IA en People Analytics para que HR hable en $💵 (y el CEO por fin escuche)

Coste diario = (Revenue anual por empleado / 250)
             + (Salario manager × % tiempo cubriendo la vacante)
             + (Productividad perdida del equipo × 0,15)

Construye un agente llamado "Cost-of-Vacancy Monitor" que:

Lee cada semana un Google Sheet con estas columnas: vacante_id, título_rol, fecha_apertura, salario_anual, revenue_anual_empresa, salario_manager_hiring, porcentaje_tiempo_manager, num_personas_cubriendo, salario_medio_equipo


Para cada vacante abierta, calcula:

Días transcurridos desde apertura

Coste diario según esta fórmula: (revenue_anual / 250) + (salario_manager × pct_tiempo_manager / 250)

(salario_medio_equipo × 0,15 / 250 × num_personas_cubriendo)

Coste acumulado total

Proyección a 30 días adicionales

Genera un email ejecutivo en HTML con:

Resumen: X vacantes abiertas, coste acumulado total esta semana


Tabla por vacante: rol, días abierta, coste acumulado, proyección 30d

Alerta especial para vacantes que superan €15.000 acumulados

Una línea de contexto por vacante: qué equipo, qué manager

Envía el email cada lunes a las 8:00 a [tu email] y al CFO con asunto: "Vacantes abiertas — Coste acumulado: €XX.XXX"

Usa Python con gspread para Google Sheets y smtplib para email. El tono es ejecutivo: datos primero, narrativa mínima.

3 vacantes activas | Coste total acumulado: €47.800

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ROL              DÍAS    COSTE ACUMULADO    PROYECCIÓN 30D
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Senior Dev       43d     €36.700 ⚠️         €26.100 más
Sales Manager    18d     €8.400             €14.000 más
UX Designer       6d     €2.700             €13.500 más
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Total proyectado si siguen abiertas 30 días más: €101.500

⚠️  Senior Dev supera el umbral de €35K. Acción recomendada:
    revisar proceso en reunión de hiring esta semana.

Google Sheets/ATS (datos vacantes)
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Claude Code lee y calcula costes diario/acumulado por vacante
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Genera email ejecutivo en HTML con tabla y alertas
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Gmail envía automáticamente al CEO/CFO cada lunes 8:00
        │
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[HR Director revisa el jueves anterior — 5 minutos]
  ↓
¿Hay datos incorrectos? → Ajusta el Sheet antes del envío
¿Todo correcto? → El sistema lo envía solo

Construye un agente llamado "People Impact Report" que genera
un informe ejecutivo mensual de People en lenguaje financiero.

Fuentes de datos (todas en CSV o Google Sheets):

HRIS: contrataciones, bajas, ascensos, tiempo en rol por persona

ATS: coste de selección por oferta, tiempo hasta cobertura, origen candidatura

Formación: personas formadas, horas, coste total del programa

Evaluaciones: scores por departamento, delta vs. trimestre anterior

Encuesta pulso: NPS interno mensual por equipo

El informe debe contener exactamente cuatro bloques:

BLOQUE 1 — Headline de impacto: Una sola frase que resuma el valor generado este mes en euros. Fórmula: (contrataciones × salario_anual × 0,15 en primeros 90 días)(rotación evitada estimada × coste_reemplazo_medio)(productividad recuperada por formación, calculada como horas × tarifa_media)

BLOQUE 2 — Las 3 decisiones del mes en euros: Para cada decisión clave de People este mes, cuantifica el impacto. Ejemplo: "Lanzar programa de desarrollo para tech: €28K invertidos, rotación del equipo bajó 2 puntos, impacto estimado en retención: €84K"

BLOQUE 3 — Alerta de riesgo activo: El dato de People que representa el mayor riesgo financiero ahora mismo. Cuantifícalo: "Rotación en Customer Success en niveles de alerta: si persiste en Q2, coste estimado de reemplazo: €95K–€140K"

BLOQUE 4 — Recomendación con ROI: Una acción concreta para el próximo mes con coste estimado y retorno esperado. Ejemplo: "Invertir €4.500 en un programa de reconocimiento para el equipo de ventas reduce riesgo de rotación estimado en €67K. ROI: 14:1"

Usa la API de Claude para generar la narrativa. Exporta como PDF y envía por email al HR Director para revisión. IMPORTANTE: el HR Director revisa y aprueba ANTES de que llegue al board.

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IMPACTO PEOPLE EN MARZO: €340.000 de valor medible generado

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LAS 3 DECISIONES DEL MES

1/ Programa de onboarding estructurado (inversión: €12K)
   → 8 incorporaciones en 30 días, productividad acelerada
   → Valor estimado vs. onboarding estándar: €64.000

2/ Promoción interna en lugar de contratación externa — Tech Lead
   → Ahorro en selección vs. proceso externo: €22.000
   → Tiempo cubierto: 0 días de vacante

3/ Retención de Marta G. (Senior Sales, en riesgo detectado en febrero)
   → Conversación + ajuste salarial: €4.200
   → Coste alternativo de sustitución: €67.000–€90.000

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ALERTA DE RIESGO

Customer Success: NPS interno cayó de 7,4 a 6,1 en 45 días.
Patrón histórico: cuando baja de 6,0, la rotación aumenta en 90 días.
Coste estimado si se materializan 2 bajas en Q2: €95.000–€140.000

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RECOMENDACIÓN PARA ABRIL

Acción: Sesión de feedback estructurado con el equipo de CS (coste: €0)
+ revisión de carga de trabajo con el manager (coste: €0)
+ si persiste: programa de reconocimiento presupuestado en €3.500

ROI esperado: retención de 2 personas con coste de reemplazo de €95K–140K.
Inversión máxima: €3.500. Retorno: 27:1 en el escenario conservador.

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⚠️  BORRADOR — Pendiente de revisión y aprobación del HR Director
    No enviar al board sin revisar los cálculos de la sección 1

HRIS + ATS + Sheets + Formación (métricas del mes)
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Claude Code consolida todas las fuentes y calcula métricas financieras
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Claude API genera la narrativa ejecutiva en lenguaje de board
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Genera PDF borrador y lo envía al HR Director
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[HR Director revisa — 20-30 minutos]
  ↓
¿Cálculos correctos y narrativa precisa? → Aprueba y reenvía al board
¿Hay que ajustar algún número o framing? → Edita el PDF y envía

Construye un agente llamado "Retention Risk Predictor" que cruza
señales de riesgo de rotación y genera una lista semanal de atención.
Fuentes de datos (CSV o Google Sheets):


HRIS: employee_id, nombre, equipo, manager, fecha_incorporación, fecha_último_ascenso, salario_actual, salario_mercado_estimado

Encuestas de pulso: employee_id, fecha, participó (sí/no), score (1-10)

PTO: employee_id, días_disponibles_2026, días_usados_2026

Evaluaciones: employee_id, score_Q4_2025, score_Q1_2026, comentario_manager

Slack analytics (CSV exportado de tu workspace): employee_id, mensajes_semana_actual, media_personal_90_dias

Ausencias cortas: employee_id, num_ausencias_1dia_últimos_90_dias, media_histórica_ausencias_1dia

Señales a detectar y puntuar (cada señal activa suma 1 punto):

Pulso: dejó de responder O score cae >15% en los últimos 60 días

PTO: más del 60% de días disponibles sin usar a estas alturas del año

Evaluación: score baja >0,5 puntos entre trimestres consecutivos

Slack: reducción >30% en mensajes/semana vs. su media personal 90 días

Estancamiento: más de 18 meses en el mismo rol sin ascenso ni movimiento lateral

Ausencias cortas: frecuencia aumenta >50% vs. su media histórica

Scoring: 3+ señales = alerta amarilla. 4+ señales = alerta roja urgente.

Para cada persona en alerta:

Nombre, equipo, manager responsable

Lista de señales activas con contexto breve

Coste estimado de reemplazo (6 meses de salario como base)

Acción sugerida: tipo de conversación a tener, no decisión a tomar

Si 3+ personas del mismo equipo aparecen en la misma semana: señalar como posible problema sistémico de equipo (manager o carga).

Genera el informe cada lunes a las 7:30. Envía solo al HR Director (nunca al CEO ni managers directamente). CRÍTICO: el agente detecta señales. El HR Director decide la acción. Tono empático. Señalas patrones, no acusas. NUNCA leas contenido de mensajes de Slack. Solo volumen.

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ALERTA ROJA — Carlos M. | Product | Manager: Ana P.
Señales activas: 4/6
→ Pulso: sin responder últimas 4 semanas (respondía siempre antes)
→ Evaluación: 4,2 en Q4 → 2,9 en Q1 (caída de 1,3 puntos)
→ Slack: -52% mensajes/semana vs. su media personal
→ Estancamiento: 22 meses como Senior PM sin movimiento

Contexto: la caída en evaluación coincide con el retraso del lanzamiento
del producto en febrero. No hay registro de 1-1 con el manager en 6 semanas.

Coste estimado de reemplazo: €54.000–€81.000
Acción sugerida: conversación directa esta semana entre HR y Carlos.
No sobre rendimiento — sobre futuro y expectativas de carrera.

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ALERTA AMARILLA — Sofía R. | Customer Success | Manager: Tomás L.
Señales activas: 3/6
→ PTO: 1 día usado de 22 disponibles (estamos en abril)
→ Ausencias cortas: 5 en últimos 60 días (media histórica: 1,2)
→ Pulso: score bajó de 8,1 a 6,4 en dos meses

Acción sugerida: check-in del manager esta semana. Informal.
Si persiste en 15 días, escalar a conversación con HR.

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TENDENCIA DE EQUIPO — Customer Success (Tomás L.)
3 de 9 personas del equipo muestran señales simultáneamente.
Posible causa sistémica: carga de trabajo, liderazgo, o contexto de equipo.
Acción sugerida: revisar datos de pulso del equipo antes de actuar sobre individuos.
Considera una conversación directa con Tomás antes del viernes.

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RESUMEN DE RIESGO
3 personas en alertas activas
Coste estimado total en riesgo en Q2: €127.000
Sin señales relevantes: Tech, Marketing, Finanzas, Ventas Norte

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Estas no son predicciones. Son conversaciones pendientes.

HRIS + Pulso + PTO + Evaluaciones + Slack analytics + Ausencias
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Claude Code cruza las 6 señales por persona (solo volumen, nunca contenido)
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Scoring: 3+ señales = amarillo / 4+ señales = rojo urgente
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Lista semanal enviada solo al HR Director los lunes 7:30
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[HR Director decide la acción — el agente nunca actúa por su cuenta]
  ↓
¿Alerta roja? → Conversación directa HR con la persona esta semana
¿Alerta amarilla? → Check-in del manager + seguimiento en 15 días
¿Tendencia de equipo? → Revisar datos colectivos antes de actuar individualmente