GPT-4o mini

Diagnóstico del Problema de Churn

Problema real detrás del churn: El churn alto parece estar relacionado con la falta de adopción y valor percibido del producto. Los usuarios no encuentran suficiente motivo para seguir utilizando la plataforma en comparación con soluciones más simples como Excel. Esto se refleja en varios puntos:

1. Usabilidad y Acceso a la Información: Muchos usuarios sienten que la plataforma no es lo suficientemente intuitiva y que requiere un tiempo significativo para capacitar a sus empleados, lo que puede ser un gran obstáculo para su uso diario.

2. Integración con Herramientas Existentes: La falta de conexión con sistemas de punto de venta populares (Clip, Conekta) es un freno para la adopción, ya que los usuarios buscan una solución que se integre sin problemas a su flujo de trabajo existente.

3. Percepción de Valor: Algunos clientes consideran que el precio no justifica el valor que obtienen del producto. Esto puede ser un resultado de no estar aprovechando todas las funcionalidades, o de que las funcionalidades actuales no son percibidas como útiles.

Ideas de Features o Cambios de Producto

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

• Señal: "No se conecta con mi punto de venta."
• Hipótesis de impacto: La integración permitirá una gestión más fluida del inventario y reducirá la carga del trabajo manual, aumentando la satisfacción del cliente y reduciendo el churn.
• Esfuerzo estimado: M

2. Mejora en la Usabilidad y Capacitación

• Señal: "Mi empleado no supo cómo usarlo y yo no tenía tiempo de enseñarle."
• Hipótesis de impacto: Simplificar la interfaz de usuario y ofrecer tutoriales cortos o una base de conocimiento facilitará la adopción y reducirá la curva de aprendizaje.
• Esfuerzo estimado: M

3. Funcionalidad de Carga Masiva de Inventario

• Señal: "Lo usé el primer mes pero después volví a mi planilla de Excel."
• Hipótesis de impacto: Permitir la carga masiva de productos mediante un archivo CSV o similar hará que el proceso sea más rápido y eficiente, aumentando la probabilidad de retención.
• Esfuerzo estimado: M

4. Demostraciones en Vivo y Soporte Personalizado

• Señal: "Mi empleado no supo cómo usarlo."
• Hipótesis de impacto: Proporcionar sesiones de demostración y soporte personalizado al inicio del uso del producto ayudará a los clientes a entender mejor el software y a implementarlo efectivamente.
• Esfuerzo estimado: S

5. Notificaciones y Alertas Proactivas

• Señal: "El precio no vale lo que obtengo."
• Hipótesis de impacto: Mejorar las alertas de stock bajo para que sean más proactivas y útiles, como enviar alertas cuando se detecten tendencias de ventas, hará que los usuarios vean más valor en el producto.
• Esfuerzo estimado: S

6. Mejora en los Reportes Personalizados

• Señal: "El precio no vale lo que obtengo."
• Hipótesis de impacto: Permitir a los usuarios personalizar sus reportes mensuales para que se alineen mejor con sus necesidades específicas aumentará la percepción del valor del producto.
• Esfuerzo estimado: M

7. Aplicación Móvil

• Señal: "Lo usé el primer mes pero después volví a mi planilla de Excel."
• Hipótesis de impacto: Desarrollar una aplicación móvil nativa permitirá a los usuarios gestionar su inventario sobre la marcha, aumentando la accesibilidad y reduciendo el uso de Excel.
• Esfuerzo estimado: L

8. Prueba Gratuita Extendida

• Señal: "El precio no vale lo que obtengo."
• Hipótesis de impacto: Ofrecer un período de prueba extendido donde los usuarios puedan explorar todas las funcionalidades podría aumentar la tasa de conversión y la retención a largo plazo.
• Esfuerzo estimado: S

Idea que NO Haría Aunque Suene Atractiva

Desarrollo de una Aplicación Móvil Nativa: Aunque puede parecer atractivo y contemporáneo tener una aplicación móvil, este es un esfuerzo a gran escala (L) que podría desviar recursos de mejoras más críticas y de menor esfuerzo que podrían tener un impacto inmediato en la retención. La prioridad debería ser resolver los problemas de usabilidad y de integración que están causando churn, antes de invertir en una aplicación móvil que podría no ser adoptada si los problemas fundamentales no se abordan primero.

Aquí tienes 8 ideas de productos basados en AI que podrías lanzar en los próximos 3 meses, teniendo en cuenta tus restricciones y perfil:

1. ContAI

• Cliente objetivo: Estudio contable que busca optimizar la gestión de documentos.
• Problema concreto: La organización y búsqueda de documentos contables es tediosa y consume tiempo. AI puede clasificar y etiquetar documentos automáticamente, facilitando la búsqueda.
• Modelo de revenue y precio estimado: Suscripción mensual de $30 por usuario.
• Cómo conseguir los primeros 5 clientes: Ofrecer un mes gratuito a 5 estudios contables de tu red a cambio de feedback y testimonios.
• Riesgo principal: Falta de adopción por parte de los contadores debido a la resistencia al cambio.

2. AuditorAI

• Cliente objetivo: Pequeños estudios de auditoría.
• Problema concreto: La auditoría manual es laboriosa y propensa a errores. AI puede analizar grandes volúmenes de datos y detectar inconsistencias rápidamente.
• Modelo de revenue y precio estimado: Cobro por cada auditoría realizada, estimando $500 por auditoría.
• Cómo conseguir los primeros 5 clientes: Ofrecer auditorías gratuitas o a un precio reducido a los estudios de tu red.
• Riesgo principal: La desconfianza en la precisión de las recomendaciones generadas por AI.

3. TaxOptimizer

• Cliente objetivo: PYMES de servicios que necesitan optimizar su carga impositiva.
• Problema concreto: Las PYMES no conocen todas las deducciones fiscales disponibles. AI puede analizar la situación fiscal y sugerir optimizaciones.
• Modelo de revenue y precio estimado: Suscripción anual de $200.
• Cómo conseguir los primeros 5 clientes: Realizar webinars educativos sobre optimización fiscal y ofrecer el servicio a los asistentes.
• Riesgo principal: Cambios en la legislación que afecten las recomendaciones.

4. ClientAI

• Cliente objetivo: Estudios jurídicos pequeños.
• Problema concreto: La gestión de relaciones con clientes es ineficiente. AI puede ayudar a segmentar clientes y personalizar la comunicación.
• Modelo de revenue y precio estimado: Suscripción mensual de $50 por usuario.
• Cómo conseguir los primeros 5 clientes: Ofrecer una demo gratuita a los estudios jurídicos de tu red.
• Riesgo principal: Dificultad para demostrar el valor añadido en comparación con herramientas existentes.

5. DocuScan AI

• Cliente objetivo: Estudios contables que manejan gran volumen de documentos.
• Problema concreto: La digitalización y organización de documentos físicos es costosa y consume tiempo. AI puede escanear y clasificar documentos automáticamente.
• Modelo de revenue y precio estimado: Pago por uso, $0.10 por documento procesado.
• Cómo conseguir los primeros 5 clientes: Ofrecer un servicio gratuito por un mes para escanear un número limitado de documentos.
• Riesgo principal: Dificultad técnica en el procesamiento de documentos de calidad variable.

6. Predictive Payroll

• Cliente objetivo: PYMES de servicios con personal variable.
• Problema concreto: La previsión de nómina es difícil y puede llevar a errores en los pagos. AI puede predecir costos de nómina basados en datos históricos.
• Modelo de revenue y precio estimado: Suscripción mensual de $100.
• Cómo conseguir los primeros 5 clientes: Presentar el servicio en reuniones de networking con PYMES de tu red.
• Riesgo principal: Falta de precisión en las predicciones que lleve a desconfianza.

7. SmartCompliance

• Cliente objetivo: Estudios contables que manejan múltiples regulaciones.
• Problema concreto: La gestión de cumplimiento normativo es compleja y cambiante. AI puede monitorizar cambios en regulaciones y alertar a los usuarios.
• Modelo de revenue y precio estimado: Suscripción mensual de $40.
• Cómo conseguir los primeros 5 clientes: Realizar una charla sobre cumplimiento regulatorio en eventos de contadores.
• Riesgo principal: Cambios rápidos en la normativa que puedan desactualizar el sistema.

8. TimeTracker AI

• Cliente objetivo: Estudio contable que busca optimizar la gestión del tiempo.
• Problema concreto: La gestión y seguimiento del tiempo es confusa y propensa a errores. AI puede analizar patrones de trabajo y sugerir mejoras.
• Modelo de revenue y precio estimado: Suscripción mensual de $25 por usuario.
• Cómo conseguir los primeros 5 clientes: Ofrecer un mes gratuito a los primeros 5 estudios contables que se inscriban.
• Riesgo principal: Falta de interés en cambiar la forma de gestionar el tiempo.

Espero que estas ideas te inspiren y ayuden a encontrar una solución valiosa para tu red de contactos. ¡Buena suerte!

Claro, aquí tienes la implementación del servicio que busca productos con los filtros y paginación solicitados, junto con los DTOs necesarios.

Primero, definimos los DTOs:

import { IsOptional, IsString, IsEnum, IsNumber, Min, Max, IsNotEmpty } from 'class-validator';

export class SearchProductsDto {
  @IsOptional()
  @IsString()
  q?: string;

  @IsOptional()
  @IsEnum(['active', 'inactive', 'draft'])
  status?: string;

  @IsOptional()
  @IsNumber()
  @Min(0)
  minPrice?: number;

  @IsOptional()
  @IsNumber()
  @Min(0)
  maxPrice?: number;

  @IsOptional()
  @IsString()
  sortBy?: 'name' | 'price' | 'stock' | 'createdAt';

  @IsOptional()
  @IsString()
  @IsEnum(['ASC', 'DESC'])
  sortOrder?: 'ASC' | 'DESC';

  @IsOptional()
  @IsNumber()
  @Min(1)
  page?: number;

  @IsOptional()
  @IsNumber()
  @Min(1)
  @Max(100)
  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;
}

Ahora, implementamos el servicio:

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

@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 qb = this.productRepository.createQueryBuilder('product')
      .where('product.deletedAt IS NULL'); // No retornar registros eliminados

    // Filtros
    if (q) {
      qb.andWhere('(product.name ILIKE :query OR product.description ILIKE :query)', { query: `%${q}%` });
    }
    
    if (status) {
      qb.andWhere('product.status = :status', { status });
    }

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

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

    // Ordenamiento
    const allowedSortBy = ['name', 'price', 'stock', 'createdAt'];
    if (!allowedSortBy.includes(sortBy)) {
      sortBy = 'createdAt';
    }

    qb.orderBy(`product.${sortBy}`, sortOrder);

    // Paginación
    const [data, total] = await qb.skip((page - 1) * limit).take(limit).getManyAndCount();

    const productsDto = data.map(product => plainToClass(ProductDto, product));

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

Explicación

1. DTOs: Se definen SearchProductsDto, ProductDto y PaginatedProductsDto para recibir las solicitudes y estructurar las respuestas.
2. Servicio:
   • Se inyecta el repositorio de Product.
   • Se crea un QueryBuilder para construir dinámicamente la consulta basándose en los filtros que se proporcionan.
   • Se excluyen los productos marcados como eliminados (deletedAt IS NULL).
   • Se aplican filtros opcionales (como q, status, minPrice, maxPrice).
   • Se implementa la lógica de ordenamiento asegurando que el campo por el que se ordena sea uno de los permitidos.
   • La paginación se maneja usando skip y take.
   • Finalmente, se transforma el resultado a ProductDto y se devuelve la respuesta paginada.

Con esto, tienes un servicio completo para buscar productos con filtros dinámicos, ordenamiento y paginación.

Para realizar el refactoring conforme a la arquitectura correcta y los requisitos que has especificado, aquí tienes la implementación dividida en los diferentes componentes que mencionaste (Controller, Service, Repository, y DTOs).

1. DTOs

Primero, definimos los DTOs necesarios utilizando class-validator para la validación.

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

2. Repository

Creamos el UserRepository para manejar la persistencia de datos.

import { EntityRepository, Repository } from 'typeorm';
import { User } from './user.entity'; // Asegúrate de importar la entidad correcta

@EntityRepository(User)
export class UserRepository extends Repository<User> {
  async findById(id: string): Promise<User | null> {
    return this.findOne(id);
  }

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

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

3. Service

Creamos el UserService que contiene la lógica de negocio.

import { Injectable, ConflictException } from '@nestjs/common';
import { UserRepository } from './user.repository'; // Asegúrate de importar el repositorio correcto
import { CreateUserDto, UserDto, UserWithOrdersDto } from './dto';
import * as bcrypt from 'bcrypt';

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

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

    const passwordHash = await bcrypt.hash(dto.password, 10);
    const user = await this.userRepo.createUser({ ...dto, 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.userRepo.findById(id);
    if (!user) return null;

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

4. Controller

Finalmente, el UserController que gestiona las rutas y delega en el UserService.

import { Controller, Post, Get, Param, Body, NotFoundException } from '@nestjs/common';
import { UserService } from './user.service'; // Asegúrate de importar el servicio correcto
import { CreateUserDto, UserWithOrdersDto } from './dto';

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

  @Post()
  async create(@Body() createUserDto: CreateUserDto) {
    const user = await this.userService.create(createUserDto);
    return user; // Retorna el DTO creado
  }

  @Get(':id')
  async findOne(@Param('id') id: string): Promise<UserWithOrdersDto> {
    const user = await this.userService.findOneWithOrders(id);
    if (!user) throw new NotFoundException('User not found');
    return user; // Retorna el DTO del usuario con el conteo de pedidos
  }
}

Resumen

• Se han creado los DTOs necesarios con validación.
• Se ha separado la lógica de negocio en el UserService.
• Se ha implementado el UserRepository para la operación de base de datos.
• El UserController ahora solo se encarga de recibir las solicitudes, validar los DTOs y delegar a los servicios, cumpliendo así con la arquitectura propuesta.

Con esta implementación, se mantiene el comportamiento observable de la aplicación original, asegurando que los endpoints y las respuestas sean idénticos, mientras se respeta la arquitectura de la aplicación.

Para implementar el registro de usuarios siguiendo la arquitectura de 3 capas que has mencionado, aquí tienes un ejemplo detallado de cómo implementar cada parte: el Controller, el Service, el Repository y los DTOs.

DTOs

Primero, definimos los DTOs necesarios.

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;
}

Repository

A continuación, implementamos el Repository que se encargará de la persistencia 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 createUser(userData: Partial<User>): Promise<User> {
    const user = this.create(userData);
    return this.save(user);
  }
}

Service

Ahora implementamos el Service que contiene la lógica de negocio y utiliza el Repository.

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 existingUser = await this.userRepository.findByEmail(createUserDto.email);
    if (existingUser) {
      throw new ConflictException('Email already registered');
    }

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

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

Controller

Finalmente, implementamos el Controller que recibe la petición HTTP.

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);
  }
}

Resumen

Con este código, hemos implementado un sistema de registro de usuarios en una arquitectura de 3 capas, donde:

1. El Controller se encarga de recibir la petición y devolver la respuesta.
2. El Service contiene la lógica de negocio y la interacción con el Repository.
3. El Repository se ocupa de la persistencia de datos en la base de datos.

Recuerda que necesitarás configurar adecuadamente TypeORM y su conexión a la base de datos, así como instalar las dependencias necesarias para utilizar bcrypt y class-validator.

Aquí tienes la implementación del servicio y los DTOs para gestionar Products en un backend NestJS/TypeORM, siguiendo las especificaciones que has proporcionado:

DTOs

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

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

  @IsOptional()
  description: string | null;

  @IsPositive()
  price: number;

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

export class UpdateProductDto extends PartialType(CreateProductDto) {}

export class PaginationQueryDto {
  @IsInt()
  @Min(1)
  page: number = 1; // default value

  @IsInt()
  @Min(1)
  @Max(100)
  limit: number = 10; // default value
}

export class ProductDto {
  id: string;
  name: string;
  description: string | null;
  price: number;
  stock: number;
  createdAt: 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 } from 'typeorm';
import { Product } from './product.entity'; // Ajusta la ruta de acuerdo a tu estructura de carpetas
import { CreateProductDto, UpdateProductDto, PaginationQueryDto, ProductDto, PaginatedProductsDto } from './dto'; // Ajusta la ruta de acuerdo a tu estructura de carpetas

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

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

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

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

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

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

    Object.assign(product, dto);
    await this.productRepository.save(product);
    return this.toDto(product);
  }

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

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

  private toDto(product: Product): ProductDto {
    return {
      id: product.id,
      name: product.name,
      description: product.description,
      price: product.price,
      stock: product.stock,
      createdAt: product.createdAt,
    };
  }
}

Notas

• Asegúrate de ajustar las rutas de importación de los DTOs y de la entidad según la estructura de tu proyecto.
• El método toDto convierte una entidad Product en un ProductDto, asegurando que no se incluyan decoradores de ORM en la salida.
• El método findAll filtra los productos que tienen deletedAt como null, tal como se especificó.

A continuación te proporciono la implementación del guard de autenticación JWT y los decoradores que has solicitado para tu backend en NestJS. Este guard seguirá la arquitectura y requisitos que mencionaste.

Guard de Autenticación (auth.guard.ts)

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

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 request = context.switchToHttp().getRequest<Request>();
    const isPublic = this.reflector.get<boolean>(IS_PUBLIC_KEY, context.getHandler());
    
    if (isPublic) {
      return true;
    }

    const authHeader = request.headers['authorization'];
    if (!authHeader) {
      throw new UnauthorizedException('No token provided');
    }

    const token = authHeader.split(' ')[1];
    if (!token) {
      throw new UnauthorizedException('Invalid token format');
    }

    try {
      const payload = await this.jwtService.verifyAsync(token);
      request.user = payload;

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

      return true;
    } catch (error) {
      throw new UnauthorizedException('Invalid or expired token');
    }
  }
}

Decorador @Public()

import { SetMetadata } from '@nestjs/common';
import { IS_PUBLIC_KEY } from './auth.guard';

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

Decorador @Roles()

import { SetMetadata } from '@nestjs/common';
import { ROLES_KEY } from './auth.guard';

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

Uso del Guard como Global Guard

Para usar el guard como un guardia global en tu aplicación, debes registrarlo en el módulo principal (generalmente app.module.ts o el módulo donde configuras tus providers). Aquí te muestro cómo hacerlo:

import { Module } from '@nestjs/common';
import { APP_GUARD } from '@nestjs/core';
import { AuthGuard } from './auth/auth.guard';
import { JwtModule } from '@nestjs/jwt';

@Module({
  imports: [
    JwtModule.register({
      // Configura tus opciones de JWT aquí
      secret: 'tu_secreto', // Cambia esto por tu secreto real
      signOptions: { expiresIn: '60s' }, // Cambia esto según tu necesidad
    }),
    // Otros módulos...
  ],
  providers: [
    {
      provide: APP_GUARD,
      useClass: AuthGuard,
    },
    // Otros providers...
  ],
})
export class AppModule {}

Conclusión

Con esta implementación, tienes un guard de autenticación que verifica los tokens JWT y asegura que los endpoints puedan ser marcados como públicos o protegidos por roles. Puedes ajustar la configuración del módulo JWT según tus necesidades específicas.

Aquí tienes la implementación del módulo de autenticación en tu backend NestJS, siguiendo las especificaciones que me proporcionaste.

1. LoginDto

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

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

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

2. AuthResponseDto

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

3. AuthService

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

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

    async login(email: string, password: string): Promise<{ access_token: string; expiresIn: number }> {
        const user = await this.userService.findByEmail(email);

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

        const payload = { sub: user.id, email: user.email };
        const accessToken = this.jwtService.sign(payload, { expiresIn: '7d' });
        const expiresIn = 604800; // 7 días en segundos

        return {
            access_token: accessToken,
            expiresIn,
        };
    }
}

4. AuthController

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

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

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

Explicación de la implementación:

1. LoginDto: Define la estructura esperada para la solicitud de inicio de sesión, utilizando validadores de class-validator.

2. AuthResponseDto: Clase para representar la respuesta al cliente después de un inicio de sesión exitoso.

3. AuthService:

   • login: Método que gestiona la lógica de autenticación. Busca al usuario por su email, verifica la contraseña con bcrypt.compare, y si las credenciales son válidas, genera un token JWT.
   • Si las credenciales son inválidas, lanza una excepción UnauthorizedException.

4. AuthController:

   • Define un endpoint POST /auth/login que recibe las credenciales y llama al método de AuthService para realizar la autenticación.

Asegúrate de tener las dependencias necesarias instaladas en tu proyecto:

npm install @nestjs/jwt bcrypt class-validator class-transformer

Con esto, tu módulo de autenticación por email/password debería estar listo para funcionar dentro de tu aplicación NestJS.

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? @unique
}

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

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

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
  planId               String
  status                SubscriptionStatus
  currentPeriodStart    DateTime
  currentPeriodEnd      DateTime
  cancelledAt          DateTime?
  createdAt            DateTime        @default(now())
  updatedAt            DateTime        @updatedAt

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

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

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

enum UserRole {
  OWNER
  ADMIN
  MEMBER
}

enum SubscriptionStatus {
  ACTIVE
  PAUSED
  CANCELLED
  TRIAL
}

enum InvoiceStatus {
  PENDING
  PAID
  FAILED
  REFUNDED
}

// Índices
@@index([organizationId])
@@index([email])
@@index([slug])
@@index([status])
@@index([subscriptionId])

A continuación se presenta la implementación del servicio WalletService para manejar la transferencia de créditos entre wallets utilizando TypeORM y cumpliendo las reglas de negocio que has especificado.

TransferDto

Primero definimos el DTO para la transferencia:

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

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

  @IsUUID()
  toWalletId: string;

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

TransferResultDto

Luego definimos el DTO para el resultado de la transferencia:

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

WalletService

Finalmente, implementamos el servicio que realiza la transferencia:

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

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

      const fromWallet = await walletRepository.findOneBy({ id: dto.fromWalletId });
      if (!fromWallet) {
        throw new NotFoundException('Wallet not found');
      }

      const toWallet = await walletRepository.findOneBy({ id: dto.toWalletId });
      if (!toWallet) {
        throw new NotFoundException('Wallet not found');
      }

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

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

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

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

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

      const transferResult: TransferResultDto = {
        fromWalletId: dto.fromWalletId,
        toWalletId: dto.toWalletId,
        amount: dto.amount,
        newFromBalance: fromWallet.balance,
        newToBalance: toWallet.balance,
        transferredAt: new Date(),
      };

      return transferResult;
    });
  }
}

Explicación de la implementación:

1. Validaciones iniciales: Se verifica si las wallets son las mismas y si existen.
2. Transacción: Se usa dataSource.transaction para asegurar que todas las operaciones se realicen como un único bloque atómico.
3. Operaciones de actualización: Se utilizan consultas de actualización con optimistic locking para controlar la concurrencia. Si la versión no coincide, se lanza una excepción.
4. Resultado: Se genera y devuelve un objeto TransferResultDto con los detalles de la transferencia.

Recuerda que debes importar correctamente las clases y manejar las excepciones según sea necesario en tu aplicación.

Aquí está el análisis de los bugs en el código proporcionado, junto con las correcciones necesarias y el servicio completo corregido.

Bug 1: Lógica de paginación incorrecta

1. Número y ubicación del bug: Bug 1, en el método findAll.
2. Explicación: La lógica de paginación tiene un error en el cálculo del valor skip. Debe ser (page - 1) * limit para que la paginación funcione correctamente, empezando desde 0.
3. Código corregido:

   const skip = (page - 1) * limit;
   

Bug 2: Soft delete no filtra correctamente en findOne

1. Número y ubicación del bug: Bug 2, en el método findOne.
2. Explicación: Al buscar un producto, no se está filtrando por el campo deletedAt, lo que significa que se pueden obtener productos que han sido eliminados suavemente.
3. Código corregido:

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

Bug 3: SoftDelete expone información interna en el error

1. Número y ubicación del bug: Bug 3, en el método softDelete.
2. Explicación: El mensaje de error expone información interna que no debería ser parte de la API. Debe ser más genérico.
3. Código corregido:

   throw new NotFoundException('Product not found');
   

Bug 4: HTTP status code incorrecto en create

1. Número y ubicación del bug: Bug 4, en el método create.
2. Explicación: Aunque se menciona que es el controlador, es importante asegurarse de que el método devuelva un estado adecuado. Si se está creando un producto, debe devolver un estado 201 (Created).
3. Código corregido: Esto se debe manejar en el controlador, pero dado que el servicio no debe preocuparse por el estado HTTP, no se realiza ninguna corrección aquí.

Bug 5: Operación no atómica — riesgo de inconsistencia

1. Número y ubicación del bug: Bug 5, en el método transferStock.
2. Explicación: Las operaciones de save para source y dest se están realizando por separado, lo que puede llevar a inconsistencia si una de las operaciones falla. Debe usarse una transacción para asegurar la atomicidad.
3. Código corregido:

   await this.productRepository.manager.transaction(async (entityManager) => {
     await entityManager.save(source);
     await entityManager.save(dest);
   });
   

Código corregido completo

Aquí está el servicio completo corregido:

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; // Corrección aquí
    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() }, // Corrección aquí
    });
    if (!product) throw new NotFoundException('Product not found'); // Corrección aquí
    return product;
  }

  async softDelete(id: string): Promise<void> {
    const product = await this.productRepository.findOne({ where: { id } });
    if (!product) {
      throw new NotFoundException('Product not found'); // Corrección aquí
    }
    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> {
    const source = await this.productRepository.findOne({ where: { id: fromId, deletedAt: IsNull() } });
    const dest = await this.productRepository.findOne({ where: { id: toId, deletedAt: IsNull() } });

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

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

    // Uso de transacción para asegurar la atomicidad
    await this.productRepository.manager.transaction(async (entityManager) => {
      await entityManager.save(source);
      await entityManager.save(dest);
    });
  }
}

Este código corrige todos los bugs identificados y mejora la robustez y seguridad del servicio.

Aquí tienes un prompt completo que puedes utilizar para un sistema de clasificación automática de tickets de soporte. Este prompt está diseñado para ser pegado directamente en la system prompt de una API de LLM y cumple con todos los requisitos especificados:

Prompt:

Eres un modelo de lenguaje diseñado para clasificar tickets de soporte de manera automática. Tu tarea es procesar el mensaje de un cliente en texto libre (en español, inglés o spanglish) y generar un JSON estructurado con la siguiente información:

• categoria: Una de las siguientes: facturación, envío, producto_defectuoso, consulta_general, cancelación, fraude.
• prioridad: Una de las siguientes: critica, alta, media, baja.
• sentimiento: Un valor que indique el sentimiento del mensaje (puede ser positivo, negativo o neutral).
• requiere_humano: Un valor booleano que indique si el ticket requiere atención humana (true o false).
• resumen_corto: Un resumen breve del contenido del ticket.

A continuación, se presentan ejemplos de entradas y salidas para guiarte en la clasificación:

Ejemplo 1:

• Entrada: "No puedo acceder a mi cuenta y necesito ayuda urgentemente!"
• Salida:

  {
    "categoria": "consulta_general",
    "prioridad": "critica",
    "sentimiento": "negativo",
    "requiere_humano": true,
    "resumen_corto": "Problemas de acceso a la cuenta."
  }
  

Ejemplo 2:

• Entrada: "I received a defective product, it's not working at all."
• Salida:

  {
    "categoria": "producto_defectuoso",
    "prioridad": "alta",
    "sentimiento": "negativo",
    "requiere_humano": true,
    "resumen_corto": "Producto defectuoso recibido."
  }
  

Ejemplo 3:

• Entrada: "Quiero saber cuándo llegará mi pedido, por favor!"
• Salida:

  {
    "categoria": "envío",
    "prioridad": "media",
    "sentimiento": "neutral",
    "requiere_humano": false,
    "resumen_corto": "Consulta sobre el estado del envío."
  }
  

Ejemplo 4:

• Entrada: "Estoy pensando en cancelar mi suscripción, pero no estoy seguro."
• Salida:

  {
    "categoria": "cancelación",
    "prioridad": "media",
    "sentimiento": "neutral",
    "requiere_humano": false,
    "resumen_corto": "Consulta sobre la posible cancelación."
  }
  

Ejemplo 5 (caso ambiguo):

• Entrada: "El producto no llegó y tengo una factura que debo pagar."
• Salida:

  {
    "categoria": "facturación",
    "prioridad": "alta",
    "sentimiento": "negativo",
    "requiere_humano": true,
    "resumen_corto": "Problemas con la factura y el envío."
  }
  

Asegúrate de manejar mensajes ambiguos o incompletos con lógica y precisión. La temperatura recomendada para esta tarea es 0.

Este prompt establece claramente el trabajo que debe realizar el modelo y proporciona ejemplos que cubren una variedad de situaciones, incluidas las ambiguas.

Claro, aquí tienes un prompt mejor estructurado y específico para tu sistema interno, que debería ayudar a reducir la variabilidad en los resultados:

Prompt para Generar Respuestas de Email en Soporte al Cliente:

Por favor, ayuda a redactar un email de respuesta a un cliente que ha planteado un reclamo relacionado con envíos, devoluciones o pagos. Asegúrate de que la respuesta cumpla con los siguientes criterios:

1. Contexto: El email debe abordar específicamente el reclamo del cliente, proporcionando información clara y concisa sobre el estado de su consulta.

2. Tono: Mantén un tono profesional y empático. Debemos mostrar comprensión hacia la situación del cliente y ofrecer soluciones o alternativas cuando sea posible.

3. Formato: La respuesta debe estar lista para enviar, sin placeholders. Incluye un saludo adecuado al cliente y una despedida cordial. Por ejemplo, comienza con "Estimado/a [Nombre del Cliente]," y termina con "Atentamente," seguido del nombre del representante de soporte.

4. Longitud: La respuesta debe ser breve y al punto, idealmente entre 4 y 6 párrafos.

Ejemplo de Reclamo del Cliente: [Incluir aquí un resumen del reclamo, por ejemplo: "El cliente informa que su pedido no ha llegado y solicita una actualización sobre el envío."]

Por favor, genera la respuesta en base a este contexto.

Este formato proporciona un marco claro para que el LLM genere respuestas adecuadas y coherentes, al tiempo que se asegura de que se sigan las pautas necesarias para la comunicación efectiva con los clientes.

Para diseñar un prompt efectivo que utilice el enfoque de Chain-of-Thought (COT) y permita al modelo de lenguaje evaluar la elegibilidad de una empresa para crédito empresarial, podemos estructurarlo de la siguiente manera. Este enfoque guiará al modelo a razonar paso a paso, asegurando que se consideren todas las condiciones y reglas antes de llegar a una conclusión.

Prompt:

Eres un asistente de finanzas que evalúa la elegibilidad de empresas para crédito empresarial basándote en un conjunto de reglas. A continuación, se te proporcionarán los datos de una empresa en formato JSON. Debes razonar paso a paso para determinar si la empresa es elegible, los motivos de tu evaluación, la tasa de riesgo y si requiere garantía adicional. 

Por favor, sigue estos pasos:

1. **Antigüedad**: Verifica si la empresa ha estado operando por al menos 2 años. Si no, la empresa no es elegible.
2. **Ingresos**: Comprueba si los ingresos anuales son superiores a $500,000 USD. Si no, la empresa no es elegible.
3. **Mora**: Revisa si la empresa tiene mora en los últimos 12 meses. Si tiene mora y no es una PyME, la empresa no es elegible.
4. **Deuda existente**: Si la empresa tiene deuda, calcula el ratio deuda/ingreso y verifica si es menor a 0.4. Si no, la empresa no es elegible.
5. **PyME**: Si la empresa es una PyME (menos de 50 empleados), verifica si tiene una mora histórica. Si tiene 1 mora histórica, anota esto como un motivo, pero la tasa de riesgo será mayor.
6. **Sector construcción**: Si la empresa pertenece al sector de construcción, anota que requiere garantía adicional.
7. **Evaluación final**: Con base en la información anterior, determina si la empresa es elegible (booleano), proporciona una lista de motivos (array), asigna una tasa de riesgo (baja, media, alta, rechazado) y especifica si requiere garantía (booleano).

A continuación, se presentan los datos de la empresa:

[Inserta aquí el JSON de la empresa]

Por favor, proporciona la evaluación en el siguiente formato:

{
  "elegible": boolean,
  "motivos": array,
  "tasa_riesgo": "baja/media/alta/rechazado",
  "requiere_garantia": boolean
}

Ejemplo de uso:

Dado el JSON de una empresa:

{
  "nombre": "Construcciones XYZ",
  "antigüedad": 3,
  "ingresos_anuales": 600000,
  "mora_ultimos_12_meses": false,
  "deuda_existente": true,
  "ratio_deuda_ingreso": 0.35,
  "empleados": 45,
  "sector": "construcción"
}

El modelo debería evaluar cada regla y proporcionar una respuesta estructurada basada en el razonamiento paso a paso.

Este enfoque ayuda a minimizar errores y asegura que el modelo considere todas las condiciones relevantes antes de llegar a una conclusión sobre la elegibilidad para crédito empresarial.

Estrategia GTM para los próximos 90 días

1. Canales GTM Principales

a. Marketing de Contenidos (Blog y Recursos)
Justificación: Crear contenido relevante y educativo sobre la automatización de reportes financieros, su importancia y cómo afecta la eficiencia de los contadores. Esto ayudará a posicionar la marca como un referente en el sector y atraer tráfico orgánico.

b. Redes Sociales (LinkedIn y WhatsApp)
Justificación: Dado que los contadores se agrupan en plataformas como LinkedIn y WhatsApp, utilizar estas redes para compartir contenido, testimonios de clientes y realizar demostraciones es clave para alcanzar a la audiencia objetivo directamente donde están.

c. Webinars y Demos en Vivo
Justificación: Ofrecer demostraciones en vivo del producto permite a los contadores ver el valor inmediato del software. Dado que el ciclo de compra es corto, esto puede traducirse en conversiones rápidas.

2. Acciones Concretas Semana a Semana para los Primeros 30 Días

Semana 1: Preparación y Contenido Inicial

• Día 1-2: Crear un blog con artículos sobre la automatización de reportes financieros y su ROI.
• Día 3-4: Configurar perfiles de LinkedIn y WhatsApp si no están activos. Crear una página de empresa en LinkedIn.
• Día 5-7: Crear un calendario de contenido para redes sociales, incluyendo 3 publicaciones por semana.

Semana 2: Lanzamiento de Contenido y Networking

• Día 8-9: Publicar el primer artículo del blog. Compartir en LinkedIn.
• Día 10-11: Identificar y conectar con grupos de contadores en LinkedIn. Participar en discusiones.
• Día 12-14: Planificar el primer webinar. Promocionarlo en redes sociales y comunidades de contadores.

Semana 3: Webinars y Seguimiento

• Día 15-16: Realizar el primer webinar, mostrando cómo funciona la herramienta y sus beneficios.
• Día 17-18: Hacer seguimiento a los participantes del webinar con correos personalizados y enlaces a una demo gratuita.
• Día 19-21: Publicar testimonios de los contadores que están utilizando el producto y su experiencia.

Semana 4: Optimización y Análisis

• Día 22-23: Analizar el tráfico del blog, interacciones en redes sociales y asistencia al webinar.
• Día 24-25: Ajustar la estrategia de contenido según lo que mejor funcione (temas más populares, formatos).
• Día 26-30: Planificar el segundo webinar y continuar generando contenido.

3. Métricas para Evaluar el Éxito del GTM

• Tráfico del Blog:

  • Objetivo: 500 visitas en el primer mes.

• Interacciones en Redes Sociales:

  • Objetivo: 100 interacciones (me gusta, comentarios, compartidos) en LinkedIn.

• Asistencia al Webinar:

  • Objetivo: 30 participantes en el primer webinar.

• Tasa de Conversión:

  • Objetivo: Convertir al menos 10% de los participantes del webinar en usuarios pagos.

• Nuevos Clientes:

  • Objetivo: Adquirir 10 nuevos contadores pagos al final de los 30 días.

4. Canal que NO Usarían y Por Qué

Publicidad Paga (Ads en Google o Redes Sociales)
Justificación: Sin presupuesto para publicidad paga, invertir en anuncios no es viable. Además, dado que el ciclo de compra es corto y el interés se genera a través de demostraciones y contenido educativo, no es necesario utilizar medios pagados en esta etapa inicial. Enfocarse en estrategias orgánicas permitirá construir una base sólida y auténtica de clientes.

1. Diagnóstico del problema con el pricing actual

El pricing actual de $49/mes presenta varios problemas que están contribuyendo al alto churn (8% mensual):

• Percepción de Valor: Muchos clientes consideran que el precio es elevado en relación con el uso que hacen de las funciones. El 60% de los que se van mencionan que "es caro para lo que uso", lo que indica que hay una desconexión entre el valor percibido y el costo.

• Desigualdad en el Uso: Hay una amplia variación en el uso del producto entre los clientes. Los profesionales solos no utilizan todas las funciones disponibles, lo que lleva a que consideren el precio demasiado alto en comparación con sus necesidades.

• Falta de Segmentación: Un único plan no permite ajustar el precio a las necesidades específicas de diferentes tipos de clientes (independientes vs. equipos más grandes). Esto genera insatisfacción en los que no aprovechan todas las características.

• Competencia: La competencia tiene precios más atractivos o características diferenciadoras que pueden estar atrayendo a los clientes, como el plan de Agenda Pro a $29/mes que es significativamente más bajo y se enfoca en funciones básicas. La falta de un plan más accesible puede hacer que clientes potenciales se sientan desmotivados a probar el producto.

2. Propuesta de estructura de pricing

Se recomienda implementar una estructura de precios en tiers (niveles) que se adapte a las diferentes necesidades y tamaños de los clientes:

1. Plan Básico: $29/mes

   • Incluye: Agenda online, historial de pacientes, recordatorios automáticos (hasta 50 recordatorios/mes), soporte básico.
   • Dirigido a: Profesionales solos o consultorios pequeños que tienen un flujo de pacientes reducido.

2. Plan Profesional: $49/mes

   • Incluye: Todo en el Plan Básico + recordatorios automáticos (hasta 200 recordatorios/mes), reportes de ocupación, soporte prioritario.
   • Dirigido a: Profesionales que utilizan el software de manera más activa y tienen un volumen medio de pacientes.

3. Plan Avanzado: $89/mes

   • Incluye: Todo en el Plan Profesional + recordatorios automáticos ilimitados, gestión de equipos (hasta 5 usuarios), reportes avanzados y análisis de datos.
   • Dirigido a: Clínicas y consultorios grandes con múltiples profesionales y un alto volumen de pacientes.

4. Plan Enterprise: $149/mes

   • Incluye: Todo en el Plan Avanzado + personalización, integración con otras herramientas, soporte premium, y gestión de equipos (más de 5 usuarios).
   • Dirigido a: Clínicas grandes o cadenas de consultorios que requieren soluciones a medida y soporte constante.

3. Justificación de cada tier

• Plan Básico a $29/mes: Atrae a los profesionales independientes y consultorios pequeños que son sensibles al precio. Este plan permite captar una base más amplia de clientes que podrían sentirse excluidos del precio actual.

• Plan Profesional a $49/mes: Mantiene el precio actual, pero añade valor al limitar los recordatorios, lo que puede ser suficiente para un uso más moderado. Este tier está diseñado para usuarios que están más comprometidos con el uso del software.

• Plan Avanzado a $89/mes: Apunta a aquellos que necesitan funciones más avanzadas, como reportes y gestión de múltiples usuarios. Este precio es competitivo en comparación con MediTurno y justificado por las características adicionales.

• Plan Enterprise a $149/mes: Se dirige a grandes clínicas que requieren un nivel elevado de personalización y soporte. Este precio refleja el alto valor que ofrecen y puede ser la fuente de ingresos más alta con menos clientes.

4. Impacto estimado en MRR

Para estimar el impacto, asumamos que el 50% de los clientes actuales migran al tier más adecuado:

• Clientes Actuales: 320
• Distribución Estimada de Clientes (basado en el uso):
  • 30% en Plan Básico: 96 clientes
  • 40% en Plan Profesional: 128 clientes
  • 20% en Plan Avanzado: 64 clientes
  • 10% en Plan Enterprise: 32 clientes

Estimaciones de MRR tras la migración:

• Plan Básico: 96 clientes x $29 = $2,784
• Plan Profesional: 128 clientes x $49 = $6,272
• Plan Avanzado: 64 clientes x $89 = $5,696
• Plan Enterprise: 32 clientes x $149 = $4,768

Nuevo MRR Estimado:

• $2,784 + $6,272 + $5,696 + $4,768 = $19,520

Esto representa un aumento del MRR de $15,680 a $19,520, un incremento del 24% en los ingresos recurrentes mensuales, además de una posible disminución del churn al ofrecer opciones que se alineen mejor con las necesidades de los clientes.

Aquí tienes un roadmap de 6 meses para el desarrollo de tu plataforma de AI agents de soporte, diseñado para abordar los problemas actuales y alcanzar los objetivos propuestos.

Mes 1: Análisis y Planificación

Prioridades:

• Análisis de feedback: Reunir y analizar el feedback de los 5 clientes beta para identificar las principales razones de churn y las dificultades en el proceso de onboarding.
• Investigación de mercado: Investigar cómo competidores como Treble.ai están abordando el onboarding y la ambigüedad en las preguntas.
• Definición de MVP: Definir las funcionalidades esenciales que se deben implementar para mejorar la experiencia del usuario y resolver problemas de ambigüedad.

Justificación: La comprensión profunda de las necesidades de los clientes y el análisis de la competencia son esenciales para mejorar el producto y evitar el churn.

Mes 2: Diseño de la Experiencia de Usuario

Prioridades:

• Rediseño de onboarding: Trabajar con el UX designer para crear un flujo de onboarding simplificado que permita a los clientes configurar el agente en menos de 30 minutos.
• Mejoras en la interfaz: Diseñar una interfaz más intuitiva para la carga de la base de conocimiento y la configuración del agente.

Justificación: Un onboarding más fácil y una interfaz más amigable son fundamentales para reducir la tasa de churn y mejorar la satisfacción del cliente.

Mes 3: Desarrollo de Funcionalidades Clave

Prioridades:

• Implementación del nuevo onboarding: Desarrollar e implementar el nuevo flujo de onboarding.
• Contextualización de respuestas: Iniciar la implementación de una funcionalidad que permita al agente entender mejor el contexto de las conversaciones previas, utilizando técnicas básicas de NLP (Procesamiento de Lenguaje Natural).

Justificación: La mejora del proceso de onboarding y la capacidad del agente para manejar preguntas ambiguas son esenciales para satisfacer a los clientes y reducir el churn.

Mes 4: Pruebas y Validación

Prioridades:

• Pruebas de usuario: Realizar pruebas de usuario con los clientes beta para validar el nuevo onboarding y las mejoras en la contextualización de respuestas.
• Recolección de métricas: Analizar métricas de uso y satisfacción para identificar áreas de mejora.

Justificación: Las pruebas son clave para entender cómo los cambios afectan la experiencia del usuario y para hacer ajustes antes de un lanzamiento más amplio.

Mes 5: Lanzamiento y Marketing

Prioridades:

• Lanzamiento del nuevo onboarding: Lanzar la nueva experiencia de usuario y las mejoras en la plataforma.
• Estrategia de marketing: Desarrollar una estrategia de marketing enfocada en atraer nuevos clientes, destacando la facilidad de uso y el soporte de WhatsApp.

Justificación: El lanzamiento de mejoras es un punto crítico para atraer nuevos clientes y aumentar el MRR. La estrategia de marketing debe comunicar efectivamente los beneficios del producto.

Mes 6: Monitoreo y Escalado

Prioridades:

• Monitoreo de métricas: Monitorear el churn y la satisfacción del cliente después de la implementación de las mejoras.
• Ajustes a la estrategia de ventas: Evaluar la efectividad de las tácticas de ventas actuales y ajustar según sea necesario para alcanzar el objetivo de 50 clientes pagos.

Justificación: El monitoreo constante de métricas y la adaptación de las estrategias son esenciales para asegurar el crecimiento sostenido de la base de clientes y la reducción del churn.

Resumen de Recursos y Presupuesto

• Desarrollo: Continuar utilizando los dos developers fullstack para implementar las mejoras.
• Diseño: Maximizar el tiempo del UX designer en los meses 2 y 3 para asegurar un diseño efectivo.
• Marketing y Ventas: Los founders deben seguir dedicando tiempo a ventas, enfocándose en la adquisición de clientes.

Este roadmap proporciona un enfoque estratégico para mejorar el producto y alcanzar los objetivos propuestos, asegurando que se aborden los problemas actuales y se maximice el potencial de crecimiento.

Asunto: Mejora la atención al cliente en tu e-commerce con AI

Hola [Nombre del CTO],

Soy [Tu Nombre] de Ikilabs, una consultora especializada en soluciones de AI para empresas B2B en LATAM. He notado que muchas empresas de e-commerce, como la tuya, enfrentan el desafío de una atención al cliente muy manual y costosa.

En Ikilabs, ofrecemos servicios que podrían ayudarte a optimizar este proceso. Nuestros AI Agents para soporte pueden resolver entre el 60-70% de los tickets de manera autónoma, abordando consultas frecuentes sobre pedidos y devoluciones. Además, nuestras integraciones LLM permiten que estos agentes accedan a datos reales del cliente, garantizando respuestas precisas y rápidas.

También podemos ayudarte a automatizar procesos internos, como la clasificación y enrutamiento de tickets, lo que permite que tu equipo de soporte se concentre en casos más complejos y valiosos.

Me encantaría programar una llamada de 20 minutos para discutir cómo nuestros servicios pueden adaptarse a las necesidades de tu empresa. ¿Te gustaría que coordine un horario?

Quedo atento a tu respuesta.

Saludos,
[Tu Nombre]
Ikilabs
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Automatización y AI a tu medida

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Optimiza tus procesos y mejora tu eficiencia con integración de sistemas y agentes de inteligencia artificial. Descubre cómo podemos ayudarte a resolver desafíos específicos y obtener resultados tangibles desde el primer prototipo.

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Nuestra metodología

En Ikilabs, comenzamos cada proyecto con una fase de discovery de una semana, donde realizamos entrevistas con el equipo del cliente para mapear los procesos actuales y así identificar quick wins y proyectos a largo plazo. Este enfoque nos permite entender las necesidades reales y priorizar acciones efectivas.

A continuación, prototipamos en un plazo de dos semanas. Durante esta etapa, construimos una solución funcional utilizando datos reales del cliente, evitando mockups. Nuestro objetivo es demostrar un retorno de inversión tangible antes de que se comprometa un mayor presupuesto.

Después de presentar el prototipo, iteramos junto al cliente en uno o dos ciclos de feedback, asegurándonos de que el producto evolucione según sus expectativas. El cliente tiene visibilidad en cada etapa del proceso, promoviendo la transparencia.

Finalmente, incluimos 30 días de soporte post-launch en todos nuestros proyectos, garantizando que la transición y el uso del producto sean fluidos y sin costo adicional. En Ikilabs, estamos dedicados a construir soluciones efectivas y alineadas con los objetivos de nuestros clientes.

Estuvimos tres semanas depurando un bug de producción que perdía órdenes aleatoriamente, un verdadero desafío. Al final, el problema resultó ser un race condition en el procesamiento paralelo de los webhooks de Stripe. Cuando dos webhooks llegaban al mismo tiempo para el mismo pedido, ambos procesaban y generaban duplicados o se pisaban. La solución fue implementar un lock distribuido con Redis, utilizando SET NX con un TTL de 30 segundos. Curiosamente, lo que más tiempo nos llevó no fue arreglar el bug en sí, sino reproducirlo en local. Ahora, cada vez que algo "falla aleatoriamente", lo primero que revisamos es si puede ser un problema de concurrencia. Es fascinante cómo los bugs más escurridizos a menudo provienen de la interacción entre componentes que deberían ser independientes.

He observado que muchas empresas que contratan "AI consultants" terminan implementando un chatbot sobre ChatGPT y llaman a eso transformación digital. El verdadero problema no es la tecnología, sino que dentro de la empresa no hay claridad sobre qué problema se está realmente resolviendo.

En nuestra consultora, comenzamos preguntando: "¿qué hace tu equipo hoy que no debería hacer un humano?" Esta pregunta filtra el 80% de los proyectos que no tienen sentido. Lo que realmente funciona es automatizar tareas repetitivas y concretas, no "mejorar la experiencia del cliente" en términos abstractos.

He visto que la mayoría de los proyectos de AI que fallan lo hacen no por el modelo en sí, sino por la falta de datos limpios. Es crucial abordar la automatización con un enfoque claro y específico, y no dejarse llevar por modas o conceptos vagos que no aportan valor real. La transformación digital debe basarse en la resolución de problemas concretos y en la optimización de procesos existentes.

Here’s the translated text:

When two requests arrive simultaneously and both attempt to modify the same record, you have a concurrency issue. The most common solution is optimistic locking: instead of locking the record while you modify it, you store a version of the current state and, at the time of writing, you check that no one else has modified it in the meantime.

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

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