Preguntas frecuentes

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.

Cuánto tardaría en hacer el cambio un desarrollador de nivel medio (3–4 años) que conoce el código y trabaja sin IA. Mide la dificultad del trabajo, no las líneas ni el tiempo real frente al escritorio. Incluye escribir el código, las pruebas manuales y las correcciones de la revisión; excluye reuniones, planificación y la espera de revisiones.

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.

Surgió del desarrollo empresarial real: la capa algorítmica codifica patrones empíricos recogidos en proyectos reales —qué cambios suelen ser más caros de lo que parecen y cuáles son baratos a pesar de su tamaño—. Estas reglas se contrastan con estimaciones de referencia reales (calibración). Así, el sistema se comporta más como un líder técnico experimentado que evalúa el trabajo que como un simple contador de líneas.

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.

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».

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.

Dividir y combinar commits no la mueve de forma significativa: lo que se evalúa es la sustancia y la dificultad de los cambios, no el número de commits o de líneas. Y lo más importante: cualquier métrica por la que se presione directamente a las personas acaba optimizándose en lugar del trabajo. Por eso, úsela como señal y tendencia de equipo, no como un KPI personal: así no hay nada que manipular.

El sistema ve el código, no todo el rol: diseño, revisiones, mentoría, planificación y reuniones no entran en la estimación. Una discrepancia suele significar que buena parte del valor de una persona vive fuera de los commits, lo cual ya merece atención.

Por sí solo no: ve únicamente código y no conoce el rol y la carga real de una persona (revisiones, mentoría, reuniones, soporte). Solo el responsable conoce la carga completa. Para eso está el parámetro Cuota: la parte del tiempo que un empleado dedica realmente a escribir código (0–100%). Por defecto es 100% (asumimos que la persona se dedica por completo al código); el responsable lo reduce manualmente para reflejar el trabajo ajeno al código; aquí es donde entra en el sistema el contexto que el código no contiene. Entonces la comparación con el referente también se vuelve justa para quienes no programan todo el día.

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.

El costo es, aproximadamente, lo que costó el trabajo entregado a una tarifa estándar; el valor es, aproximadamente, lo que costaría reproducir ese volumen a mano, sin IA. La diferencia entre ambos es un indicador aproximado del apalancamiento (herramientas/IA), no un estado de pérdidas y ganancias.