o3

1. Diagnóstico (problema raíz, no síntomas) El churn no se debe a una única “queja”, sino a que los comercios nunca alcanzan un “momento-valor” sostenido.
   • El esfuerzo inicial para poner el inventario en la plataforma es alto (carga manual).
   • No hay automatismos (integraciones) que mantengan los datos actualizados, por lo que al segundo mes vuelven a Excel o al POS.
   • El onboarding y la capacitación son débiles; cuando el dueño delega en un empleado, el empleado se traba y la cuenta muere.
   En resumen: bajo time-to-value + fricción operativa + poco soporte = adopción superficial ⇒ churn a los 30-60 días.

2. 8 ideas priorizadas para reducir churn (1 = mayor impacto esperado)

3. Importación y sincronización automática desde Excel/CSV y Google Sheets

4. Onboarding guiado + micro-tutoriales in-app (Rol “dueño” y rol “empleado”)

5. Integración básica con POS Clip y Conekta (solo lectura de ventas)

6. Escaneo de código de barras vía cámara web (sin app nativa) para alta/ajuste rápido de stock

7. Notificaciones de stock bajo por WhatsApp (además de e-mail)

8. Programa ligero de Customer Success: sesión de arranque + check-ins mensuales por WhatsApp/mail

9. Plan anual/prepago con 20 % de descuento (reduce churn por contrato y por precio)

10. App móvil Android (nativa mínima) para conteo y ajustes de inventario

11. Detalle de cada idea

Idea 1: Importación/sync con Excel-CSV-Sheets
• Señal que ataca: “Volví a mi planilla… me sale más rápido” (5/12)
• Hipótesis: si el usuario puede subir y luego re-subir su archivo habitual en 2 clics, el 80 % seguirá usando la plataforma >3 meses.
• Esfuerzo: M (parser CSV/XLSX, mapeo campos, cron de re-sync opcional).

Idea 2: Onboarding guiado + micro-tutoriales
• Señal: “Mi empleado no supo cómo usarlo” (3/12)
• Hipótesis: tours interactivos + videos de 2 min reducirán cuentas con 0 eventos luego de 14 días del 35 % al 15 %.
• Esfuerzo: S (uso de herramientas como Appcues o librería open-source + grabar 5 videos).

Idea 3: Integración Clip/Conekta (lectura de ventas)
• Señal: “No se conecta con mi punto de venta” (2/12) y fricción de carga manual.
• Hipótesis: los comercios que usen la integración tendrán 50 % menos churn que el resto.
• Esfuerzo: L (API externas + reconciliación de SKUs).

Idea 4: Escaneo de códigos con cámara web
• Señal: “La planilla me sale más rápido” + “empleado no supo”
• Hipótesis: reducir tiempo de ajuste de inventario de 30 min a 5 min, aumentando DAU.
• Esfuerzo: M (librería JS tipo Quagga, testing en desktop y móvil).

Idea 5: Alertas por WhatsApp
• Señal: percepción de valor insuficiente / email ignorado.
• Hipótesis: apertura 95 % en WhatsApp → más acciones correctivas → percepción de utilidad → -3 p.p. churn.
• Esfuerzo: S (Twilio API + opt-in).

Idea 6: Customer Success ligero
• Señal: Falta de capacitación, baja percepción de valor (todas).
• Hipótesis: 1 sesión de arranque + check-ins ↓ churn total 5 p.p.
• Esfuerzo: S (no dev; 4-6 h/semana de founder o diseñador).

Idea 7: Plan anual/descuento
• Señal: “El precio no vale lo que obtengo” (2/12).
• Hipótesis: 20 % de los nuevos clientes migran a anual → churn efectivo mensual baja 4-5 p.p.
• Esfuerzo: S (ajuste en Stripe, copy en pricing page).

Idea 8: App móvil Android mínima
• Señal: usabilidad para empleados/almacén; valor percibido.
• Hipótesis: cuentas con app móvil tendrán 30 % menos churn porque se usa en piso de ventas.
• Esfuerzo: L (React Native básico + offline sync).

4. La idea que NO haría (aunque suene sexy) “Predicción de demanda con IA para optimizar compras”.
   Por qué no:
   • No resuelve el cuello de botella actual (carga y uso diario).
   • Alto esfuerzo (XL) y requiere datos históricos que los clientes aún no generan.
   • Retrasa las entregas críticas de integración/onboarding que sí impactan el churn inmediato.

Idea 1

1. Nombre: ReviCont
2. Cliente objetivo: Estudios contables de 3-15 personas que reciben más de 500 comprobantes mensuales de clientes.
3. Problema + por qué AI: La carga manual y la clasificación de facturas/recibos en el sistema contable insume horas poco facturables. Un modelo de visión + NLP lee PDF/imagen, detecta tipo de comprobante, extrae campos clave y sugiere asiento contable; mejora frente a OCR tradicional porque aprende variaciones de formato y valida contra el Plan de Cuentas.
4. Revenue & price: SaaS con precio de entrada US$149/mes por hasta 2.000 comprobantes; onboarding de US$300 opcional.
5. Primeros 5 clientes:
   – Identificar entre mis 80 colegas los que ya usan QuickBooks/Contabilium y tienen exceso de carga manual.
   – Ofrecer piloto de 30 días gratis a los 10 más aptos; pedir referidos internos para cerrar 5 pagos al mes 2.
6. Riesgo principal: Precisión <95 % en extracción genera más trabajo del que ahorra.

Idea 2

1. Nombre: LegalSummarAI
2. Cliente objetivo: Estudios jurídicos de menos de 10 abogados que litigan en fuero civil.
3. Problema + AI: Leer expedientes y generar resúmenes procesables quita tiempo facturable. GPT-4+ embeddings resumen, extraen plazos y sugerencias. Software tradicional no entiende lenguaje jurídico contextual.
4. Revenue & price: Suscripción por usuario: US$99/mes, +US$0,20 por documento extra.
5. Primeros 5 clientes:
   – Llamar a 10 de mis 30 estudios jurídicos contactados; ofrecer un “caso test” gratuito con entrega en 24 h.
   – Convertir a pago al finalizar primer resumen útil; pedir testimonios públicos para LinkedIn y sitio.
6. Riesgo principal: Reticencia a subir información sensible a la nube.

Idea 3

1. Nombre: PropuestaExprés
2. Cliente objetivo: Pymes de servicios (agencias de marketing, IT boutique) que envían ≥10 cotizaciones/mes.
3. Problema + AI: Tardan horas armando propuestas personalizadas. LLM completa plantillas con tono, pricing y alcance según brief; prueba A/B muestra +20 % de tasa de cierre. Herramientas tradicionales son solo formularios.
4. Revenue & price: Freemium (5 propuestas/mes gratis). Plan Starter US$49/mes (50 propuestas).
5. Primeros 5 clientes:
   – Entre mis 20 pymes, detectar quién cotiza seguido.
   – Armar propuesta propia creada con la herramienta y mostrarles ahorro real de tiempo.
6. Riesgo principal: Valor percibido insuficiente si la empresa ya usa Google Docs + copy-paste.

Idea 4

1. Nombre: CobrAI
2. Cliente objetivo: Estudios contables que ofrecen servicio de cobranzas a clientes y pymes de servicios con >100 facturas mensuales.
3. Problema + AI: Seguimiento de morosos manual, impersonal y poco efectivo. AI genera emails/WhatsApp personalizados según perfil, historial y tono adecuado; prioriza cartera por probabilidad de pago.
4. Revenue & price: 2 % del monto efectivamente cobrado vía la herramienta, mínimo US$100/mes.
5. Primeros 5 clientes:
   – Proponer a 5 colegas contadores manejar la cobranza de un cliente cada uno, sin costo fijo por 30 días y compartiendo éxito.
   – Pedir caso de éxito y migrar a fee mensual al 2º mes.
6. Riesgo principal: Integración con sistemas de facturación heterogéneos retrasa la puesta en marcha.

Idea 5

1. Nombre: VerbaCheck
2. Cliente objetivo: Estudios contables que liquidan sueldos para >50 empleados en total.
3. Problema + AI: Errores en convenios colectivos y cargas sociales generan multas. AI compara recibos vs. normativa vigente y marca diferencias; modelos tradicionales no mantienen actualización normativa dinámica.
4. Revenue & price: US$2 por recibo auditado, mínimo US$120/mes.
5. Primeros 5 clientes:
   – Seleccionar 5 colegas que liquiden sueldos; ofrecer auditoría gratis del último período y mostrar ahorros potenciales.
   – Convertir a pago ofreciendo certificado de auditoría para mostrar a sus propios clientes.
6. Riesgo principal: Cambios legislativos frecuentes requieren actualización continua del modelo.

Idea 6

1. Nombre: ExplicadorAFIP
2. Cliente objetivo: Contadores independientes que asesoran a monotributistas y responsables inscriptos chicos.
3. Problema + AI: Las resoluciones AFIP llegan en lenguaje jurídico; toma tiempo convertirlas en acciones concretas. LLM traduce automáticamente a “pasos prácticos” y genera mailing al cliente final. Software tradicional solo envía la norma íntegra.
4. Revenue & price: Newsletter premium US$19/mes; plan Pro US$49/mes incluye API para insertar los resúmenes en su propio CRM.
5. Primeros 5 clientes:
   – Enviar demo de un resumen a 20 contadores por WhatsApp; primeros 5 que paguen obtienen precio congelado de por vida.
6. Riesgo principal: Que circulen resúmenes pirateados y reduzcan incentivo a suscribirse.

Idea 7

1. Nombre: CapacitaFlash
2. Cliente objetivo: Pymes de servicios 20-100 empleados con alta rotación (call centers, agencias).
3. Problema + AI: Crear material de inducción consume semanas. AI transforma manuales PDF en micro-cursos interactivos y genera quizzes adaptativos. Herramientas e-learning clásicas requieren autoría manual.
4. Revenue & price: US$5 por empleado activo/mes (mínimo US$200).
5. Primeros 5 clientes:
   – Visitar 5 pymes conocidas; convertir su manual existente en curso gratis y mostrar al gerente RRHH.
   – Cerrar plan mensual con soporte en los primeros 90 días.
6. Riesgo principal: Competencia global de plataformas de e-learning con mayores recursos.

Idea 8

1. Nombre: ContiLead
2. Cliente objetivo: Estudios contables y jurídicos que reciben leads web pero no los convierten.
3. Problema + AI: Responder lento o genérico reduce tasa de cierre. Un agente GPT responde en tiempo real, califica lead y agenda reunión en Calendly; aprende FAQ del estudio. Soluciones de chat normales no entienden contexto profesional.
4. Revenue & price: US$79/mes por dominio, incluye 100 conversaciones; US$0,25 por conversación extra.
5. Primeros 5 clientes:
   – Implementar gratis en mi propio sitio y mostrar aumento de conversiones.
   – Demostración en vivo vía Zoom a 10 colegas; instalar para 5 de ellos con 14 días de prueba.
6. Riesgo principal: Leads que requieran asesoría profunda puedan recibir respuestas incorrectas y dañar imagen del estudio.

A continuación tienes el mismo comportamiento implementado con la capa Controller → Service → Repository y usando DTOs validados con class-validator.
Los archivos usan la nomenclatura habitual de un proyecto NestJS pero puedes ajustarlos al “scaffolding” que ya tengas.

════════════════════════════════════════════ src/users/entities/user.entity.ts ════════════════════════════════════════════

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

════════════════════════════════════════════ src/orders/entities/order.entity.ts ════════════════════════════════════════════

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

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

  @Column()
  total: number;

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

  @CreateDateColumn()
  createdAt: Date;

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

════════════════════════════════════════════ src/users/dto/create-user.dto.ts ════════════════════════════════════════════

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

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

  @IsString()
  name: string;

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

════════════════════════════════════════════ src/users/dto/user.dto.ts ════════════════════════════════════════════

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

════════════════════════════════════════════ src/users/dto/user-with-orders.dto.ts ════════════════════════════════════════════

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

════════════════════════════════════════════ src/users/repositories/user.repository.ts ════════════════════════════════════════════

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

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

  findById(id: string): Promise<User | null> {
    // Incluimos las órdenes porque el Service necesita el recuento
    return this.repo.findOne({ where: { id }, relations: ['orders'] });
  }

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

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

════════════════════════════════════════════ src/users/services/user.service.ts ════════════════════════════════════════════

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

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

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

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

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

    return this.toUserDto(user);
  }

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

    return this.toUserWithOrdersDto(user);
  }

  /* ---------- Mappers ---------- */
  private toUserDto(user: any): UserDto {
    return {
      id: user.id,
      email: user.email,
      name: user.name,
      createdAt: user.createdAt,
    };
  }

  private toUserWithOrdersDto(user: any): UserWithOrdersDto {
    return {
      ...this.toUserDto(user),
      orderCount: user.orders?.length ?? 0,
    };
  }
}

════════════════════════════════════════════ src/users/controllers/user.controller.ts ════════════════════════════════════════════

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

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

  /* ---------- POST /users ---------- */
  @Post()
  @HttpCode(201)
  async create(@Body() dto: CreateUserDto): Promise<UserDto> {
    return this.userService.create(dto);
  }

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

════════════════════════════════════════════ src/users/users.module.ts ════════════════════════════════════════════

import { Module } from '@nestjs/common';
import { TypeOrmModule } from '@nestjs/typeorm';
import { User } from './entities/user.entity';
import { Order } from '../orders/entities/order.entity';
import { UserRepository } from './repositories/user.repository';
import { UserService } from './services/user.service';
import { UserController } from './controllers/user.controller';

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

════════════════════════════════════════════ Puntos clave del refactor

• Controller
– Solo convierte las excepciones técnicas (NotFound) y delega en el Service.
– Usa DTOs validados.

• Service
– Contiene toda la lógica de negocio: hash de contraseña, verificación de email duplicado, recuento de órdenes.
– Devuelve DTOs sin exponer passwordHash.
– Devuelve null si no encuentra al usuario y lanza ConflictException para colisiones.

• Repository
– Única responsabilidad: acceso a la base de datos con métodos claros y pequeños.

Con esta estructura se respeta la arquitectura solicitada manteniendo idénticos endpoints, códigos de estado y cuerpo de la respuesta observados en la versión original.

1. Bug 1 – Servicio findAll
   • Ubicación: const skip = page * limit;
   • Problema: para la primera página se deberían omitir 0 registros, sin embargo page * limit descarta siempre los primeros limit elementos.
   • Arreglo: const skip = (page - 1) * limit;.

2. Bug 2 – Servicio findOne
   • Ubicación: findOne({ where: { id } })
   • Problema: los productos “eliminados lógicamente” (deletedAt≠NULL) también se pueden recuperar.
   • Arreglo: añadir el filtro deletedAt: IsNull().

3. Bug 3 – Servicio softDelete
   • Ubicación: mensaje de la excepción.
   • Problema: revela información interna de la base (“table product”), lo que constituye un disclosure de información.
   • Arreglo: devolver un mensaje genérico (“Product not found”).

4. Bug 4 – Servicio create (bug de arquitectura)
   • Ubicación: la propia firma del método.
   • Problema: el servicio decide qué objeto recibe (Partial<Product>) y el controlador no puede devolver un 201 CREATED correctamente si el servicio lanzara un conflicto. Además, Partial<Product> permite campos que no deberían recibirse; lo correcto es usar un DTO validado.
   • Arreglo (en el servicio): mantener una única responsabilidad: sólo persiste y devuelve la entidad; el controlador es quien fija el código 201. Se sugiere reemplazar Partial<Product> por CreateProductDto.

5. Bug 5 – Servicio transferStock
   • Ubicación: dos llamadas independientes a save.
   • Problema: si la segunda operación falla se pierde stock (inconsistencia).
   • Arreglo: envolver ambas actualizaciones en una transacción y, opcionalmente, bloquear las filas.

Código del servicio completo corregido

import {
  Injectable,
  NotFoundException,
  BadRequestException,
} from '@nestjs/common';
import { InjectRepository } from '@nestjs/typeorm';
 3import { Repository, IsNull, DataSource } from 'typeorm';
import { Product } from './product.entity';
import { PaginationQueryDto } from './dto/pagination-query.dto';

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

  /* --------------------------- FIND ALL (paginado) -------------------------- */
  async findAll(query: PaginationQueryDto) {
    const { page = 1, limit = 10 } = query;
    const skip = (page - 1) * limit;                 // FIX 1

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

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

  /* ------------------------------ FIND ONE ---------------------------------- */
  async findOne(id: string) {
    const product = await this.productRepository.findOne({
      where: { id, deletedAt: IsNull() },             // FIX 2
    });

    if (!product) throw new NotFoundException('Product not found');
    return product;
  }

  /* --------------------------- SOFT DELETE ---------------------------------- */
  async softDelete(id: string): Promise<void> {
    const product = await this.productRepository.findOne({
      where: { id, deletedAt: IsNull() },
    });

    if (!product) {
      throw new NotFoundException('Product not found'); // FIX 3
    }

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

  /* -------------------------------- CREATE ---------------------------------- */
  // Nota: el status 201 debe fijarlo el controlador, no el servicio.
  async create(data: Partial<Product>): Promise<Product> {
    // idealmente recibir un DTO validado (CreateProductDto)
    const product = this.productRepository.create(data);
    return this.productRepository.save(product);
  }

  /* ---------------------------- TRANSFER STOCK ------------------------------ */
  async transferStock(
    fromId: string,
    toId: string,
    quantity: number,
  ): Promise<void> {
    await this.dataSource.transaction(async (manager) => {     // FIX 5
      const repo = manager.getRepository(Product);

      const source = await repo.findOne({
        where: { id: fromId, deletedAt: IsNull() },
        lock: { mode: 'pessimistic_write' },
      });
      const dest = await repo.findOne({
        where: { id: toId, deletedAt: IsNull() },
        lock: { mode: 'pessimistic_write' },
      });

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

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

      await repo.save([source, dest]);
    });
  }
}

Con estos cambios se corrigen los problemas de lógica, de arquitectura y de seguridad detectados.

A continuación tienes la implementación completa del flujo “POST /users” respetando la arquitectura de 3 capas solicitada.
Se muestran los ficheros habituales pero NO se incluye el módulo.

────────────────────────────────────── src/users/dto/create-user.dto.ts ──────────────────────────────────────

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

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

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

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

────────────────────────────────────── src/users/dto/user.dto.ts ──────────────────────────────────────

// DTO que se devuelve al cliente (sin passwordHash)
export class UserDto {
  id: string;
  email: string;
  name: string;
  createdAt: Date;

  // Convierte desde la entidad o un objeto con las mismas props
  constructor(partial: Partial<UserDto>) {
    Object.assign(this, partial);
  }
}

────────────────────────────────────── src/users/repositories/user.repository.ts ──────────────────────────────────────

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

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

  // Devuelve undefined si no encuentra
  async findByEmail(email: string): Promise<User | undefined> {
    return this.ormRepo.findOne({ where: { email } });
  }

  // Crea y persiste el usuario
  async create(data: Pick<User, 'email' | 'name' | 'passwordHash'>): Promise<User> {
    const entity = this.ormRepo.create(data);
    return this.ormRepo.save(entity);
  }
}

────────────────────────────────────── src/users/services/users.service.ts ──────────────────────────────────────

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

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

  // Lógica de negocio: alta de usuario
  async create(dto: CreateUserDto): Promise<UserDto> {
    // 1. ¿Existe email?
    const already = await this.userRepository.findByEmail(dto.email);
    if (already) {
      throw new ConflictException('Email already registered');
    }

    // 2. Hash de la contraseña
    const passwordHash = await bcrypt.hash(dto.password, 10);

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

    // 4. Devolver DTO limpio
    return new UserDto(user);
  }
}

────────────────────────────────────── src/users/controllers/users.controller.ts ──────────────────────────────────────

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

@Controller('users')
export class UsersController {
  constructor(private readonly usersService: UsersService) {}

  // POST /users
  @Post()
  @HttpCode(HttpStatus.CREATED)
  async create(@Body() dto: CreateUserDto): Promise<UserDto> {
    return this.usersService.create(dto);
  }
}

Notas finales • Controller: sin lógica de negocio, valida DTO y delega en el Service.
• Service: toda la lógica (conflictos, hash, etc.) y devuelve un DTO.
• Repository: únicamente persistencia (findByEmail, create).
• No se expone el passwordHash en ningún momento.

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

/* 1. Create */
export class CreateProductDto {
  @IsNotEmpty()
  name: string;

  @IsOptional()
  description?: string | null;

  @IsPositive()
  price: number;

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

/* 2. Update (todos los campos opcionales) */
export class UpdateProductDto extends PartialType(CreateProductDto) {}

/* 3. Paginación */
export class PaginationQueryDto {
  @Type(() => Number)
  @Min(1)
  page: number = 1;

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

/* 4. Salida de un solo producto */
export class ProductDto {
  id: string;
  name: string;
  description: string | null;
  price: number;
  stock: number;
  createdAt: Date;
}

/* 5. Salida paginada */
export class PaginatedProductsDto {
  data: ProductDto[];
  total: number;
  page: number;
  limit: number;
}

/* ─────────────────────────────  Service  ───────────────────────────── */
import { Injectable } from '@nestjs/common';
import { InjectRepository } from '@nestjs/typeorm';
import { Repository, IsNull } from 'typeorm';
import { Product } from './product.entity'; //  ←  ruta según tu proyecto

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

  /* --------------- Helpers --------------- */
  private toDto(entity: Product): ProductDto {
    const dto = new ProductDto();
    dto.id = entity.id;
    dto.name = entity.name;
    dto.description = entity.description;
    dto.price = Number(entity.price); // el decimal de TypeORM suele venir como string
    dto.stock = entity.stock;
    dto.createdAt = entity.createdAt;
    return dto;
  }

  /* --------------- CRUD --------------- */

  /* CREATE */
  async create(dto: CreateProductDto): Promise<ProductDto> {
    const entity = this.repo.create(dto);
    const saved = await this.repo.save(entity);
    return this.toDto(saved);
  }

  /* FIND ALL (paginado, sin soft-deleted) */
  async findAll(query: PaginationQueryDto): Promise<PaginatedProductsDto> {
    const page  = query.page  ?? 1;
    const limit = query.limit ?? 10;
    const skip  = (page - 1) * limit;

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

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

  /* FIND ONE (sin soft-deleted) */
  async findOne(id: string): Promise<ProductDto | null> {
    const entity = await this.repo.findOne({
      where: { id, deletedAt: IsNull() },
    });
    return entity ? this.toDto(entity) : null;
  }

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

    Object.assign(entity, dto);
    const saved = await this.repo.save(entity);
    return this.toDto(saved);
  }

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

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

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

/* ────────────────────────────────
 * Decorator helpers
 * ────────────────────────────────*/
export const IS_PUBLIC_KEY = 'isPublic';
export const Public = () => SetMetadata(IS_PUBLIC_KEY, true);

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

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

  async canActivate(context: ExecutionContext): Promise<boolean> {
    /* 1. ¿Es una ruta pública? */
    const isPublic = this.reflector.getAllAndOverride<boolean>(IS_PUBLIC_KEY, [
      context.getHandler(),
      context.getClass(),
    ]);
    if (isPublic) return true;

    /* 2. Extraer el token */
    const request = context.switchToHttp().getRequest();
    const authHeader: string | undefined = request.headers['authorization'];
    if (!authHeader) throw new UnauthorizedException('Falta cabecera Authorization');

    const [scheme, token] = authHeader.split(' ');
    if (scheme?.toLowerCase() !== 'bearer' || !token)
      throw new UnauthorizedException('Formato de cabecera Authorization inválido');

    /* 3. Verificar token */
    let payload: any;
    try {
      payload = await this.jwtService.verifyAsync(token);
    } catch {
      throw new UnauthorizedException('Token inválido o expirado');
    }

    /* 4. Inyectar payload en el request */
    request.user = payload;

    /* 5. Comprobación de roles (si los hay) */
    const requiredRoles = this.reflector.getAllAndOverride<string[]>(ROLES_KEY, [
      context.getHandler(),
      context.getClass(),
    ]);

    if (requiredRoles?.length) {
      const userRoles: string[] = payload?.roles ?? [];
      const hasRole = userRoles.some((role) => requiredRoles.includes(role));
      if (!hasRole) throw new ForbiddenException('No tiene los roles requeridos');
    }

    return true;
  }
}

Cómo usar

1. Añadir el guard como global en el main.ts o en un módulo raíz:

providers: [
  {
    provide: APP_GUARD,
    useClass: AuthGuard,
  },
]

2. Marcar rutas públicas o con roles:

@Public()
@Get('health')
getHealth() { /* … */ }

@Roles('admin', 'superuser')
@Delete(':id')
remove() { /* … */ }

El guard: • Omite la validación si la ruta es pública.
• Valida el token JWT y adjunta request.user.
• Verifica roles y lanza ForbiddenException si el usuario no posee los necesarios.

A continuación tienes las cuatro clases solicitadas listas para usarse en tu proyecto NestJS.

login.dto.ts

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

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

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

auth-response.dto.ts

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

auth.service.ts

import { Injectable, UnauthorizedException } from '@nestjs/common';
import { JwtService } from '@nestjs/jwt';
import * as bcrypt from 'bcrypt';

import { UserService } from '../users/user.service';      // ajusta la ruta según tu estructura
import { LoginDto } from './dto/login.dto';
import { AuthResponseDto } from './dto/auth-response.dto';

@Injectable()
export class AuthService {
  private static readonly TOKEN_EXPIRES_IN = '7d';
  private static readonly EXPIRES_IN_SECONDS = 60 * 60 * 24 * 7; // 604 800

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

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

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

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

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

    return {
      access_token,
      expiresIn: AuthService.EXPIRES_IN_SECONDS,
    };
  }
}

auth.controller.ts

import { Controller, Post, Body, HttpCode, HttpStatus } from '@nestjs/common';

import { AuthService } from './auth.service';
import { LoginDto } from './dto/login.dto';
import { AuthResponseDto } from './dto/auth-response.dto';

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

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

Notas importantes: • Se lanza UnauthorizedException con el mensaje “Invalid credentials” tanto si el usuario no existe como si la contraseña no coincide.
• El token se firma con el JwtService ya configurado con process.env.JWT_SECRET.
• expiresIn en la respuesta es siempre 604800 segundos (7 días).
• No se utilizó Passport, toda la lógica reside en el AuthService.

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

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

enum Role {
  OWNER
  ADMIN
  MEMBER
}

enum SubscriptionStatus {
  ACTIVE
  PAUSED
  CANCELLED
  TRIAL
}

enum InvoiceStatus {
  PENDING
  PAID
  FAILED
  REFUNDED
}

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

  users        User[]
  subscription Subscription?

  @@index([slug])
}

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

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

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

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

  subscriptions Subscription[]
}

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[]

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

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

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

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

products.service.ts

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/products.dto';

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

  /**
   * Búsqueda de productos con filtros dinámicos, ordenamiento y paginación.
   */
  async search(
    query: SearchProductsDto,
  ): Promise<PaginatedProductsDto> {
    /* ──────────────── parámetros con defaults / validaciones ──────────────── */
    let {
      q,
      status,
      minPrice,
      maxPrice,
      sortBy = 'createdAt',
      sortOrder = 'DESC',
      page = 1,
      limit = 10,
    } = query;

    // Bounds de paginación
    page = Math.max(page, 1);
    limit = Math.min(Math.max(limit, 1), 100);

    // Campos permitidos para sortBy
    const allowedSort: Array<'name' | 'price' | 'stock' | 'createdAt'> = [
      'name',
      'price',
      'stock',
      'createdAt',
    ];
    if (!allowedSort.includes(sortBy as any)) {
      sortBy = 'createdAt';
    }

    /* ───────────────────── construcción del QueryBuilder ──────────────────── */
    const qb = this.productRepository
      .createQueryBuilder('product')
      .where('product.deletedAt IS NULL'); // Nunca mostrar eliminados

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

    qb.orderBy(`product.${sortBy}`, sortOrder as 'ASC' | 'DESC')
      .skip((page - 1) * limit)
      .take(limit);

    /* ────────────────────────── ejecución y mapeo ────────────────────────── */
    const [rows, total] = await qb.getManyAndCount();

    const data: ProductDto[] = rows.map((p) => ({
      id: p.id,
      name: p.name,
      description: p.description,
      price: Number(p.price), // los DECIMAL salen como string
      stock: p.stock,
      status: p.status,
      createdAt: p.createdAt,
    }));

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

dto/products.dto.ts

/* ---------- DTO que llega en la petición ---------- */
export class SearchProductsDto {
  q?: string;                                // texto libre
  status?: 'active' | 'inactive' | 'draft';  // estado exacto
  minPrice?: number;                         // ≥
  maxPrice?: number;                         // ≤
  sortBy?: 'name' | 'price' | 'stock' | 'createdAt';
  sortOrder?: 'ASC' | 'DESC';
  page?: number;
  limit?: number;
}

/* ---------- DTOs de respuesta ---------- */
export interface ProductDto {
  id: string;
  name: string;
  description: string | null;
  price: number;
  stock: number;
  status: string;
  createdAt: Date;
}

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

Con esto se cumplen todas las reglas:

• QueryBuilder dinámico sólo añade los filtros presentes.
• Siempre excluye registros con deletedAt distinto de null.
• Ordenamiento restringido a campos permitidos, con defaults.
• Paginación con límites y conteo total (getManyAndCount).
• El servicio usa @InjectRepository(Product).

A continuación tienes todo lo necesario para hacer la transferencia entre wallets cumpliendo los requisitos indicados.

──────────────────────────────────────── DTOs

src/wallet/dto/transfer.dto.ts

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

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

  @IsUUID()
  toWalletId!: string;

  // maxDecimalPlaces = 2 garantiza como mucho 2 decimales
  @IsNumber({}, { message: 'amount must be a number with max 2 decimal places', maxDecimalPlaces: 2 })
  @IsPositive()
  amount!: number;
}

src/wallet/dto/transfer-result.dto.ts

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

──────────────────────────────────────── Servicio

src/wallet/wallet.service.ts

import {
  BadRequestException,
  ConflictException,
  Injectable,
  NotFoundException,
} from '@nestjs/common';
import { DataSource } from 'typeorm';

import { Wallet } from './wallet.entity';
import { TransferDto } from './dto/transfer.dto';
import { TransferResultDto } from './dto/transfer-result.dto';

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

  /**
   * Transfiere créditos entre dos wallets usando transacciones TypeORM
   * y control de concurrencia optimista por versión.
   */
  async transfer(dto: TransferDto): Promise<TransferResultDto> {
    const { fromWalletId, toWalletId, amount } = dto;

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

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

      // 1. Obtener wallets
      const [fromWallet, toWallet] = await Promise.all([
        walletRepo.findOne({ where: { id: fromWalletId } }),
        walletRepo.findOne({ where: { id: toWalletId } }),
      ]);

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

      // 2. Comprobar saldo suficiente
      const fromBalance = Number(fromWallet.balance); // el decimal de TypeORM llega como string
      if (fromBalance < amount) {
        throw new BadRequestException('Insufficient balance');
      }

      const newFromBalance = fromBalance - amount;
      const newToBalance = Number(toWallet.balance) + amount;

      // 3. Actualizar wallet origen (optimistic locking)
      const updateFrom = await manager
        .createQueryBuilder()
        .update(Wallet)
        .set({
          balance: newFromBalance,
          // incrementamos versión en BD
          version: () => '"version" + 1',
        })
        .where('id = :id AND version = :version', {
          id: fromWalletId,
          version: fromWallet.version,
        })
        .execute();

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

      // 4. Actualizar wallet destino (optimistic locking)
      const updateTo = await manager
        .createQueryBuilder()
        .update(Wallet)
        .set({
          balance: newToBalance,
          version: () => '"version" + 1',
        })
        .where('id = :id AND version = :version', {
          id: toWalletId,
          version: toWallet.version,
        })
        .execute();

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

      // 5. Construir resultado
      const result: TransferResultDto = {
        fromWalletId,
        toWalletId,
        amount,
        newFromBalance,
        newToBalance,
        transferredAt: new Date(),
      };

      return result;
    });
  }
}

Con esto:

• Se valida que las wallets sean distintas.
• Se comprueba la existencia de ambas wallets y el saldo suficiente.
• Toda la lógica se ejecuta dentro de una transacción de TypeORM (DataSource.transaction).
• Cada UPDATE incluye la cláusula version para bloqueo optimista; si no se afecta exactamente una fila, se lanza ConflictException y se revierte la transacción.
• Si todo va bien se devuelve un TransferResultDto con balances actualizados y la fecha de la transferencia.

PROMPT ÚNICO PARA OPERACIONES EN PRODUCCIÓN
(Copiar tal cual al LLM y completar los campos entre llaves antes de enviarlo. No agregues ni elimines secciones).

──────────────────────────────────────── [SYSTEM]
Eres el “Asistente de Atención al Cliente” de «{NOMBRE_EMPRESA}», un e-commerce con sede en {PAÍS}.
Objetivo: redactar correos listos para enviar que resuelvan consultas sobre envíos, devoluciones o pagos.
Condiciones inmutables:

1. Siempre responde en español neutro, profesional y empático.
2. No uses marcadores de posición; integra exactamente los datos proporcionados.
3. No inventes políticas, fechas ni cifras que no aparezcan en la información inicial.
4. Si falta información crítica, indica qué dato se necesita en una sola frase y detén la respuesta.
5. Mantén la consistencia: estructura, tono y longitud semejantes en todos los correos (≈120-180 palabras).

[USER]
Redacta un mail de respuesta siguiendo las «Reglas de Formato» y la «Plantilla» de abajo, usando estos datos reales:
• Nombre del cliente: {NOMBRE_CLIENTE}
• Número de pedido: {NRO_PEDIDO}
• Tipo de caso: {ENVÍO | DEVOLUCIÓN | PAGO}
• Mensaje del cliente (resumen o textual): {MENSAJE_CLIENTE}
• Resolución que podemos ofrecer / pasos internos aprobados: {RESOLUCIÓN}
• Nombre del agente que firma: {NOMBRE_AGENTE}

Reglas de Formato
A. Devuelve solo el correo, sin encabezados del sistema ni notas internas.
B. Estructura fija:

1. Asunto
2. Saludo personalizado
3. Agradecimiento + empatía
4. Respuesta específica al problema (incluye nro. de pedido)
5. Detalle claro de la resolución o próximos pasos
6. Oferta de ayuda adicional
7. Despedida y firma

C. Lenguaje:
• Cortés pero cercano (“usted”/“tu” según el tono habitual de la empresa: {TRATAMIENTO}).
• Frases claras, sin tecnicismos innecesarios.
• Usa párrafos cortos (2-4 líneas máx.).
D. Evita listas salvo que faciliten la lectura (máx. 3 viñetas).

Plantilla (usa como guía, adapta según el caso)
Asunto: {Breve resumen positivo y claro}
Hola {Nombre cliente},

Gracias por escribirnos. Lamentamos los inconvenientes con tu {envío/devolución/pago}.

Hemos revisado el pedido #{NRO_PEDIDO} y … {explicación breve y concreta}.
Para solucionarlo:
{RESOLUCIÓN en 1-3 frases concisas}.

Quedamos a tu disposición para cualquier otra consulta.

Saludos cordiales,
{NOMBRE_AGENTE}
Equipo de Atención al Cliente – {NOMBRE_EMPRESA}

────────────────────────────────────────

Prompt propuesto (formato role-based) que fuerza al modelo a razonar paso a paso y luego entregar sólo el veredicto en JSON:

──────────────────────────────────────────────────────── role: system content: | Eres un analista senior de riesgo crediticio corporativo. Dominas normativa, matemática financiera y sigues las instrucciones del desarrollador al pie de la letra. Si existen conflictos, las órdenes del desarrollador prevalecen.

──────────────────────────────────────────────────────── role: developer content: | Tarea

Evalúa la elegibilidad de una empresa para crédito usando EXCLUSIVAMENTE las 6 reglas siguientes:

1. Antigüedad ≥ 2 años.
2. Ingresos anuales > 500 000 USD.
3. Sin mora en los últimos 12 meses.
4. Si existe deuda actual: deuda/ingreso < 0,4.
5. Si es PyME (empleados < 50) puede tener 1 mora histórica
   (pero no reciente) y sigue siendo elegible, con mayor tasa.
6. Sector construcción ⇒ siempre requiere garantía adicional.

Formato de input

El usuario enviará un único objeto JSON con, al menos, las siguientes claves (todas en snake_case):
company_name (string)
years_operating (number)
annual_revenue_usd (number)
months_since_last_default (number) # 999 si nunca
historical_defaults (number)
has_existing_debt (boolean)
debt_to_income_ratio (number) # 0-1, solo si ↑
employees (number)
sector (string)

Formato de output

Devuelve UN objeto JSON con exactamente estas claves y en este orden:
elegible (boolean)
motivos (array de strings)
tasa_riesgo ("baja" | "media" | "alta" | "rechazado") requiere_garantia (boolean)

Cadena de pensamiento (Chain-of-Thought)

1. Primero razona internamente, paso a paso, evaluando cada regla y anotando qué se cumple y qué no.
2. Revisa tu lógica: no puede haber contradicciones.
3. NO reveles tu razonamiento al usuario final.
4. Encierra tu razonamiento interno entre las etiquetas
   <razonamiento> … </razonamiento>.
5. Después de </razonamiento> escribe únicamente el JSON
   final.

Ejemplo mínimo de salida

Puntos finos

• “motivos” debe listar TODAS las reglas incumplidas; si no se incumple ninguna, explicar brevemente por qué es apta. • Para PyME con 1 default histórico aplica tasa_riesgo=alta. • Cualquier incumplimiento distinto al punto 5 ⇒ rechazar.
• Si sector == "construcción", requiere_garantia=true sin
importar elegibilidad.
• tasa_riesgo =
"baja" → pasa todo y no es PyME con mora histórica
"media" → pasa todo pero D/I entre 0.3 y 0.4 o está
muy cerca de thresholds
"alta" → caso regla 5 o borderline múltiple
"rechazado" → empresa no elegible
• No añadas texto fuera de las etiquetas ni fuera del JSON.

──────────────────────────────────────────────────────── role: user content: | { aquí vendrá el JSON real de la empresa }

PROMPT PARA SISTEMA (pegar tal cual en la system prompt del LLM)

Eres un asistente experto dedicado a clasificar automáticamente tickets de soporte.
Debes LEER el “mensaje_del_cliente” (input libre, puede estar en español, inglés o spanglish) y DEVOLVER exclusivamente un objeto JSON con la siguiente estructura y campos en minúsculas:

{ "categoria": "facturación | envío | producto_defectuoso | consulta_general | cancelación | fraude", "prioridad": "critica | alta | media | baja", "sentimiento": "positivo | neutro | negativo", "requiere_humano": true | false, "resumen_corto": "string" }

Reglas de clasificación

1. categoria

   • facturación: cobros, reembolsos, impuestos, discrepancias en el pago.
   • envío: tracking, retrasos, dirección, aduana, “¿dónde está mi orden?”.
   • producto_defectuoso: fallas, roturas, no funciona, faltan piezas.
   • consulta_general: preguntas informativas, uso del producto, “cómo hago…”, saludos sin contexto.
   • cancelación: peticiones de cancelar pedido, suscripción o servicio.
   • fraude: cargos no reconocidos, suplantación, estafas, robo de identidad.

2. prioridad

   • critica: riesgo legal/financiero grave, fraude, amenazas de demanda, seguridad física.
   • alta: requiere acción rápida (<24 h): producto defectuoso clave, envío extraviado urgente, posible pérdida de dinero.
   • media: impacta al cliente pero puede esperar 24-72 h.
   • baja: consultas rutinarias, feedback positivo o neutral, saludos.

3. sentimiento:

   • positivo: elogios, agradecimiento.
   • neutro: tono informativo/sin emoción notable.
   • negativo: queja, enojo, frustración, lenguaje agresivo, sarcasmo claro.

4. requiere_humano → true cuando:
   a) prioridad = critica, o
   b) el mensaje es ambiguo/incompleto, o
   c) se detectan emociones fuertes (negativo + insultos/amenazas), o
   d) el modelo no pueda determinar claramente la categoría.

5. resumen_corto: 1 frase (máx. 20 palabras) en el mismo idioma predominante del ticket; sin información sensible.

Formato de salida • Entrega SOLO el JSON (sin comentarios, sin texto adicional, sin líneas en blanco antes/después).
• Respeta exactamente nombres de claves y valores permitidos.
• Si necesitas usar comillas internas en el resumen, escapa con barra invertida ".
• No inventes campos nuevos.

Temperatura recomendada: 0 (respuesta determinista).

──────────────────────────────────────── EJEMPLOS FEW-SHOT (edge cases incluidos)

Ejemplo 1 – mensaje ambiguo y muy corto
Input: mensaje_del_cliente: "Hey, necesito ayuda 🙏" Output: {"categoria":"consulta_general","prioridad":"baja","sentimiento":"neutro","requiere_humano":true,"resumen_corto":"Cliente solicita ayuda sin dar detalles"}

Ejemplo 2 – spanglish, posible fraude
Input: mensaje_del_cliente: "Oye, just saw a $299 charge I don't recognize 😡 ¡Esto es un scam o qué?" Output: {"categoria":"fraude","prioridad":"critica","sentimiento":"negativo","requiere_humano":true,"resumen_corto":"Cliente reclama cargo de $299 que considera fraudulento"}

Ejemplo 3 – múltiples temas, defecto severo
Input: mensaje_del_cliente: "El router llegó pero it literally caught fire after 10 minutes! I want a refund NOW." Output: {"categoria":"producto_defectuoso","prioridad":"alta","sentimiento":"negativo","requiere_humano":true,"resumen_corto":"Router se incendió y cliente exige reembolso urgente"}

Ejemplo 4 – consulta rutinaria, sentimiento positivo
Input: mensaje_del_cliente: "Good morning! Could you tell me when my subscription renews? Thanks 😊" Output: {"categoria":"consulta_general","prioridad":"baja","sentimiento":"positivo","requiere_humano":false,"resumen_corto":"Cliente pregunta fecha de renovación de su suscripción"}

Ejemplo 5 – cancelación clara
Input: mensaje_del_cliente: "Por favor cancelen mi membresía anual antes de que me cobren otra vez." Output: {"categoria":"cancelación","prioridad":"media","sentimiento":"neutro","requiere_humano":false,"resumen_corto":"Solicita cancelar membresía anual antes del próximo cobro"}

──────────────────────────────────────── Cuando recibas la próxima entrada “mensaje_del_cliente”, aplica las reglas anteriores y responde SOLO el JSON correspondiente.

Estrategia Go-To-Market (GTM) – Próximos 90 días
Producto: SaaS de automatización de reportes para contadores (Argentina & México)

1. LOS 3 CANALES GTM PRINCIPALES

Canal A – Outbound de fundador en LinkedIn + WhatsApp
• Los contadores están muy activos en ambas redes (grupos de colegios, despachos, foros).
• Costo marginal ≈ 0 USD.
• Ciclo de venta corto → el contacto 1-a-1 con el founder acelera la confianza y la demo.
• Permite escalar de forma predecible (n conexiones ⇒ n demos ⇒ n ventas).

Canal B – Alianzas con Colegios/Consejos Profesionales (webinars + newsletters)
• Cada colegio concentra cientos/miles de contadores y necesita ofrecer “horas-CPD” y talleres gratuitos.
• El colegio hace la difusión; nosotros sólo aportamos contenido + demo.
• Credibilidad instantánea (aval institucional) y cero costo publicitario.

Canal C – Programa de referidos + casos de éxito (product-led)
• NPS 72 indica alto potencial de boca-a-boca.
• Cada contador conoce en promedio 15-20 colegas; basta con que 1 de cada 5 promueva para detonar crecimiento.
• Incentivo simple y barato: “1 mes gratis por cada colega que pague su 1.er mes”.

2. ACCIONES CONCRETAS – SEMANA A SEMANA (PRIMEROS 30 DÍAS)

Semana 0 (antes de arrancar)
• Configurar CRM gratuito (HubSpot) con etapas: Prospecto → Demo agendada → Trial → Pago.
• Extraer 800 perfiles de contadores (400 AR / 400 MX) vía Sales Navigator + directorios públicos.
• Redactar secuencia de mensajes (Conexión, Diagnóstico, Invitación a Demo).
• Crear landing “Webinar gratuito: cómo ahorrar 8 h/mes por cliente en reportes AFIP/SAT”.
• Implementar banner in-app “Invita a un colega y gana 1 mes gratis”.

Semana 1
Outbound

• 60 solicitudes de conexión diarias (≈300 contadores).
• Mensaje #1 a conectados (problema + mini-vídeo 30 s + link a demo).
• Meta: 10 demos agendadas.
  Alianzas
• Contactar 5 colegios AR y 5 MX; enviar propuesta de webinar con temario y caso real.
  Referidos
• Llamar a los 6 usuarios activos; pedir testimonio escrito + permiso de usar logo; explicar beneficio de referir.

Semana 2
Outbound

• Follow-up #1 a quienes no respondieron (mensaje corto + encuesta “¿cuántas horas tardas en…?”).
• 10–12 demos adicionales.
  Alianzas
• Cerrar fecha de 1.er webinar con al menos 2 colegios (AR y/o MX).
• Preparar slides con caso de éxito de un cliente (ahorro 12 h/mes).
  Producto / referidos
• Publicar testimonio en LinkedIn & landing; enviar email a clientes con enlace “Invita y gana”.
• Meta: 5 referidos aceptados.

Semana 3
Eventos

• Webinar #1 (Argentina). Objetivo: 80 inscriptos, 40 asistentes, 15 trials.
• Enviar grabación + código de prueba gratis 30 días.
  Outbound
• Segmentar nueva lista con asistentes que no se registren a trial y hacer follow-up 1-a-1.
• Continuar flujo de 60 conexiones/día.
  Producto
• Activar pop-up in-app “¿Quieres habilitar México? beta gratuita”.

Semana 4
Eventos

• Webinar #2 (México). Mismas metas: 120 inscriptos (mercado 4×), 60 asistentes, 20 trials.
• Negociar presencia en boletín mensual del colegio (nota + CTA a demo).
  Outbound
• Enviar mensaje #2 “Estudio de caso + ROI” a toda la oleada inicial.
• Agendar 15 nuevas demos.
  Referidos
• Medir cuántos trials provienen del banner y llamadas; optimizar copy.
  Revisión
• Revisar funel en CRM, calcular tasas y ajustar metas de los siguientes 60 días.

3. MÉTRICAS CLAVE Y OBJETIVOS

Embudo (acumulado a Día 30)
• Solicitudes de conexión enviadas: 1 200
• Tasa de aceptación: 45 % → 540 conexiones
• Tasa de demo sobre conexiones: 12 % → 65 demos agendadas
• Conversión demo → trial: 50 % → 32 trials
• Conversión trial → pago en 2 semanas: 40 % → 13 nuevos contadores de pago

Webinars (2 eventos)
• Inscritos totales: 200
• Asistentes: ≥50 %
• Trials post-webinar: ≥30 % de asistentes (→ 60)
• Conversión trial → pago: ≥30 % (→ 18)

Referidos
• Clientes activos que envían al menos 1 referido: 30 % (de 14 clientes actuales → 4-5)
• Referidos que pagan: 50 %

KPI principales (Día 90, combinando canales)

• Contadores de pago: 8 actuales + 50 nuevos = 58
• MRR contadores: 58 × promedio 12 clientes cargados = 696 clientes finales × 79 USD ≈ 55 k USD MRR bruto (del que SaaS retiene suscripción por cliente).
• NPS ≥ 65
• Payback de outbound: ≤ 30 días (costo ≈ tiempo fundador).

Señales de alerta

• Aceptación en LinkedIn < 30 %
• Asistencia a webinars < 40 % inscritos
• Conversión trial → pago < 25 %

4. CANAL QUE NO USARÍA Y POR QUÉ

SEO / blog de contenido técnico.

• Palabras clave de intención alta (“automatizar reportes AFIP”, “software para contadores”) tienen volumen mensual < 300 búsquedas en AR y MX cada una.
• Requiere 4-6 meses para rankear; el objetivo es tracción en ≤ 90 días.
• Contadores confían más en recomendaciones directas que en resultados orgánicos aislados.
• Es mejor invertir el mismo esfuerzo en escribir artículos que luego se entreguen como lead magnet en los webinars/colegios, no en posicionamiento SEO.

Roadmap – 6 meses
Producto: Plataforma no-code para crear y desplegar agentes de soporte por WhatsApp (y otros canales) para pymes de LATAM

Supuestos de planificación y presupuesto
• Sueldos dev LATAM: USD 3 k/mes c/u. Designer PT: USD 1 k/mes. → 2 × 3 k + 1 k = 7 k/mes → 42 k/6 m.
• Infra + APIs + marketing táctico (ads, eventos, contenido): 8 k/6 m.
• Presupuesto total: 50 k (ajustado al disponible).
• Metodología: sprints de 2 semanas, métricas semanales.

M1 – PROFUNDIZAR PROBLEMA & “TIME-TO-VALUE” (Sem 1-4)
Objetivos intermedios
• Que un usuario nuevo llegue a “primera respuesta correcta” en <30 min.
• Entender causas de churn y fallas de contexto.

Product / Tech

1. Instrumentación de datos (2 devs, 1 sprint)
   – Eventos: tiempo de alta, pasos de onboarding, % respuestas útiles (👍/👎).
   – Dashboard rápido en Metabase.

2. Wizard de onboarding (dev + UX, 1 sprint)
   – Paso 1: conectar número de WhatsApp con QR guiado.
   – Paso 2: importador de conocimiento (PDF/Word/Texto) → vector DB Lite (pgvector).
   – Templates precargados por industria (contadores, jurídico, salud).

3. “Health-check” interno del bot (dev, ½ sprint)
   – Ping automático: lanza 10 preguntas de control → alerta si <80 % correctas.

UX / Research
• 10 entrevistas con los 5 betas + 5 prospects (designer PT).
• Mapa de dolor en onboarding → priorizar.

Founders / Ventas
• Crear Landing en ESP/PT con CTA “Lista de espera gratuita”.
• Objetivo fin de mes: 50 leads.

Justificación
El churn actual proviene 80 % del primer mes. Sin reducir time-to-value no sirve escalar adquisición.

M2 – CONTEXTO DE CONVERSACIÓN & DESAMBIGUACIÓN (Sem 5-8)
Objetivos intermedios
• ≥70 % de consultas multivuelta respondidas correctamente en betas.
• Primera versión de onboarding autogestionado live.

Product / Tech

1. “Conversation Memory” (2 devs, 2 sprints)
   – Almacenar las últimas N interacciones por usuario.
   – RAG: mensaje actual + resumen automático de contexto → prompt.

2. Módulo de pregunta aclaratoria (1 dev, 1 sprint)
   – Si score de similitud < umbral, el bot pregunta “¿A qué te referís con…?”
   – Métrica: reducción de respuestas erróneas 25 %.

3. Mejoras de Wizard v1 (dev + UX)
   – Validación de archivos, vista previa de KB.
   – Barra de progreso.

UX
• Pruebas de usabilidad remotas (8 usuarios) → iterar copy y pasos.

Go-to-market
• Migrar 5 betas a nueva versión.
• Abrir “Beta pública” a 20 cuentas gratuitas por 30 días.
• Materials: video 90 s, help-center básico.

Justificación
Funcionalidad de memoria y aclaraciones ataca el pain principal (preguntas ambiguas) y la barrera competitiva frente a Treble.ai.

M3 – PAGOS & CONVERSIÓN (Sem 9-12)
Objetivos intermedios
• 20 clientes pagando.
• Churn early-stage <20 %.

Product / Tech

1. Subscripciones (Stripe + webhooks) (1 dev, 1 sprint)
   – Plan $149, prueba 14 d.
   – Corte automático si impago.

2. Panel de calidad (dev, 1 sprint)
   – Muestra %👍/👎, preguntas sin respuesta, sugerencias de mejora.

3. Fallback a humano (dev, ½ sprint)
   – /transfer comando → deriva a WhatsApp Business App.

UX
• Micro-copys en pesos locales (ARS, MXN, COP).
• Email drip de activación (designer PT + founders).

Growth
• Campaña de referidos “1 mes gratis por cada pyme invitada”.
• Outreach founders (30 % tiempo) a estudios contables & clínicas en MX/CO.

Justificación
Cobro temprano valida pricing y financia meses siguientes; panel de calidad da transparencia y reduce churn.

M4 – RETENCIÓN & SOPORTE ESCALABLE (Sem 13-16)
Objetivos intermedios
• Churn mensual <15 %.
• NPS beta ≥30.

Product / Tech

1. Feedback loop supervisado (2 devs, 1 sprint)
   – Propietario puede editar respuesta ↑ GPT-Tuning Lite.
   – Retraining nocturno.

2. Base de conocimiento multi-archivo (PDF, Excel, URLs) (1 dev).

3. Integración E-mail & Webchat (iframe) (1 dev) para cross-sell.

UX
• Sección “Academia del Agente” (how-to + videos).
• Tour interactivo en el dashboard (Walkthrough).

Soporte
• Crea canal de Slack con clientes “power users” → insights.

Justificación
Feedback loop + educación son palancas directas para bajar churn; más canales elevan LTV y diferencian de Chatbase/Botpress.

M5 – ESCALA REGIONAL & EFICIENCIA DE COSTOS (Sem 17-20)
Objetivos intermedios
• 35 clientes pagando.
• Coste promedio por conversación < 0,02 USD.

Product / Tech

1. Optimizar prompts + caching para bajar tokens 30 % (2 devs).
2. Plantillas avanzadas por flujo:
   – Reserva de turnos (clínicas)
   – Alta de leads (inmobiliarias)
   – Recordatorios de pago (contadores)
3. Roles y permisos (owner vs agente) — solicitado por clínicas.

Growth
• Programa de partners (agencias de marketing, software contable) con comisión 20 %.
• Webinar “Cómo lanzar tu agente en 20 min” (founders).

Justificación
Reducir coste por conversación amplía margen bruto; plantillas sectoriales simplifican onboarding y elevan conversión en demos.

M6 – OBJETIVOS CERRADOS & PRE-SERIE A (Sem 21-24)
Metas finales
• 50 clientes × 149 USD = 7 450 USD MRR.
• Churn mensual <10 %.
• Onboarding completado por el 80 % de nuevos en <30 min.

Product / Tech

1. Analytics avanzado + cohortes (dev, 1 sprint).
2. Certificación Oficial BSP de WhatsApp (iniciar trámite, founders).
3. Hardening de infra (backups, escalado horizontal, tests e2e).

UX / Marketing
• Casos de éxito en video (3 clientes).
• Matriz de ROI para pymes.
• Pack investor-deck con métricas de tracción.

Próximos pasos post-roadmap
• Levantar ronda Seed (meta 500 k – 1 M).
• Explorar voz (Twilio) y Portuguese fine-tuning para Brasil.

Prioridades Clave y cómo responden a los objetivos

1. Onboarding sencillo (M1-M2) → tiempo <30 min ↓ churn, ↑ conversión.
2. Contexto y desambiguación (M2) → resuelve pain técnico clave, diferencia competitiva.
3. Monetización temprana (M3) → valida pricing y financia crecimiento.
4. Feedback loop + education (M4) → retención sostenida (<10 % churn).
5. Escalar con eficiencia (M5-M6) → llegar a 50 clientes sin superar budget.

Con este plan de 6 meses se alinean recursos, presupuesto y objetivos de MRR, se ataca el churn desde la raíz (valor temprano y calidad de respuestas) y se crea un producto competitivo frente a actores internacionales y Treble.ai en la región.

1. Diagnóstico – ¿Qué está fallando hoy?

• Precio plano único ($49) para todos.
– El valor percibido por un dentista que agenda 20 pacientes/mes no es el mismo que para una clínica con 3-4 profesionales y >500 recordatorios.
– Al no discriminar, el low-usage siente que “paga de más” (60 % de los que se van) y el high-usage es altamente rentable pero podría irse si encuentra algo más potente.

• Desalineación con la estructura de costes.
– El costo variable principal es WhatsApp ($0,02/msg). El cliente intensivo consume gran parte de ese costo, mientras que el cliente liviano prácticamente no lo usa. Con precio plano, el margen varía entre >80 % (livianos) y <50 % (pesados).

• Falta de “escalera de valor” (sin up-sell / cross-sell).
– No hay forma de que un usuario que crece (incorpora más profesionales o más recordatorios) pague más y se autofinancie el soporte que demanda.
– Tampoco existe un plan de entrada realmente accesible que frene el churn de los solos con bajo volumen.

• Consecuencia: churn mensual 8 % (3-4 × benchmark).
– Principal causa declarada: precio vs. uso real.
– El 25 % adicional (“no uso todas las features”) también es consecuencia de no poder elegir un plan más simple.

2. Nueva estructura de pricing propuesta

                       Solo        Grow           Clinic
   

─────────────────────────────────────────────────────────────────── Precio mensual 29 USD 59 USD 119 USD Profesionales 1 hasta 3 hasta 7 Recordatorios WA incluidos 100 500 2 000 Costo de excedentes +12 USD /paquete extra de 500 WA Usuario extra +10 USD/mes Funcionalidad • Agenda online Todo Solo Todo Grow + incluida • E-mail & 100 • Hasta 3 pro • Hasta 7 pro WA básicos • Reportes • API & roles • Historial avanc. avanzados • Soporte chat • Soporte • Soporte prior. mail telefónico ─────────────────────────────────────────────────────────────────── Add-ons comunes (cualquier plan): • Paquete +500 recordatorios WhatsApp: 12 USD (Coste 10 USD → 17 % margen).
• Recepcionista externo (solo acceso agenda): 5 USD/usuario.

3. Justificación de cada tier

Solo – 29 USD
• Target: profesionales independientes (30-40 % de la base actual).
• Discriminador principal: 1 profesional, 100 WA/mes incl.
• Precio referencia: ligeramente por encima de Agenda Pro (29) porque incluye WhatsApp, pero bastante por debajo del plan histórico (49).
• Costos: infra 8 + WA 2 = 10 USD → margen 66 %.

Grow – 59 USD
• Target: consultorios de 2-3 profesionales con 300-800 citas/mes (50 % de la base).
• Valor percibido: automatización de recordatorios, reportes avanzados, soporte prioritario.
• Métrica de uso: hasta 3 profesionales y 500 WA incl.; a partir de ahí paga excedente o pasa a Clinic.
• Costos: infra 8 + WA 10 = 18 USD → margen 69 %.

Clinic – 119 USD (+10 USD por profesional extra)
• Target: clínicas medianas (10-20 % de la base actual) y nuevos logos más grandes.
• Barreras: integración API, roles y permisos, soporte telefónico.
• Incluye 2 000 WA (coste 40 USD) y hasta 7 profesionales (coste infra igual) → margen 60 %.
• Excedentes con recargo aseguran que la rentabilidad no caiga si superan el bundle.

Claves del modelo
• La “métrica de valor” combinada es n.º de profesionales + mensajes WA, ambas altamente correlacionadas con ROI del cliente y con nuestro coste.
• Existe una ruta clara de upsell: Solo → Grow (añade colega) → Clinic (añade más colegas/integraciones).
• El plan Solo reduce barrera de entrada y debería recortar churn entre los low-usage; los planes Grow/Clinic elevan ARPU y cubren mayores costes variables.

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

Supuestos de migración sobre los 320 clientes actuales:
• Top 20 % (64 clientes) → Clinic 119 USD
• Mid 50 % (160 clientes) → Grow 59 USD
• Bottom 30 % (96 clientes) → Solo 29 USD

Para un escenario conservador, asumimos que SOLO migrará el 50 % de la base (160 clientes) en la misma proporción de uso real:

Clientes que migran (50 % = 160)
• 32 a Clinic, 80 a Grow, 48 a Solo

Ingresos de los migrados
• Clinic: 32 × 119 = 3 808 USD
• Grow: 80 × 59 = 4 720 USD
• Solo: 48 × 29 = 1 392 USD
Total nuevos tiers (160) 9 920 USD

Resto de clientes (160) quedan temporalmente en $49 → 160 × 49 = 7 840 USD

MRR total tras la primera oleada: 9 920 + 7 840 = 17 760 USD

Comparado con el MRR actual de 15 680 USD:
+2 080 USD / +13,3 % de crecimiento inmediato, con menor churn esperado y margen bruto promedio >63 %.

Nota: si el 100 % de la base terminara en el tier “ideal”, el MRR subiría aprox. a 19 760 USD (+26 %), sin contar upsell de paquetes extra ni nuevos clientes atraídos por el plan Solo.

Nuestra metodología

1. Discovery – 1 semana. Realizamos entrevistas con su equipo, mapeamos los procesos actuales y separamos oportunidades de impacto inmediato de proyectos de mayor alcance.

2. Prototipado – 2 semanas. Construimos un módulo funcional con sus propios datos; no usamos maquetas. El prototipo entrega métricas claras de ahorro o ingreso, de modo que pueda estimar el retorno antes de asignar más presupuesto.

3. Iteración antes de producción. Ejecutamos 1-2 ciclos de feedback y ajuste. Usted ve el avance en cada entrega y decide cuándo el producto está listo para desplegarse.

4. Soporte post-lanzamiento incluido. Durante 30 días resolvemos dudas, corregimos desvíos y afinamos parámetros sin costo adicional.

Así mantenemos un ritmo ágil, visibilidad total sobre el progreso y un riesgo controlado para su inversión.

Asunto: Cómo bajar 60-70 % los tickets repetitivos de tu soporte en 6 semanas

Hola [Nombre del CTO],

Soy [Tu Nombre], cofundador de Ikilabs. Trabajamos con e-commerce B2B en LATAM que, como ustedes, tienen equipos de soporte respondiendo las mismas preguntas una y otra vez.

Con 8 agentes dedicados, cada duda sobre estado de pedido o devolución le cuesta a tu empresa tiempo y margen. Nuestros Agentes AI, conectados a Zendesk o Intercom y a tu base de datos, resuelven automáticamente entre el 60 % y 70 % de esos tickets.
En un cliente de 45 empleados y 1,8 M USD ARR logramos:

• Reducir el tiempo medio de respuesta de 12 min a 2 min
• Liberar 4 FTE que se reubicaron en tareas de upselling
• ROI positivo en el mes 2

La solución incluye:

1. Integración LLM con tu CRM y plataforma de e-commerce para respuestas basadas en datos reales.
2. Workflows que clasifican y enrutan los casos complejos y generan borradores listos para aprobar.
3. Acompañamiento completo: arquitectura, puesta en marcha y soporte continuo.

¿Te va una llamada de 20 min esta semana para revisar métricas y ver si tiene sentido para ustedes?
Puedes reservar aquí: [link]

Quedo atento.

[Tu Nombre]
Cofundador | Ikilabs
[Tel] • [Mail] • [Calendly]

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De datos reales a productividad en 3 semanas

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Mapeamos tus procesos, conectamos GPT-class models a tu stack actual y mostramos ahorro medible antes de que firmes el proyecto completo.

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Agenda tu discovery

Nos pasamos tres semanas persiguiendo un bug en producción que, sin aviso, hacía desaparecer órdenes. Al final descubrimos que el culpable era una race condition en el procesamiento paralelo de los webhooks de Stripe: si dos llegaban al mismo tiempo para el mismo pedido, ambos entraban y terminábamos con duplicados o peor, con datos pisados. La cura fue menos glamorosa de lo que quisiéramos admitir: un lock distribuido en Redis usando SET NX y un TTL de treinta segundos. Ironías de la vida, el arreglo tomó un par de horas; lo que realmente consumió café y paciencia fue lograr reproducir el problema en local. Desde entonces, cada vez que algo se rompe de forma “aleatoria”, lo primero que hacemos es sospechar de la concurrencia. Nos ha ahorrado más de un dolor de cabeza.

La mayoría de las empresas que contratan consultores de IA se van con un chatbot montado sobre ChatGPT y lo llaman transformación digital. El problema no es la tecnología: nadie en la organización tiene claro qué problema está resolviendo.

En la consultora arrancamos siempre con la misma pregunta: ¿qué hace tu equipo hoy que no debería hacer un humano? Esa sola línea filtra ocho de cada diez iniciativas.

Lo que sí funciona son proyectos acotados: automatizar tareas repetitivas, concretas y medibles. Nada de abstracciones sobre “mejorar la experiencia del cliente”.

Y cuando un proyecto fracasa, casi nunca es culpa del modelo. Se cae porque los datos de origen están sucios, incompletos o simplemente no existen.

Si no se empieza por ahí, el supuesto salto de productividad termina en un chatbot que nadie usa.

When two requests hit at the same time and both try to update the same record, you’ve got a concurrency problem. The go-to fix is optimistic locking: instead of holding a lock on the record while you modify it, you snapshot the current state and, right before writing, make sure nobody else has changed it in the meantime.

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

What most tutorials never mention is when not to use optimistic locking: if contention is high (lots of users updating the same record back-to-back), you’ll trigger a cascade of retries that can be worse than taking a pessimistic lock.