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¿Cómo funciona la calculadora?
Entrevistas realizadas por IA
Entrevistas realizadas por IA
Las entrevistas realizadas por IA permiten escalar la investigación cualitativa sin requerir el tiempo de un investigador en cada conversación. El entrevistador de Cardus sigue un flujo estructurado y adaptativo, enfocado en experiencias reales de trabajo en lugar de respuestas genéricas de encuestas.
Además de ahorrar tiempo en la recolección de datos, las entrevistas con IA hacen viable involucrar a decenas o incluso cientos de participantes con una calidad consistente, permitiendo alcances de investigación que de otro modo serían impracticables.
Supuestos de la calculadora:
1h ahorrada por entrevista realizada por IA (reemplazando el tiempo de entrevista humana) + ~15 narrativas por entrevista con IA para la estimación de costos; la extracción y clusterización automatizadas sustituyen ~1 hora adicional de trabajo manual por entrevista.
Entrevistas importadas
En algunos contextos, involucrar a los stakeholders mediante entrevistas presenciales es esencial. Cardus.AI transforma este material en narrativas estructuradas, listas para el análisis y su integración fluida con entrevistas realizadas por IA.
La plataforma también permite reutilizar materiales existentes, como grupos focales o conversaciones históricas. Esto evita la codificación manual, ahorra tiempo y permite a los equipos integrar diferentes métodos de recolección dentro de un mismo proyecto.
Supuestos de la calculadora: ~20 narrativas por entrevista importada para la estimación de costos; la extracción y clusterización automatizadas sustituyen ~1 hora de trabajo manual por entrevista importada.
Anonimizar / reescribir narrativas
La anonimización y la reescritura protegen a personas, equipos y organizaciones al eliminar información sensible, preservando el significado original de cada narrativa.
Si planeas compartir contenido detallado de la investigación — como narrativas individuales — con audiencias más amplias o equipos de liderazgo, este paso se vuelve esencial y reduce significativamente el esfuerzo manual y los riesgos asociados a la revisión de datos cualitativos sensibles.
Supuestos de la calculadora: La anonimización o reescritura manual requiere ~30s por narrativa y se aplica de manera uniforme a todas las narrativas cuando está activada.
Generar métricas para narrativas
Cardus.AI genera métricas cualitativas a partir de las narrativas, como el tono emocional y el nivel de abstracción. Estas métricas apoyan la toma de decisiones al complementar la interpretación humana.
Un caso de uso típico es priorizar intervenciones en temas o clusters que presentan emociones negativas más intensas y que han sido mencionados por un mayor número de personas.
Estas métricas también permiten comparaciones entre clusters, períodos de tiempo o proyectos, ayudando a los investigadores a ir más allá de evidencias anecdóticas hacia insights cualitativos más estructurados.
Supuestos de la calculadora: La generación manual de métricas requiere ~30s por narrativa y se aplica a todas las narrativas cuando está activada.
Clasificar narrativas
La clasificación de narrativas añade una capa analítica a cada historia, permitiendo evaluar las narrativas mediante un framework de investigación, modelo o conjunto de dimensiones definidos por el investigador.
Con el tiempo, esta clasificación estructurada permite realizar benchmarks entre ciclos de investigación, equipos o unidades organizacionales, haciendo posible comparar resultados meses después y observar cambios significativos en lugar de insights aislados.
La clasificación no siempre es necesaria: Cardus agrupa automáticamente todas las narrativas de un proyecto para revelar temas emergentes, y las entrevistas pueden categorizarse sin consumir créditos.
Supuestos de la calculadora: La clasificación manual requiere ~30s por narrativa y se aplica a todas las narrativas cuando está activada.
Readers añadidos
Los Readers tienen acceso de solo lectura al Dashboard del proyecto y al chat analítico. Pueden explorar los hallazgos, hacer preguntas y solicitar comparaciones sin modificar ningún dato.
Esto reduce el tiempo dedicado a preparar presentaciones, responder preguntas de seguimiento y explicar resultados repetidamente, al tiempo que otorga autonomía a los stakeholders para explorar los insights a su propio ritmo.
Como un Reader no necesita una cuenta de pago, puedes compartir los resultados con stakeholders y líderes organizacionales sin configuración adicional ni costos de licencias.
Supuestos de la calculadora: Preparar dashboards, compartir resultados y responder preguntas de seguimiento requiere ~2h por Reader.
Calculator premises
Entrevistas realizadas por IA
Entrevistas realizadas por IA
Las entrevistas realizadas por IA permiten escalar la investigación cualitativa sin requerir el tiempo de un investigador en cada conversación. El entrevistador de Cardus sigue un flujo estructurado y adaptativo, enfocado en experiencias reales de trabajo en lugar de respuestas genéricas de encuestas.
Además de ahorrar tiempo en la recolección de datos, las entrevistas con IA hacen viable involucrar a decenas o incluso cientos de participantes con una calidad consistente, permitiendo alcances de investigación que de otro modo serían impracticables.
Supuestos de la calculadora:
1h ahorrada por entrevista realizada por IA (reemplazando el tiempo de entrevista humana) + ~15 narrativas por entrevista con IA para la estimación de costos; la extracción y clusterización automatizadas sustituyen ~1 hora adicional de trabajo manual por entrevista.
Entrevistas importadas
En algunos contextos, involucrar a los stakeholders mediante entrevistas presenciales es esencial. Cardus.AI transforma este material en narrativas estructuradas, listas para el análisis y su integración fluida con entrevistas realizadas por IA.
La plataforma también permite reutilizar materiales existentes, como grupos focales o conversaciones históricas. Esto evita la codificación manual, ahorra tiempo y permite a los equipos integrar diferentes métodos de recolección dentro de un mismo proyecto.
Supuestos de la calculadora: ~20 narrativas por entrevista importada para la estimación de costos; la extracción y clusterización automatizadas sustituyen ~1 hora de trabajo manual por entrevista importada.
Anonimizar / reescribir narrativas
La anonimización y la reescritura protegen a personas, equipos y organizaciones al eliminar información sensible, preservando el significado original de cada narrativa.
Si planeas compartir contenido detallado de la investigación — como narrativas individuales — con audiencias más amplias o equipos de liderazgo, este paso se vuelve esencial y reduce significativamente el esfuerzo manual y los riesgos asociados a la revisión de datos cualitativos sensibles.
Supuestos de la calculadora: La anonimización o reescritura manual requiere ~30s por narrativa y se aplica de manera uniforme a todas las narrativas cuando está activada.
Generar métricas para narrativas
Cardus.AI genera métricas cualitativas a partir de las narrativas, como el tono emocional y el nivel de abstracción. Estas métricas apoyan la toma de decisiones al complementar la interpretación humana.
Un caso de uso típico es priorizar intervenciones en temas o clusters que presentan emociones negativas más intensas y que han sido mencionados por un mayor número de personas.
Estas métricas también permiten comparaciones entre clusters, períodos de tiempo o proyectos, ayudando a los investigadores a ir más allá de evidencias anecdóticas hacia insights cualitativos más estructurados.
Supuestos de la calculadora: La generación manual de métricas requiere ~30s por narrativa y se aplica a todas las narrativas cuando está activada.
Clasificar narrativas
La clasificación de narrativas añade una capa analítica a cada historia, permitiendo evaluar las narrativas mediante un framework de investigación, modelo o conjunto de dimensiones definidos por el investigador.
Con el tiempo, esta clasificación estructurada permite realizar benchmarks entre ciclos de investigación, equipos o unidades organizacionales, haciendo posible comparar resultados meses después y observar cambios significativos en lugar de insights aislados.
La clasificación no siempre es necesaria: Cardus agrupa automáticamente todas las narrativas de un proyecto para revelar temas emergentes, y las entrevistas pueden categorizarse sin consumir créditos.
Supuestos de la calculadora: La clasificación manual requiere ~30s por narrativa y se aplica a todas las narrativas cuando está activada.
Readers añadidos
Los Readers tienen acceso de solo lectura al Dashboard del proyecto y al chat analítico. Pueden explorar los hallazgos, hacer preguntas y solicitar comparaciones sin modificar ningún dato.
Esto reduce el tiempo dedicado a preparar presentaciones, responder preguntas de seguimiento y explicar resultados repetidamente, al tiempo que otorga autonomía a los stakeholders para explorar los insights a su propio ritmo.
Como un Reader no necesita una cuenta de pago, puedes compartir los resultados con stakeholders y líderes organizacionales sin configuración adicional ni costos de licencias.
Supuestos de la calculadora: Preparar dashboards, compartir resultados y responder preguntas de seguimiento requiere ~2h por Reader.