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Casos reales, con la fuente a la vista
14 casos publicados para este filtro. Cada ficha cita la fuente y no inventa la cifra que falta.
Nuevos hoy
- Acortar de años a semanas el ciclo de algunas funcionesEl cambio citado es de años a semanas, y solo en algunas funciones. No hay una media ni la lista de cuáles.Fuente: Asana
- Clasificar el gasto de empresa sin mirar cada ticketDos cifras: 75 % automatizado y 94 % de cumplimiento. No se publica el volumen absoluto.Fuente: Brex
- Dejar que un agente complete el trámite en el navegadorEl repositorio no aporta una tasa de éxito ni un coste por tarea terminada.Fuente: browser-use
- Sacar el asistente de ingeniería y darlo a toda la plantillaEl dato es de alcance: más de 5.000 empleados. No hay horas ahorradas ni una medida de calidad.Fuente: Canva
- Contestar al interesado en un vehículo antes de que se enfríeLa fuente dice que respuestas y pruebas se duplicaron. No da la base ni el periodo.Fuente: Cox Automotive
- Quitar 200 horas al mes con un único flujo de operaciones200 horas al mes en una sola tarea. No se dice el coste del flujo ni si el ahorro se mantiene.Fuente: Delivery Hero
- Sustituir licencias y horas a mano por flujos propiosCifras citadas: unas 100.000 libras en licencias y cerca de 1.000 horas en nueve meses. El cálculo no viene desglosado.Fuente: Huel
- Atender dos de cada tres chats en el primer mesDos tercios de los chats en el primer mes. La nota no da el número absoluto de conversaciones ni la satisfacción.Fuente: Klarna
- Entregar un dato al cliente sin hacer cola en el equipo técnicoLa fuente describe que desaparece el cuello de botella. No hay tiempos medios ni volumen de peticiones.Fuente: Musixmatch
- Probar agentes en local para no sacar los datos de casaEs una guía de arranque. No publica ahorro, latencia ni cuántos equipos lo usan.Fuente: n8n
- Describir la aplicación y dejar que el agente la construyaLos 50 millones son usuarios de Replit, no proyectos terminados por el agente. No hay tasa de éxito de las apps generadas.Fuente: Replit
- Pasar de la edición libre a un control de empresa al crecer los flujosEl caso cuenta el cambio de edición. No publica un ahorro en euros ni en horas.Fuente: The Stepstone Group
- Ordenar alertas de seguridad sin el trabajo manual de siempreAhorro citado: 2,2 millones de libras. La ficha no desglosa el cálculo ni el ejercicio.Fuente: Vodafone
- Dejar que cada equipo fabrique sus propios agentesDos datos: 89 % de adopción y más de 800 agentes internos. No hay reparto por departamento.Fuente: Zapier
Destacados
Los tres más recientes del filtro. No es un ranking de pago.
- Acortar de años a semanas el ciclo de algunas funcionesEl cambio citado es de años a semanas, y solo en algunas funciones. No hay una media ni la lista de cuáles.Fuente: Asana
- Clasificar el gasto de empresa sin mirar cada ticketDos cifras: 75 % automatizado y 94 % de cumplimiento. No se publica el volumen absoluto.Fuente: Brex
- Dejar que un agente complete el trámite en el navegadorEl repositorio no aporta una tasa de éxito ni un coste por tarea terminada.Fuente: browser-use
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Índice
- Gestión de proyectosAcortar de años a semanas el ciclo de algunas funcionesAsana mete Claude en su herramienta de trabajo. Aseguran que ciertas funciones de IA pasaron de ciclos medidos en años a ciclos de semanas.Claude (API)El cambio citado es de años a semanas, y solo en algunas funciones. No hay una media ni la lista de cuáles.
- FinanzasClasificar el gasto de empresa sin mirar cada ticketBrex usa Claude para clasificar y justificar gastos. El caso habla de un 75 % de transacciones automatizadas y de un 94 % de cumplimiento de la política.Claude (API)Dos cifras: 75 % automatizado y 94 % de cumplimiento. No se publica el volumen absoluto.
- OperacionesDejar que un agente complete el trámite en el navegadorbrowser-use es una librería abierta en Python. Un agente maneja el navegador para rellenar formularios, buscar o extraer datos.browser-useEl repositorio no aporta una tasa de éxito ni un coste por tarea terminada.
- OperacionesSacar el asistente de ingeniería y darlo a toda la plantillaCanva extendió Claude Enterprise a más de 5.000 personas, de todos los equipos y no solo del área técnica.Claude EnterpriseEl dato es de alcance: más de 5.000 empleados. No hay horas ahorradas ni una medida de calidad.
- VentasContestar al interesado en un vehículo antes de que se enfríeCox Automotive usa Claude para responder a quien pregunta por un coche. Afirman haber duplicado las respuestas a leads y las pruebas de conducción.Claude (API)La fuente dice que respuestas y pruebas se duplicaron. No da la base ni el periodo.
- OperacionesQuitar 200 horas al mes con un único flujo de operacionesDelivery Hero automatizó una tarea repetida de IT con un flujo de n8n. Declaran 200 horas menos cada mes.n8n200 horas al mes en una sola tarea. No se dice el coste del flujo ni si el ahorro se mantiene.
- EcommerceSustituir licencias y horas a mano por flujos propiosHuel cuenta que, en nueve meses con n8n, dejó de pagar unas 100.000 libras en software y cerca de 1.000 horas de trabajo manual.n8nCifras citadas: unas 100.000 libras en licencias y cerca de 1.000 horas en nueve meses. El cálculo no viene desglosado.
- Atención al clienteAtender dos de cada tres chats en el primer mesKlarna informó de que su asistente, con tecnología de OpenAI, gestionó dos tercios de los chats de atención durante el primer mes.OpenAIDos tercios de los chats en el primer mes. La nota no da el número absoluto de conversaciones ni la satisfacción.
- DatosEntregar un dato al cliente sin hacer cola en el equipo técnicoMusixmatch conecta su stack de datos con n8n para resolver peticiones de clientes sin que cada consulta se detenga en ingeniería.n8nLa fuente describe que desaparece el cuello de botella. No hay tiempos medios ni volumen de peticiones.
- InfraestructuraProbar agentes en local para no sacar los datos de casaEl kit autoalojado de n8n reúne n8n, un modelo local con Ollama y una base vectorial. Sirve para ensayar flujos sin enviar los datos a un tercero.n8n, OllamaEs una guía de arranque. No publica ahorro, latencia ni cuántos equipos lo usan.
- SoftwareDescribir la aplicación y dejar que el agente la construyaEl agente de Replit, apoyado en Claude, genera software desde instrucciones en lenguaje natural. El caso menciona 50 millones de usuarios de la plataforma.Replit AgentLos 50 millones son usuarios de Replit, no proyectos terminados por el agente. No hay tasa de éxito de las apps generadas.
- OperacionesPasar de la edición libre a un control de empresa al crecer los flujosThe Stepstone Group, con unas 3.000 personas, extendió n8n y cambió de la edición comunitaria a Enterprise cuando el volumen de flujos lo pidió.n8nEl caso cuenta el cambio de edición. No publica un ahorro en euros ni en horas.
- CiberseguridadOrdenar alertas de seguridad sin el trabajo manual de siempreVodafone montó flujos de inteligencia de amenazas con n8n. El relato cifra el ahorro en 2,2 millones de libras.n8nAhorro citado: 2,2 millones de libras. La ficha no desglosa el cálculo ni el ejercicio.
- OperacionesDejar que cada equipo fabrique sus propios agentesZapier desplegó Claude Enterprise en la compañía. El caso habla de un 89 % de adopción y de más de 800 agentes montados por la propia plantilla.Claude EnterpriseDos datos: 89 % de adopción y más de 800 agentes internos. No hay reparto por departamento.