La Intensidad de IA es un puntaje compuesto por día que resume cuánta actividad de IA hubo esa jornada. Leanmote lo usa como eje X al graficar el uso de IA contra la entrega. Las dos métricas de entrega contra las que se correlaciona son Throughput y Frecuencia de Despliegue — no el Tiempo de Ciclo.
Qué mide
La Intensidad de IA no es un porcentaje de PRs. Es un puntaje sin unidad, construido a partir de cuatro señales separadas de cada día de calendario, sumadas después de una transformación logarítmica para que ninguna señal sola domine.
Cómo la calcula Leanmote
ai_intensity(day) = log1p(org_metrics_total) + log1p(active_users) + log1p(ai_commit_count) + log1p(ai_loc / 100)
org_metrics_total — total de eventos de herramientas de IA registrados en toda la organización ese día (interacciones y generaciones de Copilot, actividad de sesión de Claude Code, actividad de Cursor).
active_users — usuarios distintos con al menos un evento de IA ese día.
ai_commit_count — cantidad de commits etiquetados como asistidos por IA ese día (mira PRs asistidos por IA para el criterio de etiquetado).
ai_loc — líneas de código atribuidas a IA cambiadas ese día. Se divide por 100 antes de la transformación logarítmica para que no pese más que los otros términos.
El resultado es un número positivo en una escala aproximadamente logarítmica. Valores más altos significan más actividad de IA ese día; el número absoluto no tiene una unidad intuitiva, y por eso es más útil como comparación relativa entre días.
Los gráficos de dispersión
La Intensidad de IA se grafica contra tres ejes Y, un gráfico cada uno:
vs. Tiempo de Ciclo — ¿una mayor Intensidad de IA correlaciona con tiempos de ciclo más cortos?
vs. Throughput — ¿una mayor Intensidad de IA correlaciona con más PRs mergeados por día?
vs. % de Bugs — ¿una mayor Intensidad de IA correlaciona con más o con menos PRs etiquetados como bug?
Cada punto es un día de calendario. Son vistas de correlación, no causales: lee la dispersión buscando patrones a lo largo de muchos días, no veredictos de un día suelto.
Cómo interpretarla
Pendiente negativa en Tiempo de Ciclo — los días de mucha IA tienden a tener tiempos de ciclo más cortos. Alentador, pero es una correlación, no una prueba.
Pendiente positiva en Throughput — los días de mucha IA shipean más PRs.
Nube de puntos sin pendiente clara — la Intensidad de IA no es un buen predictor de la entrega en este equipo. Investiga subconjuntos por equipo o por repositorio.
Pendientes invertidas — los días de mucha IA correlacionan con peor entrega en este equipo. Amerita mirar en serio cómo se está usando la IA.
Qué hacer al respecto
Trata la Intensidad de IA como un ordenamiento relativo de días, no como un porcentaje absoluto. Compara días dentro del mismo período; no compares puntajes absolutos entre períodos muy distintos.
No saques conclusiones de ventanas cortas. Lo trimestral es el mínimo razonable.
Emparéjala con desgloses equipo por equipo: los patrones de toda la organización a veces esconden patrones opuestos a nivel equipo.
Métricas relacionadas
PRs asistidos por IA
Commits asistidos por IA
Comparación de Tiempo de Entrega con IA
Tiempo de Ciclo
Throughput