GPT-5 mini

Buen contexto — gracias. Voy al grano.

1. Diagnóstico (el problema real detrás del churn)

• El producto pierde clientes porque, para la mayoría de comercios pequeños, es más costoso en tiempo y fricción que la alternativa (Excel/planilla). No es que no quieran digitalizarse; es que la plataforma no se integra con sus flujos y les exige pasos manuales (entrada producto por producto, procesos lentos, onboarding insuficiente).
• Hay dos fricciones claves: a) coste en tiempo/velocidad (“la planilla me sale más rápido”) y b) fricción operativa/usuarios (empleado no supo usarlo). Además, las ausencias de integraciones con POS y la baja percepción de valor completan el problema: si no automatizo (conexión POS, importaciones) y no puedo delegar en mi personal (UI difícil, sin training), vuelvo a Excel o abandono.
• En resumen: el valor existe potencialmente, pero la experiencia de entrega (rapidez, integración y facilidad de uso) no recupera el coste de cambiar su proceso actual → churn alto.

2. 8 ideas (priorizadas por impacto esperado en churn) Ordenadas de mayor a menor impacto esperado.

1. CSV/Excel import y plantillas preconfiguradas para migración rápida (prioridad máxima)
2. “Quick count” — modo conteo rápido móvil (PWA) + lectura de código de barras con cámara (o entrada por lote)
3. Onboarding guiado in-app + checklist de puesta en marcha y vídeos cortos (0–15 min)
4. Plantillas de carga masiva y acciones en lote (crear/editar/ajustar stock por CSV o UI)
5. Conectores “light” para POS: importadores automáticos desde exportes de Clip/Conekta (CSV mapping)
6. Interfaz simplificada / “Kiosk mode” para empleados (pantalla simplificada para conteos y ventas)
7. Dashboard ROI / ahorro mensual: cuánto dinero/tiempo ahorra la plataforma + alertas accionables
8. Notificaciones en tiempo real (web-push/SMS) para stocks bajos y tareas pendientes

3. Para cada idea: señal que ataca, hipótesis de impacto y esfuerzo (S/M/L)

4. CSV/Excel import + plantillas preconfiguradas

• Señal: “Volví a mi planilla de Excel — la planilla me sale más rápido”
• Hipótesis: Si pueden migrar/importar sus datos en 10‑15 min y volver a actualizar vía CSV, reducirán la fricción de entrada y volverán a usar la plataforma; reducirá churn de los que abandonan por velocidad/gestión inicial.
• Esfuerzo: S (1 developer + diseñador: UI mapping y UX)
• Impacto esperado: Alto — puede bajar churn ~20–30% de los casos que mencionaron Excel (estimación relativa).

2. Quick count móvil (PWA) + cámara para códigos de barras

• Señal: “La planilla me sale más rápido”; también ayuda a empleados que no saben usarla (simplifica tareas).
• Hipótesis: Un modo muy rápido para hacer conteos y ajustes en tienda (sin entrar producto‑por‑producto en la UI completa) hará que el uso sea habitual y compita con la rapidez de Excel.
• Esfuerzo: M (1–2 meses, cámara/barcode + UX móvil)
• Impacto esperado: Alto — especialmente en comercios con inventarios físicos medianos; reduce abandono por fricción operativa.

3. Onboarding guiado in-app + checklist + vídeos cortos

• Señal: “Mi empleado no supo cómo usarlo y yo no tenía tiempo de enseñarle”
• Hipótesis: Si el merchant puede dejar a su empleado con un “tour” y checklists claros (configurar productos, primer conteo, cómo registrar ventas) disminuirán las salidas por falta de uso.
• Esfuerzo: S (prioritario; 1–2 semanas con designer part-time + dev)
• Impacto esperado: Alto-medio — reduce churn por falta de adopción interna.

4. Acciones en lote / bulk edit / creación rápida de productos

• Señal: “La planilla me sale más rápido”
• Hipótesis: Permitir editar/crear 50–200 productos en 2–3 pasos emula la eficiencia de Excel y evita que usuarios vuelvan a la planilla.
• Esfuerzo: S–M (depende de alcance; básico S, más pulido M)
• Impacto esperado: Medio-alto.

5. Conectores “light” para POS (Clip/Conekta) vía importadores automáticos (parsers de CSV/exports)

• Señal: “No se conecta con mi punto de venta (Clip, Conekta)”
• Hipótesis: No es necesario una integración en tiempo real inicialmente; si ofrecemos un importador automatizado (o script que toma el export CSV y lo importa cada X días) resolvemos la desaparición de ventas sin desarrollar integraciones costosas. Esto reduce churn de clientes que necesitan sincronía con POS.
• Esfuerzo: M (cada conector 2–4 semanas; podría empezar con 1 POS)
• Impacto esperado: Medio — crítico para clientes que usan POS, pero son 2/12 según entrevistas (se puede ampliar posteriormente).

6. “Kiosk mode” / UI simplificada para empleados (perfiles/roles)

• Señal: “Mi empleado no supo cómo usarlo”
• Hipótesis: Si hay una interfaz extremadamente simple para tareas diarias (registrar venta, conteo, consulta básica) los empleados adoptarán la herramienta sin supervisión del dueño.
• Esfuerzo: M (rework de UX, permisos básicos)
• Impacto esperado: Medio — reduce dependencia del dueño para operar el sistema.

7. Dashboard de ROI y recomendaciones accionables

• Señal: “El precio no vale lo que obtengo”
• Hipótesis: Mostrar claramente el ahorro mensual (reducción de pérdidas por faltantes/sobrestock, tiempo ahorrado) y recomendaciones médicas (por ejemplo, qué SKU revisar) cambia la percepción de valor y justifica el precio.
• Esfuerzo: M (analytics, diseño del dashboard)
• Impacto esperado: Medio — ayuda a retener a clientes preocupados por precio.

8. Notificaciones en tiempo real (web-push / SMS opcional) para stock bajo y tareas

• Señal: “La planilla me sale más rápido” y “precio — no vale” (al hacer el producto más útil y proactivo)
• Hipótesis: Alertas más inmediatas y móviles aumentan el uso y percepción de utilidad, evitando quiebres de stock y mostrando valor.
• Esfuerzo: S (web-push S; SMS requiere integración y coste)
• Impacto esperado: Bajo-medio.

4. Idea que NO haría (aunque suene atractiva), y por qué

• No construiría ahora una app nativa iOS/Android completa.
• Por qué: es muy costosa (L), consume los escasos recursos de 2 devs por meses, y no ataca el problema raíz (velocidad de entrada de datos, integración y onboarding). Una PWA optimizada + lectura de cámara para barcode puede cubrir la necesidad móvil con mucho menos esfuerzo y tiempo al mercado. Si después la métrica de conversión y uso móvil muestra necesidad clara, entonces priorizar una nativa.

Resumen de roadmap mínimo viable para reducir churn rápido (primeros 8 semanas)

1. Semana 1–2: Implementar CSV/Excel import + plantillas (S) — impacto inmediato.
2. Semana 2–4: Onboarding guiado in-app + vídeos cortos (S).
3. Semana 3–8: Bulk edit + creación rápida (S–M).
4. Paralelo MoM: Diseñar y comenzar Quick Count PWA + barcode (M: entrega en 6–8 semanas).
5. Después (prioridad siguiente): Conector CSV para 1 POS (Clip) y Dashboard ROI.

Métricas de éxito (qué medir)

• Retención a 30/60/90 días por cohortes que usan herramientas nuevas (import, quick-count, onboarding).
• % de clientes que completan onboarding checklist.
• Frecuencia de uso semanal por tienda.
• Reducción de churn mensual objetivo: bajar de 28% a <12–15% en 3 meses tras lanzamientos.

Si querés, armo un backlog técnico con user stories y estimaciones por sprint para que el equipo empiece (dado el equipo: 2 devs, 1 diseñador PT). ¿Querés que lo detalle?

Idea 1 — Nombre tentativo: CierreAI (Asistente de cierre mensual)

1. Cliente objetivo: Estudios contables de 1–10 contadores que llevan 50–500 clientes (Argentina).
2. Problema concreto: El cierre mensual consume mucho tiempo en conciliaciones, depuración de cuentas y generación de asientos repetitivos. Los errores tardíos generan retrabajo.
   Por qué AI mejor: un LLM + modelos de ML puede leer descripciones de movimientos, identificar patrones y sugerir conciliaciones/asientos automáticos y anomalías en lenguaje natural; procesa documentos no estructurados (CSV, PDFs) mejor que reglas fijas.
3. Modelo de revenue y precio estimado: SaaS mensual por estudio + por cliente final. Lanzamiento: oferta Early: USD 99/mes por estudio + USD 10–20/mes por cliente final automatizado (o plan flat de USD 249/mes hasta 100 clientes).
4. Cómo conseguir los primeros 5 clientes: contactar 10 estudios de tu red (los más tech-friendly), ofrecer pilot de 30 días gratuito para 10 clientes cada uno con onboarding y reportes; presentar ahorro estimado en horas; cerrar 5 con descuento anual.
5. Riesgo principal: falta de confianza del contador en sugerencias automáticas (riesgo de adopción). Mitigación: interfaz que exige revisión humana y mantiene trazabilidad.

Idea 2 — Nombre tentativo: MemoTributario AI

1. Cliente objetivo: Contadores autónomos y pequeños estudios que preparan declaraciones y necesitan notas y fundamentos para clientes (10–30 clientes activos de impuestos).
2. Problema concreto: Elaborar memos explicativos y fundamentar posiciones tributarias lleva tiempo y obliga a buscar jurisprudencia y legislación.
   Por qué AI mejor: LLMs aceleran redacción y resumen de normativa, generan borradores personalizados por caso y referencias para que el contador solo edite (vs. software tradicional que no escribe ni contextualiza).
3. Modelo de revenue y precio estimado: pago por memo o suscripción. Lanzamiento: USD 25–50 por memo; suscripción USD 150–300/mes por firma con X memos incluidos.
4. Cómo conseguir los primeros 5 clientes: ofrecer 1 memo gratuito para 10 contactos contables; hacer webinar corto (30’) mostrando un memo real; proponer paquete de 5 memos a precio promocional.
5. Riesgo principal: riesgo regulatorio o error en interpretación tributaria (responsabilidad profesional). Mitigación: disclaimers, exigir revisión profesional antes de envío y mantener logs.

Idea 3 — Nombre tentativo: ContratoRadar

1. Cliente objetivo: Estudios jurídicos pequeños (1–5 abogados) que manejan contratos comerciales/locaciones/servicios.
2. Problema concreto: Gestionar vencimientos, obligaciones contractuales y condiciones (garantías, penalidades) se hace manual y genera riesgo de incumplimiento.
   Por qué AI mejor: NLP + NER extrae cláusulas, fechas y obligaciones de contratos no estructurados y resume obligaciones en lenguaje fácil, cosa que reglas fijas no hacen sobre documentos variados.
3. Modelo de revenue y precio estimado: pago por expediente/materia o suscripción por firma. Lanzamiento: USD 20–50 por contrato procesado; suscripción USD 199–499/mes por firma con X contratos.
4. Cómo conseguir los primeros 5 clientes: pilot con 5 estudios jurídicos de tu red, procesar sus 10 contratos más críticos gratis y entregar calendario de vencimientos; pedir testimonio y caso de uso para venta.
5. Riesgo principal: error en extracción que provoque pérdida de plazo (riesgo legal). Mitigación: producto como asistente, no reemplazo del control humano; add disclaimers y doble-check manual.

Idea 4 — Nombre tentativo: CobranzaConversacional

1. Cliente objetivo: Pymes de servicios (consultoras, agencias, talleres profesionales) con 5–50 clientes y problemas de cobranza recurrente.
2. Problema concreto: Recordatorios automáticos genéricos no funcionan; falta personalización y seguimiento escalonado que preserve la relación comercial.
   Por qué AI mejor: Genera mensajes empáticos, personalizados (menciona trabajo concreto, fechas, acuerdos), y ajusta tono según la respuesta del deudor; puede optimizar secuencias automáticas y A/B testeo de mensajes.
3. Modelo de revenue y precio estimado: suscripción mensual por empresa + coste por mensaje (o plan ilimitado). Lanzamiento: USD 49–149/mes por pyme + USD 0.01–0.05 por mensaje si se usa canal pago (WhatsApp API/email).
4. Cómo conseguir los primeros 5 clientes: ofrecer servicio a 10 PYMES de tu red con un piloto de 30 días que demuestre mejora en DSO (plazo medio de cobro); compartir resultados y testimonial.
5. Riesgo principal: entregabilidad y costos de canales (WhatsApp API puede encarecer) y rechazo por parte de clientes finales. Mitigación: empezar por email y SMS, mantener control humano para escalado.

Idea 5 — Nombre tentativo: CashFlowLab AI

1. Cliente objetivo: Dueños de PYMES de servicios (20–100k USD facturación anual) que necesitan previsión de caja para tomar decisiones.
2. Problema concreto: Los pronósticos en Excel son estáticos y requieren tiempo; no contemplan incertidumbre ni escenarios ni recomendaciones accionables.
   Por qué AI mejor: LLMs generan escenarios, explican supuestos en lenguaje natural y combinan series históricas (ML) con inputs cualitativos (contratos, pipeline) para proponer acciones concretas.
3. Modelo de revenue y precio estimado: consultoría-as-a-service + herramienta. Lanzamiento: forecast one-off USD 150–400 por plano/escenario; suscripción mensual USD 99–299/mes para actualizaciones y alertas.
4. Cómo conseguir los primeros 5 clientes: ofrecer forecast gratuito o con 50% descuento a 5 PYMES de tu red; presentar report ejecutivo y 2–3 acciones prioritarias; pedir referencia a contadores de la red.
5. Riesgo principal: datos pobres o incompletos que reducen precisión → clientes desilusionados. Mitigación: exigir checklist mínimo de datos y presentar limites de certeza.

Idea 6 — Nombre tentativo: RentabilidadPro (Project Profit AI)

1. Cliente objetivo: Agencias de marketing, estudios de arquitectura, consultoras pequeñas que facturan por proyectos y no saben su margen real.
2. Problema concreto: Dificultad para asignar costos indirectos, tiempo y materiales a proyectos y calcular rentabilidad real.
   Por qué AI mejor: puede mapear facturas, timesheets y descripciones y proponer reglas de imputación automáticas, aprendiendo de correcciones humanas, más flexible que plantillas rígidas.
3. Modelo de revenue y precio estimado: SaaS por estudio, con tarifa según número de proyectos analizados. Lanzamiento: USD 79–199/mes por estudio (hasta X proyectos) o USD 20–50/proyecto análisis one-off.
4. Cómo conseguir los primeros 5 clientes: identificar 10 estudios/consultoras en tu red / red de contactos de contadores, ofrecer auditoría gratis de 2–3 proyectos y un informe de rentabilidad como gancho.
5. Riesgo principal: fuentes de datos fragmentadas y resistencia a cambio de procesos de timesheet. Mitigación: integración via CSV/Google Sheets simple y coaching breve para adopción.

Idea 7 — Nombre tentativo: PropuestaPerfecta (Generator de propuestas y contratos comerciales)

1. Cliente objetivo: Contadores y estudios jurídicos que también venden servicios a PYMES o PYMES de servicios que necesitan mejorar tasa de cierre.
2. Problema concreto: La creación de propuestas comerciales y presupuestos consume tiempo y es inconsistente; falta adaptación de precio y argumentos a cada cliente.
   Por qué AI mejor: LLM genera propuestas personalizadas y hojas de precios basadas en histórico, tipo de cliente y objetivos (vs templates estáticos); acelera respuesta y mejora conversiones.
3. Modelo de revenue y precio estimado: pago por propuesta o suscripción. Lanzamiento: USD 10–40 por propuesta; suscripción USD 59–199/mes con X propuestas.
4. Cómo conseguir los primeros 5 clientes: ofrecer 5 propuestas gratis para contadores y 5 para 5 PYMES en tu red; demostrar aumento en tasa de respuesta/cierre con A/B.
5. Riesgo principal: propuestas con precios erróneos que afecten rentabilidad. Mitigación: incorporar checklists y márgenes sugeridos y exigir aprobación final.

Idea 8 — Nombre tentativo: OnboardExpress (Onboarding documental para contadores)

1. Cliente objetivo: Estudios contables que incorporan nuevos clientes empresas (frecuente para contadores que escalan).
2. Problema concreto: Onboarding manual: pedir docs, cargar datos, categorizar clientes y crear listas de verificación consume muchas horas al inicio de la relación.
   Por qué AI mejor: OCR + LLM extrae datos de documentos (estatutos, DNI, contratos de servicios) y genera checklist y plan de trabajo personalizado automáticamente; reduce la fricción inicial.
3. Modelo de revenue y precio estimado: pago por cliente onboardeado o suscripción. Lanzamiento: USD 15–50 por cliente onboardeado; suscripción USD 149–399/mes por estudio con X onboardings.
4. Cómo conseguir los primeros 5 clientes: ofrecer onboarding gratuito para los nuevos clientes de 5 estudios de tu red (p.ej. 10 onboardings cada uno); demostrar reducción de horas y time-to-bill.
5. Riesgo principal: OCR/estructura documental variable que lleva a errores y retrabajo. Mitigación: flujo mixto humano+IA y checklist de validación rápida.

Comentarios finales rápidos:

• Prioriza 2–3 ideas y haz pilotos pequeños para validar en 30 días (CierreAI, CobranzaConversacional y OnboardExpress son los más fáciles de monetizar rápido con tu red).
• Con USD 8k podés pagar un dev freelance + API LLMs y montar 2 pilotos con integración no-code (Bubble/n8n + OpenAI/Anthropic). Si querés, te ayudo a priorizar y armar el plan de 90 días para lanzar el primer MVP. ¿Cuál te interesa probar primero?

Abajo tienes una implementación completa (sin el módulo) que sigue estrictamente tu arquitectura de 3 capas y el flujo pedido. Incluye los DTOs, Repository, Service y Controller. Puedes ajustar nombres de ficheros según tu convención.

Archivo: 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;
}

Archivo: dtos/user.dto.ts

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

Archivo: repositories/user.repository.ts

import { Injectable } from '@nestjs/common';
import { InjectRepository } from '@nestjs/typeorm';
import { Repository } from 'typeorm';
import { User } from '../entities/user.entity'; // la entidad ya existe según tu enunciado

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

  // Solo persistencia: busca por email
  async findByEmail(email: string): Promise<User | undefined> {
    return this.ormRepo.findOne({ where: { email } });
  }

  // Solo persistencia: crea y guarda
  async create(data: { email: string; name: string; passwordHash: string }): Promise<User> {
    const user = this.ormRepo.create({
      email: data.email,
      name: data.name,
      passwordHash: data.passwordHash,
    });
    return this.ormRepo.save(user);
  }
}

Archivo: services/user.service.ts

import { Injectable, ConflictException } from '@nestjs/common';
import * as bcrypt from 'bcrypt';
import { UserRepository } from '../repositories/user.repository';
import { CreateUserDto } from '../dtos/create-user.dto';
import { UserDto } from '../dtos/user.dto';

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

  // Contiene lógica de negocio y retorna siempre UserDto
  async create(dto: CreateUserDto): Promise<UserDto> {
    // 1) Verificar si ya existe el email
    const existing = await this.userRepository.findByEmail(dto.email);
    if (existing) {
      throw new ConflictException('Email already registered');
    }

    // 2) Hashear la contraseña (salt rounds: 10)
    const passwordHash = await bcrypt.hash(dto.password, 10);

    // 3) Persistir usando el repository
    const user = await this.userRepository.create({
      email: dto.email,
      name: dto.name,
      passwordHash,
    });

    // 4) Mapear a UserDto (sin passwordHash)
    const userDto: UserDto = {
      id: user.id,
      email: user.email,
      name: user.name,
      createdAt: user.createdAt,
    };

    return userDto;
  }
}

Archivo: controllers/user.controller.ts

import { Controller, Post, Body, HttpCode, HttpStatus, UsePipes, ValidationPipe } from '@nestjs/common';
import { UserService } from '../services/user.service';
import { CreateUserDto } from '../dtos/create-user.dto';
import { UserDto } from '../dtos/user.dto';

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

  // El controller solo recibe, valida el DTO y delega al service.
  @Post()
  @HttpCode(HttpStatus.CREATED)
  @UsePipes(new ValidationPipe({ whitelist: true, transform: true }))
  async create(@Body() dto: CreateUserDto): Promise<UserDto> {
    return this.userService.create(dto);
  }
}

Notas importantes:

• El Controller no contiene lógica de negocio (solo validación/sanitización y delegación).
• El Service lanza ConflictException si el email ya existe y retorna siempre UserDto.
• El Repository solo trata persistencia (findByEmail, create).
• Uso bcrypt.hash(..., 10) para el hashing de la contraseña.
• No he incluido el módulo (según tu restricción). Asegúrate de:
  • Proveer UserRepository en providers y marcarlo con @Injectable (está hecho).
  • Proveer UserService y UserController en el módulo correspondiente.
  • Registrar TypeOrmModule.forFeature([User]) para que @InjectRepository funcione.
• Ajusta rutas de imports según tu estructura de carpetas.

Si quieres, puedo además:

• Mostrar cómo registrar estas clases en el módulo (aunque pediste no entregar el módulo).
• Agregar pruebas unitarias básicas para Service y Controller.
• Añadir tratamiento de errores/transformación adicional (class-transformer).

Aquí tienes los DTOs y el Service para gestionar Products según la arquitectura que indicaste. El Service no usa excepciones HTTP y recibe el repositorio vía @InjectRepository(Product). Los DTOs usan class-validator y class-transformer para transformación de tipos.

DTOs (puedes colocarlos en archivos separados, por ejemplo dto/create-product.dto.ts, dto/update-product.dto.ts, dto/pagination-query.dto.ts, dto/product.dto.ts, dto/paginated-products.dto.ts):

// dto/create-product.dto.ts
import { IsNotEmpty, IsOptional, IsString, IsNumber, IsPositive, IsInt, Min } from 'class-validator';
import { Type } from 'class-transformer';

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

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

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

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

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

export class UpdateProductDto extends PartialType(CreateProductDto) {}

// dto/pagination-query.dto.ts
import { IsOptional, IsInt, Min, Max } from 'class-validator';
import { Type } from 'class-transformer';

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

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

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

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

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

Service (por ejemplo services/product.service.ts):

import { Injectable } from '@nestjs/common';
import { InjectRepository } from '@nestjs/typeorm';
import { Repository, IsNull } from 'typeorm';
import { Product } from '../entities/product.entity'; // ajustar ruta según tu proyecto
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 ProductService {
  constructor(
    @InjectRepository(Product)
    private readonly repo: Repository<Product>,
  ) {}

  private toDto(entity: Product): ProductDto {
    return {
      id: entity.id,
      name: entity.name,
      description: entity.description ?? null,
      price: Number(entity.price),
      stock: entity.stock,
      createdAt: entity.createdAt,
    };
  }

  async create(dto: CreateProductDto): Promise<ProductDto> {
    const product = this.repo.create(dto as Partial<Product>);
    const saved = await this.repo.save(product);
    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.repo.findAndCount({
      where: { deletedAt: IsNull() },
      skip,
      take: limit,
    });

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

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

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

    this.repo.merge(product, dto as Partial<Product>);
    const saved = await this.repo.save(product);
    return this.toDto(saved);
  }

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

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

Notas:

• El Service no lanza excepciones HTTP; retorna null/boolean según lo solicitado (el Controller será responsable de transformar null → NotFoundException).
• findAll filtra por deletedAt usando IsNull() y aplica skip/take según page/limit.
• Se realiza conversión Number(entity.price) porque columnas DECIMAL pueden venir como string desde el driver.
• Ajusta rutas de imports (entidad y DTOs) según tu estructura de carpetas.

Aquí tienes una implementación completa en TypeScript del guard JWT y los decoradores solicitados. Está pensado para usarse sin Passport y como guard global (vía APP_GUARD). Coloca este archivo en tu proyecto (por ejemplo: auth.guard.ts) y regístralo luego como provider global en tu módulo principal.

Código:

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

export const IS_PUBLIC_KEY = 'isPublic';
export const Public = () => SetMetadata(IS_PUBLIC_KEY, true);

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

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

  async canActivate(context: ExecutionContext): Promise<boolean> {
    // Si el endpoint está marcado como público, bypass del guard
    const isPublic = this.reflector.getAllAndOverride<boolean>(IS_PUBLIC_KEY, [
      context.getHandler(),
      context.getClass(),
    ]);
    if (isPublic) {
      return true;
    }

    const request = context.switchToHttp().getRequest<Request>();
    const authHeader = request.headers?.authorization || request.get('Authorization');

    if (!authHeader) {
      throw new UnauthorizedException('Missing Authorization header');
    }

    const match = Array.isArray(authHeader)
      ? authHeader[0].match(/^Bearer\s+(.+)$/i)
      : (authHeader as string).match(/^Bearer\s+(.+)$/i);

    if (!match) {
      throw new UnauthorizedException('Invalid Authorization header format');
    }

    const token = match[1];

    let payload: any;
    try {
      // verifyAsync usará la configuración del JwtService (secret, etc.)
      payload = await this.jwtService.verifyAsync(token);
    } catch (err) {
      throw new UnauthorizedException('Invalid or expired token');
    }

    // Adjuntar payload al request
    (request as any).user = payload;

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

    if (requiredRoles && requiredRoles.length > 0) {
      const userRoles = (payload && payload.roles) || (request as any).user?.roles;

      if (!Array.isArray(userRoles) || !requiredRoles.some(role => userRoles.includes(role))) {
        throw new ForbiddenException('Insufficient role');
      }
    }

    return true;
  }
}

Notas importantes:

• El guard asume que JwtService ya está configurado en tu aplicación (por ejemplo en JwtModule.registerAsync / register con secret, signOptions, etc.) y que verifyAsync funcionará con esa configuración.
• El payload verificado se adjunta como request.user. Ajusta según convenga (por ejemplo typing más estricto).
• Decoradores:
  • @Public() marca handlers o controladores completos como públicos y hace que el guard devuelva true sin validar token.
  • @Roles('admin', 'user') coloca roles requeridos. El guard comprobará que request.user.roles contenga al menos uno de esos roles.
• Para usarlo globalmente, registra AuthGuard como APP_GUARD en los providers de tu módulo principal:
  • { provide: APP_GUARD, useClass: AuthGuard } (No he incluido el módulo a petición tuya.)

Si quieres, puedo:

• Añadir typing para el payload (ej. interfaz JwtPayload).
• Ajustar mensajes de error o internacionalizarlos.
• Proveer un ejemplo de registro global (archivo app.module.ts).

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

@@index([slug]) }

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

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

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

@@index([isActive]) }

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

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

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

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

Aquí tienes las cuatro piezas solicitadas (AuthController, AuthService, LoginDto y AuthResponseDto). Cada archivo incluye las importaciones necesarias y sigue la arquitectura que indicaste.

Archivo: src/auth/dto/login.dto.ts

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

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

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

Archivo: src/auth/dto/auth-response.dto.ts

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

Archivo: src/auth/auth.service.ts

import { Injectable, UnauthorizedException } from '@nestjs/common';
import { JwtService } from '@nestjs/jwt';
import bcrypt from 'bcrypt';
import { LoginDto } from './dto/login.dto';
import { AuthResponseDto } from './dto/auth-response.dto';

/**
 * Describimos la forma mínima del UserService para tipado.
 * El servicio real ya existe en tu código y debe ser provisto por el módulo.
 */
export interface IUserService {
  findByEmail(email: string): Promise<{ id: string; email: string; passwordHash: string } | null>;
}

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

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

  async login(dto: LoginDto): Promise<AuthResponseDto> {
    const { email, password } = dto;

    const user = await this.userService.findByEmail(email);
    if (!user) {
      throw new UnauthorizedException('Invalid credentials');
    }

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

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

    const response = new AuthResponseDto();
    response.access_token = access_token;
    response.expiresIn = this.EXPIRES_IN_SECONDS;

    return response;
  }
}

Archivo: src/auth/auth.controller.ts

import { Controller, Post, Body, UsePipes, ValidationPipe, HttpCode } 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')
  @HttpCode(200)
  @UsePipes(new ValidationPipe({ whitelist: true, transform: true }))
  async login(@Body() loginDto: LoginDto): Promise<AuthResponseDto> {
    return this.authService.login(loginDto);
  }
}

Notas:

• El JwtService se usa con signAsync y la expiración indicada ('7d').
• La respuesta contiene expiresIn = 604800 (segundos en 7 días).
• Las credenciales inválidas lanzan UnauthorizedException con el mensaje exactamente "Invalid credentials".
• No se incluye el módulo; asumo que inyectas AuthService, JwtService y UserService correctamente en tu módulo de Nest.

Perfecto — aqui tienes el refactor respetando la arquitectura solicitada. No cambia los endpoints ni los códigos HTTP; el Controller no contiene lógica de negocio; la lógica está en el Service; la persistencia en el Repository; y los DTOs usan class-validator. El Service devuelve null cuando no encuentra usuario (el Controller transforma eso en NotFoundException). El Service puede lanzar ConflictException cuando el email ya existe.

Código completo (puedes separar en ficheros si lo prefieres):

// entities/user.entity.ts
import { Entity, PrimaryGeneratedColumn, Column, CreateDateColumn, OneToMany } from 'typeorm';
import { Order } from './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[];
}

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

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

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

  @IsString()
  name: string;

  // Se usa MinLength tal y como estaba implícito en el código original
  @IsString()
  @MinLength(6)
  password: string;
}

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

// dto/user-with-orders.dto.ts
export class UserWithOrdersDto {
  id: string;
  email: string;
  name: string;
  createdAt: Date;
  orderCount: number;
}

// 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> {
    const user = await this.repo.findOne({
      where: { id },
      relations: ['orders'],
    });
    return user ?? null;
  }

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

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

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

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

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

  private toUserWithOrdersDto(user: { id: string; email: string; name: string; createdAt: Date; orders?: any[] }): UserWithOrdersDto {
    return {
      id: user.id,
      email: user.email,
      name: user.name,
      createdAt: user.createdAt,
      orderCount: user.orders?.length ?? 0,
    };
  }

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

    const passwordHash = await bcrypt.hash(dto.password, 10);
    const saved = await this.userRepo.create({
      email: dto.email,
      name: dto.name,
      passwordHash,
    });

    return this.toUserDto(saved);
  }

  // Devuelve null si no existe (Service no lanza NotFound)
  async findOneWithOrders(id: string): Promise<UserWithOrdersDto | null> {
    const user = await this.userRepo.findById(id);
    if (!user) return null;
    return this.toUserWithOrdersDto(user);
  }
}

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

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

  @Post()
  @HttpCode(201)
  async create(@Body() body: CreateUserDto): Promise<UserDto> {
    // Validación via class-validator + ValidationPipe (global o por controlador)
    // Delegamos toda la lógica al Service
    return this.userService.create(body);
  }

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

Notas importantes:

• El Controller no contiene lógica de negocio; solo valida DTOs y delega al Service.
• El Service hace la verificación de email (puede lanzar ConflictException), hashea la contraseña y retorna DTOs (sin passwordHash).
• El Service devuelve null cuando no encuentra un usuario; el Controller transforma eso en NotFoundException ('User not found') para mantener el mismo error/mensaje.
• Mantuve @HttpCode(201) en POST y 200 en GET por defecto.
• Asegúrate de:
  • Registrar los providers en el módulo correspondiente: UserRepository, UserService y UserController.
  • Tener ValidationPipe (global o por controlador) activo para que class-validator valide CreateUserDto.
  • Registrar las entidades User y Order en TypeORMModule.forFeature([...]) en el módulo.
• Si prefieres separar archivos en carpetas, el ejemplo ya está estructurado por responsabilidades.

Si quieres, te entrego también el ejemplo del módulo (UsersModule) con los imports/providers configurados. ¿Lo deseas?

import { Injectable } from '@nestjs/common';
import { InjectRepository } from '@nestjs/typeorm';
import { Repository } from 'typeorm';
import { Product } from './product.entity'; // ajustar ruta si es necesario

// DTOs

export class SearchProductsDto {
  q?: string;
  status?: 'active' | 'inactive' | 'draft';
  minPrice?: number;
  maxPrice?: number;
  sortBy?: string; // 'name' | 'price' | 'stock' | 'createdAt'
  sortOrder?: 'ASC' | 'DESC';
  page?: number;
  limit?: number;
}

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

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

// Servicio

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

  async search(query: SearchProductsDto): Promise<PaginatedProductsDto> {
    // Defaults and sanitization
    const allowedSortBy = new Set(['name', 'price', 'stock', 'createdAt']);
    const sortBy =
      query.sortBy && allowedSortBy.has(query.sortBy) ? query.sortBy : 'createdAt';
    const sortOrder = query.sortOrder === 'ASC' ? 'ASC' : 'DESC';

    const page = Math.max(1, Math.floor(query.page ?? 1));
    let limit = Math.floor(query.limit ?? 10);
    if (limit < 1) limit = 1;
    if (limit > 100) limit = 100;
    const offset = (page - 1) * limit;

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

    // Nunca retornar registros borrados
    qb.where('product.deletedAt IS NULL');

    // Filtros condicionales
    if (query.q && query.q.toString().trim().length > 0) {
      const qParam = `%${query.q.trim()}%`;
      qb.andWhere(
        '(product.name ILIKE :q OR product.description ILIKE :q)',
        { q: qParam },
      );
    }

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

    if (typeof query.minPrice === 'number' && !Number.isNaN(query.minPrice)) {
      qb.andWhere('product.price >= :minPrice', { minPrice: query.minPrice });
    }

    if (typeof query.maxPrice === 'number' && !Number.isNaN(query.maxPrice)) {
      qb.andWhere('product.price <= :maxPrice', { maxPrice: query.maxPrice });
    }

    // Orden, paginación y ejecución (getManyAndCount incluye count con los filtros aplicados)
    qb.orderBy(`product.${sortBy}`, sortOrder)
      .skip(offset)
      .take(limit);

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

    const data: ProductDto[] = entities.map((p) => ({
      id: p.id,
      name: p.name,
      description: p.description ?? null,
      price: typeof p.price === 'string' ? Number(p.price) : (p.price as any),
      stock: p.stock,
      status: p.status,
      createdAt: p.createdAt,
    }));

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

Abajo tienes las tres piezas solicitadas: TransferDto, TransferResultDto y WalletService. La implementación usa DataSource.transaction, realiza las validaciones de negocio, y aplica optimistic locking con UPDATE ... WHERE id = :id AND version = :version verificando result.affected === 1. Si cualquier paso falla se lanza la excepción correspondiente y la transacción se revierte automáticamente.

TransferDto (validaciones):

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

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

  @IsUUID()
  toWalletId: string;

  // Acepta números con hasta 2 decimales
  @IsNumber(
    { maxDecimalPlaces: 2 },
    { message: 'Amount must be a number with up to 2 decimal places' },
  )
  @IsPositive({ message: 'Amount must be positive' })
  amount: number;
}

TransferResultDto:

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

WalletService (implementación del método transfer):

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

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

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

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

    // Normalizar cantidad a 2 decimales para evitar pequeñas imprecisiones
    const normalize = (n: number) => Number(n.toFixed(2));
    const transferAmount = normalize(amount);

    const transferredAt = new Date();

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

      // Cargar wallets (lectura dentro de la transacción)
      const fromWallet = await repo.findOne({ where: { id: fromWalletId } });
      const toWallet = await repo.findOne({ where: { id: toWalletId } });

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

      // Convertir balances a number (en caso de que DB devuelva string para decimal)
      const fromBalance = Number((fromWallet.balance as any) ?? 0);
      const toBalance = Number((toWallet.balance as any) ?? 0);

      // Verificar saldo suficiente
      if (fromBalance < transferAmount) {
        throw new BadRequestException('Insufficient balance');
      }

      // Calcular nuevos balances y versiones
      const newFromBalance = normalize(fromBalance - transferAmount);
      const newToBalance = normalize(toBalance + transferAmount);

      const fromNewVersion = (fromWallet.version ?? 0) + 1;
      const toNewVersion = (toWallet.version ?? 0) + 1;

      // Actualizar wallet origen con optimistic locking
      const updateFromResult = await manager
        .createQueryBuilder()
        .update(Wallet)
        .set({ balance: newFromBalance, version: fromNewVersion })
        .where('id = :id AND version = :version', { id: fromWallet.id, version: fromWallet.version })
        .execute();

      if ((updateFromResult.affected ?? 0) !== 1) {
        throw new ConflictException('Concurrent modification detected');
      }

      // Actualizar wallet destino con optimistic locking
      const updateToResult = await manager
        .createQueryBuilder()
        .update(Wallet)
        .set({ balance: newToBalance, version: toNewVersion })
        .where('id = :id AND version = :version', { id: toWallet.id, version: toWallet.version })
        .execute();

      if ((updateToResult.affected ?? 0) !== 1) {
        throw new ConflictException('Concurrent modification detected');
      }

      // Si llegamos aquí, la transacción se confirmará automáticamente al terminar el callback
      const result: TransferResultDto = {
        fromWalletId,
        toWalletId,
        amount: transferAmount,
        newFromBalance,
        newToBalance,
        transferredAt,
      };

      return result;
    });
  }
}

Notas importantes:

• La transacción es atómica: si alguna actualización falla (por ej. affected !== 1), se lanza una excepción y la transacción se revierte.
• Se usa optimistic locking manual (UPDATE ... WHERE id = :id AND version = :version). Asegúrate de que la columna version se mantenga únicamente por este mecanismo.
• Si usas inputs desde JSON, puede que necesites trasformar amount a number antes de la validación (p. ej. con class-transformer) para que @IsNumber funcione correctamente.

Aquí están los 5 bugs identificados, la explicación de por qué son un problema y las correcciones (incluyendo el servicio completo corregido al final).

1. Bug 1 — Ubicación: método findAll (línea con skip)

• Por qué es un bug:
  • El cálculo de skip está mal: skip = page * limit hará que la primera página (page=1) salte los primeros limit registros en vez de none. Debe usarse (page - 1) * limit. Además es buena práctica asegurarse de que page y limit sean números válidos (evitar valores negativos o strings).
• Corrección (fragmento):

const pageNumber = Math.max(Number(page) || 1, 1);
const take = Math.max(Number(limit) || 10, 1);
const skip = (pageNumber - 1) * take;
const [data, total] = await this.productRepository.findAndCount({
  where: { deletedAt: IsNull() },
  skip,
  take,
});
return { data, total, page: pageNumber, limit: take };

2. Bug 2 — Ubicación: método findOne

• Por qué es un bug:
  • findOne no filtra los registros "soft deleted". Al no incluir deletedAt: IsNull() devuelve (o podría devolver) registros marcados como borrados o un producto eliminado puede ser accesible.
• Corrección (fragmento):

const product = await this.productRepository.findOne({
  where: { id, deletedAt: IsNull() },
});
if (!product) throw new NotFoundException();
return product;

3. Bug 3 (seguridad) — Ubicación: método softDelete

• Por qué es un bug:
  • El mensaje de NotFoundException revela detalles internos (nombre de la tabla "product"), exponiendo información de la base de datos que no debería filtrarse a un cliente — riesgo de información sensible.
• Corrección (fragmento):

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

• Observación: además de eliminar información en el mensaje, añadí el filtro deletedAt: IsNull().

4. Bug 4 — Ubicación: método create (nota del comentario: "esto es el controller, revisalo igual")

• Por qué es un bug:
  • Aunque la observación original apunta al controller, en el servicio hay un riesgo: si se acepta tal cual un Partial<Product>, un cliente podría intentar inyectar campos internos (id, deletedAt, createdAt, updatedAt) y manipular datos inesperadamente. También el servicio no debe ocuparse de códigos HTTP; eso lo hace el controller. Por tanto debemos sanear los datos entrantes para evitar que el cliente fije campos internos.
• Corrección (fragmento):

// Sanear datos entrantes: no permitir id, deletedAt, createdAt, updatedAt
const { id, deletedAt, createdAt, updatedAt, ...safeData } = data as any;
const product = this.productRepository.create(safeData);
return this.productRepository.save(product);

• (El controller debe devolver el status HTTP adecuado, p.ej. 201 Created. Aquí solo se asegura que no se inyecten campos internos.)

5. Bug 5 — Ubicación: método transferStock

• Por qué es un bug:
  • La operación de transferencia hace dos saves separados sin transacción ni locking. Si ocurre un fallo entre saves o hay concurrencia, se produce inconsistencia (pérdida o duplicado de stock). Además se deben validar los productos no borrados (deletedAt).
• Corrección (fragmento):
  • Ejecutar la operación dentro de una transacción y usar locking para evitar condiciones de carrera. También lanzar excepciones apropiadas de Nest (BadRequestException/NotFoundException).

await this.productRepository.manager.transaction(async (manager) => {
  const source = await manager.findOne(Product, {
    where: { id: fromId, deletedAt: IsNull() },
    lock: { mode: 'pessimistic_write' },
  });
  const dest = await manager.findOne(Product, {
    where: { id: toId, deletedAt: IsNull() },
    lock: { mode: 'pessimistic_write' },
  });

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

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

  await manager.save(source);
  await manager.save(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>,
  ) {}

  // Bug 1 corregido: cálculo correcto de skip y sanitización de page/limit
  async findAll(query: PaginationQueryDto) {
    const { page = 1, limit = 10 } = query as any;
    const pageNumber = Math.max(Number(page) || 1, 1);
    const take = Math.max(Number(limit) || 10, 1);
    const skip = (pageNumber - 1) * take;

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

  // Bug 2 corregido: evitar devolver productos soft-deleted
  async findOne(id: string) {
    const product = await this.productRepository.findOne({
      where: { id, deletedAt: IsNull() },
    });
    if (!product) throw new NotFoundException();
    return product;
  }

  // Bug 3 corregido: mensaje no revela detalles internos + filtrar soft-deleted
  async softDelete(id: string): Promise<void> {
    const product = await this.productRepository.findOne({ where: { id, deletedAt: IsNull() } });
    if (!product) {
      // Mensaje genérico, sin exponer detalles de la BD
      throw new NotFoundException('Product not found');
    }
    product.deletedAt = new Date();
    await this.productRepository.save(product);
  }

  // Bug 4 corregido: sanear datos entrantes para evitar inyección de campos internos
  async create(data: Partial<Product>): Promise<Product> {
    // No permitir que el cliente fije campos internos sensibles
    // (id, deletedAt, createdAt, updatedAt, etc.)
    const { id, deletedAt, createdAt, updatedAt, ...safeData } = data as any;
    const product = this.productRepository.create(safeData);
    return this.productRepository.save(product);
  }

  // Bug 5 corregido: operación atómica con transacción y locking
  async transferStock(fromId: string, toId: string, quantity: number): Promise<void> {
    if (quantity <= 0) throw new BadRequestException('Quantity must be greater than zero');

    await this.productRepository.manager.transaction(async (manager) => {
      const source = await manager.findOne(Product, {
        where: { id: fromId, deletedAt: IsNull() },
        lock: { mode: 'pessimistic_write' },
      });
      const dest = await manager.findOne(Product, {
        where: { id: toId, deletedAt: IsNull() },
        lock: { mode: 'pessimistic_write' },
      });

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

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

      await manager.save(source);
      await manager.save(dest);
    });
  }
}

Notas finales:

• El controller debe encargarse de devolver códigos HTTP adecuados (p.ej. 201 en create). Aquí en el servicio he saneado input y protegido contra inyección de campos internos.
• Para entornos con alta concurrencia y muchos transfers, el bloqueo pesimista puede reducir rendimiento; otra opción es optimistic locking con una versión/timestamp en la entidad y reintentos. Ajustar según necesidades.
• Se añadió validación extra mínima (cantidad > 0), y se usaron excepciones de Nest apropiadas (NotFoundException, BadRequestException).

Aquí tenés un prompt listo para usar en producción (especifico, con formato claro y pensado para reducir la variabilidad). Está dividido en: 1) instrucción global para el modelo (qué hacer), 2) formato obligatorio de entrada que debe enviar el sistema interno, 3) reglas de generación y estilo, 4) comportamiento si falta información y 5) un ejemplo de entrada y salida. Pegalo tal cual en tu sistema o adáptalo mínimamente.

1. Instrucción principal (sistema) Eres un redactor experto en atención al cliente para una tienda de ecommerce. Idioma: español (castellano neutro). Tarea: redactar RESPUESTAS DE EMAIL listas para enviar a clientes sobre reclamos de envíos, devoluciones o pagos. No inventes datos. No uses marcadores ni etiquetas HTML. Sé profesional y empático; reduce la variabilidad manteniendo una estructura fija y frases guía. Si falta información requerida, NO generes el email; en su lugar solicita al operador solo los campos faltantes (ver sección 4).

Salida: texto plano con:

• Una línea "Asunto: <texto del asunto>".
• Una línea en blanco.
• El cuerpo del email: saludo, primer párrafo (reconocimiento + disculpa breve), segundo párrafo (explicación breve y/o estado), tercer párrafo (acción/solución y plazo concreto), cuarto párrafo (contacto y cierre), despedida y firma con nombre y cargo (del remitente proporcionado en la entrada). No uses placeholders en el email final. Máximo 6 párrafos; cada párrafo 1–3 frases.

2. Formato obligatorio de entrada que el sistema debe mandar al modelo Enviar al modelo todos estos campos (como JSON o campos separados). Si algún campo no aplica, pasar explicitamente null.

• customer_name: nombre completo del cliente (string) o null
• order_number: número de pedido (string) o null
• issue_type: "envío" | "devolución" | "pago" (string)
• issue_summary: una frase o dos que describan el problema (string) — e.g., "paquete retrasado 7 días", "solicitó devolución por talla", "cargo duplicado"
• allowed_resolution: qué se puede ofrecer (string) — e.g., "reembolso total", "reembolso parcial de 10 EUR", "reenvío sin costo", "rechazar devolución (fuera de plazo)". Si hay opciones, enumérelas claramente.
• current_status: estado actual a comunicar (string) — e.g., "en tránsito, entrega estimada 25/02/2026", "devolución recibida y procesando reembolso", "pago pendiente de verificación"
• expected_timeline: plazo esperado para la acción/solución (string) — e.g., "48 horas", "5 días hábiles"
• sender_name: nombre y apellido del remitente (string) — obligatorio para la firma
• sender_role: cargo del remitente (string) — e.g., "Equipo de Atención al Cliente"
• company_name: nombre de la empresa (string)
• contact_channel: cómo puede responder el cliente (string) — e.g., "responder este correo" o número/horario de teléfono
• policy_reference (opcional): si es necesario, texto breve de política aplicable a incluir

3. Reglas de generación y estilo (para reducir variabilidad)

• Tono: profesional, cálido y empático. Evitar frases excesivamente formales o coloquiales. Usar primera persona plural "lamentamos", "comprobamos", "procederemos".
• Inicio: siempre usar "Estimado [Nombre]" o "Estimada [Nombre]". Si customer_name es null, NO generar email; pedir al operador el nombre.
• Disculpa: incluir una disculpa breve y directa en el primer párrafo: "Lamentamos las molestias que esto le haya causado."
• Claridad: explicar en 1 frase qué pasó (usar issue_summary y current_status) sin tecnicismos innecesarios.
• Solución y pasos: indicar exactamente qué se hará, quién lo hará y el plazo (usar allowed_resolution y expected_timeline). Si aplica reembolso, indicar método y plazos bancarios si se conocen.
• Cierre: ofrecer canal de contacto y cerrar con "Atentamente," + sender_name + sender_role + company_name.
• Longitud: objetivo 80–180 palabras en total. Máximo 6 párrafos.
• Evitar variabilidad: usar frases guía preaprobadas, por ejemplo:
  • "Lamentamos las molestias que esto le haya causado."
  • "Hemos verificado que..."
  • "Procederemos a..."
  • "Recibirá la confirmación en un plazo de..." Usar esas o variaciones muy cercanas.
• No usar lenguaje condicional innecesario ("podría", "posiblemente") cuando haya certeza. Si no hay certeza, indicarlo explícitamente y dar siguiente paso.
• No incluir "placeholder" como [NOMBRE], [ORDER]. Si falta dato, pedirlo.

4. Comportamiento si falta información Si cualquiera de estos campos obligatorios está null o vacío: customer_name, order_number, issue_type, issue_summary, allowed_resolution, current_status, expected_timeline, sender_name, sender_role, company_name, contact_channel — NO generes el email. En su lugar, devuelve un mensaje corto en español (máximo 2–3 frases) dirigido al operador indicando exactamente cuáles campos faltan. Ejemplo: "Faltan los siguientes datos para redactar el email listo para enviar: customer_name, allowed_resolution. Por favor proporciónelos."

5. Ejemplo de entrada y salida

Ejemplo de entrada: customer_name: "María López" order_number: "PED123456" issue_type: "envío" issue_summary: "paquete retrasado 7 días" allowed_resolution: "reenvío sin costo o reembolso total si no llega" current_status: "paquete en tránsito; nueva fecha estimada 26/02/2026" expected_timeline: "3 días hábiles" sender_name: "Carlos Pérez" sender_role: "Equipo de Atención al Cliente" company_name: "TiendasEjemplo S.A." contact_channel: "responder este correo o llamarnos al 900-123-456" policy_reference: null

Salida esperada (modelo): Asunto: Retraso en la entrega de su pedido PED123456

Estimado/a María López,

Lamentamos las molestias que esto le haya causado. Hemos verificado su pedido PED123456 y confirmamos que el paquete sufrió un retraso en tránsito; la nueva fecha estimada de entrega es el 26/02/2026.

Para resolverlo, podemos proceder con un reenvío sin costo o, si lo prefiere, tramitar un reembolso total. Por favor indíquenos su preferencia dentro de los próximos 3 días hábiles y procederemos de inmediato. Si elige reembolso, la devolución se verá reflejada en su cuenta en 5–10 días hábiles tras la confirmación.

Quedamos a su disposición: puede responder este correo o llamarnos al 900-123-456 si prefiere asistencia telefónica.

Atentamente, Carlos Pérez Equipo de Atención al Cliente TiendasEjemplo S.A.

Fin del prompt.

Uso recomendado en producción:

• Validar que el sistema que llama al LLM complete todos los campos antes de la llamada.
• Mantener el "temperature" bajo (por ejemplo 0.0–0.3) para reducir variabilidad.
• Monitorizar salidas y ajustar frases guía si se desea estandarizar aún más (por ejemplo, imponer saludos y cierres exactos).

Si querés, lo adapto a un único bloque de texto listo para pegar en tu campo "system prompt" (sin las secciones explicativas). ¿Querés esa versión?

Advertencia importante sobre el razonamiento: no incluyas aquí el "chain-of-thought" interno ni pasos mentales largos. Realiza el razonamiento internamente para minimizar errores, pero la salida debe ser sólo el veredicto final (JSON) y una justificación breve y estructurada (no exposición de razonamiento interno).

Instrucciones para el modelo (PROMPT):

Eres un evaluador automático de elegibilidad de crédito empresarial. Recibirás los datos de una empresa en JSON. Aplica las reglas de elegibilidad y devuelve exactamente un único objeto JSON con estas claves:

• elegible (boolean)
• motivos (array de strings) — motivos claros y concisos que expliquen por qué fue elegible o no, y factores de riesgo relevantes
• tasa_riesgo (string): uno de: "baja", "media", "alta", "rechazado"
• requiere_garantia (boolean)

Reglas de elegibilidad (aplícalas estrictamente):

1. Antigüedad mínima: la empresa debe tener al menos 2 años operando (calcula años entre fecha_inicio y fecha_evaluación).
2. Ingresos anuales estrictamente mayores a 500000 USD.
3. Sin mora en los últimos 12 meses (moras_ult_12m must be 0). Si tiene mora en últimos 12 meses => rechazado.
4. Si tiene deuda existente (deuda_total_usd > 0), el ratio deuda/ingreso = deuda_total_usd / ingresos_anuales_usd debe ser < 0.4. Si >= 0.4 => rechazado.
5. PyME (empleados < 50): puede tener 1 mora histórica (es decir, moras fuera de los últimos 12 meses) y aun así ser elegible, pero eso aumenta la tasa de riesgo.
6. Sector "construcción": requiere_garantia = true siempre (independientemente de elegibilidad); garantía adicional no implica rechazo automático.

Validaciones y manejo de datos:

• JSON de entrada esperado (ejemplo de campos, adapta si faltan): { "nombre": "Empresa X", "fecha_inicio": "YYYY-MM-DD", "fecha_evaluacion": "YYYY-MM-DD", // opcional: si no viene usar fecha actual "ingresos_anuales_usd": number, "moras_ult_12m": integer, // número de moras en últimos 12 meses "moras_historicas": integer, // moras fuera de últimos 12 meses "deuda_total_usd": number, "empleados": integer, "sector": "string" }
• Si faltan campos obligatorios, marca elegible=false y añade motivo explicando campo faltante.

Procedimiento de evaluación (aplicar en este orden y documentar concisamente en "motivos"): A. Calcular años de operación = diferencia en años entre fecha_inicio y fecha_evaluacion. B. Verificar regla 1, 2 y 3 (antigüedad, ingresos, mora últimos 12 meses). Cualquier incumplimiento importante => elegible=false, tasa_riesgo="rechazado" (salvo nota de garantía si aplica). C. Si deuda_total_usd > 0, calcular ratio deuda/ingreso. Si ratio >= 0.4 => elegible=false, tasa_riesgo="rechazado". D. Aplicar excepción PyME: si empleados < 50 y moras_ult_12m == 0 y moras_historicas <= 1 => no rechazar por mora histórica; en este caso permitir elegibilidad pero aumentar riesgo. E. Sector construcción: establece requiere_garantia = true. No convierte automáticamente a rechazo.

Determinación de tasa_riesgo (aplicable solo si elegible=true):

• Comenzar con score = 0.
• Si ingresos_anuales_usd > 1_000_000 => score -= 1
• Si deuda/ingreso < 0.2 => score -= 1
• Si 500000 < ingresos_anuales_usd <= 1_000_000 => no cambio
• Si 0.2 <= deuda/ingreso < 0.4 => no cambio
• Si es PyME y moras_historicas == 1 => score += 1
• Si tiene cualquier morosidad histórica >0 (y no fue motivo de rechazo) => score += 1
• Mapear score a tasa:
  • score <= -1 => "baja"
  • score == 0 => "media"
  • score >= 1 => "alta"

Reglas de salida y formato:

• Si elegible=false => tasa_riesgo debe ser "rechazado".
• requiere_garantia debe ser true si sector == "construcción"; puede ser true por otras razones si lo justificas brevemente en "motivos".
• motivos debe incluir: reglas falladas (si las hay) y los principales drivers que influyeron la tasa de riesgo (por ejemplo: "deuda/ingreso=0.35; PyME con 1 mora histórica").
• No incluyas razonamiento interno y no describas el proceso paso a paso. Solo devuelve el JSON final.

Ejemplo de entrada y salida esperada (no muestres razonamiento interno): Input JSON (ejemplo): { "nombre": "ACME S.A.", "fecha_inicio": "2019-03-01", "fecha_evaluacion": "2026-02-20", "ingresos_anuales_usd": 750000, "moras_ult_12m": 0, "moras_historicas": 1, "deuda_total_usd": 200000, "empleados": 12, "sector": "comercio" }

Salida esperada: { "elegible": true, "motivos": [ "Antigüedad >= 2 años", "Ingresos > 500000 USD", "Sin moras en últimos 12 meses", "Deuda/ingreso = 0.2667 (<0.4)", "PyME con 1 mora histórica -> elegible pero mayor riesgo" ], "tasa_riesgo": "alta", "requiere_garantia": false }

Ahora: recibe un JSON de empresa; aplica las reglas y devuelve sólo el JSON de salida conforme al formato y reglas anteriores.

Eres un clasificador automático de tickets de soporte. Recibirás como input el texto libre del mensaje del cliente (puede estar en español, inglés o spanglish) y debes devolver SOLO un JSON válido con los siguientes campos exactos: categoria, prioridad, sentimiento, requiere_humano, resumen_corto.

Formato de salida (obligatorio)

• Devuelve únicamente un JSON válido y bien formado. No agregues explicaciones, listas, ni texto adicional fuera del JSON.
• Claves (en este orden preferible): "categoria", "prioridad", "sentimiento", "requiere_humano", "resumen_corto".
• Valores:
  • categoria: uno de ["facturación", "envío", "producto_defectuoso", "consulta_general", "cancelación", "fraude"]
  • prioridad: uno de ["critica", "alta", "media", "baja"]
  • sentimiento: uno de ["positivo", "neutral", "negativo"]
  • requiere_humano: booleano (true o false)
  • resumen_corto: texto breve (1–2 frases) que sintetice el problema principal (máx. 20 palabras si es posible)

Reglas de clasificación (aplicar siempre)

1. Detectar la categoría principal:

   • Si el cliente reporta un cobro, error en factura o devolución de cargos -> "facturación".
   • Si menciona entrega, seguimiento, retraso o número de tracking -> "envío".
   • Si el producto llegó roto, defectuoso o no funciona -> "producto_defectuoso".
   • Preguntas generales, dudas sobre uso, garantías sin daño evidente -> "consulta_general".
   • Solicitudes explícitas de dar de baja o cancelar pedidos/suscripciones -> "cancelación".
   • Reportes de cargos no autorizados, cuentas comprometidas, robo de datos/pagos -> "fraude".
   • Si hay múltiples problemas, elegir la categoría PRINCIPAL según urgencia/impacto y marcar "requiere_humano": true.

2. Prioridad (heurísticas):

   • critica: fraude confirmado o riesgo de pérdida significativa, problemas legales, acceso denegado a servicio crítico, incidentes que afecten seguridad o múltiples clientes.
   • alta: pérdidas económicas notorias (p.ej. cargos duplicados importantes), envío muy retrasado (semanas) de un pedido urgente, producto defectuoso con solicitud de reembolso inmediato.
   • media: problemas que requieren resolución pero no son urgentes (reintegros pequeños, cancelaciones normales, consultas con impacto limitado).
   • baja: felicitaciones, preguntas informativas, solicitudes no urgentes o que ya están resueltas parcialmente.

3. Sentimiento:

   • negativo: tono de enojo, frustración, urgencia, demanda o lenguaje claramente negativo.
   • positivo: agradecimiento, satisfacción o elogio.
   • neutral: preguntas sin tono emocional claro o información neutra.

4. Requiere_humano = true cuando:

   • Mensaje pide reembolso o cancelación que normalmente necesita aprobación manual.
   • Hay fraude, cargos disputados, reclamaciones legales, o información incompleta y ambigua que impide un manejo automatizado.
   • Mensaje es ambiguo y no hay suficiente contexto para decidir (entregar la mejor suposición en "categoria" y marcar requiere_humano true).
   • Si es claramente manejable por flujo automático (p.ej. consulta de seguimiento con tracking válido), poner false.

5. Mensajes ambiguos o muy cortos:

   • Si el texto no da contexto suficiente (p.ej. "No sirve", "Help"), asignar categoria "consulta_general", sentimiento "negativo" y requiere_humano true. Incluir en resumen_corto que falta contexto.

6. Si el cliente menciona número de orden o importe, inclúyelo en el resumen_corto si es relevante y breve.

Temperatura recomendada: 0

Few-shot examples (INPUT => OUTPUT). Para cada ejemplo, el campo "Output" es exactamente el JSON que debe producirse:

Ejemplo 1 — Doble cobro (español, urgente) Input: "Me cobraron dos veces la suscripción de marzo. Necesito el reembolso urgente, esto es inaceptable." Output: { "categoria": "facturación", "prioridad": "alta", "sentimiento": "negativo", "requiere_humano": true, "resumen_corto": "Cliente reporta doble cobro en suscripción de marzo; solicita reembolso urgente." }

Ejemplo 2 — Envío retrasado (spanglish) Input: "Hi, my order #1234 still en camino desde hace 2 semanas. Please confirm delivery date." Output: { "categoria": "envío", "prioridad": "alta", "sentimiento": "neutral", "requiere_humano": false, "resumen_corto": "Pedido #1234 con retraso de 2 semanas; solicita confirmación de entrega." }

Ejemplo 3 — Producto defectuoso con pedido de reembolso (español) Input: "El producto llegó roto y no funciona. Quiero el reembolso completo o un cambio ya." Output: { "categoria": "producto_defectuoso", "prioridad": "alta", "sentimiento": "negativo", "requiere_humano": true, "resumen_corto": "Producto recibido dañado; cliente solicita reembolso o cambio inmediato." }

Ejemplo 4 — Mensaje ambiguo y corto Input: "No sirve." Output: { "categoria": "consulta_general", "prioridad": "media", "sentimiento": "negativo", "requiere_humano": true, "resumen_corto": "Mensaje ambiguo 'No sirve' sin contexto; se requiere clarificación." }

Ejemplo 5 — Posible fraude (inglés) Input: "There is a $500 charge on my card I didn't make. Please investigate — someone used my card." Output: { "categoria": "fraude", "prioridad": "critica", "sentimiento": "negativo", "requiere_humano": true, "resumen_corto": "Cargo no autorizado de $500; sospecha de fraude, requiere investigación inmediata." }

Ejemplo 6 — Cancelación de suscripción (español) Input: "Quiero cancelar mi suscripción a partir de mañana. ¿Cómo lo hago?" Output: { "categoria": "cancelación", "prioridad": "media", "sentimiento": "neutral", "requiere_humano": true, "resumen_corto": "Solicita cancelación de suscripción a partir de mañana; pide instrucciones." }

Ejemplo 7 — Consulta técnica leve con tono positivo Input: "Gracias, muy contento con el equipo. Una pregunta rápida: ¿la garantía cubre la pantalla?" Output: { "categoria": "consulta_general", "prioridad": "baja", "sentimiento": "positivo", "requiere_humano": false, "resumen_corto": "Consulta sobre si la garantía cubre la pantalla; cliente satisfecho." }

Instrucciones finales (obligatorias)

• Responde siempre con un único objeto JSON tal como se describió.
• Si tienes duda, aplicar las reglas anteriores, elegir la mejor categoría posible y marcar requiere_humano: true.
• Temperature recomendada para la ejecución de este prompt: 0.

Fin del prompt.

Perfecto — abajo tienes una estrategia GTM práctica y accionable para los próximos 90 días, adaptada a tu producto, recursos y mercado. Me concentro en canales de muy bajo costo y alto impacto (confianza y redes profesionales), pasos semana a semana para los primeros 30 días, métricas con objetivos concretos y el canal que descartaría.

1. Los 3 canales GTM principales (y por qué)

• Alianzas con colegios / consejos / asociaciones profesionales

  • Por qué: entrega acceso “masivo” y validación institucional (confianza crítica en contadores). Pueden ofrecer webinars conjuntos, newsletters y listados de beneficios a sus matriculados. Ciclo de compra corto → si se logra una demo conjunta con respaldo institucional, la conversión es muy alta.
  • No usarlo solo por volumen: es escalable, bajo costo y acelera credibilidad en nuevos mercados (ej. México).

• Referral + Customer-led growth (promotores NPS, casos de éxito y programa de referidos)

  • Por qué: ya tienes NPS=72 y contadores activos. Los contadores recomiendan soluciones prácticas entre colegas. Un programa de referidos con incentivos pequeños (mes gratis, descuento por cada contabilidad activada) es de muy bajo costo y alto ROI: un cliente satisfecho puede traer varios clientes sin inversión publicitaria.
  • Además: testimonios y casos concretos (tiempo/hora ahorrada, ROI) aceleran la compra en demos.

• Outreach en LinkedIn + Webinars / Demo sessions + difusión en WhatsApp

  • Por qué: LinkedIn es el canal profesional donde están activos muchos contadores y asociaciones; los grupos y mensajes directos permiten segmentar. Webinars en vivo (demostración real con Q&A) funcionan excelente porque muestran el proceso automatizado — y el ciclo de compra es corto: demo→compra el mismo día. WhatsApp es clave para grupos locales/coleaderos: comunicación inmediata, fácil difusión de links a demos y soporte en onboarding.
  • Ventaja: coste casi nulo, alto reach orgánico y posibilidad de convocar demos en masa.

Por qué NO elegí otros canales: SEO / content orgánico puro es efectivo a largo plazo pero lento para los próximos 90 días; paid ads no aplicable por presupuesto 0; ferias/events presenciales consumen tiempo y dinero.

2. Acciones concretas semana a semana (primeros 30 días) Responsables: founders = ventas/demo/onboarding; design/tech = materiales y automatizaciones (siempre que no haya equipo, founders hacen la mayoría).

Semana 1 — Preparación (fundamental)

• Materiales listos:
  • One-pager en PDF (beneficios, ROI en 1 ejemplo numérico: automatizar 10 clientes → X horas/mes).
  • Landing page "Demo en vivo" con Calendly integrado (demo 20-30 min), FAQ y CTA claro.
  • Script de demo reproducible (1 founder) y checklist de onboarding (qué datos pide el contador).
  • Plantilla de email y mensajes LinkedIn/WhatsApp.
• Activar telemetry + dashboard:
  • Métricas en un dashboard simple (Leads, Demos agendadas, Demos realizadas, Conversiones a pago, Activaciones = clientes onboardeados por contador).
• Referral program MVP:
  • Oferta: 1 mes gratis por cada contador referido que pague + 10% de descuento para cliente referido en su primer mes. Preparar la landing/referral link.
• Contacto inmediato con clientes activos:
  • Pedir 2 testimonios en video/QR (60–90s) y 3 estudios de caso cortos (1 página) con números de ROI.

Semana 2 — Outreach y primer webinar

• Outreach a asociaciones:
  • Identificar y contactar 10 colegios/associations en AR y 5 en MX (enviar one-pager + propuesta de webinar conjunto).
  • Objetivo: conseguir 3 apoyos o posibilidad de enviar e-mail/newsletter o co-organizar webinar en las próximas 3 semanas.
• Primer Webinar público:
  • Programar 1 webinar “Demo + caso real” (60 min) para finales de semana 3. Promocionarlo por LinkedIn, WhatsApp y por clientes actuales.
  • Reunir lista de contactos para invitar (clientes actuales, leads inbound, mensajes a 200 contadores vía LinkedIn).
• Activar referidos:
  • Enviar a clientes actuales: explicación del programa de referidos + plantillas mensajeras para compartir.
• LinkedIn playbook:
  • Publicar 3 posts (día 2, día 5, día 9) con enfoque: problema común, demo en vivo, testimonio cliente. Mensajes directos personalizados a 50 contadores target por founder (presentación breve + CTA a demo).

Semana 3 — Demos en volumen y apoyo institucional

• Ejecutar webinar 1:
  • Realizar webinar, grabarlo, subir como asset. CTA claro al final: calendario para demo.
  • Follow-up 24h con asistentes: link a grabación + botón “agendar demo”.
  • Meta webinar: 100 inscritos, 40 asistentes en vivo (si llegas a 40, buen rendimiento).
• Demos proactivas:
  • Hacer 15 demos agendadas (combinación de webinar follow-ups + outreach). Usar demo script estandarizado.
• Onboarding rápido:
  • Para cada demo exitoso, ofrecer “activación en 48h” si pagan ese día (servicio de setup gratuito el primer mes).
• Seguimiento con asociaciones:
  • Cerrar al menos 1 acuerdo de difusión (newsletter o webinar conjunto) para semana 5-6.

Semana 4 — Escalado y optimización

• Analizar semana 3 y optimizar:
  • Ajustar demo script según objeciones frecuentes, mejorar vídeo/testimonio.
• Segunda ronda de webinars / office hours:
  • Programar 2 sesiones cortas (30 min) “office hours” para resolver dudas y convertir indecisos.
• Intensificar referidos:
  • Enviar recordatorio por WhatsApp y e-mail a clientes con plantillas, ofrecer premio adicional si traen 3+ referidos (mes gratis extra).
• Métricas y procesos:
  • Documentar proceso de venta: lead → demo → pago → activación (SOP para que cualquiera pueda replicar el demo).

Extras para días 31–90 (resumen corto para seguir)

• Semana 5–8: Ejecutar acuerdos con asociaciones, organizar webinars locales por provincia/estado, replicar playbook en México (contactos en MX).
• Semana 9–12: Incorporar 1-2 “amplificadores” (microinfluencers del sector contable, consultores de procesos), preparar material en español neutro para México, medir CAC y optimizar outreach.

3. Métricas que indicarán si el GTM está funcionando (con números objetivo) (Objetivos realistas para primeros 30 días; targets a 90 días al final)

KPIs operacionales — primeros 30 días

• Leads MQL generados: 150 (fuentes: webinars, LinkedIn outreach, referidos, asociaciones)
• Demos agendadas: 60 (40% de MQL)
• Demos realizadas (show rate): 50 (≈83% show)
• Conversión demo → pago: 40% → 20 nuevos contadores pagos en 30 días
• Activación (contadores que suben al menos 1 cliente en 7 días): 70% → de los 20, 14 activados
• Clientes finales (clientes del contador automatizados) onboardeados en 30 días: objetivo inicial 80 (promedio 4 clientes por contador)
• NPS (mantener): >65 (indicador de retención y satisfacción)
• CAC estimado: < USD 150 por contador (bajo, porque se usa orgánico y referidos)

KPI financieros (primeros 30 días)

• MRR incremental (estimación conservadora):
  • Suposición: promedio de clientes automatizados por nuevo contador = 4 → ingresos promedio por contador = 4 x $79 = $316
  • 20 nuevos contadores → +$6,320 MRR
• Churn (primer mes): <10% (se debe monitorizar)

Objetivos a 90 días (visión)

• Nuevos contadores pagos: 50–70
• Clientes finales automatizados adicionales: 250–350
• MRR incremental: +$15k–$28k (dependiendo de clientes onboardeados por contador)
• Establecer 3 alianzas de asociaciones activas en AR/MX
• Tener 3 casos de éxito documentados + 5 testimonios en video

Qué números indican que falla el GTM (alertas)

• <20 demos en 30 días → outreach/contenido no funciona
• Demo→pago <20% → demo o pricing/valor no queda claro
• Activación <50% → UX o onboarding necesita mejorar

4. El canal que NO usaría y por qué

• Paid ads (Google Ads / Facebook / LinkedIn Ads)
  • Por qué no: presupuesto 0 (o muy bajo) y CPA en este nicho profesional suele ser alto. Además, el cliente ideal es un profesional que compra por confianza/recomendación y demos en vivo; los ads generan tráfico frío con baja intención y requieren landing pages, funnels y testing que consumen tiempo y dinero. Para etapa inicial (producto en producción 2 meses, founders haciendo todo) es más efectivo invertir ese tiempo en alianzas, referidos y demos directos. Cuando tengan CAC objetivo validado y presupuesto, se puede testear ads con campañas muy dirigidas (ej. retargeting de asistentes a webinar).

Resumen final (focus)

• Prioriza alianzas institucionales + convertir tu NPS alto en referidos + webinars y outreach en LinkedIn/WhatsApp.
• Ejecuta el playbook de 30 días arriba para generar demos en volumen y conversiones rápidas.
• Mide estrictamente demos, conversiones y activación; si en 30 días no alcanzas ~20 nuevos contadores pagos, revisa demo script, price framing y onboarding.

Si quieres, puedo:

• Escribir el script de demo perfecto (20–30 minutos) y plantilla de correo de seguimiento.
• Crear el one-pager y el guion para el webinar con estructura por minutos. ¿Te preparo uno de esos ahora?

Buena descripción — gracias. Abajo te dejo un diagnóstico breve y una propuesta concreta de pricing (tiers + qué incluye), la justificación de cada tier y un cálculo del impacto en MRR si el 50% de clientes actuales migra al tier “más adecuado” con supuestos explícitos.

1. Diagnóstico: por qué el pricing actual está causando churn

• Plan único (49$/mes) falla por “one-size-fits-all”: profesionales solos pagan lo mismo que consultorios pequeños o equipos, y sienten que “es caro para lo que uso” (60% del churn).
• Valor ligado al uso: el beneficio percibido se basa en recordatorios WhatsApp y número de profesionales; los clientes con bajo uso no captan suficiente valor.
• No hay una opción económica para profesionales solos ni una opción premium para clientes de alto consumo; por eso se fugan los sensibles al precio y no se capitaliza la willingness-to-pay de los heavy users.
• Costos variables (WhatsApp API) no están alineados con el pricing: si se envían muchos mensajes a precio fijo, la rentabilidad por cliente puede erosionarse; si no se incluye cuota de mensajes, los solos pagan por capacidad que no usan.
• Resultado: churn alto (8%) porque los clientes de bajo uso se van por precio; los clientes de alto uso pueden quedarse pero podrían estar dispuestos a pagar más por más capacidad/soporte.

2. Propuesta de estructura de pricing (4 tiers, con cuotas de WhatsApp incluidas y overage) Nota: precios en USD. Overage por mensaje = 0.04$ (cubre coste ~0.02$ + margen).

• Freemium / Trial — $0

  • Para: profesionales nuevos que prueban la plataforma.
  • Incluye: 1 calendario, hasta 30 pacientes activos, 10 recordatorios WhatsApp/mes incluidos, reservas online básicas, 14 días de historial.
  • Objetivo: captura y onboarding; reducir fricción de entrada.

• Solo — $15 / mes

  • Para: profesionales individuales (psicólogos, dentistas, médicos en consulta privada).
  • Incluye: 1 profesional / 1 calendario, hasta 200 pacientes activos, 50 recordatorios WhatsApp/mes incluidos, recordatorios SMS/Email opcional, reportes básicos.
  • Overage WhatsApp: $0.04/msg.
  • Motivo: alternativa económica a $49 para evitar churn de solos.

• Pro (Equipo pequeño) — $49 / mes (revisado/optimizado)

  • Para: consultorios con hasta 3 profesionales / 2 recepcionistas.
  • Incluye: hasta 3 profesionales, hasta 800 pacientes activos, 600 recordatorios WhatsApp/mes incluidos, agenda multiusuario, historial completo, reportes avanzados, integración básica (Google Calendar).
  • Overage WhatsApp: $0.04/msg.
  • Mantiene la propuesta actual para la mayoría de usuarios intermedios.

• Clinic / Enterprise — $129 / mes

  • Para: clínicas y consultorios con varios profesionales (3+), alto envío de recordatorios y necesidad de analytics/SLAs.
  • Incluye: hasta 20 profesionales / múltiples calendarios, sin límite práctico de pacientes, 2500 recordatorios WhatsApp/mes incluidos, reportes ocupación avanzados, onboarding premium, soporte prioritario, API/integaciones avanzadas.
  • Overage WhatsApp: $0.03/msg (descuento por volumen) o contrato a medida.
  • Posicionamiento competitivo frente a MediTurno.

Extras/Política:

• Descuentos por anualidad (ej: 2 meses gratis al pagar 1 año) para retención.
• Add-on mensajes por volumen a precio decreciente.
• Migración automática con opción de “grandfathering” por 3 meses para clientes actuales sensibles al precio.

3. Justificación de cada tier (a quién apunta, por qué ese precio, métrica que delimita)

• Freemium:

  • A quién: profesionales curiosos / que nunca usaron agenda online.
  • Por qué: reduce barrera y mejora conversión; convierte clientes que hoy no prueban.
  • Métrica límite: 30 pacientes / 10 mensajes = uso mínimo; objetivo de upsell.

• Solo ($15):

  • A quién: profesionales solos que hoy se quejan de “es caro”.
  • Por qué: les da una alternativa justa y rentable; costo fijo infra ~$8 queda cubierto + margen razonable si envían <50-100 mensajes.
  • Métrica límite: 1 seat, 50 recordatorios incluidos. Si usan más, overage les factura el marginal real.

• Pro ($49):

  • A quién: consultorios pequeños y la mayoría del base actual (multiusuario ligero).
  • Por qué: mantiene la opción competitiva frente a Agenda Pro (29$ sin WhatsApp). Incluye suficiente cuota de mensajes (600) para cubrir al top-usage medio (500).
  • Métrica límite: up to 3 professionals, 600 mensajes incluidos. Diferenciador: workflow de equipo y reportes.

• Clinic ($129):

  • A quién: clínicas / heavy users (top 20%) que envían +500 recordatorios, tienen 3+ profesionales.
  • Por qué: willingness-to-pay mayor; soporte y funcionalidades avanzadas justifican precio y protegen margen ante costo por mensajes.
  • Métrica límite: 2500 mensajes incluidos; ideal para clientes que necesitan volumen y soporte.

4. Impacto estimado en MRR si el 50% de clientes actuales migra al tier más adecuado Supuestos base:

• Clientes totales actuales: 320
• MRR actual: 320 * $49 = $15,680 (coincide con lo informado).
• Segmentación actual conocida: Top 20% (64 clientes) = heavy users (promedio 3 profs, +500 reminders). Bottom 30% (96 clientes) = solos con <50 pacientes.
• Interpretación del enunciado: el 50% de clientes (160) migran a su tier “más adecuado”: asignamos los 64 heavy -> Clinic, y los 96 solos -> Solo. El resto (160) se quedan en Pro ($49).

Cálculo (escenario razonable):

• 96 clientes Solo @ $15 = 96 * 15 = $1,440
• 64 clientes Clinic @ $129 = 64 * 129 = $8,256
• 160 clientes Pro @ $49 = 160 * 49 = $7,840
• Nuevo MRR estimado = 1,440 + 8,256 + 7,840 = $17,536

Comparación:

• MRR actual = $15,680
• MRR proyectado = $17,536
• Incremento en MRR = $1,856 → +11.8%

Notas y sensibilidad:

• Escenario conservador (si Clinic se pone a $99 en vez de 129): usando $99 en vez de 129 para los 64 => 64*99=6,336; MRR total = 1,440 + 6,336 + 7,840 = $15,616 (ligeramente abajo del actual: -$64).
• Si en vez de Solo $15 pusiéramos Solo $9, resultado baja; si ponemos Solo $29 (competidor) sube.
• Importante: el cálculo no incorpora ingresos por overage WhatsApp ni los efectos de menor churn. Cobrar por mensaje en overage o incluso forzar a pasar a un tier superior cuando se excede la cuota mejorará aún más MRR y protegerá margen.
• Además, reducir churn desde 8% a niveles sectoriales (2-3%) por mejor ajuste de producto/precio tendrá un efecto positivo compuesto que incrementará MRR/ARR con el tiempo (no modelado aquí).

Recomendaciones operativas para rollout (breve):

• Lanzar Freemium + tiers con comunicación clara del valor (ej: “Si usás <50 recordatorios/mes, te conviene Solo $15”).
• Migración: ofrecer a clientes actuales un periodo de 3 meses con precio antiguo o crédito y luego migrarlos. Incentivar upgrade con demos para clinics.
• Implementar facturación de mensajes (overage) para alinear costos variables.
• Medir: churn por cohort, ARPU por segmento, % de clientes que usan > cuota de mensajes, coste Whatsapp por cliente.
• Campaña de retención para los que dijeron “es caro”: mostrar comparativa de planes y ahorro/valor.

Si querés, hago:

• 1. un mapping más fino del cliente actual por cohort (con supuestos de distribución) y
• 2. una proyección de impacto en churn/LTV/ARR en 12 meses con distintos escenarios (conservador/optimista). ¿Querés que lo arme?

Aquí va un roadmap práctico y priorizado para 6 meses, enfocado en alcanzar 50 clientes pagos, reducir churn <10% y que el onboarding lo haga el cliente en <30 minutos. Incluye qué hacer cada mes, responsabilidades principales, métricas a medir y justificación de las decisiones según tu situación actual.

Resumen rápido de prioridades (ordenadas)

1. Reducir fricción del onboarding (principal causa de churn).
2. Mejorar manejo de contexto/ambigüedad del agente (problema principal del producto).
3. Soporte humano y flujos de fallback para ganar confianza mientras el ML mejora.
4. Instrumentación y métricas para iterar rápido.
5. Escalabilidad básica (infra + costos LLM).
6. Go-to-market: conversiones beta→pago, referidos y partnerships.

Presupuesto sugerido (aprox., sobre $50k total)

• Ingeniería & producto (devs + horas restantes): 55% (~$27.5k)
• Diseño (UX part-time): 10% (~$5k)
• Customer Success / Onboarding contractor (part-time): 10% (~$5k)
• Infra / APIs / LLM usage / WhatsApp fees: 15% (~$7.5k)
• Marketing ventas (landing, materiales, webinars): 5% (~$2.5k)
• Reserva / misc: 5% (~$2.5k)
  Justificación: hay que priorizar dev + onboarding para bajar churn; LLM/WhatsApp son costos operativos significativos.

KPIs clave a medir semanalmente/mensualmente

• Clientes pagos / MRR (meta mes6: 50 clientes, $7,450 MRR)
• Churn mensual (actual 40% → meta <10%)
• Tiempo promedio de onboarding (objetivo <30 min) y % completan onboarding sin ayuda
• Tasa de escalado a humano / fallos por ambigüedad
• CSAT o NPS básico por cliente
• Tasa de retención a 1 mes y 3 meses
• Costo de adquisición medio (CAC aproximado) y LLM cost por conversación

Roadmap mes a mes

Mes 1 — Diagnóstico y wins rápidos (Estabilizar beta, bajar churn inmediato) Prioridades

• Medir y entender: instrumentación para mapear exactamente por qué los clientes abandonan (flow analytics, heatmaps, logs de errores, encuestas exit intent).
• Onboarding “Quick Wins”: crear un Setup Wizard guiado paso a paso (p. ej. 5 pasos) que reduzca decisiones y valide cada paso.
• Implementar fallback humano/manual sencillo (bot envía “No entiendo, ¿quieres hablar con un humano?” con opción de crear ticket/transferir a WhatsApp del cliente).
• Implementar contexto corto inmediato: pasar las últimas N (3–6) interacciones al LLM para ofrecer contexto en la misma conversación (solución rápida antes de una memoria más compleja).
  Entregables concretos
• Dashboard de analytics básico (conversion funnels, tasa de abandono por paso).
• Wizard de onboarding MVP (UX: checklist, ejemplos pre-cargados).
• Flujos de fallback human-in-the-loop.
  Responsables
• Devs: wizard, contexto corto, analytics. UX: diseño wizard + microcopy. Founders: ventas y coordinar CS contractor.
  Métricas a buscar al final del mes
• Reducción del churn experimental (meta interim: 25–30%).

• 30% de clientes beta usan el wizard; tiempo promedio onboarding objetivo inicial <60min (meta para mejorar más).
  Justificación

• El churn viene por setup difícil; un wizard y fallback reduce fricción y da confianza rápidamente. Contexto corto es una mejora técnica de bajo coste.

Mes 2 — Onboarding self-serve y primeros templates verticales Prioridades

• Automatizar ingestion de KB: parsing robusto de texto plano, supports: .docx, .pdf, CSV, Google Drive/Sheets upload. Auto-chunking + dedup.
• Plantillas verticales (contadores, estudios jurídicos, clínicas) con FAQ preconfiguradas, prompts iniciales y flows WhatsApp típicos.
• Mejora del wizard para lograr <30 minutos: añadir importadores, ejemplos de preguntas y validación automática (test de 5 preguntas que el agente responde antes de finalizar).
• CS part-time dedicado a 1) onboarding para clientes críticos y 2) crear playbooks y FAQ.
  Entregables
• Importadores y parser de documentos + saneamiento de KB.
• 3 plantillas verticales listas y documentadas en el producto.
• Onboarding test suite (“prueba antes de publicar” con 5 preguntas).
  Métricas
• % onboarding completados sin ayuda (objetivo mes2: 50%).
• Tiempo medio onboarding objetivo: <30–45 minutos.
  Justificación
• Forzar inputs bien formateados reduce errores del agente. Las plantillas reducen decisiones y aceleran adopción.

Mes 3 — Memoria conversacional y RAG mejorado Prioridades

• Implementar memoria conversacional (estado por contacto): historial resumido + entidades clave (cliente, servicios, turnos) para usar en prompts.
• Migrar a RAG robusto: vector DB (Pinecone/Weaviate/FAISS), mejor chunking y score thresholds, respuestas con citas y confidence score.
• Clarificación automática: cuando la confianza es baja, el agente pide 1–2 preguntas de clarificación antes de responder.
  Entregables
• Memoria corta persistente por usuario (configurable TTL).
• Pipeline RAG en producción con logs de recuperaciones y métricas de recall.
• Clarification dialog flow implementado.
  Métricas
• Reducción de casos “ambiguous/incorrect” en logs (meta: -50% desde inicio mes3).
• % conversaciones que usan clarificación antes de fallar (objetivo: 30–50% cuando confidence baja).
  Justificación
• Este es el núcleo técnico para resolver el problema principal: ambigüedad y falta de contexto. Hacer RAG + memoria incrementa precisión y confianza.

Mes 4 — Fallback avanzado, analytics y onboarding 100% self-serve Prioridades

• Mejora de fallback: permitir “handoff” directo a teléfono/equipo humano, plantillas de respuestas humanas, y crear “modo asistente” para operadoras.
• Panel de analytics para clientes (resolución de preguntas, conversaciones fallidas, top intents confusos) para que ellos mismos puedan mejorar KB.
• Finalizar onboarding self-serve: pagos, aceptación T&C, onboarding 100% online en <30 min. Añadir in-app guided tour y videos cortos.
  Entregables
• Handoff profesional a humano y cola de tickets.
• Dashboard cliente con métricas y recomendaciones automáticas (p. ej. “estas 10 preguntas generan confusión, agrégalos a tu KB”).
• Integración de pagos y facturación recurrente (Stripe u otro local).
  Métricas
• % onboarding completado 100% sin intervención (meta fin mes4: 70–80%).
• Churn mensual objetivo intermedio: <20%.
  Justificación
• Dar control al cliente (analytics + recomendaciones) reduce dependencia de tu CS y arma incentivos para retener.

Mes 5 — Escalabilidad, integraciones y growth operativo Prioridades

• Integraciones “one-click”: Google Drive, Dropbox, CRM simples y Google Calendar (para agendar citas desde conversaciones).
• Optimizar costes LLM: caching de respuestas frecuentes, hybrid approach (retrieval-first + LLM only al final), evaluar LLMs más baratos para prompts simples.
• Run de conversión beta→pago: campañas, casos de éxito locales, descuentos por referidos y plan “setup gratuito” por tiempo limitado.
  Entregables
• Conectores 1-click a repositorios de docs + calendar.
• Reducción de coste por conversación (meta -20% vs mes3).
• 1–2 estudios de caso publicados / 1 webinar para captar clientes.
  Métricas
• Clientes pagos objetivo a mitad periodo: 25–30 clientes.
• CAC inicial y ROI por canal (inbound vs founders sales).
  Justificación
• Integraciones reducen fricción manual y muestran valor (p. ej., agendar turnos). Optimizar LLM cost preserva margen.

Mes 6 — Consolidación y empuje final al objetivo Prioridades

• Escalar ventas: convertir beta remanente con oferta estructurada, activar referral program y partnerships con asociaciones locales (colegios de contadores, cámaras).
• Producto: polish UI, performance, SLAs, y workflows para soporte continuo (auto-retraining de KB a partir de conversaciones).
• Medir metas finales y plan post-6 meses (contratación, financiación, roadmap de producto a 12 meses).
  Entregables
• 50 clientes pagos (objetivo), sistemas de billing y soporte escalable.
• Proceso de onboarding automatizado y reproducible por partners.
• Documento de lecciones aprendidas y plan para siguiente etapa (contratar CS interno, raise seed).
  Métricas
• Churn mensual estable <10%.
• Onboarding median <30 minutos y >80% completan sin ayuda.
• MRR: $7,450 (50 clientes x $149).
  Justificación
• Consolidar el producto y la máquina de ventas para demostrar tracción suficiente para seguir creciendo o buscar inversión.

Riesgos principales y mitigaciones

• Costos LLM altos: mitigación con caching, RAG eficiente y pruebas con modelos más económicos.
• Competidor mejor financiado (Treble.ai): diferenciar por soporte local, WhatsApp nativo y onboarding rápido; mover agresivamente a partnerships locales.
• No alcanzar clientes por falta de confianza: usar fallback humano y casos de éxito locales para reducir fricción.
• Equipo pequeño: priorizar features que reducen trabajo manual (self-serve, plantillas) y contratar CS contractor part-time en vez de full-time.

Checklist operacional inmediato (primeras 2 semanas)

• Implementar tracking de funnel y encuestas de churn.
• Diseñar y lanzar el onboarding wizard MVP y el test de 5 preguntas.
• Contratar CS/Onboarding contractor part-time (freelance 20h/sem por 3 meses).
• Configurar vector DB y pruebas de RAG en staging.
• Preparar 3 plantillas verticales con texto de ejemplo y flows.

Roles y responsabilidades sugeridas

• Devs: 70% features core (RAG, memory, importers, wizard), 30% infra/monitoring.
• UX: diseñar wizard, plantillas, in-app tours y materials.
• Founders: ventas, partnerships, supervisión CS, priorización del roadmap.
• CS contractor: onboarding directo, creación de playbooks, recopilar feedback.

Criterios de éxito al final de mes 6

• 50 clientes activos pagando $149/mes (MRR $7,450) o muy cerca (±10%).
• Churn mensual <10% sostenido.

• 80% de los clientes completan onboarding en <30 minutos sin asistencia.

• Reducción significativa de errores por ambigüedad gracias a memoria+RAG+clarificación.

Si querés, hago a continuación:

• Un backlog priorizado y estimado en horas por cada feature (para asignar a los 2 devs).
• Un checklist exacto del wizard (paso a paso y microcopy sugerido).
• Un template de flujo de clarificación y handoff humano para WhatsApp.

¿Con cuál querés que siga?

Asunto: Reducir costo de soporte: bots que resuelven 60–70% de tickets — llamada 20 min?

Hola [Nombre],

Soy María López, Lead de Consultoría en Ikilabs. Entiendo que su equipo de soporte (8 personas) atiende muchas consultas repetitivas, lo que aumenta costos y tiempos de respuesta. Podemos ayudar a reducir ese esfuerzo operativo y mejorar la precisión de las respuestas.

Propuesta breve:

• AI Agents para soporte que resuelven 60–70% de tickets (consultas de estado, devoluciones, FAQs). Integración con Zendesk, Intercom o plataforma propia.
• Integraciones LLM con CRM, ERP y su plataforma de e‑commerce para respuestas basadas en datos reales del cliente.
• Automatización de workflows: clasificación, enrutamiento y generación de respuestas draft para aprobación humana.
• Consultoría y arquitectura: evaluación del stack, diseño e implementación end-to-end con soporte post-launch.

¿Agendamos una llamada de 20 minutos esta semana para revisar el caso y estimar impacto? Propongo martes 10:00 o jueves 16:00 (GMT-3). ¿Cuál te viene mejor?

Saludos, María López Lead de Consultoría — Ikilabs maria.lopez@ikilabs.com

Prototipos con datos reales en 3 semanas

¿Procesos manuales que no escalan o una integración que amenaza con reescribir todo? Hacemos un discovery de 1 semana y entregamos un prototipo funcional en 2 semanas con tus datos —no mockups— para que veas ROI real antes de invertir más. Integramos modelos (GPT, Claude, Gemini), construimos agentes para soporte y operaciones, automatizamos tareas repetitivas y diseñamos la arquitectura que encaja con tus sistemas actuales.

Solicitar prototipo con datos

Estuvimos 3 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 —sí, el divertido tour por entornos imposibles—. Ahora, cada vez que algo "falla aleatoriamente", lo primero que revisamos es si puede ser concurrencia.

Nuestra metodología

Empezamos con un discovery de 1 semana: entrevistamos al equipo del cliente, mapeamos los procesos actuales y clasificamos hallazgos en quick wins y proyectos de largo plazo, con prioridades y riesgos claros.

Prototipamos en 2 semanas: construimos un prototipo funcional con datos reales del cliente, no mockups. Buscamos mostrar ROI tangible y validar hipótesis antes de pedir más presupuesto.

Iteramos con el cliente antes de ir a producción: hacemos 1-2 ciclos de feedback y ajuste; el cliente prueba y valida el producto en cada etapa para reducir sorpresas en la implementación.

El soporte post-launch está incluido: entregamos 30 días de soporte sin costo adicional para asegurar la puesta en marcha y los ajustes iniciales.

Como fundador de una consultora técnica boutique, veo lo mismo una y otra vez: la mayoría de las empresas que contratan "AI consultants" terminan con un chatbot encima de ChatGPT y llaman eso transformación digital. El problema no es la tecnología: nadie en la empresa entiende qué problema están resolviendo realmente.

Nosotros siempre arrancamos preguntando "¿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 es automatizar tareas repetitivas concretas, no "mejorar la experiencia del cliente" en abstracto. Los proyectos de AI que fallan casi siempre fallan por falta de datos limpios, no por el modelo.

Observación: si no puedes explicar qué tarea humana dejas de hacer, no hay proyecto de AI que valga.

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

En TypeORM, esto se implementa con un campo version en la entidad. El UPDATE no solo filtra por id sino también por version = :currentVersion. Si el resultado afecta 0 filas, alguien más ganó la carrera — lanzás un error y el cliente reintenta.

What tutorials often don't explain is when not to use optimistic locking: when contention is high (many users modifying the same record in quick succession), you'll get a cascade of retries that can be worse than pessimistic locking.