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EU AI Act: No alto riesgo Q1

Time & Attendance Agent

Automatiza las reglas de registro horario - detecta excepciones antes de que lleguen a nómina.

Procesa fichajes contra convenios y normativa laboral. Señala anomalías, calcula horas extra y complementos - reduciendo correcciones en un 30-40%.

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Validación de fichajes por reglas, detección de anomalías por IA, cálculo de complementos

El agente valida fichajes de forma determinista contra Estatuto de los Trabajadores y convenio colectivo, detecta anomalías por reconocimiento de patrones por IA (doble fichaje, pausas ausentes, horas extra sospechosas) y calcula complementos por reglas - las correcciones manuales permanecen Human-in-the-Loop en manos del responsable.

Resultado: Según sentencia del TJUE CCOO de 2019 y Real Decreto-ley 8/2019, obligatorio desde entonces: registro horario electrónico para todos - el agente reduce correcciones según benchmark propio entre 30 y 40 por ciento.

75% Motor de reglas
17% Agente IA
8% Humano

La arquitectura cubre lo que exige la normativa laboral: registro horario trazable y completo:

60.000 fichajes al mes, revisados por muestreo

Cada fichaje que falta, cada pausa olvidada, cada complemento nocturno mal calculado acaba en el mismo escritorio: el de la administración de tiempo. Allí la jornada comienza con una lista de correcciones que ayer pasaron desapercibidas. Y termina con la esperanza silenciosa de que mañana haya menos incidencias que repasar. En una empresa con turnos y 2.000 empleados se generan entre 30.000 y 60.000 registros horarios individuales al mes. Cada uno debe validarse contra el Estatuto de los Trabajadores, el convenio colectivo, el acuerdo de empresa y el modelo de jornada individual. De forma manual no es verificable - en el mejor de los casos se controla por muestreo.

Las consecuencias son medibles. Según un análisis de EY, los errores en el registro horario son la fuente de error más frecuente en la elaboración de nóminas - de media, se producen más de una vez por empleado y año. Por cada 1.000 trabajadores, los fichajes erróneos generan costes de corrección significativos - según EY Global Payroll Survey, cada corrección de error de nómina cuesta de media 291 USD, con una precisión de nómina estándar del sector de solo el 78 por ciento (el 22 por ciento de las transacciones contiene errores). Si se incluyen los efectos derivados - consultas, correcciones de nómina, pérdida de confianza - el coste real es considerablemente superior. En España, además, la obligación de registro de jornada impuesta por el Real Decreto-ley 8/2019 añade un factor adicional: la Inspección de Trabajo puede sancionar con multas de hasta 7.500 euros por infracción grave en materia de tiempo de trabajo, y hasta 225.018 euros en casos de infracción muy grave por vulneración de jornada máxima o descansos.

El problema no es de registro, sino de validación

Este agente sigue el principio del Decision Layer: cada decisión está basada en reglas, asistida por IA o asignada explícitamente a una persona.

La mayoría de las empresas ya dispone de un sistema de control horario. Terminales, aplicaciones móviles, portales de autoservicio - los dispositivos están instalados y los fichajes llegan. El problema no reside en la captura. Reside en que entre el momento del fichaje y la transferencia a nómina debe aplicarse un reglamento con centenares de reglas individuales.

Qué modelo de jornada se aplica a este empleado en este centro de trabajo? Se ha respetado el descanso mínimo de 12 horas entre jornadas que establece el Estatuto de los Trabajadores? El complemento nocturno sigue el convenio sectorial o el convenio de empresa? La tercera hora extra está cubierta por la bolsa de horas o genera complemento? Estas cuestiones no se plantean una vez por semana. Se plantean con cada fichaje - miles de veces al día.

La administración de tiempo las resuelve hoy con una combinación de lógica del sistema, hojas de cálculo y conocimiento basado en la experiencia. Cuando la persona con la experiencia está de baja, la tasa de error sube de inmediato. Cuando cambia el convenio, la adaptación tarda semanas. Y cuando llega la Inspección de Trabajo, falta el rastro de qué regla se aplicó cuándo a qué fichaje.

Reglamento en lugar de intuición

El agente de control horario no modifica el terminal ni el proceso de fichaje. Interviene donde comienza el trabajo real: en la validación basada en reglas de cada fichaje en tiempo real.

Cada fichaje entrante recorre una cadena de verificación definida:

Fichaje entrante
  |
  v
Verificar completitud formal
  |
  v
Cargar modelo de jornada (contrato + grupo profesional + centro)
  |
  v
Validación contra reglamento (ET, convenio, acuerdo de empresa)
  |                                         |
  OK                                    Incidencia detectada
  |                                         |
  v                                         v
Cálculo de complementos                Escalado o
(nocturnidad/festivo/fin de semana)    corrección automática
  |                                         |
  v                                         v
Transferencia a nómina                 Responsable decide

El punto clave: los fichajes estándar se procesan de forma completamente determinista. El cálculo de complementos no admite interpretación ni margen de apreciación. Solo cuando se detectan anomalías que superan umbrales definidos se involucra a una persona. Eso reduce el esfuerzo manual a los casos que realmente requieren criterio humano.

Qué cambia y qué no

El agente no sustituye ningún sistema de control horario. Se sitúa entre la captura y la nómina - como capa de validación que hasta ahora era manual o directamente inexistente. Tres cambios son inmediatamente perceptibles.

Las correcciones se reducen. Típicamente entre un 30 y un 40 por ciento, porque los errores ya no se descubren en el cierre mensual, sino en el momento del fichaje. Una pausa que falta no se detecta el día 28 del mes, sino el día en que se produce.

El cumplimiento se hace demostrable. Cada aplicación de regla queda registrada - qué fichaje, qué reglamento, qué versión, qué resultado. Ante una inspección de la Inspección de Trabajo, la pista de auditoría completa está disponible, no una reconstrucción a partir de registros de memoria. Esto resulta especialmente relevante dado que el artículo 34.9 del Estatuto de los Trabajadores obliga a conservar los registros de jornada durante cuatro años.

El cálculo de complementos se vuelve fiable. Complementos de nocturnidad, festivos y fin de semana se calculan exactamente según el reglamento del convenio vigente. No según la interpretación que se ha consolidado a lo largo de los años.

El motor de reglas como infraestructura

Un agente de control horario que solo verificase fichajes de forma aislada sería un proyecto caro y puntual. El valor real reside en lo que se construye durante la implementación: un motor de convenio versionado que traduce tablas de complementos, modelos de jornada y acuerdos de empresa en reglas legibles por máquina.

Este motor no se construye una vez para luego olvidarlo. Lo reutilizan directamente el Payroll Processing Agent para la elaboración de nóminas y el Leave of Absence Agent para las reglas de ausencia. La detección de anomalías - reconocimiento de patrones en pausas ausentes, fichajes dobles, incumplimientos de descanso - se convierte en plantilla para el monitoring de cumplimiento en otros procesos.

Para una empresa con trabajo por turnos, el agente de control horario es a menudo el punto de entrada adecuado en la infraestructura de agentes: alto volumen de transacciones, completamente basado en reglas, bajo riesgo de gobernanza, efecto medible desde el primer día. La administración de tiempo nota la diferencia al instante. La nómina la nota en el siguiente cierre mensual. Y la empresa dispone de un motor de reglas sobre el que pueden construirse agentes posteriores.

Tabla de microdecisiones

¿Quién decide en este agente?

12 pasos de decisión, separados por decisor

75%(9/12)
Motor de reglas
determinístico
17%(2/12)
Agente IA
basado en modelo con confianza
8%(1/12)
Humano
asignación explícita
Humano
Motor de reglas
Agente IA
Cada fila es una decisión. Expanda para ver el registro de decisión y si se puede impugnar.
Ingerir fichaje Aceptar y parsear marca temporal desde sistema origen Motor de reglas

Ingesta de datos estructurados con validación de formato

Registro de decisión

ID de la regla y número de versión
Datos de entrada que activaron la regla
Resultado del cálculo y fórmula aplicada

Impugnable: Sí - aplicación de la regla verificable. Objeción posible por datos incorrectos o versión de regla errónea.

Vincular a cuadrante de turno Asignar fichaje a turno programado o señalar como no planificado Motor de reglas

Matching determinista contra cuadrante publicado

Registro de decisión

ID de la regla y número de versión
Datos de entrada que activaron la regla
Resultado del cálculo y fórmula aplicada

Impugnable: Sí - aplicación de la regla verificable. Objeción posible por datos incorrectos o versión de regla errónea.

Identificar conjunto de reglas aplicable Seleccionar convenio colectivo, reglas de centro y parámetros de grupo Motor de reglas

Selección de reglas basada en atributos de datos maestros del empleado

Registro de decisión

ID de la regla y número de versión
Datos de entrada que activaron la regla
Resultado del cálculo y fórmula aplicada

Impugnable: Sí - aplicación de la regla verificable. Objeción posible por datos incorrectos o versión de regla errónea.

Validar límites de jornada Comprobar límites diarios y semanales según Estatuto de los Trabajadores y convenio Motor de reglas

Límites regulatorios estrictos - sin discrecionalidad

Registro de decisión

ID de la regla y número de versión
Datos de entrada que activaron la regla
Resultado del cálculo y fórmula aplicada

Impugnable: Sí - aplicación de la regla verificable. Objeción posible por datos incorrectos o versión de regla errónea.

Calcular horas ordinarias vs. extras Aplicar reglas de umbral del convenio colectivo Motor de reglas

Cálculo determinista según reglas contractuales y legales

Registro de decisión

ID de la regla y número de versión
Datos de entrada que activaron la regla
Resultado del cálculo y fórmula aplicada

Impugnable: Sí - aplicación de la regla verificable. Objeción posible por datos incorrectos o versión de regla errónea.

Calcular complementos y recargos Aplicar tarifas de nocturnidad, fin de semana, festivo y turnicidad Motor de reglas

Tablas de tarifas del convenio - totalmente codificables

Registro de decisión

ID de la regla y número de versión
Datos de entrada que activaron la regla
Resultado del cálculo y fórmula aplicada

Impugnable: Sí - aplicación de la regla verificable. Objeción posible por datos incorrectos o versión de regla errónea.

Comprobar cumplimiento de pausas Verificar que se respetaron las pausas obligatorias Motor de reglas

Requisito legal - comprobación determinista

Registro de decisión

ID de la regla y número de versión
Datos de entrada que activaron la regla
Resultado del cálculo y fórmula aplicada

Impugnable: Sí - aplicación de la regla verificable. Objeción posible por datos incorrectos o versión de regla errónea.

Detectar anomalías Señalar fichajes ausentes, duraciones inverosímiles, irregularidades de patrón Agente IA

Detección de patrones para casos límite más allá de reglas simples

Registro de decisión

Versión del modelo y puntuación de confianza
Datos de entrada y resultado de clasificación
Justificación de la decisión (explicabilidad)
Rastro de auditoría con trazabilidad completa

Impugnable: Sí - completamente documentado, revisable por humanos, objeción mediante proceso formal.

Enrutar anomalía para revisión Asignar fichaje señalado al responsable o RRHH para confirmación Motor de reglas

Reglas de enrutamiento según tipo y severidad de anomalía

Registro de decisión

ID de la regla y número de versión
Datos de entrada que activaron la regla
Resultado del cálculo y fórmula aplicada

Impugnable: Sí - aplicación de la regla verificable. Objeción posible por datos incorrectos o versión de regla errónea.

Confirmar o corregir anomalía Aprobar, modificar o rechazar fichaje señalado Humano

Revisión humana necesaria - conocimiento contextual sobre la situación real de trabajo

Registro de decisión

ID del decisor y rol
Justificación de la decisión
Marca de tiempo y contexto

Impugnable: Sí - a través del superior, Comité de Empresa o proceso formal de objeción.

Finalizar registro de tiempo Bloquear entradas validadas para transferencia a nómina Motor de reglas

Finalización automatizada tras completar ciclo de validación y aprobación

Registro de decisión

ID de la regla y número de versión
Datos de entrada que activaron la regla
Resultado del cálculo y fórmula aplicada

Impugnable: Sí - aplicación de la regla verificable. Objeción posible por datos incorrectos o versión de regla errónea.

Transferir a nómina Enviar datos de tiempo finalizados al sistema de nómina Agente IA

Transferencia automatizada en formato compatible con nómina

Registro de decisión

Versión del modelo y puntuación de confianza
Datos de entrada y resultado de clasificación
Justificación de la decisión (explicabilidad)
Rastro de auditoría con trazabilidad completa

Impugnable: Sí - completamente documentado, revisable por humanos, objeción mediante proceso formal.

Registro de decisión y derecho a impugnar

Cada decisión que este agente toma o prepara se documenta en un registro de decisión completo. Los empleados afectados pueden revisar, comprender e impugnar cada decisión individual.

¿Qué regla en qué versión se aplicó?
¿En qué datos se basó la decisión?
¿Quién (humano, motor de reglas o IA) decidió - y por qué?
¿Cómo puede la persona afectada presentar una objeción?
Cómo el Decision Layer lo implementa arquitectónicamente →

¿Este agente encaja en su proceso?

Analizamos su proceso concreto y mostramos cómo este agente se integra en su entorno de sistemas. 30 minutos, sin preparación necesaria.

Analizar su proceso

Notas de governance

EU AI Act: No alto riesgo
No clasificado como alto riesgo bajo el Reglamento de IA de la UE - el agente aplica reglas deterministas a datos de tiempo estructurados. Sin embargo, los derechos de consulta del Comité de Empresa (artículo 64 del Estatuto de los Trabajadores) cubren los sistemas automatizados de control horario. Se recomienda un acuerdo marco con el Comité de Empresa que cubra la aplicación de reglas, la lógica de detección de anomalías y las rutas de escalado. La base jurídica bajo el RGPD es típicamente interés legítimo (art. 6.1.f) o ejecución contractual (art. 6.1.b), pero debe realizarse una Evaluación de Impacto en Protección de Datos para la detección de anomalías basada en patrones. La AESIA puede requerir transparencia adicional sobre algoritmos de detección.

Evaluación

Agent Readiness 88-95%
Governance Complexity 14-21%
Economic Impact 81-88%
Lighthouse Effect 26-33%
Implementation Complexity 18-25%
Volumen de transacciones Diario

Requisitos previos

  • Sistema de registro horario (terminales, app móvil o web) conforme al RD-ley 8/2019
  • Cuadrantes de turno digitalizados y sistema de planificación
  • Reglas de convenio colectivo codificadas como conjuntos de reglas computables
  • Parámetros de normativa de tiempo de trabajo por jurisdicción
  • Interfaz de integración con sistema de nómina
  • Informe al Comité de Empresa sobre procesamiento automatizado de datos de tiempo

Contribución a la infraestructura

El Time & Attendance Agent obliga a la organización a codificar las reglas de convenio colectivo como conjuntos de reglas computables - un prerrequisito que cada agente downstream (nómina, gestión de permisos, planificación de plantilla) reutiliza. Los patrones de detección de anomalías y enrutamiento de escalado establecidos aquí se convierten en plantillas para agentes que operan en dominios de mayor gobernanza. Construye Decision Logging y Audit Trail utilizados por el Decision Layer para la trazabilidad e impugnabilidad de cada decisión.

Qué contiene esta evaluación: 9 diapositivas para su equipo directivo

Personalizada con sus datos. Generada en 2 minutos en su navegador. Sin carga, sin inicio de sesión.

  1. 1

    Portada - Nombre del proceso, puntos de decisión, potencial de automatización

  2. 2

    Resumen ejecutivo - FTE liberados, coste por transacción, fecha de amortización

  3. 3

    Situación actual - Volumen de transacciones, costes de error, escenario de crecimiento

  4. 4

    Arquitectura de solución - Humano - motor de reglas - agente IA

  5. 5

    Gobernanza - EU AI Act, comité de empresa/GoBD, pista de auditoría

  6. 6

    Análisis de riesgos - 5 riesgos con probabilidad e impacto

  7. 7

    Hoja de ruta - Plan de 3 fases con fechas concretas

  8. 8

    Caso de negocio - Comparación de 3 escenarios más matriz de sensibilidad

  9. 9

    Propuesta de discusión - Próximos pasos concretos

Incluye: comparación de 3 escenarios

No hacer nada vs. nueva contratación vs. automatización - con su nivel salarial, su tasa de error y su plan de crecimiento.

Mostrar metodología de cálculo

Hourly rate: Annual salary (your input) × 1.3 employer burden ÷ 1,720 annual work hours

Savings: Transactions × 12 × automation rate × minutes/transaction × hourly rate × economic factor

Quality ROI: Error reduction × transactions × 12 × EUR 260/error (APQC Open Standards Benchmarking)

FTE: Saved hours ÷ 1,720 annual work hours

Break-Even: Benchmark investment ÷ monthly combined savings (efficiency + quality)

New hire: Annual salary × 1.3 + EUR 12,000 recruiting per FTE

Todos los datos permanecen en su navegador. Nada se transmite a ningún servidor.

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Preguntas frecuentes

¿Puede el agente gestionar múltiples convenios colectivos simultáneamente?

Sí. El agente selecciona el conjunto de reglas aplicable por empleado basándose en sus atributos de datos maestros (centro de trabajo, grupo profesional, tipo de contrato). Organizaciones con 5 o 15 convenios diferentes utilizan el mismo motor - solo difieren los conjuntos de reglas.

¿Qué ocurre cuando los fichajes entran en conflicto con el cuadrante?

Las desviaciones se clasifican por tipo (entrada anticipada, salida tardía, turno no planificado, fichaje ausente) y se enrutan al revisor correspondiente. El agente no ajusta silenciosamente las entradas - señala y escala.

¿Cómo gestiona el agente turnos que cruzan medianoche?

El agente divide las entradas que cruzan medianoche según las reglas aplicables a cada día natural, aplicando las tarifas de complemento correctas por segmento. Este es uno de los cálculos manuales más propensos a errores - y uno de los objetivos de automatización de mayor impacto.

¿Qué pasa después?

1

30 minutos

Primera reunión

Analizamos su proceso e identificamos el punto de inicio óptimo.

2

1 semana

Discover

Mapeo de su lógica de decisión. Reglas documentadas, Decision Layer diseñado.

3

3-4 semanas

Build

Agente productivo en su infraestructura. Gobernanza, audit trail, cert-ready desde el día 1.

4

12-18 meses

Autosuficiencia

Acceso completo al código fuente, prompts y versiones de reglas. Sin vendor lock-in.

Implementar este agente?

Evaluamos su paisaje de procesos y mostramos como este agente encaja en su infraestructura.