DepthData
DepthData es una plataforma de inteligencia de gasto en IA que conecta las herramientas de IA de su empresa (por ejemplo, ChatGPT, Claude, Copilot, Gemini, Cursor) en una vista de solo lectura y gobernada de la adopción, el gasto y el costo por resultado con informes listos para la junta e información de coaching, sin leer indicaciones ni instalar agentes.
https://depthdata.vercel.app/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Información del Producto
Actualizado:07/08/2026
¿Qué es DepthData?
DepthData (Depthdata) ayuda a las organizaciones a comprender lo que realmente están haciendo con la IA al consolidar el uso, los puestos y el gasto en muchos productos de IA en una única fuente de verdad. En lugar de hacer malabarismos con múltiples consolas de administración de proveedores, proporciona una vista unificada y de nivel financiero de la adopción y la eficiencia, como usuarios activos, uso de tokens, combinación de modelos, desperdicio de puestos inactivos y costo por usuario activo, para que los líderes puedan responder "¿cómo va la IA?" con métricas defendibles. Está diseñado tanto para partes interesadas ejecutivas como operativas (CEO/CFO/CIO, finanzas, TI y líderes de equipo) y enfatiza la privacidad al ingerir solo metadatos, no el contenido de la conversación.
Características Principales de DepthData
DepthData es una plataforma de inteligencia de gastos de IA que conecta las consolas de administración de herramientas como ChatGPT Enterprise, Claude, GitHub Copilot, Gemini Workspace, Cursor y otras en una vista única y lista para auditorías de la adopción de IA, la profundidad de uso y el gasto. Normaliza las métricas de los proveedores en un modelo de datos gobernado (para que "usuario activo" y gasto signifiquen lo mismo en todas las herramientas), etiqueta cada KPI según cómo se verifica (medido vs. modelado con bandas de confianza) y produce resultados amigables para el liderazgo, como una puntuación de salud del espacio de trabajo, informes listos para la junta directiva y recomendaciones de ajuste de tamaño. DepthData es de solo lectura por diseño, utiliza conexiones OAuth/API (sin agentes ni extensiones) y explícitamente no ingiere ni lee el contenido de las indicaciones, solo metadatos.
Libro mayor unificado de gastos y adopción de IA: Agrega asientos, roles, eventos de uso y gastos de múltiples proveedores de IA en una vista gobernada, reemplazando la necesidad de conciliar varios paneles de administración y hojas de cálculo separados.
Etiquetas de evidencia y análisis defendibles: Cada métrica se etiqueta con la forma en que se verifica (por ejemplo, API directa, exportaciones/registros, fuentes de facturación o estimaciones modeladas) e incluye metodología y bandas de confianza para que los números puedan resistir el escrutinio del CFO/junta directiva.
Recopilación de datos de solo lectura y con prioridad en la privacidad: Conexiones OAuth de solo lectura a las API de administración de proveedores; sin agentes de laptop, sin extensiones de navegador, sin scraping y sin ingesta de indicaciones/contenido, solo metadatos como sesiones, asientos y señales de uso.
Puntuación de salud del espacio de trabajo y paneles ejecutivos: Combina la adopción, la profundidad de uso y la eficiencia/gasto en una única puntuación de salud con KPI y tendencias detallados, diseñado para responder "¿cómo va la IA?" de un vistazo.
Coaching y empujones para mejorar la adopción: Identifica patrones de uso de IA de alto rendimiento, los convierte en manuales y envía empujones a los equipos con las mayores brechas, luego rastrea el impacto para que la habilitación se refleje en las métricas de adopción.
Ajuste de tamaño y detección de desperdicios: Detecta asientos inactivos o de baja intensidad, cobertura de herramientas duplicadas y desajustes de nivel; proporciona recomendaciones como recuperar licencias inactivas o degradar niveles donde la calidad de la salida probablemente esté dentro de la tolerancia.
Casos de Uso de DepthData
Gobernanza de costos de IA liderada por finanzas (cualquier empresa): Consolide las suscripciones y el uso de IA en una sola vista para cuantificar el gasto total, el costo por usuario activo y el desperdicio recuperable de asientos inactivos, lo que respalda la elaboración de presupuestos, los contracargos y las negociaciones con los proveedores.
Visibilidad y estandarización de TI/CIO: Realice un seguimiento de la adopción en todos los departamentos y herramientas, identifique asistentes redundantes (por ejemplo, superposición de Copilot + Cursor) y estandarice en menos plataformas mientras mantiene la productividad y los controles de acceso.
Informes listos para la junta directiva para industrias reguladas: En sectores como los servicios financieros, la atención médica y los seguros, produzca exportaciones listas para auditorías con metodología transparente y garantías de privacidad (sin lectura de indicaciones) para respaldar las revisiones de gobernanza y los comités de riesgo.
Optimización del ROI de las herramientas de ingeniería: Para las organizaciones de software que utilizan suites Copilot/Cursor/LLM, supervise los asientos activos, la profundidad de uso y el ajuste de nivel; recupere licencias no utilizadas y centre la habilitación en equipos con baja adopción pero alto impacto potencial.
Habilitación y gestión del cambio en toda la empresa: Permita que los equipos de Aprendizaje y Desarrollo u Operaciones identifiquen quién está estancado o prosperando con la IA, implementen manuales de capacitación específicos y midan el aumento de la adopción en comparación con la línea de base de la empresa a lo largo del tiempo.
IA en la sombra y seguimiento de riesgos operativos: Mantenga una vista del registro de riesgos de IA (por ejemplo, estimaciones de uso en la sombra, señales de variación de la calidad de las indicaciones, exposición a licencias no utilizadas) para que el liderazgo pueda priorizar las acciones de gobernanza sin inspeccionar el contenido de los empleados.
Ventajas
Métricas listas para auditorías con etiquetas de verificación y metodología publicada, lo que hace que los análisis sean más defendibles que los paneles informados por el proveedor.
Enfoque que prioriza la privacidad: solo metadatos, conexiones de solo lectura, sin agentes/extensiones y explícitamente sin ingesta de indicaciones.
Normaliza las definiciones inconsistentes de los proveedores (por ejemplo, "usuario activo") en un solo esquema, lo que simplifica las comparaciones entre herramientas y la toma de decisiones.
Desventajas
La cobertura depende de lo que exponen las API de administración de cada proveedor y a menudo requiere niveles empresariales/comerciales; algunos datos pueden "no estar expuestos todavía".
Algunos resultados/valores se modelan en lugar de medirse directamente, lo que puede introducir incertidumbre incluso con bandas de confianza.
Los mejores resultados requieren conectar múltiples consolas de administración y alinear las definiciones internas de resultados "buenos" por departamento (configuración y coordinación de las partes interesadas).
Cómo Usar DepthData
1) Confirme que tiene los planes de proveedor y el acceso de administrador correctos: Depthdata se basa en las API de administración de proveedores oficiales (a menudo requieren niveles Enterprise/Business). Asegúrese de ser administrador de cada herramienta que desee conectar (por ejemplo, ChatGPT Enterprise, Claude Enterprise, GitHub Copilot, Gemini Workspace, Vercel + AI Gateway, Notion AI, Replit, Lovable).
2) Decida qué quiere que Depthdata responda primero: Elija preguntas iniciales como: gasto total en IA en todas las herramientas, quién está activo versus inactivo, qué puestos están inactivos, costo por usuario activo y dónde las herramientas superpuestas crean una cobertura duplicada.
3) Conecte sus herramientas de IA a través de OAuth de solo lectura: En Depthdata, conecte cada proveedor usando OAuth de solo lectura en la consola de administración. Depthdata está diseñado para no requerir agentes, extensiones de navegador, scraping ni nada instalado en los dispositivos de los empleados.
4) Ejecute la primera sincronización de ingesta (extracciones diarias de solo lectura): Depthdata realiza extracciones de solo lectura de cada feed de proveedor en una sincronización diaria para metadatos como puestos, roles, sesiones, eventos de uso y gastos. El contenido de la conversación/indicación no se ingiere.
5) Revise la matriz de cobertura del conector para cada proveedor: Verifique lo que cada proveedor puede y no puede exponer (por ejemplo, puestos y roles, uso y adopción, gastos, eventos de auditoría). Depthdata muestra explícitamente dónde los datos están disponibles a través de API, a través de exportaciones/flujos de registro, o aún no están expuestos.
6) Valide internamente las expectativas de privacidad y gobernanza: Confirme con las partes interesadas que Depthdata utiliza solo metadatos y no lee las indicaciones. Cuando un feed de proveedor podría incluir contenido de conversación, Depthdata lo descarta en la ingesta.
7) Deje que Depthdata normalice las métricas en un esquema gobernado: Depthdata asigna tokens/créditos/acciones/solicitudes premium a un esquema único para que las definiciones como "usuario activo" sean consistentes en todas las herramientas (en lugar de diferir según el proveedor).
8) Establezca su línea de base (primeras cuatro semanas): Depthdata mide el aumento en comparación con las primeras cuatro semanas de su propia organización (por departamento), en lugar de utilizar puntos de referencia de proveedores o promedios de la industria.
9) Abra la superficie de Descripción general para obtener la puntuación de salud del espacio de trabajo: Utilice la Descripción general para ver la adopción, la profundidad y el gasto resumidos en una única puntuación de salud del espacio de trabajo, con deltas de KPI y tendencias de 12 semanas detrás.
10) Utilice Analytics para producir tendencias defendibles: Divida la adopción, la profundidad y el gasto por departamento, herramienta o antigüedad. Utilice etiquetas de confianza y la metodología abierta para que los números puedan resistir el escrutinio financiero/de la junta.
11) Identifique el desperdicio y ajuste el tamaño de las licencias: Utilice el costo por usuario activo, la detección de puestos inactivos (por ejemplo, sin actividad en 30-60 días) y las señales de superposición (por ejemplo, Cursor + Copilot) para encontrar gastos recuperables y oportunidades de degradación de nivel.
12) Utilice Coaching para cerrar las brechas de adopción: Revise los patrones de uso detectados de usuarios de IA fuertes, conviértalos en guías y envíe recordatorios a los equipos que están dejando valor sobre la mesa. Rastree si el coaching cambia la adopción con el tiempo.
13) Utilice la tabla de clasificación para recompensar la profundidad (no el spam): Compare departamentos/individuos utilizando la puntuación de profundidad (amplitud de la herramienta, flujos de trabajo encadenados, patrones de reintento) en lugar de recuentos de mensajes brutos, para fomentar una adopción significativa.
14) Revise el registro de riesgos de IA y las señales de gobernanza: Utilice la vista de gobernanza para monitorear riesgos operativos como estimaciones de IA en la sombra, licencias no utilizadas, varianza de la calidad de las indicaciones (a través de tasas de reintento), duplicación de flujos de trabajo y exposición a fugas de datos (tenga en cuenta que Depthdata no ingiere texto de indicaciones).
15) Establezca objetivos y realice un seguimiento del progreso hasta el final del trimestre: Defina objetivos como el % de adopción semanal, el costo por usuario, los límites de gasto o los objetivos de activación de departamentos. Utilice el estado del objetivo (en curso/retrasado/en riesgo) para identificar las causas raíz (por ejemplo, puestos inactivos en un departamento específico).
16) Exporte informes listos para la junta con la metodología adjunta: Genere exportaciones de PDF con marca que incluyan desgloses de adopción/gasto y la metodología defendible (incluidas las bandas de confianza donde se modelan los valores).
17) Envíe datos a su pila de BI si es necesario: Si prefiere paneles internos, envíe datos normalizados a su entorno de BI, manteniendo las definiciones gobernadas y el etiquetado de confianza consistentes.
18) Agregue nuevas herramientas a medida que aparezcan (conéctese en minutos): Cuando se introduce una nueva herramienta de IA en la empresa, conéctela a través del mismo enfoque de administrador de solo lectura. Depthdata la normaliza en el mismo modelo de adopción/gasto/valor mientras mantiene la continuidad histórica.
Preguntas Frecuentes de DepthData
DepthData es una plataforma de inteligencia de gastos de IA que conecta las herramientas de IA que utiliza una empresa (por ejemplo, ChatGPT, Claude, Copilot, Gemini, Cursor y más) en una vista gobernada y lista para auditorías de adopción, gastos y costo por resultado.
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