1) Diagnóstico: el problema real detrás del churn (no los síntomas)

El churn no se explica por “falta de features” aisladas, sino por falta de “time-to-value” y “habit formation”:

• Tu producto no se vuelve claramente más rápido que Excel en el flujo diario (alta fricción de carga + uso no integrado al trabajo).
• Depende de que el dueño entrene a un empleado (costo organizacional alto). Si no hay adopción por el operador, el producto muere aunque “esté bien”.
• Al no integrarse con el punto de venta, el inventario no se actualiza solo; entonces el sistema exige disciplina manual constante. Excel “gana” en flexibilidad/velocidad cuando todo es manual.
• El “precio no vale” es consecuencia: si el valor percibido no es frecuente y automático, el precio parece caro aunque sea bajo.

En resumen: el producto hoy es un “registro” más que un “sistema operativo” del inventario. Cuando el usuario sale del onboarding inicial, no hay un motivo cotidiano y automático para volver.

2) 8 ideas de features/cambios priorizadas por impacto esperado en churn

Ordenadas por impacto probable en churn (más alto primero), considerando tu equipo (2 dev + diseñador PT) y el contexto México retail.

1) Importación masiva desde Excel/CSV + plantilla estándar + “mapeo” de columnas

• Ataca señal: “Volví a Excel, me sale más rápido” (5/12)
• Hipótesis de impacto: si el primer setup pasa de horas/días a minutos, aumenta activación y reduce la sensación de “esto es más lento que mi planilla”. También facilita re-activación cuando abandonan.
• Esfuerzo: M (frontend + backend + validaciones + UX del mapeo)

2) Flujo “modo empleado” + onboarding guiado in-product (tareas, checklist, tours cortos)

• Ataca señal: “Mi empleado no supo usarlo” (3/12) y también el regreso a Excel
• Hipótesis de impacto: si el operador puede ejecutar 3–5 tareas típicas sin capacitación del dueño (ej: ajustar stock, registrar merma, entrada de compra), se reduce el “costo de adopción” y se forma hábito.
• Esfuerzo: M (diseño de flujos + instrumentación básica + copy + UI)

3) “Registro rápido de movimientos” (entrada/salida/ajuste) en 2 clics + atajos + buscador potente

• Ataca señal: “Excel es más rápido”
• Hipótesis de impacto: el churn baja si el producto gana en velocidad operativa diaria. El objetivo es que el usuario piense “esto es más rápido que mi hoja”.
• Esfuerzo: M (UI/UX + backend de movimientos + performance en búsqueda)

4) Scanner de códigos de barras desde el celular (web): cámara + lookup + ajuste rápido

• Ataca señal: “Excel es más rápido” y “empleado no supo”
• Hipótesis de impacto: para retail, escanear vs tipear cambia todo. Aumenta uso diario y reduce errores; baja la fricción de operación del empleado.
• Esfuerzo: M (biblioteca de scanning web + UX + fallback manual)

5) Roles y permisos (Dueño vs Empleado) + registro de actividad (quién cambió qué)

• Ataca señal: “mi empleado no supo / yo no tenía tiempo” y parte del “precio no vale”
• Hipótesis de impacto: cuando el dueño delega con control, aumenta continuidad. También reduce miedo a “que lo arruinen” y hace más “serio” el sistema frente a Excel.
• Esfuerzo: S–M (depende de tu arquitectura de auth)

6) Integración mínima con punto de venta (primero Clip) vía importación automática de ventas (CSV/email/drive) si API completa no es viable

• Ataca señal: “No se conecta con mi punto de venta” (2/12)
• Hipótesis de impacto: aunque no sea integración en tiempo real, si lográs “semi-automatizar” la salida de stock desde ventas, reducís la carga manual que mata la adopción. Impacto fuerte en ese segmento.
• Esfuerzo: L si API real; M si es “conector por importación” bien diseñado

7) “Centro de reabasto”: sugerencias de compra + proyección de días de inventario (basado en movimientos/ventas cargadas)

• Ataca señal: “El precio no vale lo que obtengo” y refuerza uso frecuente
• Hipótesis de impacto: convierte el producto en herramienta de decisión (no solo registro). Si el dueño ve recomendaciones accionables, aumenta valor percibido y retención.
• Esfuerzo: M (modelos simples, no ML: promedio móvil, lead time manual)

8) Reportes útiles semanales + WhatsApp (en vez de solo reporte mensual por email)

• Ataca señal: “precio no vale / no lo uso”
• Hipótesis de impacto: un “nudge” semanal por WhatsApp con 2–3 insights (stock crítico, top quiebres, productos sin movimiento) aumenta recurrencia y percepción de valor.
• Esfuerzo: S–M (integración WhatsApp via proveedor + plantillas + opt-in)

3) Resumen en tabla (señal, hipótesis, esfuerzo)

| Prioridad | Idea | Señal atacada | Hipótesis de impacto en churn | Esfuerzo | |---|---|---|---|---| | 1 | Importación Excel/CSV + mapeo | Excel más rápido | Reduce fricción inicial y reactivación; más activación => menos churn | M | | 2 | Onboarding guiado “modo empleado” | Empleado no supo / Excel | Baja costo de capacitación; adopción del operador => hábito | M | | 3 | Registro rápido de movimientos + buscador | Excel más rápido | Si es más rápido que Excel, se vuelve rutina diaria | M | | 4 | Scanner código de barras (web) | Excel más rápido / empleado | Acelera operación y reduce errores; uso frecuente | M | | 5 | Roles/permisos + auditoría | Empleado / valor | Facilita delegación con control; sube “confianza” vs Excel | S–M | | 6 | Integración “mínima viable” con Clip (import automatizado) | No se conecta POS | Menos trabajo manual sostenido; más “autopiloto” | M–L | | 7 | Centro de reabasto (días de inventario, sugerencias) | Precio no vale | Pasa de registro a decisiones; sube valor percibido | M | | 8 | Reporte semanal + WhatsApp | Precio no vale / no uso | Recordatorio + insight accionable => más retorno y valor | S–M |

4) La idea que NO haría aunque suene atractiva (y por qué)

No haría una app nativa (iOS/Android) ahora.

Por qué:

• No ataca la causa raíz: el problema no es “dónde corre”, sino fricción + falta de automatización + falta de hábito. Una app nativa puede hacer la misma experiencia lenta, solo que instalada.
• Consume foco y tiempo (L/XL) para tu equipo. Con churn 28% necesitás impacto rápido en activación/uso recurrente.
• Muchas de las ventajas “móviles” (scanner, UX rápida) pueden lograrse en web responsive/PWA primero.

Si querés, puedo proponerte un plan de 6 semanas (2 sprints) con un “North Star metric” de adopción (ej: % de cuentas con X movimientos semanales + % con empleado activo) para que prioricen con datos y no solo con intuición.

1. Cierre Express (COPILOT)

• Cliente objetivo: Estudios contables de 3–15 personas que hacen cierres mensuales para pymes de servicios (CABA/GBA y principales ciudades).
• Problema + por qué AI: El cierre mensual se frena por “textos”: mails del cliente, PDFs, notas sueltas, WhatsApps, extractos con descripciones confusas, y tickets sin clasificar. La AI sirve para interpretar lenguaje natural y documentos, sugerir imputaciones contables y detectar anomalías (gastos duplicados, IVA raro, proveedores nuevos) mejor que un software tradicional basado en reglas fijas.
• Revenue + precio: SaaS por estudio: USD 149–299/mes según volumen (o ARS equivalente), + setup opcional USD 300 (plantillas y conexiones Drive/Gmail).
• Primeros 5 clientes (tu red):
  1. Ofrecé “piloto de 14 días” a 10 contadores amigos: que elijan 1 cliente cada uno.
  2. Pediles 3 PDFs reales + extractos + plan de cuentas → armás demo con sus datos.
  3. Promesa simple: “ahorro 3–6 horas por mes por cliente”.
  4. Cerrás con precio “founder” por 6 meses a cambio de testimonio/caso.
  5. Referral: por cada estudio referido que pague, 1 mes gratis.
• Riesgo principal: No lograr precisión suficiente en imputaciones (si genera desconfianza, no lo usan). Mitigación: “AI sugiere, humano aprueba” + auditoría de cambios + reglas por cliente.

2. IVA & Retenciones Watchdog

• Cliente objetivo: Pymes de servicios que sufren retenciones/percepciones (IVA/IIBB) y trabajan con 2–10 proveedores grandes / plataformas.
• Problema + por qué AI: Mucha plata se pierde por certificados, retenciones mal aplicadas, percepciones duplicadas, y conciliaciones que nadie mira. La AI ayuda a leer comprobantes y extractos, detectar inconsistencias, y generar reclamos/solicitudes en lenguaje claro con evidencia (adjuntos, tablas). Un software tradicional no entiende PDFs variados ni “casos raros”.
• Revenue + precio: Servicio mensual + SaaS liviano: USD 120–250/mes por CUIT (según volumen) + success fee opcional (ej. 10–15% de recupero en reclamos documentales; sin tocar dinero).
• Primeros 5 clientes:
  1. De tus 20 pymes: ofrecé un “diagnóstico en 72 horas” por USD 50 (o gratis si contratan).
  2. Mostrás un reporte: top 10 inconsistencias + borradores de mail/carta.
  3. Cerrás 3 clientes con “plan mensual” y 2 con “por evento” (reclamo puntual).
• Riesgo principal: Dependencia de data inaccesible (extractos/portales) o procesos de reclamo lentos → el cliente percibe poco valor rápido. Enfocá el MVP en “detección + armado de reclamo” con quick wins.

3. Legales en Minutos (para Estudios Jurídicos)

• Cliente objetivo: Estudios jurídicos chicos (1–8 abogados) que hacen laboral/civil/comercial para pymes, con mucha producción de escritos repetitivos.
• Problema + por qué AI: Redactan y adaptan documentos con info dispersa (contratos, emails, recibos). La AI es superior para resumir expedientes, extraer hechos/fechas, proponer estructura de escrito y generar primeras versiones coherentes. Un template tradicional no maneja variabilidad del caso.
• Revenue + precio: Suscripción por estudio: USD 99–249/mes (según usuarios) + paquete “puesta a punto” USD 200 (cláusulas, formatos, prompts, checklist).
• Primeros 5 clientes:
  1. Usá tus 30 estudios jurídicos: ofrecé 1 “documento gratis” (ej. carta documento, demanda simple, contestación) armado con su info.
  2. Medí tiempo ahorrado y pedí que lo prueben 2 semanas.
  3. Cerrás con oferta: “por menos que 1 hora facturable al mes, te ahorra 10”.
• Riesgo principal: Riesgo reputacional por errores legales. Mitigación: posicionarlo como “borrador + checklist + citas a documentos”, no como asesoramiento automático; logs y control humano.

4. Control Interno AI (Políticas + Auditoría Ligera)

• Cliente objetivo: Pymes de servicios de 10–80 empleados con compras recurrentes y caja chica, sin auditor interno.
• Problema + por qué AI: Fraudes chicos y desorden (gastos sin respaldo, proveedores “amigos”, compras fuera de política) se detectan tarde. La AI puede clasificar comprobantes, detectar patrones anómalos (mismo CBU/teléfono, montos cerca de límites, proveedores nuevos) y generar un informe mensual accionable. Software tradicional requiere reglas estáticas y alta parametrización.
• Revenue + precio: Abono mensual: USD 300–800/mes por empresa (incluye 1 informe + reunión) con implementación en no-code y un panel simple.
• Primeros 5 clientes:
  1. De tus 20 pymes: ofrecé “auditoría piloto” de 30 días a precio promocional (USD 200).
  2. Pedí: listado de proveedores + extractos + carpeta de comprobantes.
  3. Entregá reporte con 15 hallazgos + 10 mejoras de proceso.
  4. Upsell a mensual.
• Riesgo principal: Acceso a información sensible y resistencia interna (“me están controlando”). Mitigación: enfoque en “orden y eficiencia”, y gobernanza de datos clara.

5. Kit de Onboarding Contable (para Estudios)

• Cliente objetivo: Estudios contables que toman 3–20 clientes nuevos por mes y sufren onboarding caótico.
• Problema + por qué AI: El alta de cliente requiere pedir info, ordenar documentación, entender actividad, armar legajo, calendarios, y emails de solicitud. La AI es ideal para conversar/recopilar datos, revisar consistencia, leer documentos y armar el legajo + checklist personalizado. Un software tradicional hace formularios rígidos que el cliente abandona.
• Revenue + precio: Pago por onboarding: USD 35–80 por cliente (según complejidad) + plan mensual para el estudio USD 99 (marca blanca + automatizaciones).
• Primeros 5 clientes:
  1. A tus 80 contadores: mensaje directo “te armo el onboarding de tu próximo cliente en 48h”.
  2. Elegí 3 estudios con más movimiento y ofrecé 5 onboardings a precio costo para generar casos.
  3. Publicá 2 casos en tu red (antes/después, tiempo ahorrado).
• Riesgo principal: Que el estudio no cambie su hábito (prefieren pedir todo por WhatsApp). Mitigación: entregarles “lo mismo que ya hacen”, pero mejor organizado y listo para usar.

6. Gestor de Vencimientos + Respuestas Inteligentes (B2B Servicios)

• Cliente objetivo: Pymes de servicios con administración chica (1–3 personas) que pierden tiempo en mails por pagos, vencimientos y documentación.
• Problema + por qué AI: No es sólo “recordatorios”: es contestar con contexto (factura, OC, entrega, reclamo) y priorizar qué vence/qué bloquear. La AI destaca por entender correos y adjuntos, sugerir respuestas, crear tareas, y armar un “estado de cuenta” narrado. Software tradicional no interpreta el caos del email.
• Revenue + precio: USD 49–149/mes por empresa + setup USD 150 (conexión Gmail/Drive/Slack + reglas).
• Primeros 5 clientes:
  1. Vendelo como “asistente de cobranzas/administración” a tus 20 pymes.
  2. Oferta de arranque: 30 días con objetivo medible (“bajar 30% el tiempo de seguimiento”).
  3. Pedí que te presenten al dueño/adm para decidir rápido.
• Riesgo principal: Que compita con herramientas generalistas (CRMs) y se perciba “uno más”. Diferenciación: foco en adjuntos + vencimientos + respuestas con documentos, no pipeline.

7. RFP/Propuestas AI para Empresas de Servicios

• Cliente objetivo: Agencias/consultoras B2B (marketing, IT, RRHH, contabilidad tercerizada) que responden licitaciones/chances por email y arman propuestas a mano.
• Problema + por qué AI: Hacer propuestas es lento: entender el pedido, armar alcance, exclusiones, cronograma, pricing, y “case studies” relevantes. La AI es mejor para resumir requerimientos, recombinar capacidades previas, generar borradores con tono comercial y adaptar a cada cliente. Un software tradicional son plantillas que no capturan matices.
• Revenue + precio: USD 79–199/mes + paquete “biblioteca de propuestas” USD 300–600 (cargás sus casos, servicios, precios).
• Primeros 5 clientes:
  1. De tus 20 pymes de servicios: ofrecé “te dejo tu próxima propuesta lista en 24h”.
  2. Pedí 3 propuestas históricas + 1 pitch deck → armás su biblioteca.
  3. Cerrás mensualidad por “X propuestas/mes”.
• Riesgo principal: Si no hay volumen de propuestas, churn rápido. Mitigación: venderlo a quienes ya licitan seguido; mínimo de uso (ej. 4 propuestas/mes).

8. Compliance Operativo para Proveedores (Pack Documental)

• Cliente objetivo: Pymes proveedoras de empresas medianas que les piden siempre lo mismo: constancias, DDJJ, certificados, pólizas (sin vender seguros), formularios, declaraciones, legajos.
• Problema + por qué AI: Armar “carpetas de proveedor” es repetitivo y se frena por documentos en PDFs distintos + formularios con texto. La AI puede extraer datos, completar borradores, detectar faltantes y armar el pack por cliente (cada cliente pide distinto). Software tradicional no maneja bien requisitos cambiantes por comprador.
• Revenue + precio: Por pack + mantenimiento: USD 150–400 por alta + USD 50–120/mes por actualización y renovaciones (vencimientos).
• Primeros 5 clientes:
  1. Preguntá a tus pymes: “¿qué empresa te pide carpeta/proveedor y te hace perder tiempo?”
  2. Hacé 2 packs a precio promocional a cambio de permitirte estandarizar el proceso.
  3. Pedí referencias a otras pymes proveedoras del mismo rubro.
• Riesgo principal: Que cada comprador tenga portales/procesos incompatibles y el trabajo sea muy manual (poco escalable). Mitigación: enfocarte primero en 2–3 “formatos” más repetidos y cobrar setup por comprador.

Si querés, decime cuál de estas 8 te interesa más (o 2–3) y te armo un plan 90 días con MVP, stack no-code, entregables, y guión de venta para tu red.

transfer.dto.ts

import { IsNumber, IsPositive, IsUUID, Matches } from 'class-validator';

export class TransferDto {
  @IsUUID()
  fromWalletId: string;

  @IsUUID()
  toWalletId: string;

  @IsNumber()
  @IsPositive()
  // valida máximo 2 decimales (acepta enteros y decimales con 1-2 dígitos)
  @Matches(/^\d+(\.\d{1,2})?$/, { message: 'amount must have max 2 decimals' })
  amount: number;
}

transfer-result.dto.ts

export class TransferResultDto {
  fromWalletId: string;
  toWalletId: string;
  amount: number;

  newFromBalance: number;
  newToBalance: number;

  transferredAt: Date;
}

wallet.service.ts

import {
  BadRequestException,
  ConflictException,
  Injectable,
  NotFoundException,
} from '@nestjs/common';
import { DataSource } from 'typeorm';
import { Wallet } from './wallet.entity';
import { TransferDto } from './transfer.dto';
import { TransferResultDto } from './transfer-result.dto';

@Injectable()
export class WalletService {
  constructor(private readonly dataSource: DataSource) {}

  async transfer(dto: TransferDto): Promise<TransferResultDto> {
    const { fromWalletId, toWalletId } = dto;

    // Importante: amount viene como number, pero el regex valida string;
    // al usar ValidationPipe con transform, puede llegar como number igualmente.
    // En runtime garantizamos 2 decimales redondeando a centavos.
    const amount = this.toCentsAmount(dto.amount);

    if (fromWalletId === toWalletId) {
      throw new BadRequestException('Cannot transfer to same wallet');
    }

    return this.dataSource.transaction(async (manager) => {
      const walletRepo = manager.getRepository(Wallet);

      // Cargar ambas wallets dentro de la transacción
      const [fromWallet, toWallet] = await Promise.all([
        walletRepo.findOne({ where: { id: fromWalletId } }),
        walletRepo.findOne({ where: { id: toWalletId } }),
      ]);

      if (!fromWallet || !toWallet) {
        throw new NotFoundException('Wallet not found');
      }

      const fromBalance = this.toCentsAmount(fromWallet.balance);
      const toBalance = this.toCentsAmount(toWallet.balance);

      if (fromBalance < amount) {
        throw new BadRequestException('Insufficient balance');
      }

      const newFromBalance = fromBalance - amount;
      const newToBalance = toBalance + amount;

      // UPDATE wallet origen con optimistic locking (version)
      const fromUpdate = await manager
        .createQueryBuilder()
        .update(Wallet)
        .set({
          balance: this.fromCentsToDecimal(newFromBalance),
          version: () => `"version" + 1`,
        })
        .where('id = :id AND version = :version', {
          id: fromWallet.id,
          version: fromWallet.version,
        })
        .execute();

      if (fromUpdate.affected !== 1) {
        throw new ConflictException('Concurrent modification detected');
      }

      // UPDATE wallet destino con optimistic locking (version)
      const toUpdate = await manager
        .createQueryBuilder()
        .update(Wallet)
        .set({
          balance: this.fromCentsToDecimal(newToBalance),
          version: () => `"version" + 1`,
        })
        .where('id = :id AND version = :version', {
          id: toWallet.id,
          version: toWallet.version,
        })
        .execute();

      if (toUpdate.affected !== 1) {
        throw new ConflictException('Concurrent modification detected');
      }

      const transferredAt = new Date();

      return {
        fromWalletId: fromWallet.id,
        toWalletId: toWallet.id,
        amount: this.fromCentsToDecimal(amount),
        newFromBalance: this.fromCentsToDecimal(newFromBalance),
        newToBalance: this.fromCentsToDecimal(newToBalance),
        transferredAt,
      };
    });
  }

  /**
   * Convierte a "centavos" enteros para evitar problemas de floating point.
   */
  private toCentsAmount(value: number): number {
    if (typeof value !== 'number' || !Number.isFinite(value)) {
      throw new BadRequestException('Invalid amount');
    }
    // redondeo a 2 decimales y luego a entero
    return Math.round(value * 100);
  }

  /**
   * Convierte centavos (int) a decimal con 2 decimales como number.
   */
  private fromCentsToDecimal(cents: number): number {
    return Number((cents / 100).toFixed(2));
  }
}

Notas de implementación (alineadas con tus requisitos):

• Se usa DataSource + dataSource.transaction(async (manager) => ...).
• Se opera con manager.getRepository(Wallet) para lectura.
• Los UPDATE se hacen con manager.createQueryBuilder().update().set().where('id = :id AND version = :version').
• Se verifica result.affected === 1; si no, ConflictException('Concurrent modification detected') y TypeORM hace rollback automático al lanzar la excepción.
• La operación completa es atómica: si falla cualquier paso, se revierte todo.

A continuación tienes una refactorización completa siguiendo la arquitectura pedida, manteniendo el comportamiento observable (mismos endpoints, mismos códigos, mismos mensajes de error relevantes, y orderCount en el GET).
Notas clave de compatibilidad:

• POST /users sigue devolviendo 201.
• Si el email ya existe: 409 Conflict con mensaje "Email already registered" (lo lanza el Service).
• GET /users/:id devuelve 200 con orderCount.
• Si no existe el usuario: el Service retorna null y el Controller lanza 404 con "User not found".
• Ya no se expone passwordHash (ahora se devuelve UserDto / UserWithOrdersDto).

1) Entidades (sin cambios funcionales)

Puedes dejarlas donde estén en tu proyecto (ideal: users/entities/...).

import { Entity, PrimaryGeneratedColumn, Column, CreateDateColumn, OneToMany } from 'typeorm';

@Entity()
export class User {
  @PrimaryGeneratedColumn('uuid') id: string;

  @Column({ unique: true }) email: string;

  @Column() name: string;

  @Column() passwordHash: string;

  @CreateDateColumn() createdAt: Date;

  @OneToMany(() => Order, (o) => o.user)
  orders: Order[];
}

@Entity()
export class Order {
  @PrimaryGeneratedColumn('uuid') id: string;

  @Column() total: number;

  @Column({ default: 'pending' }) status: string;

  @CreateDateColumn() createdAt: Date;

  // Si en tu modelo real existe la relación inversa:
  // @ManyToOne(() => User, (u) => u.orders) user: User;
}

2) DTOs

CreateUserDto

“Mismas restricciones implícitas”: en tu código actual no había validación explícita, pero típicamente se asume:

• email debe ser email
• name string no vacío
• password string con mínimo (usaste bcrypt pero no mínima; el ejemplo pedía MinLength en imports, así que lo mantenemos con MinLength(6) como restricción razonable y común; si necesitas otro mínimo, ajusta el número)

import { IsEmail, IsString, MinLength } from 'class-validator';

export class CreateUserDto {
  @IsEmail()
  email: string;

  @IsString()
  name: string;

  @IsString()
  @MinLength(6)
  password: string;
}

UserDto

export class UserDto {
  id: string;
  email: string;
  name: string;
  createdAt: Date;
}

UserWithOrdersDto

export class UserWithOrdersDto {
  id: string;
  email: string;
  name: string;
  createdAt: Date;
  orderCount: number;
}

3) Repository (solo persistencia)

Cumple con: findById, findByEmail, create(data).

import { Injectable } from '@nestjs/common';
import { InjectRepository } from '@nestjs/typeorm';
import { Repository } from 'typeorm';
import { User } from './user.entity';

@Injectable()
export class UserRepository {
  constructor(
    @InjectRepository(User)
    private readonly repo: Repository<User>,
  ) {}

  findById(id: string): Promise<User | null> {
    return this.repo.findOne({
      where: { id },
      relations: ['orders'], // necesario para orderCount en findOneWithOrders
    });
  }

  findByEmail(email: string): Promise<User | null> {
    return this.repo.findOne({ where: { email } });
  }

  create(data: Partial<User>): Promise<User> {
    const entity = this.repo.create(data);
    return this.repo.save(entity);
  }
}

4) Service (lógica de negocio, retorna DTOs, nunca entidades)

• create(dto):
  • valida unicidad de email
  • hashea password
  • persiste con repository
  • devuelve UserDto
• findOneWithOrders(id):
  • si no existe retorna null
  • si existe devuelve UserWithOrdersDto
• Puede lanzar ConflictException.

import { ConflictException, Injectable } from '@nestjs/common';
import * as bcrypt from 'bcrypt';
import { CreateUserDto } from './dto/create-user.dto';
import { UserDto } from './dto/user.dto';
import { UserWithOrdersDto } from './dto/user-with-orders.dto';
import { UserRepository } from './user.repository';
import { User } from './user.entity';

@Injectable()
export class UserService {
  constructor(private readonly users: UserRepository) {}

  async create(dto: CreateUserDto): Promise<UserDto> {
    const existing = await this.users.findByEmail(dto.email);
    if (existing) {
      throw new ConflictException('Email already registered');
    }

    const passwordHash = await bcrypt.hash(dto.password, 10);

    const saved = await this.users.create({
      email: dto.email,
      name: dto.name,
      passwordHash,
    });

    return this.toUserDto(saved);
  }

  async findOneWithOrders(id: string): Promise<UserWithOrdersDto | null> {
    const user = await this.users.findById(id);
    if (!user) return null;

    return this.toUserWithOrdersDto(user);
  }

  private toUserDto(user: User): UserDto {
    return {
      id: user.id,
      email: user.email,
      name: user.name,
      createdAt: user.createdAt,
    };
  }

  private toUserWithOrdersDto(user: User): UserWithOrdersDto {
    return {
      id: user.id,
      email: user.email,
      name: user.name,
      createdAt: user.createdAt,
      orderCount: user.orders?.length ?? 0,
    };
  }
}

5) Controller (solo valida, delega y transforma null→NotFound)

• Recibe DTO
• Llama al service
• Maneja null en GET y lanza NotFoundException('User not found')
• Mantiene @HttpCode(201) en POST

import {
  Body,
  Controller,
  Get,
  HttpCode,
  NotFoundException,
  Param,
  Post,
} from '@nestjs/common';
import { CreateUserDto } from './dto/create-user.dto';
import { UserDto } from './dto/user.dto';
import { UserWithOrdersDto } from './dto/user-with-orders.dto';
import { UserService } from './user.service';

@Controller('users')
export class UserController {
  constructor(private readonly service: UserService) {}

  @Post()
  @HttpCode(201)
  create(@Body() dto: CreateUserDto): Promise<UserDto> {
    return this.service.create(dto);
  }

  @Get(':id')
  async findOne(@Param('id') id: string): Promise<UserWithOrdersDto> {
    const user = await this.service.findOneWithOrders(id);
    if (!user) throw new NotFoundException('User not found');
    return user;
  }
}

6) Wiring (módulo)

Ejemplo de UsersModule para que Nest inyecte todo correctamente:

import { Module } from '@nestjs/common';
import { TypeOrmModule } from '@nestjs/typeorm';
import { User } from './user.entity';
import { Order } from './user.entity'; // o importa Order desde su archivo real
import { UserController } from './user.controller';
import { UserService } from './user.service';
import { UserRepository } from './user.repository';

@Module({
  imports: [TypeOrmModule.forFeature([User, Order])],
  controllers: [UserController],
  providers: [UserService, UserRepository],
})
export class UsersModule {}

Importante: validación automática de DTOs

Para que class-validator se ejecute al recibir requests, asegúrate de tener el ValidationPipe global (si ya lo tienen, no tocar):

// main.ts
app.useGlobalPipes(new ValidationPipe({ whitelist: true, transform: true }));

Con esto, el Controller queda sin lógica de negocio, el Service concentra reglas (incluyendo el conflicto por email) y el Repository solo persiste/lee.

DTOs

// src/users/dto/create-user.dto.ts
import { IsEmail, IsString, MinLength } from 'class-validator';

export class CreateUserDto {
  @IsEmail()
  email: string;

  @IsString()
  @MinLength(2)
  name: string;

  @IsString()
  @MinLength(8)
  password: string;
}

// src/users/dto/user.dto.ts
export class UserDto {
  id: string;
  email: string;
  name: string;
  createdAt: Date;
}

Repository (persistencia בלבד)

// src/users/user.repository.ts
import { Injectable } from '@nestjs/common';
import { InjectRepository } from '@nestjs/typeorm';
import { Repository } from 'typeorm';
import { User } from './user.entity';

@Injectable()
export class UserRepository {
  constructor(
    @InjectRepository(User)
    private readonly repo: Repository<User>,
  ) {}

  findByEmail(email: string): Promise<User | null> {
    return this.repo.findOne({ where: { email } });
  }

  create(data: Pick<User, 'email' | 'name' | 'passwordHash'>): Promise<User> {
    const user = this.repo.create(data);
    return this.repo.save(user);
  }
}

Service (lógica de negocio)

// src/users/user.service.ts
import { ConflictException, Injectable } from '@nestjs/common';
import * as bcrypt from 'bcrypt';
import { CreateUserDto } from './dto/create-user.dto';
import { UserDto } from './dto/user.dto';
import { UserRepository } from './user.repository';
import { User } from './user.entity';

@Injectable()
export class UserService {
  constructor(private readonly userRepository: UserRepository) {}

  async create(dto: CreateUserDto): Promise<UserDto> {
    const existing = await this.userRepository.findByEmail(dto.email);
    if (existing) {
      throw new ConflictException('Email already registered');
    }

    const passwordHash = await bcrypt.hash(dto.password, 10);

    const created = await this.userRepository.create({
      email: dto.email,
      name: dto.name,
      passwordHash,
    });

    return this.toUserDto(created);
  }

  private toUserDto(user: User): UserDto {
    return {
      id: user.id,
      email: user.email,
      name: user.name,
      createdAt: user.createdAt,
    };
  }
}

Controller (HTTP + validación DTO, sin lógica de negocio)

// src/users/user.controller.ts
import { Body, Controller, HttpCode, HttpStatus, Post } from '@nestjs/common';
import { CreateUserDto } from './dto/create-user.dto';
import { UserDto } from './dto/user.dto';
import { UserService } from './user.service';

@Controller('users')
export class UserController {
  constructor(private readonly userService: UserService) {}

  @Post()
  @HttpCode(HttpStatus.CREATED)
  create(@Body() dto: CreateUserDto): Promise<UserDto> {
    return this.userService.create(dto);
  }
}

Notas:

• La validación/sanitización del CreateUserDto ocurre vía class-validator (asumiendo ValidationPipe global o aplicado en el endpoint).
• El UserDto nunca incluye passwordHash.
• El Service siempre retorna DTO (no entidades).

DTOs (products.dto.ts)

import { PartialType } from '@nestjs/mapped-types';
import {
  IsInt,
  IsNotEmpty,
  IsNumber,
  IsOptional,
  IsPositive,
  IsString,
  Max,
  Min,
} from 'class-validator';

export class CreateProductDto {
  @IsString()
  @IsNotEmpty()
  name: string;

  @IsOptional()
  @IsString()
  description?: string;

  @IsNumber()
  @IsPositive()
  price: number;

  @IsInt()
  @Min(0)
  stock: number;
}

export class UpdateProductDto extends PartialType(CreateProductDto) {}

export class PaginationQueryDto {
  @IsInt()
  @Min(1)
  @IsOptional()
  page?: number = 1;

  @IsInt()
  @Min(1)
  @Max(100)
  @IsOptional()
  limit?: number = 10;
}

export class ProductDto {
  id: string;
  name: string;
  description: string | null;
  price: number;
  stock: number;
  createdAt: Date;
}

export class PaginatedProductsDto {
  data: ProductDto[];
  total: number;
  page: number;
  limit: number;
}

Service (products.service.ts)

import { Injectable } from '@nestjs/common';
import { InjectRepository } from '@nestjs/typeorm';
import { IsNull, Repository } from 'typeorm';
import { Product } from './product.entity'; // ajusta el path según tu estructura

import {
  CreateProductDto,
  PaginatedProductsDto,
  PaginationQueryDto,
  ProductDto,
  UpdateProductDto,
} from './products.dto'; // ajusta el path si separas DTOs

@Injectable()
export class ProductsService {
  constructor(
    @InjectRepository(Product)
    private readonly repo: Repository<Product>,
  ) {}

  private toDto(entity: Product): ProductDto {
    return {
      id: entity.id,
      name: entity.name,
      description: entity.description,
      price: Number(entity.price), // por si TypeORM devuelve string en decimal
      stock: entity.stock,
      createdAt: entity.createdAt,
    };
  }

  async create(dto: CreateProductDto): Promise<ProductDto> {
    const entity = this.repo.create({
      name: dto.name,
      description: dto.description ?? null,
      price: dto.price,
      stock: dto.stock,
    });

    const saved = await this.repo.save(entity);
    return this.toDto(saved);
  }

  async findAll(query: PaginationQueryDto): Promise<PaginatedProductsDto> {
    const page = query.page ?? 1;
    const limit = query.limit ?? 10;

    const skip = (page - 1) * limit;

    const [rows, total] = await this.repo.findAndCount({
      where: { deletedAt: IsNull() },
      order: { createdAt: 'DESC' },
      skip,
      take: limit,
    });

    return {
      data: rows.map((p) => this.toDto(p)),
      total,
      page,
      limit,
    };
  }

  async findOne(id: string): Promise<ProductDto | null> {
    const entity = await this.repo.findOne({
      where: { id, deletedAt: IsNull() },
    });

    return entity ? this.toDto(entity) : null;
  }

  async update(id: string, dto: UpdateProductDto): Promise<ProductDto | null> {
    const entity = await this.repo.findOne({
      where: { id, deletedAt: IsNull() },
    });

    if (!entity) return null;

    if (dto.name !== undefined) entity.name = dto.name;
    if (dto.description !== undefined) entity.description = dto.description ?? null;
    if (dto.price !== undefined) entity.price = dto.price;
    if (dto.stock !== undefined) entity.stock = dto.stock;

    const saved = await this.repo.save(entity);
    return this.toDto(saved);
  }

  async softDelete(id: string): Promise<boolean> {
    const entity = await this.repo.findOne({
      where: { id, deletedAt: IsNull() },
    });

    if (!entity) return false;

    entity.deletedAt = new Date();
    await this.repo.save(entity);
    return true;
  }
}

Si tus paths difieren (por ejemplo entities/product.entity.ts o DTOs separados en carpeta), ajusta los imports correspondientes.

auth/dto/login.dto.ts

import { IsEmail, IsString, MinLength } from 'class-validator';

export class LoginDto {
  @IsEmail()
  email: string;

  @IsString()
  @MinLength(8)
  password: string;
}

auth/dto/auth-response.dto.ts

export class AuthResponseDto {
  access_token: string;
  expiresIn: number;
}

auth/auth.service.ts

import { Injectable, UnauthorizedException } from '@nestjs/common';
import { JwtService } from '@nestjs/jwt';
import * as bcrypt from 'bcrypt';

import { UserService } from '../user/user.service';
import { AuthResponseDto } from './dto/auth-response.dto';

@Injectable()
export class AuthService {
  private static readonly EXPIRES_IN_SECONDS = 60 * 60 * 24 * 7; // 604800
  private static readonly JWT_EXPIRES_IN = '7d';

  constructor(
    private readonly userService: UserService,
    private readonly jwtService: JwtService,
  ) {}

  async login(email: string, password: string): Promise<AuthResponseDto> {
    const user = await this.userService.findByEmail(email);

    if (!user) {
      throw new UnauthorizedException('Invalid credentials');
    }

    const passwordOk = await bcrypt.compare(password, user.passwordHash);
    if (!passwordOk) {
      throw new UnauthorizedException('Invalid credentials');
    }

    const payload = { sub: user.id, email: user.email };
    const access_token = await this.jwtService.signAsync(payload, {
      expiresIn: AuthService.JWT_EXPIRES_IN,
    });

    return {
      access_token,
      expiresIn: AuthService.EXPIRES_IN_SECONDS,
    };
  }
}

auth/auth.controller.ts

import { Body, Controller, Post } from '@nestjs/common';

import { AuthService } from './auth.service';
import { LoginDto } from './dto/login.dto';
import { AuthResponseDto } from './dto/auth-response.dto';

@Controller('auth')
export class AuthController {
  constructor(private readonly authService: AuthService) {}

  @Post('login')
  async login(@Body() dto: LoginDto): Promise<AuthResponseDto> {
    return this.authService.login(dto.email, dto.password);
  }
}

// auth.guard.ts
import {
  CanActivate,
  ExecutionContext,
  ForbiddenException,
  Injectable,
  UnauthorizedException,
  SetMetadata,
} from '@nestjs/common';
import { JwtService } from '@nestjs/jwt';
import { Reflector } from '@nestjs/core';

export const IS_PUBLIC_KEY = 'isPublic';
export const ROLES_KEY = 'roles';

export const Public = () => SetMetadata(IS_PUBLIC_KEY, true);
export const Roles = (...roles: string[]) => SetMetadata(ROLES_KEY, roles);

@Injectable()
export class AuthGuard implements CanActivate {
  constructor(
    private readonly jwtService: JwtService,
    private readonly reflector: Reflector,
  ) {}

  async canActivate(context: ExecutionContext): Promise<boolean> {
    // 1) Bypass si es público
    const isPublic = this.reflector.getAllAndOverride<boolean>(IS_PUBLIC_KEY, [
      context.getHandler(),
      context.getClass(),
    ]);
    if (isPublic) return true;

    const request = context.switchToHttp().getRequest();

    // 2) Extraer Bearer token
    const token = this.extractBearerToken(request?.headers?.authorization);
    if (!token) throw new UnauthorizedException('Missing bearer token');

    // 3) Verificar JWT
    let payload: any;
    try {
      payload = await this.jwtService.verifyAsync(token);
    } catch {
      throw new UnauthorizedException('Invalid or expired token');
    }

    // 4) Adjuntar payload al request
    request.user = payload;

    // 5) Verificar roles si aplica
    const requiredRoles =
      this.reflector.getAllAndOverride<string[]>(ROLES_KEY, [
        context.getHandler(),
        context.getClass(),
      ]) ?? [];

    if (requiredRoles.length > 0) {
      const userRoles: string[] = Array.isArray(request.user?.roles)
        ? request.user.roles
        : [];

      const hasAnyRole = requiredRoles.some((r) => userRoles.includes(r));
      if (!hasAnyRole) {
        throw new ForbiddenException('Insufficient role');
      }
    }

    return true;
  }

  private extractBearerToken(
    authorization?: string,
  ): string | undefined {
    if (!authorization) return undefined;

    const [type, token] = authorization.split(' ');
    if (type !== 'Bearer' || !token) return undefined;

    return token;
  }
}

// dto/search-products.dto.ts
export type ProductStatus = 'active' | 'inactive' | 'draft';
export type SortOrder = 'ASC' | 'DESC';
export type ProductSortBy = 'name' | 'price' | 'stock' | 'createdAt';

export class SearchProductsDto {
  q?: string;
  status?: ProductStatus;
  minPrice?: number;
  maxPrice?: number;

  sortBy?: string; // se valida/normaliza en el servicio
  sortOrder?: SortOrder;

  page?: number;
  limit?: number;
}

// dto/product.dto.ts
import { Product } from '../entities/product.entity';

export class ProductDto {
  id: string;
  name: string;
  description: string | null;
  price: number;
  stock: number;
  status: string;
  createdAt: Date;

  static fromEntity(entity: Product): ProductDto {
    return {
      id: entity.id,
      name: entity.name,
      description: entity.description,
      price: Number(entity.price),
      stock: entity.stock,
      status: entity.status,
      createdAt: entity.createdAt,
    };
  }
}

// dto/paginated-products.dto.ts
import { ProductDto } from './product.dto';

export class PaginatedProductsDto {
  data: ProductDto[];
  total: number;
  page: number;
  limit: number;
}

// products.service.ts
import { Injectable } from '@nestjs/common';
import { InjectRepository } from '@nestjs/typeorm';
import { Brackets, Repository } from 'typeorm';
import { Product } from './entities/product.entity';
import {
  SearchProductsDto,
  ProductSortBy,
  SortOrder,
} from './dto/search-products.dto';
import { PaginatedProductsDto } from './dto/paginated-products.dto';
import { ProductDto } from './dto/product.dto';

@Injectable()
export class ProductsService {
  private readonly ALLOWED_SORT_BY: readonly ProductSortBy[] = [
    'name',
    'price',
    'stock',
    'createdAt',
  ] as const;

  constructor(
    @InjectRepository(Product)
    private readonly productRepo: Repository<Product>,
  ) {}

  async search(query: SearchProductsDto): Promise<PaginatedProductsDto> {
    const page = Math.max(1, Number(query.page ?? 1) || 1);
    const limitRaw = Number(query.limit ?? 10) || 10;
    const limit = Math.min(100, Math.max(1, limitRaw));

    const sortOrder: SortOrder = query.sortOrder === 'ASC' ? 'ASC' : 'DESC';

    const sortByCandidate = (query.sortBy ?? 'createdAt') as string;
    const sortBy: ProductSortBy = (this.ALLOWED_SORT_BY.includes(
      sortByCandidate as ProductSortBy,
    )
      ? sortByCandidate
      : 'createdAt') as ProductSortBy;

    const qb = this.productRepo
      .createQueryBuilder('product')
      // regla: nunca retornar borrados lógicos
      .where('product.deletedAt IS NULL');

    if (query.q?.trim()) {
      const q = `%${query.q.trim()}%`;
      qb.andWhere(
        new Brackets((subQb) => {
          subQb
            .where('product.name ILIKE :q', { q })
            .orWhere('product.description ILIKE :q', { q });
        }),
      );
    }

    if (query.status) {
      qb.andWhere('product.status = :status', { status: query.status });
    }

    if (query.minPrice !== undefined && query.minPrice !== null) {
      qb.andWhere('product.price >= :minPrice', { minPrice: query.minPrice });
    }

    if (query.maxPrice !== undefined && query.maxPrice !== null) {
      qb.andWhere('product.price <= :maxPrice', { maxPrice: query.maxPrice });
    }

    qb.orderBy(`product.${sortBy}`, sortOrder)
      .skip((page - 1) * limit)
      .take(limit);

    const [entities, total] = await qb.getManyAndCount();

    return {
      data: entities.map(ProductDto.fromEntity),
      total,
      page,
      limit,
    };
  }
}

Bug 1 — findAll: cálculo de skip incorrecto (lógica)

Ubicación: método findAll, línea: const skip = page * limit;

Por qué es un problema:
En paginación basada en page (1-indexed), el desplazamiento correcto es (page - 1) * limit. Con page * limit te salteás la primera página completa (por ejemplo, page=1 saltea 10).

Código corregido:

const pageNumber = Math.max(1, Number(page ?? 1));
const limitNumber = Math.max(1, Number(limit ?? 10));
const skip = (pageNumber - 1) * limitNumber;

Bug 2 — findOne: no filtra soft-deleted (lógica/consistencia)

Ubicación: método findOne, where: { id }

Por qué es un problema:
Si usás soft delete con deletedAt, findOne debería excluir registros borrados (deletedAt IS NULL). Si no, podés “encontrar” productos eliminados y exponerlos o permitir operaciones sobre ellos.

Código corregido:

const product = await this.productRepository.findOne({
  where: { id, deletedAt: IsNull() },
});

Bug 3 — softDelete: mensaje de error filtra detalles internos (seguridad)

Ubicación: método softDelete, NotFoundException(\Product with id ${id} not found in table "product"`)`

Por qué es un problema:
El error expone información interna (nombre de tabla y forma exacta de búsqueda). Es una fuga de información útil para reconocimiento (recon) en ataques. Además, revela si el ID existe o no de manera demasiado explícita.

Código corregido:

if (!product) {
  throw new NotFoundException('Product not found');
}

(Y además conviene que también respete deletedAt IS NULL para no “re-borrar” algo ya borrado.)

Bug 4 — create: comentario incorrecto / bug de arquitectura (responsabilidades)

Ubicación: comentario “HTTP status code incorrecto en create (esto es el controller…)” dentro del service.

Por qué es un problema:
El service no debe decidir HTTP status codes. Eso corresponde al controller (por ejemplo con @HttpCode(201) o usando el default de @Post en Nest). Tener esa preocupación en el service es un bug de arquitectura (mezcla de capas) y el comentario induce a implementar cosas HTTP en esta clase.

Código corregido:
En el service no se maneja status code. Se elimina la idea/concern HTTP del service. El método queda solo como lógica de dominio/persistencia:

async create(data: Partial<Product>): Promise<Product> {
  const product = this.productRepository.create(data);
  return await this.productRepository.save(product);
}

(Si querés corregir el status code, se hace en el controller, no acá.)

Bug 5 — transferStock: operación no atómica (arquitectura/concurrencia)

Ubicación: método transferStock, dos save separados sin transacción.

Por qué es un problema:
Si la app se cae entre el primer y el segundo save, o si hay concurrencia, podés dejar el stock inconsistente (se descuenta de uno pero no se suma al otro). Además, sin locks/transacción, dos transferencias simultáneas pueden permitir stock negativo.

Código corregido (con transacción y locks pesimistas):

• Usar DataSource y manager.transaction
• Leer filas con lock pessimistic_write
• Guardar ambas entidades dentro de la misma transacción

Servicio completo corregido

import { Injectable, NotFoundException, BadRequestException } from '@nestjs/common';
import { InjectRepository } from '@nestjs/typeorm';
import { DataSource, IsNull, Repository } from 'typeorm';
import { Product } from './product.entity';
import { PaginationQueryDto } from './dto/pagination-query.dto';

@Injectable()
export class ProductService {
  constructor(
    @InjectRepository(Product)
    private readonly productRepository: Repository<Product>,
    private readonly dataSource: DataSource,
  ) {}

  // Bug 1 corregido: paginación correcta + normalización básica
  async findAll(query: PaginationQueryDto) {
    const pageNumber = Math.max(1, Number(query.page ?? 1));
    const limitNumber = Math.max(1, Number(query.limit ?? 10));

    const skip = (pageNumber - 1) * limitNumber;

    const [data, total] = await this.productRepository.findAndCount({
      where: { deletedAt: IsNull() },
      skip,
      take: limitNumber,
    });

    return { data, total, page: pageNumber, limit: limitNumber };
  }

  // Bug 2 corregido: no devolver soft-deleted
  async findOne(id: string) {
    const product = await this.productRepository.findOne({
      where: { id, deletedAt: IsNull() },
    });

    if (!product) throw new NotFoundException('Product not found');
    return product;
  }

  // Bug 3 corregido: no filtrar info interna + respetar soft delete
  async softDelete(id: string): Promise<void> {
    const product = await this.productRepository.findOne({
      where: { id, deletedAt: IsNull() },
    });

    if (!product) {
      throw new NotFoundException('Product not found');
    }

    product.deletedAt = new Date();
    await this.productRepository.save(product);
  }

  // Bug 4 (arquitectura): el service no maneja HTTP status codes
  async create(data: Partial<Product>): Promise<Product> {
    const product = this.productRepository.create(data);
    return await this.productRepository.save(product);
  }

  // Bug 5 corregido: transacción + locks para consistencia
  async transferStock(fromId: string, toId: string, quantity: number): Promise<void> {
    if (!Number.isFinite(quantity) || quantity <= 0) {
      throw new BadRequestException('Quantity must be a positive number');
    }
    if (fromId === toId) {
      throw new BadRequestException('Source and destination must be different products');
    }

    await this.dataSource.transaction(async (manager) => {
      const repo = manager.getRepository(Product);

      // Lock de escritura para evitar carreras (race conditions)
      const source = await repo.findOne({
        where: { id: fromId, deletedAt: IsNull() },
        lock: { mode: 'pessimistic_write' },
      });

      const dest = await repo.findOne({
        where: { id: toId, deletedAt: IsNull() },
        lock: { mode: 'pessimistic_write' },
      });

      if (!source || !dest) throw new NotFoundException('Product not found');
      if (source.stock < quantity) throw new BadRequestException('Insufficient stock');

      source.stock -= quantity;
      dest.stock += quantity;

      await repo.save([source, dest]);
    });
  }
}

Si querés, también te paso cómo quedaría el controller para el punto del status code (Bug 4) con @HttpCode(201) / default @Post.

generator client {
  provider = "prisma-client-js"
}

datasource db {
  provider = "postgresql"
  url      = env("DATABASE_URL")
}

enum UserRole {
  OWNER
  ADMIN
  MEMBER
}

enum SubscriptionStatus {
  ACTIVE
  PAUSED
  CANCELLED
  TRIAL
}

enum InvoiceStatus {
  PENDING
  PAID
  FAILED
  REFUNDED
}

model Organization {
  id        String        @id @default(cuid())
  name      String
  slug      String        @unique
  createdAt DateTime      @default(now())
  updatedAt DateTime      @updatedAt

  users        User[]
  subscription Subscription?

  @@index([slug])
}

model User {
  id             String       @id @default(cuid())
  email          String       @unique
  name           String
  passwordHash   String
  role           UserRole
  organizationId String
  createdAt      DateTime     @default(now())
  updatedAt      DateTime     @updatedAt

  organization Organization @relation(fields: [organizationId], references: [id], onDelete: Cascade)

  @@index([organizationId])
  @@index([email])
}

model Plan {
  id           String         @id @default(cuid())
  name         String
  priceMonthly Decimal        @db.Decimal(10, 2)
  priceYearly  Decimal        @db.Decimal(10, 2)
  maxUsers     Int
  isActive     Boolean        @default(true)
  createdAt    DateTime       @default(now())

  subscriptions Subscription[]
}

model Subscription {
  id                 String             @id @default(cuid())
  organizationId     String             @unique
  planId             String
  status             SubscriptionStatus
  currentPeriodStart DateTime
  currentPeriodEnd   DateTime
  cancelledAt        DateTime?
  createdAt          DateTime           @default(now())
  updatedAt          DateTime           @updatedAt

  organization Organization @relation(fields: [organizationId], references: [id], onDelete: Cascade)
  plan         Plan         @relation(fields: [planId], references: [id])
  invoices     Invoice[]

  @@index([organizationId])
  @@index([planId])
  @@index([status])
}

model Invoice {
  id             String        @id @default(cuid())
  subscriptionId String
  amount         Decimal       @db.Decimal(10, 2)
  currency       String        @default("USD")
  status         InvoiceStatus
  paidAt         DateTime?
  dueDate        DateTime
  createdAt      DateTime      @default(now())
  updatedAt      DateTime      @updatedAt

  subscription Subscription @relation(fields: [subscriptionId], references: [id], onDelete: Cascade)

  @@index([subscriptionId])
  @@index([status])
}

Eres un sistema de clasificación automática de tickets de soporte. Tu tarea es leer el mensaje del cliente (texto libre; puede estar en español, inglés o spanglish) y devolver únicamente un JSON válido con los campos requeridos.

Objetivo

Dado un texto de cliente, produce un JSON con:

• categoria: una de [facturación, envío, producto_defectuoso, consulta_general, cancelación, fraude]
• prioridad: una de [critica, alta, media, baja]
• sentimiento: [negativo, neutral, positivo]
• requiere_humano: boolean (true/false)
• resumen_corto: string breve (máx. ~20 palabras) en el idioma predominante del cliente (si es spanglish, puedes mantener spanglish).

Reglas de salida (estrictas)

1. Devuelve solo el JSON. Sin texto adicional, sin markdown, sin explicaciones.
2. El JSON debe ser parseable: comillas dobles, sin trailing commas.
3. Si falta información, no inventes datos. Haz la mejor clasificación posible y refleja la incertidumbre en resumen_corto (p.ej. “Faltan datos: número de orden”).
4. No incluyas datos sensibles adicionales. Si el cliente comparte PII (tarjeta, DNI, etc.), no la repitas en resumen_corto.

Criterios de clasificación

Categoría

• facturación: cobros duplicados, pagos rechazados, factura, reembolsos por cobro, suscripciones, cargos no reconocidos (si sugiere estafa → ver fraude).
• envío: seguimiento, paquete perdido, dirección, demora, entrega fallida, aduanas.
• producto_defectuoso: roto, no funciona, faltan piezas, calidad, DOA, llega dañado.
• consulta_general: preguntas de uso, compatibilidad, información de producto, disponibilidad, cómo hacer algo; también cuando no encaja claramente en otras.
• cancelación: cancelar pedido/suscripción, revertir compra antes de envío, “stop order”.
• fraude: intento de estafa, phishing, cuenta comprometida, “I didn’t place this order”, robo, chargeback por fraude, manipulación evidente, amenazas/extorsión, mensajes sospechosos.

Prioridad (severidad y urgencia)

• critica: fraude/seguridad, datos comprometidos, amenazas legales inmediatas, cobros masivos/alto impacto, cliente bloqueado totalmente, riesgo reputacional.
• alta: pedido perdido, producto totalmente inutilizable, cobro duplicado claro, cancelación urgente “antes de que envíen”, fuerte enojo.
• media: demoras moderadas, dudas con cierta urgencia, reembolso estándar, defectos menores con workaround.
• baja: consultas informativas, solicitudes no urgentes, seguimiento sin señales de pérdida.

Sentimiento

• negativo: enojo, frustración, quejas, amenazas, insultos.
• neutral: informativo, descriptivo sin carga emocional.
• positivo: agradecimiento, satisfacción.

requiere_humano (cuándo debe escalar)

Marca true si se cumple cualquiera:

• categoria = fraude
• hay amenazas legales (“lawsuit”, “denuncia”, “sue”, “chargeback”) o lenguaje agresivo extremo
• ambigüedad crítica que impide actuar (no hay orden y no se entiende el problema)
• posible exposición de seguridad/cuenta (hackeo, acceso no autorizado)
• múltiples temas complejos (p.ej., cobro + fraude + envío perdido) que requieren decisión

En otros casos, false si parece resoluble por flujo automatizado.

Manejo de ambigüedad o mensajes incompletos

• Si el mensaje es muy corto (“No funciona”, “Help”), clasifica como consulta_general o producto_defectuoso según pistas mínimas; prioridad normalmente media; requiere_humano suele ser false salvo señales de fraude/amenaza.
• Si hay mezcla de categorías, elige la más crítica (fraude > facturación > envío > producto_defectuoso > cancelación > consulta_general), ajustando prioridad.
• resumen_corto debe indicar qué falta (“Falta número de orden”, “No especifica producto”).

Formato exacto de salida

{ "categoria": "…", "prioridad": "…", "sentimiento": "…", "requiere_humano": true/false, "resumen_corto": "…" }

Few-shot examples (aplica el mismo estilo; SOLO JSON en la respuesta final)

Ejemplo 1 (spanglish + ambiguo): Input: "Hi, my order still says 'label created' desde hace una semana. ¿Dónde está?" Output: { "categoria": "envío", "prioridad": "media", "sentimiento": "negativo", "requiere_humano": false, "resumen_corto": "Tracking estancado en 'label created' hace una semana; posible demora de envío." }

Ejemplo 2 (fraude + crítico): Input: "I did NOT place this order and my card was charged. Cancel it NOW." Output: { "categoria": "fraude", "prioridad": "critica", "sentimiento": "negativo", "requiere_humano": true, "resumen_corto": "Cargo y pedido no reconocidos; solicita cancelación inmediata por posible fraude." }

Ejemplo 3 (mensaje incompleto / edge): Input: "No funciona. Urgente." Output: { "categoria": "producto_defectuoso", "prioridad": "alta", "sentimiento": "negativo", "requiere_humano": false, "resumen_corto": "Reporta producto que no funciona; faltan detalles y número de orden." }

Ejemplo 4 (facturación vs. fraude, edge): Input: "Me cobraron dos veces la suscripción pero sí soy yo, solo quiero el reembolso del cobro extra." Output: { "categoria": "facturación", "prioridad": "alta", "sentimiento": "negativo", "requiere_humano": false, "resumen_corto": "Cobro duplicado de suscripción; solicita reembolso del cargo extra." }

Ejemplo 5 (cancelación urgente antes de envío): Input: "Please cancel my order ASAP, I entered the wrong address and it hasn’t shipped yet." Output: { "categoria": "cancelación", "prioridad": "alta", "sentimiento": "neutral", "requiere_humano": false, "resumen_corto": "Quiere cancelar pedido por dirección incorrecta antes de que sea enviado." }

Instrucción final

Cuando recibas el mensaje del cliente, responde únicamente con el JSON final siguiendo todas las reglas anteriores. Temperatura recomendada: 0.

Aquí tenés un prompt “production-ready” (en español) para usar como instrucción fija. Está diseñado para reducir variabilidad, pedir la info mínima necesaria, imponer formato/tono y generar un email listo para enviar sin placeholders.

Prompt recomendado (copiar/pegar)

Rol y objetivo
Sos un/a agente senior de Atención al Cliente de una empresa de eCommerce. Tu tarea es redactar un email de respuesta al cliente listo para enviar, basado en la información provista por el operador. Los casos típicos son: envíos, devoluciones, reembolsos/pagos.

Contexto y criterios de calidad

• El email debe ser profesional, claro y empático, sin sonar robótico.
• Debe resolver el reclamo o explicar próximos pasos con precisión.
• No inventes datos (fechas, montos, políticas, números de pedido, estados, plazos). Usá solo lo que se te da.
• No uses placeholders (ej.: “[Nombre]”, “{pedido}”). Si falta información crítica, hacé 1–3 preguntas concretas al final y redactá igualmente una respuesta útil con lo disponible (sin suposiciones).
• Evitá jerga interna. No menciones “según el sistema” si no corresponde.
• Si hay un error de la empresa, asumí responsabilidad y ofrecé solución. Si no aplica, explicá con tacto.

Formato obligatorio de salida
Devolvé solo el email en texto plano, con esta estructura:

1. Asunto: una línea, específica.
2. Saludo: “Hola <nombre>,” solo si el nombre fue proporcionado; si no, “Hola,”.
3. Agradecimiento + empatía: 1–2 frases.
4. Respuesta principal: explicación y solución en párrafos cortos o bullets (máx. 5 bullets).
5. Próximos pasos: qué hará la empresa y qué debe hacer el cliente (si aplica).
6. Cierre: una frase cordial + firma: “Equipo de Atención al Cliente”.

Guía de estilo (consistencia)

• Español neutro (voseo solo si el operador lo pide explícitamente).
• 120–220 palabras salvo que el caso requiera más detalle.
• Tono: calmo, empático, orientado a solución.
• Si hay plazos, usalos solo si fueron provistos; si no, decí “en cuanto tengamos novedades” o “te confirmaremos por este medio” (sin prometer fechas).
• Nunca pidas datos sensibles completos (tarjeta completa, contraseña). Si necesitás verificación, pedí solo lo mínimo (últimos 4 dígitos, comprobante, etc.) y justificá brevemente.

Entrada que vas a recibir (del operador)
El operador te dará, cuando esté disponible:

• Tipo de caso (envío / devolución / pago)
• Nombre del cliente (opcional)
• Nº de pedido (opcional)
• Resumen del problema y estado actual
• Acciones ya realizadas
• Política/condiciones aplicables (si corresponde)
• Lo que se le puede ofrecer al cliente (opciones autorizadas)

Tu tarea
Con esa información: redactá el email cumpliendo formato, tono y reglas. Si falta información clave para avanzar, agregá al final una sección breve:
“Para poder ayudarte, ¿podés confirmarme…?” con 1–3 preguntas puntuales.

Si querés, puedo adaptarlo a: (a) tu país/tono (vos vs. tú), (b) políticas reales de la empresa (plazos de devolución, transportistas), y (c) plantillas por tipo de caso para más consistencia todavía.

A continuación tenés un prompt listo para usar (en español) para evaluar elegibilidad crediticia a partir de un JSON, obligando al modelo a razonar paso a paso (Chain-of-Thought) y reduciendo errores en reglas condicionales. Incluye: verificación de campos, aplicación de reglas en orden, manejo de excepciones PyME, y regla especial de construcción para garantía.

Nota: si querés ocultar el razonamiento paso a paso al usuario final, podés pedirle que lo haga en un bloque interno (“scratchpad”) y que solo imprima el JSON final. Aquí lo dejo como “ANÁLISIS INTERNO” y “SALIDA” para que sea claro.

Prompt (System / Developer)

Rol: Evaluador de crédito empresarial basado en reglas determinísticas.
Entrada: JSON con datos de una empresa.
Salida obligatoria: SOLO un JSON con las claves:

• elegible (boolean)
• motivos (array de strings)
• tasa_riesgo ("baja" | "media" | "alta" | "rechazado")
• requiere_garantia (boolean)

Instrucciones:

Vas a evaluar elegibilidad crediticia aplicando estrictamente estas reglas:

1. Antigüedad mínima: al menos 2 años operando.
2. Ingresos anuales: deben ser > 500000 USD.
3. Sin mora últimos 12 meses: si hubo mora en últimos 12 meses ⇒ no elegible (sin excepciones).
4. Deuda existente: si existe deuda, ratio deuda/ingreso debe ser < 0.4.
5. Excepción PyME: si es PyME (< 50 empleados), puede tener 1 mora histórica (fuera de los últimos 12 meses) y aun ser elegible, pero con tasa mayor. (Esto no anula la regla 3).
6. Sector construcción: siempre requiere garantía adicional, independientemente de todo lo demás (no implica elegibilidad por sí solo).

Formato de razonamiento (Chain-of-Thought)

Primero razoná paso a paso en un bloque interno (no lo incluyas en la salida). En ese razonamiento:

• Extraé y listá los valores relevantes del JSON.
• Verificá coherencia / faltantes. Si falta un dato crítico para una regla, asumí “no evaluable” y tratá como rechazado, agregando motivo “Datos insuficientes: …”.
• Aplicá reglas en este orden: (1) antigüedad, (2) ingresos, (3) mora 12m, (5) excepción PyME (solo para mora histórica), (4) ratio deuda/ingreso, (6) garantía construcción.
• Para cada regla, registrá explícitamente: “cumple / no cumple / no aplica” y por qué, cuidando los condicionales.

Determinación de elegible

• elegible = true solo si todas las condiciones aplicables se cumplen, considerando la excepción PyME (regla 5).
• Si cualquier regla “hard fail” no se cumple (1,2,3,4), entonces elegible = false y tasa_riesgo = "rechazado".

Determinación de requiere_garantia

• true si sector (o equivalente) es “construcción” (case-insensitive, o subcategorías que incluyan “construcción”).
• En caso contrario false.

Determinación de tasa_riesgo

• Si elegible = false ⇒ "rechazado".
• Si elegible = true:
  • "alta" si aplica excepción PyME por mora histórica (tuvo exactamente 1 mora histórica y 0 en últimos 12 meses), o si ratio deuda/ingreso está cercano al límite (>= 0.30 y < 0.40).
  • "media" si tiene deuda y ratio < 0.30, o si hay algún factor moderado de riesgo indicado en datos (siempre justificándolo en motivos).
  • "baja" si no tiene mora (incluida histórica), cumple todo y ratio < 0.20 o no tiene deuda.

Motivos

• motivos debe listar razones claras y trazables a las reglas, incluyendo:
  • Si rechaza: todas las reglas que fallaron.
  • Si aprueba: mencionar que pasó criterios clave, y si requiere garantía o tasa alta, explicarlo.
• No inventes datos: todo motivo debe anclarse a un campo del JSON o a la ausencia de este.

Esquema esperado del JSON de entrada (orientativo)

El input puede traer claves como:

• anios_operando (number)
• ingresos_anuales_usd (number)
• mora_ultimos_12_meses (boolean o number de eventos)
• moras_historicas (number) (excluye últimos 12 meses)
• empleados (number)
• deuda_total_usd (number)
• ratio_deuda_ingreso (number) (si no viene, calcular: deuda_total_usd / ingresos_anuales_usd, si ambos están)
• sector (string)

Manejá variantes razonables de nombres (ej: annual_revenue, years_in_business, etc.) pero si no podés inferir con alta confianza, tratá como dato faltante.

SALIDA

Respondé solo con el JSON final, sin texto adicional, sin markdown.

Entrada empresa (JSON): {{EMPRESA_JSON}}

Sugerencia práctica (opcional)

Si tu stack permite “tools” o validación, conviene agregar validación de tipos (number/bool) antes del prompt. Si no, este prompt ya fuerza a rechazar por datos insuficientes.

Si querés, pegá un ejemplo de JSON real y te devuelvo la salida esperada con estas reglas.

1) Diagnóstico: qué está causando el churn con el pricing actual

Problema central: un solo precio para segmentos con “valor” y “costo-to-serve” muy distintos.
Hoy estás cobrando $49 a:

• Profesionales solos de bajo uso (bottom 30%): usan pocas features, poco volumen, baja complejidad → perciben “pago por cosas que no necesito”.
• Consultorios/equipos de alto uso (top 20%): más profesionales, más recordatorios, más dependencia operacional → tienen más valor y probablemente pagarían más.

Eso genera dos efectos:

1. Mismatch precio–valor percibido en el segmento low-end
   Los motivos de baja (60% “caro para lo que uso” + 25% “no uso todas las features”) son textbook de overpricing para el segmento de menor necesidad. Con un plan único, la única salida para ellos es cancelar.

2. Estás subsidiando el consumo variable (WhatsApp) de heavy users
   WhatsApp cuesta ~$0.02/mensaje. Un cliente que manda 500 recordatorios/mes agrega $10/mes de costo variable (más infraestructura fija $8). Con $49, ese cliente sigue siendo rentable, pero:

• Su costo escala con uso (y el uso tiende a subir).
• Ese segmento es el que más valor obtiene (y el que más “dolor” tiene si se va) → podrías capturar más valor y proteger margen con pricing por volumen.

3. Churn alto como síntoma de mala segmentación
   Un churn de 8% mensual sugiere que muchos clientes “entran–prueban–no justifican” a $49. En productos de agenda, el valor inicial suele ser claro, pero si el usuario es solo y tiene poca carga, el ROI percibido cae rápido si el precio no acompaña.

2) Propuesta de estructura de pricing (tiers, precios, qué incluye cada uno)

La idea: tiering por tamaño de equipo + bundles de mensajes WhatsApp incluidos + add-ons por volumen, para alinear:

• valor (más equipo/operación = más disposición a pagar)
• costo (más mensajes = más costo variable)

Plan 1 — Solo: $29/mes

Para profesionales individuales.

Incluye:

• 1 profesional / 1 agenda
• Agenda online + link de reservas
• Historial de pacientes (básico)
• Reporte simple (ocupación mensual)
• WhatsApp: 100 recordatorios/mes incluidos
• Soporte estándar

Excedente WhatsApp:

• Pack 250 mensajes: $7
• Pack 1,000 mensajes: $20

Plan 2 — Consultorio: $59/mes

Para consultorios chicos con recepción y/o 2–3 profesionales.

Incluye:

• Hasta 3 profesionales
• Roles (recepcionista/administración)
• Historial de pacientes completo
• Reportes (ocupación por profesional, cancelaciones, no-shows)
• WhatsApp: 500 recordatorios/mes incluidos
• Integraciones básicas (ej. Google Calendar si aplica)

Excedente WhatsApp:

• 1,000 mensajes: $20
• 5,000 mensajes: $85

Plan 3 — Clínica: $99/mes

Para equipos más grandes y operación más intensiva.

Incluye:

• Hasta 10 profesionales
• Multi-sede (si aplica) o múltiples agendas
• Reportes avanzados + exportaciones
• WhatsApp: 2,000 recordatorios/mes incluidos
• Soporte prioritario + onboarding ligero

Excedente WhatsApp:

• 5,000 mensajes: $85
• 10,000 mensajes: $160

Add-ons (opcionales)

• Profesional extra (en Consultorio/Clínica): $10–$12/mes (o subir de plan)
• Paquetes de WhatsApp como arriba (evita “costo sorpresa” y protege margen)
• “Enterprise” sin precio visible para clínicas grandes (para competir con los “sin precio visible”)

3) Justificación de cada tier (target, precio, métrica de uso)

Solo — $29

A quién apunta: bottom 30% y parte del mid-tail: profesionales individuales, <50 pacientes activos, bajo volumen de recordatorios.
Por qué ese precio:

• Está alineado con referencia competitiva: Agenda Pro $29 sin WhatsApp. Vos ofrecés WhatsApp (aunque limitado), lo cual justifica igualar precio con más valor percibido.
• Reduce fricción de “es caro para lo que uso” y baja churn.
  Qué limita/diferencia:
• 1 profesional (métrica de valor)
• 100 WhatsApp/mes (métrica de costo y de intensidad de uso)

Consultorio — $59

A quién apunta: el “core” rentable: consultorios chicos con 2–3 profesionales, recepcionista, dependencia diaria del sistema.
Por qué ese precio:

• Captura más valor que el plan único actual para quienes realmente lo usan intensivo, pero sin irse a $89 (MediTurno) que está más orientado a clínicas grandes.
• Aumenta ARPA sin perder competitividad: sigue por debajo de MediTurno y diferencia por WhatsApp incluido.
  Qué limita/diferencia:
• Hasta 3 profesionales (valor)
• 500 WhatsApp/mes incluidos (cost + valor)

Clínica — $99

A quién apunta: equipos grandes (4–10 profesionales), alta ocupación, alto volumen de recordatorios, necesidad de reportes y soporte.
Por qué ese precio:

• Ancla “premium” y evita que equipos grandes se queden pagando como pequeños.
• Compite de forma creíble con MediTurno $89 (que es “completo”) ofreciendo más escalabilidad/WhatsApp.
  Qué limita/diferencia:
• Hasta 10 profesionales
• 2,000 WhatsApp/mes incluidos
• Soporte/onboarding (diferencial no solo de features)

Nota importante: el límite de WhatsApp es clave: hoy ese costo variable está “flat-rate” dentro de $49. Meter bundles + overages te protege margen y evita que el mejor segmento (heavy users) deteriore unit economics a medida que crece.

4) Impacto estimado en MRR si 50% migra al tier más adecuado

Voy a asumir una migración “adecuada” basada en tu segmentación:

• Bottom 30% (profesional solo) → Solo $29
• Middle 50% (uso medio) → Consultorio $59 (muchos pueden ser solos con más uso o consultorios chicos)
• Top 20% (promedio 3 profesionales y +500 WA/mes) → Consultorio $59 o Clínica $99; por datos (3 profesionales) calza más con Consultorio, pero por volumen podría empujar a Clínica si superan 500–2,000.

Para estimar MRR de “50% de clientes migrados al plan adecuado”, tomo 160 clientes (de 320) y los distribuyo proporcionalmente:

• 30% de 160 = 48 a Solo $29
• 50% de 160 = 80 a Consultorio $59
• 20% de 160 = 32 a Clínica $99 (asumo que parte del top se movería a Clínica para capturar valor; si no, sería Consultorio)

MRR nuevo de esos 160 migrados:

• 48 × 29 = 1,392
• 80 × 59 = 4,720
• 32 × 99 = 3,168
  Total migrados = $9,280 MRR

MRR actual de esos 160 en plan único:

• 160 × 49 = $7,840 MRR

Impacto neto (solo por migración del 50%):

• +$1,440 MRR (+18.4% sobre ese grupo)

MRR total empresa (si el otro 50% queda en $49):

• MRR restante: 160 × 49 = 7,840
• MRR migrados: 9,280
• MRR total estimado = $17,120 (vs $15,680 actual)
• Delta = +$1,440 MRR (+9.2%)

Sensibilidad rápida (si el top 20% NO va a Clínica y va a Consultorio)

Si esos 32 clientes fueran a $59 en vez de $99:

• 32 × (99–59) = $1,280 menos
  → El uplift de MRR se reduce a +$160 en vez de +$1,440.
  Conclusión: capturar correctamente al top segment (con un plan o add-ons) es la palanca de MRR.

Si querés, puedo:

• proponer un plan de migración (grandfathering, descuentos temporales, comunicación)
• estimar también impacto en margen bruto incorporando WhatsApp por tier (incluidos + overages)
• sugerir packaging para que “no uso todas las features” se convierta en upsell (p.ej., historial/reportes avanzados solo en tiers altos).

1) 3 canales GTM principales (y por qué esos)

Canal 1 — Outbound hipersegmentado a contadores (LinkedIn + email + WhatsApp “cálido”)

Por qué sí

• Tu ICP está perfectamente identificable: “contador/estudio contable que liquida impuestos y hace reporting mensual”.
• El ciclo de compra es corto y el producto se entiende en demo → outbound convierte rápido si el mensaje es ROI/tiempo.
• Costo casi cero: scraping manual/LinkedIn, emails 1:1, y WhatsApp cuando haya conexión o referido.

Por qué este y no “outbound masivo”

• Con founders vendiendo, necesitás volumen bajo pero calidad alta: 15–30 conversaciones/semana, no 5000 emails.

Canal 2 — Comunidades donde ya se mueven (WhatsApp/LinkedIn de colegios, consejos, asociaciones) + workshops

Por qué sí

• Los contadores confían en pares e instituciones. Un “taller de 30 min para automatizar reportes AFIP/SAT” funciona mejor que contenido genérico.
• Alta concentración: 1 charla en un grupo correcto = 20–100 leads en un día.
• Es orgánico: pedir 1 espacio para demo + Q&A a un admin o referente suele ser viable si das valor (plantillas, checklist, etc.).

Por qué esto y no “social media orgánico general”

• Postear en tu LinkedIn sin distribución es lento. En grupos con distribución prestada, hay tracción inmediata.

Canal 3 — Product-led growth enfocado: referidos + “cliente adicional” y activación (onboarding para 1er cliente en 24–48h)

Por qué sí

• El valor real aparece cuando automatizan “sus primeros 1–3 clientes”. Si conseguís eso rápido, el contador expande a 10+.
• Tenés NPS 72 en activos: hay base real para referidos (aunque pequeña).
• CAC casi cero: referidos + expansión interna (más clientes del mismo contador).

Por qué esto y no “SEO” en 90 días

• SEO es bueno a mediano plazo, pero en 90 días difícil que mueva la aguja sin mucho contenido y autoridad.

2) Acciones concretas semana a semana (primeros 30 días)

Semana 1 — Preparación + foco en activación (Argentina) y pre-piloto (México)

1. Definir ICP operativo (1 frase) y oferta
   • ICP: “contador/estudio con 30–80 clientes, que hoy arma reportes mensuales manuales en Excel/PDF”.
   • Oferta: “Te automatizo tus primeros 2 reportes en 48h (sin costo de setup). Si funciona, te quedás.”
2. Armar kit de venta en 1 día
   • Landing 1-pager por país (AR: AFIP / MX: SAT) con: problema → demo GIF → casos → pricing.
   • 1 PDF “antes/después” con estimación de ahorro de horas por cliente/mes.
   • Script de demo de 12–15 min (misma estructura siempre).
3. Onboarding ultra guiado
   • Checklist para conectar AFIP/SAT + seleccionar formato de reporte + agendar “primer cierre”.
   • Objetivo: que el contador tenga 1 cliente automatizado en 48h.
4. Reactivar los 2 pagos no activos
   • Mensaje 1: “Te lo dejo funcionando para 1 cliente hoy, ¿me das 15 min?”
   • Si no responden: ofrecer “done-for-you setup” (ellos pasan accesos, ustedes configuran).

Entregable de la semana: kit comercial + onboarding + 2 reactivaciones en proceso.

Semana 2 — Outbound controlado (AR) + pilotos fundacionales (MX)

1. Lista de 150–200 contadores en Argentina (segmento claro)
   • Fuente: LinkedIn + webs de estudios + listados públicos de colegios.
   • Clasificar: estudio (10+ empleados / 2–9 / independiente) y especialidad si se ve.
2. Cadencia de contacto (manual)
   • Día 1: conexión LinkedIn con mensaje corto ROI.
   • Día 3: follow-up con propuesta de demo + oferta “2 reportes en 48h”.
   • Día 6: último follow-up con caso y CTA.
3. Meta de ejecución
   • 20–30 contactos nuevos/día (solo founders), 5 demos/semana.
4. México: convertir inbound en “Founding pilots”
   • A los 3 inbound: ofrecer plan piloto con acompañamiento + precio igual, pero con “garantía 30 días”.
   • Pedirles 1 intro cada uno a 2 colegas si funciona.

Entregable de la semana: 5 demos agendadas AR + 3 demos MX + 1 piloto MX iniciando.

Semana 3 — Canal comunidad (1 evento) + prueba social

1. Conseguir 1 espacio en comunidad
   • Objetivo: 1 workshop en grupo de WhatsApp/LinkedIn de contadores (AR) o colegio local (aunque sea informal).
   • Formato: 30 min “Cómo automatizar reportes mensuales AFIP/SAT sin tocar Excel” + 15 min Q&A + link a demo.
2. Recolectar prueba social
   • Pedir a 3 usuarios activos (NPS alto) 1 testimonio específico:
     • “Antes tardaba X horas por cliente, ahora Y”
     • “Automatizo N clientes”
3. Mejorar activación
   • Medir dónde se traban: conexión a AFIP/SAT, formatos, permisos, etc.
   • Ajustar onboarding (videos cortos o wizard si hace falta).

Entregable de la semana: 1 evento + 3 testimonios + mejoras al onboarding.

Semana 4 — Sistemizar: referidos + expansión dentro de cada contador

1. Programa de referidos simple (sin ingeniería)
   • “Traé un contador y ambos tienen 1 cliente gratis por 1 mes”
   • O: “por cada contador referido activo, te bonificamos 1 cliente por 2 meses”.
   • Implementación: cupón manual y tracking en spreadsheet.
2. Campaña a usuarios activos: “pasar de 1–3 a 10 clientes”
   • Sesión de 20 min para “migrar 10 clientes en 1 hora”.
   • Plantilla para cargar clientes en bulk (si existe) o acompañamiento.
3. Segundo evento, ahora enfocado MX (aunque sea pequeño)
   • Objetivo: 10–20 asistentes → 2–3 demos.

Entregable de la semana: referidos andando + expansión en base actual + 1 evento MX.

3) Métricas para saber si funciona (con objetivos)

Funnel de adquisición (semanal)

• Nuevos contactos outbound: 100–150/semana (manual, hipersegmentado)
• Tasa de respuesta (LinkedIn/email): objetivo 10–15%
• Demos agendadas: 5–8/semana (AR) + 2–4/semana (MX desde semana 3)
• Show rate demo: 70%+
• Close rate post-demo (mismo día o 48h): 25–35%
  • Si es menor a 20%: el problema es oferta/mensaje o fricción técnica.

Activación / producto (por cohorte semanal)

• Time to first value (1er cliente automatizado): objetivo <48 horas
• % de nuevos pagos que automatizan ≥1 cliente en 7 días: 70%
• % que automatizan ≥3 clientes en 14 días: 40%
• “Clientes por contador” a los 30 días: objetivo promedio 5+ (si hoy están en 1–3, hay trabajo de expansión)

Retención (mensual, temprana)

• Logo retention 30 días: 90%+
• Uso activo (login + generación de reportes): 75%+ de pagos

Objetivo 90 días (realista sin ads, con founders)

• Argentina: pasar de 8 a 25–35 contadores pagos
• México: llegar a 8–15 contadores pagos (con 2–3 “champions” que refieran)

4) Canal que NO usaría (por ahora) y por qué

NO: Contenido SEO / blog “genérico” como canal principal en estos 90 días

• Tarda en rankear y requiere volumen/autoridad.
• El público no necesariamente busca “automatización de reportes” con keywords claras; muchas búsquedas son dispersas (AFIP/SAT + casos).
• Con recursos limitados, es mejor invertir en canales de distribución inmediata (outbound + comunidades) y usar contenido solo como soporte (1–2 assets de venta, no estrategia editorial).

Si querés, te lo convierto en un tablero operativo (Notion/Sheet) con: cadencias de outreach, guión de demo, checklist de onboarding y un modelo simple de proyecciones (contactos → demos → cierres → MRR).

Principios de priorización (para sostener el roadmap)

1. Retención antes que adquisición: con 40% churn, escalar ventas solo “llenaría un balde roto”. Prioridad #1: bajar churn mejorando calidad + onboarding.
2. Onboarding < 30 min como “north star”: es el mayor driver de activación y retención. Todo lo demás se subordina a esto.
3. Mejorar “contexto y ambigüedad” con guardrails + memoria + handoff (no solo “mejor LLM”): si el agente falla en casos reales, se cae la confianza y se cancela.
4. WhatsApp como wedge: diferencial vs internacionales. Exprimir esa ventaja con features específicas (handoff, plantillas, horarios, etiquetas, etc.).
5. Enfoque vertical inicial (1–2 verticales): contadores / legales / clínicas comparten “FAQ + turnos + requisitos”. Elegir 1–2 para empaquetar plantillas, reducir fricción y churn.

Roadmap de 6 meses (por mes)

Mes 1 — “Arreglar el balde”: onboarding guiado + instrumentación + quick wins de calidad

Objetivo del mes: reducir fricción de setup y medir dónde se rompe.
Meta interna: onboarding end-to-end en <60 min con guía + checklists; empezar a ver caída del churn.

Prioridades

1. Instrumentación completa del funnel

   • Eventos: registro → conexión WhatsApp → carga KB → prueba en sandbox → “go live” → 1ra conversación real → 1ra semana activa → renovación.
   • Métricas clave: time-to-first-value, % que completa onboarding, % conversaciones con “no entiendo”, CSAT simple (thumbs up/down). Justificación: sin datos, no sabés si el churn es por setup, por mala calidad, o por expectativa.

2. Onboarding “wizard” (paso a paso) + checklist de activación

   • Wizard con 5 pasos máximos (con progreso y “estado”):
     1. Conectar WhatsApp (con guía clara + validación)
     2. Elegir caso de uso (plantilla por industria)
     3. Cargar conocimiento (con ejemplo y formato sugerido)
     4. Probar en sandbox (chat de prueba)
     5. Activar en producción (horarios, mensaje de bienvenida, fallback)
   • “Test de calidad” automático: detectar KB demasiado corta, sin horarios, sin info de contacto, etc. Justificación: hoy se van porque el setup es difícil. Esto ataca churn por fricción (la causa más inmediata).

3. Mejoras rápidas para ambigüedad (sin “memoria” todavía)

   • Respuesta “clarificadora” cuando falte info (preguntas de desambiguación).
   • Fallback robusto: si no está seguro, pide datos o deriva a humano.
   • Restringir al agente a la KB (evitar alucinaciones) + citar fuente (“según tu documento…”). Justificación: mejora percibida rápida sin construir aún todo el sistema de contexto.

Entregables

• Dashboard básico (PostHog/Amplitude-like o equivalente) + definición de métricas.
• Wizard de onboarding V1 + plantillas simples por industria (1–2).
• Fallback/clarificación V1 + política de “confidence threshold”.

Mes 2 — Contexto conversacional V1 + handoff a humano + “editor” de conocimiento usable

Objetivo del mes: resolver el problema principal: contexto y ambigüedad; reducir cancelaciones por “no sirve”.

Prioridades

1. Memoria de conversación (contexto) V1

   • Guardar resumen por conversación (por usuario) + últimos N mensajes.
   • “Slots” básicos: nombre, servicio de interés, fecha/turno, nro de expediente, etc. (según vertical elegido).
   • Reglas para no mezclar contextos entre personas (WhatsApp multi-agente). Justificación: el dolor principal es que se pierde el hilo. Esto mejora “capacidad real” del agente.

2. Handoff a humano en WhatsApp (mínimo viable)

   • Comando interno o trigger por baja confianza: “Te derivamos con un asesor”.
   • Notificación al equipo del cliente (email + panel) con transcript y “resumen”.
   • Modo “pausa bot” por conversación (evitar que el bot siga respondiendo encima del humano). Justificación: en soporte real, un bot sin escalamiento quema la experiencia y genera churn.

3. Base de conocimiento: de texto plano a estructura asistida

   • Editor con secciones + preguntas sugeridas.
   • Importación “pegar texto” pero con parsing y recomendaciones (“faltan horarios”, “faltan precios”, etc.).
   • Versionado simple + botón “re-entrenar/indexar”. Justificación: reduce esfuerzo del cliente y mejora calidad (menos ambigüedad por KB pobre).

Entregables

• Memoria V1 (resúmenes + slots básicos).
• Handoff V1 con panel de conversaciones.
• KB editor V1 + checks automáticos.

Mes 3 — Onboarding <30 min (v2) + plantillas verticales + “prueba de valor” en 10 minutos

Objetivo del mes: que un cliente pueda activar solo, rápido, y ver valor antes de cansarse.
Meta interna: onboarding mediano <30 min; tasa de activación (go-live) sube fuerte.

Prioridades

1. “Time-to-first-value” en 10 minutos

   • Demo instantánea: antes de conectar WhatsApp, que pueda probar el agente en un chat web con una KB de ejemplo o una importación rápida.
   • Luego “conectar WhatsApp” como paso final. Justificación: la gente abandona si no ve valor antes de configuraciones complejas.

2. Plantillas verticales (packaging)

   • Elegir 2 verticales máximas (ej. clínicas + estudios jurídicos, o clínicas + contadores).
   • Para cada vertical: set de FAQs base, intención de turnos, requisitos típicos, mensajes de bienvenida, disclaimers. Justificación: reduce el trabajo del cliente, mejora precisión, y acelera onboarding.

3. “Autopilot” de configuración

   • Detectar idioma, tono, horarios, links, ubicación.
   • Sugerir respuestas estándar y pedir confirmación (no formulario largo). Justificación: menos fricción = menos churn.

4. Pricing/packaging listo para escalar a pagos

   • Plan $149 con límites claros (conversaciones/mes, número de agentes, etc.).
   • Trial con barreras mínimas pero con “aha moment” temprano. Justificación: para llegar a 50 pagos, necesitás un flujo de conversión repetible.

Entregables

• Sandbox demo + flujo “probar → configurar → conectar WhatsApp”.
• 2 plantillas verticales completas.
• Onboarding V2 (medido y optimizado).
• Página de pricing + trial + checkout (Stripe/MercadoPago según mercado).

Mes 4 — Calidad y confiabilidad: evaluación, QA de prompts, analytics para el cliente

Objetivo del mes: bajar churn por calidad percibida y dar visibilidad al cliente (“esto está funcionando”).
Meta interna: “no entiendo” y handoffs bajan; el cliente ve ROI.

Prioridades

1. Sistema de evaluación (evals) continuo

   • Dataset con conversaciones reales (anonimizadas) y clasificación: resuelta / no resuelta / requiere humano.
   • Tests regresión cuando cambian prompts, modelo, o KB. Justificación: sin evals, cada mejora puede romper otra cosa; churn se mantiene por inconsistencia.

2. Analytics de valor para el cliente (panel)

   • Conversaciones atendidas, % resueltas, tiempo ahorrado estimado, temas top.
   • “Preguntas sin respuesta” → botón para convertir a artículo de KB. Justificación: reduce churn porque el cliente ve impacto y sabe qué mejorar.

3. Guardrails avanzados

   • Detección de intención fuera de alcance + respuesta segura.
   • Políticas por industria (ej. clínicas: no diagnóstico; legales: disclaimers). Justificación: reduce riesgo y mejora confianza.

Entregables

• Pipeline de evals + métricas de calidad.
• Dashboard de analytics + workflow “agregar a KB desde preguntas fallidas”.
• Guardrails por vertical.

Mes 5 — Escalamiento comercial: canal partners + “done-for-you light” + multi-agente/roles

Objetivo del mes: acelerar adquisición sin depender 100% de founders y sin subir churn.

Prioridades

1. Programa de partners (agencias/consultores)

   • White-label parcial o cuenta partner.
   • Comisión recurrente o descuento por volumen.
   • Kit: landing, caso de uso por vertical, guía de implementación. Justificación: con founders al 30% en ventas, necesitás canal para llegar a 50 pagos.

2. Servicio “Done-for-you light” productizado (opcional, pago o incluido en anual)

   • En vez de consultoría abierta: paquete fijo “te lo dejo listo en 48hs” con límites claros. Justificación: algunos churn son por falta de tiempo del cliente; esto captura revenue y reduce abandono.

3. Roles y multi-agente por cuenta (mínimo)

   • Admin vs operador; permisos básicos.
   • Útil para clínicas/estudios con recepcionistas o asistentes. Justificación: aumenta stickiness y reduce churn al integrarse mejor al equipo.

Entregables

• Portal partner + tracking de referidos.
• Oferta DFY light (checkout + SLA) + playbook interno.
• Roles/permisos básicos.

Mes 6 — Consolidación: optimización de churn <10% + preparación para escalar a 100+

Objetivo del mes: cerrar objetivos: 50 pagos y churn <10% con un producto estable y repetible.

Prioridades

1. Sprint dedicado a churn

   • Cohorts: por vertical, por tamaño, por tiempo de onboarding.
   • Entrevistas de cancelación estructuradas + ajustes.
   • Mejoras puntuales: mensajes, wizard, defaults, performance, bugs. Justificación: para bajar de 40% a <10% necesitás iteración quirúrgica basada en datos.

2. Automatizaciones de retención

   • Alertas proactivas: “tu bot está fallando en X tema”, “KB corta”, “muchos handoffs”.
   • Email/in-app nudges semanales con tareas de 5 minutos. Justificación: el cliente pyme necesita guía continua; reduce abandono por “lo dejé de usar”.

3. Escalabilidad y costos

   • Optimizar costos de LLM (caching, modelos más baratos para tareas simples, límites por plan).
   • Fiabilidad WhatsApp (reintentos, colas, observabilidad). Justificación: con $149/mes, el margen depende de eficiencia y estabilidad.

Entregables

• Plan de churn con cohortes + tablero ejecutivo.
• Automatizaciones de health score + playbooks.
• Optimización de costos/infra + hardening.

Foco semanal recomendado (resumen de prioridades)

• Mes 1–2: 70% onboarding + calidad conversacional (contexto + handoff), 30% ventas.
• Mes 3–4: 60% producto (onboarding <30, plantillas, analytics/evals), 40% go-to-market.
• Mes 5–6: 50% producto (retención/escala), 50% growth (partners + DFY + conversión).

Por qué este orden (justificación global)

• Ataca primero las causas del churn (setup difícil y respuestas malas ante ambigüedad). Sin eso, llegar a 50 pagos es frágil.
• Contexto + handoff convierten un “bot de FAQ” en una herramienta utilizable en soporte real.
• Plantillas verticales reducen complejidad y elevan precisión; es la forma más eficiente de competir contra Treble (que probablemente gane por recursos, no por foco).
• Analytics + evals sostienen calidad y confianza; son diferenciales fuertes en no-code para pymes.
• Partners + DFY light resuelven el cuello de botella comercial con founders al 30%.

Si me decís (1) cuál vertical querés priorizar primero y (2) qué stack usan para LLM/RAG hoy (OpenAI, Anthropic, etc.), te ajusto el roadmap a decisiones técnicas concretas (memoria, vector DB, estructura de KB, thresholds) y a un backlog por épicas con estimación por semana para tu equipo de 2 devs + UX part-time.

Asunto: Reducir 60–70% de tickets repetitivos en soporte (sin cambiar su stack)

Hola [Nombre],

Soy [Tu Nombre] de Ikilabs. Trabajamos con e-commerce B2B en LATAM para bajar el costo de atención al cliente cuando el equipo termina respondiendo las mismas preguntas todo el día.

Por lo que vi, con 8 personas en soporte suele haber mucho volumen de: estado de pedido, devoluciones, cambios y FAQs. Ahí solemos implementar AI Agents para soporte que resuelven de forma autónoma el 60–70% de los tickets, integrados con Zendesk/Intercom o su plataforma.

El diferencial es que el agente no responde “en el aire”: hacemos integraciones LLM con su e-commerce/CRM/ERP para que consulte datos reales (pedido, tracking, políticas, stock) y responda con precisión. Además sumamos automatización interna: clasificación, enrutamiento y borradores de respuesta para que el humano solo apruebe.

¿Te parece si coordinamos una llamada de 20 minutos esta semana para entender su flujo actual y estimar impacto/tiempos?

Saludos,
[Tu Nombre]
Ikilabs
[Cargo] · [Tel/WhatsApp] · [Email] · [Web]

Headline (máx. 8 palabras)
Agentes y automatización con datos reales

Subheadline (1–2 oraciones)
Reducimos operaciones manuales que no escalan: soporte, backoffice e integraciones con GPT/Claude/Gemini sobre tus sistemas actuales. En 3 semanas pasás de discovery a un prototipo funcionando con tus datos, para ver ROI antes de invertir más.

CTA principal (3–5 palabras)
Agendá el discovery de 1 semana

Estuvimos 3 semanas depurando un bug de producción que perdía órdenes aleatoriamente. Sí, “aleatoriamente”, esa palabra que siempre termina siendo una pista y no una explicación. Al final el problema resultó ser un race condition en el procesamiento paralelo de webhooks de Stripe: cuando dos webhooks llegaban al mismo tiempo para el mismo pedido, ambos procesaban y creaban duplicados o se pisaban.

La solución fue un lock distribuido con Redis, usando SET NX con TTL de 30 segundos. Lo que más tiempo nos llevó no fue arreglar el bug sino reproducirlo en local; porque claro, los race conditions son tímidos y aparecen cuando quieren.

Ahora, cada vez que algo “falla aleatoriamente”, lo primero que revisamos es si puede ser concurrencia.

Nuestra metodología

1. Discovery (1 semana)
   Empezamos con entrevistas con el equipo del cliente para entender objetivos, restricciones y criterios de éxito. Mapeamos los procesos actuales y los puntos de fricción. Cerramos la semana con un diagnóstico claro: quick wins que podemos ejecutar rápido y iniciativas de largo plazo priorizadas por impacto y esfuerzo.

2. Prototipo funcional (2 semanas)
   En dos semanas construimos un prototipo usable y funcional con datos reales del cliente (no mockups). Buscamos validar supuestos y mostrar ROI tangible antes de pedir más presupuesto. Entregamos una demo y un plan de siguiente paso con costos y tiempos estimados.

3. Iteración antes de producción (1–2 ciclos)
   Iteramos con el cliente en 1–2 ciclos de feedback y ajustes. El cliente ve el producto en cada etapa, y cada cambio queda trazado a un objetivo concreto.

4. Soporte post-launch (incluido)
   Todos los proyectos incluyen 30 días de soporte sin costo adicional para monitoreo, correcciones y ajustes menores tras el lanzamiento.

Veo un patrón repetirse: la mayoría de las empresas que contratan “AI consultants” terminan con un chatbot encima de ChatGPT y llaman eso transformación digital.

El problema rara vez es la tecnología. Es que nadie en la empresa entiende qué problema están resolviendo realmente.

En mi consultora siempre arrancamos con una pregunta simple: “¿qué hace tu equipo hoy que no debería hacer un humano?”. Esa sola pregunta filtra el 80% de los proyectos que no tienen sentido.

Lo que sí funciona es mucho menos glamoroso: automatizar tareas repetitivas concretas. No “mejorar la experiencia del cliente” en abstracto.

Y cuando un proyecto de AI falla, casi nunca falla por el modelo. Falla por falta de datos limpios.

La diferencia entre un demo y un resultado es, casi siempre, el trabajo previo que nadie quiere hacer.

When two requests hit at the same time and both try to modify the same row, you’ve got a concurrency problem. The most common solution is optimistic locking: instead of locking the row while you update it, you store a version of the current state and, when you write, you verify that nobody else changed it in the meantime.

In TypeORM, this is implemented with a version field on the entity. The UPDATE filters not only by id but also by version = :currentVersion. If the result affects 0 rows, someone else won the race — you throw an error and the client retries.

What tutorials usually don’t mention is when not to use optimistic locking: when contention is high (lots of users repeatedly updating the same row), you can end up with a cascade of retries that’s worse than taking a pessimistic lock.