GPT-5

1. Diagnóstico (problema real)

• El churn viene de una mala activación y nula formación de hábito en el primer mes. La fricción inicial (carga manual, poca guía, email como canal) impide que el comercio llegue rápido al “aha” y lo integre al día a día. Resultado: vuelven a Excel (más rápido, flexible, conocido).
• Hay desalineación con el flujo real en tienda: varias personas lo usan (dueño + empleado), el empleado no está entrenado y la UI no está pensada para “operar rápido”. Además, falta conexión con el POS, así que mantener datos sincronizados requiere doble captura.
• “Precio” aparece como objeción secundaria cuando el valor percibido no supera el costo de cambio. En síntesis: el producto no encaja en el flujo operativo (tiempo-critico y multiusuario), no reduce trabajo vs Excel/POS y no entrega valor visible en la primera semana.

2. 8 ideas priorizadas por impacto esperado en churn Prioridad del 1 (más impacto) al 8.

1. Importar desde Excel/CSV + editor masivo y plantilla lista para pegar

• Señal que ataca: “Volví a Excel; me sale más rápido” (5/12).
• Hipótesis de impacto: bajar el tiempo a valor a horas, no días; más del 80% de SKUs cargados en la primera sesión; retención del primer mes sube notablemente.
• Esfuerzo: M (mapear columnas, validaciones, plantillas, edición en bloque/inline).
• Notas: incluir “pegar desde portapapeles” y corrección masiva (precios, existencias).

2. Onboarding asistido (concierge): “Nosotros cargamos tu catálogo”

• Señal: misma fricción inicial y falta de tiempo del dueño.
• Hipótesis: eliminación casi total de la barrera de inicio; mejora inmediata en activación y uso sostenido las primeras 4 semanas.
• Esfuerzo: S (proceso + script + slots de 30 min; sin gran desarrollo).
• Notas: ofrecer gratis en el primer mes; checklist de éxito enviado por WhatsApp.

3. Checklist guiado en-app + micro-lecciones (video corto en español) + métricas de activación

• Señal: “Mi empleado no supo cómo usarlo” (3/12).
• Hipótesis: más usuarios pasan por las 3-4 acciones clave (importar inventario, registrar 1 ajuste, marcar 1 alerta atendida); reduce abandono por desconocimiento.
• Esfuerzo: S/M (modales, tours, checklist; 3-5 videos de 60-90s).
• Notas: definir activación: ≥80% SKUs cargados + ≥5 ajustes en 7 días + 1 alerta atendida.

4. Modo Empleado (UI simplificada con permisos)

• Señal: “Mi empleado no supo cómo usarlo”.
• Hipótesis: operación diaria sin miedo a “romper todo”; menos errores; mayor frecuencia de uso en tienda.
• Esfuerzo: M (roles/permiso, una vista con 3 acciones: entrada, salida/venta, ajuste).
• Notas: lenguaje claro, botones grandes, flujos de 1-2 pasos.

5. Flujo “Ajuste rápido” + escaneo de código de barras desde el celular (PWA)

• Señal: Excel es más rápido; necesidad de operar en el piso de venta.
• Hipótesis: igualar o superar la velocidad de Excel para ajustes y conteos; uso diario en móvil; hábito.
• Esfuerzo: M (PWA instalable, acceso a cámara, librería de barcode, atajos de teclado en escritorio).
• Notas: también “conteo ciego” para inventarios físicos.

6. Alertas y recordatorios por WhatsApp + soporte por WhatsApp

• Señal: emails se pierden; en MX WhatsApp es el canal operativo; falta de soporte oportuno.
• Hipótesis: más alertas vistas/atendidas; reducción de roturas de stock y aumento de valor percibido; menor abandono por falta de ayuda.
• Esfuerzo: M (WhatsApp Business API/Twilio, plantillas aprobadas, bandeja de soporte simple).
• Notas: empezar con alertas críticas y un número de soporte con tiempos de respuesta.

7. Integración con POS por fases

• Fase 1: importación periódica por CSV/email programado (o carpeta en Drive).
• Fase 2: integración nativa con Clip/Conekta si APIs lo permiten.
• Señal: “No se conecta con mi POS” (2/12) pero probablemente dolor latente en más.
• Hipótesis: eliminar doble captura, mejorar exactitud; clave para comercios con más rotación.
• Esfuerzo: M (fase 1) / L (fase 2).
• Notas: comunicar hoja de ruta y ofrecer beta temprano.

8. Reempaquetar precio/planes orientados a valor

• Señal: “El precio no vale lo que obtengo” (2/12).
• Hipótesis: alineación precio-valor y ancla de ROI; reduce percepción de “caro” sin devaluar.
• Esfuerzo: S (cambios en planes y sitio).
• Propuesta: Plan Lite $29 (sin integraciones, email), Pro $59 (integraciones, WhatsApp, modo empleado). Descuento anual 2 meses gratis solo tras activación (evita “enterrar” churn).

3. Resumen por idea: señal, hipótesis, esfuerzo

• 1. Importar Excel/CSV + editor masivo
  • Señal: Excel más rápido.
  • Hipótesis: acelera activación; +15-20 pp en retención mes 1 en cohortes nuevas.
  • Esfuerzo: M.
• 2. Onboarding asistido
  • Señal: falta de tiempo/conocimiento.
  • Hipótesis: reduce abandono en los primeros 14 días; +10-15 pp en activación.
  • Esfuerzo: S.
• 3. Checklist + micro-lecciones
  • Señal: empleados no aprenden solos.
  • Hipótesis: más usuarios “piensan en” la herramienta durante la operación diaria; -5-8 pp churn.
  • Esfuerzo: S/M.
• 4. Modo Empleado
  • Señal: complejidad/temor a usar.
  • Hipótesis: más acciones diarias registradas; -5-10 pp churn en tiendas con personal.
  • Esfuerzo: M.
• 5. Ajuste rápido + escaneo
  • Señal: velocidad vs Excel.
  • Hipótesis: paridad o superioridad operativa; crea hábito; -5-10 pp churn.
  • Esfuerzo: M.
• 6. WhatsApp alertas + soporte
  • Señal: emails ignorados; soporte tardío.
  • Hipótesis: más alertas atendidas; menor frustración; -3-6 pp churn.
  • Esfuerzo: M.
• 7. Integración POS (fases)
  • Señal: no se conecta con POS.
  • Hipótesis: elimina doble captura; alto valor en segmentos con alto ticket/rotación; -5-10 pp churn en ese segmento.
  • Esfuerzo: M (CSV) / L (nativa).
• 8. Precios/planes
  • Señal: precio-valor.
  • Hipótesis: mejor encaje por segmento y disposición a pagar; no “compra” retención pero reduce bajas por valor; -2-4 pp churn.
  • Esfuerzo: S.

4. La idea que NO haría (aunque suene atractiva)

• App móvil nativa (iOS/Android) ahora.
• Por qué: esfuerzo L para un equipo chico; no ataca la raíz (fricción de datos, integración, entrenamiento). Con una PWA bien hecha + escaneo de barcodes y UI simplificada logran el 80% del valor con 20% del esfuerzo. Construir y mantener apps nativas duplicaría superficie técnica sin garantizar reducción de churn.

Siguientes pasos recomendados (corto plazo 6-8 semanas)

• Semana 1-2: lanzar onboarding asistido; definir métricas de activación; checklist y micro-lecciones; plantilla de importación; soporte por WhatsApp (manual si hace falta).
• Semana 3-5: importar CSV + editor masivo; flujo “ajuste rápido”; PWA instalable.
• Semana 6-8: WhatsApp alertas; modo empleado; integración POS fase 1 (CSV/email); anunciar hoja de ruta y nuevo packaging.

Métricas a seguir

• Activación semana 1: % cuentas con ≥80% SKUs cargados + ≥5 ajustes.
• Uso semanal: #ajustes/semana/tienda; % alertas atendidas <24h.
• Churn mes 1 y mes 2 por cohorte.
• Tiempo a primer valor (minutos a primer ajuste y a primera alerta atendida).
• Adopción multiusuario: % con al menos 2 usuarios activos/semana.

Objetivo: llevar churn mensual <12% en 3 meses y <8% en 6 meses con estas mejoras enfocadas en fricción inicial, operación en tienda y canales adecuados.

Idea 1: LibroBanco AI (Conciliador inteligente)

• Cliente objetivo: estudios contables que llevan pymes de servicios con 1–5 cuentas bancarias y usan Contabilium/Tango/Bejerman.
• Problema y por qué AI: conciliar extractos (PDF/CSV) con facturas y gastos es manual y sucio (descripciones inconsistentes). AI hace matching difuso por monto/fecha/texto, entiende conceptos (“abono Fibertel”, “MP cobro QR”) y propone asientos. Las reglas rígidas tradicionales fallan con textos reales.
• Modelo de revenue y precio: SaaS USD 199/mes por CUIT + onboarding USD 300. Opcional USD 0.05 por transacción >5.000/mes.
• Cómo conseguir los primeros 5 clientes: enviar a 10 contadores de tu red un Loom de 3 min; pedir 1 CUIT cada uno para “conciliar el último mes en 48h”; entregar Excel con asientos sugeridos y ratio de aciertos; cerrar 5 con 50% off por 3 meses a cambio de testimonio, cobrando onboarding inmediato.
• Riesgo principal: precisión <90% por OCR/formatos de bancos → abandono rápido.

Idea 2: CláusulaCheck (extractor de contratos con alertas)

• Cliente objetivo: estudios jurídicos chicos que revisan contratos comerciales y pymes de servicios con >10 contratos activos.
• Problema y por qué AI: extraer vencimientos, penalidades, ajustes por IPC, obligaciones de facturación/retenciones insume horas. Un LLM resume y extrae campos clave y genera tareas/alertas; un software tradicional depende de plantillas rígidas.
• Modelo de revenue y precio: USD 99/mes incluye 50 contratos + USD 1/contrato extra; setup opcional USD 200 (plantillas + Google Calendar/Trello).
• Cómo conseguir los primeros 5 clientes: contactar 10 estudios de tu red; pedir 2 contratos reales para demo; entregar dashboard con resúmenes y calendario de vencimientos; ofrecer 10 contratos sin cargo y luego plan mensual; cobrar setup a 2–3 que pidan plantillas propias.
• Riesgo principal: error de extracción con potencial responsabilidad → mitigá con revisión humana obligatoria y disclaimers.

Idea 3: RetenAI (retenciones/percepciones asistidas)

• Cliente objetivo: estudios contables que gestionan IIBB/SIRCREB/SICORE para pymes multi-jurisdicción.
• Problema y por qué AI: decidir regímenes aplicables por proveedor/jurisdicción y armar TXT/Excel para importar es cambiante y manual. AI clasifica operaciones y proveedores, infiere regímenes por descripciones/histórico y asiste a mantener reglas actualizadas leyendo cambios normativos.
• Modelo de revenue y precio: USD 149/mes por CUIT + onboarding USD 200. Consultoría express por cambio complejo: USD 49/caso.
• Cómo conseguir los primeros 5 clientes: elegir 5 estudios con cartera multi-provincia; procesar un mes histórico de 2 CUITs cada uno; entregar archivos listos para ARBA/AGIP/SICORE y un informe de diferencias vs. su planilla; cerrar 5 con contrato mensual y cobrar onboarding ya.
• Riesgo principal: cambios normativos y casos borde bajan confianza si no superás planillas manuales.

Idea 4: PreSueldos Copilot (pre-chequeo de nómina)

• Cliente objetivo: pymes de servicios de 15–80 empleados bajo 1–2 CCT (ej. Comercio, UTEDYC) y estudios que liquidan sueldos.
• Problema y por qué AI: detectar desvíos antes de liquidar (horas, adicionales, topes, variaciones) y preparar insumos lleva mucho tiempo. AI compara históricos, interpreta textos de CCT, arma checklist y pre-cálculos/archivos para importar. Un sistema tradicional no entiende notas/comunicaciones no estructuradas.
• Modelo de revenue y precio: USD 249/mes por empresa (hasta 30 empleados) + USD 0.50/empleado extra; onboarding USD 300 (mapeo de rubros/CCT).
• Cómo conseguir los primeros 5 clientes: de tus 20 pymes y 80 contadores, elegir 8 con nómina interna; ofrecer “pre-cierre” del mes actual gratis; mostrar errores evitados y tiempos ahorrados; cerrar 3 pymes y 2 estudios con precio fundador, cobrando onboarding.
• Riesgo principal: sobreprometer “liquidación” → delimitar a pre-chequeos y generación de insumos, no reemplaza cálculo final.

Idea 5: Informe360 (packs mensuales de gestión)

• Cliente objetivo: dueños/gerentes de pymes de servicios cuyos estudios entregan solo mayores/Excel sin narrativa.
• Problema y por qué AI: informes llegan tarde y sin enfoque accionable. AI convierte exportes contables/bancarios en narrativa ejecutiva, insights y slides listas (Google Slides/PDF) con alertas (margen, DSO, caja proyectada). Herramientas clásicas solo grafican.
• Modelo de revenue y precio: setup USD 300 + USD 99 por informe mensual por empresa; plan para estudios: USD 349/mes hasta 5 empresas.
• Cómo conseguir los primeros 5 clientes: armar un demo con datos anonimizados; enviar a 10 dueños de tu red por WhatsApp; ofrecer hacer el último mes “sin compromiso” y presentar en 20 min; cerrar 5 cobrando el setup de inmediato.
• Riesgo principal: percibido como “reporting lindo” sin impacto → incluir 3 acciones concretas y seguimiento cada mes.

Idea 6: GastoClean (comprobantes y gastos deducibles)

• Cliente objetivo: estudios y pymes con alto volumen de tickets, viáticos y proveedores chicos.
• Problema y por qué AI: fotos/escaneos/WhatsApp con formatos variados; validar CUIT/CAE/IVA y clasificar rubros es tedioso. OCR+LLM clasifica, valida formato, detecta no deducibles y arma Excel/JSON para importar; reglas fijas se rompen con imágenes ruidosas.
• Modelo de revenue y precio: USD 99/mes incluye 200 docs + USD 0.20/doc adicional; onboarding USD 200 (mapa de cuentas/rubros).
• Cómo conseguir los primeros 5 clientes: pedir a 5 contadores una caja chica o carpeta de 300–500 comprobantes de 1 cliente; procesar en 72h; entregar archivo para importación y un informe de riesgos fiscales; cobrar por documento extra desde el día 1.
• Riesgo principal: calidad de imagen y diversidad local de comprobantes → necesitar “human-in-the-loop” para >95% de precisión.

Idea 7: CobraMejor AI (asistente de cobranzas)

• Cliente objetivo: pymes B2B de servicios con 50–300 facturas/mes y 20–100 deudores activos.
• Problema y por qué AI: cobranza sin segmentación ni timing; textos genéricos no convierten. AI segmenta por comportamiento, redacta secuencias personalizadas (email/WhatsApp asistido), sugiere mejores horarios y arma agenda de seguimiento; las herramientas clásicas no personalizan ni priorizan.
• Modelo de revenue y precio: USD 149/mes por empresa + setup USD 200; opción “done-with-you” USD 399 en el primer mes.
• Cómo conseguir los primeros 5 clientes: de tus 20 pymes, elegir 8 con DSO alto; simular campaña con su aging actual y 3 mensajes de muestra; prometer prueba de 30 días con objetivo de -20% en saldos vencidos; cerrar 5 y facturar setup inmediato.
• Riesgo principal: automatización de WhatsApp y entregabilidad → empezar con email/agenda y WhatsApp manual asistido para cumplir políticas.

Idea 8: EstudioPilot (operativa del estudio con IA)

• Cliente objetivo: estudios contables de 3–15 personas con 80–300 clientes.
• Problema y por qué AI: vencerios, pedidos de documentación y emails consumen horas dispersas. AI genera checklist mensual por cliente (IVA, IIBB, SICORE, LSD), redacta solicitudes personalizadas, resume correos y sugiere respuestas y prioridades. Un gestor tradicional no entiende contenido ni redacta.
• Modelo de revenue y precio: USD 299/mes hasta 50 clientes + onboarding USD 500 (cargar cartera/plantillas); plan USD 499/mes hasta 150 clientes.
• Cómo conseguir los primeros 5 clientes: contactar 10 estudios de tu red; ofrecer piloto de 30 días con 30 clientes a cambio de onboarding pago con 20% de descuento; integrar Gmail/Drive y Trello/ClickUp con Zapier/n8n; medir -30% tiempo en emails; cerrar 5 con contrato mensual.
• Riesgo principal: percibido como “otro gestor de tareas” si no ahorra tiempo real → integrar de verdad con email/WhatsApp web y mostrar KPIs de ahorro.

A continuación tienes las piezas de la arquitectura en 3 capas para el registro de usuario (POST /users). No incluyo el módulo.

DTOs

// 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;
}

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

Repository

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

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

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

  async create(data: { email: string; name: string; passwordHash: string }): Promise<User> {
    const entity = this.ormRepo.create(data);
    return this.ormRepo.save(entity);
  }
}

Service

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

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

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

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

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

    return this.toUserDto(user);
  }

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

Controller

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

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

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

Aquí tienes las clases solicitadas (DTOs y servicio) implementando la transferencia con transacciones TypeORM y optimistic locking, cumpliendo todas las reglas de negocio indicadas.

TransferDto

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

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

  @IsUUID()
  toWalletId: string;

  @Type(() => Number)
  @IsNumber({ maxDecimalPlaces: 2 })
  @IsPositive()
  amount: number;
}

TransferResultDto

export class TransferResultDto {
  fromWalletId: string;
  toWalletId: string;
  amount: number;
  newFromBalance: number;
  newToBalance: number;
  transferredAt: Date;
}

WalletService

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

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

  async transfer(dto: TransferDto): Promise<TransferResultDto> {
    if (dto.fromWalletId === dto.toWalletId) {
      throw new BadRequestException('Cannot transfer to same wallet');
    }

    // Helpers para trabajar con centavos (evita problemas de punto flotante)
    const toCents = (v: number) => Math.round(Number(v) * 100);
    const toAmount = (cents: number) => Number((cents / 100).toFixed(2));

    const amountCents = toCents(dto.amount);
    if (amountCents <= 0) {
      throw new BadRequestException('Insufficient balance'); // o 'Amount must be greater than 0'
    }

    const transferredAt = new Date();

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

      const [fromWallet, toWallet] = await Promise.all([
        walletRepo.findOne({ where: { id: dto.fromWalletId } }),
        walletRepo.findOne({ where: { id: dto.toWalletId } }),
      ]);

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

      const fromBalanceCents = toCents(Number(fromWallet.balance));
      const toBalanceCents = toCents(Number(toWallet.balance));

      if (fromBalanceCents < amountCents) {
        throw new BadRequestException('Insufficient balance');
      }

      const newFromBalanceCents = fromBalanceCents - amountCents;
      const newToBalanceCents = toBalanceCents + amountCents;

      const newFromBalance = toAmount(newFromBalanceCents);
      const newToBalance = toAmount(newToBalanceCents);

      // UPDATE con optimistic locking para la wallet de origen
      const updateFromResult = await manager
        .createQueryBuilder()
        .update(Wallet)
        .set({
          balance: newFromBalance,
          version: () => 'version + 1',
        })
        .where('id = :id AND version = :version', {
          id: fromWallet.id,
          version: fromWallet.version,
        })
        .execute();

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

      // UPDATE con optimistic locking para la wallet de destino
      const updateToResult = await manager
        .createQueryBuilder()
        .update(Wallet)
        .set({
          balance: newToBalance,
          version: () => 'version + 1',
        })
        .where('id = :id AND version = :version', {
          id: toWallet.id,
          version: toWallet.version,
        })
        .execute();

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

      const result: TransferResultDto = {
        fromWalletId: fromWallet.id,
        toWalletId: toWallet.id,
        amount: toAmount(amountCents),
        newFromBalance,
        newToBalance,
        transferredAt,
      };

      return result;
    });
  }
}

A continuación detallo cada bug con su ubicación, explicación y corrección. Al final incluyo el servicio completo corregido.

1. Bug 1 — Lógica de paginación incorrecta

• Ubicación: método findAll, cálculo de skip: const skip = page * limit;
• Problema: esa fórmula salta los primeros registros (la página 1 empieza en 0, no en limit). Además conviene sanear page/limit.
• Corrección:
  • Usar (page - 1) * limit.
  • Asegurar que page y limit sean números válidos y no negativos.

Código corregido (fragmento):

async findAll(query: PaginationQueryDto) {
  let { page = 1, limit = 10 } = query;
  page = Math.max(1, Number(page));
  limit = Math.max(1, Math.min(100, Number(limit))); // opcional: tope de 100
  const skip = (page - 1) * limit;

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

  return { data, total, page, limit };
}

2. Bug 2 — Soft delete no filtra en findOne

• Ubicación: método findOne, condición where: { id }
• Problema: no se excluyen los registros soft-deleted; podría devolver productos eliminados lógicamente.
• Corrección: agregar deletedAt: IsNull() en la condición.

Código corregido (fragmento):

async findOne(id: string) {
  const product = await this.productRepository.findOne({
    where: { id, deletedAt: IsNull() },
  });
  if (!product) throw new NotFoundException('Product not found');
  return product;
}

3. Bug 3 — Seguridad: softDelete expone detalles internos en el error

• Ubicación: método softDelete, mensaje de NotFoundException con detalles de tabla y ID.
• Problema: filtra información interna (nombre de tabla), lo que puede ayudar a un atacante.
• Corrección:
  • Usar un mensaje genérico.
  • Hacer la operación con un update condicional atómico para evitar una lectura previa innecesaria (mejora adicional y más segura ante carreras).

Código corregido (fragmento):

async softDelete(id: string): Promise<void> {
  const result = await this.productRepository.update(
    { id, deletedAt: IsNull() },
    { deletedAt: new Date() },
  );
  if (result.affected === 0) {
    throw new NotFoundException('Product not found');
  }
}

4. Bug 4 — HTTP status code incorrecto en create (arquitectura)

• Ubicación: mencionado en create, pero el problema es del Controller, no del Service.
• Problema: el Service no debe manejar códigos HTTP; si la API estaba devolviendo 200 en lugar de 201, eso se corrige en el Controller, no aquí.
• Corrección:
  • Mantener el Service sin lógica HTTP (ya está bien).
  • En el Controller, asegurar 201 (por defecto en Nest para POST) o especificarlo.

Ejemplo de corrección (Controller, referencia):

@Post()
@HttpCode(HttpStatus.CREATED) // opcional; POST ya responde 201 por defecto
create(@Body() dto: CreateProductDto) {
  return this.productService.create(dto);
}

5. Bug 5 — Operación no atómica en transferStock (riesgo de inconsistencia)

• Ubicación: método transferStock, dos saves separados sin transacción y sin bloqueo.
• Problema: condiciones de carrera y estados intermedios inconsistentes si falla uno de los saves o si hay concurrencia; además se lanza Error genérico (500) para stock insuficiente.
• Corrección:
  • Envolver en una transacción.
  • Bloquear filas con “pessimistic_write” para evitar carreras.
  • Validar cantidad positiva y fromId != toId.
  • Lanzar excepciones HTTP adecuadas (BadRequest/NotFound).

Código corregido (fragmento):

async transferStock(fromId: string, toId: string, quantity: number): Promise<void> {
  if (fromId === toId) throw new BadRequestException('Source and destination must be different');
  if (!Number.isFinite(quantity) || quantity <= 0) {
    throw new BadRequestException('Quantity must be a positive number');
  }

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

    const source = await repo
      .createQueryBuilder('p')
      .where('p.id = :id', { id: fromId })
      .andWhere('p.deletedAt IS NULL')
      .setLock('pessimistic_write')
      .getOne();

    const dest = await repo
      .createQueryBuilder('p')
      .where('p.id = :id', { id: toId })
      .andWhere('p.deletedAt IS NULL')
      .setLock('pessimistic_write')
      .getOne();

    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]);
  });
}

Servicio completo corregido

import { Injectable, NotFoundException, BadRequestException } from '@nestjs/common';
import { InjectRepository } from '@nestjs/typeorm';
import { Repository, IsNull } 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>,
  ) {}

  // Corrección Bug 1: paginación
  async findAll(query: PaginationQueryDto) {
    let { page = 1, limit = 10 } = query;
    page = Math.max(1, Number(page));
    limit = Math.max(1, Math.min(100, Number(limit)));
    const skip = (page - 1) * limit;

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

  // Corrección Bug 2: filtrar soft-deleted en findOne
  async findOne(id: string) {
    const product = await this.productRepository.findOne({
      where: { id, deletedAt: IsNull() },
    });
    if (!product) throw new NotFoundException('Product not found');
    return product;
  }

  // Corrección Bug 3: mensaje genérico + operación atómica
  async softDelete(id: string): Promise<void> {
    const result = await this.productRepository.update(
      { id, deletedAt: IsNull() },
      { deletedAt: new Date() },
    );
    if (result.affected === 0) {
      throw new NotFoundException('Product not found');
    }
  }

  // Bug 4 (arquitectura): el Service no maneja HTTP status codes. El Controller debe asegurar 201.
  async create(data: Partial<Product>): Promise<Product> {
    const product = this.productRepository.create(data);
    return this.productRepository.save(product);
  }

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

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

      const source = await repo
        .createQueryBuilder('p')
        .where('p.id = :id', { id: fromId })
        .andWhere('p.deletedAt IS NULL')
        .setLock('pessimistic_write')
        .getOne();

      const dest = await repo
        .createQueryBuilder('p')
        .where('p.id = :id', { id: toId })
        .andWhere('p.deletedAt IS NULL')
        .setLock('pessimistic_write')
        .getOne();

      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]);
    });
  }
}

A continuación tienes los DTOs y el servicio para gestionar Products con NestJS + TypeORM, siguiendo las reglas indicadas.

DTOs

create-product.dto.ts

import { IsInt, IsNotEmpty, IsOptional, IsPositive, IsString, Min, IsNumber } from 'class-validator';
import { Type } from 'class-transformer';

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

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

  @Type(() => Number)
  @IsNumber()
  @IsPositive()
  price: number;

  @Type(() => Number)
  @IsInt()
  @Min(0)
  stock: number;
}

update-product.dto.ts

import { PartialType } from '@nestjs/mapped-types';
import { CreateProductDto } from './create-product.dto';

export class UpdateProductDto extends PartialType(CreateProductDto) {}

pagination-query.dto.ts

import { IsInt, Max, Min, IsOptional } from 'class-validator';
import { Type } from 'class-transformer';

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

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

product.dto.ts

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

paginated-products.dto.ts

import { ProductDto } from './product.dto';

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

  constructor(params: { data: ProductDto[]; total: number; page: number; limit: number }) {
    this.data = params.data;
    this.total = params.total;
    this.page = params.page;
    this.limit = params.limit;
  }
}

Servicio

products.service.ts

import { Injectable } from '@nestjs/common';
import { InjectRepository } from '@nestjs/typeorm';
import { IsNull, Repository } from 'typeorm';
import { Product } from '../entities/product.entity';
import { CreateProductDto } from './dto/create-product.dto';
import { UpdateProductDto } from './dto/update-product.dto';
import { PaginationQueryDto } from './dto/pagination-query.dto';
import { ProductDto } from './dto/product.dto';
import { PaginatedProductsDto } from './dto/paginated-products.dto';

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

  private toDto(entity: Product): ProductDto {
    return {
      id: entity.id,
      name: entity.name,
      description: entity.description ?? null,
      // Aseguramos number para decimales que pueden venir como string del driver
      price: typeof entity.price === 'string' ? Number(entity.price) : (entity.price as number),
      stock: entity.stock,
      createdAt: entity.createdAt,
    };
  }

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

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

    return new PaginatedProductsDto({
      data: items.map((e) => this.toDto(e)),
      total,
      page,
      limit,
    });
  }

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

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

    this.productsRepo.merge(entity, {
      name: dto.name ?? entity.name,
      description: dto.description ?? entity.description,
      price: dto.price ?? entity.price,
      stock: dto.stock ?? entity.stock,
    });

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

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

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

Notas:

• findAll filtra por deletedAt: IsNull() y pagina con skip = (page - 1) * limit.
• findOne, update y softDelete tratan registros con deletedAt != null como inexistentes.
• ProductDto fuerza price a number para evitar el retorno como string en algunos drivers SQL con columnas decimal.

Aquí tienes el guard de autenticación JWT sin Passport, junto con los decoradores @Public y @Roles. Úsalo como APP_GUARD en tu módulo (no incluido aquí).

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

// Claves de metadata
export const IS_PUBLIC_KEY = 'isPublic';
export const ROLES_KEY = 'roles';

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

// (Opcional) Tipado del payload
type JwtPayload = {
  sub?: string | number;
  roles?: string[];
  [key: string]: any;
};

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

  async canActivate(context: ExecutionContext): Promise<boolean> {
    // 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<Request & { user?: JwtPayload }>();

    const token = this.getTokenFromHeader(request);
    if (!token) {
      throw new UnauthorizedException('Falta el token Bearer en Authorization');
    }

    let payload: JwtPayload;
    try {
      payload = await this.jwtService.verifyAsync<JwtPayload>(token);
    } catch {
      throw new UnauthorizedException('Token inválido o expirado');
    }

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

    // Verificación de roles si se requiere
    const requiredRoles =
      this.reflector.getAllAndOverride<string[]>(ROLES_KEY, [
        context.getHandler(),
        context.getClass(),
      ]) || [];

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

      const hasRole = requiredRoles.some((role) => userRoles.includes(role));
      if (!hasRole) {
        throw new ForbiddenException('No tienes los roles requeridos');
      }
    }

    return true;
  }

  private getTokenFromHeader(request: Request): string | null {
    const header = request.headers['authorization'] ?? request.headers['Authorization' as any];
    if (typeof header !== 'string') return null;

    const [type, token] = header.split(' ');
    if (type?.toLowerCase() !== 'bearer' || !token) return null;

    return token;
  }
}

Aquí tienes las clases solicitadas (sin módulo):

login.dto.ts

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

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

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

auth-response.dto.ts

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

auth.service.ts

import { Injectable, UnauthorizedException } from '@nestjs/common';
import { JwtService } from '@nestjs/jwt';
import * as bcrypt from 'bcrypt';
import { LoginDto } from './dto/login.dto';
import { AuthResponseDto } from './dto/auth-response.dto';
// Ajusta la ruta de import según tu proyecto
import { UserService } from '../user/user.service';

@Injectable()
export class AuthService {
  private readonly accessTokenExpiresInSeconds = 60 * 60 * 24 * 7; // 604800

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

  async login(dto: LoginDto): Promise<AuthResponseDto> {
    const user = await this.userService.findByEmail(dto.email);
    if (!user) {
      throw new UnauthorizedException('Invalid credentials');
    }

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

    const payload = { sub: user.id, email: user.email };
    const access_token = await this.jwtService.signAsync(payload, { expiresIn: '7d' });

    return {
      access_token,
      expiresIn: this.accessTokenExpiresInSeconds,
    };
  }
}

auth.controller.ts

import { Controller, Post, Body } 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);
  }
}

// dto/search-products.dto.ts
export class SearchProductsDto {
  // Todos los campos son opcionales
  q?: string;
  status?: 'active' | 'inactive' | 'draft';
  minPrice?: number;
  maxPrice?: number;
  sortBy?: string; // validar y normalizar en el servicio
  sortOrder?: 'ASC' | 'DESC' | string; // normalizar en el servicio
  page?: number;
  limit?: number;
}

// dto/product.dto.ts
export class ProductDto {
  id: string;
  name: string;
  description: string | null;
  price: number;
  stock: number;
  status: 'active' | 'inactive' | 'draft';
  createdAt: Date;
}

// 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 { Repository } from 'typeorm';
import { Product } from './product.entity';
import { SearchProductsDto } from './dto/search-products.dto';
import { PaginatedProductsDto } from './dto/paginated-products.dto';
import { ProductDto } from './dto/product.dto';

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

  async search(query: SearchProductsDto): Promise<PaginatedProductsDto> {
    const {
      q,
      status,
      minPrice,
      maxPrice,
      sortBy,
      sortOrder,
      page,
      limit,
    } = query || {};

    // Normalización de sorting
    const allowedSortFields = new Set(['name', 'price', 'stock', 'createdAt']);
    const normalizedSortBy =
      typeof sortBy === 'string' && allowedSortFields.has(sortBy)
        ? sortBy
        : 'createdAt';

    const normalizedSortOrder =
      typeof sortOrder === 'string' && sortOrder.toUpperCase() === 'ASC'
        ? 'ASC'
        : 'DESC';

    // Normalización de paginación
    const normalizedPage = Number.isFinite(Number(page)) && Number(page) >= 1 ? Number(page) : 1;
    let normalizedLimit = Number.isFinite(Number(limit)) && Number(limit) >= 1 ? Number(limit) : 10;
    if (normalizedLimit > 100) normalizedLimit = 100;

    const qb = this.productRepo.createQueryBuilder('product');

    // Regla: nunca retornar registros con deletedAt != null
    qb.where('product.deletedAt IS NULL');

    // Filtro: texto libre en name y description
    if (typeof q === 'string' && q.trim() !== '') {
      qb.andWhere('(product.name ILIKE :q OR product.description ILIKE :q)', {
        q: `%${q.trim()}%`,
      });
    }

    // Filtro: status exacto
    if (typeof status === 'string' && ['active', 'inactive', 'draft'].includes(status)) {
      qb.andWhere('product.status = :status', { status });
    }

    // Filtros: rango de precio
    if (typeof minPrice === 'number' && !Number.isNaN(minPrice)) {
      qb.andWhere('product.price >= :minPrice', { minPrice });
    }
    if (typeof maxPrice === 'number' && !Number.isNaN(maxPrice)) {
      qb.andWhere('product.price <= :maxPrice', { maxPrice });
    }

    // Sorting
    qb.orderBy(`product.${normalizedSortBy}`, normalizedSortOrder as 'ASC' | 'DESC');

    // Paginación
    qb.skip((normalizedPage - 1) * normalizedLimit).take(normalizedLimit);

    // Obtener datos y total con una sola llamada
    const [entities, total] = await qb.getManyAndCount();

    // Mapear a DTO (conversión segura de decimal -> number)
    const data: ProductDto[] = entities.map((p) => ({
      id: p.id,
      name: p.name,
      description: p.description,
      price: typeof (p as any).price === 'string' ? parseFloat((p as any).price) : (p as any).price,
      stock: p.stock,
      status: p.status as 'active' | 'inactive' | 'draft',
      createdAt: p.createdAt,
    }));

    return {
      data,
      total,
      page: normalizedPage,
      limit: normalizedLimit,
    };
    }
}

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

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

enum Role { 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 users User[] subscription Subscription? createdAt DateTime @default(now()) updatedAt DateTime @updatedAt }

model User { id String @id @default(cuid()) email String @unique name String passwordHash String role Role organization Organization @relation(fields: [organizationId], references: [id]) organizationId String createdAt DateTime @default(now()) updatedAt DateTime @updatedAt

@@index([organizationId]) }

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) subscriptions Subscription[] createdAt DateTime @default(now()) }

model Subscription { id String @id @default(cuid()) organization Organization @relation(fields: [organizationId], references: [id]) organizationId String @unique plan Plan @relation(fields: [planId], references: [id]) planId String status SubscriptionStatus currentPeriodStart DateTime currentPeriodEnd DateTime cancelledAt DateTime? invoices Invoice[] createdAt DateTime @default(now()) updatedAt DateTime @updatedAt

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

model Invoice { id String @id @default(cuid()) subscription Subscription @relation(fields: [subscriptionId], references: [id]) subscriptionId String amount Decimal @db.Decimal(10, 2) currency String @default("USD") status InvoiceStatus paidAt DateTime? dueDate DateTime createdAt DateTime @default(now())

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

A continuación tienes un refactor que respeta la arquitectura solicitada sin cambiar los endpoints ni los códigos de estado. El Service devuelve DTOs (sin passwordHash), el Controller solo valida y delega, y el Repository hace solo persistencia. El GET mantiene el orderCount y el POST sigue respondiendo 201, lanzando ConflictException ante email duplicado. El NotFound se lanza desde el Controller cuando el Service retorna null.

Arquitectura propuesta (archivos sugeridos)

• src/users/entities/user.entity.ts
• src/orders/entities/order.entity.ts
• src/users/dto/create-user.dto.ts
• src/users/dto/user.dto.ts
• src/users/repositories/user.repository.ts
• src/users/user.service.ts
• src/users/user.controller.ts
• src/users/user.module.ts

Código

// src/users/entities/user.entity.ts import { Entity, PrimaryGeneratedColumn, Column, CreateDateColumn, OneToMany } from 'typeorm'; import { Order } from '../../orders/entities/order.entity';

@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[]; }

// src/orders/entities/order.entity.ts import { Entity, PrimaryGeneratedColumn, Column, CreateDateColumn, ManyToOne } from 'typeorm'; import { User } from '../../users/entities/user.entity';

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

@Column() total: number;

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

@CreateDateColumn() createdAt: Date;

@ManyToOne(() => User, (u) => u.orders, { onDelete: 'CASCADE' }) user: User; }

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

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

@IsString() name: string;

// Mantiene restricciones implícitas: solo que sea string (sin MinLength para no cambiar comportamiento) @IsString() password: string; }

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

export class UserWithOrdersDto extends UserDto { orderCount: number; }

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

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

async findById(id: string): Promise<User | null> { return this.repo.findOne({ where: { id }, relations: ['orders'], }); }

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

async create(data: { email: string; name: string; passwordHash: string }): Promise<User> { const entity = this.repo.create(data); return this.repo.save(entity); } }

// src/users/user.service.ts import { ConflictException, Injectable } from '@nestjs/common'; import * as bcrypt from 'bcrypt'; import { UserRepository } from './repositories/user.repository'; import { CreateUserDto } from './dto/create-user.dto'; import { UserDto, UserWithOrdersDto } from './dto/user.dto'; import { User } from './entities/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 { ...this.toUserDto(user), orderCount: user.orders?.length ?? 0, }; } }

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

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

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

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

// src/users/user.module.ts import { Module } from '@nestjs/common'; import { TypeOrmModule } from '@nestjs/typeorm'; import { User } from './entities/user.entity'; import { Order } from '../orders/entities/order.entity'; import { UserRepository } from './repositories/user.repository'; import { UserService } from './user.service'; import { UserController } from './user.controller';

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

Notas

• El Controller no contiene lógica de negocio; solo valida el DTO y delega al Service.
• El Service encapsula la lógica: validación de email duplicado (ConflictException mantenida), hash de password y armado de DTOs. Para not found retorna null y el Controller lanza NotFoundException con el mismo mensaje que antes.
• El Repository hace solo operaciones de base de datos (findById, findByEmail, create).
• Los DTOs no exponen passwordHash. El GET incluye orderCount tal como el código original devolvía.
• Se añadió la relación ManyToOne en Order hacia User para completar la relación usada por TypeORM al cargar orders; esto no cambia los endpoints ni las respuestas.

Aquí tienes un prompt listo para producción. Incluye contexto, reglas claras de tono y formato, manejo de datos faltantes y una estructura estable para reducir la variabilidad.

Prompt (producción) — Redacción de emails de soporte e‑commerce

Rol y objetivo

• Eres un redactor de atención al cliente para un e‑commerce.
• Tu tarea es redactar una respuesta por email lista para enviar al cliente, clara, breve y accionable.

Entradas que recibirás

• mensaje_cliente (texto obligatorio)
• datos_pedido (opcional: número de pedido, estado, transportista, tracking, fecha de compra)
• politicas (opcional: devoluciones, reembolsos, plazos, restricciones, compensaciones permitidas)
• nombre_cliente (opcional)
• nombre_empresa (opcional)
• tratamiento (opcional: “tú” o “usted”; por defecto “tú”)
• idioma_respuesta (opcional; por defecto “español”)

Tono y estilo

• Profesional, empático, directo y proactivo.
• Español neutro. Usa el tratamiento indicado; si no hay, usa “tú”.
• Frases y párrafos cortos (1–3 oraciones por párrafo). Evita jerga, mayúsculas innecesarias, emojis y exclamaciones múltiples.
• Texto plano. Se permiten listas con guiones cuando aclaren pasos.
• No menciones que eres un modelo/IA ni procesos internos.

Reglas firmes

• No inventes datos ni prometas acciones no autorizadas por las políticas.
• No incluyas placeholders ni campos entre corchetes. Si falta un dato, usa formulaciones neutrales sin inventarlo (por ejemplo, “tu pedido”, “tu compra”).
• No pidas ni incluyas datos sensibles (p. ej., número completo de tarjeta). Como máximo, solicita últimos 4 dígitos si es estrictamente necesario y permitido.
• Respeta las políticas provistas. Si una política clave no está, usa rangos seguros y lenguaje no comprometedor.

Estructura obligatoria del email

1. Saludo: incluye el nombre del cliente si está disponible; si no, usa “Hola”.
2. Agradecimiento y validación: agradece el contacto y reconoce la molestia si aplica.
3. Resumen breve del motivo: reformula en 1 línea lo que solicita o reporta.
4. Resolución y próximos pasos: indica con claridad qué harás o qué debe hacer el cliente (pasos, plazos, enlaces si están disponibles).
5. Cierre de apoyo: ofrece seguimiento y vías de contacto si procede.
6. Firma: “Equipo de Atención al Cliente” o “Equipo de Atención al Cliente de [nombre_empresa]” si ese dato está disponible.

Manejo de información faltante (sin placeholders)

• Si falta un dato imprescindible para resolver (p. ej., número de pedido, fotos del producto, comprobante), pídeselo dentro del mismo email con una sola solicitud clara, explicando por qué es necesario y ofreciendo alternativas razonables. Ejemplo: “¿Podrías confirmarnos el número de pedido o el correo con el que realizaste la compra? Así podremos revisar el estado y ayudarte más rápido.”
• Evita preguntar por más de 1–2 datos en el mismo mensaje.

Casuística específica

• Envíos:
  • Si hay seguimiento: incluye el estado y el enlace provisto. Si hay retraso, discúlpate y comunica una nueva estimación realista; si no hay, usa rangos seguros.
  • Paquete perdido: explica investigación con el transportista y opciones según política (reembolso o reposición).
• Devoluciones:
  • Indica si procede según política (ventana de días, estado del producto).
  • Explica cómo iniciar la devolución, costos (si los hay), etiqueta/dirección y plazos de reembolso (usa los de la política; si no, un rango seguro como “2 a 7 días hábiles”).
• Pagos:
  • Cobro duplicado o reembolso: confirma el estado si está disponible. Si el reembolso se inició, comunica el plazo bancario estimado. No pidas datos sensibles; si es necesario, solicita últimos 4 dígitos de la tarjeta.

Formato de salida (obligatorio)

• Asunto: línea concisa que describa el tema. Incluye el número de pedido si está disponible.
• Cuerpo: email completo listo para enviar, sin placeholders.
• Longitud objetivo del cuerpo: 90–180 palabras (ajusta según complejidad).

Checklist antes de enviar

• Tono empático y profesional.
• Pasos y plazos claros, sin contradicciones con políticas.
• Sin placeholders, sin suposiciones no verificadas, sin información sensible.

A continuación recibirás los datos en este formato: mensaje_cliente: """ [texto del cliente] """ datos_pedido: { … } // opcional politicas: """ [texto de políticas relevantes] """ // opcional nombre_cliente: [texto] // opcional nombre_empresa: [texto] // opcional tratamiento: [“tú” | “usted”] // opcional idioma_respuesta: [“español”] // opcional

Con base en lo anterior, genera únicamente: Asunto: … Cuerpo: …

Eres un sistema de clasificación automática de tickets de soporte. Tu tarea es leer un mensaje libre del cliente (puede venir en español, inglés o spanglish) y responder EXCLUSIVAMENTE con un único objeto JSON con los siguientes campos:

• categoria: una de [facturación, envío, producto_defectuoso, consulta_general, cancelación, fraude]
• prioridad: una de [critica, alta, media, baja]
• sentimiento: una de [negativo, neutro, positivo]
• requiere_humano: boolean (true o false)
• resumen_corto: resumen en español, conciso (máx. ~25 palabras), sin PII, sin URLs ni números completos de tarjeta. Puede indicar faltantes de información si aplica.

Recomendación de inferencia: usar temperatura 0.

Criterios de categorización (elige exactamente UNA categoría):

• fraude: sospecha de operación no autorizada, cargos no reconocidos, tarjeta/ cuenta comprometida, mención de “chargeback”, “dispute”, “phishing”, “estafa”.
• producto_defectuoso: artículo dañado, falla de funcionamiento, piezas faltantes, riesgos de seguridad (chispas, humo, quemaduras).
• facturación: cobros duplicados/incorrectos, impuestos/tarifas inesperadas, reembolsos, métodos de pago (no fraude).
• cancelación: solicitudes de cancelar/modificar pedido antes o justo al despachar, dirección errónea que requiere cancelar o detener envío.
• envío: retrasos, tracking, paquete no recibido, perdido, dirección de entrega o courier (si no es explícitamente una cancelación).
• consulta_general: preguntas de información (garantía, compatibilidad, políticas) o mensajes ambiguos que no encajan claramente en otras categorías.

Desambiguación y conflictos:

• Si hay múltiples problemas, selecciona la categoría de mayor impacto/ riesgo con esta prioridad: fraude > producto_defectuoso (si hay riesgo de seguridad) > facturación > cancelación > envío > consulta_general. Menciona los secundarios en el resumen.
• Si el mensaje es ambiguo/incompleto, elige la mejor categoría inferible; si no es posible, usa consulta_general y señala en el resumen qué falta.

Reglas de prioridad:

• critica: fraude/cargos no autorizados; amenazas de chargeback/denuncia; riesgo de seguridad (daño físico, incendio, choque eléctrico); exposición de datos; urgencia inminente que puede causar pérdida significativa.
• alta: cobro incorrecto/duplicado sin fraude; cancelación urgente (antes de despacho/inminente); “entregado pero no recibido”; dirección incorrecta a punto de enviarse; tono muy molesto con urgencia explícita.
• media: retraso moderado; falta de información clave; incidencias no críticas; solicitudes de soporte sin riesgo inmediato.
• baja: consultas informativas/FAQ, feedback sin urgencia, agradecimientos.

Sentimiento:

• negativo: queja, frustración, insultos, emojis enojados, mayúsculas/enfático, palabras como “estafa”.
• positivo: agradecimientos, elogios, tono claramente favorable.
• neutro: descriptivo o ambiguo sin carga emocional clara.

Requiere humano (true/false):

• true si: prioridad critica o alta; casos de fraude, reembolsos/ajustes de cobro, cancelaciones de pedido, cambios que afectan logística, falta información esencial para resolver, políticas/excepciones, tono conflictivo/severo.
• false si: consulta_general que puede resolverse con información estándar y no requiere acceder a cuenta/pedido ni acciones manuales.

Formato de salida:

• Devuelve SOLO el JSON, sin texto adicional ni explicaciones.
• Usa exactamente las claves indicadas, valores en minúsculas para los campos categóricos.
• No incluyas datos sensibles del cliente en el resumen; solicita datos faltantes de forma genérica.

Ejemplos (few-shot):

Entrada: “Hola, I was charged twice for order #123, pls fix asap!!!” Salida: { "categoria": "facturación", "prioridad": "alta", "sentimiento": "negativo", "requiere_humano": true, "resumen_corto": "Cliente reporta doble cobro del pedido y solicita corrección urgente; requiere verificación y ajuste." }

Entrada: “No llegó” Salida: { "categoria": "envío", "prioridad": "media", "sentimiento": "negativo", "requiere_humano": true, "resumen_corto": "Indica que el paquete no llegó; falta número de pedido y fecha de compra." }

Entrada: “I didn’t make this purchase. Refund me or I’ll file a chargeback.” Salida: { "categoria": "fraude", "prioridad": "critica", "sentimiento": "negativo", "requiere_humano": true, "resumen_corto": "Cliente niega la compra y amenaza con chargeback; posible fraude, requiere bloqueo y revisión urgente." }

Entrada: “El cargador hizo chispas y casi se incendia.” Salida: { "categoria": "producto_defectuoso", "prioridad": "critica", "sentimiento": "negativo", "requiere_humano": true, "resumen_corto": "Accesorio con chispas y riesgo de incendio; detener uso y gestionar reemplazo/retirada urgente." }

Entrada: “Please cancel my order 456, wrong address. It ships today.” Salida: { "categoria": "cancelación", "prioridad": "alta", "sentimiento": "neutro", "requiere_humano": true, "resumen_corto": "Solicita cancelar antes del envío por dirección incorrecta; acción urgente requerida." }

Entrada: “¿Cuál es el tiempo de garantía?” Salida: { "categoria": "consulta_general", "prioridad": "baja", "sentimiento": "neutro", "requiere_humano": false, "resumen_corto": "Consulta sobre duración de la garantía; responder con política estándar." }

Entrada: “El paquete va tarde y además me cobraron un fee que no autoricé.” Salida: { "categoria": "facturación", "prioridad": "alta", "sentimiento": "negativo", "requiere_humano": true, "resumen_corto": "Cobro no autorizado y retraso de envío; priorizar revisión del cargo y luego estatus del paquete." }

Entrada: "😡" Salida: { "categoria": "consulta_general", "prioridad": "media", "sentimiento": "negativo", "requiere_humano": true, "resumen_corto": "Mensaje ambiguo con molestia; solicitar detalles del problema y número de pedido." }

Entrada: "Tracking says delivered but nothing here." Salida: { "categoria": "envío", "prioridad": "alta", "sentimiento": "negativo", "requiere_humano": true, "resumen_corto": "Indica entregado pero no recibido; verificar con courier y confirmar dirección/vecinos." }

Entrada: "??" Salida: { "categoria": "consulta_general", "prioridad": "media", "sentimiento": "neutro", "requiere_humano": true, "resumen_corto": "Mensaje vacío/ambiguo; solicitar aclaración y datos del pedido." }

Instrucción final: ante cualquier nuevo mensaje del usuario, responde únicamente con un objeto JSON válido siguiendo exactamente estas reglas.

Aquí tienes un prompt listo para usar como instrucción del sistema, diseñado para que el LLM razone internamente paso a paso y solo devuelva el veredicto final en JSON. Incluye lógica explícita para reducir errores en reglas condicionales y ambigüedades.

Prompt (pegar como mensaje de sistema o instrucción principal): Eres un analista de riesgo crediticio para crédito empresarial. Tu tarea es, a partir de un JSON con datos de una empresa, decidir su elegibilidad y devolver un único objeto JSON con este esquema exacto: { "elegible": boolean, "motivos": string[], "tasa_riesgo": "baja" | "media" | "alta" | "rechazado", "requiere_garantia": boolean } Responde únicamente con JSON válido, sin texto adicional.

Reglas de negocio a cumplir estrictamente:

1. Antigüedad mínima: 2 años operando.
2. Ingresos anuales > 500000 USD.
3. Sin mora en últimos 12 meses.
4. Si existe deuda, ratio deuda/ingreso (deuda_total_usd / ingresos_anuales_usd) < 0.4.
5. Si es PyME (< 50 empleados), puede tener 1 mora histórica y aun ser elegible, pero con tasa mayor.
6. Empresas del sector construcción requieren garantía adicional, independientemente de todo lo demás.

Definiciones y supuestos operativos para evitar ambigüedades:

• PyME: empleados < 50.
• “Mora en últimos 12 meses”: moras_ultimos_12m > 0 implica incumplimiento de la regla 3 para todos los casos (incluidas PyMEs).
• “Mora histórica”: moras fuera de los últimos 12 meses. La regla 5 implica que, si es PyME y tiene exactamente 1 mora histórica (y 0 en los últimos 12 meses), sigue siendo elegible pero con tasa mayor.
• “Tiene deuda existente”: deuda_total_usd > 0. Si no hay deuda, el ratio deuda/ingreso se considera 0.
• Sector construcción: si sector indica “construcción” (normaliza a minúsculas y quita tildes), entonces requiere_garantia = true, sin excepciones.

Entrada esperada (JSON de la empresa): { "antiguedad_anios": number, "ingresos_anuales_usd": number, "moras_ultimos_12m": number, "moras_historicas_total": number | null (opcional; si falta, asumir 0), "empleados": number, "deuda_total_usd": number | null (opcional; si falta, asumir 0), "sector": string }

Razonamiento interno (NO lo muestres; úsalo como “scratchpad” privado):

• Paso 1: Validar que antiguedad_anios, ingresos_anuales_usd, moras_ultimos_12m, empleados sean números válidos y no negativos (ingresos > 0). Si faltan o son inválidos, establece elegible=false, tasa_riesgo="rechazado" y agrega a motivos los campos faltantes/erróneos (por ej., "faltante: ingresos_anuales_usd"). Para moras_historicas_total y deuda_total_usd, si faltan o son null, asume 0.
• Paso 2: Calcula banderas y métricas:
  • is_pyme = (empleados < 50)
  • has_debt = (deuda_total_usd > 0)
  • di_ratio = has_debt ? (deuda_total_usd / ingresos_anuales_usd) : 0
  • in_construction = sector normalizado contiene "construccion"
• Paso 3: Evalúa elegibilidad base:
  • Falla si antiguedad_anios < 2
  • Falla si ingresos_anuales_usd <= 500000
  • Falla si moras_ultimos_12m > 0
  • Falla si has_debt y di_ratio >= 0.4
  • Si ninguna falla, elegible=true; en caso contrario, elegible=false
• Paso 4: Aplica garantía:
  • requiere_garantia = in_construction (true si construcción, false en otro caso)
• Paso 5: Determina tasa_riesgo:
  • Si elegible=false => "rechazado"
  • Si elegible=true:
    • Si is_pyme y moras_historicas_total == 1 y moras_ultimos_12m == 0 => "alta" (tasa mayor por la excepción PyME)
    • En otro caso:
      • Si di_ratio < 0.2 y antiguedad_anios >= 5 y ingresos_anuales_usd > 1000000 => "baja"
      • Si no, => "media"
• Paso 6: Construye motivos concisos, sin revelar tu cadena de pensamiento. Enumera qué reglas se cumplen o no y qué condiciones especiales aplican. Ejemplos:
  • "Cumple antigüedad mínima" / "No cumple antigüedad mínima"
  • "Ingresos > 500k USD" / "Ingresos <= 500k USD"
  • "Sin mora en últimos 12 meses" / "Con mora en últimos 12 meses"
  • "Ratio deuda/ingreso OK (<0.4)" / "Ratio deuda/ingreso >= 0.4"
  • "PyME con 1 mora histórica: aplica tasa mayor"
  • "Sector construcción: requiere garantía adicional"
  • "faltante: campo_x" o "valor inválido: campo_y"

Formato de salida:

• Devuelve solo un objeto JSON válido con las cuatro claves requeridas y sin texto adicional.
• No incluyas explicaciones, pasos de razonamiento ni comentarios.
• Asegúrate de que tasa_riesgo sea exactamente una de: "baja", "media", "alta", "rechazado".
• motivos debe ser un array de strings breves y verificables según las reglas.

Aquí va un plan GTM de 90 días con foco en velocidad, cero/ bajo costo y cierres rápidos.

1. Tres canales GTM principales (y por qué)

• Alianzas con colegios/consejos/asociaciones de contadores (webinars y capacitaciones)

  • Por qué: maximizan alcance y credibilidad con 1 acción; acortan el ciclo (demo en vivo) y permiten ofertas exclusivas para cerrar en el día.
  • Dónde: consejos/colegios provinciales en AR y colegios/agrupaciones en MX. Muchos tienen comunidades activas en LinkedIn/WhatsApp y agendas de capacitación.

• Outbound orgánico y community-led en LinkedIn + WhatsApp (founder-led)

  • Por qué: bajo costo, targeting fino (dueños de estudios y responsables impositivos), mensajes 1:1 con Loom/demo corta → alta tasa de demo el mismo día. WhatsApp es el canal donde ya están y responden.
  • Tácticas: conexión y DM con CTA a “demo express 15’ + setup gratis”, publicación de micro-casos, creación de un grupo propio de WhatsApp (“Automatización AFIP/SAT”) con office hours semanales.

• Programa de referidos incentivado + casos de éxito (PLG de confianza)

  • Por qué: NPS 72 indica boca a boca potente. Entre contadores se recomiendan herramientas confiables. Es el CAC más bajo y escala con cada alta.
  • Tácticas: 1 mes gratis por colega que se suscriba (para quien refiere y el referido), materiales listos para compartir, ask sistemático post-valor (al generar el primer reporte automático).

Por qué no otros: SEO tradicional y PR tardan >90 días para mover la aguja; integraciones/marketplaces de terceros demoran aprobaciones; ads no hay presupuesto.

2. Acciones concretas semana a semana (primeros 30 días) Objetivo de 30 días: 12 contadores pagos nuevos (9 AR, 3 MX) con 4 clientes conectados promedio cada uno. MRR incremental ≈ 12 × 4 × $79 = $3,792.

Semana 1 – Fundaciones y assets (y primeros outreach)

• Definir ICP y mensajes:
  • ICP 1: estudio 5–20 personas con 30–80 clientes; rol: socio/gerente impositivo.
  • Promesa: “De 3 horas a 10 minutos por cliente. Te configuro AFIP/SAT en vivo y te vas con el primer reporte automatizado.”
• Activos:
  • 1 landing por país (AR/MX) con prueba de 14 días + “setup concierge 20’”.
  • 1 video Loom de 3 min (AFIP) y 1 (SAT) mostrando fin a fin y el reporte final.
  • 2 one-pagers de caso de uso (antes/después) con NPS 72 destacado.
  • Calendly + WhatsApp Click-to-Chat + CRM (HubSpot/Airtable) con pipeline simple.
  • Estructura de referidos: “1 mes gratis por referido que pague (ambos) — tope 12 meses”.
• Alianzas:
  • Lista de 40 colegios/consejos (AR) y 30 (MX) con contacto de capacitación.
  • Envío de pitch para webinar gratuito (tema y promesa de tiempo ahorrado) y propuesta de fecha (semanas 3–4). Meta: 4 fechas AR + 2 fechas MX agendadas.
• Outbound:
  • 300 solicitudes de conexión LinkedIn a dueños/gerentes de estudios (AR/MX).
  • 60 DMs personalizados con micro-Loom (≤60 seg) + CTA a “demo express 15’ esta semana”.
• Clientes actuales:
  • Llamar a los 2 inactivos para activarlos con “setup done-for-you”.
  • Pedir 2 testimonios y 4 referidos a los 6 activos (con incentivo).
• Community:
  • Crear grupo de WhatsApp (o canal) “Automatización AFIP/SAT”. Preparar 1ª sesión de office hours para semana 2.

Semana 2 – Primeras demos, activaciones y cierre de webinars

• Demos y cierres:
  • 12–15 demos 1:1 (priorizar AR). Objetivo: 60–70% a trial; 40–50% a pago el mismo día con “setup listo”.
  • Ofrecer “setup gratuito + 1er cliente gratis 1 mes si contratan hoy”.
• Alianzas:
  • Cerrar fechas y registro de 2 webinars AR (semana 3) y 1 MX (semana 4). Proveer copy y diseño simple de flyer.
• Outbound continuo:
  • +300 conexiones LinkedIn; 80 DMs; publicar 3 posts (caso, tutorial, oferta office hours).
• Community:
  • Office hours en WhatsApp: demo en vivo, Q&A; CTA a calendario. Invitar en LinkedIn/grupos.
• Contenido táctico:
  • Subir a YouTube los Looms con títulos buscables (“Cómo automatizar reportes AFIP/SAT en 10 minutos”) y embebidos en landing.

Semana 3 – Escala con webinars y follow-up agresivo

• Webinars AR (2):
  • Meta: 80 registros c/u; 50% asistencia.
  • Demo en vivo con caso real; oferta exclusiva: “setup + 1 cliente gratis 1 mes (24 h)”.
  • Follow-up en 2 horas: link a Calendly, check-list de acceso AFIP, grabación.
• Demos:
  • 20–25 demos provenientes de webinars + outbound; foco en cierre en llamada.
• México:
  • Afinar guión SAT y normativas locales; anunciar webinar MX (semana 4); 1 mini evento en LinkedIn Live si aún no hay colegio confirmado.
• Referidos:
  • Enviar kit de referidos a los nuevos pagadores 48 h post-onboarding.
• Outbound/Community:
  • Repetir cadencia; sumar 1 post comparativo “manual vs automático (tiempo y errores)”.

Semana 4 – México + consolidación y expansión en cuentas nuevas

• Webinar MX (1) + 1 AR adicional si hay demanda.
• Demos y cierres:
  • 15–20 demos; priorizar MX para lograr 3–5 pagadores.
• Expansión dentro de cuentas nuevas:
  • 1 call de 15’ a los nuevos pagadores para agregar 2–3 clientes más cada uno (“te cargo yo los próximos 3”).
• Operativa:
  • Limpieza de CRM, pipeline por fuente (webinar, LinkedIn, referido).
  • Retro en mensajes y pitch según tasas de conversión.
• Plan semanas 5–12:
  • Agendar 1–2 webinars/semana; mantener 80–100 conexiones/día; office hours semanales.

3. Métricas que indicarán si funciona (con objetivos) Funnel por canal (benchmarks/objetivos 30–90 días):

• LinkedIn/WhatsApp outbound:
  • Aceptación conexión: 30–40%
  • Respuesta positiva a DM: 12–18%
  • Demo agendada: 5–8% de conexiones
  • Show rate demo: ≥80%
  • Demo → trial: 70%
  • Trial (≤14 días) → pago: 60% (≥50% mismo día con setup)
• Webinars con colegios:
  • Registrados: 100–150
  • Asistencia: 50–60%
  • Asistente → demo: 25–35%
  • Demo → pago: 50–60% (con oferta 24 h)
• Referidos:
  • % de nuevos logos por referidos: 20–30%
  • Tasa de cierre de referidos: 60–70%

Activación/valor:

• Time-to-First-Value: <24 h (reporte generado)
• % cuentas nuevas con ≥3 clientes conectados en 7 días: ≥70%
• Expansión: +2 clientes promedio por cuenta en los primeros 30 días

Objetivos de resultado:

• 30 días: 12 contadores pagos (9 AR, 3 MX), 4 clientes conectados promedio → +$3,792 MRR
• 60 días: 20–22 contadores pagos acumulados, 5–6 clientes promedio → +$7,900–$10,400 MRR
• 90 días: 28–32 contadores pagos acumulados (20–22 AR, 8–10 MX), 6–8 clientes promedio → +$13,300–$20,200 MRR
• NPS: mantener >65
• Churn logo 90 días: <5%
• Origen de cierres: ≥40% webinars, ≥30% outbound, ≥20% referidos, ≥10% inbound orgánico

Cadencia operativa (indicadores de esfuerzo):

• Asociaciones contactadas en 30 días: 70 (AR+MX); webinars confirmados 6–8 para 90 días
• Conexiones LinkedIn: 1,800–2,400/mes (dos founders)
• DMs personalizados: 400–600/mes
• Demos semanales: 15–25 sostenidas desde semana 3

4. Canal que NO usaría en los próximos 90 días

• SEO/Blog tradicional como canal principal.
  • Por qué: ventanas de maduración de 3–6+ meses; requiere volumen de contenidos y backlinks para rankear; los términos transaccionales son de nicho y la urgencia de compra se activa mejor con demo en vivo/peer trust. Sí haría páginas tácticas de intención (landing por integración/país y videos YouTube), pero no invertiría esfuerzo core en blog/SEO en este trimestre.

Notas tácticas rápidas

• Oferta gancho estándar: “Demo express 15’ + setup gratis. Si te sirve, contratás hoy y el 1er cliente te sale gratis 1 mes.”
• Seguridad/confianza: destacar en todas las páginas y webinars manejo de credenciales, cifrado, registro de accesos, y NDA opcional; es clave para contadores.
• Scripts de outreach (idea):
  • Asunto/DM: “¿Te muestro cómo bajar el reporte AFIP/SAT en 10 min y que quede mensual?”
  • Cuerpo: “Soy [Nombre], armamos [Producto] para estudios con 30–80 clientes. Te configuro 1 cliente en vivo (15’) y te vas con el proceso mensual automatizado. ¿Te va mañana 10:30 o 16:00? Calendly: [link]”
• Post-webinar follow-up en 2 horas + 24 horas + 7 días con CTA único (Calendly) y testimonio corto.

Con esto deberías ver señales claras en 2–3 semanas (demos y pagos diarios) y tracción sostenida en 90 días construida sobre autoridad (colegios), alcance directo (LinkedIn/WhatsApp) y confianza (referidos).

Roadmap 6 meses (enfocado en: 1) reducir fricción de onboarding, 2) resolver ambigüedad y contexto, 3) llegar a 50 clientes con unidad económica sana). Equipo: 2 devs fullstack + 1 UX part-time. Presupuesto acotado: decisiones pragmáticas, evitando scope creep y nuevas superficies de canal (enfocados 100% en WhatsApp).

Estrategia general

• Doble carril simultáneo: A) Calidad del agente (memoria, desambiguación, RAG robusto). B) Onboarding autogestionado en <30 min (wizard, plantillas, importadores).
• Diferenciación vs competencia: WhatsApp nativo, español/portugués, plantillas por vertical de servicios de LATAM, y métricas claras de “resolución” que prueben valor.
• Criterio de priorización: todo lo que baje churn/tiempo de setup antes que features “nice to have”. Evitar construir un flow-builder complejo; usar plantillas e interacciones de WhatsApp (botones/listas) para cubrir 80% de casos.

Métricas faro por mes

• Setup time (p50) en minutos, Onboarding self-serve completado (%), FCR (First Contact Resolution), Unanswered/Confusion rate, Escalation rate a humano, Retención 30/60 días, MRR y #clientes pagos, Costo LLM por conversación.

Mes 1 — Fundaciones: instrumentación, onboarding v1 y memoria básica Prioridades

1. Instrumentación y métricas

• PostHog/Segment + eventos clave: inicio/fin de onboarding, pasos del wizard, tiempo por paso, “publicar en WhatsApp”, primeras 50 interacciones, handoff a humano, feedback de respuesta.
• Dashboard interno semanal con: setup time p50/p90, unanswered rate, FCR básico, costo por conversación.

2. Onboarding Wizard v1 (3 pasos, español)

• Paso 1: elegir vertical (contadores, estudios jurídicos, clínicas) con plantilla de sistema y FAQs base.
• Paso 2: cargar conocimiento (TXT/PDF/DOCX), chunking + embeddings, vista previa de cobertura temática.
• Paso 3: conectar WhatsApp Cloud API con guía paso a paso y sandbox con número de prueba.
• Chat de prueba in-app antes de publicar.

3. Manejo de contexto y ambigüedad (MVP)

• Memoria por hilo: ventana corta + resumen incremental por conversación (contact-level) para follow-ups.
• Umbral de confianza: si bajo, preguntar 1 aclaración con quick replies (“¿Te referís a X o Y?”) antes de responder o escalar.
• Handoff mínimo a humano: redirigir a un número interno o grupo de WhatsApp con prefijo “[Escalada]” y transcript.

4. Infra low-cost

• Vector store con pgvector en Postgres. Embeddings low-cost. Rate limiting y colas simples para WhatsApp.

Justificación

• Ataca de raíz las dos causas de churn: setup difícil y respuestas pobres sin contexto. La instrumentación permite medir progreso cada semana.

Metas de salida M1

• p50 de onboarding <60 min (desde baseline).
• Beta: unanswered/clarifying <35%.
• Re-onboard 5 betas y sumar 5 nuevos trials autogestionados.

Mes 2 — Onboarding <45 min y calidad de respuesta Prioridades

1. Importadores y “Auto-FAQ”

• Importar URL (crawler simple de 1 salto, sitemap opcional).
• Generar FAQs sugeridas desde documentos cargados para cubrir huecos comunes.
• Diccionario de sinónimos/glosario por vertical (ej.: “monotributo” ~ “régimen simplificado”).

2. Memoria y desambiguación v2

• Resumen de hilo mejorado + memoria de entidades (nombre, turno, expediente) con extracción automática.
• Quick replies y listas de WhatsApp para desambiguar y guiar al usuario.

3. Health-check pre-publicación

• Test automático que “hace 10 preguntas” al bot y reporta coverage gaps antes de activar producción.

4. Educativos en producto

• Microvideos y tooltips en español, checklist visible de 5 pasos hasta “publicar”.

Justificación

• Menos dependencia del cliente para curar contenido; guías + tests reducen errores. Interacciones estructuradas de WhatsApp bajan ambigüedad.

Metas de salida M2

• 10 onboardings 100% self-serve.
• p50 de onboarding <45 min.
• FCR >50% en betas; churn beta <25%.
• Unanswered/clarifying <25%.

Mes 3 — Monetización, confiabilidad y métrica de valor Prioridades

1. Pagos y planes

• Stripe + plan $149/mes, prueba 14 días o 200 mensajes.
• Límites suaves de mensajes para controlar costos LLM.

2. Confiabilidad en WhatsApp

• Reintentos, backoff, manejo de rate limits y errores de plantillas de WhatsApp.
• Alertas básicas (Slack/email) ante caídas.

3. Calidad de respuesta v3

• Re-ranking de retrieval, boosting por secciones “prioritarias”.
• Aprendizaje asistido: panel “Preguntas no resueltas” para agregar Q&A con 1 clic.

4. Métricas para clientes

• Panel simple: conversaciones, FCR, escaladas, horas ahorradas estimadas. Export CSV.

GTM

• Lanzamiento “Early Adopter” con 2 casos de éxito de beta y 3 webinars por vertical. Outreach a colegios/asesorías/clinicas.

Justificación

• Cobrar pronto para validar disposición a pagar y financiar uso de LLM. Métricas visibles aumentan percepción de valor y retención.

Metas de salida M3

• 20 clientes pagos activos.
• Retención 30 días >70%.
• FCR >60%, unanswered/clarifying <20%.
• Costo LLM/conversación bajo control con límites.

Mes 4 — Escala de adquisición y automatización de conocimiento Prioridades

1. Sugerencias de contenido

• “Coverage coach”: recomienda artículos/FAQs según vacíos detectados y términos de búsqueda fallidos.

2. Integraciones ligeras

• Calendly/Google Calendar para turnos; Webhooks/Zapier para CRMs (HubSpot/Zoho) sin desarrollos a medida.

3. Idiomas

• UI y prompts en español y portugués (PT-BR) para abrir Brasil.

4. Partners

• Paquete para agencias/BSPs de WhatsApp (comisión, material de ventas, wizard listo para reventa).

Justificación

• Cerramos el loop de mejora continua del KB y reducimos tickets. Integraciones clave (turnos/leads) bajan ambigüedad y demuestran ROI. PT-BR abre TAM.

Metas de salida M4

• 35 clientes pagos.
• p50 onboarding <35 min; churn <15%.
• ≥30% de clientes con al menos 1 integración activa.

Mes 5 — Profundidad por vertical y operaciones de soporte Prioridades

1. Plantillas v2 por vertical

• Contadores: requisitos por trámite, checklists, captura de datos con listas/botones.
• Jurídico: intake de caso, horarios, disclaimers, derivación a abogado.
• Clínicas: pre-triaje, turnos, recordatorios.
• Cada plantilla con 10–15 FAQs validadas + flows estructurados con quick replies.

2. Handoff mejorado

• Escalada con contexto en un solo mensaje (resumen, datos capturados). Opción de takeover desde WhatsApp por un número interno.

3. Privacidad y control de datos

• Retención configurable (p.ej., 30/90 días), botón “borrar conversación”, FAQ legal básica.

Justificación

• Plantillas más ricas reducen trabajo de setup y bajan ambigüedad. Mejor handoff eleva satisfacción cuando el bot no puede resolver.

Metas de salida M5

• 45 clientes pagos.
• FCR >70%; unanswered/clarifying <12%.
• CSAT >4/5 en encuestas post-interacción simples.

Mes 6 — Pulido final, costos y crecimiento orgánico Prioridades

1. Onboarding <30 min garantizado

• Checklist final con validaciones en vivo, tiempos por paso mostrados, pre-fill de textos estándar por vertical.

2. Optimización de costos LLM

• Routing de modelo: modelo económico para FAQs, escalado a modelo más potente solo en baja confianza.
• Cache semántico de respuestas frecuentes; embeddings open-source si conviene.

3. Confiabilidad y confianza

• Estado del sistema público, backups, DPA/Términos actualizados. Reporte mensual de uso para clientes.

4. Crecimiento

• Programa de referidos (1 mes gratis por alta efectiva).
• Estudios de caso con métricas (FCR/ahorro de horas) y PR en LATAM.

Justificación

• Con onboarding <30 min y costos controlados, podemos escalar ventas sin sorpresa de margen. Referidos aceleran la llegada a 50+ con poco presupuesto.

Metas de salida M6

• 50 clientes pagos a $149 (MRR ≥ $7,450).
• Churn <10%.
• p50 onboarding <30 min.
• Margen bruto ≥70% (LLM+infra).

Asignación de esfuerzo y costos (alto nivel)

• Devs: 70% producto core (memoria/RAG/WhatsApp), 30% onboarding/UI. UX 20 h/sem para wizard, plantillas, vaciados de contenido y microcopys.
• Infra/LLM: comenzar con límites de uso y pruebas gratis acotadas. Postgres+pgvector para evitar costos de vector DB. Observabilidad con PostHog OSS.
• Presupuesto: evitar nuevas contrataciones; apalancar partners/BSPs para adquisición. Controlar costo LLM con thresholds, cache y routing (Mes 3 en adelante).

Riesgos y mitigaciones

• Onboarding de WhatsApp es el mayor cuello de botella: sandbox compartido inmediato y guía paso-a-paso con verificación automática; ofrecer acompañamiento “white-glove” a los primeros 20 pagos.
• Calidad de respuestas en dominios legales/médicos: disclaimers por defecto en plantillas, y handoff temprano si confianza baja.
• Competencia mejor financiada: foco en WhatsApp nativo, español/portugués, plantillas verticales y time-to-value de minutos.

Hitos de aprobación interna

• Fin M1: demo end-to-end con wizard v1, memoria básica y handoff; métricas operativas funcionando.
• Fin M2: p50 onboarding <45 min en 10 clientes self-serve; FCR >50%.
• Fin M3: cobros activos y 20 pagos; panel de valor al cliente.
• Fin M4: integraciones operativas y partners firmados.
• Fin M5: plantillas v2 por vertical y handoff mejorado.
• Fin M6: metas de MRR, churn y onboarding alcanzadas.

Por qué este orden

• Meses 1–2 atacan las dos causas del churn: dificultad de setup y fallas por falta de contexto/desambiguación.
• Mes 3 monetiza una vez asegurada calidad mínima y experiencia de publicación confiable.
• Meses 4–5 escalan con integraciones y plantillas específicas que reducen ambigüedad y esfuerzo del cliente.
• Mes 6 consolida costos, confianza y motores de crecimiento orgánico.

1. Diagnóstico

• Mismatch valor-uso: Un plan único a $49 no refleja la heterogeneidad de clientes. Los de bajo uso (solo practitioners, <50 pacientes) sienten “caro para lo que uso” (60%) y “no uso todas las features” (25%).
• Métrica de valor no alineada: WhatsApp es el driver clave de valor y de costo, pero hoy no está empacado/medido. Los heavy users (3 profesionales, 500+ recordatorios/mes) reciben mucho valor y están subsidiados por low users.
• Sin “price fences” por tamaño del equipo: El número de profesionales es el segundo driver de valor. Falta cobrar por asiento/profesional en planes altos.
• Posicionamiento competitivo difuso: Agenda Pro a $29 (básico, sin WhatsApp) atrae a low users; MediTurno a $89 ancla clínicas. Ustedes quedan en el medio sin opción de entrada ni de clínica clara.
• Resultado: churn alto (8%) por falta de opciones de entrada para low users y por no capturar suficiente valor de equipos multi-profesional.

2. Propuesta de estructura de pricing Tres tiers + add-ons, con dos métricas de valor: número de profesionales y recordatorios WhatsApp incluidos (con sobrecargo transparente).

• Solo (entrada) – $29/mes

  • 1 profesional (sin profesionales adicionales)
  • 100 recordatorios WhatsApp/mes incluidos
  • Agenda online, historial de pacientes, recordatorios automáticos, reportes básicos
  • 1 usuario recepcionista
  • Exceso de WhatsApp: $0.04 por mensaje
  • Packs opcionales: 500 mensajes por $20; 1,000 por $35

• Pro (profesional + pequeño equipo) – $49/mes

  • 1 profesional incluido
  • +1 profesional adicional opcional por +$25/mes (máx. 2 en total en este tier)
  • 400 recordatorios WhatsApp/mes incluidos por cuenta
  • Reportes de ocupación avanzados, etiquetas/segmentación, confirmación de turnos, 3 usuarios recepcionistas, soporte prioritario estándar
  • Exceso: $0.04 por mensaje; packs como arriba

• Clínica (consultorios con equipo) – $99/mes

  • 3 profesionales incluidos
  • Profesionales adicionales: +$25/mes c/u
  • 900 recordatorios WhatsApp/mes incluidos por cuenta
  • Roles y permisos avanzados, múltiples agendas/ubicaciones, integraciones (si aplica), reportes y exportaciones avanzadas, soporte prioritario, onboarding asistido
  • Exceso: $0.035 por mensaje; packs con descuento volumen (2,000 por $70)

Notas de costes/margen (estimado):

• Costo infra fijo ~$8/cliente/mes.
• Costo WhatsApp $0.02/msg.
• Margen bruto por tier con el incluido: Solo ≈66% (100 msgs), Pro ≈67% (400 msgs), Clínica ≈74% (900 msgs).
• El sobrecargo por mensaje (≥$0.035) asegura margen positivo en uso incremental.

3. Justificación de cada tier

• Solo ($29)

  • Apunta a: profesionales independientes con <50 pacientes activos o bajo uso de recordatorios.
  • Por qué ese precio: compite contra Agenda Pro ($29) pero con valor diferencial (incluye 100 WhatsApp). Reduce fricción de entrada y la percepción de “caro para lo que uso”.
  • Métricas de valor: 1 profesional (límite duro) y 100 WhatsApp incluidos. El exceso es pago por uso para que el costo siga al valor.

• Pro ($49 + opcional +$25 2.º profesional)

  • Apunta a: profesionales con mayor volumen o dúos (profesional + colega) que requieren más recordatorios y reportes avanzados.
  • Por qué ese precio: reposiciona el ex plan único como “medio” con más valor (400 WhatsApp, features avanzadas). Mantiene competitividad para 1–2 profesionales sin llegar a precios de clínica.
  • Métricas de valor: 1–2 profesionales máximo y 400 WhatsApp incluidos; sobrecargo por exceso. Incentiva a equipos de 3 a pasar a Clínica.

• Clínica ($99 +$25/pro adicional)

  • Apunta a: consultorios con 3+ profesionales (su top 20%), alto volumen (500+ WhatsApp/mes), necesidad de permisos, múltiples agendas/ubicaciones e integraciones.
  • Por qué ese precio: anclado por MediTurno ($89) pero con 3 profesionales y 900 WhatsApp incluidos, capturando mejor el valor de equipos. Sigue siendo competitivo y rentable.
  • Métricas de valor: profesionales incluidos (3) + paquete alto de WhatsApp (900); escalamiento por asiento y por uso.

Razonamiento general:

• Separamos por dos dimensiones que mejor correlacionan con valor y costo: profesionales y WhatsApp.
• Creamos “fences” claros para evitar canibalización: Solo no permite más asientos; Pro limita a 2; Clínica arranca en 3.
• Los paquetes incluidos cubren la mayoría del uso típico por segmento y el exceso es simple y predecible.

4. Impacto estimado en MRR si 50% migra al tier más adecuado Supuestos de distribución actual (320 clientes):

• Top 20% (64): clínicas con ~3 profesionales y 500+ WhatsApp/mes → “Clínica”.
• Mid 50% (160): uso medio → mayormente “Pro”, algunos “Solo”.
• Bottom 30% (96): profesionales solos y bajo uso → “Solo”.

Escenario: migra el 50% de cada segmento a su tier más adecuado (160 clientes en total).

• Top 20%: 32 migran a Clínica ($99) → 32 × 99 = $3,168
• Mid 50%: 80 migran; asignamos 70% a Pro y 30% a Solo (ajuste al “más adecuado” por uso)
  • Pro: 56 × 49 = $2,744
  • Solo: 24 × 29 = $696
• Bottom 30%: 48 migran a Solo ($29) → 48 × 29 = $1,392

MRR de los 160 migrados: $3,168 + $2,744 + $696 + $1,392 = $8,000 Los 160 restantes mantienen $49: 160 × $49 = $7,840 MRR total estimado post-migración parcial: $8,000 + $7,840 = $15,840 Impacto vs MRR actual ($15,680): +$160/mes (+1.0%)

Comentarios:

• El leve uplift inicial convive con una mejora de percepción de valor para low users (reducción esperada de churn) y con mayor ARPU futuro por upsell (p. ej., equipos que crecen a 3+ profesionales o compran packs de WhatsApp).
• El margen bruto mejora por:
  • No sobre-subsidiar high-usage con un plan único.
  • Cobrar excedentes de WhatsApp por encima de costo.
• Recomendación operativa:
  • Grandfathering suave: mantener el plan de $49 por 3–6 meses con incentivo a migrar (descuento 1.er mes o pack de WhatsApp bonificado).
  • Medir conversión y churn por segmento y ajustar límites/incluidos (p. ej., 80/120/450/950 mensajes) según datos de uso real de los primeros 60–90 días.

Veo demasiadas empresas que contratan "AI consultants" y terminan con un chatbot encima de ChatGPT. A eso le dicen transformación digital.

El problema no es la tecnología. Es que nadie en la empresa entiende qué problema están resolviendo realmente.

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

Lo que sí funciona: automatizar tareas repetitivas y concretas, no "mejorar la experiencia del cliente" en abstracto.

Los proyectos de IA que fallan casi siempre fallan por falta de datos limpios, no por el modelo.

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

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

What most tutorials don’t tell you is when not to use optimistic locking: when contention is high (lots of users frequently updating the same record), you’ll get a cascade of retries that can be worse than a pessimistic lock.

Estuvimos tres semanas depurando un bug de producción que perdía órdenes aleatoriamente. 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 (SET NX con TTL de 30 segundos). Lo que más tiempo nos llevó no fue arreglar el bug sino reproducirlo en local. Ahora, cada vez que algo “falla aleatoriamente”, lo primero que revisamos es si puede ser concurrencia.

Asunto: Reduce 60–70% de tickets de soporte en [Empresa]

Hola [Nombre], soy [Tu Nombre], cofundador de Ikilabs. Acompañamos a equipos de e‑commerce en LATAM a escalar soporte sin crecer la dotación.

Si hoy 8 personas responden estados de pedido, cambios y devoluciones, podemos aliviar esa carga:

• AI Agents para soporte: resuelven 60–70% de tickets en forma autónoma, con handoff claro al humano. Integración nativa con Zendesk/Intercom o su plataforma.
• Integraciones LLM: el agente consulta CRM/ERP y la tienda para responder con datos reales (órdenes, políticas, stock).
• Automatización interna: clasificación y enrutamiento de tickets; generación de borradores para que el agente solo apruebe.
• Consultoría y arquitectura: evaluación del stack, diseño e implementación end‑to‑end, y soporte post‑lanzamiento.

Impacto esperado: menos costos por ticket, SLA más corto y equipo enfocado en casos complejos.

¿Agendamos una llamada de 20 minutos esta semana para revisar su flujo y estimar ROI? Martes 11:00 o miércoles 15:00 (GMT‑3) me quedan bien.

[Tu Nombre] Co‑fundador | Ikilabs [email] | [tel] | ikilabs.com

• Headline: Agentes y automatización que sí llegan a producción
• Subheadline: Conectamos agentes para soporte y operaciones y LLMs (GPT, Claude, Gemini) a tus sistemas existentes en retail, fintech, logística y servicios, sin reescribir el stack. Discovery en 1 semana; en 2, prototipo con tus datos y ROI medible: código, no presentaciones.
• CTA: Agenda el discovery

Nuestra metodología

Trabajamos en ciclos cortos, con entregables claros y comunicación directa.

1. Discovery (1 semana). Hablamos con su equipo, mapeamos procesos actuales e identificamos quick wins y proyectos de largo plazo. Cerramos la semana con un plan priorizado, alcance y métricas.

2. Prototipo (2 semanas). Construimos algo funcional con sus datos reales, no mockups. Buscamos mostrar ROI tangible antes de comprometer más presupuesto y reducir riesgos técnicos desde el inicio.

3. Iteración antes de producción. Hacemos 1–2 ciclos de feedback y ajuste. Ustedes ven el producto en cada etapa, con demos y acceso al entorno para probarlo.

4. Post-launch incluido. Todos los proyectos incluyen 30 días de soporte sin costo: monitoreo básico, correcciones y pequeñas mejoras. Dejamos criterios de éxito, manuales y transferencia técnica para su equipo.