Reporte de ahorro

kaddo savings convierte las métricas de impacto en estimaciones aproximadas de tiempo/esfuerzo/valor, para que puedas comunicar el impacto de Kaddo en términos que stakeholders no técnicos entienden.

kaddo savings                  # Markdown a stdout (no escribe nada) — scope: all
kaddo report savings           # alias
kaddo savings --json
kaddo savings --scope active
kaddo savings --output .kaddo/reports/savings-report.md
kaddo savings init             # crea un .kaddo/savings.yml editable

Estimación basada en evidencia, no ROI exacto. Estas cifras son estimaciones, no ahorro contable. Calibra los supuestos con datos reales del equipo.

Supuestos: .kaddo/savings.yml

Estimaciones = métricas + supuestos explícitos. Corre kaddo savings init para crear un .kaddo/savings.yml editable (usa --force para sobrescribir):

currency: USD
hourly_cost: 40
assumptions:
  context_preparation_minutes_saved_per_work_item: 30
  rework_hours_avoided_per_resolved_drift: 2
  onboarding_hours_saved_per_new_contributor: 4
  review_minutes_saved_per_work_item_with_ownership: 20
  clarification_minutes_saved_per_ready_work_item: 25
  architecture_discovery_hours_saved_when_graph_good: 3
team:
  expected_new_contributors_per_month: 1
  expected_work_items_per_month: 8

Sin el archivo, Kaddo usa defaults conservadores y lo indica.

Qué estima

Driver	Fórmula	Origen
Context preparation	Work Items completados × minutos ahorrados	evidencia de impacto
Review effort	Work Items con ownership × minutos ahorrados	evidencia de impacto
Clarification reduction	Work Items con criterios de aceptación × minutos ahorrados	evidencia de impacto
Onboarding	nuevos contribuidores × horas × multiplicador de Context Readiness (Low .25 → Very High 1.0)	evidencia de impacto
Architecture discovery	horas × multiplicador de calidad del grafo (empty 0 → good 1.0)	evidencia de impacto
Drift prevention	drift warnings resueltos × rework_hours_avoided_per_resolved_drift	historial de guard

Valor estimado = horas estimadas ahorradas × hourly_cost, mostrado como Estimated value (nunca “ROI”, “profit” ni “ahorro real”). Por defecto scope: all como kaddo impact; --scope active mide solo el contexto activo.

Historial de guard y drift prevention

Drift prevention refleja el historial de guard registrado (kaddo guard --record), con tres estados distintos:

Estado	Evidencia	Drift prevention
Sin historial	Guard history: not available	no disponible
Historial, 0 warnings resueltos	Guard history: available · Resolved drift warnings: 0	disponible, 0 h (“aún sin warnings resueltos”)
Historial, warnings resueltos	Resolved drift warnings: N	N × rework_hours_avoided_per_resolved_drift

Un historial de guard disponible con cero warnings resueltos igual cuenta como evidencia disponible, pero el ahorro de drift prevention sigue en 0 hasta que se resuelva al menos un warning.

Qué no estima

Sin ROI exacto, sin productividad individual, sin atribución por persona, sin benchmarking entre equipos, sin tendencias en el tiempo, sin integración con Jira/Linear/GitHub, sin LLM, sin dashboard. Nunca modifica código ni conocimiento, y no escribe nada salvo con --output.

Confianza

Cada reporte incluye un nivel de confianza: Low (impact score < 60 o grafo vacío), Medium (buena evidencia pero supuestos default y/o sin historial de drift resuelto), High (evidencia fuerte + supuestos calibrados en .kaddo/savings.yml + warnings de drift resueltos registrados). Llegar a High requiere evidencia real de resolución de drift vía kaddo guard --record.

Por MCP

El servidor MCP lo expone de solo lectura: kaddo://savings-report (guardado o en memoria) y la tool kaddo_generate_savings_report (format · scope · output) que escribe solo bajo .kaddo/reports/.

Usarlo con stakeholders

Combínalo con el Reporte de impacto: impact muestra qué es verdad sobre el conocimiento; savings lo traduce en tiempo y valor direccional. Preséntalo siempre como una estimación a calibrar — esa honestidad es el punto.