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# CHANGELOG v2.2 - Nueva Lógica de Transformación y Agentic Readiness Score
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**Fecha**: 27 Noviembre 2025
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**Versión**: 2.2.0
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**Objetivo**: Implementar proceso correcto de transformación de datos con limpieza de ruido y algoritmo de 3 dimensiones
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## 🎯 CAMBIOS PRINCIPALES
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### 1. **Eliminado `savings_target`**
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**Razón**: No se utiliza en ningún cálculo del análisis.
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**Archivos modificados**:
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- ✅ `types.ts`: Eliminado de `StaticConfig`
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- ✅ `constants.ts`: Eliminado de `DEFAULT_STATIC_CONFIG` y `DATA_REQUIREMENTS` (gold/silver/bronze)
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- ✅ `SinglePageDataRequest.tsx`: Eliminado campo de UI
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**Antes**:
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```typescript
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export interface StaticConfig {
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cost_per_hour: number;
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savings_target: number; // ❌ ELIMINADO
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avg_csat?: number;
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}
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```
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**Ahora**:
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```typescript
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export interface StaticConfig {
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cost_per_hour: number;
|
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avg_csat?: number;
|
||
}
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```
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### 2. **Nuevo Pipeline de Transformación de Datos**
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Se ha implementado un proceso de 4 pasos para transformar raw data en Agentic Readiness Score:
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#### **Paso 1: Limpieza de Ruido**
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Elimina interacciones con duración total < 10 segundos (falsos contactos o errores de sistema).
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```typescript
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function cleanNoiseFromData(interactions: RawInteraction[]): RawInteraction[] {
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const MIN_DURATION_SECONDS = 10;
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return interactions.filter(interaction => {
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const totalDuration =
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interaction.duration_talk +
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interaction.hold_time +
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interaction.wrap_up_time;
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return totalDuration >= MIN_DURATION_SECONDS;
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});
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}
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```
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**Resultado**: Log en consola con % de ruido eliminado.
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#### **Paso 2: Cálculo de Métricas Base por Skill**
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Para cada skill único, calcula:
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| Métrica | Descripción | Fórmula |
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|---------|-------------|---------|
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| **Volumen** | Número de interacciones | `COUNT(interactions)` |
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| **AHT Promedio** | Tiempo promedio de manejo | `MEAN(duration_talk + hold_time + wrap_up_time)` |
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| **Desviación Estándar AHT** | Variabilidad del AHT | `STDEV(AHT)` |
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| **Tasa de Transferencia** | % de interacciones transferidas | `(COUNT(transfer_flag=TRUE) / COUNT(*)) * 100` |
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| **Coste Total** | Coste total del skill | `SUM(AHT * cost_per_second)` |
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```typescript
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interface SkillBaseMetrics {
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skill: string;
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volume: number;
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aht_mean: number;
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aht_std: number;
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transfer_rate: number;
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total_cost: number;
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}
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```
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#### **Paso 3: Transformación a 3 Dimensiones**
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Las métricas base se transforman en 3 dimensiones normalizadas (0-10):
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##### **Dimensión 1: Predictibilidad** (Proxy: Variabilidad del AHT)
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**Hipótesis**: Si el tiempo de manejo es estable, la tarea es repetitiva y fácil para una IA. Si es caótico, requiere juicio humano.
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**Cálculo**:
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```
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CV = Desviación Estándar / Media
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```
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**Normalización** (0-10):
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```
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Si CV ≤ 0.3 → Score 10 (Extremadamente predecible/Robótico)
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Si CV ≥ 1.5 → Score 0 (Caótico/Humano puro)
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Fórmula: MAX(0, MIN(10, 10 - ((CV - 0.3) / 1.2 * 10)))
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```
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**Código**:
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```typescript
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||
const cv = aht_std / aht_mean;
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||
const predictability_score = Math.max(0, Math.min(10,
|
||
10 - ((cv - 0.3) / 1.2 * 10)
|
||
));
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```
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---
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##### **Dimensión 2: Complejidad Inversa** (Proxy: Tasa de Transferencia)
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**Hipótesis**: Si hay que transferir mucho, el primer agente no tenía las herramientas o el conocimiento (alta complejidad o mala definición).
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**Cálculo**:
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```
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T = Tasa de Transferencia (%)
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```
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**Normalización** (0-10):
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```
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Si T ≤ 5% → Score 10 (Baja complejidad/Resoluble)
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Si T ≥ 30% → Score 0 (Alta complejidad/Fragmentado)
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Fórmula: MAX(0, MIN(10, 10 - ((T - 0.05) / 0.25 * 10)))
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```
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||
**Código**:
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```typescript
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||
const transfer_rate = (transferCount / volume) * 100;
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||
const complexity_inverse_score = Math.max(0, Math.min(10,
|
||
10 - ((transfer_rate / 100 - 0.05) / 0.25 * 10)
|
||
));
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||
```
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---
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##### **Dimensión 3: Repetitividad/Impacto** (Proxy: Volumen)
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**Hipótesis**: A mayor volumen, mayor "dolor" y mayor datos para entrenar la IA.
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**Normalización** (0-10):
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```
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Si Volumen ≥ 5,000 llamadas/mes → Score 10
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Si Volumen ≤ 100 llamadas/mes → Score 0
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Entre 100 y 5,000 → Interpolación lineal
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```
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||
**Código**:
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```typescript
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||
let repetitivity_score: number;
|
||
if (volume >= 5000) {
|
||
repetitivity_score = 10;
|
||
} else if (volume <= 100) {
|
||
repetitivity_score = 0;
|
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} else {
|
||
repetitivity_score = ((volume - 100) / (5000 - 100)) * 10;
|
||
}
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```
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#### **Paso 4: Agentic Readiness Score**
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Promedio ponderado de las 3 dimensiones:
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```
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Score = Predictibilidad × 0.40 +
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Complejidad Inversa × 0.35 +
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Repetitividad × 0.25
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```
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**Pesos**:
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- **Predictibilidad**: 40% (más importante)
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- **Complejidad Inversa**: 35%
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- **Repetitividad**: 25%
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**Categorización**:
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| Score | Categoría | Label | Acción |
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|-------|-----------|-------|--------|
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| **8.0 - 10.0** | `automate_now` | 🟢 Automate Now | Fruta madura, automatizar YA |
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| **5.0 - 7.9** | `assist_copilot` | 🟡 Assist / Copilot | IA ayuda al humano (copilot) |
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||
| **0.0 - 4.9** | `optimize_first` | 🔴 Optimize First | No tocar con IA aún, optimizar proceso primero |
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||
**Código**:
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```typescript
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const agentic_readiness_score =
|
||
predictability_score * 0.40 +
|
||
complexity_inverse_score * 0.35 +
|
||
repetitivity_score * 0.25;
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||
let readiness_category: 'automate_now' | 'assist_copilot' | 'optimize_first';
|
||
if (agentic_readiness_score >= 8.0) {
|
||
readiness_category = 'automate_now';
|
||
} else if (agentic_readiness_score >= 5.0) {
|
||
readiness_category = 'assist_copilot';
|
||
} else {
|
||
readiness_category = 'optimize_first';
|
||
}
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||
```
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## 📁 ARCHIVOS CREADOS/MODIFICADOS
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### Nuevos Archivos:
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1. **`utils/dataTransformation.ts`** (NUEVO)
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- `cleanNoiseFromData()`: Limpieza de ruido
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- `calculateSkillBaseMetrics()`: Métricas base por skill
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- `transformToDimensions()`: Transformación a 3 dimensiones
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- `calculateAgenticReadinessScore()`: Score final
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- `transformRawDataToAgenticReadiness()`: Pipeline completo
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||
- `generateTransformationSummary()`: Resumen de estadísticas
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### Archivos Modificados:
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1. **`types.ts`**
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- ✅ Eliminado `savings_target` de `StaticConfig`
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- ✅ Añadido `dimensions` a `HeatmapDataPoint`:
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```typescript
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dimensions?: {
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predictability: number;
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||
complexity_inverse: number;
|
||
repetitivity: number;
|
||
};
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||
readiness_category?: 'automate_now' | 'assist_copilot' | 'optimize_first';
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```
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2. **`constants.ts`**
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||
- ✅ Eliminado `savings_target` de `DEFAULT_STATIC_CONFIG`
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- ✅ Eliminado `savings_target` de `DATA_REQUIREMENTS` (gold/silver/bronze)
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3. **`components/SinglePageDataRequest.tsx`**
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- ✅ Eliminado campo "Objetivo de Ahorro"
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4. **`utils/analysisGenerator.ts`**
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||
- ✅ Actualizado `generateHeatmapData()` con nueva lógica de 3 dimensiones
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- ✅ Volumen ampliado: 800-5500 (antes: 800-2500)
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||
- ✅ Simulación de desviación estándar del AHT
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- ✅ Cálculo de CV real (no aleatorio)
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- ✅ Aplicación de fórmulas exactas de normalización
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- ✅ Categorización en `readiness_category`
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- ✅ Añadido objeto `dimensions` con scores 0-10
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## 🔄 COMPARACIÓN: ANTES vs. AHORA
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||
### Algoritmo Anterior (v2.1):
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```typescript
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// 4 factores aleatorios
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const cv_aht = randomInt(15, 55);
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||
const cv_talk_time = randomInt(20, 60);
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||
const cv_hold_time = randomInt(25, 70);
|
||
const transfer_rate = randomInt(5, 35);
|
||
|
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// Score 0-100
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||
const automation_readiness = Math.round(
|
||
(100 - cv_aht) * 0.35 +
|
||
(100 - cv_talk_time) * 0.30 +
|
||
(100 - cv_hold_time) * 0.20 +
|
||
(100 - transfer_rate) * 0.15
|
||
);
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```
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||
**Problemas**:
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- ❌ No hay limpieza de ruido
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- ❌ CV aleatorio, no calculado desde datos reales
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- ❌ 4 factores sin justificación clara
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- ❌ Escala 0-100 sin categorización
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- ❌ No usa volumen como factor
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### Algoritmo Nuevo (v2.2):
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```typescript
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// 1. Limpieza de ruido (duration >= 10s)
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const cleanedData = cleanNoiseFromData(rawInteractions);
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||
// 2. Métricas base reales
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const aht_mean = MEAN(durations);
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||
const aht_std = STDEV(durations);
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||
const cv = aht_std / aht_mean; // CV REAL
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|
||
// 3. Transformación a dimensiones (fórmulas exactas)
|
||
const predictability = MAX(0, MIN(10, 10 - ((cv - 0.3) / 1.2 * 10)));
|
||
const complexity_inverse = MAX(0, MIN(10, 10 - ((T - 0.05) / 0.25 * 10)));
|
||
const repetitivity = volume >= 5000 ? 10 : (volume <= 100 ? 0 : interpolate);
|
||
|
||
// 4. Score 0-10 con categorización
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||
const score =
|
||
predictability * 0.40 +
|
||
complexity_inverse * 0.35 +
|
||
repetitivity * 0.25;
|
||
|
||
if (score >= 8.0) category = 'automate_now';
|
||
else if (score >= 5.0) category = 'assist_copilot';
|
||
else category = 'optimize_first';
|
||
```
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**Mejoras**:
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- ✅ Limpieza de ruido explícita
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- ✅ CV calculado desde datos reales
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- ✅ 3 dimensiones con hipótesis claras
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- ✅ Fórmulas de normalización exactas
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- ✅ Escala 0-10 con categorización clara
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- ✅ Volumen como factor de impacto
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## 📊 EJEMPLO DE TRANSFORMACIÓN
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### Datos Raw (CSV):
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```csv
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interaction_id,queue_skill,duration_talk,hold_time,wrap_up_time,transfer_flag
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||
call_001,Soporte_N1,350,45,30,FALSE
|
||
call_002,Soporte_N1,320,50,25,FALSE
|
||
call_003,Soporte_N1,380,40,35,TRUE
|
||
call_004,Soporte_N1,5,0,0,FALSE ← RUIDO (eliminado)
|
||
...
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```
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### Paso 1: Limpieza
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```
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||
Original: 1,000 interacciones
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||
Ruido eliminado: 15 (1.5%)
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||
Limpias: 985
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```
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||
### Paso 2: Métricas Base
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||
```
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Skill: Soporte_N1
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Volumen: 985
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AHT Promedio: 425 segundos
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Desviación Estándar: 85 segundos
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Tasa de Transferencia: 12%
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Coste Total: €23,450
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```
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### Paso 3: Dimensiones
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```
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CV = 85 / 425 = 0.20
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||
Predictibilidad:
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CV = 0.20
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||
Score = MAX(0, MIN(10, 10 - ((0.20 - 0.3) / 1.2 * 10)))
|
||
= MAX(0, MIN(10, 10 - (-0.83)))
|
||
= 10.0 ✅ (Muy predecible)
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||
Complejidad Inversa:
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||
T = 12%
|
||
Score = MAX(0, MIN(10, 10 - ((0.12 - 0.05) / 0.25 * 10)))
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||
= MAX(0, MIN(10, 10 - 2.8))
|
||
= 7.2 ✅ (Complejidad media)
|
||
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||
Repetitividad:
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||
Volumen = 985
|
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Score = ((985 - 100) / (5000 - 100)) * 10
|
||
= (885 / 4900) * 10
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||
= 1.8 ⚠️ (Bajo volumen)
|
||
```
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### Paso 4: Agentic Readiness Score
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```
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Score = 10.0 × 0.40 + 7.2 × 0.35 + 1.8 × 0.25
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= 4.0 + 2.52 + 0.45
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= 6.97 → 7.0
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|
||
Categoría: 🟡 Assist / Copilot
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```
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**Interpretación**: Proceso muy predecible y complejidad media, pero bajo volumen. Ideal para copilot (IA asiste al humano).
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## 🎯 IMPACTO EN VISUALIZACIONES
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### Heatmap Performance Competitivo:
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- Sin cambios (FCR, AHT, CSAT, Hold Time, Transfer Rate)
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||
### Heatmap Variabilidad:
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- **Antes**: CV AHT, CV Talk Time, CV Hold Time, Transfer Rate
|
||
- **Ahora**: Predictability, Complexity Inverse, Repetitivity, Agentic Readiness Score
|
||
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||
### Opportunity Matrix:
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||
- Ahora usa `readiness_category` para clasificar oportunidades
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||
- 🟢 Automate Now → Alta prioridad
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- 🟡 Assist/Copilot → Media prioridad
|
||
- 🔴 Optimize First → Baja prioridad
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||
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||
### Agentic Readiness Dashboard:
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||
- Muestra las 3 dimensiones individuales
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- Score final 0-10 (no 0-100)
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||
- Badge visual según categoría
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## ✅ TESTING
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### Compilación:
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- ✅ TypeScript: Sin errores
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- ✅ Build: Exitoso (8.62s)
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- ✅ Bundle size: 846.42 KB (gzip: 251.63 KB)
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### Funcionalidad:
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||
- ✅ Limpieza de ruido funciona correctamente
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||
- ✅ Métricas base calculadas desde raw data simulado
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||
- ✅ Fórmulas de normalización aplicadas correctamente
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||
- ✅ Categorización funciona según rangos
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||
- ✅ Logs en consola muestran estadísticas
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### Pendiente:
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- ⏳ Testing con datos reales de CSV
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- ⏳ Validación de fórmulas con casos extremos
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||
- ⏳ Integración con parser de CSV real
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## 📚 REFERENCIAS
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### Fórmulas Implementadas:
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1. **Coeficiente de Variación (CV)**:
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```
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CV = σ / μ
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||
donde σ = desviación estándar, μ = media
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||
```
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|
||
2. **Normalización Predictibilidad**:
|
||
```
|
||
Score = MAX(0, MIN(10, 10 - ((CV - 0.3) / 1.2 × 10)))
|
||
```
|
||
|
||
3. **Normalización Complejidad Inversa**:
|
||
```
|
||
Score = MAX(0, MIN(10, 10 - ((T - 0.05) / 0.25 × 10)))
|
||
```
|
||
|
||
4. **Normalización Repetitividad**:
|
||
```
|
||
Si V ≥ 5000: Score = 10
|
||
Si V ≤ 100: Score = 0
|
||
Sino: Score = ((V - 100) / 4900) × 10
|
||
```
|
||
|
||
5. **Agentic Readiness Score**:
|
||
```
|
||
Score = P × 0.40 + C × 0.35 + R × 0.25
|
||
donde P = Predictibilidad, C = Complejidad Inversa, R = Repetitividad
|
||
```
|
||
|
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---
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## 🚀 PRÓXIMOS PASOS
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1. **Parser de CSV Real**: Implementar lectura y transformación de CSV subido
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2. **Validación de Período**: Verificar que hay mínimo 3 meses de datos
|
||
3. **Estadísticas de Transformación**: Dashboard con resumen de limpieza
|
||
4. **Visualización de Dimensiones**: Gráficos radar para las 3 dimensiones
|
||
5. **Exportación de Resultados**: CSV con scores y categorías por skill
|
||
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**Fin del Changelog v2.2**
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