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Claro, aquí tienes un análisis detallado para abordar el problema de churn en tu producto SaaS:

1. Diagnóstico: ¿cuál es el problema real detrás del churn?

El problema principal parece ser una desconexión entre las necesidades y expectativas de los clientes y lo que el producto ofrece actualmente. Específicamente:

• Falta de diferenciación y valor percibido: Muchos clientes optan por volver a su planilla de Excel porque sienten que el producto no les aporta suficiente valor comparado con su esfuerzo actual.
• Problemas de usabilidad y onboarding: La dificultad para que los empleados usen el sistema y la falta de una estrategia de entrenamiento adecuada lleva a una rápida deserción.
• Integraciones y automatización insuficientes: La incapacidad de conectarse con sistemas clave (punto de venta, pasarelas de pago) limita su utilidad.
• Precio percibido como alto frente a beneficios: Algunos clientes consideran que el costo no justifica lo que obtienen, posiblemente por una propuesta de valor que no está claramente comunicada o por funcionalidades que no resuelven sus problemas críticos.

En resumen, el churn se debe a que el producto no resuelve de forma convincente y diferenciada los dolores clave de los clientes, además de no facilitar un onboarding efectivo y carecer de integraciones esenciales.

2. 8 ideas de features o cambios, priorizadas por impacto esperado en churn

| Prioridad | Idea | Impacto esperado | Signal que ataca | Hipótesis de impacto | Esfuerzo estimado | |-------------|---------------------------------------------------|---------------------|-------------------|------------------------|-------------------| | Alta | Implementar integraciones con puntos de venta (e.g., Conekta, Clip) | Muy alto: elimina una de las principales barreras, aumenta valor y usabilidad | Clientes que mencionan falta de conexión con PVD | Mejoras en retención por mayor automatización y conveniencia | L/M | | Alta | Desarrollar onboarding guiado y videos tutoriales | Alto: reduce la barrera de uso, aumenta confianza y adopción | Problemas con empleados que no saben usar el sistema | Mayor uso y satisfacción, disminución en churn por falta de entendimiento | S/M | | Media | Crear una app móvil nativa | Moderado: facilita acceso en campo, mejora la experiencia | Clientes que trabajan en tiendas y necesitan movilidad | Incrementa la utilidad percibida y uso frecuente | L | | Alta | Agregar funcionalidades de carga automatizada (por ejemplo, integración con POS o importaciones desde Excel) | Muy alto: reduce tiempo de carga, diferencia el producto | Clientes que usan Excel y mencionan que les sale más rápido | Mejora la eficiencia percibida, reduce resistencia a usar el SaaS | L | | Media | Ofrecer planes con soporte personalizado o capacitación (onboarding premium) | Alto: mejora la experiencia del usuario, reduce abandono | Problemas con empleados y falta de tiempo para aprender | Mayor satisfacción y retención | M | | Baja | Implementar alertas y reportes en tiempo real (push, notificaciones) | Moderado: ayuda en gestión diaria, aumenta utilidad | Clientes que quieren más control en tiempo real | Incrementa valor percibido, potencialmente reduce churn a corto plazo | M | | Baja | Mejorar la comunicación de valor en la landing y en onboarding | Bajo: no es una funcionalidad, pero influye en percepción | Clientes que no entienden el beneficio | Mejora la percepción y alineación de expectativas | S | | Baja | Ofrecer un plan freemium o prueba extendida con funcionalidades básicas | Moderado: atrae nuevos clientes y los engancha | Clientes indecisos, que quieren probar antes de pagar | Podría reducir churn inicial, pero no resuelve problemas internos | M |

3. Detalle por cada idea:

1. Integraciones con Puntos de Venta (Conekta, Clip)

• Qué señal ataca: Clientes que mencionan falta de conexión con PVD.
• Hipótesis de impacto: Automatiza y simplifica la gestión, haciendo que el producto sea imprescindible.
• Esfuerzo: L/M (depende de las APIs y time to market).

2. Onboarding guiado y tutoriales

• Qué señal ataca: Problemas con empleados que no saben usar el sistema.
• Hipótesis: Mejora la adopción y reduce abandono por falta de conocimiento.
• Esfuerzo: S/M (puede hacerse con recursos limitados).

3. App móvil nativa

• Qué señal ataca: Necesidad de movilidad y accesibilidad en tienda.
• Hipótesis: Facilita el uso en tienda, incrementando la frecuencia y utilidad.
• Esfuerzo: L (requiere desarrollo completo).

4. Carga automatizada (integración con POS, importaciones)

• Qué señal ataca: Clientes que prefieren Excel por rapidez.
• Hipótesis: Reduce tiempo y esfuerzo, diferenciando el producto.
• Esfuerzo: L.

5. Soporte personalizado y capacitación

• Qué señal ataca: Problemas de uso y falta de tiempo.
• Hipótesis: Incrementa satisfacción, reduce churn por desconocimiento.
• Esfuerzo: M (recursos de soporte y entrenamiento).

6. Alertas y reportes en tiempo real

• Qué señal ataca: Necesidad de control en tiempo real.
• Hipótesis: Incrementa valor y utilidad diaria.
• Esfuerzo: M.

7. Mejor comunicación del valor

• Qué señal ataca: Expectativas mal alineadas.
• Hipótesis: Mejora la percepción y reduce expectativas insatisfechas.
• Esfuerzo: S.

8. Plan freemium o prueba extendida

• Qué señal ataca: Clientes indecisos.
• Hipótesis: Incrementa adopción y muestra valor antes de decidirse.
• Esfuerzo: M.

4. La idea que NO haría aunque suene atractiva, y por qué:

Implementar una app móvil nativa.

Razón: Aunque puede parecer muy atractivo por mejorar movilidad y usabilidad en tienda, requiere un esfuerzo muy alto (L) para un impacto posiblemente limitado en churn a corto plazo. Dada la disponibilidad de un equipo con recursos limitados y prioridades claras, sería mejor centrarse en integraciones, onboarding y automatización antes de invertir en una app móvil nativa, que puede retrasar otras mejoras más rentables.

Resumen:
Priorizar integraciones, mejorar onboarding y automatización aumentará significativamente la percepción de valor y facilitará la adopción. Con estos cambios, podrás reducir el churn y consolidar una base de clientes más satisfecha y leal.

Claro, aquí tienes 8 ideas de productos AI adaptados a tu perfil, restricciones y objetivos:

1. Asistente AI para Preparación de Informes Contables Automáticos

• Cliente objetivo: Contadores y estudios contables medianos en Argentina que preparan informes mensuales para pymes.
• Problema y solución AI: Automatiza la consolidación de datos y la generación de informes financieros mediante AI que interpreta y extrae insights de datos dispares. La AI reduce errores y acelera procesos, superando los métodos manuales tradicionales.
• Modelo de revenue y precio: Suscripción mensual de USD 150 por estudio, con un plan básico y uno premium (incluye análisis avanzado). Primer ingreso en 30 días.
• Cómo conseguir primeros 5 clientes: Contactar a tus colegas y estudios en tu red, ofrecer una demo gratuita o período de prueba de 14 días.
• Riesgo principal: La resistencia de los contadores a delegar tareas automáticas o la falta de integración con sus sistemas existentes.

2. Tool AI para Análisis de Riesgos Fiscales en Pymes

• Cliente objetivo: Estudios contables y pymes de servicios que quieren prevenir riesgos fiscales.
• Problema y solución AI: La AI analiza datos históricos y transacciones para identificar patrones de riesgo fiscal, recomendando acciones preventivas. Es más preciso y rápido que análisis manual.
• Modelo de revenue y precio: USD 200 por análisis, con paquetes mensuales para múltiples clientes. Primer cliente en 45 días.
• Cómo conseguir primeros 5 clientes: Ofrecer una prueba gratuita a tus contactos y estudios con cartera de pymes, resaltando la precisión del análisis.
• Riesgo principal: La baja adopción por parte de los clientes que prefieren la asesoría personalizada.

3. Asistente AI para Optimización de Declaraciones Juradas

• Cliente objetivo: Estudios que preparan declaraciones juradas mensuales o anuales para pymes.
• Problema y solución AI: AI que revisa y sugiere optimizaciones en declaraciones fiscales, asegurando cumplimiento y eficiencia, superando la revisión manual laboriosa.
• Modelo de revenue y precio: USD 180 por declaración, con descuentos por paquete anual. Primer cliente en 60 días.
• Cómo conseguir primeros 5 clientes: Contacta a estudios que ya usan tus servicios y ofrece una prueba piloto.
• Riesgo principal: Cambios en normativa fiscal que requieran actualizaciones frecuentes del sistema.

4. Plataforma AI de Asesoramiento Legal para Contratos Comerciales

• Cliente objetivo: Estudios jurídicos pequeños y pymes de servicios que manejan contratos frecuentes.
• Problema y solución AI: AI que revisa, sugiere cláusulas y detecta riesgos en contratos, acelerando revisión y minimizando errores humanos.
• Modelo de revenue y precio: USD 100 por revisión de contrato; suscripciones mensuales de USD 300 para acceso ilimitado. Primer cliente en 75 días.
• Cómo conseguir primeros 5 clientes: Aprovechar tu red de estudios jurídicos y pymes, ofrecer descuentos por paquete inicial.
• Riesgo principal: Resistencia a confiar en una IA para aspectos legales delicados.

5. Sistema AI para Predicción de Flujos de Caja en Pymes de Servicios

• Cliente objetivo: Pymes de servicios (como consultorías, agencias) que necesitan planificar finanzas.
• Problema y solución AI: La AI analiza históricos de ingresos y gastos para proyectar flujos futuros, ayudando en decisiones y planificación. Es más preciso y dinámico que hojas de cálculo manuales.
• Modelo de revenue y precio: USD 100 mensual por cliente, con paquetes anuales. Primer cliente en 45 días.
• Cómo conseguir primeros 5 clientes: Contacta a tus clientes pymes y pymes en tu red, ofrece una demo gratuita y casos de éxito.
• Riesgo principal: La dificultad en obtener datos de calidad y actualizados.

6. Asistente AI para Auditoría Interna en Pymes de Servicios

• Cliente objetivo: Estudios contables que ofrecen auditoría interna a pymes.
• Problema y solución AI: La AI revisa transacciones y registros para detectar inconsistencias y riesgos en procesos internos, acelerando auditorías.
• Modelo de revenue y precio: USD 250 por auditoría, con paquetes mensuales o trimestrales. Primer cliente en 60 días.
• Cómo conseguir primeros 5 clientes: Ofrecer pilotos gratuitos a tus contactos en estudios y pymes.
• Riesgo principal: Resistencia del cliente a implementar cambios en procesos internos.

7. Herramienta AI para Automatización de Carga de Datos para Estudios Jurídicos

• Cliente objetivo: Estudios jurídicos pequeños que manejan datos de clientes y casos.
• Problema y solución AI: La AI automatiza la carga y organización de datos, reduciendo errores y tiempo en tareas repetitivas.
• Modelo de revenue y precio: USD 120 por mes por estudio, con descuentos por volumen. Primer cliente en 30 días.
• Cómo conseguir primeros 5 clientes: Contacta a estudios en tu red y ofrece una demo gratuita.
• Riesgo principal: Variabilidad en los sistemas de gestión de datos de los clientes.

8. Plataforma AI para Análisis de Competencia y Mercado para PYMES de Servicios

• Cliente objetivo: Pymes que quieren entender mejor su mercado y competidores.
• Problema y solución AI: La AI recopila y analiza datos públicos, generando insights sobre tendencias, precios y movimientos de la competencia, algo difícil de hacer manualmente.
• Modelo de revenue y precio: USD 250 por análisis completo, con suscripciones trimestrales. Primer cliente en 70 días.
• Cómo conseguir primeros 5 clientes: Aprovecha tu red de pymes y estudios, ofreciendo informes de muestra gratuitas.
• Riesgo principal: Limitaciones en la calidad y disponibilidad de datos públicos.

Cada una de estas ideas puede ser prototipada en 1-2 meses usando tus habilidades no-code y la contratación de un freelance, y enfocándote en ofertas de lanzamiento para captar rápidamente los primeros clientes. La clave será aprovechar tu red y ofrecer valor inmediato.

Claro, a continuación te proporciono una implementación completa siguiendo la arquitectura de 3 capas, los DTOs, y las convenciones indicadas para la funcionalidad de registro de usuario (POST /users).

1. DTOs

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

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

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

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

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

  constructor(partial: Partial<UserDto>) {
    Object.assign(this, partial);
  }
}

2. Repositorio (UserRepository)

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

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

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

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

3. Servicio (UserService)

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

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

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

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

    // Crear el usuario en la base de datos
    const user = await this.userRepository.create({
      email: dto.email,
      name: dto.name,
      passwordHash,
    });

    // Retornar la DTO del usuario sin passwordHash
    return new UserDto({
      id: user.id,
      email: user.email,
      name: user.name,
      createdAt: user.createdAt,
    });
  }
}

4. Controlador (UserController)

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

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

  @Post()
  @HttpCode(HttpStatus.CREATED)
  async register(@Body() createUserDto: CreateUserDto): Promise<UserDto> {
    // La validación y sanitización se realiza automáticamente con class-validator
    return this.userService.create(createUserDto);
  }
}

Resumen del flujo:

1. El Controller recibe la petición con { email, name, password }, valida mediante DTO.
2. Invoca userService.create(dto).
3. El Service verifica si existe un usuario con ese email, lanza ConflictException si es así.
4. Hashea la contraseña con bcrypt.
5. Usa el Repository para crear el usuario en la base de datos.
6. Retorna la DTO del usuario sin password.
7. El Controller responde con código 201 y la DTO del usuario.

¿Quieres que también te prepare el módulo o alguna configuración adicional?

Aquí tienes una posible implementación del servicio WalletService con el método transfer, siguiendo las reglas y requisitos que has especificado:

import { Injectable, BadRequestException, NotFoundException, ConflictException } from '@nestjs/common';
import { DataSource, Repository } from 'typeorm';
import { Wallet } from './wallet.entity'; // Asegúrate de que la ruta sea correcta
import { TransferDto, TransferResultDto } from './dtos'; // Asegúrate de que la ruta sea correcta
import { IsUUID, IsPositive, IsNumber, Max } from 'class-validator';

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

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

    // Validar que las wallets no sean iguales
    if (fromWalletId === toWalletId) {
      throw new BadRequestException('Cannot transfer to same wallet');
    }

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

      // Obtener ambas wallets
      const fromWallet = await walletRepository.findOne({ where: { id: fromWalletId } });
      const toWallet = await walletRepository.findOne({ where: { id: toWalletId } });

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

      // Validar saldo suficiente
      if (fromWallet.balance < amount) {
        throw new BadRequestException('Insufficient balance');
      }

      // Guardar balances y versiones actuales
      const fromWalletVersion = fromWallet.version;
      const toWalletVersion = toWallet.version;

      // Actualizar la wallet origen
      const updateFromResult = await manager.createQueryBuilder()
        .update(Wallet)
        .set({ 
          balance: () => `balance - ${amount}`, 
          version: () => `version + 1` 
        })
        .where('id = :id AND version = :version', { id: fromWalletId, version: fromWalletVersion })
        .execute();

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

      // Actualizar la wallet destino
      const updateToResult = await manager.createQueryBuilder()
        .update(Wallet)
        .set({ 
          balance: () => `balance + ${amount}`, 
          version: () => `version + 1` 
        })
        .where('id = :id AND version = :version', { id: toWalletId, version: toWalletVersion })
        .execute();

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

      // Obtener las wallets actualizadas
      const updatedFromWallet = await walletRepository.findOne({ where: { id: fromWalletId } });
      const updatedToWallet = await walletRepository.findOne({ where: { id: toWalletId } });

      // Registrar la transferencia
      const transferredAt = new Date();

      // Devolver el DTO de resultado
      const result: TransferResultDto = {
        fromWalletId,
        toWalletId,
        amount,
        newFromBalance: Number(updatedFromWallet.balance),
        newToBalance: Number(updatedToWallet.balance),
        transferredAt,
      };

      return result;
    });
  }
}

Notas importantes:

• La transacción asegura que si alguna actualización falla, ambas se revierten automáticamente.
• La comparación affected === 1 garantiza que el registro no haya sido modificado concurrentemente.
• La actualización de balance usa funciones SQL (balance - :amount) para mantener atomicidad y precisión.
• El método lanza excepciones específicas según las reglas de negocio.
• La obtención de las wallets actualizadas después de la operación es para devolver balances actualizados en el DTO.

DTOs (para referencia):

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

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

  @IsUUID()
  toWalletId: string;

  @IsNumber()
  @IsPositive()
  @Max(999999999999.99) // max 2 decimales
  amount: number;
}

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

Con esto tienes un servicio que cumple con los requisitos, usando TypeORM, transacciones y optimistic locking.

import { Injectable } from '@nestjs/common';
import { InjectRepository } from '@nestjs/typeorm';
import { Repository, FindConditions, IsNull } from 'typeorm';
import { Product } from './product.entity';
import { classToPlain, Exclude } from 'class-transformer';
import {
  IsNotEmpty,
  IsOptional,
  IsNumber,
  IsPositive,
  IsInt,
  Min,
  Max,
} from 'class-validator';

// DTOs

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

  @IsOptional()
  description?: string;

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

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

import { PartialType } from '@nestjs/mapped-types';

export class UpdateProductDto extends PartialType(CreateProductDto) {}

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

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

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

  constructor(partial: Partial<ProductDto>) {
    Object.assign(this, partial);
  }
}

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

// Service

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

  async create(dto: CreateProductDto): Promise<ProductDto> {
    const product = this.productRepository.create(dto);
    const saved = await this.productRepository.save(product);
    return new ProductDto({
      id: saved.id,
      name: saved.name,
      description: saved.description,
      price: Number(saved.price),
      stock: saved.stock,
      createdAt: saved.createdAt,
    });
  }

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

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

    const data = items.map(
      (p) =>
        new ProductDto({
          id: p.id,
          name: p.name,
          description: p.description,
          price: Number(p.price),
          stock: p.stock,
          createdAt: p.createdAt,
        }),
    );

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

  async findOne(id: string): Promise<ProductDto | null> {
    const product = await this.productRepository.findOne({ where: { id, deletedAt: IsNull() } });
    if (!product) {
      return null;
    }
    return new ProductDto({
      id: product.id,
      name: product.name,
      description: product.description,
      price: Number(product.price),
      stock: product.stock,
      createdAt: product.createdAt,
    });
  }

  async update(id: string, dto: UpdateProductDto): Promise<ProductDto | null> {
    const product = await this.productRepository.findOne({ where: { id, deletedAt: IsNull() } });
    if (!product) {
      return null;
    }
    Object.assign(product, dto);
    const updated = await this.productRepository.save(product);
    return new ProductDto({
      id: updated.id,
      name: updated.name,
      description: updated.description,
      price: Number(updated.price),
      stock: updated.stock,
      createdAt: updated.createdAt,
    });
  }

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

Claro, aquí tienes una implementación completa del guard de autenticación JWT en NestJS sin usar Passport, siguiendo la arquitectura y requisitos que mencionaste:

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

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

// Decorador para endpoints públicos
import { SetMetadata } from '@nestjs/common';

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

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

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

  async canActivate(context: ExecutionContext): Promise<boolean> {
    const isPublic = this.reflector.get<boolean>(IS_PUBLIC_KEY, context.getHandler());
    if (isPublic) {
      // Endpoint público, saltar validación
      return true;
    }

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

    // Extraer token del header Authorization
    const authHeader = request.headers['authorization'];
    if (!authHeader || !authHeader.startsWith('Bearer ')) {
      throw new UnauthorizedException('Authorization header missing or malformed');
    }

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

    try {
      // Verificar y decodificar el token
      const payload = await this.jwtService.verifyAsync(token);
      // Adjuntar payload al request
      request.user = payload;

      // Verificar roles si se especifican
      const requiredRoles = this.reflector.get<string[]>(ROLES_KEY, context.getHandler());
      if (requiredRoles && requiredRoles.length > 0) {
        const userRoles: string[] = request.user?.roles || [];
        const hasRole = requiredRoles.some(role => userRoles.includes(role));
        if (!hasRole) {
          throw new ForbiddenException('Insufficient role');
        }
      }

      return true;
    } catch (err) {
      // Errores en la verificación del token
      throw new UnauthorizedException('Invalid or expired token');
    }
  }
}

Resumen:

• Decoradores:
  • @Public(): marca un endpoint como público.
  • @Roles(...roles): define roles necesarios.
• Guard:
  • Usa Reflector para leer metadata.
  • Extrae y verifica el token del header Authorization.
  • Adjunta el payload a request.user.
  • Verifica roles si es necesario.
  • Lanza UnauthorizedException o ForbiddenException apropiadamente.

Este guard puede usarse como proveedor global en tu módulo principal usando APP_GUARD.

Claro, aquí tienes una implementación del método search en un servicio que cumple con tus requisitos usando TypeORM y QueryBuilder:

import { Injectable } from '@nestjs/common';
import { InjectRepository } from '@nestjs/typeorm';
import { Repository } from 'typeorm';

import { Product } from './product.entity';

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

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

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

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

  async search(query: SearchProductsDto): Promise<PaginatedProductsDto> {
    const {
      q,
      status,
      minPrice,
      maxPrice,
      sortBy = 'createdAt',
      sortOrder = 'DESC',
      page = 1,
      limit = 10,
    } = query;

    // Validar y sanitizar sortBy
    const allowedSortFields = ['name', 'price', 'stock', 'createdAt'];
    const orderBy = allowedSortFields.includes(sortBy) ? sortBy : 'createdAt';

    // Validar sortOrder
    const orderDirection = ['ASC', 'DESC'].includes(sortOrder) ? sortOrder : 'DESC';

    // Validar page y limit
    const pageNumber = Math.max(page, 1);
    const perPage = Math.min(Math.max(limit, 1), 100);

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

    // Filtrar registros eliminados
    qb.where('product.deletedAt IS NULL');

    // Filtro por texto libre en name y description
    if (q) {
      qb.andWhere(
        '(product.name ILIKE :q OR product.description ILIKE :q)',
        { q: `%${q}%` },
      );
    }

    // Filtro por status
    if (status) {
      qb.andWhere('product.status = :status', { status });
    }

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

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

    // Ordenamiento
    qb.orderBy(`product.${orderBy}`, orderDirection);

    // Obtener total count sin paginación
    const totalPromise = qb.getCount();

    // Aplicar paginación
    qb.skip((pageNumber - 1) * perPage).take(perPage);

    // Obtener datos
    const [products, total] = await Promise.all([
      qb.getMany(),
      totalPromise,
    ]);

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

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

Explicación rápida:

• Se valida y asigna valores por defecto a los parámetros.
• Se construye la consulta dinámicamente agregando filtros solo si los parámetros están presentes.
• Se excluyen registros con deletedAt != null.
• Se obtiene el total sin paginación usando getCount().
• Se aplica paginación con skip() y take().
• Se retorna la estructura pedida con los datos mapeados a DTOs.

Puedes adaptar este código según tu estructura exacta o necesidades adicionales.

Claro, aquí tienes la implementación completa siguiendo tus especificaciones:

1. login.dto.ts

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

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

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

2. auth-response.dto.ts

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

3. auth.service.ts

import { Injectable, UnauthorizedException } from '@nestjs/common';
import { JwtService } from '@nestjs/jwt';
import { UserService } from '../user/user.service'; // ajusta la ruta según tu estructura
import * as bcrypt from 'bcrypt';

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

  async validateUser(email: string, password: string): Promise<{ id: string; email: string } | null> {
    const user = await this.userService.findByEmail(email);
    if (!user) {
      return null;
    }
    const isPasswordValid = await bcrypt.compare(password, user.passwordHash);
    if (!isPasswordValid) {
      return null;
    }
    return { id: user.id, email: user.email };
  }

  async login(user: { id: string; email: string }) {
    const payload = { sub: user.id, email: user.email };
    const token = this.jwtService.sign(payload);
    return {
      access_token: token,
      expiresIn: 604800, // 7 días en segundos
    };
  }
}

4. auth.controller.ts

import { Controller, Post, Body, UnauthorizedException } 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> {
    const user = await this.authService.validateUser(loginDto.email, loginDto.password);
    if (!user) {
      throw new UnauthorizedException('Invalid credentials');
    }
    return this.authService.login(user);
  }
}

Notas importantes:

• Asegúrate de que JwtModule esté configurado en tu módulo principal o en el módulo correspondiente con secret y otras opciones, como:

  JwtModule.register({
    secret: process.env.JWT_SECRET,
    signOptions: { expiresIn: '7d' },
  }),
  

• La función validateUser en AuthService realiza la validación y devuelve los datos necesarios para generar el token.
• La función login genera el token y devuelve la respuesta con expiresIn.

Si necesitas alguna adaptación adicional, no dudes en pedirlo.

Claro, aquí tienes el análisis y las correcciones de cada uno de los bugs:

Bug 1: Lógica de paginación incorrecta

Número y ubicación:
Línea en el método findAll, específicamente en:

const skip = page * limit; // ← aquí

Por qué es un problema:
La paginación generalmente empieza en página 1. Para obtener la página correcta, skip debe ser (page - 1) * limit, ya que si page = 1, skip debe ser 0, no limit. De lo contrario, la primera página saltará algunos registros y se saltará la página 1.

Corrección:

const skip = (page - 1) * limit;

Bug 2: findOne no filtra correctamente en soft delete

Número y ubicación:
En método findOne, en:

const product = await this.productRepository.findOne({
  where: { id }, // ← falta condición
});

Por qué es un problema:
El método no filtra para excluir productos eliminados (deletedAt IS NULL), por lo tanto, puede devolver productos que ya fueron "soft deleted". Esto rompe la lógica de que findOne solo devuelva productos activos.

Corrección:
Agregar la condición en where:

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

Bug 3: softDelete expone información interna en el error

Número y ubicación:
En método softDelete, en:

throw new NotFoundException(`Product with id ${id} not found in table "product"`); // ← aquí

Por qué es un problema:
Mostrar detalles internos, como el nombre de la tabla, en los errores puede ser una vulnerabilidad de seguridad y también es innecesario. La excepción debe ser genérica y no exponer detalles internos.

Corrección:
Usar un mensaje simple y genérico:

throw new NotFoundException(`Product not found`);

Bug 4: Operación no atómica en transferStock

Número y ubicación:
En método transferStock, en:

// ← dos saves separados sin transacción
await this.productRepository.save(source);
await this.productRepository.save(dest);

Por qué es un problema:
Estas dos operaciones no son atómicas. Si algo falla entre ellas, puede quedar inconsistente: el stock del origen se reduce, pero no el del destino, o viceversa. Esto puede causar datos corruptos o inconsistentes.

Corrección:
Usar transacciones para asegurar atomicidad. En TypeORM, se puede hacer con QueryRunner o transaction.
Aquí, se puede usar manager.transaction() para envolver ambas operaciones.

Bug 5: No se valida que la cantidad sea positiva en transferStock

Número y ubicación:
En método transferStock, en:

if (source.stock < quantity) throw new Error('Insufficient stock');

Por qué es un problema:
No se valida que quantity sea mayor que 0. Podría enviarse un valor negativo, lo que podría aumentar el stock del origen y disminuir el del destino, creando una vulnerabilidad lógica.

Corrección:
Agregar validación:

if (quantity <= 0) throw new Error('Quantity must be greater than zero');

Código corregido completo:

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

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

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

  // Bug 2: filtro correcto en findOne para excluir eliminados
  async findOne(id: string) {
    const product = await this.productRepository.findOne({
      where: { id, deletedAt: IsNull() }, // Corrección aquí
    });
    if (!product) throw new NotFoundException('Product not found');
    return product;
  }

  // Bug 3: mensaje de error sin información interna
  async softDelete(id: string): Promise<void> {
    const product = await this.productRepository.findOne({ where: { id, deletedAt: IsNull() } });
    if (!product) {
      throw new NotFoundException('Product not found'); // Corrección aquí
    }
    product.deletedAt = new Date();
    await this.productRepository.save(product);
  }

  // No bugs en create, pero se mantiene igual
  async create(data: Partial<Product>): Promise<Product> {
    const product = this.productRepository.create(data);
    return this.productRepository.save(product);
  }

  // Bug 5: operación no atómica, corregido con transacción
  async transferStock(fromId: string, toId: string, quantity: number): Promise<void> {
    if (quantity <= 0) {
      throw new Error('Quantity must be greater than zero');
    }

    await this.dataSource.transaction(async (manager) => {
      const source = await manager.findOne(Product, { where: { id: fromId } });
      const dest = await manager.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 manager.save(source);
      await manager.save(dest);
    });
  }
}

Resumen de cambios realizados:

• Bug 1: Corrigió la lógica de paginación para que skip sea (page - 1) * limit.
• Bug 2: Añadió condición deletedAt: IsNull() en findOne.
• Bug 3: Simplificó el mensaje de error en softDelete.
• Bug 4: Implementó transacción para que transferStock sea atómica.
• Bug 5: Validó que quantity > 0 antes de transferir stock.

¡Con estos cambios, el código es más correcto, seguro y robusto!

// schema.prisma

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

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

model Organization {
  id        String       @id @default(cuid())
  name      String
  slug      String       @unique
  createdAt DateTime     @default(now())
  updatedAt DateTime     @updatedAt
  Users     User[]
  Subscription Subscription? @relation(fields: [subscriptionId], references: [id])
  subscriptionId String?   @unique
}

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

  @@index([organizationId])
}

enum UserRole {
  OWNER
  ADMIN
  MEMBER
}

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

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

enum SubscriptionStatus {
  ACTIVE
  PAUSED
  CANCELLED
  TRIAL
}

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

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

enum InvoiceStatus {
  PENDING
  PAID
  FAILED
  REFUNDED
}

Claro, aquí tienes la refactorización siguiendo la arquitectura correcta, sin cambiar el comportamiento observable:

• Controller solo valida y delega a Service
• Service contiene la lógica de negocio y usa Repository
• Repository solo tiene métodos simples de persistencia
• DTOs con class-validator para validación

1. Creación de los DTOs

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

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

  @IsString()
  name: string;

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

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

export class UserWithOrdersDto extends UserDto {
  orderCount: number;
}

2. Repositorio (UserRepository)

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

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

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

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

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

3. Servicio (UserService)

import { Injectable, ConflictException, NotFoundException } from '@nestjs/common';
import * as bcrypt from 'bcrypt';
import { UserRepository } from './user.repository';
import { CreateUserDto, UserDto, UserWithOrdersDto } from './dtos';

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

    // Retornar solo los datos públicos
    return {
      id: userEntity.id,
      email: userEntity.email,
      name: userEntity.name,
      createdAt: userEntity.createdAt,
    };
  }

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

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

4. Controlador (UserController)

import { Controller, Post, Get, Param, Body, NotFoundException, HttpCode } from '@nestjs/common';
import { validateOrReject } from 'class-validator';
import { UserService } from './user.service';
import { CreateUserDto } from './dtos';

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

  @Post()
  @HttpCode(201)
  async create(@Body() body: CreateUserDto) {
    // Validación DTO
    await validateOrReject(body);
    const createdUser = await this.userService.create(body);
    return createdUser;
  }

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

Resumen

• El Controller solo valida y delega.
• El Service contiene la lógica de negocio y retorna DTOs.
• El Repository solo realiza operaciones básicas.
• La API mantiene los mismos endpoints y respuestas.
• La lógica de negocio para control de conflictos se mantiene en el Service.
• El comportamiento observable en las respuestas y errores no cambia.

Este refactor asegura una arquitectura limpia y desacoplada, facilitando mantenimiento y escalabilidad.

Claro, aquí tienes una versión más específica, clara y orientada a reducir la variabilidad en los resultados, adaptada para un entorno de producción:

Instrucciones para redactar respuestas a clientes:

Contexto: Eres un asistente de soporte para una tienda online de ecommerce. Los clientes contactan con reclamos relacionados con envíos, devoluciones o pagos. Tu tarea es redactar una respuesta profesional, empática y clara, lista para enviar, sin placeholders ni instrucciones adicionales.

Requisitos específicos:

• Tono: profesional, cercano y empático.
• Claridad: responde de forma concreta, abordando directamente la reclamo del cliente.
• Formalidad: mantener un lenguaje respetuoso y cordial.
• Estructura: inicia agradeciendo al cliente, explica la situación o pasos a seguir, y concluye con una frase de apoyo o disposición para ayudar más.
• No incluir instrucciones ni notas internas.
• La respuesta debe estar en un solo bloque de texto, listo para enviar, sin placeholders ni instrucciones adicionales.

Prompt:

"Redacta un email de respuesta a un cliente de una tienda online de ecommerce, teniendo en cuenta el siguiente reclamo: [INSERTAR RECLAMO AQUÍ]. La respuesta debe ser profesional, empática y concreta, abordando directamente la inquietud del cliente. La respuesta debe comenzar agradeciendo al cliente por contactarnos, explicar brevemente la situación o los pasos a seguir, y terminar con una frase que demuestre disposición para asistir más. La respuesta debe estar en un solo párrafo, lista para enviar, sin placeholders ni instrucciones internas."

Este prompt ayuda a mantener la consistencia, especifica claramente el tono y estructura, y reduce la variabilidad en los resultados.

Claro, aquí tienes un prompt completo diseñado para un sistema de clasificación automática de tickets de soporte, listo para usar en la system prompt de una API de LLM:

Eres un sistema de clasificación automática de tickets de soporte. Tu tarea es analizar mensajes de clientes en texto libre, en español, inglés o spanglish, y devolver una respuesta en formato JSON con los siguientes campos:

• categoria: una de las siguientes categorías: facturación, envío, producto_defectuoso, consulta_general, cancelación, fraude
• prioridad: una de las siguientes prioridades: crítica, alta, media, baja
• sentimiento: puede ser positivo, neutral o negativo
• requiere_humano: booleano (true o false) que indica si el ticket necesita atención humana
• resumen_corto: una frase breve que resume el problema

Debes interpretar correctamente casos ambiguos o incompletos, y priorizar precisión en la clasificación.

Ejemplos few-shot:

Ejemplo 1:

Mensaje:
"I want to cancel my order because I changed my mind."

Respuesta:

{
  "categoria": "cancelación",
  "prioridad": "alta",
  "sentimiento": "neutral",
  "requiere_humano": true,
  "resumen_corto": "Cancelación de pedido"
}

Ejemplo 2:

Mensaje:
"My recent invoice has an unexpected charge, please clarify."

Respuesta:

{
  "categoria": "facturación",
  "prioridad": "media",
  "sentimiento": "negativo",
  "requiere_humano": true,
  "resumen_corto": "Consulta sobre cargo en factura"
}

Ejemplo 3 (caso edge, ambiguo/incompleto):

Mensaje:
"Help me with my order."

Respuesta:

{
  "categoria": "consulta_general",
  "prioridad": "baja",
  "sentimiento": "neutral",
  "requiere_humano": false,
  "resumen_corto": "Consulta general sobre pedido"
}

Instrucciones adicionales:

• Extrae la categoría más adecuada, incluso si el mensaje es ambiguo o incompleto.
• Determina la prioridad según la urgencia e impacto potencial.
• Evalúa el sentimiento general del mensaje.
• Decide si requiere atención humana.
• Genera un resumen corto que capture la esencia del problema.
• La respuesta debe ser en formato JSON exacto, sin textos adicionales.
• La temperatura recomendada para esta tarea es 0 para mayor precisión.

Puedes pegar este prompt directamente en la system prompt de tu API de LLM para lograr una clasificación efectiva y consistente.

Claro, aquí tienes un prompt diseñado para que el LLM utilice un razonamiento paso a paso (Chain-of-Thought) antes de emitir la evaluación, garantizando que considere todas las reglas y condiciones de manera ordenada y lógica:

Prompt:

Eres un evaluador experto en elegibilidad para créditos empresariales. Tu tarea es analizar los datos de una empresa en formato JSON y determinar si es elegible para un crédito, siguiendo las reglas específicas proporcionadas. Antes de dar el resultado final, debes razonar paso a paso, considerando cada regla y condición, para minimizar errores en las decisiones condicionales.

Las reglas de elegibilidad son las siguientes:

1. Antigüedad mínima: La empresa debe tener al menos 2 años operando.
2. Ingresos anuales: Los ingresos deben ser mayores a $500,000 USD.
3. Mora en los últimos 12 meses: La empresa no debe tener mora en los últimos 12 meses, salvo que sea una PyME con menos de 50 empleados y tenga una mora histórica, en cuyo caso aún puede ser elegible con una tasa mayor.
4. Deuda existente: Si la empresa tiene deuda actual, el ratio deuda/ingreso debe ser menor a 0.4.
5. PyME: Si tiene menos de 50 empleados, puede tener una mora histórica y aún ser elegible, pero con una tasa de riesgo mayor.
6. Sector construcción: Si la empresa pertenece al sector construcción, requiere garantía adicional independientemente de otras condiciones.

El sistema recibe un JSON con los datos de la empresa, incluyendo:

• antigüedad (en años)
• ingresos_anuales (en USD)
• mora_ultimos_12_meses (booleano)
• mora_historica (booleano)
• empleados (número)
• deuda_actual (booleano)
• ratio_deuda_ingreso (float)
• sector (cadena, ej. "construcción", "tecnología", etc.)

Debe responder en el siguiente formato:

{
  "elegible": boolean,
  "motivos": [array de cadenas describiendo los motivos que influyeron],
  "tasa_riesgo": "baja" | "media" | "alta" | "rechazado",
  "requiere_garantia": boolean
}

Instrucciones:

• Razona paso a paso, verificando cada regla en orden lógico.
• Para cada regla, indica si la condición se cumple o no, y explica por qué.
• Considera las excepciones y reglas condicionales específicas, especialmente en el caso de mora y PyMEs.
• Al finalizar, emite un juicio final considerando toda la información y los motivos.
• La tasa de riesgo debe ser "baja", "media", "alta" o "rechazado" si la empresa no cumple con los requisitos mínimos.
• La empresa requiere garantía adicional si su sector es "construcción".
• Si la empresa no cumple alguna regla esencial, debe ser rechazada.

¿Listo para analizar el siguiente JSON de ejemplo?

Claro, aquí tienes un análisis completo y una propuesta de rediseño del pricing para tu producto SaaS B2B en el sector salud.

1. Diagnóstico del problema con el pricing actual

Problemas identificados:

• Pricing único a $49/mes:
  La mayoría de tus clientes (sobre todo los que menos usan) consideran que el precio es alto para el valor que perciben. Esto genera churn, especialmente entre los profesionales solos o con baja actividad.

• Alta tasa de churn (8% mensual):
  La percepción de "caro para lo que uso" indica que el precio no está alineado con el valor recibido por clientes de menor uso. La falta de segmentación en el pricing lleva a que clientes con bajo uso se sientan desincentivados a mantener el servicio.

• Falta de diferenciación en valor:
  Todos pagan lo mismo, sin importar el tamaño del consultorio ni el volumen de uso. Esto desincentiva a los clientes de alto valor, que podrían pagar más por funcionalidades adicionales y mayor volumen de uso.

• Percepción de falta de flexibilidad:
  Los clientes que no usan todas las funciones sienten que pagan por cosas que no necesitan, aumentando la percepción de "precio alto".

Consecuencias:

• Churn elevado por clientes que sienten que el costo no justifica el uso.
• Clientes de bajo uso no ven suficiente valor para pagar $49/mes.
• Oportunidad de aumentar ingresos a través de una estructura basada en el valor y el volumen.

2. Propuesta de estructura de pricing (tiers, precios, inclusiones)

Estructura de 3 tiers principales:

| Tier | Precio Mensual | Incluye | Target | |------------------|----------------|------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------| | Basic | $29 | Agenda online, historial pacientes, reportes básicos, hasta 100 recordatorios/mes, 1 profesional | Profesionales solos o pequeños consultorios con bajo volumen de uso. | | Pro | $49 | Todo en Basic + recordatorios ilimitados, hasta 500 pacientes, soporte prioritario, gestión de equipo (hasta 3 profesionales) | Consultorios medianos, con más volumen y necesidad de funciones adicionales. | | Enterprise | Desde $89 | Todo en Pro + funciones avanzadas, soporte dedicado, integraciones personalizadas | Grandes clínicas o grupos con múltiples consultorios y alto volumen de pacientes y recordatorios. |

3. Justificación de cada tier

Basic ($29):

• A quién apunta: Profesionales independientes o pequeños consultorios con bajo uso.
• Por qué ese precio: Es competitivo frente a la competencia (Agenda Pro a $29) y refleja un valor limitado. Ideal para captar y mantener clientes que solo necesitan funciones básicas.
• Métrica de diferenciación: Número de pacientes activos y volumen de recordatorios (hasta 100). Limitar el volumen de recordatorios y pacientes mantiene el costo en línea con el precio.

Pro ($49):

• A quién apunta: Clínicas pequeñas o medianas que usan más funciones y tienen mayor volumen.
• Por qué ese precio: Es el precio actual, pero ahora con diferenciación del resto del mercado por incluir recordatorios ilimitados, gestión de equipos y soporte priorizado.
• Métrica de diferenciación: Hasta 500 pacientes y gestión de hasta 3 profesionales. Esto incentiva a los clientes a crecer dentro del plan.

Enterprise (Desde $89):

• A quién apunta: Grandes clínicas o grupos con múltiples consultorios y alto volumen.
• Por qué ese precio: En línea con la competencia premium ($89), pero con funciones personalizadas y soporte dedicado.
• Métrica de diferenciación: Volumen alto, múltiples usuarios, integraciones, soporte dedicado.

4. Impacto estimado en MRR

• Suposiciones:

  • Actualmente, tienes 320 clientes.

  • El 50% (160 clientes) migrarían al tier más adecuado.

  • Distribución en los tiers propuesta:

    | Tier | Clientes (estimado) | % de clientes actuales | Nuevo MRR estimado | |------------------|---------------------|------------------------|-------------------| | Basic | 80 | 25% | 80 x $29 = $2,320 | | Pro | 80 | 25% | 80 x $49 = $3,920 | | Enterprise | 80 | 25% | 80 x $89 = $7,120 | | Otros (sin migrar) | 80 | 25% (sin cambio) | - (se mantiene en $49) |

• Total nuevo MRR (si 50% migran):

  [ \text{MRR} = 2,320 + 3,920 + 7,120 = \text{$13,360} ]

• Incremento respecto al actual ($15,680):
  Aunque en este ejemplo el MRR total sería menor, con una estrategia de upselling y migraciones progresivas, se puede incrementar el MRR global. Por ejemplo, si el 50% migran a niveles superiores en volumen o se añaden servicios premium, el MRR total puede crecer.

• Otras consideraciones:

  • Mejorar la percepción de valor y reducir churn.
  • Incentivar migraciones a planes superiores con campañas y soporte.

Resumen final:

• Segmenta por volumen y valor: Crea diferentes planes que reflejen el uso y tamaño del cliente.
• Alinea precios con el valor y la competencia: Mantén precios competitivos para clientes pequeños y premium para grandes.
• Reduce churn y aumenta ingresos: La segmentación y diferenciación en precios ayuda a reducir la percepción de caro y mejorar la retención.
• Implementa un plan de migración: Comunica claramente los beneficios y ofrece incentivos para que los clientes migren al plan más adecuado.

¿Quieres que prepare también un plan de comunicación para la transición, o detalles técnicos para la implementación?

Claro, aquí tienes un roadmap de 6 meses para tu producto, enfocado en alcanzar tus objetivos clave: crecimiento de clientes, reducción de churn y mejora en onboarding. La estrategia prioriza las tareas que generan mayor impacto en esas metas, con un uso eficiente del presupuesto y recursos disponibles.

Mes 1: Diagnóstico, estabilización y mejora de onboarding

Prioridades:

• Reducir churn y mejorar onboarding.
• Resolver problemas críticos del prototipo actual.

Acciones clave:

• Auditar y mejorar el proceso de onboarding: simplificar pasos, crear tutoriales en video, documentar guías fáciles.
• Implementar un sistema de soporte inicial: chat en vivo o FAQ interactiva para resolver dudas durante onboarding.
• Priorizar mejoras en la gestión de contexto y ambigüedad: trabajar en el backend para que el agente maneje mejor preguntas ambiguas y contexto conversacional.
• Recopilar feedback de los clientes actuales para entender fallos y necesidades específicas.
• Optimizar la integración con WhatsApp para asegurar estabilidad y facilidad de uso.

Justificación: La principal causa de churn es la complejidad del setup y fallos en el agente en contextos ambiguos. Mejorar onboarding y resolver estos problemas en la base aumentará la retención inicial.

Mes 2: Mejoras en producto y expansión de ventas

Prioridades:

• Reducir el churn aún más (a <10%).
• Escalar la adquisición de clientes.

Acciones clave:

• Implementar mejoras en el modelo de AI: añadir detección de ambigüedad, mejorar la gestión de contexto.
• Lanzar una versión de onboarding autogestionada: videos, plantillas y tutoriales interactivos.
• Iniciar campañas de ventas dirigidas: potenciar las actividades de los founders en ferias, webinars y contactos directos con clientes potenciales en LATAM.
• Desarrollar casos de uso y testimonios: para fortalecer la propuesta y reducir la incertidumbre en nuevos clientes.
• Analizar métricas de onboarding y retención para ajustar el proceso.

Justificación: Una vez estabilizado el producto, la atención en ventas y marketing será crucial para crecer rápidamente y alcanzar los 50 clientes.

Mes 3: Automatización, escalabilidad y diferenciación

Prioridades:

• Automatizar onboarding y soporte.
• Diferenciarse de la competencia en soporte WhatsApp y facilidad de uso.

Acciones clave:

• Desarrollar un proceso de onboarding automatizado (paso a paso en la plataforma, plantillas pre-configuradas).
• Implementar funcionalidades para que clientes puedan cargar y entrenar su base de conocimiento sin soporte técnico.
• Crear recursos de autoayuda y plantillas de configuración.
• Iniciar campañas de marketing digital segmentadas (LinkedIn, WhatsApp) en LATAM.
• Medir NPS y satisfacción del cliente para mejorar la experiencia.

Justificación: La automatización permitirá escalar la adquisición y reducir el churn, haciendo el proceso más amigable y autónomo para los clientes.

Mes 4: Integración avanzada y diferenciación competitiva

Prioridades:

• Mejorar la competencia en manejo de conversaciones complejas.
• Preparar la plataforma para mayor volumen y variedad de clientes.

Acciones clave:

• Agregar capacidades de seguimiento de contexto en conversaciones.
• Permitir personalización sencilla del agente (ej. branding, scripts).
• Implementar un sistema de monitoreo y análisis de conversaciones para detectar problemas y mejorar la base de conocimientos.
• Iniciar campañas de ventas más agresivas y alianzas con asociaciones locales.

Justificación: Enfocarse en la calidad del soporte y la diferenciación en LATAM será clave para competir con Botpress y Treble.ai.

Mes 5: Validación de mercado y ajuste final

Prioridades:

• Asegurar que el producto satisface las necesidades del mercado.
• Optimizar la adquisición y retención.

Acciones clave:

• Recopilar y analizar feedback de los primeros 50 clientes pagos.
• Realizar ajustes en onboarding, soporte y funcionalidades según feedback.
• Lanzar campañas de referencias y programas de fidelización.
• Crear contenidos de marketing específicos para segmentos en LATAM (contadores, clínicas, jurídicos).

Justificación: Validar que el producto escala y que los clientes están satisfechos es crucial para el crecimiento sostenible.

Mes 6: Escalamiento y consolidación

Prioridades:

• Alcanzar los 50 clientes pagos.
• Mantener churn bajo y aumentar MRR.

Acciones clave:

• Refinar estrategias de ventas y marketing.
• Implementar mejoras continuas en producto basadas en métricas y feedback.
• Explorar integraciones con otras plataformas (CRM, sistemas internos de clientes).
• Capacitar al equipo para soporte y ventas escaladas.

Justificación: Consolidar la base de clientes y preparar el producto para un crecimiento sostenido en LATAM.

Resumen Ejecutivo:

| Mes | Enfoque Principal | Acciones Clave | Justificación | |-------|---------------------|----------------|----------------| | 1 | Onboarding y estabilidad | Mejorar onboarding, resolver problemas críticos | Reduce churn inicial y facilita adopción | | 2 | Ventas y mejoras en AI | Expandir ventas, mejorar AI para contexto y ambigüedad | Aumentar clientes y reducir churn a largo plazo | | 3 | Automatización y marketing | Onboarding autogestionado, campañas digitales | Escalar adquisición y mejorar experiencia | | 4 | Diferenciación y soporte avanzado | Funcionalidades de contexto, personalización | Competir en LATAM con mejor soporte y calidad | | 5 | Validación y ajuste | Feedback, programas de fidelización | Garantizar satisfacción y preparación para escala | | 6 | Escalamiento | Alcanzar objetivos de clientes y MRR | Consolidar crecimiento y planificar próximos pasos |

Este roadmap prioriza resolver los problemas críticos del producto, mejorar la experiencia del cliente, y potenciar las ventas, alineándose con los recursos y el presupuesto disponibles, para lograr los objetivos en 6 meses.

¡Perfecto! Aquí tienes una estrategia GTM para los próximos 90 días para tu producto SaaS B2B, enfocada en canales orgánicos y acciones de bajo costo, considerando tu situación actual y objetivos.

1. Los 3 canales GTM principales con justificación

a) LinkedIn (Red profesional y de confianza)

Por qué:

• Es la plataforma clave para llegar a contadores y asociaciones profesionales.
• Permite construir autoridad mediante contenido, grupos y conexiones directas.
• La compra es rápida, y los contadores están activos en LinkedIn, especialmente en grupos y páginas de colegios y consejos.

b) WhatsApp y Grupos de Contadores

Por qué:

• Los contadores usan WhatsApp para comunicación profesional y en comunidades.
• Es un canal de alta confianza, ideal para presentaciones rápidas, demos y referencias.
• La viralización y recomendaciones en estos grupos son muy efectivas en este mercado.

c) Contenido en Blog y SEO en tu sitio web

Por qué:

• Permite atraer tráfico orgánico interesado en automatización y reportes financieros.
• Posiciona la marca como autoridad, facilitando inbound y confianza en la compra rápida.
• Es una estrategia de largo plazo que complementa los otros canales.

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

Semana 1-2:

• LinkedIn:

  • Crear y optimizar perfil de los founders, enfocándose en experiencia en contabilidad y automatización.
  • Publicar 3-4 posts cortos sobre beneficios del producto, casos de uso y testimonios.
  • Buscar y unirse a 10-15 grupos activos de contadores, colegios y consejos profesionales.
  • Conectar personalmente con 20 contadores clave en Argentina y México.

• WhatsApp:

  • Identificar y unirse a los principales grupos de contadores en Argentina.
  • Crear un mensaje de introducción corto y amigable para compartir en esos grupos (ej. invitación a demo o prueba).
  • Pedir permiso a administradores para compartir contenido o hacer presentaciones.

• Sitio web y contenido:

  • Publicar un artículo en el blog: "Cómo automatizar tus reportes financieros y ahorrar tiempo".
  • Optimizar la página de producto para conversiones rápidas.

Semana 3-4:

• LinkedIn:

  • Publicar un video o demo corta del producto.
  • Enviar mensajes directos a contactos clave con una invitación a una demo personalizada.
  • Compartir testimonios de los contadores que ya usan la herramienta.

• WhatsApp:

  • Enviar mensajes directos a contadores en los grupos con una invitación a una demo en vivo o grabada.
  • Pedir referencias a los contadores que ya usan la herramienta para que compartan con colegas.

• Contenido y SEO:

  • Crear contenido adicional en el blog: casos de éxito y FAQs.
  • Compartir el contenido en LinkedIn y grupos de WhatsApp para atraer tráfico y confianza.

• Demo y cierre:

  • Programar y realizar demos personalizadas con interesados.
  • Incentivar a los primeros usuarios a que compartan sus resultados o recomendaciones.

3. Métricas que indican si el GTM está funcionando (con números objetivo)

| Métrica | Objetivo en 30 días | |---------------------------------|----------------------------------------------| | Contadores activos en Argentina | 6-8 (ya tienes 6 en uso activo) | | Nuevos contadores en LinkedIn | +30 conexiones relevantes y mensajes enviados | | Participación en grupos WhatsApp | 3-5 grupos activos con interacción regular | | Demo realizadas | 15-20 demos con interés real | | Conversiones a pago | 8-10 nuevos clientes (considerando el ciclo corto) | | Tráfico en sitio web | +200 visitas orgánicas |

Nota: Estas métricas se ajustarán según la retroalimentación y la velocidad de interés.

4. El canal que NO usarían y por qué

No usarían: Paid Ads (publicidad pagada en Google o Facebook)

Por qué:

• Sin presupuesto, el alcance sería limitado y el retorno no sería eficiente en comparación con canales orgánicos.
• La adquisición rápida y con bajo costo es esencial en esta etapa.
• La estrategia se basa en relaciones, comunidad y contenido, que son más efectivos y sostenibles en el corto plazo.

Resumen Final

• Canales principales: LinkedIn, WhatsApp, SEO y contenido.
• Acciones inmediatas: optimizar perfiles, crear contenido, unirse a grupos, comenzar outreach activo.
• Métricas clave: usuarios activos, demos, nuevas conversiones.
• Estrategia de largo plazo: fortalecer comunidad, testimonios y referencias para escalar en Argentina y México.

Si quieres, puedo ayudarte a preparar plantillas de mensajes, ejemplos de contenido o un cronograma detallado para cada semana.

Asunto: Mejora la atención al cliente y reduce costos con soporte automatizado

Hola [Nombre del destinatario],

Soy [Tu nombre] de Ikilabs. Sabemos que en e-commerce la atención al cliente puede volverse costosa y repetitiva, especialmente con un equipo que responde muchas consultas similares cada día.

Queremos ayudarte a optimizar ese proceso mediante la implementación de AI. Nuestros AI Agents integrados en plataformas como Zendesk o Intercom pueden resolver automáticamente entre el 60% y 70% de los tickets, manejando consultas comunes como estados de pedido, devoluciones y preguntas frecuentes. Además, podemos conectar modelos de AI a tu CRM o ERP para que las respuestas sean precisas y basadas en datos reales, y automatizar la clasificación y enrutamiento de tickets para que tu equipo se enfoque en los casos más complejos.

Ofrecemos también consultoría y diseño de soluciones a medida, acompañando todo el proceso desde la evaluación hasta la implementación y soporte post-lanzamiento.

¿Te gustaría que organicemos una llamada de 20 minutos para explorar cómo podemos ayudarte a reducir costos y mejorar la atención al cliente?

Quedo atento a tu respuesta.

Saludos,
[Tu nombre]
Ikilabs

Estuvimos tres semanas depurando un bug de producción que perdía órdenes aleatoriamente. El problema resultó ser un race condition en el procesamiento paralelo de webhooks de Stripe. Cuando dos webhooks llegaban al mismo tiempo para el mismo pedido, ambos procesaban y creaban duplicados o se pisaban entre sí. La solución fue implementar un lock distribuido con Redis, usando SET NX con TTL de 30 segundos. Lo más difícil no fue arreglar el bug, sino reproducirlo en local. Nos costó más entender cuándo y cómo se manifestaba que encontrar la causa en sí misma. Ahora, cada vez que algo “falla aleatoriamente”, lo primero que revisamos es si puede ser un problema de concurrencia. La experiencia nos dejó claro que, en estos casos, no hay nada más efectivo que un buen lock y una buena dosis de paranoia sobre los estados compartidos.

Potencia tus procesos con soluciones de inteligencia artificial

En Ikilabs, diseñamos agentes y automatizaciones que abordan tus desafíos reales: integración sin reescribir sistemas, soporte inteligente en tiempo real y resultados medibles en semanas. Olvídate de presentaciones vacías; te entregamos código y valor tangible desde el primer mes.

Comencemos hoy

Nuestra metodología

Comenzamos con un discovery de una semana, donde realizamos entrevistas con el equipo del cliente, mapeamos los procesos actuales y identificamos rápidamente las áreas de impacto inmediato (quick wins) y los proyectos de largo plazo. Esto nos permite entender el contexto y definir prioridades claras desde el inicio.

Luego, en dos semanas, construimos un prototipo funcional utilizando datos reales del cliente, no solo mockups. El objetivo es mostrar un retorno sobre la inversión tangible antes de ampliar el presupuesto, asegurando que la solución sea efectiva y alineada a las necesidades.

Antes de pasar a producción, realizamos uno o dos ciclos de feedback y ajuste con el cliente. En cada etapa, el cliente ve y valida el avance, garantizando transparencia y control sobre el proceso.

El soporte post-lanzamiento está incluido en todos nuestros proyectos. Ofrecemos 30 días de acompañamiento sin costo adicional, para resolver dudas y hacer ajustes menores, asegurando que la solución funcione correctamente en su entorno real.

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, sino que nadie en la empresa entiende qué problema están resolviendo realmente. Nosotros siempre empezamos preguntando: "¿qué hace tu equipo hoy que no debería hacer un humano?" Esa simple pregunta filtra el 80% de los proyectos que no tienen sentido. Lo que sí funciona es automatizar tareas repetitivas concretas, no "mejorar la experiencia del cliente" en términos vagos. Los proyectos de AI que fallan casi siempre fallan por falta de datos limpios, no por el modelo en sí. La tecnología por sí sola no soluciona nada si no hay una comprensión clara del problema y datos adecuados. La transformación digital efectiva requiere foco y entender qué valor aporta la automatización, no solo aplicar tecnología por aplicar.

When two requests arrive simultaneously and both try to modify the same record, you run into a concurrency issue. The most common solution is optimistic locking: instead of locking the record while making changes, you store a version of its current state, and when writing back, 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 statement not only filters by id but also by version = :currentVersion. If the update affects zero rows, it means someone else beat you to it — you throw an error and the client retries.

What’s often not explained in tutorials is when not to use optimistic locking: in high-contention scenarios — when many users are modifying the same record repeatedly — you'll end up with a cascade of retries that can be worse than using pessimistic locks.