¿Quién aprueba el trabajo de un agente de IA? 22 apps

Casi ningún gestor de tareas hace que una persona apruebe por defecto el trabajo terminado de un agente de IA. Revisamos los datos comparativos que mantenemos sobre 22 apps de tareas y proyectos, cada una contrastada con las páginas de precios y ayuda del propio fabricante entre el 23 y el 28 de octubre de 2026. 17 de las 22 tienen un servidor MCP oficial, así que un agente externo como Claude o ChatGPT ya puede crear, editar y completar tareas en ellas. 13 no tienen ningún paso de aprobación para el trabajo de agentes. Las otras 9 tienen uno parcial, como un punto de revisión, un aprobador en un paso del flujo o una vista previa de los cambios de calendario. Ninguna pasó de 3 sobre 5 en si el trabajo que termina un agente espera a una persona antes de contar como hecho.

¿Qué medimos?

Cada app de nuestras páginas comparativas tiene una puntuación de 0 a 5 en ocho criterios. Esta auditoría usa cuatro, junto con los datos que hay detrás: si puedes pasar una tarea a un agente de IA, si el trabajo de ese agente espera una aprobación humana antes de contar como hecho, si un agente puede detenerse y hacerte una pregunta, y si la app tiene un servidor MCP que puedan usar agentes externos. Un 0 en aprobación significa que el fabricante no documenta ningún paso de aprobación para el trabajo de agentes. Un 2 o un 3 significa que hay un mecanismo real, pero solo cubre algunos pasos, algunos planes o algunos tipos de cambio. Un 5 significaría que todo el trabajo de un agente espera a una persona por defecto.

¿Qué apps tienen agentes propios y cuáles dejan entrar al tuyo?

Las 22 apps se reparten en cinco grupos según cómo recibe trabajo un agente. Nueve tienen agentes a los que asignas tareas dentro de la app: los AI Teammates de Asana, los Super Agents de ClickUp, los agentes de Rovo y de socios en Jira, los agentes de código de Linear, los agentes de monday.com, los Custom Agents de Notion, los agentes de Plane, los de Taskade y los compañeros de IA de TryGoals. Cuatro tienen un asistente de IA que planifica o ayuda en lugar de recibir asignaciones: Motion, Sunsama, Reclaim y Akiflow. Cinco no tienen agente propio, pero dejan entrar agentes externos por un servidor MCP oficial: Todoist, TickTick, Trello, Basecamp y Any.do. Una, Weft, está pensada para los agentes que traes tú. Tres no tienen ninguna vía oficial para agentes: Things 3, Microsoft To Do y Google Tasks, donde solo servidores de la comunidad o un asistente aparte llegan a tu lista.

¿Cómo es la aprobación donde existe?

Cada una de las nueve apps con un paso de aprobación parcial resuelve un problema más acotado que aprobar el trabajo de agentes en general. La tabla recoge lo que documenta cada una, en los términos del propio fabricante.

Destacan dos patrones. Primero, la aprobación suele vivir en la superficie del propio agente, no en la tarea: un pull request, un borrador privado, una vista previa. Eso funciona cuando el agente es del fabricante, y no dice nada de un agente externo conectado por MCP. Segundo, donde sí hay un paso en la tarea, suele ser opcional por paso o por plan, así que lo normal sigue siendo que el cambio de un agente cuente en cuanto lo hace.

¿Puede un agente detenerse y hacerte una pregunta?

Solo 2 de las 22 lo documentan. Linear deja que un agente pida aclaraciones dentro de un issue, y Weft deja que un agente pida información y registra la decisión. En las otras 20, la documentación no describe una forma de que un agente deje una pregunta a una persona y espere, así que un agente que se topa con una ambigüedad o adivina o se detiene sin decir por qué.

¿Por qué importa el valor por defecto cuando los agentes se conectan por MCP?

Porque MCP convirtió al agente externo en el caso habitual. 17 de las 22 apps tienen un servidor MCP oficial, y Claude, ChatGPT, Codex y Cursor pueden conectarse a todos. En la mayoría de esos servidores, un agente que llama a una herramienta de completar o actualizar ya ha completado o actualizado la tarea, con la misma autoridad que la persona que inició sesión. Un punto de revisión por paso dentro del agente del fabricante no cubre eso. El único lugar donde puede estar el valor por defecto para cualquier agente es la tarea misma: el agente propone y una persona aprueba.

¿Cómo lo resuelve Done?

Done hace de la aprobación el valor por defecto, no una opción. Un agente que trabaja una tarea llama a propose_completion, que publica su resumen y deja la tarea en aprobación pendiente; solo llega a hecha cuando la apruebas, salvo que antes hayas marcado esa tarea como agent-ok. Un agente no puede concederse agent-ok a sí mismo. Cuando llega a una decisión que solo tú puedes tomar, llama a ask_decision, que deja la pregunta con su recomendación y le permite seguir con otro trabajo. Done es nuestro producto, así que no entra en los recuentos de arriba.

Cómo construimos estos datos

• Fuente: las 22 fichas de competidores detrás de trydone.app/compare, cada una con sus fuentes del fabricante al lado y una fecha de verificación entre el 23 y el 28 de octubre de 2026.
• Cada celda es una capacidad que documenta el fabricante o una matización breve. Donde la documentación no dice nada, la celda dice No documentado y cuenta como no.
• Las puntuaciones de aprobación siguen la rúbrica de las páginas comparativas: 0 sin paso documentado, 2 o 3 para un mecanismo real pero parcial, 5 solo para la aprobación por defecto de todo el trabajo de agentes.
• Los grupos se contaron a mano a partir de las celdas de agente y MCP, y se comprobaron contra los totales: cada app está en un solo grupo.
• Límites: los fabricantes cambian rápido. ClickUp cambió sus planes entre dos revisiones separadas por cuatro días, así que toma cada celda como vigente solo a su fecha.