GPT-5 nano

Diagnóstico rápido (tema central del churn)

• Problema real: El valor propio del producto no se está entregando lo suficientemente rápido ni de forma tan automática como para justificar cambiar del Excel. Los clientes siguen “entrando” al sistema, pero a la hora de operar lo suficiente, terminan volviendo a Excel por: (a) entrada de inventario manual y poco automatizada, (b) falta de integración con su POS/gestión de ventas que reduzca trabajo duplicado, (c) onboarding y adopción deficientes para que el equipo aprenda a usarlo sin perder tiempo, (d) visibilidad clara del ROI para justificar el precio.
• Señales clave de los exit interviews:
  • 5/12: vuelven al Excel porque es más rápido para lo que necesitan.
  • 3/12: employees no supieron usarlo y no hay tiempo para enseñar.
  • 2/12: no se conecta con POS (Clip) ni con procesadores (Conekta).
  • 2/12: siguen pensando que el precio no vale lo que obtienen.
• Conclusión: El churn no es puramente “falta de features” sino una combinación de baja velocidad de valor (time-to-value), baja adopción sin entrenamiento suficiente, y ROI poco evidente frente al precio. También hay una oportunidad de crecimiento si logras automatizar y conectar con el flujo de trabajo diario de los comercios.

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

1. Importación/actualización masiva desde Excel o CSV + plantillas de mapeo
2. Onboarding guiado y rápido (quick-start) + tareas de activación en la primera semana
3. Integraciones/conexión con POS (empezando por un conector clave) y/o un flujo de sincronización básico
4. Dashboard de ROI y uso real (demostrando ahorro de tiempo y costo de stock)
5. Experiencia móvil mejorada (PWA o app móvil ligera) para entrada de inventario rápida; soporte de escaneo de códigos
6. Alertas multicanal y recomendaciones de reorden (in-app push/SMS) para reducir stockouts y carga de emails
7. Pruebas de pricing y packaging simples (trials, planes más flexibles) para alinear precio con valor
8. Programa de onboarding en vivo y soporte de éxito del cliente (horas de oficina, guías, videos)

Para cada idea: señal atacada, hipótesis de impacto y esfuerzo (S/M/L)

1. Importación masiva desde Excel/CSV + plantillas

• Señal atacada: “Excel es más rápido para lo que necesito” (5/12).
• Hipótesis de impacto: al reducir la fricción de entrada de datos y permitir migrar datos existentes al instante, el time-to-value mejora significativamente y la probabilidad de churn baja en el primer mes aumenta.
• Esfuerzo: M
• Métricas a seguir: % de nuevos clientes que usan importación en la primera semana; tiempo promedio para dejar de usar Excel; reducción del churn del 1er mes en clientes que usan importación.

2. Onboarding guiado y rápido (quick-start)

• Señal atacada: “Mi empleado no supo usarlo y yo no tenía tiempo para enseñarle.”
• Hipótesis de impacto: un onboarding guiado incrementa la activación y la adopción del producto, reduciendo churn de onboarding (primer mes) en un rango significativo.
• Esfuerzo: M
• Métricas: tasa de activación en 7–14 días; retención de 30 días; NPS de onboarding.

3. Integraciones con POS (empezando por un conector clave)

• Señal atacada: “No se conecta con mi punto de venta” (dos casos) y carga duplica trabajo.
• Hipótesis de impacto: conectar al menos un POS popular reduce trabajo manual, elimina duplicación y mejora la relevancia diaria del producto; churn de clientes con necesidad de integración cae notablemente.
• Esfuerzo: L
• Métricas: % de clientes con integración activa; reducción de actualizaciones manuales; churn a 30 días en usuarios con integración.

4. Dashboard de ROI y uso real

• Señal atacada: “El precio no vale lo que obtengo.”
• Hipótesis de impacto: mostrar ahorro de tiempo, reducción de stockouts y costos operativos incrementa la percepción de valor y reduce churn vinculado al precio.
• Esfuerzo: S-M
• Métricas: usuarios que miran ROI dashboard; cambio en intención de renovación; cambios en churn del segmento que usa ROI.

5. Experiencia móvil mejorada (PWA o app ligera) y escaneo de códigos

• Señal atacada: entrada de inventario manual y fricción de actualización diaria; uso limitado al formato web actual.
• Hipótesis de impacto: facilitar entrada de datos desde el piso de ventas o bodega, reduciendo el tiempo por SKU y aumentando frecuencia de uso; impacto moderadamente alto en churn de usuarios que operan físicamente la tienda.
• Esfuerzo: M-L (dependiente de si es PWA o app nativa; recomendamos empezar con PWA para reducir complejidad)
• Métricas: frecuencia de actualizaciones por tienda; tasa de adopción móvil; churn en tiendas que usan móvil vs las que no.

6. Alertas multicanal y recomendaciones de reorden

• Señal atacada: actual sistema utiliza solo emails; es fácil ignorarlas.
• Hipótesis de impacto: notificaciones en push/SMS y recomendaciones automáticas de reorden reducen stockouts y apoyo a decisiones, aumentando valor percibido.
• Esfuerzo: S
• Métricas: tasa de clics/ack de alertas; stockouts evitados; churn entre usuarios que activan alertas.

7. Pruebas de pricing y packaging

• Señal atacada: percepción de precio; posibles incongruencias entre plan y valor entregado.
• Hipótesis de impacto: ajustar packaging (planes, límites, trial) puede bajar barreras de adopción y reducir churn por precio.
• Esfuerzo: S
• Métricas: tasa de conversión a planes; churn por segmento de precio; tasa de renovación de planes.

8. Programa de onboarding en vivo y soporte de éxito

• Señal atacada: falta de tiempo de entrenamiento; necesidad de guías y apoyo directo.
• Hipótesis de impacto: un programa de onboarding estructurado disminuye abandonos tempranos y acelera la adopción, reduciendo churn inicial.
• Esfuerzo: S
• Métricas: asistencia a sesiones; tasa de conversión de usuarios de prueba a pago; churn de los primeros 30 días.

La idea que NO haría (con razón)

No haría un desarrollo completo de una app nativa móvil ahora. Por qué:

• Recurso limitado: 2 developers + 1 designer (parcial), horizonte de entrega estrecho. Un app nativa completa implica diseño, desarrollo, pruebas, mantenimiento y soporte en iOS/Android, duplicando esfuerzos.
• ROI incierto a corto plazo: aunque una app nativa podría mejorar la adopción móvil, es una inversión grande sin evidencia de retorno inmediato que supere las otras prioridades de reducción de churn.
• Enfoque recomendado en este caso: empezar con una experiencia móvil optimizada (PWA) o una app móvil ligera si los datos de uso muestran necesidad real, y priorizar las mejoras de onboarding, importación, integración y ROI. Esto te permite validar impacto sin comprometer recursos.

Cómo avanzar con estos planes (ejecución de alto nivel)

• Priorización y fases: inicia con 1) Importación masiva + plantillas y 2) Onboarding guiado, simultáneas; luego 3) integra un POS (empezando por un conector básico) y 4) ROI dashboard. Estas cuatro acciones abordan las señales más fuertes (Excel, onboarding, falta de integración, ROI).
• Métricas clave a monitorear en cada salto:
  • Tasa de activación en 14 días.
  • % de clientes que usan importación en el primer mes.
  • Churn de 30 días para clientes con y sin integración POS.
  • Uso de ROI dashboard y autopredicción de valor.
  • Frecuencia de actualizaciones de inventario (por tienda) tras móvil/PWA.
  • Tasa de renovación general y por plan.
• Plan de recursos: dedicar sprint corto (2-4 semanas) para 1) Importación y onboarding guiado; y plan de PR para POS en un segundo sprint de 4-6 semanas. El resto se puede escalonar en sprints de 2 semanas.

Notas finales

• El churn actual (28% mensual) es insostenible para un contrato de $45/mes con 180 clientes; incluso reducciones modestas en churn pueden revertir significativamente el ARPU y la estabilidad de negocio.
• El foco debe estar en entregar valor rápido y demostrar ROI, no en invertir en características de gran alcance sin validar first.
• Si necesitas, te puedo ayudar a convertir estas ideas en un backlog con criterios de aceptación, métricas de éxito y un plan de sprints detallado.

A continuación te entrego 8 ideas de productos AI orientados a B2B que puedes lanzar en los próximos 3 meses, considerando tu perfil, red y presupuesto. Cada idea incluye el formato solicitado.

Idea 1

1. Nombre tentativo: PropuestaAI Pro
2. Cliente objetivo: Socio de un despacho contable de 4 personas en Rosario que atiende 25 PYMES de servicios (agencias de marketing, consultoras, clínicas) y quiere cerrar más clientes grandes.
3. Problema concreto y por qué AI: Redactar propuestas y presupuestos de servicios es laborioso y toma mucho tiempo; AI puede generar borradores personalizados, estimaciones de horas y costos basados en datos históricos, y rellenar secciones legales automáticamente, reduciendo tiempos y errores frente a plantillas estáticas.
4. Modelo de revenue y precio de lanzamiento: Suscripción por despacho de 199 USD/mes + setup inicial de 199 USD. Opción de 14 días de prueba gratuita.
5. Cómo conseguir los primeros 5 clientes: Utilizar tu red de 80+ contadores para ofrecer un pilotaje de 1 mes con 5 despachos seleccionados; presentar casos de uso y una plantilla de propuesta ganadora para cada segmento; organizar una sesión de demostración online dirigida a socios.
6. Riesgo principal: Si las propuestas generadas no reflejan exactamente las condiciones legales/operativas del cliente, podría generar desconfianza. Mitiga con plantillas verificadas y revisión rápida humana inicial.

Idea 2

1. Nombre tentativo: ClasificadorGasto AI
2. Cliente objetivo: Despacho contable de 3–5 personas que atiende 25–30 PYMES de servicios y maneja un volumen alto de recibos y facturas.
3. Problema concreto y por qué AI: Clasificar gastos y digitalizar recibos manualmente consume mucho tiempo y es propenso a errores; AI con OCR aprende la COA de cada despacho y mejora la clasificación con cada ejemplo, reduciendo errores y tiempo de registro.
4. Modelo de revenue y precio de lanzamiento: 89 USD/mes por despacho + 99 USD de onboarding inicial.
5. Cómo conseguir los primeros 5 clientes: Contacta a 5 despachos de tu red para un piloto de 2–3 semanas con integración de 50 recibos/mensuales; ofrecer cuenta de demostración y soporte personalizado; solicitar referencias a cambio de un mes gratis.
6. Riesgo principal: Calidad de OCR en receipts de baja calidad o en tiendas locales; solución: opción de subir imágenes de mayor resolución y entrenamiento incremental.

Idea 3

1. Nombre tentativo: DashReports AI
2. Cliente objetivo: Despachos contables que gestionan informes mensuales para 18–40 clientes (SMB de servicios) y buscan informes consistentes y profesionales.
3. Problema concreto y por qué AI: Construir y formatear informes mensuales es repetitivo; AI puede generar dashboards y reportes PDF/Slides con insights relevantes (márgenes por cliente, variaciones, desviaciones) a partir de datos contables.
4. Modelo de revenue y precio de lanzamiento: 149 USD/mes por despacho + 199 USD de onboarding para conectores de datos.
5. Cómo conseguir los primeros 5 clientes: Usa testimonios de 2–3 despachos para montar un piloto de 1 mes, ofreciendo informes automáticos para 20–25 clientes cada uno; aprovecha tu red para hacer presentaciones en seminarios online dirigidos a despachos.
6. Riesgo principal: Dependencia de conectores de datos (Excel, QuickBooks, etc.); mitiga con soporte de importación manual y mapeo inicial.

Idea 4

1. Nombre tentativo: Onboard AI
2. Cliente objetivo: Despachos contables y firmas legales pequeñas que reciben muchos clientes nuevos y necesitan documentación y cumplimiento al inicio.
3. Problema concreto y por qué AI: El onboarding manual es tedioso y repetitivo; un asistente AI puede pedir documentos, clasificar y organizar archivos, y generar listas de verificación de onboarding para cada cliente.
4. Modelo de revenue y precio de lanzamiento: 99 USD/mes por despacho + 149 USD onboarding inicial.
5. Cómo conseguir los primeros 5 clientes: Ofrece un piloto de onboarding para 10 clientes nuevos durante 1 mes; usa casos de éxito y plantillas para demostrar ahorro de tiempo y mejora en la organización de expedientes.
6. Riesgo principal: Preocupaciones de seguridad de datos y cumplimiento de privacidad; mitigación con cifrado, acceso por roles y acuerdos de confidencialidad.

Idea 5

1. Nombre tentativo: ContratosIA
2. Cliente objetivo: Despachos contables y pequeñas firmas legales que redactan/editen contratos y acuerdos de servicios para clientes.
3. Problema concreto y por qué AI: Redacción y revisión de contratos repetitivos consume horas; AI puede generar plantillas, adaptar cláusulas y resaltar riesgos o cláusulas clave, acelerando el flujo de trabajo sin perder personalización.
4. Modelo de revenue y precio de lanzamiento: 99 USD/mes por despacho; 49 USD por contrato generado si se quiere cobro por documento. Onboarding de 149 USD.
5. Cómo conseguir los primeros 5 clientes: Dirigirse a 5 despachos legales y contables para un piloto de 5 contratos/mes; proporcionar ejemplos de plantillas y un comparativo de ahorro de tiempo.
6. Riesgo principal: Riesgo legal por contenidos generados; mitigación con revisión humana opcional y disclaimers.

Idea 6

1. Nombre tentativo: PricingGen AI
2. Cliente objetivo: Contadores que elaboran presupuestos y tarifas para proyectos fijos o engagement de servicio con clientes de servicios (agencias, consultoras, clínicas).
3. Problema concreto y por qué AI: Generar presupuestos acordes a alcance, horas y costos es propenso a errores; AI puede sugerir rangos de precio basados en historical data, tipo de cliente y complejidad, con un resumen de supuestos.
4. Modelo de revenue y precio de lanzamiento: 89 USD/mes por despacho + 99 USD onboarding.
5. Cómo conseguir los primeros 5 clientes: Presenta un piloto para 5 despachos que deseen mejorar sus cotizaciones; ofrece una plantilla de cotización y un estimador de horas para cada tipo de cliente dentro de tu red.
6. Riesgo principal: Dependencia de datos históricos de proyectos; mitigación con recopilación de ejemplos de 6–10 proyectos anteriores para entrenar.

Idea 7

1. Nombre tentativo: RevisiónContratos AI
2. Cliente objetivo: Pymes de servicios que deben revisar contratos de proveedores y clientes; válidos también para firmas contables que gestionan documentos contractuales para clientes.
3. Problema concreto y por qué AI: Revisión manual de contratos es lenta y propensa a pasar por alto cláusulas críticas; AI puede resaltar cláusulas de riesgo, plazos, obligaciones y sugerir redlines.
4. Modelo de revenue y precio de lanzamiento: 75 USD/mes por despacho; 39 USD por contrato adicional si se quiere PII de mayor volumen; onboarding de 149 USD.
5. Cómo conseguir los primeros 5 clientes: Ofrece un trial de 3 contratos/día para 2–3 despachos de tu red; usa casos de uso con ejemplos de redlines para demostrar valor.
6. Riesgo principal: Complejidad legal variable; mitigación con revisión humana opcional y límites de uso para evitar responsabilidad.

Idea 8

1. Nombre tentativo: AlertaReg AI
2. Cliente objetivo: PYMES de servicios (agencias, consultoras, clínicas) que operan en Argentina y necesitan estar al tanto de cambios regulatorios que afecten su negocio.
3. Problema concreto y por qué AI: Cambios regulatorios pueden impactar impuestos, laboral y cumplimiento; una alerta AI puede rastrear fuentes públicas y privadas, filtrar relevancia e entregar resúmenes prácticos para la empresa.
4. Modelo de revenue y precio de lanzamiento: 69 USD/mes por despacho; onboarding de 99 USD; opción anual con descuento.
5. Cómo conseguir los primeros 5 clientes: Postea casos de uso en tus contactos y ofrece un mes gratis para 5 despachos que prueben el servicio; organiza un webinar sobre “qué cambios regulatorios afectarán a PYMES de servicios este trimestre” para captar interesados.
6. Riesgo principal: Exactitud y latencia de información regulatoria; mitigación con fuentes confiables y revisión humana para cambios críticos.

Notas prácticas para lanzar en 90 días con 8k USD

• MVPs ligeros: utiliza herramientas no-code (Bubble, Airtable, Zapier/n8n) para la capa de front-end y automatización, y OpenAI para generación de contenido y análisis. Contrata un dev freelance para integrar OCR/simple API si es necesario.
• Enfoque de precios: apunta a despachos pequeños a medianos con tarifas mensuales entre 69–199 USD y un setup de 99–199 USD; considera un descuento de lanzamiento para los primeros 5-10 clientes.
• Plan de ventas rápido: aprovecha tu red existente (80+ contadores, 30+ estudios jurídicos pequeños, 20+ pymes de servicios). Propón pilotos cortos (14–30 días) a cambio de testimonios y references.
• Entregables y soporte: ofrece una versión mínima viable con onboarding guiado, y soporte básico durante la fase piloto para reducir barreras de adopción.
• Riesgos clave a vigilar: seguridad de datos (donde aplicable, cifrado y roles), calidad de IA (falsos positivos/negativos), y dependencia de conectores de datos externos. Prepara cláusulas de responsabilidad y límites en los términos.

Si quieres, te puedo ayudar a convertir estas ideas en fichas de producto más detalladas (TL;DR de features, backlog mínimo, flujos de usuario y mockups simples para validar con 1–2 clientes de tu red). ¿Qué idea te interesa explorar primero para hacer un MVP rápido?

A continuación tienes una implementación completa sin Passport para un guard de autenticación JWT en NestJS, más dos decoradores para manejo de endpoints públicos y de roles.

1. Guard: AuthGuard (sin Passport)

Archivo: src/auth/auth.guard.ts

import { Injectable, CanActivate, ExecutionContext, UnauthorizedException, ForbiddenException } from '@nestjs/common';
import { JwtService } from '@nestjs/jwt';
import { Reflector } from '@nestjs/core';
import { ROLES_KEY, IS_PUBLIC_KEY } from './auth.decorators';

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

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

    // 2) Extraer token del header Authorization (Bearer <token>)
    const http = context.switchToHttp();
    const request = http.getRequest();

    const authHeader = request.headers?.authorization;
    if (!authHeader || !authHeader.startsWith('Bearer ')) {
      throw new UnauthorizedException('Token is missing');
    }

    const token = authHeader.split(' ')[1];

    // 3) Verificar token con JwtService
    try {
      const payload = await this.jwtService.verifyAsync(token);
      // Adjuntar payload al request para uso en controllers/servicios
      request.user = payload;
    } catch (e) {
      throw new UnauthorizedException('Invalid or expired token');
    }

    // 4) Verificar roles (si hay requeridos)
    const requiredRoles = this.reflector.get<string[]>(ROLES_KEY, context.getHandler());
    if (requiredRoles && requiredRoles.length > 0) {
      const user = request.user as any;
      const userRoles: string[] = user?.roles || [];
      const hasAnyRole = requiredRoles.some((role) => userRoles.includes(role));
      if (!hasAnyRole) {
        throw new ForbiddenException('Forbidden');
      }
    }

    return true;
  }
}

2. Decoradores de soporte

Archivo: src/auth/auth.decorators.ts

import { SetMetadata } from '@nestjs/common';

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

/**
 * Marca un endpoint como público (bypass del guard)
 */
export const Public = () => SetMetadata(IS_PUBLIC_KEY, true);

/**
 * Especifica roles requeridos para el endpoint
 * El guard chequeará que el usuario (request.user) tenga al menos uno de estos roles
 */
export const Roles = (...roles: string[]) => SetMetadata(ROLES_KEY, roles);

3. Barrel de exportación (opcional, facilita importar desde otros módulos)

Archivo: src/auth/index.ts

export { AuthGuard } from './auth.guard';
export { Public, Roles, IS_PUBLIC_KEY, ROLES_KEY } from './auth.decorators';

Notas y uso

• Uso como guardia global:
  • Registra AuthGuard como guardia global en tu módulo (no es necesario incluir el módulo completo aquí, solo la idea):
    • Importa APP_GUARD y AuthGuard.
    • En providers: { provide: APP_GUARD, useClass: AuthGuard }
• Requisitos previos:
  • Debes tener JwtModule configurado y JwtService disponible (con secreto/algoritmo apropiados) para verifyAsync.
• Sobre los decoradores:
  • @Public(): marca un endpoint para saltarse el guard.
  • @Roles('admin', 'moderator', ...): especifica roles permitidos. El guard comprueba que request.user.roles contenga al menos uno de los roles requeridos. Si no, lanza ForbiddenException.
• Filtrado de metadata:
  • El guard usa Reflector para leer IS_PUBLIC_KEY y ROLES_KEY desde los handlers (y clases si aplica).

Ejemplo rápido de uso en un controlador:

import { Controller, Get } from '@nestjs/common';
import { Public, Roles } from './auth/auth.decorators';

@Controller('cats')
export class CatsController {
  @Public()
  @Get('health')
  health() {
    return { status: 'ok' };
  }

  @Roles('admin')
  @Get('admin')
  adminOnly() {
    return { secret: 'data' };
  }
}

Con esto tienes un guard JWT sin Passport, con endpoints públicos y control de roles, usando JwtService y Reflector. Si necesitas, puedo adaptar el código para un flujo de mensajes/errores específico o añadir logs para debugging.

A continuación tienes una implementación conceptual siguiendo la arquitectura de 3 capas (Controller, Service, Repository) para el registro de usuario (POST /users). Usa NestJS + TypeORM + class-validator + bcrypt. No se entrega el módulo, solo las piezas necesarias.

1. DTOs

• CreateUserDto (validación de entrada) archivo: src/dto/create-user.dto.ts Code: import { IsEmail, IsString, MinLength } from 'class-validator';

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

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

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

• UserDto (respuesta sin passwordHash) archivo: src/dto/user.dto.ts Code: export class UserDto { id: string; email: string; name: string; createdAt: Date; }

2. Repository (persistencia, sin lógica de negocio)

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

import { User } from '../entities/user.entity';

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

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

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

Notas:

• Los métodos son simples operaciones de persistencia: findByEmail y create.
• No hay lógica de negocio en este layer.

3. Service (lógica de negocio)

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

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

async create(dto: CreateUserDto): Promise<UserDto> { // 3) Verificar si ya existe el email const existing = await this.userRepository.findByEmail(dto.email); if (existing) { throw new ConflictException('Email already registered'); }

// 4) Hashear la password
const passwordHash = await bcrypt.hash(dto.password, 10);

// 5) Persistir
const user = await this.userRepository.create({
  email: dto.email,
  name: dto.name,
  passwordHash,
});

// 6) Retornar DTO sin passwordHash
const result = new UserDto();
result.id = user.id;
result.email = user.email;
result.name = user.name;
result.createdAt = user.createdAt;
return result;

} }

4. Controller (entrada HTTP, validación via DTO, devuelve DTO)

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

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

// 2) Controller recibe DTO validado y llama Service @Post() @HttpCode(HttpStatus.CREATED) async create(@Body() createUserDto: CreateUserDto): Promise<UserDto> { // 1) Validación/validación de entradas se aplica por DTO (con ValidationPipe global en main.ts) return this.userService.create(createUserDto); } }

Notas importantes y convención de inyección:

• El Repository se inyecta en el Service vía constructor (private readonly userRepository: UserRepository).
• El Service se inyecta en el Controller vía constructor (private readonly userService: UserService).
• El endpoint de create usa @HttpCode(HttpStatus.CREATED) para devolver 201.
• Se deben habilitar las validaciones de DTO (por ejemplo, en main.ts con ValidationPipe global, whitelist, etc.).
• En este ejemplo, la capa Controller no contiene lógica de negocio; sólo valida y delega.
• No se entrega ningún módulo de wiring; solo las clases necesarias para la implementación de la funcionalidad.

Notas de uso:

• Request de ejemplo (POST /users): { "email": "usuario@example.com", "name": "Juan Pérez", "password": "supersecreta123" }

• Response exitoso (201): { "id": "a3f3c9a2-1f2b-4d3a-8c9b-3e9d1234abcd", "email": "usuario@example.com", "name": "Juan Pérez", "createdAt": "2024-11-01T12:34:56.000Z" }

• Si el email ya está registrado, se lanzará ConflictException con el mensaje "Email already registered".

Si quieres, puedo adaptar estos archivos a tus rutas y nombres de carpeta exactos, o añadir pruebas unitarias para cada capa. También puedo mostrar cómo activar ValidationPipe y transform en main.ts.

A continuación tienes el servicio y los DTOs para gestionar Products en un backend NestJS/TypeORM, siguiendo tus reglas (el servicio no maneja HTTP, los DTOs usan class-validator, etc.).

Código 1) DTOs (product.dto.ts)

• Incluye CreateProductDto, UpdateProductDto (PartialType), PaginationQueryDto, ProductDto y PaginatedProductsDto.

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

// DTO para crear producto
export class CreateProductDto {
  @IsNotEmpty()
  name: string;

  @IsOptional()
  description?: string | null;

  @IsPositive()
  price: number;

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

// DTO para actualizar producto (todos los campos opcionales)
export class UpdateProductDto extends PartialType(CreateProductDto) {}

// DTO de paginación para consultas
export class PaginationQueryDto {
  @Type(() => Number)
  @IsInt()
  @Min(1)
  page: number = 1;

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

// DTO plano que expone un Product (sin decoradores ORM)
export class ProductDto {
  id: string;
  name: string;
  description?: string | null;
  price: number;
  stock: number;
  createdAt: Date;
}

// DTO para respuestas paginadas de productos
export class PaginatedProductsDto {
  data: ProductDto[];
  total: number;
  page: number;
  limit: number;
}

Código 2) Servicio (product.service.ts)

• El servicio se inyecta con @InjectRepository(Product).
• Implementa create, findAll, findOne, update y softDelete.
• findAll aplica deletedAt IS NULL, calcula skip, y devuelve PaginatedProductsDto.
• findOne y update retornan null si no existe (o está borrado). softDelete marca deletedAt y retorna boolean.

import { Injectable } from '@nestjs/common';
import { InjectRepository } from '@nestjs/typeorm';
import { Repository, IsNull } from 'typeorm';
import { Product } from './product.entity';
import { CreateProductDto, UpdateProductDto, PaginationQueryDto, ProductDto, PaginatedProductsDto } from './dto/product.dto';

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

  // Mapper simple de entidad a DTO
  private toDto(product: Product): ProductDto {
    const { id, name, description, price, stock, createdAt } = product;
    return {
      id,
      name,
      description,
      price,
      stock,
      createdAt,
    };
  }

  // Crear producto
  async create(dto: CreateProductDto): Promise<ProductDto> {
    const product = this.productRepo.create(dto);
    const saved = await this.productRepo.save(product);
    return this.toDto(saved);
  }

  // Buscar todos con paginación y filtro de borrado suave
  async findAll(query: PaginationQueryDto): Promise<PaginatedProductsDto> {
    const page = query.page ?? 1;
    const limit = query.limit ?? 10;
    const skip = (page - 1) * limit;

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

    const dtos = data.map((p) => this.toDto(p));

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

  // Buscar uno por id (solo si no está borrado)
  async findOne(id: string): Promise<ProductDto | null> {
    const product = await this.productRepo.findOne({
      where: { id, deletedAt: IsNull() },
    });
    return product ? this.toDto(product) : null;
  }

  // Actualizar por id (solo si no está borrado)
  async update(id: string, dto: UpdateProductDto): Promise<ProductDto | null> {
    const product = await this.productRepo.findOne({
      where: { id, deletedAt: IsNull() },
    });
    if (!product) return null;

    const merged = this.productRepo.merge(product, dto);
    const saved = await this.productRepo.save(merged);
    return this.toDto(saved);
  }

  // Soft delete: setea deletedAt si existe y no estaba borrado
  async softDelete(id: string): Promise<boolean> {
    const product = await this.productRepo.findOne({
      where: { id, deletedAt: IsNull() },
    });
    if (!product) return false;

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

Notas y consideraciones:

• El servicio no lanza HTTP exceptions; si algún método debe indicar “no encontrado” lo hace retornando null (findOne, update) o false (softDelete). El Controller se encargará de convertir null → NotFoundException.
• findAll aplica el filtro deletedAt IS NULL usando IsNull() de TypeORM.
• El DTO ProductDto expone los campos solicitados: id, name, description, price, stock y createdAt (sin decoradores ORM).
• UpdateProductDto usa PartialType para hacer todos los campos opcionales.
• El repositorio se inyecta con @InjectRepository(Product) tal como indicas.

Si quieres, puedo adaptar rutas de importación según tu estructura de carpetas actual o añadir ejemplos de tests unitarios para el service.

A continuación se detallan los cinco bugs, su explicación y la corrección propuesta, seguidos del servicio completo corregido.

1. Bug 1: Lógica de paginación incorrecta (ubicación: findAll)

• Por qué es un problema: El cálculo de skip es incorrecto. Con page = 1 y limit = 10, skip debería ser 0, no 10. Esto provoca que la primera página se salte los primeros registros.
• Código corregido:

// Ubicación: inside findAll
const { page = 1, limit = 10 } = query;
const skip = Math.max((page - 1) * limit, 0);

2. Bug 2: findOne sin filtrar por deletedAt (soft delete)

• Por qué es un problema: findOne podría devolver un registro eliminado (deletedAt no null). Debe filtrarse para que findOne solo retorne activos.
• Código corregido:

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

3. Bug 3: Mensaje de error de softDelete expone información interna

• Por qué es un problema: El mensaje contiene el nombre de la tabla, lo que expone información de implementación. Además, podría revelar detalles innecesarios.
• Código corregido:

// Ubicación: inside softDelete
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);

4. Bug 4: Crear aceptando datos no validados (relacionado con estado HTTP)

• Por qué es un problema: El servicio permite crear con datos vacíos, lo que podría derivar en 200 OK con recursos inválidos. Aunque el código de estado lo maneja el controller, es deseable validar en el servicio y devolver una excepción de cliente (400) cuando los datos son inválidos.
• Código corregido:

// Ubicación: inside create
if (!data || Object.keys(data).length === 0) {
  throw new BadRequestException('Invalid product data');
}
const product = this.productRepository.create(data);
return this.productRepository.save(product);

5. Bug 5: Operación no atómica — falta transacción en transferStock

• Por qué es un problema: Se realizan dos saves independientes; si ocurre un fallo entre them, queda inconsistencias (stock desincronizado). Debe hacerse dentro de una transacción para garantizarAtomicidad.
• Código corregido:

// Ubicación: inside transferStock
await this.productRepository.manager.transaction(async (entityManager) => {
  const source = await entityManager.findOne(Product, { where: { id: fromId } });
  const dest = await entityManager.findOne(Product, { where: { id: toId } });

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

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

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

Código completo corregido (servicio completo):

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>,
  ) {}

  // Lógica de paginación corregida
  async findAll(query: PaginationQueryDto) {
    const { page = 1, limit = 10 } = query;
    const skip = Math.max((page - 1) * limit, 0);
    const [data, total] = await this.productRepository.findAndCount({
      where: { deletedAt: IsNull() },
      skip,
      take: limit,
    });
    return { data, total, page, limit };
  }

  // findOne con filtrado de soft delete
  async findOne(id: string) {
    const product = await this.productRepository.findOne({
      where: { id, deletedAt: IsNull() },
    });
    if (!product) throw new NotFoundException();
    return product;
  }

  // softDelete sin exponer detalles internos
  async softDelete(id: string): Promise<void> {
    const product = await this.productRepository.findOne({ where: { id, deletedAt: IsNull() } });
    if (!product) {
      throw new NotFoundException(`Product not found`);
    }
    product.deletedAt = new Date();
    await this.productRepository.save(product);
  }

  // Crear con validación básica para evitar 200/OK con datos inválidos
  async create(data: Partial<Product>): Promise<Product> {
    if (!data || Object.keys(data).length === 0) {
      throw new BadRequestException('Invalid product data');
    }
    const product = this.productRepository.create(data);
    return this.productRepository.save(product);
  }

  // Transferencia de stock con transacción para atomicidad
  async transferStock(fromId: string, toId: string, quantity: number): Promise<void> {
    await this.productRepository.manager.transaction(async (entityManager) => {
      const source = await entityManager.findOne(Product, { where: { id: fromId } });
      const dest = await entityManager.findOne(Product, { where: { id: toId } });

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

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

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

Notas:

• Bug 1: skip correcto es (page - 1) * limit.
• Bug 2: findOne ahora filtra por id y deletedAt IS NULL.
• Bug 3: mensaje de error de softDelete es genérico y no expone información de implementación.
• Bug 4: añade validación básica de entrada y lanza BadRequestException para que el controller pueda mapear a 400.
• Bug 5: la transferencia de stock se ejecuta dentro de una transacción para garantizar atomicidad y consistencia.

A continuación te dejo la implementación solicitada para el flujo de autenticación por email/password, sin usar Passport. Incluye AuthController, AuthService, LoginDto y AuthResponseDto.

1. auth.controller.ts

• Endpoint: POST /auth/login
• Valida con LoginDto y delega la lógica al AuthService

import { Controller, Post, Body } from '@nestjs/common';
import { AuthService } from './auth.service';
import { LoginDto } from './dto/login.dto';
import { AuthResponseDto } from './dto/auth-response.dto';

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

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

2. auth.service.ts

• Usa UserService para obtener al usuario y JwtService para generar el token
• Verifica password con bcrypt.compare
• Responde con AuthResponseDto: { access_token, expiresIn } (7 días, 604800 segundos)

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

@Injectable()
export class AuthService {
  constructor(
    private readonly userService: UserService,
    private readonly jwtService: JwtService
  ) {}

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

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

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

    const payload = { sub: user.id, email: user.email };
    // Firma el token. Se puede anular expiresIn si ya viene configurado en el módulo.
    const token = this.jwtService.sign(payload, { expiresIn: '7d' });

    const expiresIn = 604800; // 7 días en segundos
    return new AuthResponseDto(token, expiresIn);
  }
}

3. dto/login.dto.ts

• LoginDto con validaciones:
  • email: @IsEmail
  • password: @IsString, @MinLength(8)

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

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

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

4. dto/auth-response.dto.ts

• AuthResponseDto plano con access_token y expiresIn

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

  constructor(access_token?: string, expiresIn?: number) {
    if (access_token) this.access_token = access_token;
    if (expiresIn) this.expiresIn = expiresIn;
  }
}

Notas:

• La excepción para credenciales inválidas debe ser UnauthorizedException con el mensaje exacto "Invalid credentials" tal como solicitaste. Eso se maneja en AuthService.
• El token payload es { sub: user.id, email: user.email } tal como pediste.
• El expiresIn en la respuesta es 604800 (7 días en segundos).
• Usamos bcrypt.compare de 'bcrypt' para comparar la contraseña.
• JwtService.sign recibe el payload y expiresIn; se usa '7d' para que el token caduque en 7 días, aprovechando la configuración de secret ya presente en tu módulo.

Si necesitas ajustar rutas de importación según tu estructura de proyecto, dime la ruta real de UserService y adapto las rutas de import.

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

type ProductStatus = 'active' | 'inactive' | 'draft';

export interface SearchProductsDto { q?: string; status?: ProductStatus; minPrice?: number; maxPrice?: number; sortBy?: 'name' | 'price' | 'stock' | 'createdAt'; sortOrder?: 'ASC' | 'DESC'; page?: number; limit?: number; }

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

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

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

async search(query: SearchProductsDto): Promise<PaginatedProductsDto> { const qb = this.productRepository.createQueryBuilder('product');

// Exclude logically deleted records
qb.where('product.deletedAt IS NULL');

// Free text search on name and description (ILIKE, OR)
const q = query.q?.trim();
if (q) {
  qb.andWhere('(product.name ILIKE :q OR product.description ILIKE :q)', { q: `%${q}%` });
}

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

// Price filters
if (typeof query.minPrice === 'number') {
  qb.andWhere('product.price >= :minPrice', { minPrice: query.minPrice });
}
if (typeof query.maxPrice === 'number') {
  qb.andWhere('product.price <= :maxPrice', { maxPrice: query.maxPrice });
}

// Sorting
const allowedSorts: Array<'name' | 'price' | 'stock' | 'createdAt'> = ['name', 'price', 'stock', 'createdAt'];
const sortBy = allowedSorts.includes(query.sortBy as any) ? (query.sortBy as string) : 'createdAt';
const sortOrder = query.sortOrder === 'ASC' || query.sortOrder === 'DESC' ? (query.sortOrder as 'ASC' | 'DESC') : 'DESC';
qb.orderBy(`product.${sortBy}`, sortOrder);

// Pagination
const page = Math.max(1, query.page ?? 1);
const limit = Math.max(1, Math.min(100, query.limit ?? 10));
const skip = (page - 1) * limit;
qb.skip(skip).take(limit);

// Execute query with count
const [products, total] = await qb.getManyAndCount();

// Map to DTO
const data: ProductDto[] = products.map(p => ({
  id: p.id,
  name: p.name,
  description: p.description,
  price: p.price,
  stock: p.stock,
  status: p.status,
  createdAt: p.createdAt,
}));

return { data, total, page, limit };

} }

A continuación tienes una implementación completa conforme a tus requisitos: transferencia de créditos entre Wallets con transacciones TypeORM, optimistic locking y validaciones de negocio. Se entrega el servicio WalletService junto con los DTOs TransferDto y TransferResultDto.

Files proporcionados

1. TransferDto (DTO de entrada)

• Archivo: transfer.dto.ts

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

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

  @IsUUID()
  toWalletId: string;

  @IsNumber()
  @IsPositive()
  amount: number;
}

Notas:

• Validaciones de formato de UUID para ambos IDs.
• Validaciones mínimas para amount: debe ser un número positivo. La verificación de decimales (2 lugares) se realiza en el servicio, como parte de las reglas de negocio.

2. TransferResultDto (DTO de salida)

• Archivo: transfer-result.dto.ts

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

Notas:

• Incluye los balances resultantes y el timestamp de la transferencia.

3. WalletService (implementación principal)

• Archivo: wallet.service.ts

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

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

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

    // Regla: no pueden ser la misma wallet
    if (fromWalletId === toWalletId) {
      throw new BadRequestException('Cannot transfer to same wallet');
    }

    // Validar cantidad: positiva y con máximo 2 decimales (en servicio)
    if (!Number.isFinite(amount) || amount <= 0) {
      throw new BadRequestException('Invalid amount');
    }
    const amountNum = Number(amount);
    // Comprobación de decimales (máximo 2)
    const twoDec = Math.round(amountNum * 100) / 100;
    if (Math.abs(twoDec - amountNum) > 1e-9) {
      throw new BadRequestException('Amount must have at most 2 decimal places');
    }

    // Inicio de la transacción: todas las operaciones deben ser atómicas
    return await this.dataSource.manager.transaction(async (manager) => {
      const walletRepo = manager.getRepository(Wallet);

      // Existencia de wallets
      const fromWallet = await walletRepo.findOne({ where: { id: fromWalletId } });
      const toWallet = await walletRepo.findOne({ where: { id: toWalletId } });

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

      // Regla de balance suficiente
      if (Number(fromWallet.balance) < amountNum) {
        throw new BadRequestException('Insufficient balance');
      }

      // Versiones actuales para optimistic locking
      const fromVersion = fromWallet.version;
      const toVersion = toWallet.version;

      // Actualizar wallet origen: restar amount y aumentar versión
      const resFrom = await walletRepo
        .createQueryBuilder()
        .update(Wallet)
        .set({ balance: Number(fromWallet.balance) - amountNum, version: () => '"version" + 1' })
        .where('id = :id AND version = :version', { id: fromWalletId, version: fromVersion })
        .execute();

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

      // Actualizar wallet destino: sumar amount y aumentar versión
      const resTo = await walletRepo
        .createQueryBuilder()
        .update(Wallet)
        .set({ balance: Number(toWallet.balance) + amountNum, version: () => '"version" + 1' })
        .where('id = :id AND version = :version', { id: toWalletId, version: toVersion })
        .execute();

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

      // Construir resultado con balances post-transfer (tal como aparecen en la DB tras la transacción)
      const newFromBalance = Number((Number(fromWallet.balance) - amountNum).toFixed(2));
      const newToBalance = Number((Number(toWallet.balance) + amountNum).toFixed(2));

      const result: TransferResultDto = {
        fromWalletId,
        toWalletId,
        amount: amountNum,
        newFromBalance,
        newToBalance,
        transferredAt: new Date(),
      };

      return result;
    });
  }
}

Notas importantes sobre la implementación:

• La transacción se gestiona con dataSource.manager.transaction para garantizar atomicidad.
• Optimistic locking implementado mediante update con WHERE id = :id AND version = :version y verificación de que affected === 1 para cada wallet. Si alguno falla, se lanza ConflictException('Concurrent modification detected') y la transacción se revierte.
• Se verifica la existencia de ambas wallets. Si alguna no existe, se lanza NotFoundException('Wallet not found').
• Se valida que fromWallet tenga balance suficiente; si no, BadRequestException('Insufficient balance').
• Se comprueba que amount tenga como máximo 2 decimales; si no, BadRequestException('Amount must have at most 2 decimal places'). El resto de validaciones de formato de dto se dejan a class-validator como solicitaste, y la verificación de decimales se realiza en el servicio.
• El servicio recibe DataSource vía inyección de dependencias (no se usa Repository directamente).

Notas de uso

• Asegúrate de que Wallet es la entidad correcta y que la ruta de importación en wallet.service.ts corresponde a la ubicación real de wallet.entity.ts.
• Si necesitas adaptar mensajes de error a otros patrones (por ejemplo, incluir IDs en los mensajes), ajusta las excepciones en el servicio.
• Este diseño mantiene la lógica de negocio y las reglas en el servicio, y mantiene las validaciones de DTO separadas.

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

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

enum UserRole { Owner Admin Member }

enum SubscriptionStatus { Active Paused Cancelled Trial }

enum InvoiceStatus { Pending Paid Failed Refunded }

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

users User[] subscription Subscription? }

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

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

@@index([organizationId]) }

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

subscriptions Subscription[] }

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

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

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

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

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

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

Perfecto. A continuación te propongo una refactorización completa que respeta la arquitectura solicitada (Controller -> Service -> Repository) y mantiene el comportamiento observable (misma API, mismas respuestas y errores). Las DTOs usan class-validator y el servicio devuelve DTOs (nunca entidades). El Repository expone solo operaciones de persistencia.

Resumen de cambios

• Crear UserRepository con métodos simples: findById(id), findByEmail(email), create(data).
• Crear UserService con: create(dto), findOneWithOrders(id). El servicio devuelve DTOs y puede lanzar ConflictException.
• Crear UserController que solo valida DTOs y delega al Service. Convierte null de service en NotFoundException.
• Crear CreateUserDto con validaciones (class-validator).
• Crear UserDto y UserWithOrdersDto para las respuestas.
• Mantener el mismo comportamiento de endpoints:
  • POST /users → 201 con UserDto
  • GET /users/:id → 200 con UserWithOrdersDto o 404 si no existe

Archivos y código

1. src/entities/user.entity.ts

• Entidad de usuario (con relación a orders; la exposición de passwordHash queda fuera de DTOs)

import { Entity, PrimaryGeneratedColumn, Column, CreateDateColumn, OneToMany } from 'typeorm'; import { Order } from './order.entity';

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

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

@Column() name: string;

@Column({ name: 'password_hash' }) passwordHash: string;

@CreateDateColumn({ name: 'created_at' }) createdAt: Date;

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

2. src/entities/order.entity.ts

• Entidad de pedido para completar la relación

import { Entity, PrimaryGeneratedColumn, Column, CreateDateColumn, ManyToOne } from 'typeorm'; import { User } from './user.entity';

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

@Column() total: number;

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

@CreateDateColumn({ name: 'created_at' }) createdAt: Date;

@ManyToOne(() => User, user => user.orders) user: User; }

3. src/dtos/create-user.dto.ts

• DTO de creación con validaciones

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

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

@IsString() @MinLength(1) name: string;

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

4. src/dtos/user.dto.ts

• DTO de respuesta para crear usuario (sin passwordHash)

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

5. src/dtos/user-with-orders.dto.ts

• DTO para GET con conteo de órdenes

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

6. src/repositories/user.repository.ts

• Repositorio de persistencia con métodos simples

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

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

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

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

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

7. src/services/user.service.ts

• Lógica de negocio. Retorna DTOs y puede lanzar ConflictException

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

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

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

const result: UserDto = {
  id: user.id,
  email: user.email,
  name: user.name,
  createdAt: user.createdAt,
};
return result;

}

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

const orderCount = user.orders?.length ?? 0;
const result: UserWithOrdersDto = {
  id: user.id,
  email: user.email,
  name: user.name,
  createdAt: user.createdAt,
  orderCount,
};
return result;

} }

8. src/controllers/user.controller.ts

• Controller que valida DTOs y delega a Service. Convierte null en NotFound

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

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

@Post() @HttpCode(201) async create(@Body() dto: CreateUserDto) { return this.userService.create(dto); }

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

9. src/users.module.ts

• Módulo que une repositorio, servicio y controlador

import { Module } from '@nestjs/common'; import { TypeOrmModule } from '@nestjs/typeorm'; import { User } from './entities/user.entity'; import { Order } from './entities/order.entity'; import { UserController } from './controllers/user.controller'; import { UserService } from './services/user.service'; import { UserRepository } from './repositories/user.repository'; import { CreateUserDto } from './dtos/create-user.dto'; import { UserDto } from './dtos/user.dto'; import { UserWithOrdersDto } from './dtos/user-with-orders.dto';

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

Notas y consideraciones

• ValidationPipe: para que CreateUserDto con class-validator se aplique automáticamente, asegúrate de activar ValidationPipe global (en main.ts) o en la ruta correspondiente. Ejemplo en main.ts: app.useGlobalPipes(new ValidationPipe({ whitelist: true }));
• El Service retorna null en findOneWithOrders cuando el usuario no existe; el Controller lo convierte a NotFoundException para mantener el comportamiento observable de la API.
• El Controller no contiene lógica de negocio; solo valida y delega al Service.
• El Repository expone métodos simples de persistencia y no maneja lógica de negocio.
• Las respuestas para POST siguen siendo 201 con el DTO de UserDto; las respuestas de GET con orderCount siguen el DTO UserWithOrdersDto.

Qué hacer para probar

• POST /users

  • Request body (validando DTO): { "email": "usuario@example.com", "name": "Usuario", "password": "secreto123" }
  • Debe devolver 201 y un objeto con id, email, name, createdAt (sin passwordHash).

• GET /users/:id

  • Si existe: devuelve 200 con { id, email, name, createdAt, orderCount }.
  • Si no existe: devuelve 404 Not Found con mensaje "User not found".

Si quieres, puedo adaptar los paths de importación/estructura de carpetas a tu proyecto actual o darte un único archivo consolidado para pegar en tu código (aunque la separación por capas facilita el mantenimiento). ¿Prefieres que te proporcione una versión en un único snippet por archivo como ya hice, o quieres que te muestre todo en un solo bloque para pegar en tu repositorio?

A continuación tienes un prompt seguro inspirado en Chain-of-Thought (CoT). Está diseñado para razonar de forma estructurada sin exponer el razonamiento interno paso a paso, y para devolver un JSON con elegibilidad, motivos, tasa de riesgo y si se requiere garantía.

Título del prompt: Evaluación de elegibilidad de crédito empresarial (CoT estructurado, salida JSON)

Prompt:

Eres un analista de crédito empresarial. Debes evaluar la elegibilidad de una empresa para crédito a partir de un objeto JSON de entrada y devolver un objeto JSON con los siguientes campos:

• elegible: boolean
• motivos: array de strings
• tasa_riesgo: 'baja' | 'media' | 'alta' | 'rechazado'
• requiere_garantia: boolean

Entrada esperada (JSON) con estas claves:

• antiguedad_anios: entero, años operando
• ingresos_anuales_usd: número, ingresos anuales en USD
• mora_ultimos_12_meses: booleano, true si hubo mora en los últimos 12 meses
• deuda_existente: booleano, true si tiene deuda existente
• ratio_deuda_ingreso: float, ratio deuda/ingreso (0-1)
• empleados: entero, número de empleados
• mora_historica: entero, número de moras históricas (solo relevante para PyME)
• sector: cadena de texto, sector de la empresa (p. ej. "construcción", "comercio", etc.)

Reglas de elegibilidad (aplican en este orden):

1. Antigüedad mínima: antiguedad_anios >= 2. Si no se cumple, elegible = false y añade "antigüedad insuficiente" a motivos.
2. Ingresos anuales: ingresos_anuales_usd > 500000. Si no se cumple, elegible = false y añade "ingresos anuales insuficientes" a motivos.
3. Mora en últimos 12 meses: mora_ultimos_12_meses debe ser false. Si es true, elegible = false y añade "mora en últimos 12 meses" a motivos.
4. Deuda existente: si deuda_existente es true y ratio_deuda_ingreso >= 0.4, elegible = false y añade "ratio deuda/ingreso alto" a motivos.
5. PyME (< 50 empleados): puede tener 1 mora histórica y aun ser elegible con tasa mayor. Si empleados < 50:
   • si mora_historica > 1, elegible = false y añade "moras históricas excedidas para PyME" a motivos.
   • si mora_historica == 1 o 0, sigue siendo elegible (con o sin mora histórica según lo anterior) y la tasa de riesgo podría ser mayor.
6. Sector construcción: si sector es "construcción" (o equivalente en español), requiere_garantia = true independientemente de todo lo demás.

Cálculo de salida de tasa de riesgo (solo si elegible = true):

• Por defecto, tasa_riesgo = 'baja'.
• Si es PyME (<50 empleados) y mora_historica == 1, entonces tasa_riesgo = 'media'.
• Si no hay factores de mayor riesgo (ninguna condición anterior de mora, deuda o antigüedad por debajo de umbrales) entonces permanece 'baja'.
• Si alguna condición leve de riesgo aparece para un caso elegible (p. ej., mora_historica = 1 para PyME), asigna 'media' en lugar de 'baja'.
• Si elegible = false, tasa_riesgo debe ser 'rechazado'.

Notas:

• En todos los casos, si sector == "construcción", debe aparecer "requires_garantia": true en el resultado, aunque el resto de las condiciones determine elegibilidad y tasa de riesgo.
• La salida debe ser JSON válido y completa. No agregues texto adicional.

Instrucciones de implementación para el modelo (CoT seguro):

• Verifica cada regla en el orden anterior y registra en motivos las violaciones o justificadas condiciones (solo cuando corresponda).
• No expongas razonamiento interno paso a paso. En su lugar, compón la lista de motivos de forma concisa.
• Genera exactamente un objeto JSON con las claves elegible, motivos, tasa_riesgo y requiere_garantia.

Ejemplos para ilustrar (entrada/salida):

Ejemplo 1 Entrada: { "antiguedad_anios": 3, "ingresos_anuales_usd": 600000, "mora_ultimos_12_meses": false, "deuda_existente": true, "ratio_deuda_ingreso": 0.35, "empleados": 25, "mora_historica": 1, "sector": "manufactura" } Salida esperada: { "elegible": true, "motivos": [], "tasa_riesgo": "media", "requiere_garantia": false }

Ejemplo 2 Entrada: { "antiguedad_anios": 1, "ingresos_anuales_usd": 750000, "mora_ultimos_12_meses": false, "deuda_existente": false, "ratio_deuda_ingreso": 0.0, "empleados": 120, "mora_historica": 0, "sector": "servicios" } Salida esperada: { "elegible": false, "motivos": ["antigüedad insuficiente"], "tasa_riesgo": "rechazado", "requiere_garantia": false }

Notas finales:

• Este prompt evita exponer razonamiento interno paso a paso, pero mantiene una lógica de verificación clara y justificación resumida en motivos. Puedes adaptar los nombres de campos o el umbral de ingresos si tus datos reales usan otras etiquetas.

Si quieres, te puedo adaptar el prompt a tu formato exacto de datos o ampliar la semántica de la tasa de riesgo según tus políticas de crédito.

Aquí tienes una versión production-ready del prompt. Está diseñada para reducir variabilidad, ser específica y entregar un correo listo para enviar, sin placeholders, con formato y tono consistentes.

Promt de producción (copy-paste)

Rol y objetivo

• Eres un asistente de atención al cliente para una empresa de ecommerce. Tu tarea es redactar un correo para clientes que presentan reclamos relacionados con envíos, devoluciones o pagos. El correo debe ser profesional y empático, y debe estar listo para enviar sin placeholders.

Entrada esperada (payload)

• nombre_cliente: nombre del cliente (string)
• orden_id: identificador de la orden (string)
• tipo_incidencia: "envío" | "devolución" | "pago"
• resumen_problema: breve descripción del inconveniente (string)
• detalles_adicionales: información adicional relevante (string, opcional)
• fecha_entrega_estimada: fecha estimada de entrega si aplica (string, opcional)
• monto_reembolso: monto de reembolso si aplica (string o número, opcional)
• politica_url: URL de la política correspondiente (string, opcional)
• firma_empresa: nombre de la empresa o equipo de soporte (string)
• nombre_empresa: nombre de la empresa (string)
• correo_soporte: contacto de soporte (string, opcional)

Reglas de negocio y reducción de variabilidad

• Selecciona una plantilla determinista según tipo_incidencia:
  • envíos: PlantillaEnvio
  • devoluciones: PlantillaDevolucion
  • pagos: PlantillaPago
• Sustituye todas las plantillas con los valores proporcionados del payload (nombre_cliente, orden_id, fecha_entrega_estimada, monto_reembolso, etc.). No dejes placeholders visibles en la salida.
• El correo debe incluir: Subject y Cuerpo (texto plano) y debe estar listo para enviar.
• Extensión del texto: entre 120 y 200 palabras, quedando claro y conciso.
• Estructura de salida obligatoria:
  • Subject: [Asunto generado a partir del tipo de incidencia y orden_id]
  • Cuerpo del correo:
    • Saludo: "Estimado/a [nombre_cliente],"
    • Párrafos que cubran: reconocimiento del problema, explicación o disculpa breve, acción tomada o plan de acción, plazos o próximos pasos, información adicional requerida (si aplica) y cierre cordial.
    • Firma: [firma_empresa] / [nombre_empresa]
• Tono: profesional, empático, sin jerga, sin blame-shifting, lenguaje inclusivo.
• Evita menciones internas, frases vagas o promesas no verificables.
• No incluyas datos personales sensibles ni referencias a políticas internas.
• Si falta cualquier dato obligatorio (nombre_cliente, orden_id, tipo_incidencia, resumen_problema), la salida debe abortar y devolver un error estructurado en formato JSON indicando los campos faltantes. No se genera el correo parcial.

Plantillas (para uso interno, deben ser llenadas con datos reales)

• PlantillaEnvio Subject: Actualización sobre su pedido {orden_id} Cuerpo: Estimado/a {nombre_cliente}, Gracias por contactarnos. Lamentamos la demora de su envío {orden_id}. Actualmente su paquete está en tránsito y la fecha estimada de entrega es {fecha_entrega_estimada}. Puede seguir el estado de su envío con el número de seguimiento correspondiente. Qué estamos haciendo: estamos priorizando su entrega y coordinando con el transportista para acelerar el proceso. Próximos pasos: le notificaremos si hay cambios en la entrega. Si no llega en la fecha estimada, contáctenos de nuevo para una revisión. Saludos cordiales, {firma_empresa} – {nombre_empresa}

• PlantillaDevolucion Subject: Actualización sobre su devolución de la orden {orden_id} Cuerpo: Estimado/a {nombre_cliente}, Hemos recibido su solicitud de devolución de la orden {orden_id}. El proceso está en curso y el importe estimado de reembolso es {monto_reembolso}. El tiempo estimado para completar la devolución es de X días hábiles. Qué estamos haciendo: procesamos la devolución en cuanto recibimos el artículo/s y validamos la condición. Próximos pasos: le enviaremos una notificación cuando el reembolso se haya ejecutado. Si se requiere información adicional, le contactaremos de inmediato. Saludos cordiales, {firma_empresa} – {nombre_empresa}

• PlantillaPago Subject: Actualización sobre su pago para la orden {orden_id} Cuerpo: Estimado/a {nombre_cliente}, Gracias por informarnos sobre el pago de la orden {orden_id}. Hemos verificado el estado del pago y, si corresponde, el importe a reembolsar es {monto_reembolso}. La resolución de este caso está en curso y esperamos confirmación final en breve. Qué estamos haciendo: estamos revisando la transacción con el equipo de pagos y el banco/acreditador correspondiente. Próximos pasos: le comunicaremos una confirmación tan pronto como se resuelva. Saludos cordiales, {firma_empresa} – {nombre_empresa}

Formato de salida

• Salida en texto plano, no código ni marcadores.
• Debe contener exactamente dos secciones:
  • Subject: ...
  • Cuerpo del correo: ...
• El cuerpo debe ser un único bloque de texto con formato de párrafos, sin listas innecesarias ni encabezados.
• Todas las sustituciones deben estar completadas con los valores del payload; no dejar placeholders.

Validación y manejo de errores

• Si falta alguno de estos campos obligatorios: nombre_cliente, orden_id, tipo_incidencia, resumen_problema, aborta y devuelve JSON con: { "error": "Datos incompletos", "faltantes": ["campo1", "campo2", ...] }
• Evita respuestas ambiguas o placeholders.

Notas de implementación

• Considera fijar la temperatura del modelo entre 0.0 y 0.2 para mayor consistencia.
• Mantén consistencia en la firma y formato entre correos, incluso si el canal de soporte cambia.
• Si el input contiene información sensible, no la incluyas en el correo; utiliza referencias o handles cuando sea necesario.

Ejemplo mínimo de salida (rellenar con datos reales)

• Subject: Actualización sobre su pedido 12345
• Cuerpo: Estimado/a Natalia..., etc. (con los datos sustituidos)

Notas de uso

• Este prompt está diseñado para ser usado con un sistema que ya suministra los campos del payload. Asegúrate de que el motor de generación tenga acceso a esos campos y no permita que se emita un correo con placeholders.

A continuación se proporciona un prompt completo para pegar directamente en la system prompt de una API de LLM. Está diseñado para clasificar tickets de soporte en JSON, manejar entradas en español/inglés/spanglish, incluir ejemplos few-shot (mínimo 3) con edge cases, y contemplar ambigüedades o información incompleta. La temperatura recomendada para este tipo de tarea es 0.

Instrucciones para el modelo

• Objetivo: Deducir la categoría y otros atributos a partir del texto libre del cliente y devolver un único objeto JSON con los campos especificados.
• Input esperado: texto libre del mensaje del cliente (puede estar en español, inglés o spanglish).
• Output esperado: un objeto JSON válido con los siguientes campos exactamente en este orden: categoria, prioridad, sentimiento, requiere_humano, resumen_corto.
• Valores permitidos:
  • categoria: facturación, envio, producto_defectuoso, consulta_general, cancelación, fraude
  • prioridad: critica, alta, media, baja
  • sentimiento: positivo, neutral, negativo, mixto
  • requiere_humano: true o false
  • resumen_corto: cadena de texto corta que resuma el ticket y/o indique si se requiere aclaración
• Reglas de clasificación:
  • Usa la categoría que mejor describa el contenido del ticket entre las opciones dadas.
  • Prioridad debe reflejar el grado de urgencia o impacto esperado (crítica para problemas de máximo impacto, alta para problemas serios, media para problemas moderados, baja para consultas o incidencias fáciles de resolver).
  • Sentimiento debe reflejar la emoción expresada en el mensaje (por ejemplo, frustración, preocupación, descontento, o neutral).
  • Si el mensaje es ambiguo o incompleto y no se puede clasificar con confianza, asigna:
    • categoria: consulta_general
    • requiere_humano: true
    • resumen_corto: "Ambigüedad detectada: se requiere aclaración humana."
  • En todos los casos, asegurar que resumen_corto sea conciso (una o dos frases).
  • Evita incluir texto adicional fuera del JSON. El resultado debe ser únicamente el JSON.
• Idioma y variaciones:
  • El texto de entrada puede contener español, inglés o spanglish; la salida debe ser en español y ajustarse a los valores permitidos.
• Formato y consistencia:
  • Debe ser un JSON válido, sin comillas extra fuera del JSON, sin caracteres fuera del objeto.
  • No incluir saltos de línea innecesarios que invaliden el JSON.

Ejemplos de few-shot (mínimo 3; edge cases cubiertos) Caso 1 (edge: cargo desconocido en factura) Entrada: "Mi factura vino con un cargo extra que no reconozco. ¿Podrían explicarlo y devolverlo?" Salida JSON esperada: { "categoria": "facturación", "prioridad": "alta", "sentimiento": "negativo", "requiere_humano": false, "resumen_corto": "Cargo adicional no reconocido en factura; solicitar explicación y reembolso." }

Caso 2 (edge: entrega retrasada, título en spanglish) Entrada: "The package no ha llegado yet y el tracking no se actualiza. ¿Qué hago?" Salida JSON esperada: { "categoria": "envio", "prioridad": "alta", "sentimiento": "negativo", "requiere_humano": false, "resumen_corto": "Pedido no entregado; tracking sin actualizaciones; se solicita solución de envío." }

Caso 3 (edge: producto defectuoso) Entrada: "Mi teléfono llegó con la pantalla rota y no funciona como debería." Salida JSON esperada: { "categoria": "producto_defectuoso", "prioridad": "alta", "sentimiento": "negativo", "requiere_humano": false, "resumen_corto": "Producto defectuoso: pantalla rota al recibir." }

Caso 4 (edge: ambigüedad / necesita aclaración) Entrada: "Necesito ayuda con algo." Salida JSON esperada: { "categoria": "consulta_general", "prioridad": "baja", "sentimiento": "neutral", "requiere_humano": true, "resumen_corto": "Ambigüedad detectada: se requiere aclaración humana." }

Caso 5 (edge: posible fraude / cargo sospechoso) Entrada: "I found a suspicious charge on my card and I want you to investigate." Salida JSON esperada: { "categoria": "fraude", "prioridad": "crítica", "sentimiento": "negativo", "requiere_humano": true, "resumen_corto": "Cargo sospechoso detectado; se solicita investigación y revisión humana." }

Notas finales

• Asegúrate de devolver exactamente un objeto JSON por cada input recibido.
• Si el input contiene información suficiente para clasificación clara, no marcas requiere_humano como true.
• Si el input es ambiguo o incompleto, no intentes adivinar; marca requiere_humano como true y ofrece una breve señal de necesidad de aclaración en resumen_corto.

Temperatura recomendada: 0

Puedes pegar este prompt tal cual en la system prompt de tu API de LLM.

A continuación te propongo un plan de Go-To-Market (GTM) para 90 días, enfocado en canales orgánicos de bajo costo y aprovechando que el producto ya está probado y con NPS alto.

1. Los 3 canales GTM principales (con justificación)

• Canal 1: Alianzas y comunidades de contadores (colegios, consejos profesionales, asociaciones) + presencia en LinkedIn/WhatsApp de estas comunidades

  • Por qué este canal y no otros: ya existen comunidades activas en Argentina y, emergentes en México, donde los contadores se agrupan para networking y formación. Las asociaciones tienen credibilidad y pueden facilitar demos, onboarding y casos de éxito. El ciclo de compra es corto si se ve una demo que funciona; las colaboraciones permiten reach a muchos clientes potenciales con costo relativamente bajo (co-marketing, newsletters, webinars conjuntos). Además, hay oportunidad de obtener referencias y de crear contenido conjunto (casos, guías, vídeos).

• Canal 2: LinkedIn y outbound social selling + demos en vivo

  • Por qué este canal y no otros: los contadores usan LinkedIn para reputación, referencias y networking. El enfoque “demo-driven” encaja con el ciclo corto: si funciona la demo, se compra ese mismo día. Es escalable con mensajes secuenciales y plantillas, y de bajo costo si se hace de forma eficiente (mensajes enfocados, follow-ups, y participación en grupos y discusiones). Complementa muy bien al Canal 1: a los prospectos que no están en una asociación, llegarles vía LinkedIn.

• Canal 3: Programa de referidos y casos de éxito + webinars

  • Por qué este canal y no otros: ya hay clientes en Argentina con NPS alto (72). Pedidos de ROIs claros cuando otros contadores ven un caso de éxito que les habla de ROI concreto (con agregar 10 clientes se justifica el costo). Un programa de referidos y webinars/casos de éxito requiere poco presupuesto y crea evidencia social que facilita el cierre. Es repetible y escalable conforme se generan más testimonios y más contenido de resultados.

El canal que NO usaría y por qué

• No usar publicidad pagada (Google Ads, LinkedIn Ads) en este momento.
  • Razón: no hay presupuesto de ads y el ciclo es corto, pero el costo de adquisición por leads en servicios B2B suele ser alto y menos predecible con un historial de eficiencia limitado. Además, el objetivo son contadores y asociaciones con alto nivel de confianza; el gasto en ads puede desviar recursos de los canales orgánicos de mayor retorno inicial (alianzas, LinkedIn orgánico, referencias). Es mejor validar y escalar primero los canales 1–3 y luego considerar ads si el CAC se demuestra favorable.

2. Acciones concretas semana a semana para los primeros 30 días

Semana 1 (configuración y definición)

• Afinar mensaje y ICP:
  • Definir 2-3 mensajes clave para contadores en Argentina y México (enfocados en ahorro de tiempo, reducción de errores, cumplimiento de formatos locales, y ROI con 10 clientes).
  • Preparar 1 deck de alto nivel para demos y 1 versión corta (30–60 segundos) para mensajes en LinkedIn y WhatsApp.
• Preparar assets y procesos:
  • Crear landing page específica para Partnerships y Demo (con formulario y calendario).
  • Preparar 1 caso de éxito breve (testimonio de los 6 usuarios activos) y 1 video corto de 2–3 minutos mostrando la automatización.
  • Establecer pipeline en CRM (lead, demo, acuerdo, onboarding) y plantillas de seguimiento.
• Listado de asociaciones/colegios:
  • Identificar 6–10 asociaciones relevantes en Argentina y 4–6 en México; recolectar contactos de coordinación/marketing.
  • Preparar propuetas de colaboración: webinars conjuntos, newsletters, demos para miembros, onboarding de nuevos asociados.

Semana 2 ( outreach inicial y primera demo piloto )

• Outreach a asociaciones y comunidades:
  • Enviar emails y mensajes LinkedIn a los contactos clave con propuesta de webinar/co-marketing y demo para miembros.
  • Proponer MOUs o acuerdos de colaboración simples (p. ej., 1 webinar al mes a costo reducido para miembros, acceso a demo para nuevos colegiados).
• Contenidos y presencia:
  • Publicar 1 artículo corto y 2 posts en LinkedIn sobre ROI y automatización de reportes para contadores; compartir en grupos relevantes y WhatsApp de comunidades.
  • Publicar 1 video corto demostrando el flujo de generación de reportes.
• Tracción de clientes actuales:
  • Contactar a los 6 contadores activos para obtener 1 testimonio escrito y 1 breve video. Empezar a construir 2–3 casos de éxito para usar en outreach.

Semana 3 ( LinkedIn outbound intensificado + primer webinar/demo )

• Outreach estructurado en LinkedIn:
  • Crear una lista objetivo de 70–100 contadores en Argentina y México; enviar 1–2 mensajes personalizados y 1 invitación a demo por semana; responder rápidamente a respuestas.
  • Realizar seguimientos para agendar demos. En paralelo, responder consultas inbound.
• Webinars y demos en vivo:
  • Organizar el primer webinar de 45 minutos para mostrar ROI y flujo de trabajo con ejemplos reales (Afip/SAT). Invitar a asociaciones y a contadores vinculados.
  • Post-demo: enviar email de seguimiento con enlace a la grabación y una oferta de onboarding rápido.
• Casos de éxito y contenido:
  • Publicar 1 caso de éxito (testimonio) en la web y en LinkedIn.

Semana 4 (validación de alianzas y programa de referidos)

• Cerrar acuerdos piloto con 1–2 asociaciones sociales:
  • Firmar acuerdos simples de co-marketing para al menos 1 webinar y 1 newsletter de miembros.
• Lanzar programa de referidos piloto:
  • Ofrecer incentivo mínimo (por ejemplo, mes gratuito por cada cliente referido que llegue a 3 clientes conectados) para los primeros 5–10 referidos.
• Optimización de onboarding y onboarding rápido:
  • Publicar guía de onboarding para nuevos clientes y un checklist de conexión de Afip/SAT; preparar respuestas a preguntas frecuentes.
• Contenido y SEO:
  • Publicar 2 posts más y 1 artículo de blog orientado a “cómo automatizar reportes para contadores” con palabras clave relevantes.
• Métricas y revisión de KPIs:
  • Revisar pipeline: cuántas demos completadas, cuántos acuerdos de colaboración cerrados, y cuántos clientes nuevos se inscriben.

Notas para los 30 días:

• Objetivo de demos/ventas: avanzar de 0 a al menos 6–10 nuevos contadores pagos dentro de las primeras 30 días (con posibilidad de mayor impacto si las demos se cierran el mismo día).
• Enfoque en conversión de demo a pago: con ciclo corto, intentar cerrar en la misma semana de la demo cuando sea posible.

3. Métricas y objetivos para saber si el GTM está funcionando (con números objetivo)

Objetivo para los primeros 30 días

• Demos completadas: 18–25
• Leads cualificados para demostración (demo requests) generados: 25–40
• Nuevos contadores pagos (activaciones): 6–10
• MRR agregado por nuevos contadores: $2,000 – $5,000 (supone 6–10 cuentas con 5–10 clientes cada, a $79 por cliente)
• Clientes nuevos conectando al menos 5–10 clientes cada uno: incremento de 30–60 clientes conectados
• Activación de nuevos clientes: % de nuevos contadores con al menos 5 clientes conectados dentro de 30 días: 40–60%
• Retención / churn a 30 días: <5%
• NPS de clientes actuales mantenido o mejorado: ≥70
• Participación de asociaciones/alianzas:
  • 1–2 MOUs firmados
  • 1 webinar co-patrocinado/or 1 actividad conjunta
• Outreach de LinkedIn:
  • Tasa de respuesta: 25–35%
  • Tasa de conversión de demo a pago: 50–70% (dependiendo de la calidad de la demo)

Objetivo para 60 días (visión)

• Nuevos contadores pagos: 12–16
• MRR nuevo (acumulado): $4k–$12k
• Demostraciones totales: 40–60
• Casos de éxito/recursos de contenido: 2–3 casos de éxito en uso real, 2 webinars
• Participación en asociaciones: 2–3 MOUs firmados, 2 newsletters o canales de comunicación activos
• México: 1–3 contadores pagando y conectando 5–20 clientes cada uno (progresivo)

Objetivo para 90 días (visión)

• Nuevos contadores pagos: 18–24
• MRR nuevo (acumulado): $8k–$18k
• Clientes totales conectados por nuevos contadores: 180–260
• Casos de éxito estables y 3–4 webinars
• Presencia sólida en México con al menos 2–3 cuentas suscritas y 20–40 clientes conectados
• Churn 3–4% (a nivel producto)
• NPS estable en ≥70

4. El canal que NO usarían y por qué (resumen)

• No usarán publicidad pagada (ads) en esta etapa.
  • Razón principal: no hay presupuesto; el equipo está enfocado en canales orgánicos y de alto valor (alianzas, LinkedIn inbound, referidos) para validar el producto y generar ROI rápido. Ads puede ser costoso y tardar en optimizar, y no garantiza la credibilidad que da el enfoque comunitario y de asociaciones para contadores.

Notas finales y consejos prácticos

• Enfoque a corto plazo en Demos: dado el ciclo corto, prioriza organizar al menos 2 demos en vivo por semana y acelerar el close en la misma semana de la demo cuando el lead ve valor claro.
• Refuerza validación social: usa testimonios y casos de éxito desde el inicio; publícalos en la web y en LinkedIn para aumentar la confianza.
• Onboarding rápido: crea una guía paso a paso para que el contador conecte Afip/SAT y comience a generar reportes en minutos. Facilita la demostración en vivo con un flujo preconfigurado para comenzar.
• Métricas y revisión: cada semana revisar cuántas demos se completaron, cuántos acuerdos/propuestas se cerraron y qué asociaciones están avanzando. Ajusta el plan en función de qué canal está generando mayor CAC-ROI.
• Escalabilidad: si los primeros 60 días muestran calidad en alianzas y outbound en Argentina, empieza a replicar el mismo enfoque en México, adaptando mensajes y contactos de asociaciones locales.

Si quieres, puedo convertir esto en un plan de acción operativo con plantillas de mensajes de LinkedIn, guiones de demo, y una plantilla de tablero de métricas (KPIs) para que lo puedas usar ya la próxima semana.

A continuación te entrego un diagnóstico claro y una propuesta práctica para rediseñar el pricing, con un plan de implementación y un cálculo conservador del impacto en MRR si el 50% de clientes migra al tier más adecuado.

1. Diagnóstico del problema con el pricing actual (causa del churn)

• One-size-fits-all: plan único de $49/mes para 320 clientes. No captura variaciones de uso ni tamaño de clínica. Los solos de un profesional pagan lo mismo que clínicas con 3-4 profesionales y alto volumen de recordatorios.
• Churn impulsado por precio relativo al valor percibido: 60% de quienes se van dicen “es caro para lo que uso”. El valor mostrado por cada cliente no está suficientemente alineado con cuánto usan (usuarios bajos gastan lo mismo que los altos).
• No se monetiza adecuadamente el uso híper-valorado: los top usuarios (≈20%) envían >500 recordatorios/mes. Sus costos por mensaje y la infraestructura se deben reflejar mejor en el precio, o bien capturar más ingresos por uso.
• Estructura de costos no está adecuadamente cubierta: costo de WhatsApp ~$0.02/mensaje; infra ~$8/cliente/mes. Con el plan actual, el costo variable por cliente depende fuertemente de mensajes; muchos clientes usan poco y “subvencionan” a los que usan mucho.
• Competencia y percepción de precio: competidores con planes más ajustados a segmentos (p. ej., Agenda Pro $29 sin WhatsApp; MediTurno $89 con más funcionalidades). Falta diferenciación clara por tamaño de cliente y uso.

Resumen: el pricing actual está generando una fricción de precio, no segmenta por tamaño de consultorio ni por uso, y no capitaliza plenamente el valor que generan las clínicas más grandes o más activas.

2. Propuesta de estructura de pricing (tiers y qué incluye)

Objetivo: alinear precio con tamaño del negocio y uso, introducir consumo/volumen de recordatorios como componente de valor, y dejar espacio para crecimiento (más usuarios, más recordatorios) sin desincentivar a los clientes pequeños.

Estructura sugerida (4 tiers; precios propuestos y criterios de uso):

• Tier 1: Solo / Solo Profesional

  • Precio: $29/mes
  • Incluye: 1 profesional, agenda online, historial de pacientes, recordatorios básicos, reportes de ocupación básicos
  • Recordatorios incluidos: 300/mes
  • Uso adicional: $0.02 por recordatorio extra
  • Ideal para: profesionales independientes, solopreneurs, clínica unipersonal

• Tier 2: Equipo Pequeño

  • Precio: $59/mes
  • Incluye: hasta 4 profesionales (con recepción y/o otros médicos), agenda compartida, historial completo, reportes intermedios
  • Recordatorios incluidos: 800/mes
  • Uso adicional: $0.02 por recordatorio extra
  • Ideal para: consultorios con 2–4 profesionales

• Tier 3: Clínica Mediana

  • Precio: $99/mes
  • Incluye: hasta 12 profesionales, agenda multusuario, reportes avanzados, acceso a analítica de ocupación por profesional
  • Recordatorios incluidos: 1,500/mes
  • Uso adicional: $0.02 por recordatorio extra
  • Ideal para: clínicas de tamaño medio (5–12 profesionales)

• Tier 4: Enterprise / Clínica Grande

  • Precio: $179/mes
  • Incluye: número ilimitado de profesionales (según necesidad), funcionalidades avanzadas, prioridad de soporte, API/integ. personalizadas
  • Recordatorios incluidos: 3,000+/mes (o según acuerdo)
  • Uso adicional: $0.02 por recordatorio extra
  • Ideal para: clínicas grandes, multi-sede, con alta demanda de automatización

Notas:

• El costo de WhatsApp ($0.02/mensaje) sigue aplicando. En el modelo propuesto, cada tier tiene un volumen “incluido” de recordatorios; el uso por encima de ese volumen se factura a $0.02/mensaje.
• El costo de infraestructura fijo (~$8/cliente/mes) ya está cubierto por la tarifa base en cada tier, y el usage de mensajes se monetiza adicionalmente.
• Opcional (para acelerar adopción): ofrecer un plan de migración suave para clientes actuales, con opción de mantener temporalmente el precio actual ($49) por un periodo de transición o con un descuento de bienvenida al migrar.

3. Justificación de cada tier (a quién apunta, por qué ese precio, qué diferencia/uso se mide)

• Tier 1 Solo ($29)

  • Target: profesionales que trabajan solos; uso bajo a medio (pocos o moderados recordatorios).
  • Por qué este precio: captura valor de base y reduce disuasión por precio para solistas; volumen de recordatorios moderado (300). Alinea costo de infraestructura y costos de mensajes con el precio.
  • Métrica de uso que diferencia: número de profesionales activos (1); volumen de recordatorios incluido.
  • Diferenciador clave: precio más bajo, menos colaboradores, pero acceso a lo esencial.

• Tier 2 Equipo Pequeño ($59)

  • Target: consultorios con 2–4 profesionales; mayor actividad de agenda y recordatorios.
  • Por qué este precio: se alinea con incremento de valor (colaboración en equipo, mejor agenda, recordatorios más intensos); incluye CRM básico y reportes intermedios.
  • Métrica de uso que diferencia: cantidad de profesionales (2–4) y recordatorios incluidos (800).
  • Diferenciador clave: mayor capacidad de usuarios y recordatorios, valor de equipo.

• Tier 3 Clínica Mediana ($99)

  • Target: clínicas de tamaño medio con 5–12 profesionales; alta frecuencia de recordatorios.
  • Por qué este precio: refleja mayor valor de operación (ocupación, reportes avanzados, multiusuario) y volumen de mensajes.
  • Métrica de uso que diferencia: número de profesionales (hasta 12) y recordatorios incluidos (1,500).
  • Diferenciador clave: analítica avanzada y soporte para equipos más grandes; escalabilidad.

• Tier 4 Enterprise ($179)

  • Target: clínicas grandes, multi-sede, con necesidades de integración y SLA.
  • Por qué este precio: pricing premium para servicio y soporte dedicados, API, onboarding personalizado; alto valor para cohortes grandes.
  • Métrica de uso que diferencia: capacidad ilimitada de usuarios y acuerdos de nivel de servicio.
  • Diferenciador clave: soporte de alto nivel, integraciones, escalabilidad.

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

Datos base:

• Clientes actuales: 320
• MRR actual: $15,680
• Precio actual por cliente promedio: $49
• Churn actual: 8% (contextual para entender necesidad de pricing)
• Distribución de uso aproximada (basado en tu comentario):
  • Bottom 30% (solos): ~96 clientes
  • Top 20% (alto uso): ~64 clientes
  • Resto medio: ~160 clientes

Supuestos para el cálculo de migración (escenario razonable y conservador):

• 50% de los 320 clientes migran a alguno de los nuevos tiers (160 clientes).
• Distribución de migración (ejemplo práctico y razonable):
  • 80 migran a Solo ($29)
  • 40 migran a Equipo Pequeño ($59)
  • 40 migran a Clínica Mediana ($99)
• Los 160 que no migran permanecen en el plan actual de $49.

Cálculo de MRR tras migración (escenario moderado, distribución anterior):

• Migrados:
  • 80 x 29 = 2,320
  • 40 x 59 = 2,360
  • 40 x 99 = 3,960
  • Total migrados = 8,640
• No migrados: 160 x 49 = 7,840
• MRR total tras migración = 8,640 + 7,840 = 16,480
• Cambio absoluto vs. baseline: +800 en MRR (aprox. +5.1%)

Notas y variaciones razonables:

• Si migran más a tiers altos (por ejemplo, más de los 40 migran a Clínica Mediana o Enterprise), el MRR puede subir aún más; si migran menos o a tiers más bajos, puede haber impactos menores o incluso negativo respecto al baseline.
• En un escenario conservador con una distribución menos favorable (p. ej., 96 a Solo, 40 a SmallTeam, 24 a Clinic), el efecto podría ser alrededor de +0 a +$1k o ligeramente negativo; el ejemplo anterior demuestra que con una migración razonable hacia tiers adecuados y con tarifas más altas, se puede obtener un crecimiento de MRR.

Impacto en la rentabilidad y visión de valor:

• Con la nueva estructura y asumiendo que muchas clínicas se benefician de un mayor volumen de recordatorios sin incurrir en costos excesivos por cada mensaje, el margen bruto tiende a mejorar respecto al 63% actual.
  • Estimación optimista (todos los mensajes siguen siendo facturados a $0.02 por mensaje sin incluir cuotas): el margen bruto podría incrementarse a ~72% o más, gracias a tarifas por tier más altas y mejor alineación entre costo y precio.
  • Estimación con cuotas incluidas (mayor cobertura de recordatorios dentro de cada tier): el margen podría moverse a un rango de 75–85%, dependiendo del mix real de uso y de cuántos mensajes exceden las cuotas.
• En cualquier caso, la propuesta reduce la probabilidad de churn al alinear el precio con el valor y el tamaño del negocio, y ofrece una ruta clara de crecimiento para clientes que aumenten su uso.

Notas de implementación (recomendaciones breves)

• Implementa un periodo de transición para clientes actuales: por ejemplo, 6–12 meses de “pricing grandfathering” (mantener $49 para algunos clientes clave mientras migran) para reducir churn de transición.
• Comunica ROI concreto del uso: tiempo ahorrado en administración, reducción de citas perdidas, mejor ocupación, etc. Esto ayuda a justificar subidas de tier.
• Realiza pruebas A/B de migración: ofrece a un subconjunto de clientes la opción de migrar y observa satisfacción, uso y churn.
• Monitorea métricas clave: migración por tier, tasa de adopción de recordatorios, uso por profesional, costo por mensaje, occupancy rate, Net Revenue Retention (NRR), churn por tier.
• Prepara herramientas de soporte y onboarding para las migraciones (guías, calculadora de ROI, casos de éxito) y un plan de atención al cliente para quienes queden en el plan anterior.

Si quieres, puedo adaptar la propuesta de precios a tus costos exactos (por ejemplo, fijar cuotas incluidas específicas por tier y ampliar el detalle de add-ons de mensajes) y hacer un cuadro comparativo entre el pricing actual y el propuesto para presentarlo a tu equipo.

A continuación tienes un roadmap de 6 meses, organizado por mes, con prioridades claras, entregables y la justificación de cada decisión. El enfoque está en reducir churn, hacer onboarding en 30 minutos, y escalar a 50 clientes pagos a $149/mes (MRR objetivo $7,450) manteniendo el presupuesto.

Visión rápida

• Meta de negocio: 50 clientes pagos a $149/mes en 6 meses (MRR $7,450); churn mensual < 10%; onboarding autónomo en ≤30 minutos.
• Desafíos actuales: ambigüedad/contexto en conversaciones, setup difícil para neuen clientes (alto churn 40%).
• Enfoque: simplificar onboarding, mejorar manejo de contexto y aclaración de consultas, acelerar conversión de beta a pago, y escalar a través de plantillas verticales y ventas in-house.

Supuestos de ejecución

• Equipo: 2 developers Node.js/React, 1 UX designer part-time (20h/semana), founders dedican 30% a ventas.
• Presupuesto: $50k para 6 meses (incluye sueldos). Plan de gasto priorizando desarrollo de onboarding, automations de ventas, y mejoras de producto para reducción de churn.
• Oferta: licencia base a $149/mes, con plantillas verticales y flows de onboarding preconfigurados para LATAM (contadores, abogados, clínicas).

Mes 1 — Foundation para reducir churn y habilitar onboarding autónomo (onboarding 1.0) Objetivo del mes:

• estabilizar el núcleo técnico de contexto y clarificación, y habilitar un onboarding guiado básico sin dependencia de asistencia.

Prioridades

• Core de contexto y clarificación:

  • Implementar manejo de contexto por sesión (tipo memory breve) para respuestas más coherentes en conversaciones continuadas.
  • Añadir prompts de clarificación y fallback cuando una pregunta es ambigua.
  • Justificación: atiende directamente el problema identificado en beta (ambigüedad y necesidad de contexto), reduce frustración del usuario y abandons.

• Onboarding 1.0 (guía paso a paso):

  • Flujo guiado para conectar WhatsApp, cargar KB en texto plano y crear el primer bot.
  • Plantillas iniciales: 2–3 plantillas verticales base (p. ej., Contadores, Clínica, Estudio Jurídico).
  • Métricas de onboarding: tiempo de completing steps, tasa de finalización, primer caso de uso exitoso.
  • Justificación: establece una experiencia de incorporación más simple y repetible, base para alcanzar ≤30 minutos.

• Analytics y docs:

  • Instrumentación de eventos de onboarding y uso; documentación de usuario y playbooks de onboarding.
  • Justificación: permite medir progreso, identificar cuellos de botella y escalar ventas.

Entregables

• Prototipo de onboarding 1.0 con wizard.
• Soporte de contexto por sesión y clarificación de preguntas.
• 3 plantillas verticales y una guía de configuración rápida.
• Dashboard de métricas de onboarding y uso básico.

KPIs objetivo

• Tiempo de onboarding (medido hasta completar la primera conversación de prueba): objetivo inicial <60 minutos (con visión a ≤30 minutos en M2).
• Tasa de finalización del onboarding: >60%.
• Tasa de conversión beta→paid: seguimiento en M2.

Responsables

• Devs 1 y 2 para implementación de contexto y onboarding.
• UX para flujo de onboarding y plantillas.
• Founders para definición de plantillas y mensajes de venta inicial.

Riesgos y mitigaciones

• Complejidad de implementación de memoria de contexto: priorizar memoria por sesión y fallback simple; evitar persistencia entre sesiones en la versión inicial.
• KB de clientes puede variar: usar plantillas y guías de importación simples.

Mes 2 — Habilitar self-serve onboarding 1.0 y pago (Stripe) + primeros movimientos a paid Objetivo del mes:

• Pasar a un onboarding auto-servicio 1.0 y habilitar pagos para empezar a monetizar y validar el funnel de ventas.

Prioridades

• Pago y suscripciones:

  • Integración con Stripe (planes: Básico a $149/mes; posibilidad de prueba gratuita corto o descuento de lanzamiento).
  • Flujo de facturación y gestión de suscripciones; recordatorios de renovación.

• Self-serve onboarding 1.0:

  • Onboarding guiado para que un nuevo cliente pueda completar setup en ≤30 minutos para la mayoría de casos.
  • Mejoras al wizard con validaciones en tiempo real, verificación de conexión WhatsApp, y selección de plantilla inicial.
  • Justificación: reduce friction de entrada, clave para disminuir churn y escalar ventas sin depender de soporte; alinea con objetivo de onboarding de ≤30 minutos.

• Plantillas y UX:

  • Añadir 2 plantillas adicionales (p. ej., sectores LATAM no cubiertos en M1) y mejoras visuales en editor de KB.
  • Justificación: acelera valor percibido y reduce integraciones necesarias para el primer uso.

• Métricas y ventas:

  • Implementar funnel de signups → pagos, tasa de conversión, CAC influyente.
  • Justificación: empezar a medir viabilidad comercial y ROI de esfuerzos de ventas.

Entregables

• Integración de Stripe y flujo de suscripción.
• Onboarding 1.0 con tiempo objetivo de ≤30 minutos para la mayoría de usuarios.
• 2 plantillas adicionales y mejoras en UX.
• Dashboard de ventas/activación.

KPIs objetivo

• 10–15 nuevos pagos en el mes (conversión de pruebas y beta a paid).
• Tasa de activación (primer bot creado y funcionando) >70%.
• Churn mensual objetivo para este mes: ~25–30% (respalda reducción respecto a 40%).

Responsables

• Devs para Stripe y lógica de suscripción, onboarding 1.0.
• UX para refinar flows y plantillas.
• Founders para ventas y outreach a beta.

Riesgos y mitigaciones

• Riesgo de aceptación de precio: pruebas A/B de mensajes de valor y precios introductorios.
• Integraciones de pago fallidas: fallback con facturas manuales como plan B y soporte proactivo.

Mes 3 — Mejora de contexto, diálogo y handoff a humano; plantillas más robustas Objetivo del mes:

• Mejorar calidad de respuestas en conversaciones largas, mantener contexto entre turnos, y habilitar handoff a agente humano cuando no se puede resolver.

Prioridades

• Conversación de mayor alcance (multi-turn):

  • Persistencia de contexto durante la sesión, con límites razonables (p. ej., 4–6 turnos o contexto reciente).
  • Mejorar manejo de ambigüedad y preguntas de clarificación automáticas.
  • Justificación: reduce errores críticos en consultas complejas, impacta directamente en satisfacción y retención.

• Handoff a humano:

  • Flujo para derivar a un agente humano cuando el bot no puede resolver, con colas y notificaciones para el equipo.
  • Justificación: reduce fricción y churn cuando el usuario espera una respuesta; aumenta confianza en la plataforma.

• Plantillas y calidad:

  • Ampliar a 3–4 plantillas verticales estables y validadas, con ejemplos de casos reales en LATAM.
  • Justificación: acelera la adopción de nuevos clientes y mejora el valor percibido.

• Onboarding objetivo:

  • Reducir aún más el tiempo de onboarding; objetivo de ≤30 minutos para >75% de nuevos usuarios.

Entregables

• Motor de contexto por sesión mejorado.
• Funcionalidad de handoff a humano (cola, asignación, notificaciones).
• 3–4 plantillas verticales listas para uso.
• Documentación de casos de uso y troubleshooting.

KPIs objetivo

• Churn mensual descendiendo a ~25–20%.
• Tasa de conversión de signups a pagos estable.
• Tiempo de onboarding manteniéndose ≤30 minutos para la mayoría.

Responsables

• Devs para lógica de contexto y handoff.
• UX para mejoras de flujo y plantillas.
• Soporte/CS para definir escenarios de handoff y SLAs.

Riesgos y mitigaciones

• Complejidad de handoff: crear pruebas piloto con un subconjunto de clientes para validar SLAs antes de escalado.
• Calidad de contexto: limitar tamaño de memoria y monitorear entradas para evitar respuestas irrelevantes.

Mes 4 — Escala de ventas y plantillas verticales, referrals y partnerships Objetivo del mes:

• Escalar adquisición mediante growth loops, plantillas verticales bien definidas y programa de referidos; fortalecer alianzas.

Prioridades

• Plantillas y verticales:

  • Lanzar 2–3 plantillas enfocadas en contadores, abogados, y clínicas con guías de implementación rápida.
  • Justificación: reduce tiempo de configuración y mejora percepción de valor específico para cada vertical.

• Programa de referidos:

  • Implementar un programa de referrals con incentivos simples para clientes existentes y partners (p. ej., descuento o mes gratis).
  • Justificación: aceleración de adquisición sin depender exclusivamente de ventas; adecuado para una base de clientes B2B en LATAM.

• Partnerships:

  • Acuerdos con asociaciones de pymes, comunidades de contadores y estudios jurídicos para distribución y casos de uso.
  • Justificación: canal de ventas eficiente en LATAM.

• Onboarding y experiencia:

  • Mantener <=30 minutos para onboarding en ≥90% de nuevos clientes.
  • Justificación: objetivo crítico para escalabilidad y reducción de churn.

Entregables

• 2–3 plantillas verticales robustas.
• Programa de referidos implementado.
• Acuerdos o pilotos con 1–2 partnerships.
• Marketing web y casos de éxito iniciales.

KPIs objetivo

• Nuevos paying users en el mes: incremento respecto a M2.
• Churn < 25%.
• Tasa de activación >75%.

Responsables

• Growth/Marketing para campañas y referrals.
• CS para soporte en onboarding y escalabilidad.
• Partnerships para acuerdos y pilotos.

Riesgos y mitigaciones

• Dependencia de partnerships: establecer acuerdos mínimos y métricas de rendimiento para evitar inversiones sin ROI claro.

Mes 5 — Alineación de producto para escalabilidad y administración Objetivo del mes:

• Consolidar la administración y seguridad, y avanzar hacia capacidades de multi-usuario y control de acceso para empresas medianas.

Prioridades

• Gestión de cuentas y administración:

  • Introducción de roles y permisos (RBAC), auditoría básica, y controles de seguridad para datos de clientes.
  • Justificación: seguridad y cumplimiento son requisitos para escalar a pymes, reduce fricción de adopción.

• Productización de “white-label” para reventa:

  • Soporte básico para branding de cliente (nombre del bot, colores).
  • Justificación: abre canales de venta a revendedores y agencias.

• Rendimiento y resiliencia:

  • Estabilizar infra y flujos de trabajo para mayor volumen de usuarios simultáneos.
  • Justificación: evita cuellos de rendimiento a medida que escalan.

• Lenguajes y expansión regional:

  • Iniciar soporte adicional de portugués para Brasil (con roadmap para roll-out).
  • Justificación: LATAM es multi-lás, ampliar alcance potencia crecimiento.

Entregables

• RBAC y logs básicos; mejoras de seguridad.
• White-label básico para clientes.
• Infraestructura escalada para mayor concurrentes.
• Planes de soporte en portugués y español.

KPIs objetivo

• Churn < 20–15%.
• Percentaje de clientes que usan RBAC/branding.
• MRR acumulado y tasa de crecimiento de usuarios.

Responsables

• Devs para RBAC y rendimiento, y white-label.
• UX para branding y experiencia de administración.
• CS/ventas para adopción de multi-tenant y casos de uso.

Riesgos y mitigaciones

• Complejidad de seguridad: plan de fases (M5–M6) con auditoría y pruebas de penetración básicas.

Mes 6 — Consolidación “fin de ciclo” y preparación para escalamiento Objetivo del mes:

• Alcanzar objetivo de 50 clientes pagos, optimizar onboarding a ≤30 minutos para la mayoría, documentar casos de éxito y preparar la siguiente fase (expansión y potencial ronda).

Prioridades

• Meta de 50 paying:

  • Acelerar cierre de ventas para 50 clientes pagos al mes.
  • Refuerzo de ventas con casos de éxito y plantillas de conversión.

• Onboarding de ≤30 minutos:

  • Cerrar el objetivo de onboarding en ≤30 minutos para >95% de nuevos clientes (con plantillas y guías claras).
  • Automatizar checks finales (conexión WhatsApp, KB, plantilla seleccionada).

• Casos de éxito y pruebas:

  • Crear al menos 1–2 casos de éxito documentados en LATAM (clínicas/contadores/abogados).
  • Preparar materiales de ventas (one-pagers, ROI, KPIs de reducción de tiempos de atención).

• Preparación para escalamiento:

  • Documentación de procesos, playbooks de soporte, y preparación de roadmap para siguiente etapa de financiamiento o expansión.

Entregables

• 50 paying customers y MRR de $7,450.
• Onboarding demo y guías para clientes.
• 1–2 casos de éxito y materiales de ventas actualizados.
• Playbooks de ventas, onboarding y soporte para escalamiento.

KPIs objetivo

• Onboarding ≤30 minutos en >95% de nuevas altas.
• Churn < 10%.
• MRR final: $7,450 (50 paying).

Responsables

• Equipo de ventas y founders para cierre.
• CS para onboarding y retención.
• Product para estabilizar flows y documentación.

Riesgos y mitigaciones

• Riesgo de incumplimiento de cuota de ventas: plan de minería de leads existentes y escalar con campañas regionales; establecer metas semanales.

Resumen de objetivos y métricas clave

• Meta de clientes pagos: 50 en 6 meses (MRR $7,450).
• Churn objetivo: < 10% mensual al final del periodo.
• Onboarding autónomo: ≤30 minutos para la mayoría de nuevos clientes (con objetivo de >95% en M6).
• Activación y uso: tasa de activación >70–75% en onboarding; tiempo de primer valor claro.

Notas finales

• Enfoque pragmático: empezar con mejoras de contexto y onboarding para frenar churn, luego construir plantillas verticales y programas de crecimiento (referidos/partners) para acelerar adquisición sin depender excesivamente de soporte.
• Dadas las limitaciones de presupuesto y recursos, prioriza plantillas, onboarding guiado y capacidades de pago temprano para validar el modelo y construir argumentos para escalar.
• Si la tasa de conversión y la adopción no cumplen las metas intermedias, considerar ajustes de precio, pruebas A/B de mensajes de valor y oferta de paquetes por vertical para mejorar la tasa de cierre.

¿Quieres que te entregue este roadmap en formato de calendario (Gantt) o con una checklist por semana para facilitar la ejecución? También puedo adaptar los números de onboarding y de ingresos a tus proyecciones de salario y costos más precisas si me das rangos estimados.

Asunto: Reduzca costos de soporte en su e-commerce con AI

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En Ikilabs ayudamos a empresas B2B en LATAM a optimizar el soporte con soluciones prácticas de AI. Sabemos que su equipo de 8 personas maneja muchas consultas repetitivas, elevando costos y tiempos de respuesta.

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Quedo atento a su disponibilidad.

Atentamente, Equipo Ikilabs contacto@ikilabs.ai | ikilabs.ai

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. Ahora cada vez que algo «falla aleatoriamente» lo primero que revisamos es si puede ser concurrencia.

Headline: Agentes para soporte y operaciones con LLMs

Subheadline: Dirigido a empresas medianas y grandes en LATAM que tienen procesos manuales que no escalan y necesitan integrar sistemas existentes sin reescribirlos. Arrancamos con un descubrimiento de 1 semana y prototipos en 2 semanas usando sus datos reales, para que vea ROI concreto antes de invertir más.

CTA principal: Pide piloto con tus datos

Nuestra metodología

1. Discovery de 1 semana Hacemos entrevistas con tu equipo, mapeamos procesos actuales y identificamos ganancias rápidas frente a proyectos de largo plazo. Al final entregamos un diagnóstico claro y un roadmap inicial.

2. Prototipado en 2 semanas Prototipamos con datos reales del cliente, no mockups: un artefacto funcional con resultados medibles. El objetivo es mostrar ROI tangible antes de comprometer más presupuesto.

3. Iteramos con el cliente antes de ir a producción 1-2 ciclos de feedback y ajuste. El cliente ve el producto en cada entrega y validamos hipótesis, alcance y métricas de éxito.

4. Soporte post-launch incluido en todos los proyectos 30 días de soporte incluido, sin costo adicional. Durante ese periodo resolvemos incidencias y acompañamos la adopción para una transición suave.

When two requests arrive at the same time and both try to modify the same record, you have a concurrency issue. 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 you verify that no one else has modified it in the meantime.

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

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

Como fundador de una consultora técnica boutique, hablo desde la experiencia. 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 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: 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.