Por Canuto  

Slack prepara una función que permitirá crear paneles, informes, encuestas y otras herramientas interactivas mediante instrucciones escritas a Slackbot, utilizando información autorizada de chats y aplicaciones conectadas.
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  • Slackforce Surfaces permitirá generar paneles, informes, encuestas, presentaciones y micrositios directamente dentro de las conversaciones.
  • Slackbot podrá consultar datos autorizados de conversaciones y servicios conectados como Google Drive o Salesforce para construir esas herramientas.
  • La función estará disponible para clientes gratuitos y de pago con Slackbot habilitado, aunque el uso de datos en vivo comenzará en octubre.

 

Slack prepara una función que permitirá a sus usuarios convertir instrucciones escritas en informes, paneles de control, encuestas, presentaciones, micrositios y otras herramientas interactivas sin abandonar una conversación. La propuesta, denominada Slackforce Surfaces, utilizará Slackbot para reunir información relevante de los chats y de aplicaciones conectadas, siempre que el espacio de trabajo haya autorizado previamente el acceso a esos datos.

La herramienta apunta a reducir el paso habitual entre conversar sobre un problema y trasladar la información a otro programa para analizarla. De acuerdo con la información publicada por The Verge, los usuarios podrán compartir cada Surface con sus colegas, fijarla en canales y permitir que otras personas la consulten, interactúen con ella y dejen comentarios dentro del mismo entorno de trabajo.

De los mensajes a los paneles interactivos

El funcionamiento parte de una instrucción en lenguaje natural. Un usuario puede describir qué necesita y Slackbot se encarga de interpretar la solicitud, revisar el material disponible y construir una herramienta que presente la información de forma visual e interactiva, en lugar de limitarse a entregar un resumen de texto o una lista de enlaces.

La compañía mostró un ejemplo centrado en el uso de tokens de inteligencia artificial, con una estética inspirada en los salones recreativos. En esa demostración, el asistente genera un panel que distribuye el consumo entre divisiones como ventas, diseño e ingeniería, de modo que el equipo puede examinar los datos y discutirlos en el mismo espacio donde surgió la solicitud.

Ryan Gavin, director de marketing de Slack, explicó en un correo electrónico a The Verge que los usuarios no tendrán que exportar sus datos a otra herramienta para encontrarles sentido. Según su descripción, podrán pedirle a Slackbot que construya el panel, la presentación o el informe directamente en el lugar donde ya ocurre la conversación, para que el equipo actúe de manera conjunta sobre ese resultado.

La posibilidad de comentar y compartir el resultado busca convertir el contenido generado en un objeto colaborativo, no en un archivo aislado que una sola persona descarga y distribuye. Al fijar una Surface en un canal, los trabajadores podrán mantenerla visible junto con los mensajes relacionados, aunque la utilidad final dependerá de la calidad de los datos disponibles y de los permisos configurados en cada espacio de trabajo.

Más capacidades para el asistente de Slack

Slackforce Surfaces se suma a la renovación reciente de Slackbot, que amplió su papel dentro de la plataforma. El asistente puede resumir información distribuida en varios canales, llamadas, canvas y herramientas conectadas, además de ayudar a encontrar información y preparar contenidos para el trabajo cotidiano.

En julio de 2026, Slack también presentó actualizaciones de Slackbot relacionadas con la creación de superficies interactivas, la ejecución de código, la generación de presentaciones y la creación de imágenes. La empresa, además, anunció canales de vibe-coding colaborativo, una modalidad en la que los usuarios describen lo que quieren construir y una herramienta de inteligencia artificial produce una primera versión funcional. Surfaces extiende esa lógica hacia informes y experiencias visuales, con la diferencia de que el resultado se mantiene ligado a las conversaciones y a las fuentes de información conectadas al espacio de trabajo.

Entre los usos posibles aparece un panel en vivo para una cola de soporte al cliente, visible para los trabajadores que necesitan seguir el estado de cada solicitud. También podría servir para elaborar un pronóstico financiero con una presentación temática, como una visualización inspirada en el clima, utilizando información que provenga de servicios vinculados a Slack.

Estos ejemplos muestran que la función no se limita a crear gráficos estáticos para una reunión. Una Surface puede actuar como una interfaz compartida para consultar información, señalar cambios, recibir comentarios y mantener una discusión alrededor de un conjunto de datos, aunque la noticia no especifica qué nivel de actualización automática tendrá cada tipo de herramienta.

Permisos, disponibilidad y datos en vivo

Slack señala que Slackbot solo extraerá la información a la que sus herramientas de inteligencia artificial tengan permiso para acceder. Esa condición es especialmente relevante cuando una solicitud combina mensajes internos con documentos o registros alojados en aplicaciones externas, porque el resultado dependerá tanto de la instrucción del usuario como de las políticas de acceso del espacio de trabajo.

La función estará disponible para todos los clientes que tengan Slackbot habilitado, incluidos aquellos que utilicen el servicio de forma gratuita. La disponibilidad general no significa, sin embargo, que todas las capacidades operen desde el primer día: Slack indicó que el uso de datos en vivo comenzará en octubre.

La diferencia entre generar una visualización a partir de información disponible y mantenerla conectada a datos que cambian puede modificar la forma en que los equipos utilizan la herramienta. Un panel de soporte, por ejemplo, requiere referencias actualizadas para conservar su valor operativo, mientras que una presentación o un informe puntual puede construirse con información recopilada en un momento específico.

La compañía no detalló en la información disponible los límites de uso, los formatos exactos de salida ni el tratamiento de cada conexión externa. Por ahora, el elemento central de la propuesta es la integración entre permisos, conversaciones y aplicaciones, con la promesa de que los usuarios podrán pasar de una petición escrita a un recurso compartido sin cambiar de plataforma.

El impacto en el trabajo con información

El atractivo de Surfaces está en acortar una cadena de tareas que normalmente incluye localizar mensajes, descargar archivos, ordenar datos, diseñar una presentación y distribuirla entre los participantes. Al reunir esos pasos dentro de Slack, la empresa busca que el contexto de la conversación permanezca unido al resultado visual que produce la inteligencia artificial.

Ese enfoque también puede cambiar quién crea herramientas internas dentro de una organización. Personas que no dominan programas de análisis o diseño podrían describir un panel con sus propias palabras, revisarlo con sus compañeros y solicitar ajustes sin depender necesariamente de un especialista para cada modificación.

La automatización no elimina la necesidad de revisar el resultado, especialmente cuando el panel mezcla información de varias fuentes o presenta métricas que pueden interpretarse de distintas maneras. Los permisos determinan qué datos puede consultar Slackbot, pero no garantizan por sí solos que la selección de información, las categorías o la presentación sean adecuadas para una decisión empresarial.

Con la llegada de datos en vivo prevista para octubre, la prueba más importante será comprobar si estas superficies mantienen precisión y utilidad cuando se incorporan cambios frecuentes. Slack apuesta por que el chat deje de ser únicamente un lugar para intercambiar mensajes y se convierta también en el punto donde los equipos construyen, revisan y utilizan sus propias herramientas de información.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.
Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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