Para quien gestiona el presupuesto y quien lidera ingeniería

Cada dólar de IA, explicado.

Ve el retorno. Auméntalo. Leanmote mapea tus flujos y el harness de tus agentes en retorno que puedes financiar, corregir o recortar.

AI RETURN

Ve el retorno de cada dólar de IA.

Costo por resultado, gasto desperdiciado e impacto real, neto de retrabajo. Financia lo que rinde, recorta lo que no.

AI Return

Gasto, costo por resultado y desperdicio recuperable en cada equipo y modelo, medido por resultados.

$3.2Kpromedio/equipo/semana
$0.23/PR bestClaude Code
$4.2Krecuperable
Gasto por herramienta$16K
42% Claude31% Cursor18% Codex
Impacto, neto de retrabajo

Cómo la IA afecta la calidad y la velocidad hacia el valor de negocio usando las mejores prácticas de harness engineering.

4.1%tasa de retrabajo
↓ −38%vs. período anterior
Retrabajo por etapa LTFClead time
48% code→review34% review→deploy18% deploy→verify
Adopción

Qué tan integrada está la IA en los flujos de trabajo de ingeniería, por equipo.

74%de PRs hechos con IA
↑ +12ppvs. período anterior
Delegación vs Colaboración
32% Agente IA68% humano+IA
app.leanmote.com/ai-return/roi
EN VIVO
AI Return — Resumen
Costo por resultado · desperdicio recuperable · desglose por equipo
Q2 2025
Costo por equipo5 equipos
Frontend
$4.1K↑+$0.4K
Platform
$3.7K↑+$0.7K
Backend
$3.3K↓−$0.2K
Data
$2.8K↓−$0.5K
Mobile
$2.4K→$0K
Tendencia global6 trimestres
Q1'24Q2'24Q3'24Q4'24Q1'25Q2'25
✦ Perspectivas

Claude Code entrega el mejor costo por PR a $0.23/PR, seguido de Cursor a $0.41/PR. Codex tiene mayor gasto pero menos ciclos de revisión.

Claude Code
$0.23/PR
Cursor
$0.41/PR
Codex
$0.67/PR
Others
$1.1/PR
El Cockpit Ejecutivo

Transforma la ingeniería de una caja negra en un motor de valor

Una pantalla que vincula asignación, predictibilidad, rendimiento y capacidad — para que puedas justificar cada headcount con evidencia operacional.

$0k

Saved

This quarter

+0%

Velocity

vs last quarter

3.2d

Lead Time

↓ from 4.8d

0%

Capacity

Utilization

Vista Estratégica

Objetivos de Ingeniería Q4

● 3 en camino● 1 en riesgo

Progreso de OKRs

Deployment Frequency+18%

4.2/day / 5/day target

Lead Time-12%

3.2 days / 3 days target

Change Failure Rate-22%

8.5% / 10% target

Sprint Predictability+5%

72% / 85% target

Mix de Inversión

A dónde va el tiempo de ingeniería

Roadmap
45%(50% target)
Tech Debt
25%(20% target)
Maintenance
20%(20% target)
Unplanned
10%(10% target)

Rendimiento de Equipos

Velocidad y predictibilidad por equipo

Alto Medio Necesita atención
Platform
92%● 88%
Frontend
78%● 72%
Backend
85%● 91%
Mobile
65%● 58%
Data
88%● 82%

Insight Clave

La predictibilidad del equipo Mobile cayó un 15% este sprint. Causa raíz: 3 parches de seguridad no planificados absorbieron el 28% de la capacidad.

Ver análisis
El Grafo de Conocimiento

No solo veas el qué — entiende el por qué

Leanmote conecta Jira, Git y señales de colaboración en un único modelo causal. Detecta la cadena de dependencias exacta detrás de cada retraso, en tiempo real.

LIVE
+2.5h+8h+3h+14h+8h+1.2h72%Frontend90%Web UI85%Platform85%API Gateway92%Backend58%API Endpoint45%CI Pipeline35%Test Suite65%Mobile25%Code Review95%Cursor93%Claude82%Mobile App
Flujos de Trabajo Agénticos★ Nuevo

De dashboards a decisiones

Otras herramientas te dejan las correcciones a ti. Los flujos de trabajo agénticos de Leanmote asisten activamente en la toma de decisiones — enrutando trabajo, simulando impacto y cerrando el ciclo automáticamente.

Agente IA Sheldon94% de confianza

Code Review Bottleneck Detected

David Kim has 7 pending PR reviews blocking 3 team members. Average wait time: 2.3 days.

high impact
Equipos afectados
FrontendBackend
Pasos de resolución sugeridos por IAEst. ~2 hours
  1. 1Redistribute 4 PRs to Sarah Chen (similar domain expertise)
  2. 2Auto-assign future auth-related PRs to expanded reviewer pool
  3. 3Schedule 30-min review sprint for remaining critical PRs

Planes de acción automatizados

Cuando se detecta un cuello de botella, Leanmote genera "recetas" personalizadas para resolverlo — no solo alertas.

Potenciación de decisiones MCP

Simula el impacto de los cambios de recursos antes de implementarlos. Ve el futuro antes de que ocurra.

Alertas tempranas

Detección de burnout y silos impulsada por IA, con sugerencias de redistribución guiadas por agentes.

20%menos sobrecarga de gestión manual con flujos agénticos
Dashboard de Impacto IA

Demuestra tu inversión en IA con evidencia operacional

Muchos equipos compran herramientas de codificación IA. Pocos pueden traducir el uso en resultados de negocio medibles. Leanmote establece la línea base — y rastrea cada dólar ahorrado.

app.leanmote.com/dashboard
LIVE

Dashboard de Impacto IA

Última actualización: hace 2 minutos

Todos los sistemas funcionan correctamente
Annual Savings

$2.4M

+12.5%vs last quarter
Velocity Lift

0%

+6%faster PRs
AI Adoption

0%

+18 seatsactive users
Burnout Risk

LOW

-23%after-hours commits

Benchmarks vs. equipos de élite

Basado en el dataset DORA 2024
Deployment Frequency
4.2/day5/day Objetivo élite
Lead Time
3.2d< 1d Objetivo élite
Change Failure Rate
8.5%< 15% Objetivo élite
MTTR
2.1h< 1h Objetivo élite

Índice de productividad

Últimos 30 días · +48%

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  • Solo lectura, sin cambios de workflow
  • Conectado en menos de 2 minutos
  • Tus patrones en la primera sesión