o si la competencia se volverá más rápida, más económica y mejor. Una cosa es segura: la carrera por el mejor agente de IA apenas comienza.
Conclusión
Con la apertura de Manus a todos los usuarios, comienza un nuevo capítulo en la historia de los agentes de IA. El sistema impresiona por su autonomía, versatilidad y un modelo freemium justo, pero también presenta limitaciones en términos de contexto, transparencia y precio. El mercado gris de cuentas beta es cosa del pasado, y el acceso a la IA sofisticada se ha democratizado.
La competencia no descansa: Qwen, Operator y Deepseek ofrecen alternativas sólidas. El futuro de los agentes de IA sigue siendo emocionante: Manus ha puesto el listón muy alto, pero debe consolidarse en un entorno dinámico. Cualquiera que desee experimentar con la IA hoy en día no puede ignorar a Manus, ya sea un principiante curioso, un desarrollador ambicioso o un observador crítico.
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