Verificación de Hojas de Horas con IA: Cómo Funciona

Una inmersión técnica profunda en cómo BetterFlow usa modelos de lenguaje grandes para detectar errores en hojas de horas y ayudar a los equipos a aprender cómo son las buenas entradas.

Esta característica usa Claude 3.5 Sonnet de Anthropic para analizar entradas de hojas de horas en busca de problemas comunes: descripciones vagas, detalles de proyecto faltantes, patrones de tiempo inusuales, o información incompleta. No está diseñada para reemplazar el juicio humano, sino para ayudar a los gerentes a detectar problemas más rápido y ayudar a los empleados a escribir mejores entradas.

Por Qué LLMs para Validación de Hojas de Horas

La validación basada en reglas puede capturar errores obvios: horas negativas, entradas sin proyecto, marcas de tiempo que no tienen sentido. Pero no puede detectar problemas de calidad matizados:

• "Trabajo de desarrollo" vs. "Implementé autenticación de usuario con OAuth 2.0, incluyendo actualización de tokens y gestión de sesiones"
• "Reunión" vs. "Reunión de planificación de sprint: priorizamos 23 elementos del backlog, nos comprometimos a 8 historias para el próximo sprint"
• Tres entradas de 8 horas en días consecutivos con descripciones idénticas (probablemente copiadas y pegadas en lugar de registradas realmente)

Los LLMs sobresalen en entender contexto, detectar patrones, y proporcionar orientación útil de maneras que las reglas rígidas no pueden.

Arquitectura: Cómo Funciona

Cuando un gerente solicita una revisión de IA para una hoja de horas, BetterFlow envía la entrada (descripción, horas, proyecto, fecha) a la API de Claude con un prompt estructurado que explica lo que hace buenas las entradas de hojas de horas.

El sistema considera contexto:

• Políticas de hojas de horas de la empresa (si están configuradas)
• Entradas históricas del empleado (¿son típicas o inusuales las entradas vagas?)
• Contexto del proyecto (¿es trabajo facturable a cliente o desarrollo interno?)
• Normas del equipo (¿espera este equipo descripciones técnicas detalladas o resúmenes generales?)

Ingeniería de Prompts: Lo Que Le Decimos a Claude

La integración efectiva de LLM vive y muere con la calidad del prompt. Nuestro prompt de revisión de hojas de horas ha sido refinado durante meses basándose en feedback de usuarios reales.

El prompt principal explica a Claude su rol ("Eres un asistente útil que revisa entradas de hojas de horas para claridad y completitud"), lo que hace buenas las entradas (descripciones orientadas a la acción, resultados específicos, detalle apropiado), y qué señalar (lenguaje vago, contexto faltante, patrones inusuales).

Luego le pedimos a Claude que proporcione salida JSON estructurada:

• severity: "ok", "warning" o "error"
• issues: Array de problemas encontrados
• suggestions: Recomendaciones de mejora específicas
• confidence: Qué tan seguro está el modelo de su evaluación

Limitación de Tasa y Gestión de Costos

Las llamadas a API de IA no son gratuitas. Revisar cada entrada automáticamente se volvería prohibitivamente caro. BetterFlow usa limitación de tasa por niveles:

• Usuarios de nivel gratuito: 10 revisiones de IA por mes
• Nivel Profesional: 100 revisiones por mes
• Nivel Enterprise: 1,000 revisiones por mes

Los gerentes pueden usar revisiones de IA estratégicamente: en entradas sospechosas, para nuevos empleados que están aprendiendo, o como verificaciones puntuales en muestras aleatorias.

Privacidad y Manejo de Datos

Enviar datos de hojas de horas a una API de terceros requiere consideración cuidadosa de privacidad. BetterFlow envía solo los datos mínimos necesarios (descripción de hoja de horas, horas, fecha, nombre del proyecto) y elimina información identificatoria donde sea posible.

Los términos de uso de la API de Anthropic les comprometen a no usar datos de clientes para entrenamiento de modelos. Registramos todas las llamadas a la API de IA para propósitos de auditoría y permitimos a las empresas optar por no usar características de IA si los requisitos de privacidad lo impiden.

Limitaciones y Mejoras Futuras

Los LLMs son poderosos pero no perfectos. Claude comete errores: a veces señala entradas legítimamente breves como vagas, o pierde problemas reales en descripciones que suenan bien pero carecen de contenido.

Mejoras futuras que estamos explorando:

• Fine-tuning en datos reales de hojas de horas (con permiso) para mejorar la precisión
• Análisis multi-entrada para detectar patrones a lo largo de semanas
• Sugerir mejoras automáticamente (no solo señalar problemas)
• Personalización específica por equipo (diferentes equipos tienen diferentes estándares)

Conclusión

La verificación de hojas de horas impulsada por IA no se trata de reemplazar el juicio humano. Se trata de ayudar a los gerentes a detectar problemas más rápido y ayudar a los empleados a desarrollar mejores hábitos.

La mejor integración de IA es invisible: simplemente se siente como una característica útil que hace tu vida más fácil, no como tecnología futurista que requiere aprendizaje. Cuando la revisión de IA de BetterFlow funciona, los usuarios olvidan que están usando IA y simplemente aprecian el feedback útil.