GPT-4o

Diagnóstico

El problema real detrás del churn parece ser una falta de alineación entre las necesidades y expectativas de los clientes y las capacidades actuales del producto. Los principales problemas identificados son:

1. Usabilidad y curva de aprendizaje: Clientes y empleados encuentran que las planillas de Excel son más rápidas y fáciles de usar.
2. Integraciones y automatización limitadas: Falta de conexiones con sistemas de punto de venta críticos para los clientes.
3. Percepción de valor: El precio no se justifica con las características y beneficios percibidos.
4. Onboarding y soporte de usuario insuficientes: Falta de formación adecuada para usar el producto eficazmente.

Ideas de Features o Cambios de Producto

1. Integración con Sistemas de Punto de Venta (Clip, Conekta)

   • Señal que ataca: "No se conecta con mi punto de venta"
   • Hipótesis de impacto: Reduciría el churn al aumentar la utilidad del producto para los usuarios al simplificar procesos.
   • Esfuerzo estimado: L

2. Mejorar el Onboarding y el Soporte con Tutoriales Interactivos

   • Señal que ataca: "Mi empleado no supo cómo usarlo"
   • Hipótesis de impacto: Incrementaría la retención al facilitar el aprendizaje del producto.
   • Esfuerzo estimado: M

3. Automatización de Procesos Comunes

   • Señal que ataca: "Lo usé el primer mes pero después volví a mi planilla de Excel"
   • Hipótesis de impacto: Mejoraría la eficiencia y reduciría la dependencia de Excel.
   • Esfuerzo estimado: M

4. Desarrollo de una App Nativa

   • Señal que ataca: Mejora la experiencia de usuario en dispositivos móviles.
   • Hipótesis de impacto: Aumentaría la satisfacción del cliente al mejorar la accesibilidad y usabilidad.
   • Esfuerzo estimado: L

5. Revisión de Precios y Paquetes

   • Señal que ataca: "El precio no vale lo que obtengo"
   • Hipótesis de impacto: Ajustar precios o agregar valor podría mejorar la percepción del producto.
   • Esfuerzo estimado: S

6. Optimización de la Carga de Inventario

   • Señal que ataca: "Lo usé el primer mes pero después volví a mi planilla de Excel"
   • Hipótesis de impacto: Facilitar la carga de inventario podría reducir la fricción.
   • Esfuerzo estimado: M

7. Alertas Personalizables

   • Señal que ataca: "Lo usé el primer mes pero después volví a mi planilla de Excel"
   • Hipótesis de impacto: Aumentaría el valor percibido al ofrecer mayor control.
   • Esfuerzo estimado: S

8. Acceso a Soporte en Tiempo Real

   • Señal que ataca: "Mi empleado no supo cómo usarlo"
   • Hipótesis de impacto: Reduciría la frustración y mejoraría la experiencia del usuario.
   • Esfuerzo estimado: M

Idea que NO Haría

Desarrollo de una App Nativa

• Por qué no: Aunque mejorar la experiencia móvil puede parecer atractivo, desarrollar una app nativa requiere un esfuerzo significativo (L) y puede desviar recursos críticos de las integraciones y mejoras en la usabilidad que son más urgentes según las señales de los clientes. Priorizaría primero las integraciones y el onboarding, que tienen un impacto más directo en la retención.

Aquí tienes ocho ideas de productos AI que podrías lanzar aprovechando tu experiencia y red de contactos:

1. AI Audit Assistant

   • Cliente objetivo: Estudios contables pequeños y medianos.
   • Problema que resuelve: La revisión manual de documentos contables es tediosa y propensa a errores. La AI puede identificar discrepancias y errores en los documentos más rápido que un humano.
   • Modelo de revenue: Suscripción mensual por usuario, estimado en $50 USD por usuario.
   • Primeros clientes: Contactar a contadores de tu red para ofrecerles una prueba gratuita y pedir recomendaciones a estudios contables.
   • Riesgo principal: La reticencia a confiar en una herramienta AI para tareas tan críticas como auditorías.

2. Compliance Tracker AI

   • Cliente objetivo: Pymes de servicios con obligaciones legales complejas.
   • Problema que resuelve: Las pymes a menudo tienen dificultades para seguir el ritmo de las regulaciones. Una AI puede monitorear cambios en regulaciones y alertar a las empresas.
   • Modelo de revenue: Cobro mensual fijo por empresa, estimado en $100 USD.
   • Primeros clientes: Ofrecer una demo a pymes de servicios en tu red, destacando la reducción de riesgos legales.
   • Riesgo principal: La precisión de la AI para mantenerse al día con cambios regulatorios.

3. AI-Powered Tax Planning

   • Cliente objetivo: Contadores que asesoran a pymes.
   • Problema que resuelve: Optimizar la planificación fiscal es complejo y requiere mucho tiempo. La AI puede analizar datos financieros y sugerir estrategias fiscales.
   • Modelo de revenue: Pago por uso, estimado en $200 USD por cliente al mes.
   • Primeros clientes: Presentar la herramienta a contadores de tu red que trabajen con pymes.
   • Riesgo principal: La capacidad de la AI para generar recomendaciones fiscales precisas y actualizadas.

4. AI Document Classifier

   • Cliente objetivo: Estudios jurídicos pequeños.
   • Problema que resuelve: Clasificar y archivar documentos legales es tedioso. La AI puede ordenar y categorizar documentos automáticamente.
   • Modelo de revenue: Suscripción mensual, estimado en $75 USD por oficina.
   • Primeros clientes: Ofrecer un período de prueba a estudios jurídicos en tu red y solicitar feedback.
   • Riesgo principal: La precisión de la AI al clasificar documentos legales complejos.

5. AI Client Insights

   • Cliente objetivo: Contadores independientes.
   • Problema que resuelve: Entender las necesidades de los clientes basándose en datos financieros históricos. La AI puede identificar patrones y ofrecer recomendaciones personalizadas.
   • Modelo de revenue: Suscripción mensual por cliente, estimado en $30 USD.
   • Primeros clientes: Mostrar casos de uso a contadores de tu red, destacando el valor añadido para sus clientes.
   • Riesgo principal: La utilidad percibida de las recomendaciones generadas por AI.

6. AI-Powered Invoice Reconciliation

   • Cliente objetivo: Pymes de servicios con alta facturación mensual.
   • Problema que resuelve: La conciliación manual de facturas es lenta y propensa a errores. La AI puede automatizar este proceso y reducir errores.
   • Modelo de revenue: Cobro por factura procesada, estimado en $0.10 USD por factura.
   • Primeros clientes: Ofrecer un piloto a pymes en tu red que gestionen grandes volúmenes de facturas.
   • Riesgo principal: La precisión de la AI en la conciliación de facturas complejas.

7. HR Compliance AI Advisor

   • Cliente objetivo: Pymes de servicios con equipo de recursos humanos.
   • Problema que resuelve: Asegurar el cumplimiento de normativas laborales. La AI puede revisar políticas y procedimientos internos para detectar incumplimientos.
   • Modelo de revenue: Suscripción mensual, estimado en $120 USD por empresa.
   • Primeros clientes: Ofrecer una sesión de consultoría gratuita a pymes en tu red para demostrar el valor de la herramienta.
   • Riesgo principal: La capacidad de la AI para interpretar correctamente las regulaciones laborales locales.

8. AI-Powered Client Onboarding

   • Cliente objetivo: Estudios contables y jurídicos pequeños.
   • Problema que resuelve: Acelerar y mejorar la experiencia de incorporación de nuevos clientes. La AI puede automatizar el recopilado de datos y la creación de perfiles.
   • Modelo de revenue: Tarifa única por cliente incorporado, estimado en $150 USD.
   • Primeros clientes: Ofrecer el servicio a estudios que ya conocen tus habilidades y pedir testimonios de éxito.
   • Riesgo principal: La aceptación de la AI por parte de los clientes finales durante el proceso de onboarding.

Para refactorizar el código de acuerdo con la arquitectura especificada, vamos a separar las responsabilidades en diferentes capas: Controller, Service y Repository. También crearemos los DTOs requeridos para la validación y respuesta. A continuación, se muestra cómo se podría realizar esta refactorización:

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

@Entity()
export class User {
  @PrimaryGeneratedColumn('uuid') id: string;
  @Column({ unique: true }) email: string;
  @Column() name: string;
  @Column() passwordHash: string;
  @CreateDateColumn() createdAt: Date;
  @OneToMany(() => Order, o => o.user) orders: Order[];
}

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

@Entity()
export class Order {
  @PrimaryGeneratedColumn('uuid') id: string;
  @Column() total: number;
  @Column({ default: 'pending' }) status: string;
  @CreateDateColumn() createdAt: Date;
  @ManyToOne(() => User, user => user.orders)
  user: User;
}

// user.repository.ts
import { EntityRepository, Repository } from 'typeorm';
import { User } from './user.entity';

@EntityRepository(User)
export class UserRepository extends Repository<User> {
  async findById(id: string): Promise<User | null> {
    return this.findOne({ where: { id }, relations: ['orders'] });
  }

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

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

// user.dto.ts
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;
}

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

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

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

    const passwordHash = await bcrypt.hash(dto.password, 10);
    const user = await this.userRepository.createAndSave({
      email: dto.email,
      name: dto.name,
      passwordHash,
    });

    return {
      id: user.id,
      email: user.email,
      name: user.name,
      createdAt: user.createdAt,
    };
  }

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

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

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

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

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

  @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;
  }
}

Explicación de los cambios:

1. UserRepository: Se creó un repositorio específico para User con métodos para buscar por ID y por email, y para crear y guardar un usuario.

2. UserService: La lógica de negocio se trasladó aquí. Este servicio maneja la creación de usuarios y la búsqueda de usuarios con sus órdenes. Las excepciones de conflicto se manejan aquí, mientras que la ausencia de un usuario se devuelve como null.

3. UserController: Ahora solo delega al servicio correspondiente. Valida la entrada usando CreateUserDto y convierte null a NotFoundException cuando un usuario no se encuentra.

4. DTOs: Se añadieron CreateUserDto para la entrada de creación de usuario y UserDto y UserWithOrdersDto para la salida, asegurando que los datos sensibles no sean expuestos.

Este refactor respeta la arquitectura de capas, separando las responsabilidades adecuadamente y asegurando que el comportamiento observable de la aplicación no cambie.

Para implementar el registro de usuarios siguiendo la arquitectura de 3 capas que mencionas, debes crear varias clases y definir cómo interactúan entre sí. A continuación, te proporciono un ejemplo de cómo podrías estructurar este sistema en TypeScript:

1. DTOs

CreateUserDto

Este DTO se utiliza para validar y transferir los datos de creación de un usuario desde el Controller al Service.

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

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

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

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

UserDto

Este DTO se utiliza para transferir los datos del usuario desde el Service al Controller, excluyendo el passwordHash.

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

2. Repository

El Repository se encarga exclusivamente de la interacción con la base de datos.

import { EntityRepository, Repository } from 'typeorm';
import { User } from './user.entity';

@EntityRepository(User)
export class UserRepository extends Repository<User> {
  async findByEmail(email: string): Promise<User | undefined> {
    return this.findOne({ where: { email } });
  }

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

3. Service

El Service contiene la lógica de negocio, incluyendo la verificación de la existencia del usuario y el hashing de contraseñas.

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

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

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

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

    const newUser = await this.userRepository.createAndSave({
      email,
      name,
      passwordHash,
    });

    return {
      id: newUser.id,
      email: newUser.email,
      name: newUser.name,
      createdAt: newUser.createdAt,
    };
  }
}

4. Controller

El Controller se encarga de manejar las solicitudes HTTP y delegar la lógica de negocio al Service.

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

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

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

Consideraciones adicionales

• Asegúrate de que el módulo de tu aplicación (por ejemplo, AppModule) esté configurado para inyectar correctamente el UserRepository y el UserService en el UserController.
• También asegúrate de que typeorm esté correctamente configurado para trabajar con la base de datos y que la entidad User esté registrada.

Con esta estructura, has implementado el registro de usuarios siguiendo la arquitectura de 3 capas, asegurando que cada capa tiene una responsabilidad clara y definida.

A continuación te presento una implementación básica del módulo de autenticación por email/password en NestJS utilizando la arquitectura que describiste:

DTOs

Primero, definimos los DTOs necesarios:

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

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

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

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

AuthService

El servicio de autenticación se encarga de la lógica de validación de credenciales y generación del token JWT:

import { Injectable, UnauthorizedException } from '@nestjs/common';
import { JwtService } from '@nestjs/jwt';
import * as bcrypt from 'bcrypt';
import { UserService } from 'path-to-user-service'; // Cambia esto por la ruta correcta
import { LoginDto } from './login.dto';

@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 && await bcrypt.compare(password, user.passwordHash)) {
      return { id: user.id, email: user.email };
    }
    return null;
  }

  async login(loginDto: LoginDto): Promise<AuthResponseDto> {
    const { email, password } = loginDto;
    const user = await this.validateUser(email, password);

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

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

    return {
      access_token,
      expiresIn: 604800, // 7 días en segundos
    };
  }
}

AuthController

El controlador maneja las solicitudes HTTP y delega la lógica de negocio al servicio:

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

Notas

• Asegúrate de tener @nestjs/jwt y bcrypt instalados en tu proyecto.
• Configura el JwtModule en el módulo principal o en un módulo dedicado para autenticación, asegurándote de pasar process.env.JWT_SECRET como la clave secreta.
• La lógica de comparación de contraseñas usa bcrypt.compare, lo cual es seguro para verificar hashes de contraseñas.

Con estas implementaciones podrás manejar la autenticación en tu aplicación NestJS sin usar Passport. Asegúrate de manejar adecuadamente las excepciones y errores en un entorno de producción.

Para implementar el servicio y los DTOs para gestionar Product en un backend usando NestJS y TypeORM, a continuación se presentan los detalles necesarios. Se incluye el servicio, el cual asume que la inyección de dependencias está correctamente configurada, y los DTOs que utilizan class-validator para la validación.

DTOs

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

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

  @IsOptional()
  description?: string;

  @IsPositive()
  price: number;

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

export class UpdateProductDto extends PartialType(CreateProductDto) {}

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

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

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

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

Servicio

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

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

  async create(dto: CreateProductDto): Promise<ProductDto> {
    const product = this.productRepository.create(dto);
    const savedProduct = await this.productRepository.save(product);
    return this.toProductDto(savedProduct);
  }

  async findAll(query: PaginationQueryDto): Promise<PaginatedProductsDto> {
    const [products, total] = await this.productRepository.findAndCount({
      where: { deletedAt: IsNull() },
      skip: (query.page - 1) * query.limit,
      take: query.limit,
    });

    const data = products.map(product => this.toProductDto(product));
    return { data, total, page: query.page, limit: query.limit };
  }

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

  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 updatedProduct = await this.productRepository.save(product);
    return this.toProductDto(updatedProduct);
  }

  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;
  }

  private toProductDto(product: Product): ProductDto {
    const { id, name, description, price, stock, createdAt, updatedAt } = product;
    return { id, name, description, price, stock, createdAt, updatedAt };
  }
}

Notas

• El servicio está diseñado para no lanzar excepciones HTTP, siguiendo la arquitectura definida.
• Se utiliza IsNull() para filtrar productos que no han sido eliminados.
• Los DTOs están configurados para validar y transformar datos de entrada correctamente.
• La transformación de entidades Product a ProductDto se maneja mediante un método privado toProductDto.

Para implementar un guard de autenticación JWT en NestJS sin usar Passport, puedes seguir la arquitectura que has descrito. Aquí tienes cómo podrías estructurar el guard y los decoradores @Public y @Roles:

AuthGuard

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

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

@Injectable()
export class AuthGuard 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) {
      return true;
    }

    const request = context.switchToHttp().getRequest();
    const authorization = request.headers['authorization'];
    
    if (!authorization || !authorization.startsWith('Bearer ')) {
      throw new UnauthorizedException('Authorization header not found or malformed');
    }

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

    try {
      const payload = await this.jwtService.verifyAsync(token);
      request.user = payload;
    } catch (err) {
      throw new UnauthorizedException('Invalid or expired token');
    }

    const roles = this.reflector.get<string[]>(ROLES_KEY, context.getHandler());
    if (roles && roles.length > 0) {
      const hasRole = roles.some(role => request.user.roles?.includes(role));
      if (!hasRole) {
        throw new ForbiddenException('Access denied: insufficient permissions');
      }
    }

    return true;
  }
}

Decoradores

Public Decorator

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

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

Roles Decorator

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

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

Explicación

• AuthGuard: Implementa CanActivate y utiliza JwtService para verificar el token JWT. Si el token es válido, el payload se adjunta al objeto request como request.user. Si el token es inválido o está ausente, lanza una excepción UnauthorizedException.
• Reflector: Se utiliza para verificar si el endpoint es público o si requiere roles específicos.
• Decoradores:
  • @Public(): Usa SetMetadata para marcar un controlador o método como público, lo que significa que el guard no verificará el token JWT.
  • @Roles(): Define qué roles son necesarios para acceder a un controlador o método. Usa SetMetadata para almacenar los roles requeridos.

Para usar el guard como un guard global, configúralo en tu módulo principal de la aplicación, generalmente en app.module.ts:

import { Module } from '@nestjs/common';
import { APP_GUARD } from '@nestjs/core';
import { JwtModule } from '@nestjs/jwt';

@Module({
  imports: [
    JwtModule.register({
      secret: 'your-secret-key', // Cambia esto por tu clave secreta
      signOptions: { expiresIn: '1h' }, // Configuración del token
    }),
  ],
  providers: [
    {
      provide: APP_GUARD,
      useClass: AuthGuard,
    },
  ],
})
export class AppModule {}

Recuerda cambiar 'your-secret-key' por la clave secreta que estés utilizando para firmar tus tokens JWT.

Para implementar el servicio de búsqueda de productos con filtros dinámicos, sorting y paginación usando TypeORM y QueryBuilder, vamos a definir los DTOs necesarios y el método search en el servicio. Aquí está la implementación:

DTOs

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

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

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

Servicio

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

@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;

    const validSortByFields = ['name', 'price', 'stock', 'createdAt'];
    const orderBy = validSortByFields.includes(sortBy) ? sortBy : 'createdAt';

    const queryBuilder = this.productRepository.createQueryBuilder('product');
    queryBuilder.where('product.deletedAt IS NULL');

    if (q) {
      queryBuilder.andWhere(
        '(product.name ILIKE :q OR product.description ILIKE :q)',
        { q: `%${q}%` },
      );
    }

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

    if (minPrice !== undefined) {
      queryBuilder.andWhere('product.price >= :minPrice', { minPrice });
    }

    if (maxPrice !== undefined) {
      queryBuilder.andWhere('product.price <= :maxPrice', { maxPrice });
    }

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

    const [products, total] = await queryBuilder.getManyAndCount();

    const data = products.map(product => ({
      id: product.id,
      name: product.name,
      description: product.description,
      price: product.price,
      stock: product.stock,
      status: product.status,
      createdAt: product.createdAt,
    }) as ProductDto);

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

Notas

• Filtros Dinámicos: Se agregan al QueryBuilder solo si están presentes en el SearchProductsDto.
• Ordenación: Se verifica si sortBy es un campo permitido; si no, se usa createdAt como predeterminado.
• Paginación: Se calcula el skip y take con base en page y limit.
• Exclusión de Eliminados: Se asegura de que deletedAt sea null para no incluir productos eliminados.
• Salida: Devuelve un PaginatedProductsDto con los productos y el total después de aplicar todos los filtros.

Aquí tienes la implementación del WalletService con el método transfer, así como los DTOs solicitados. Este servicio maneja la transferencia de créditos entre wallets utilizando transacciones de TypeORM y aplica el locking optimista para evitar conflictos concurrentes.

TransferDto

Este DTO valida los datos de entrada para la transferencia.

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

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

  @IsUUID()
  toWalletId: string;

  @IsPositive()
  @IsNumber({ maxDecimalPlaces: 2 })
  amount: number;
}

TransferResultDto

Este DTO define la estructura de la respuesta después de una transferencia exitosa.

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

WalletService

Aquí está la implementación del servicio WalletService con el método transfer.

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

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

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

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

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

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

      if (fromWallet.balance < dto.amount) {
        throw new BadRequestException('Insufficient balance');
      }

      // Update fromWallet
      const fromWalletResult = await manager.createQueryBuilder()
        .update(Wallet)
        .set({ 
          balance: fromWallet.balance - dto.amount,
          version: fromWallet.version + 1
        })
        .where('id = :id AND version = :version', { id: fromWallet.id, version: fromWallet.version })
        .execute();

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

      // Update toWallet
      const toWalletResult = await manager.createQueryBuilder()
        .update(Wallet)
        .set({ 
          balance: toWallet.balance + dto.amount,
          version: toWallet.version + 1
        })
        .where('id = :id AND version = :version', { id: toWallet.id, version: toWallet.version })
        .execute();

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

      return {
        fromWalletId: fromWallet.id,
        toWalletId: toWallet.id,
        amount: dto.amount,
        newFromBalance: fromWallet.balance - dto.amount,
        newToBalance: toWallet.balance + dto.amount,
        transferredAt: new Date(),
      };
    });
  }
}

Explicación

• Validaciones iniciales: Se verifica que fromWalletId y toWalletId no sean iguales y que ambas wallets existan.
• Transacción: Se usa dataSource.transaction para asegurar que las operaciones sean atómicas.
• Optimistic Locking: Se realiza un UPDATE con un WHERE que incluye la versión actual. Si no se afecta una fila, se lanza una excepción de conflicto.
• Rollback automático: Si cualquier parte de la transacción falla, se revierte automáticamente gracias a TypeORM.

Aquí tienes el análisis y corrección de cada bug identificado en el código:

Bug 1: Lógica de paginación incorrecta

1. Ubicación: Método findAll, línea const skip = page * limit;
2. Problema: El cálculo del skip es incorrecto. Debe ser (page - 1) * limit para omitir correctamente los registros de las páginas anteriores.
3. Corrección:

   const skip = (page - 1) * limit;
   

Bug 2: Soft delete no filtra correctamente en findOne

1. Ubicación: Método findOne, línea where: { id }
2. Problema: Falta la condición para excluir los productos que han sido "soft deleted".
3. Corrección:

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

Bug 3: SoftDelete expone información interna en el error

1. Ubicación: Método softDelete, línea que lanza NotFoundException
2. Problema: El mensaje de error expone detalles internos sobre la base de datos.
3. Corrección:

   throw new NotFoundException(`Product with id ${id} not found`);
   

Bug 4: HTTP status code incorrecto en create

1. Ubicación: Método create
2. Problema: Aunque no se muestra el código de estado HTTP directamente aquí, se asume que el controlador debe manejarlo correctamente. Sin embargo, no hay un bug directo en este método relacionado con el código de estado HTTP.
3. Corrección: Verificar en el controlador que el status code sea 201 al crear un recurso.

Bug 5: Operación no atómica — riesgo de inconsistencia

1. Ubicación: Método transferStock
2. Problema: Las operaciones de actualización no son atómicas, lo que puede llevar a inconsistencias si algo falla entre las dos operaciones save.
3. Corrección: Usar una transacción para asegurar la atomicidad.

   async transferStock(fromId: string, toId: string, quantity: number): Promise<void> {
     await this.productRepository.manager.transaction(async transactionalEntityManager => {
       const source = await transactionalEntityManager.findOne(Product, { where: { id: fromId } });
       const dest = await transactionalEntityManager.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 transactionalEntityManager.save(source);
       await transactionalEntityManager.save(dest);
     });
   }
   

Código completo corregido

Aquí está el servicio completo con todos los bugs corregidos:

import { Injectable, NotFoundException } 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>,
  ) {}

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

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

  async softDelete(id: string): Promise<void> {
    const product = await this.productRepository.findOne({ where: { id } });
    if (!product) {
      throw new NotFoundException(`Product with id ${id} not found`);
    }
    product.deletedAt = new Date();
    await this.productRepository.save(product);
  }

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

  async transferStock(fromId: string, toId: string, quantity: number): Promise<void> {
    await this.productRepository.manager.transaction(async transactionalEntityManager => {
      const source = await transactionalEntityManager.findOne(Product, { where: { id: fromId } });
      const dest = await transactionalEntityManager.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 transactionalEntityManager.save(source);
      await transactionalEntityManager.save(dest);
    });
  }
}

Con estos cambios, el servicio debería funcionar correctamente y ser más seguro.

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
  users       User[]
  subscription Subscription?
  createdAt   DateTime      @default(now())
  updatedAt   DateTime      @updatedAt

  @@index([slug])
}

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

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

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

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

model Invoice {
  id            String      @id @default(cuid())
  subscriptionId String
  subscription  Subscription @relation(fields: [subscriptionId], references: [id])
  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 UserRole {
  OWNER
  ADMIN
  MEMBER
}

enum SubscriptionStatus {
  ACTIVE
  PAUSED
  CANCELLED
  TRIAL
}

enum InvoiceStatus {
  PENDING
  PAID
  FAILED
  REFUNDED
}

A continuación se presenta un prompt completo para un sistema de clasificación automática de tickets de soporte. Este prompt está diseñado para ser utilizado en la system prompt de una API de LLM y cumple con los requisitos especificados:

Eres un sistema de clasificación automática de tickets de soporte. Tu tarea es analizar el texto libre del mensaje del cliente y generar un JSON estructurado con la información solicitada. El mensaje del cliente puede estar en español, inglés o spanglish. Debes identificar la categoría, prioridad, sentimiento del mensaje, determinar si requiere intervención humana, y proporcionar un resumen corto. Usa ejemplos para entender mejor el proceso.

Ejemplo 1:
Input: "Hola, he recibido mi pedido pero uno de los productos está roto. Necesito una solución urgente."
Output: {
  "categoria": "producto_defectuoso",
  "prioridad": "alta",
  "sentimiento": "negativo",
  "requiere_humano": true,
  "resumen_corto": "Producto roto en el pedido."
}

Ejemplo 2:
Input: "I want to cancel my subscription immediately. I was charged incorrectly."
Output: {
  "categoria": "cancelación",
  "prioridad": "critica",
  "sentimiento": "negativo",
  "requiere_humano": true,
  "resumen_corto": "Solicitud de cancelación por cobro incorrecto."
}

Ejemplo 3:
Input: "No puedo encontrar el recibo de mi última compra."
Output: {
  "categoria": "facturación",
  "prioridad": "media",
  "sentimiento": "neutral",
  "requiere_humano": false,
  "resumen_corto": "Solicitud de recibo de compra."
}

Considera casos ambiguos o incompletos. Si el mensaje no proporciona suficiente información, clasifica de la mejor manera posible con la información disponible.

Procesa el siguiente mensaje de cliente:

[Input del mensaje del cliente aquí]

Este prompt está diseñado para guiar al modelo en la clasificación de tickets de soporte, incluyendo ejemplos que cubren diferentes escenarios, incluidas situaciones de urgencia y ambigüedad, y para manejar mensajes en diferentes idiomas y estilos de comunicación.

Para mejorar la consistencia y calidad de las respuestas generadas por el sistema, puedes reescribir el prompt de la siguiente manera:

"Por favor, redacta un correo electrónico de respuesta para un cliente de nuestra empresa de ecommerce. El correo debe abordar específicamente uno de los siguientes temas según se indique: reclamos de envíos, devoluciones o pagos.

Contexto:

1. Reclamos de envíos: El cliente ha reportado un problema con la entrega de su pedido.
2. Devoluciones: El cliente desea devolver un producto y necesita instrucciones o confirmación.
3. Pagos: El cliente tiene dudas o problemas con el pago de su pedido.

Instrucciones:

• Utiliza un tono profesional y empático.
• Asegúrate de que la respuesta esté lista para enviar, sin incluir placeholders o datos faltantes.
• Proporciona información clara y útil, asegurándote de resolver o guiar al cliente en su consulta.
• Firma el correo con 'Atentamente, [Nombre del operador] y el equipo de atención al cliente de [Nombre de la empresa]'.

Formato:

• Saludo adecuado.
• Agradecimiento inicial por contactar con nosotros.
• Respuesta detallada según el contexto proporcionado.
• Cierre cordial.

Ejemplo de estructura:

Asunto: [Asunto relacionado con el tema]

Estimado/a [Nombre del Cliente],

Gracias por contactarnos. Lamentamos cualquier inconveniente que haya experimentado relacionado con [tema específico]. [Instrucciones o solución específica al problema].

Estamos aquí para ayudarte con cualquier otra consulta que puedas tener.

Atentamente, [Nombre del operador]
El equipo de atención al cliente de [Nombre de la empresa]"

Este prompt proporciona un marco más estructurado y detallado, lo que debería ayudar a generar respuestas más uniformes y adecuadas.

Para diseñar un prompt que use el enfoque de Chain-of-Thought, es importante guiar al modelo a través de un razonamiento estructurado paso a paso. Aquí tienes un ejemplo de cómo estructurar dicho prompt:

Prompt:

Recibiste la siguiente información de una empresa en formato JSON. Tu tarea es evaluar si esta empresa es elegible para crédito empresarial siguiendo las reglas de elegibilidad establecidas. A continuación, detallaré el proceso paso a paso para llegar a una conclusión precisa:

{
  "antiguedad_anos": 3,
  "ingresos_anuales_usd": 600000,
  "moras_ultimos_12_meses": 0,
  "deuda_existente_usd": 100000,
  "empleados": 45,
  "sector": "comercio"
}

Paso 1: Verificar antigüedad mínima

• La empresa debe tener al menos 2 años de operación.
• Resultado:

Paso 2: Verificar ingresos anuales

• Los ingresos anuales deben ser superiores a $500k USD.
• Resultado:

Paso 3: Comprobar moras en los últimos 12 meses

• La empresa no debe tener moras en los últimos 12 meses.
• Resultado:

Paso 4: Evaluar ratio deuda/ingreso si hay deuda existente

• Calcular el ratio deuda/ingreso. Si la empresa tiene deuda, este ratio debe ser inferior a 0.4.
• Resultado:

Paso 5: Considerar condiciones especiales para PyMEs

• Si la empresa tiene menos de 50 empleados, se permite una mora histórica, pero esto afecta la tasa de riesgo.
• Resultado:

Paso 6: Evaluar condiciones adicionales para el sector construcción

• Si la empresa pertenece al sector construcción, se requiere una garantía adicional.
• Resultado:

Conclusión:

• Elegible: (true/false)
• Motivos: (array de razones)
• Tasa de Riesgo: (baja/media/alta/rechazado)
• Requiere Garantía: (true/false)

Sigue este razonamiento para evaluar la elegibilidad de la empresa para el crédito. Asegúrate de detallar cada paso antes de llegar a tu conclusión final.

Este enfoque proporciona una estructura clara para que el modelo procese cada regla condicional de manera ordenada y precisa, asegurando que no se pase por alto ninguna condición importante.

Aquí tienes un roadmap detallado para los próximos 6 meses, enfocado en alcanzar tus objetivos clave y abordar los problemas identificados en la fase beta:

Mes 1: Mejora del Onboarding y Resolución de Problemas Críticos

Prioridades:

• Simplificar el proceso de onboarding:
  • Desarrollar un asistente guiado para que los clientes puedan configurar su agente sin asistencia.
  • Crear tutoriales en video y documentación paso a paso.
• Mejorar la comprensión de contexto y ambigüedad:
  • Implementar una solución básica de seguimiento de contexto en las conversaciones para mejorar la respuesta a preguntas ambiguas.

Justificación:

• Facilitar el onboarding es crucial para reducir el churn, ya que el setup inicial es un gran obstáculo.
• Mejorar la comprensión del contexto abordará una de las principales quejas de los clientes beta.

Mes 2: Optimización del Producto y Estrategias de Retención

Prioridades:

• Optimizar la base de conocimiento:

  • Desarrollar herramientas que faciliten la carga y organización de la base de conocimiento.
  • Implementar sugerencias automáticas basadas en las preguntas más frecuentes.

• Estrategias de retención:

  • Desarrollar un sistema de notificaciones proactivas para alertar a los usuarios sobre mejoras o problemas en la configuración.

Justificación:

• Una base de conocimiento bien organizada y fácil de gestionar puede mejorar la precisión del agente.
• Las notificaciones proactivas ayudan a mantener a los clientes informados y comprometidos, reduciendo el churn.

Mes 3: Expansión de Funcionalidades y Mejora de UX

Prioridades:

• Expansión de funcionalidades:

  • Agregar soporte para más plataformas de mensajería (e.g., Facebook Messenger, Telegram).

• Mejoras de UX:

  • Optimizar el diseño de la interfaz para hacerla más intuitiva y fácil de usar, basado en feedback continuo de los usuarios beta.

Justificación:

• Soportar más plataformas aumenta el valor del producto para los clientes potenciales.
• Un mejor diseño UX mejorará la experiencia del usuario, facilitando la adopción y uso continuo.

Mes 4: Estrategia de Adquisición de Clientes

Prioridades:

• Campaña de marketing y ventas:
  • Iniciar una campaña de marketing digital dirigida a pymes en LATAM.
  • Aumentar el tiempo que los fundadores dedican a ventas para cerrar más clientes.

Justificación:

• Con un producto más robusto y un proceso de onboarding simplificado, es el momento de escalar las ventas y captar nuevos clientes.

Mes 5: Evaluación de Impacto y Ajustes

Prioridades:

• Revisión de métricas clave:

  • Evaluar el impacto de las mejoras en el churn y la adquisición de clientes.
  • Identificar áreas de mejora adicionales basadas en el feedback de clientes y métricas.

• Ajustes y mejoras:

  • Implementar ajustes rápidos en áreas críticas que aún presenten problemas.

Justificación:

• Analizar el impacto de las acciones realizadas permite ajustar la estrategia y asegurar que se está en el camino correcto para alcanzar los objetivos.

Mes 6: Preparación para Escalabilidad y Futuro Desarrollo

Prioridades:

• Preparación para escalabilidad:

  • Optimizar la infraestructura para manejar un mayor número de clientes.
  • Planificar el desarrollo de nuevas funcionalidades basadas en las tendencias del mercado y el feedback de clientes.

• Evaluación y planificación futura:

  • Revisar el estado financiero y considerar opciones de financiamiento adicional si es necesario para seguir escalando.

Justificación:

• Preparar la infraestructura para el crecimiento asegurará que puedas manejar un aumento en la carga de usuarios sin perder calidad.
• Planificar a futuro garantiza que el producto siga siendo competitivo y relevante en el mercado.

Este roadmap está diseñado para abordar los problemas inmediatos, mejorar la experiencia del usuario, incrementar la base de clientes y preparar la plataforma para un crecimiento sostenido.

Diagnóstico del problema con el pricing actual

El principal problema con el pricing actual es la falta de flexibilidad y segmentación. Un plan único de $49/mes no se adapta a las diferentes necesidades y niveles de uso de los clientes. Esto genera dos problemas principales:

1. Percepción de precio alto: Muchos clientes consideran que el precio no es justificado para el uso que le dan al producto. Esto es particularmente cierto para los profesionales que trabajan solos o que tienen pocos pacientes, quienes no utilizan todas las características del producto.

2. Desajuste de valor: Los usuarios de bajo uso sienten que están pagando por características que no utilizan, mientras que los usuarios de alto uso podrían encontrar valor en más características o en un uso más intensivo del producto, pero no tienen incentivos para pagar más.

Propuesta de estructura de pricing

1. Tier Básico: $19/mes

   • Incluye: Agenda online, historial de pacientes.
   • Limitación: Hasta 1 profesional, hasta 100 pacientes activos.
   • Justificación: Este tier está diseñado para profesionales que trabajan solos y tienen una base de pacientes más pequeña. El precio reducido aborda la percepción de que el producto es caro para el uso limitado.

2. Tier Profesional: $49/mes

   • Incluye: Todo en el Tier Básico + recordatorios automáticos por WhatsApp (hasta 300 mensajes/mes), reportes de ocupación.
   • Limitación: Hasta 3 profesionales.
   • Justificación: Este es similar al plan actual, pero se adapta mejor a profesionales que manejan un volumen moderado de pacientes. Los límites en los mensajes de WhatsApp permiten controlar los costos operativos.

3. Tier Avanzado: $99/mes

   • Incluye: Todo en el Tier Profesional + mensajes de WhatsApp ilimitados, soporte prioritario, funciones avanzadas de reportes.
   • Justificación: Ideal para clínicas o grupos de profesionales que necesitan un uso intensivo del sistema. Este tier ofrece un valor agregado significativo y puede atraer a clientes que actualmente sienten que el plan básico no cubre sus necesidades.

Justificación de cada tier

• Tier Básico: Apunta a profesionales individuales que tienen una operación más sencilla. El precio bajo y las limitaciones en características aseguran que estos clientes se queden y no se sientan sobrecargados por el costo.

• Tier Profesional: Atrae a consultorios pequeños a medianos que necesitan más funcionalidad, pero sin los costos de una solución para clínicas grandes. El precio se mantiene igual, pero con más claridad sobre lo que se ofrece, lo cual puede reducir el churn.

• Tier Avanzado: Orientado a grupos de profesionales que maximizarán el uso del sistema. El precio más alto se justifica por características avanzadas y soporte prioritario, que puede ser crucial para operaciones más complejas.

Impacto estimado en MRR

Supongamos que el 50% de los clientes actuales migra al tier más adecuado:

• 30% de los clientes actuales migran al Tier Básico: 96 clientes x $19 = $1,824
• 60% de los clientes actuales permanecen en el Tier Profesional: 192 clientes x $49 = $9,408
• 10% de los clientes actuales migran al Tier Avanzado: 32 clientes x $99 = $3,168

MRR Total estimado: $1,824 (Básico) + $9,408 (Profesional) + $3,168 (Avanzado) = $14,400

El nuevo MRR ($14,400) es ligeramente menor que el actual ($15,680), pero esta estructura tiene el potencial de reducir el churn significativamente debido a una mejor alineación de precios y valor percibido, lo que podría resultar en una mayor estabilidad y crecimiento a largo plazo. Además, el margen bruto podría mejorar al limitar los costos variables asociados con los mensajes de WhatsApp.

Para desarrollar una estrategia Go-To-Market (GTM) para tu producto SaaS B2B en los próximos 90 días, es crucial enfocarse en canales de bajo costo que aprovechen el interés orgánico y permitan establecer relaciones directas con contadores. Aquí te presento una estrategia detallada:

1. Los 3 canales GTM principales

1.1. LinkedIn y Grupos de WhatsApp

• Justificación: LinkedIn es una plataforma profesional ideal para llegar a contadores y profesionales financieros. Además, muchos contadores están activos en grupos de WhatsApp, que son espacios donde comparten recursos e información de valor.
• Estrategia: Participar activamente en grupos de LinkedIn y WhatsApp relevantes. Compartir contenido valioso y casos de éxito, y ofrecer demostraciones gratuitas.

1.2. Marketing de Contenidos y SEO

• Justificación: El contenido de calidad puede atraer a contadores que buscan soluciones para automatizar sus procesos. Además, un buen posicionamiento SEO incrementará el tráfico orgánico.
• Estrategia: Crear artículos de blog, guías y estudios de caso que resalten los beneficios de la automatización de reportes financieros. Optimizar el contenido para palabras clave relacionadas con contabilidad y automatización en Argentina y México.

1.3. Referencias de Clientes Actuales

• Justificación: Los contadores confían en las recomendaciones de sus colegas. Un alto NPS indica que es probable que los usuarios actuales recomienden el producto.
• Estrategia: Implementar un programa de referidos donde los contadores actuales reciban incentivos por cada nuevo cliente que traigan.

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

Semana 1:

• Identificar y unirse a grupos relevantes de LinkedIn y WhatsApp.
• Redactar y publicar un artículo de blog sobre cómo la automatización de reportes puede ahorrar tiempo y dinero a los contadores.
• Contactar a los 8 contadores actuales para presentar el programa de referidos.

Semana 2:

• Participar activamente en discusiones de grupos de LinkedIn y WhatsApp, compartiendo insights y respondiendo preguntas.
• Optimizar el sitio web para SEO, enfocándose en palabras clave específicas.
• Solicitar testimonios de los contadores activos para utilizarlos en marketing.

Semana 3:

• Publicar un estudio de caso detallado en el blog sobre un cliente argentino que haya tenido éxito con el producto.
• Realizar una campaña de email marketing dirigida a contadores en Argentina y México, destacando casos de éxito y ofreciendo demos gratuitas.
• Organizar una sesión de demostración en vivo para interesados.

Semana 4:

• Continuar interactuando en grupos de LinkedIn y WhatsApp, promoviendo el próximo webinar o demo en vivo.
• Evaluar el rendimiento del contenido publicado y ajustar la estrategia según sea necesario.
• Recopilar feedback de las demos realizadas para mejorar presentaciones futuras.

3. Métricas que indicarán si el GTM está funcionando

• Nuevos leads generados por semana: Objetivo de 20-30.
• Tasa de conversión de demos a clientes pagos: Objetivo del 30%.
• Número de referencias obtenidas por los contadores actuales: Objetivo de 5 referidos por mes.
• Incremento en tráfico web orgánico: Aumento del 15% mensual.
• Participación en grupos de LinkedIn/WhatsApp: Incremento del 10% en interacciones semanales.

4. El canal que NO usarían y por qué

Publicidad pagada (Ads)

• Razón: Con presupuesto limitado, la publicidad pagada no es la mejor opción. La adquisición de clientes a través de anuncios puede ser costosa y no garantiza el mismo nivel de confianza y engagement que el marketing orgánico o el boca a boca. Además, el enfoque en canales orgánicos permite establecer relaciones más sólidas y directas con los contadores.

Asunto: Reduzca costos de atención al cliente con AI de Ikilabs

Hola [Nombre del CTO],

Soy [Tu Nombre] de Ikilabs. Entendemos el desafío que enfrenta su equipo de soporte al cliente, con procesos manuales y repetitivos que no solo consumen tiempo, sino también recursos.

En Ikilabs, ofrecemos soluciones personalizadas que podrían aliviar esta carga significativamente. Nuestros AI Agents para soporte, integrables con Zendesk, Intercom o su plataforma actual, pueden resolver de manera autónoma hasta el 70% de los tickets, especialmente aquellos relacionados con consultas de estado de pedido, devoluciones y preguntas frecuentes.

Además, nuestras integraciones LLM permiten que los agentes accedan a datos reales del cliente, asegurando respuestas precisas y rápidas. También podemos automatizar los procesos internos de clasificación y enrutamiento de tickets, permitiendo que su equipo se enfoque solo en los casos más complejos.

Nos encantaría analizar cómo estas soluciones pueden adaptarse a sus necesidades específicas. ¿Le gustaría agendar una llamada de 20 minutos esta semana para discutirlo en más detalle?

Gracias por su tiempo.

Saludos cordiales,

[Tu Nombre]
Consultor de AI
Ikilabs
[Tu Email]
[Tu Teléfono]

Headline principal: Domina la tecnología con resultados rápidos

Subheadline: Simplificamos la integración de sistemas y automatizamos procesos complejos. Obtén beneficios tangibles en semanas, no meses.

CTA principal: Agenda tu discovery ahora

Pasamos tres semanas lidiando con un bug de producción que perdía órdenes de manera aleatoria. Al final, el problema era un race condition en el procesamiento paralelo de webhooks de Stripe. Cuando dos webhooks llegaban al mismo tiempo para el mismo pedido, ambos intentaban procesarlo, lo que resultaba en duplicados o en que se pisaran entre sí. La solución fue implementar un lock distribuido usando Redis, con un SET NX y un TTL de 30 segundos. Curiosamente, lo que más tiempo nos tomó no fue arreglar el bug, sino reproducirlo en un entorno local. Ahora, cada vez que algo falla "aleatoriamente", nuestra primera sospecha recae sobre la concurrencia. Porque, seamos honestos, nada dice "diversión" como un buen race condition inesperado.

Nuestra metodología

Comenzamos con un discovery de una semana, donde realizamos entrevistas con el equipo del cliente, mapeamos los procesos actuales e identificamos quick wins y proyectos de largo plazo. Esta etapa nos permite entender a fondo las necesidades y oportunidades del cliente.

En las siguientes dos semanas, prototipamos una solución funcional utilizando datos reales del cliente. No trabajamos con mockups; nuestro objetivo es demostrar un retorno de inversión tangible antes de que se comprometa más presupuesto.

Antes de llevar el proyecto a producción, iteramos junto al cliente, realizando de uno a dos ciclos de feedback y ajustes necesarios. En cada etapa, el cliente tiene la oportunidad de ver y experimentar con el producto.

Finalmente, ofrecemos soporte post-lanzamiento en todos nuestros proyectos. Incluimos 30 días de soporte sin costo adicional, asegurándonos de que cualquier problema o ajuste necesario se aborde de manera oportuna y eficiente.

En mi experiencia como fundador de una consultora técnica boutique, he observado cómo muchas empresas que contratan "AI consultants" acaban con un simple chatbot sobre ChatGPT y lo llaman transformación digital. El problema no es la tecnología en sí, sino la falta de comprensión sobre el problema real que están tratando de resolver.

Nosotros siempre comenzamos preguntando: "¿qué hace tu equipo hoy que no debería hacer un humano?" Esta simple pregunta nos ayuda a descartar el 80% de los proyectos que carecen de sentido. Lo que realmente funciona es automatizar tareas repetitivas concretas, en lugar de intentar mejorar la experiencia del cliente de manera abstracta.

Además, los proyectos de inteligencia artificial que fracasan suelen hacerlo por la falta de datos limpios, no por el modelo en sí. La clave está en entender el problema real y contar con datos de calidad para abordarlo eficazmente. La transformación digital auténtica no se trata de añadir tecnología por moda, sino de implementar soluciones que generen un impacto tangible.

Original text:

Cuando dos requests llegan al mismo tiempo y ambas intentan modificar el mismo registro, tenés un problema de concurrencia. La solución más común es el optimistic locking: en lugar de bloquear el registro mientras lo modificás, guardás una versión del estado actual y al momento de escribir verificás que nadie más lo modificó mientras tanto.

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

Lo que no suele explicarse en los tutoriales es cuándo no usar optimistic locking: cuando la contención es alta (muchos usuarios modificando el mismo registro seguido), vas a tener una cascada de reintentos que puede ser peor que un lock pesimista.

Translation:

When two requests arrive simultaneously and both try to modify the same record, you're facing a concurrency issue. The most common solution is optimistic locking: instead of locking the record while you modify it, you store a version of the current state and, when writing, 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 filters not only by id but also by version = :currentVersion. If the result affects 0 rows, someone else won the race — you throw an error, and the client retries.

What’s often not explained in tutorials is when not to use optimistic locking: when contention is high (many users frequently modifying the same record), you'll experience a cascade of retries that can be worse than a pessimistic lock.