Calculadora de ahorro por automatización con IA

Las estimaciones son tan precisas como los datos que introduzcas. La calculadora usa un modelo financiero directo: el ahorro de mano de obra proviene de las horas recuperadas, la ganancia de productividad del coste salarial y el porcentaje de mejora, y el ahorro por errores parte de una tasa base conservadora del 5 % reducida según tu porcentaje. Los resultados reales varían según la complejidad del proceso, la calidad de la automatización y la adopción por parte del equipo.

Sí. La calculadora se ejecuta íntegramente en el lado del cliente, en tu navegador. Las cifras salariales, el número de empleados, los supuestos de coste y las proyecciones se procesan localmente en tu dispositivo y nunca se transmiten a ningún servidor ni se almacenan. Tus datos permanecen 100 % privados durante toda la sesión.

La mejora de productividad se calcula como un porcentaje de aumento del valor efectivo producido por los empleados afectados. Se toma el coste salarial total anual cargado del personal implicado, se divide entre 12 (coste mensual) y se multiplica por el porcentaje de mejora que indiques. Una mejora del 25 % en un equipo con 800 000 $ de coste salarial mensual equivale a 200 000 $/mes de valor adicional producido.

La calculadora asume una tasa base de error del 5 % sobre las horas de trabajo manual. Tu porcentaje de reducción se aplica sobre esa base y los errores evitados se multiplican por tu coste por error. Por ejemplo: 10 procesos × 40 horas/mes × 5 % = 20 errores/mes; con una reducción del 60 % se evitan 12 errores/mes × tu coste por error.

Incluye todos los gastos de despliegue no recurrentes: tiempo de ingeniería para la integración, formación de empleados, preparación de datos, tarifas de alta de proveedores y trabajo de configuración inicial. Para herramientas ya listas como Copilot pueden ser unos cientos de euros; para integraciones personalizadas con LLM puede ir de 5000 a 50 000 $ o más.

Los valores de referencia varían según el caso de uso. Los estudios sobre GitHub Copilot indican mejoras del 25 al 55 % en velocidad de programación. La investigación de McKinsey sugiere ganancias del 20 al 40 % en trabajadores del conocimiento con mucha carga documental. Los equipos de soporte que usan borradores asistidos por IA suelen reducir el tiempo de gestión entre un 15 y un 35 %. Empieza con un valor conservador del 15-20 % y ajústalo con datos de un piloto.

Puedes modelar cualquiera de los dos niveles. Usa los campos «Empleados afectados» y «Salario medio» para capturar la mejora de productividad de un departamento. Usa «Procesos automatizados» y «Horas/proceso/mes» para automatizar procesos individuales. Muchos usuarios ejecutan ambos análisis para obtener una visión completa.