Data to AI™ / Claude/Gusto
Obtenga en Claude respuestas sobre plantilla, rotación y ausencias de Gusto, mientras nombres, SSN y domicilios siguen hasheados dentro de Dataddo.
Mejores respuestas, menos tokens.
Claude
¿Cuánto nos costó cada nómina de septiembre, incluidos los impuestos del empleador?
Las tres nóminas de septiembre sumaron 412.300 $ de Gross Pay y 31.540 $ de Employer Taxes. La nómina extraordinaria del 19 de septiembre solo incluyó bonificaciones.
| Check Date | Gross Pay | Employer Taxes | Net Pay |
|---|---|---|---|
| 15 sep 2026 Payrolls | 196.800 $ | 15.060 $ | 141.900 $ |
| 19 sep 2026 Payrolls | 18.700 $ | 1.430 $ | 12.600 $ |
| 30 sep 2026 Payrolls | 196.800 $ | 15.050 $ | 142.100 $ |
Payrolls lee nóminas procesadas y sin procesar dentro de la ventana de fechas, por eso la respuesta revisa Processed. Gross Pay y Employer Taxes se dejaron fuera de Hash Sensitive Fields para poder sumarlos.
Gusto gestiona nóminas, beneficios y RR. HH. para pequeñas y medianas empresas. Dataddo extrae empleados, puestos, bajas, nóminas, pagos por empleado, ausencias y pagos a contratistas de una empresa de Gusto, para que los equipos de RR. HH. y nóminas pregunten por plantilla, coste salarial y ausencias en lenguaje natural.
Cuenta Employees por Department y Current Employment Status, y luego lista las Employee Terminations del mes pasado por Effective Date y Department.
La responsable de RR. HH. redacta en Claude la actualización mensual para dirección, con plantilla y bajas por equipo, sin abrir una sola exportación.
En Employee Jobs, ¿cuántos puestos Primary tienen una Hire Date en cada trimestre de los últimos dos años, agrupados por Title?
Antes de revisar el plan de contratación, el people partner muestra qué roles se cubrieron a tiempo y dónde se frenó la contratación tras la congelación de primavera.
Usa el servidor dataddo para traer Employee Terminations con Effective Date y Department de 2025 y 2026 y escribe data/gusto-attrition.csv.
Un analista de personas usa Claude Code junto al notebook de rotación; el CSV solo contiene identificadores hasheados, así que puede subirse al repositorio del equipo.
Data to AI™ se cobra por asiento, como los asistentes de IA que tu equipo ya utiliza, con un ~25% de descuento en la facturación anual. ¿Necesitas contratos a medida o precios por volumen? Habla con nosotros sobre Enterprise.
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Los datasets de Gusto con datos personales ofrecen la opción Hash Sensitive Fields. Dataddo sustituye los valores de las columnas que seleccione por un hash antes de que los datos salgan de Dataddo, así Claude puede contar y agrupar registros sin ver nunca los valores originales.
| Dataset | Campos sensibles preseleccionados por Dataddo |
|---|---|
| Companies |
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| Contractors |
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| Employees |
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| Employee Terminations |
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| Employee Work Addresses |
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| Payrolls |
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| Sin Dataddo |
Con Dataddo
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Resultado para ti | |
|---|---|---|---|
| Datos personales en el chat | Un coordinador de RR. HH. exporta la lista de empleados de Gusto y la sube, así que First Name, SSN y Date of Birth de cada persona acaban en la conversación. | Hash Sensitive Fields hashea esas columnas durante la extracción, de modo que Claude puede contar personas por Department sin saber quiénes son. | Sin identidades reales en Claude |
| Bajas por equipo | Alguien filtra el informe de bajas por fecha, asigna cada baja a un equipo a mano y recalcula la rotación cada mes. | Employee Terminations incluye Effective Date y Department, así que Claude agrupa las bajas por mes y equipo directamente desde los datos extraídos. | Rotación sin cruces manuales |
| Acceso en la organización | Cada persona de RR. HH. guarda su propia copia de la hoja de plantilla, y las cifras de las presentaciones a dirección no coinciden. | Un Owner de Claude Team o Enterprise añade el conector una vez, y cada miembro de RR. HH. inicia sesión con su propia cuenta de Dataddo, que limita lo que puede ver. | Acceso según cuentas de Dataddo |
| Consumo de tokens | Claude gasta tokens explorando columnas sin procesar de Gusto, muestreando filas y reintentando hasta entender los datos. | Las definiciones de campos y las relaciones se entregan de antemano, así que el modelo se salta la exploración y va directo a la respuesta. | Menos tokens por respuesta |
| Calidad de las respuestas | Propenso a uniones incorrectas, campos inventados y cifras difíciles de comprobar. | Respuestas basadas en campos definidos. En el benchmark de Dataddo se respondió correctamente el 78,5 % de las preguntas, frente al 65,5 % con archivos CSV simples. | Mejores respuestas |
Los datasets de Gusto que más usan los equipos de RR. HH. y nóminas, con sus nombres de campo reales. Claude los consulta por su nombre a través de la capa semántica de Dataddo.
| Dataset | Métricas y atributos |
Pregunte a Claude
|
|---|---|---|
| Employees |
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¿Cuántos empleados tiene cada Department, separados por Current Employment Status? |
| Employee Jobs |
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¿Cuántas personas se contrataron por trimestre en los últimos dos años, según Hire Date? |
| Employee Terminations |
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¿Cuántas bajas se hicieron efectivas por mes este año, por Department? |
| Payrolls |
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¿Cuánto fueron Gross Pay y Employer Taxes por Check Date en los últimos tres meses? |
| Payroll Employee Compensations |
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¿Cuántos empleados cobraron en cada Check Date este trimestre, contando Employee UUID distintos? |
| Time Off Requests |
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¿Cuántas solicitudes de ausencia esperan ahora en cada Status, por Policy Type? |
| Employee Time Off Activities |
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¿Qué empleados tienen el Balance restante más alto en cada Policy Name? |
| Contractor Payments |
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¿Cuál fue el Payments Wage total por Contractor ID en los últimos seis meses? |
Planteamos 43 preguntas registradas de antemano sobre tres conjuntos de datos reales - Google Search Console, deals de HubSpot y Google Ads - y entregamos las mismas filas al mismo modelo de cuatro formas. Solo cambió la capa de datos.
de las preguntas respondidas correctamente - el mejor de los cuatro métodos de entrega probados
menos respuestas erróneas presentadas como seguras - 14,0 % de las ejecuciones frente a 24,0 % y 26,3 %
más respuestas correctas con datos de CRM desordenados - mejor en 8 preguntas, peor en ninguna
El mismo modelo, las mismas instrucciones y las mismas filas en todas las condiciones; 759 ejecuciones evaluadas, con las respuestas de referencia fijadas antes de cualquier ejecución. Solo en Google Search Console, los archivos CSV documentados rindieron igual que Data to AI™: la ventaja viene de datos más complejos, como los deals de HubSpot.
Leer el informe →Cree una fuente de Gusto en Dataddo, autorizada por OAuth con una cuenta con permisos de administrador, elija la empresa y datasets como Employees y Employee Terminations, y active Hash Sensitive Fields. Conéctela a un destino Claude o AI Model y añada Dataddo Data Access desde el directorio de conectores de Claude.
Una con permisos de administrador en Gusto, autorizada mediante OAuth. Al crear la fuente, usted elige la empresa que se extrae. Claude nunca ve las credenciales de Gusto.
No, si los hashea. Con Hash Sensitive Fields activado, campos como First Name, Last Name, SSN, Date of Birth y Home Address Street 1 de Employees se hashean antes de salir de Dataddo, así que Claude solo recibe valores hasheados.
En Payrolls, importes como Gross Pay, Net Pay y Employer Taxes vienen preseleccionados para el hasheo. Si quiere que Claude sume el coste salarial, quite esas columnas de Select Columns for Sensitive Computation.
Employees, Employee Jobs y Employee Terminations extraen todos los registros actuales en cada ejecución programada, así que Claude muestra el estado de la última extracción.
No. Claude consulta datos extraídos a través de la capa semántica por entidad y nombre de campo. Dataddo nunca acepta SQL del modelo y no se escribe nada de vuelta en Gusto.
Sí. Claude muestra los permisos de herramientas del conector y usted decide por herramienta si puede usarla libremente o debe preguntarle antes, algo útil para preguntas sensibles de RR. HH.
