El producto, de principio a fin.

Leer y verificar

Un check-in son unas pocas líneas en el chat o una frase dicha al asistente. El analizador extrae lo terminado, lo planificado, el bloqueo, el inicio y el cierre de jornada y, cuando la persona ha dado su consentimiento, la ubicación. Las erratas se toleran; cuando el analizador estructurado no puede leer un mensaje, un modelo de lenguaje convierte el texto libre en los mismos campos.

Lo declarado se contrasta después con el trabajo real: las tareas mencionadas en el check-in se cotejan con la actividad de Jira, GitHub y GitLab. La presencia se confirma con un ping ligero y consentido que se responde con cualquier mensaje breve; una respuesta nunca se rechaza, solo se clasifica por dispositivo y red en el propio servidor. Las jornadas largas sin pausas se limitan y pasan a una persona, en lugar de acreditarse o cuestionarse.

Orientar y explicar

El coaching es un motor de reglas, no una plantilla de chat: hasta cuatro recomendaciones por periodo, la peor señal primero, cada una citando la evidencia de la que procede en el propio registro de tareas, los pilares y el catálogo de roles de la persona. Un paso opcional de IA puede reformular una recomendación; nunca puede añadir ni eliminar ninguna.

Escribir "/pulse me" en el chat devuelve la tarjeta de puntuación con la banda, los cinco pilares y qué los movió. Los autorresúmenes semanales, mensuales y semestrales llegan por mensaje directo; un modelo redacta la breve narrativa semanal a partir de los propios check-ins de la persona y tiene la instrucción de no inventar nunca trabajo. Ask AI responde preguntas de varios turnos sobre los datos en vivo del equipo, por teclado o por voz, y etiqueta cada respuesta con el proveedor que la generó.

Decidir: el motor neuronal

Las decisiones rutinarias pasan por una capa neuronal entrenada con su propio historial, en uno de cuatro modos: apagado, sombra (predice y registra, no cambia nada), asistencia (las decisiones de confianza media se encolan para un administrador) y automático (las decisiones de alta confianza actúan, quedan registradas y son reversibles). Cada decisión lleva una probabilidad calibrada y un motivo; el umbral automático por defecto es 0.85.

• Cabezas del modelo: marcar un check-in, confirmar una falta, aprobar permisos automáticamente, juzgar si un aviso funcionó, riesgo de ausencia sin aviso
• Salvaguardas: ninguna acción sobre quien tenga menos de 14 días de historial, como máximo 5 acciones automáticas por persona y semana, una lista de personas a las que nunca se escribe por mensaje directo; las faltas nunca salen del modo asistencia
• La aprobación automática de permisos pasa antes por reglas simples: solicitud corta, antelación suficiente, saldo, cobertura del equipo, sin fechas bloqueadas; las bajas por enfermedad siempre se derivan a una persona

Agentes y bots

Cuatro agentes en tiempo de ejecución permanecen desactivados hasta que se habilitan: permisos en lenguaje natural ("el viernes no estoy" se convierte en una solicitud que la persona confirma), onboarding, preguntas y respuestas de autoservicio que eligen una consulta predefinida y nunca pasan el texto escrito a SQL, y un enrutador de bloqueos que avisa al compañero cuyos check-ins recientes mencionan la misma área. Los perfiles de bot (predefinidos como Técnico, DevOps o RR. HH., más los propios) responden a partir del texto de instrucciones que se escribe para ellos. Cada pregunta va a un solo bot con una confianza y, por debajo de 0.45, el enrutador indica que no está seguro.

Personas

Quién está ahora, presencia y dispositivos, permisos y ausencias. La presencia proviene del cliente de chat que la persona ya usa; no hay agente que instalar.

• Estados en jornada, de guardia, tarde, permiso y jornada cerrada a partir del check-in diario, en la zona horaria de cada persona
• Presencia en escritorio y móvil: en línea, ausente, ocupado, desconectado
• Permisos solicitados en el chat y decididos por las reglas que se definan: saldos, cobertura, fechas bloqueadas
• La tardanza se mide frente al inicio habitual de cada persona, y un cierre tardío da derecho a un inicio más tarde al día siguiente

Trabajo

Eficiencia, transparencia, productividad, tareas hechas, horas trabajadas, objetivos y lugar de trabajo. Cada número se construye a partir del check-in y se contrasta con la actividad de Jira, GitHub y GitLab.

• Eficiencia: cinco pilares ponderados, perfiles por rol, una tendencia de 8 semanas para el equipo y para cada persona
• Transparencia: la persona, el líder y el equipo ven la misma puntuación; los pesos son públicos y cada cambio se audita
• Tareas: completadas cuando se listan como hechas, estancadas cuando se repiten, cerradas automáticamente cuando dejan de listarse y nunca contadas como completadas
• Objetivos: objetivos personales con seguimiento, metas de equipo leídas frente a la mediana del equipo
• Horas: jornadas cortas marcadas frente a la jornada esperada de cada persona, horas extra conservadas, saldo de permisos al lado
• Lugar de trabajo: oficina, casa, en movimiento; ponderado por horas, con consentimiento, clasificado en el propio servidor con una base de datos de IP local que se actualiza cada semana

Operaciones

• Bloqueos: un SLA configurable (2 horas por defecto) avisa al responsable, luego al suplente y luego al líder por chat, WhatsApp y correo; responder "resuelto" lo cierra
• Guardias: rotación por importación CSV, recordatorios, escalado temporizado, un resumen de traspaso para la siguiente persona de guardia
• Tickets: severidad baja, media o alta, un paso previo de triaje con IA; una severidad alta sin confirmar avisa a la guardia y escala en minutos; el crédito va a quien lo arregló
• Campañas: confirmaciones de políticas, consentimientos, votaciones y feedback, enviados por chat y con seguimiento hasta la última persona
• Registro de auditoría: cada decisión, cambio de peso, firma de consentimiento y aprobación automática, en el momento y exportable

Inteligencia

• Líneas base por persona: los últimos 14 días frente a sus propias seis semanas anteriores, nunca frente a compañeros; unas vacaciones planificadas nunca se leen como una caída
• 11 perfiles de rol integrados a partir de un catálogo de roles y funciones, de modo que la iteración de quien diseña cuenta como resultado
• Un monitor de deriva semanal vuelve a comprobar el modelo; un candidato entrenado con muy pocos datos se rechaza
• Las señales sobre personas son solo para administradores, orientativas y con evidencia; nada de eso actúa, escribe a un empleado ni toca la retribución

Para gerentes

Dos vistas son solo para administradores y orientativas: mejor rendimiento y riesgo de rotación. Ambas muestran el motivo de cada entrada, ambas son invisibles para los compañeros y ninguna ejecuta una acción por sí sola; las personas deciden. Los gerentes reciben un resumen semanal, y cada número de la ficha de un empleado abre los registros a partir de los que se calculó.

Lo que el producto no hace

• Sin agente de escritorio, sin capturas silenciosas, sin registro de teclas, sin grabación de pantalla; la única función opcional de captura está desactivada por defecto y requiere el consentimiento firmado de la persona
• No lee correos, archivos, código fuente ni el contenido de documentos de RR. HH.
• No entrena el modelo de nadie más con sus datos; InRoots no recopila sus datos en absoluto
• No decide contrataciones, despidos ni retribución; señala, explica y sugiere