Estima cuántos alumnos puede atender un servicio de tutoría con IA a partir de la concurrencia disponible, las horas operativas, la duración media de las sesiones y el nivel de utilización. Convierte la capacidad técnica en alumnos únicos según las sesiones medias que cada alumno realiza al mes.
La capacidad estimada representa cuántos alumnos podrían recibir su volumen medio de tutoría sin superar la concurrencia y utilización objetivo.
No modela límites externos de proveedor, cuotas de API ni restricciones de coste. Si existen, deben tratarse como un límite adicional.
Con 120 sesiones simultáneas, 20 h/día, sesiones de 18 minutos, 70 % de utilización, 30 días y 8 sesiones por alumno, la capacidad es de unas 21.000 personas al mes.
A mayor duración media, menos sesiones caben en la misma concurrencia y ventana operativa.
Porque dejar margen ayuda a absorber picos de demanda, variabilidad de duración y tareas de mantenimiento.
Las sesiones cuentan interacciones; los alumnos atendibles dividen esas sesiones entre el uso medio de cada alumno.
Sí. Introduce 24 horas y ajusta la utilización para reflejar la demanda y capacidad efectiva.
Solo si cada usuario mantiene una sesión de tutoría activa; usuarios conectados sin interacción pueden no consumir la misma capacidad.
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| Factor | Efecto |
|---|---|
| Concurrencia | Eleva sesiones simultáneas posibles. |
| Duración | Sesiones más largas reducen el volumen. |
| Utilización | Reserva margen operativo. |