Dashboard B2B
El valor de la IA, en números de negocio
Deflection Rate
94%
+6 pts vs. mes anterior
Horas Ahorradas / mes
352h
+42h vs. mes anterior
Uptime de la VPS
99.9%
SLA cumplido vs. mes anterior
Latencia de Inferencia LLM
340ms
en vivo · actualiza cada 2.2s
Tasa de Resolución
87%
+6 pts vs. mes anterior
Reducción de Latencia
690ms
+80ms vs. mes anterior
ROI de Automatización
5.4x
+1.3x vs. mes anterior
Deflection Rate
Tasa de Resolución
Reducción de Latencia
ROI de Automatización
De dónde vienen estos datos
En este scaffold, src/lib/data/kpis.ts expone una serie simulada con la misma forma (KpiDatum[]) que tendría una consulta real a un data warehouse (p. ej. BigQuery) agregando eventos de los agentes de IA desplegados: cada resolución automática, cada latencia de respuesta y cada hora-persona ahorrada se registraría como un evento, y este dashboard solo necesitaría cambiar la fuente de datos — no la capa de presentación. El único KPI marcado "en vivo" (LiveMetricValue) es honesto sobre su naturaleza: aquí aplica jitter client-side sobre un valor base, y en producción leería de un endpoint de métricas real sin cambiar su contrato de props. Nótese que solo el número (no el GlassCard ni el icono) está marcado "use client": pasar un componente de icono como prop desde un Server Component a un Client Component no es serializable, así que la superficie de cliente se mantiene al mínimo estricto.