Preguntas frecuentes

Tu retorno de IA es cuánto de tu inversión en herramientas de IA se convierte efectivamente en software entregado. La fórmula es simple: (Resultado − Retrabajo) ÷ Inversión.

La mayoría de los equipos mide hoy solo un lado: cuánto código se genera, cuántas licencias se usan. Pero generar no es entregar. Un cambio escrito en veinte minutos que espera nueve días por una revisión, o que vuelve atrás dos veces por un criterio de aceptación ambiguo, consumió presupuesto de IA sin producir valor.

Medirlo ahora importa porque el gasto en IA ya es una línea visible del presupuesto, y la pregunta «¿esto está pagando?» llega antes de que exista la evidencia para responderla.

Un dashboard de DORA o de engineering intelligence te dice qué está mal. Leanmote hace tres cosas que un dashboard no hace.

Primero, corrige la medición antes de medir. Mapeamos los estados de tu tablero para que las métricas sean ciertas: es habitual que estados que en la práctica funcionan como cola estén contados como trabajo activo, y eso distorsiona todo lo que venga después.

Segundo, no emitimos alertas sueltas. Cada señal llega clasificada en el patrón que la explica y acompañada de la acción que lo corrige.

Tercero, y es la diferencia real: ponemos agentes a ejecutar esa acción. En nuestra propia base instalada vimos el problema que esto resuelve: de todas las señales que un motor de insights emite en un mes, la enorme mayoría nunca se acciona. No por desinterés, por falta de tiempo. Detectar más no mueve la aguja; ejecutar sí.

Un agente resolutor es una unidad de trabajo, no una función del producto. Cada uno se hace cargo de un patrón concreto de tu flujo: revisión de código, retrabajo, colas, riesgo de despliegue. Y ejecuta la acción que ese patrón pide.

Hay tres tipos, y la diferencia importa:

Agentes de resolución. Hacen el trabajo: revisan un cambio, persiguen un ítem congelado, puntúan el riesgo de un despliegue y generan su checklist.

Asistentes de decisión. No ejecutan: convierten un problema en una decisión con dueño y fecha, dirigida a quien tiene autoridad para tomarla. Limitar el trabajo en curso, por ejemplo, no lo puede hacer un agente: lo decide un líder.

Agentes de base. Sostienen todo lo demás: corrigen el mapeo del tablero y registran qué se recomendó, qué se accionó y qué movió la métrica.

Ser explícitos sobre cuál es cuál es deliberado. Vender como «agente autónomo» algo cuya palanca está en manos de una persona es la forma más rápida de decepcionar.

El agente general aporta el método. Tu operación aporta el contexto, y eso es lo que se instala.

En concreto: los últimos 30 días de tus workflows son el set de calibración. Las transiciones exactas donde tu trabajo vuelve atrás. Los estados que en tu tablero funcionan como cola. Los tiempos que en tu equipo son normales y los que no. Los proyectos donde cada patrón se concentra. Un agente de retrabajo instalado en tu cuenta busca tus transiciones, no las de un manual.

Y sigue aprendiendo: cada mes de operación recalibra umbrales y causas con la evidencia nueva.

Los agentes ganan autonomía por evidencia medida, nunca por calendario y nunca sin que ustedes lo autoricen. Son cuatro niveles:

Nivel 0 · Observa. Lee y registra. No interrumpe a nadie.

Nivel 1 · Propone. Presenta el cambio exacto con la evidencia detrás.

Nivel 2 · Aplica con visto bueno. Prepara el cambio y una persona confirma. Siempre reversible, con simulación previa y reversión por lote.

Nivel 3 · Ejecuta y audita. Actúa solo dentro de un dominio acotado, dejando registro de todo.

Cada agente arranca en el nivel más bajo y sube cuando demuestra precisión. Y hay un límite duro: ningún agente llega al nivel 3 sobre decisiones que afectan a personas. Es una política de producto, no una limitación técnica.

Lo primero: no almacenamos tu código fuente ni el contenido de tus mensajes. Leanmote trabaja sobre metadata: actividad de commits y pull requests, ítems de trabajo. El diff nunca sale de tu repositorio. Y tu código y tus datos no se usan para entrenar modelos, ni nuestros ni de terceros. Queda por escrito en el contrato.

Te conectas por OAuth y autorizas los scopes tú. El nivel base es solo lectura, todo lo que el diagnóstico necesita. La escritura se otorga por nivel de autonomía del agente y habilita acciones acotadas: comentar una revisión, mover un ítem. Nunca un acceso amplio. Cada acción de un agente queda registrada y es reversible.

Por debajo: cifrado TLS 1.2+ en tránsito y AES-256 en reposo, infraestructura en AWS, y una auditoría SOC 2® independiente realizada por una firma de CPA licenciada. El reporte completo se comparte bajo NDA. La retención se define en tu contrato y al terminar los datos se eliminan de forma segura.

Tres fuentes: tu tablero (Jira, Azure Boards), tu repositorio (GitHub, GitLab, Azure Repos) y tu pipeline de CI/CD. La conexión toma horas, no semanas.

Una advertencia honesta: la cobertura determina qué te podemos ofrecer. Hemos visto cuentas donde vemos el tablero completo pero casi nada del código, y ahí el agente de revisión no es candidato hasta conectar el repositorio.

Por eso el diagnóstico te reporta también qué porcentaje de tu proceso estamos viendo, no solo los hallazgos. Antes de comprometer fechas, validamos accesos.

Es un análisis sobre tus datos, no una demo genérica.

Conectas tus fuentes y en la primera sesión trabajamos sobre lo que aparece: los patrones que se repiten en tus equipos, en qué tableros se concentra cada uno, el impacto estimado en valor de entrega, y qué agente resolvería cada patrón, ya calibrado con tus señales.

De ahí sale también la línea base: los umbrales normales de tu operación, contra los que se medirán después las mejoras. Esa línea base se fija con tus números, no con nuestras estimaciones.

No, al contrario. Esas herramientas hacen exactamente lo que prometen: tu equipo genera más rápido. El problema no está ahí.

El problema es que la capacidad de generar creció y la de revisar, integrar y desplegar no. Toda esa velocidad extra termina en una cola de revisión, en un ticket que vuelve atrás, o en un despliegue que rompe producción. Ahí es donde se evapora el retorno de tu inversión en IA, y no aparece en el dashboard de tu herramienta de IA.

Leanmote trabaja en ese tramo. Cuanta más IA use tu equipo, más valor tiene reparar el harness que la rodea.

El primer agente entrega en la semana 3: la corrección del mapeo del tablero, que además es lo que hace defendible todo lo que se mida después. El agente de revisión de código, normalmente el de mayor retorno, entra alrededor de la semana 6.

La primera medición contra línea base llega a los 90 días. Ese plazo no es arbitrario: es el mínimo para que un cambio de flujo se distinga del ruido normal de tu operación.

Y algo que conviene saber de entrada: si tu equipo no acciona nada, el registro lo va a mostrar. Preferimos que el reporte diga «se recomendó y no se accionó» a que la conversación de renovación sea sobre percepciones.