Analítica de ingeniería impulsada por IA
Sepa cómo rinde realmente cada desarrollador
DevGhost lee su historial de Git y usa IA para estimar el esfuerzo real detrás de cada commit. Vea quién sigue el ritmo y quién se queda atrás, y cómo esa diferencia frena su negocio.
DevGhost es una herramienta de analítica de ingeniería de software que estima el esfuerzo cognitivo detrás de los cambios de código y lo convierte en Ghost%: la producción entregada por un equipo medida frente a una base previa a la IA. Está pensada para propietarios y responsables de ingeniería, y no usa seguimiento del tiempo, captura de pantalla ni registro de pulsaciones de teclas: solo los propios cambios de código.
Ghost%Benchmark
Lo que revela DevGhost
Producción real
Mida la producción real de ingeniería, no el volumen de commits.
Ritmo de entrega
Vea qué mantiene la entrega en marcha y dónde se atasca.
Brecha de la era de la IA
Vea cuánto le falta a su equipo para alcanzar la velocidad de la era de la IA.
Diseñado para
Para quién es DevGhost
Sin agente que instalar. Sin encuestas que realizar. DevGhost lee su historial de Git y lo convierte en una imagen clara de cómo fluye realmente el trabajo de ingeniería, no de cuántos commits se registraron.
Fundadores y CEO
«Estoy invirtiendo en ingeniería. ¿Dónde se está convirtiendo ese esfuerzo en avances entregados y dónde se diluye?»
De dónde procede realmente su entrega: qué equipos y repositorios la impulsan y cuánto del esfuerzo llega al trabajo entregado.
CTO y líderes de ingeniería
«¿Dónde se ralentiza la entrega y qué repositorios cargan con el trabajo?»
Patrones de entrega hasta el nivel del colaborador, los cuellos de botella que merecen una mirada más atenta y cómo cambió todo antes y después de su adopción de la IA.
Inversores y due diligence
«¿Produce este equipo de ingeniería al nivel que sugiere el relato?»
Una lectura externa de cómo se distribuye el trabajo de ingeniería —por colaborador, equipo y a lo largo del código— sin entrevistas, encuestas ni paneles internos.
Señales a nivel de colaborador, siempre mostradas en contexto: pensadas para informar conversaciones de gestión, no para automatizar veredictos sobre personas.
Proceso
Cómo funciona
Conecte repositorios
Vincule su cuenta de GitHub o GitLab, o añada repositorios públicos por URL. El historial de commits se extrae automáticamente.
Ejecute el análisis
La IA estima el esfuerzo cognitivo de cada commit, teniendo en cuenta la complejidad, no solo el tamaño del diff.
Revise Ghost%
Vea el Ghost% de cada desarrollador: la proporción entre la producción estimada y la capacidad esperada.
Precios
Precios sencillos basados en créditos
Un commit analizado = un crédito. Recargue cuando quiera. Cancele cuando quiera.
Pro$100/mo
- Hasta 4000 commits analizados / mes
- Vía de pipeline prioritaria
Business$500/mo
- 24.000 commits / mes — mejor relación calidad-precio
- Todo lo de Pro
- Precio de recarga por crédito más bajo
EnterprisePersonalizado
- Precio de créditos por volumen
- SSO + retención de auditoría
- Soporte dedicado
Preguntas frecuentes
Preguntas que hacen los equipos
¿Están monitorizando a los desarrolladores? ¿De dónde salen las horas?+
No: sin seguimiento del tiempo, sin pantallas, sin pulsaciones de teclas. Analizamos solo los propios cambios de código y estimamos su dificultad cognitiva en horas de un desarrollador de referencia. Es un patrón de medida, no una hoja de horas.
¿Cómo estiman exactamente el esfuerzo?+
No es «una sola llamada a una red neuronal», sino un proceso de varias etapas en el que la IA es solo una capa. Primero, un modelo lee los propios cambios de código —lo que cambió realmente— y juzga la dificultad cognitiva para un desarrollador de referencia, en lugar de contar líneas o commits. Sobre él se ejecuta una capa algorítmica determinista: el sistema clasifica la naturaleza de cada cambio, reconoce por separado el trabajo de alto riesgo (por ejemplo, infraestructura, migraciones de datos, seguridad), filtra los cambios mecánicos y generados (búsqueda y reemplazo masivos, código generado o movido, formato) y aplica conjuntos de reglas de corrección y salvaguardas para que una sola suposición del modelo no pueda alterar el resultado. Los commits grandes y combinados se tratan con más detalle. El mismo criterio se aplica a todos de forma automática, cada commit se evalúa una vez y el resultado queda fijo: de ahí la comparabilidad y la reproducibilidad.
Mi equipo usa IA. ¿Eso rompe la métrica?+
Al contrario: ese es justamente el objetivo. Comparamos su equipo con un desarrollador de referencia que trabaja sin IA; si la IA le permite entregar más por día, Ghost% sube, y esa diferencia respecto a la «norma previa a la IA» es exactamente lo que muestra el producto. No es una distorsión: es el resultado.
¿Qué es Ghost% y cómo lo leo?+
La proporción entre su producción diaria y la del desarrollador de referencia. El 100% está a la par del referente; más alto significa que entrega más por día, más bajo significa menos. No son horas ni horas extra: un número alto no significa «quemarse», y uno bajo por sí solo no significa «flojo».
¿Cuánto puedo fiarme de ello?+
Es un modelo, no una medición. Nadie puede reconstruir el tiempo real, así que el valor está en un único conjunto de reglas para todos: sólido para tendencias y comparaciones, no para precisión a la hora de una sola persona. Una herramienta para hacer mejores preguntas, no para dictar veredictos.
¿Puedo usarlo para evaluaciones, retribución o despidos?+
Por sí solo no. Es una señal de equipo y una tendencia para iniciar una conversación, no un veredicto individual: una sola métrica no capta la calidad, el impacto ni el contexto.
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