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Estadísticas y conclusiones a partir de datos de fichaje

ESTADÍSTICAS Última actualización: 28 de octubre de 2025

¡Muy bien, hablemos de datos y estadísticas de fichaje! Sé que puede no sonar como el tema más emocionante, pero créeme: en estas entradas y salidas digitales hay oro escondido. Hemos estado analizando los datos de nuestra app de fichaje y, sinceramente, las conclusiones son bastante fascinantes.

Así que prepárate un chocolate caliente, un café o un té y vamos allá. Ya sabes que me encanta compartir los detalles contigo, y esto puede marcar una diferencia real en cómo diriges tu negocio o incluso gestionas a tu equipo.

Duración media de la semana laboral

Según World Population Review, la semana laboral media en el mundo es de 38,6 horas, lo que equivale a 7,7 horas al día. Sin embargo, varía muchísimo según el país, y aún más en el caso de los trabajadores manuales, que suelen tener horarios flexibles según la demanda.

Nos interesan sobre todo las empresas que pagan a sus empleados por horas, según el tiempo que trabajan. Resulta que el 55 % de las personas trabaja de esta manera. Con unas 333,34 millones de empresas estimadas en el mundo, son muchísimas las que usan, o deberían usar, relojes de fichar para controlar las horas trabajadas por sus empleados.

• 7,7 es la media mundial de horas trabajadas al día
• El 55 % de las personas cobra por horas
• 333.340.000 empresas en el mundo
• 183.337.000 empresas pagan por horas a sus empleados

Ajustes manuales de datos

Analizamos las hojas de horas de nuestros clientes durante su incorporación a Timeclock.Kiwi y descubrimos que alrededor del 80 % de los datos se ajustaban a mano antes de pasar a nóminas. Con nuestro sistema de fichaje y las herramientas que ajustan automáticamente los valores según las necesidades de nóminas, los cambios manuales se quedan en solo un 7 % aproximadamente. Suelen deberse a usuarios que se «olvidan» por completo de fichar la entrada o la salida, normalmente porque llegan tarde.

Duración de los periodos de pago

Como permitimos a los usuarios exportar los datos tantas veces como quieran, podemos estimar la frecuencia de sus periodos de pago. Nuestros datos difieren bastante de los de la Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU.. Hay dos motivos:

1. Nuestros usuarios son de todo el mundo y no solo de EE. UU.
2. Como solo obtenemos datos de empresas que usarían un reloj de fichar, hay un fuerte sesgo hacia las empresas que pagan por horas. Es habitual que quienes cobran por horas tengan sueldos relativamente bajos y vivan al día, por lo que les cuesta más esperar mucho tiempo entre un pago y otro.