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Iniciar SesiónMedir tiempo ahorrado y calidad
4 tareas · 38 min · Principiante
Viernes 20 de noviembre de 2026, por la tarde. Después de la mañana del bloqueo, la gerencia de Seguros Sativa pregunta si el flujo de inteligencia vale lo que cuesta. Octubre fue su primer mes completo, cuando solo clasificaba. Tienes el tiempo de octubre, la referencia del trabajo a mano y la muestra de indicadores archivados que una persona revisó cada viernes. Tablas ficticias; no se ejecuta nada.
Objetivo de la sala
Viernes 20 de noviembre de 2026, por la tarde. Después de la mañana del bloqueo, la gerencia de Seguros Sativa pregunta si el flujo de inteligencia vale lo que cuesta. Octubre fue su primer mes completo, cuando solo clasificaba. Tienes el tiempo de octubre, la referencia del trabajo a mano y la muestra de indicadores archivados que una persona revisó cada viernes. Tablas ficticias; no se ejecuta nada.El primer informe de un flujo automatizado siempre luce bien: miles de indicadores procesados, minutos de analista convertidos en segundos de máquina. Esa cifra deja fuera dos cosas. La primera, lo que cuesta el flujo: mantenerlo, revisar sus muestras, atender sus fallos. La segunda, la calidad de lo que nadie miró: si el flujo archiva sin revisión, una parte de lo archivado debió llegar a una persona.
Por eso se miden dos cosas a la vez: el ahorro neto, descontando todo el tiempo que el flujo sigue pidiendo, y el error de lo archivado, medido sobre una muestra elegida al azar.
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¿Qué medición dice si el flujo de inteligencia ahorra de verdad?
Ejecuta SELECT * FROM tiempo_de_octubre y SELECT * FROM referencia_a_mano. Calcula lo que habría costado a mano el volumen de octubre y réstale todo lo que el flujo siguió pidiendo de personas: la revisión de lo que superó el umbral, el mantenimiento y la muestra.
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¿Cuántas horas netas de analista ahorró el flujo en octubre? Escribe solo el número.
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Volumen por minutos a mano, menos revisados por minutos, todo en horas, menos mantenimiento y muestra.
Ejecuta SELECT * FROM muestra_de_archivados. La muestra es pequeña frente a lo archivado, pero al ser al azar permite estimar el error del conjunto. Una tasa de error baja sobre miles de archivados puede seguir siendo un número grande de indicadores que nadie vio.
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¿Qué porcentaje de la muestra de archivados debió llegar a una persona? Escribe solo el número.
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Suma la última columna y divídela entre el total de la muestra.
El error total esconde diferencias por tipo. El tipo con más errores en la muestra no es necesariamente el que peor se clasifica: depende de cuántos de ese tipo entraron a la muestra. Para decidir dónde ajustar la fórmula se compara la tasa, no el conteo.
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¿Qué tipo de indicador tiene la mayor tasa de error en la muestra? Escribe el tipo tal como aparece en la tabla.
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Divide, tipo por tipo, los que debieron llegar a una persona entre los que había en la muestra.
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