o3-mini

A continuación expongo mi análisis y propuesta:

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1. Diagnóstico del problema real
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   El churn parece originarse en una desconexión entre la propuesta de valor del producto y las necesidades reales del comerciante minorista. En términos concretos:
   • Los usuarios buscan una solución práctica y rápida que reemplace a la “planilla de Excel”, sin requerir procesos manuales (como la carga producto por producto) o capacitaciones extensas.
   • La usabilidad –especialmente para el personal de la tienda– es insuficiente, lo que genera fricción en el proceso de adopción (empleados que no aprenden a usar la herramienta y directivos que no tienen tiempo de capacitar).
   • La falta de integración con sistemas clave (por ejemplo, puntos de venta existentes) y la percepción de que el precio no se justifica con el valor entregado, evidencian que la solución no “encaja” de manera orgánica en el ecosistema operativo del comercio.

En resumen: el producto no está simplificando realmente las tareas diarias (automatización, integración, usabilidad) y, por ende, no logra competir frente a métodos “caseros” como Excel, que son rápidos y familiares.

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2. Ocho ideas de features o cambios de producto – Priorizadas por impacto esperado sobre el churn
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Idea 1. Importación masiva y migración desde Excel
• Señal que ataca: “Lo usé el primer mes pero después volví a mi planilla de Excel...”
• Hipótesis de impacto: Permitir importar datos (mediante archivos CSV/Excel) reducirá la fricción inicial y facilitará la adopción, haciendo que el usuario no sienta pérdida de tiempo frente a métodos tradicionales.
• Esfuerzo estimado: M

Idea 2. Integraciones con puntos de venta (p.ej., Clip, Conekta)
• Señal que ataca: “No se conecta con mi punto de venta (Clip, Conekta)”
• Hipótesis de impacto: Al conectar automáticamente con los sistemas de venta, se eliminará la doble entrada de información y se integrará mejor en el flujo operativo del comercio.
• Esfuerzo estimado: L

Idea 3. Optimización de la experiencia de onboarding y UI/UX
• Señal que ataca: “Mi empleado no supo cómo usarlo y yo no tenía tiempo de enseñarle”
• Hipótesis de impacto: Mejorar la interfaz y diseñar un proceso de onboarding intuitivo (tutoriales interactivos, guías paso a paso) facilitará la adopción interna, reduciendo la carga en el dueño del negocio.
• Esfuerzo estimado: M

Idea 4. Implementar tutoriales interactivos y asistencias in-app
• Señal que ataca: “Mi empleado no supo cómo usarlo...”
• Hipótesis de impacto: Integrar videos cortos, tooltips y walkthroughs dentro de la app ayudará a que usuarios nuevos se familiaricen sin requerir capacitaciones presenciales o extensas.
• Esfuerzo estimado: S

Idea 5. Campañas de capacitación virtual y soporte proactivo
• Señal que ataca: “Mi empleado no supo cómo usarlo y yo no tenía tiempo de enseñarle”
• Hipótesis de impacto: Ofrecer webinars, sesiones en vivo o videos explicativos cortos reforzará la percepción de valor y reducirá la frustración en la curva de aprendizaje.
• Esfuerzo estimado: S
• Nota: Esto se puede ejecutar en paralelo al desarrollo, con esfuerzo concentrado en comunicación y materiales.

Idea 6. Revisión y ajuste del pricing
• Señal que ataca: “El precio no vale lo que obtengo”
• Hipótesis de impacto: Evaluar diferentes modelos de precio (por ejemplo, tarifas escalonadas según funciones consumidas o un modelo freemium) podrá alinear mejor la percepción de valor con las necesidades reales del usuario, reduciendo el churn motivado por desajuste en precio/valor.
• Esfuerzo estimado: S
• Nota: Requiere análisis de mercado y pruebas A/B, pero en términos de desarrollo el esfuerzo es bajo.

Idea 7. Automatización de tareas recurrentes (por ejemplo, actualización de stock a través de escaneo o integración con otras bases de datos internas)
• Señal que ataca: “Volví a mi planilla de Excel”
• Hipótesis de impacto: Al reducir la necesidad de ingresar datos manualmente (más allá de la importación inicial), se agiliza el proceso de gestión del inventario y se refuerza el valor práctico de la herramienta.
• Esfuerzo estimado: M

Idea 8. Optimización del rendimiento y experiencia en móviles (mejora de la app web o considerar una app híbrida)
• Señal que ataca (indirectamente): La comparación “planilla de Excel me sale más rápido” sugiere que la performance y la fluidez son aspectos críticos.
• Hipótesis de impacto: Mejorar tiempos de carga, respuestas y usabilidad en dispositivos móviles reforzará la percepción de eficiencia, eliminando barreras de uso en el día a día.
• Esfuerzo estimado: M

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3. Idea que NO implementaría, aunque suene atractiva
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Crear una aplicación nativa completa para dispositivos móviles.

Aunque la idea pueda parecer atractiva para mejorar la experiencia en móviles, requiere un esfuerzo muy elevado (L) y de recursos adicionales, sin que, según los exit interviews, la falta de una app nativa sea el problema principal. Los usuarios priorizan la rapidez, facilidad de importación y la integración con sus sistemas (POS y Excel). Por lo tanto, invertir en un desarrollo nativo completo (en lugar de optimizar la app web responsive o una versión híbrida con mejoras inmediatas) podría desviar recursos que serían mejor aplicados en las funcionalidades fundamentales para la retención y en la reducción del churn.

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Conclusión
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El enfoque debe ser simplificar y agilizar la gestión de inventario, integrando y automatizando procesos críticos (importación masiva, integración con POS) y mejorando la experiencia de usuario (onboarding, tutoriales y capacitación). Esto alinea la propuesta de valor con las expectativas y ritmos de trabajo de los comercios minoristas en México.

A continuación, se presentan 8 ideas de productos AI, pensadas en aprovechar tu red y perfil, con el detalle solicitado:

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1. Nombre tentativo: ContAI Auditor
   Cliente objetivo: Estudios contables medianos y firmas de consultoría contable en Argentina
   Problema concreto: Revisar y auditar grandes volúmenes de documentos contables para detectar anomalías, errores o inconsistencias. La AI puede aprender patrones y señalar desviaciones en tiempo real, lo que es más rápido y preciso que una revisión manual o reglas estáticas.
   Modelo de revenue y precio estimado: Suscripción mensual por estudio (por ejemplo, US$300/mes) con escalabilidad por cantidad de documentos o usuarios.
   Cómo conseguir los primeros 5 clientes:
    • Acercarte a tus 80+ contadores y estudios contables en la red, ofreciendo demos personalizadas.
    • Realizar webinars o reuniones informales donde muestres un prototipo beta con casos reales.
    • Ofrecer un período piloto gratuito a cambio de feedback detallado.
   El riesgo principal: Si la tasa de falsos positivos es alta, los clientes podrían dudar de la utilidad del sistema y anteponer soluciones “tradicionales” a las recomendaciones automáticas.

────────────────────────────── 2. Nombre tentativo: SmartBudget Insights
Cliente objetivo: Pymes de servicios – especialmente aquellas con equipos administrativos reducidos que requieran análisis predictivos de flujo y gastos
Problema concreto: La dificultad para predecir desequilibrios de flujo y detectar patrones de sobrecostos en reportes financieros. La AI puede analizar datos históricos y detectar señales sutiles que un análisis manual puede pasar por alto.
Modelo de revenue y precio estimado: Suscripción mensual o anual; lanzamiento en torno a US$200/mes, dependiendo del volumen de datos analizados.
Cómo conseguir los primeros 5 clientes:
 • Acudir a contactos directos entre pymes de servicios en tu red (aproximadamente 20+ contactos).
 • Proponer reuniones uno a uno para hacer demostraciones del dashboard y análisis predictivo.
 • Ofrecer un “plan piloto” de 1–2 meses con precio promocional a cambio de testimonios.
El riesgo principal: La dependencia de la calidad y consistencia de los datos; si la información de entrada es deficiente, las predicciones pueden resultar imprecisas, frenando la confianza del cliente.

────────────────────────────── 3. Nombre tentativo: LegalDoc AI
Cliente objetivo: Estudios jurídicos pequeños que se enfrentan a grandes volúmenes de documentos y contratos
Problema concreto: La revisión y resumen de documentos largos y complejos (contratos, demandas, resoluciones) consume mucho tiempo y es propensa a errores humanos. La AI, mediante técnicas de NLP, extrae cláusulas relevantes, riesgos y resúmenes en minutos, facilitando la labor legal.
Modelo de revenue y precio estimado: Licencia o suscripción mensual, alrededor de US$250/mes por estudio, con opciones escalables según uso.
Cómo conseguir los primeros 5 clientes:
 • Utilizar tu red de 30+ estudios jurídicos para agendar demostraciones personalizadas.
 • Ofrecer pruebas gratuitas durante 1 mes a cambio de feedback detallado y testimonios.
 • Participar en eventos o reuniones sectoriales organizadas por la red.
El riesgo principal: Errores en la interpretación o extracción de información relevante, lo que podría generar responsabilidad legal o dañar la confianza en el proceso de revisión automatizado.

────────────────────────────── 4. Nombre tentativo: TaxReg Navigator
Cliente objetivo: Pymes de servicios y estudios contables que necesitan estar al día con cambios en la legislación tributaria
Problema concreto: La actualización constante y la interpretación de las normativas tributarias es ardua y rápidamente se vuelve obsoleta. AI con técnicas de scraping, NLP y análisis contextual puede generar alertas personalizadas y resúmenes de modificaciones normativas al instante.
Modelo de revenue y precio estimado: Suscripción mensual con tarifa básica de US$150/mes, incrementable según la cantidad de alertas/usuarios.
Cómo conseguir los primeros 5 clientes:
 • Presentar la herramienta en reuniones o encuentros con dueños de pymes y contadores de tu red.
 • Realizar una demostración en vivo mostrando casos reales de alertas y recomendaciones.
 • Ofrecer consultorías iniciales gratuitas durante el primer mes para facilitar la adopción.
El riesgo principal: La velocidad y exactitud en la actualización de la información legal; retrasos o errores en las alertas pueden generar problemas en la toma de decisiones y afectar la credibilidad del producto.

────────────────────────────── 5. Nombre tentativo: Receipt Reconciler
Cliente objetivo: Estudios contables y pymes de servicios que manejan gran cantidad de comprobantes y facturas digitales
Problema concreto: La conciliación manual y la categorización de documentos digitales (facturas, recibos) lleva mucho tiempo y es susceptible a errores. La AI, integrando OCR y algoritmos de clasificación, agiliza la captura automática y la verificación de transacciones.
Modelo de revenue y precio estimado: Suscripción mensual o tarifa por uso, estimada en US$300/mes por estudio contable, variable según volumen de documentos.
Cómo conseguir los primeros 5 clientes:
 • Aprovechar contactos en estudios contables para presentar el prototipo en demostraciones prácticas.
 • Ofrecer un piloto de 30 días sin costo a estudios clave a cambio de retroalimentación.
 • Organizar sesiones de capacitación online para ilustrar los beneficios en la eficiencia operativa.
El riesgo principal: Desafíos de integración con los sistemas y la calidad de captura OCR en documentos de baja resolución o mal escaneados; esto podría limitar la efectividad del sistema.

────────────────────────────── 6. Nombre tentativo: ExpenseOptimizer AI
Cliente objetivo: Pymes de servicios que desean optimizar sus gastos operativos y administrativos
Problema concreto: Identificar patrones de gasto excesivo y detectar ineficiencias en el manejo de recursos es complejo con herramientas estándar. La AI puede analizar bases de datos contables, filtrar “ruido” y sugerir áreas específicas de ahorro basándose en patrones históricos.
Modelo de revenue y precio estimado: Modelo SaaS con suscripción mensual, en torno a US$100–150/mes, con opciones de consultoría premium.
Cómo conseguir los primeros 5 clientes:
 • Contactar directamente a pymes en tu red presentando casos simulados de reducción de costos.
 • Realizar talleres virtuales explicativos y demostraciones “en vivo” con datos simulados o históricos (resguardando privacidad).
 • Ofrecer un plan especial de lanzamiento con descuento para los primeros 3–6 meses a cambio de estudios de caso.
El riesgo principal: La variabilidad y calidad de los datos contables de las pymes podría llevar a recomendaciones inexactas, mermando la confianza en el sistema.

────────────────────────────── 7. Nombre tentativo: ContractAnalyser Pro
Cliente objetivo: Estudios jurídicos y asesorías legales pequeñas, con alta carga de contratos y documentos contractuales
Problema concreto: La revisión manual de contratos es lenta y propensa a omitir detalles críticos. La AI, utilizando NLP y análisis semántico, puede identificar cláusulas atípicas, comparar con plantillas estándar y resumir riesgos en cuestión de minutos, aumentando la eficiencia en la revisión.
Modelo de revenue y precio estimado: Licenciamiento o suscripción mensual de aproximadamente US$200/mes por estudio, con posibles tarifas adicionales por análisis extra.
Cómo conseguir los primeros 5 clientes:
 • Usar tus 30+ contactos en estudios jurídicos para ofrecer una prueba piloto gratuita de 1 mes.
 • Organizar reuniones de demostración en formato “lunch & learn” para explicar el valor agregado.
 • Publicar casos de éxito pequeños o testimonios iniciales para generar interés y confianza.
El riesgo principal: La posible interpretación errónea de cláusulas complejas; dado que se trata de documentos legales, cualquier fallo en la detección puede generar consecuencias críticas en la toma de decisiones.

────────────────────────────── 8. Nombre tentativo: DataCompliance AI
Cliente objetivo: Estudios contables y pymes que manejan datos sensibles y necesitan garantizar el cumplimiento normativo en el manejo de la información
Problema concreto: El seguimiento y control de la correcta gestión y seguridad de datos es complejo, y las fugas o incumplimientos pueden ser costosos. La AI puede monitorizar flujos de datos, identificar vulnerabilidades y generar alertas tempranas, algo que una herramienta tradicional no realiza en tiempo real ni con el mismo nivel de detalle predictivo.
Modelo de revenue y precio estimado: Suscripción mensual basada en el tamaño de la operación, iniciando en alrededor de US$250/mes, con módulos adicionales de consultoría o análisis avanzado.
Cómo conseguir los primeros 5 clientes:
 • Aprovechar tu red de contadores para identificar firmas que ya se preocupan por la seguridad y cumplimiento normativo.
 • Organizar demostraciones personalizadas y sesiones de “proof of concept” donde se muestre cómo opera en entornos reales.
 • Ofrecer un período de prueba gratuito en escenarios específicos, minimizando el riesgo percibido.
El riesgo principal: La rapidez con la que cambian las normativas y requerimientos en materia de protección de datos; un desfase en la actualización de modelos podría exponer a los clientes a incumplimientos o riesgos no detectados.

────────────────────────────── Cada una de estas ideas se ha diseñado considerando la posibilidad de lanzar un MVP en menos de 90 días mediante herramientas no-code o con apoyo de un freelance, aprovechando tu red de contactos y manteniendo un modelo B2B que se aleje de sectores fuertemente regulados. ¡Suerte con el emprendimiento!

A continuación se muestra una posible implementación en TypeScript siguiendo la arquitectura de 3 capas solicitada:

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1. DTOs

Archivo: 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; }

────────────────────────────── Archivo: dto/user.dto.ts

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

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

────────────────────────────── 2. Repository

Archivo: repositories/user.repository.ts

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

interface IUserCreation { email: string; name: string; passwordHash: string; }

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

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

async create(data: IUserCreation): Promise<User> { const user = this.repository.create({ email: data.email, name: data.name, passwordHash: data.passwordHash, }); return await this.repository.save(user); } }

────────────────────────────── 3. Service

Archivo: services/user.service.ts

import { Injectable, ConflictException } from '@nestjs/common'; import { UserRepository } from '../repositories/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(dto: CreateUserDto): Promise<UserDto> { // 1. Buscamos si existe el email const exists = await this.userRepository.findByEmail(dto.email); if (exists) { throw new ConflictException('Email already registered'); }

// 2. Hasheamos la password (salt rounds: 10)
const passwordHash = await bcrypt.hash(dto.password, 10);

// 3. Creamos el usuario (invocamos al Repository)
const user = await this.userRepository.create({
  email: dto.email,
  name: dto.name,
  passwordHash,
});

// 4. Retornamos el UserDto (sin passwordHash)
return new UserDto({
  id: user.id,
  email: user.email,
  name: user.name,
  createdAt: user.createdAt,
});

} }

────────────────────────────── 4. Controller

Archivo: controllers/user.controller.ts

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

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

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

────────────────────────────── Notas adicionales: • Se asume que la entidad User ya existe (como se muestra en el enunciado) y se encuentra en, por ejemplo, src/entities/user.entity.ts. • Se debe configurar el módulo de TypeORM para inyección de dependencias en el UserRepository. • Las excepciones, validaciones (decoradores de class-validator) y transformación de DTO se realizan en cada capa de la forma solicitada. • No se entrega el módulo de la aplicación, concentrándose únicamente en la implementación de la feature (registro de usuarios).

Esta solución cumple con las convenciones y el flujo esperado:

1. El Controller recibe y valida el request usando CreateUserDto.
2. El Controller llama al Service.
3. El Service realiza la verificación de existencia de email, hashea la password con bcrypt y llama al Repository para la persistencia.
4. Se retorna un UserDto al Controller, que es lo que se expone en la respuesta HTTP con status 201.

A continuación se presenta el código del servicio y de los DTOs solicitados.

───────────────────────────────────────────── // src/products/dto/create-product.dto.ts import { IsNotEmpty, IsOptional, IsPositive, IsInt, Min } from 'class-validator';

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

@IsOptional() description?: string;

@IsPositive() price: number;

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

───────────────────────────────────────────── // src/products/dto/update-product.dto.ts import { PartialType } from '@nestjs/mapped-types'; import { CreateProductDto } from './create-product.dto';

export class UpdateProductDto extends PartialType(CreateProductDto) {}

───────────────────────────────────────────── // src/products/dto/pagination-query.dto.ts import { IsInt, Min, Max, IsOptional } from 'class-validator'; import { Transform } from 'class-transformer';

export class PaginationQueryDto { @IsOptional() @Transform(({ value }) => parseInt(value, 10)) @IsInt() @Min(1) page: number = 1;

@IsOptional() @Transform(({ value }) => parseInt(value, 10)) @IsInt() @Min(1) @Max(100) limit: number = 10; }

───────────────────────────────────────────── // src/products/dto/product.dto.ts export class ProductDto { id: string; name: string; description: string | null; price: number; stock: number; createdAt: Date; }

───────────────────────────────────────────── // src/products/dto/paginated-products.dto.ts import { ProductDto } from './product.dto';

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

───────────────────────────────────────────── // src/products/products.service.ts import { Injectable } from '@nestjs/common'; import { Repository, IsNull } from 'typeorm'; import { InjectRepository } from '@nestjs/typeorm';

import { Product } from './product.entity'; import { CreateProductDto } from './dto/create-product.dto'; import { UpdateProductDto } from './dto/update-product.dto'; import { PaginationQueryDto } from './dto/pagination-query.dto'; import { ProductDto } from './dto/product.dto'; import { PaginatedProductsDto } from './dto/paginated-products.dto';

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

// Helper para mapear entidad a dto private toProductDto(product: Product): ProductDto { const { id, name, description, price, stock, createdAt } = product; return { id, name, description, price, stock, createdAt }; }

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

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

// Se filtran los registros que "no hayan sido eliminados"
const [products, total] = await this.productRepository.findAndCount({
  where: { deletedAt: IsNull() },
  skip,
  take: limit,
  order: { createdAt: 'DESC' },
});

const data = products.map(product => this.toProductDto(product));

return { data, total, page, limit };

}

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

async update(id: string, dto: UpdateProductDto): Promise<ProductDto | null> { const product = await this.productRepository.findOne({ where: { id, deletedAt: IsNull() }, }); if (!product) { return null; } // Actualiza los campos const updatedProduct = Object.assign(product, dto); const savedProduct = await this.productRepository.save(updatedProduct); return this.toProductDto(savedProduct); }

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

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

Explicación breve:

1. Los DTOs usan class-validator (y class-transformer en el PaginationQueryDto para manejar la conversión de cadena a número en caso de recibir parámetros de consulta desde HTTP).
2. El ProductDto es un objeto simple que expone los atributos requeridos (sin decoradores de persistencia).
3. PaginatedProductsDto incluye el arreglo de productos, total de registros, page y limit.
4. El servicio (ProductsService) se inyecta con el repositorio de Product y realiza las operaciones solicitadas. La conversión de entidad a DTO se realiza mediante el método privado toProductDto.
5. Las consultas en findAll, findOne y update filtran los registros de productos que tengan deletedAt = null, utilizando el helper IsNull() de TypeORM.

Este código cumple con las reglas de negocio y la arquitectura especificada.

A continuación se detalla cada bug encontrado, la explicación del problema y la corrección aplicada, seguido del código completo corregido.

────────────────────────────── Bug 1 – Paginación incorrecta (en findAll)

• Ubicación: En el método findAll, al calcular la variable “skip” se usa “page * limit”. • Explicación: Si se usa “page * limit”, por ejemplo con page = 1 y limit = 10, se saltan los primeros 10 elementos. La fórmula correcta para paginar es: skip = (page – 1) * limit, de forma que para la página 1 se salte 0 elementos. • Corrección:   const skip = (page - 1) * limit;

────────────────────────────── Bug 2 – Filtro incompleto en findOne (soft delete)

• Ubicación: En el método findOne, se busca el producto por “id” pero no se filtra que “deletedAt” sea nulo (producto activo). • Explicación: Si un producto fue soft eliminada, deberíamos omitirla en búsquedas “activas”. De lo contrario, se pueden recuperar registros borrados lógicamente. • Corrección:   Se agrega la condición “deletedAt: IsNull()” en la cláusula where.

────────────────────────────── Bug 3 – Exposición de información interna en softDelete

• Ubicación: En el método softDelete, en la excepción cuando el producto no es encontrado. • Explicación: Incluir detalles internos (como el nombre de la tabla) en el mensaje de error puede exponer información sensible de la arquitectura de la aplicación, lo cual es un riesgo de seguridad. • Corrección:   Se reemplaza el mensaje de error por uno más genérico, por ejemplo: “Product not found”.

────────────────────────────── Bug 4 – Código HTTP incorrecto en create (corregir en el controller)

• Ubicación: Comentario en el método create (se menciona que es un problema en el controller). • Explicación: Al crear un recurso se espera generalmente responder con HTTP 201 (Created) en lugar de 200. Como es responsabilidad del controller asignar correctamente el código de estado HTTP, se debe ajustar la acción en éste. • Corrección:   Aunque en el servicio no se gestiona el código HTTP, se debe modificar el controller para responder con un código 201. Por ejemplo, utilizando el decorador @HttpCode(HttpStatus.CREATED) o simplemente dejando que NestJS use el valor por defecto de POST (201). Se explica la corrección en comentarios, ya que el código entregado es del servicio.

────────────────────────────── Bug 5 – Operación no atómica en transferStock

• Ubicación: En el método transferStock, donde se realizan dos saves separados sin transacción. • Explicación: Si ocurre un error entre ambos saves, la operación quedaría inconsistente (stock debitado en un producto y no acreditado en el otro). Se requiere que la transferencia se efectúe de forma atómica. • Corrección:   Usar una transacción para asegurar la atomicidad. Se puede utilizar el método “transaction” del entity manager de TypeORM para envolver ambas operaciones dentro de una transacción.

────────────────────────────── Código 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>, ) {}

// Bug 1 corregido: se calcula correctamente el skip para la paginación. async findAll(query: PaginationQueryDto) { const { page = 1, limit = 10 } = query; const skip = (page - 1) * limit; // Corrección aplicada const [data, total] = await this.productRepository.findAndCount({ where: { deletedAt: IsNull() }, skip, take: limit, }); return { data, total, page, limit }; }

// Bug 2 corregido: se agrega el filtro para que no se devuelvan productos soft-deleted. async findOne(id: string) { const product = await this.productRepository.findOne({ where: { id, deletedAt: IsNull() }, // Se agrega condición }); if (!product) throw new NotFoundException('Product not found'); return product; }

// Bug 3 corregido: se evita la exposición de detalle interno en el mensaje de error. async softDelete(id: string): Promise<void> { const product = await this.productRepository.findOne({ where: { id } }); if (!product) { // Se elimina información detallada del error throw new NotFoundException('Product not found'); } product.deletedAt = new Date(); await this.productRepository.save(product); }

// Bug 4: La corrección se realiza en el controller. // Asegurarse de que en el controller, la ruta create responda con HTTP 201 Created. async create(data: Partial<Product>): Promise<Product> { const product = this.productRepository.create(data); return this.productRepository.save(product); }

// Bug 5 corregido: se utiliza una transacción para que la operación de transferencia sea atómica. async transferStock(fromId: string, toId: string, quantity: number): Promise<void> { await this.productRepository.manager.transaction(async (manager) => { const source = await manager.findOne(Product, { where: { id: fromId } }); const dest = await manager.findOne(Product, { where: { id: toId } });

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

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

  await manager.save(Product, source);
  await manager.save(Product, dest);
});

} }

Notas adicionales: • En el controller que invoque el método create, se debe asegurar que la respuesta HTTP use el código 201. Por ejemplo:   @Post()   @HttpCode(HttpStatus.CREATED)   create(@Body() data: CreateProductDto) { return this.productService.create(data); }

Con estas correcciones se soluciona la lógica errónea, la mala práctica de exponer detalles de la arquitectura, y se mejora la atomicidad de la operación de transferencia de stock.

A continuación se muestra la implementación del guard de autenticación JWT y los decoradores solicitados:

───────────────────────────────────────────── // auth.guard.ts

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

// Clave de metadata para endpoints públicos export const IS_PUBLIC_KEY = 'isPublic'; // Decorador para marcar endpoints públicos (bypasea el guard) export const Public = () => SetMetadata(IS_PUBLIC_KEY, true);

// Clave de metadata para roles requeridos export const ROLES_KEY = 'roles'; // Decorador para definir roles requeridos en un endpoint export const Roles = (...roles: string[]) => SetMetadata(ROLES_KEY, roles);

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

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

// Extraemos el request del contexto HTTP
const request = context.switchToHttp().getRequest();
const authHeader = request.headers.authorization;

if (!authHeader) {
  throw new UnauthorizedException('No se encontró el token de autenticación');
}

// Se espera el formato "Bearer <token>"
const [bearer, token] = authHeader.split(' ');
if (bearer !== 'Bearer' || !token) {
  throw new UnauthorizedException('Formato de token inválido');
}

try {
  // Verificamos el token usando JwtService
  const payload = await this.jwtService.verifyAsync(token);
  // Adjuntamos el payload al request para usarlo en los controladores o servicios
  request.user = payload;
  
  // Verificamos roles si el endpoint los requiere
  const requiredRoles = this.reflector.getAllAndOverride<string[]>(ROLES_KEY, [
    context.getHandler(),
    context.getClass(),
  ]);
  if (requiredRoles && requiredRoles.length > 0) {
    const userRoles = payload.roles;
    
    // Si el token no tiene roles o no es un array, se deniega el acceso
    if (!userRoles || !Array.isArray(userRoles)) {
      throw new ForbiddenException('No tiene permisos suficientes');
    }

    // Verificamos que al menos uno de los roles requeridos esté presente en el token
    const hasRole = requiredRoles.some(role => userRoles.includes(role));
    if (!hasRole) {
      throw new ForbiddenException('No tiene permisos suficientes');
    }
  }
  return true;
} catch (error) {
  throw new UnauthorizedException('Token inválido o expirado');
}

} }

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

Detalles importantes:

1. El décorador @Public() añade la metadata IS_PUBLIC_KEY=true, y el guard la consulta para saltar la verificación en esos endpoints.

2. El décorador @Roles(...roles) permite definir roles requeridos en un endpoint. Si se especifican roles, el guard verifica que el payload (asumido en token) tenga la propiedad roles y que incluya al menos uno de los roles requeridos. De no ser así, se lanza ForbiddenException.

3. La verificación del token se realiza mediante el método verifyAsync del JwtService. Se adjunta el payload al request (request.user = payload) para poder acceder a la información en el controlador.

4. Este guard se usará como Global Guard a través de APP_GUARD en el módulo principal. No se incluye el módulo en esta entrega.

Con esta implementación se cumple la arquitectura y las especificaciones solicitadas para el backend NestJS sin usar Passport.

A continuación, se muestran los archivos necesarios:

──────────────────────── Archivo: login.dto.ts

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

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

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

──────────────────────── Archivo: auth-response.dto.ts

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

──────────────────────── Archivo: auth.service.ts

import { Injectable, UnauthorizedException } from '@nestjs/common'; import { JwtService } from '@nestjs/jwt'; import * as bcrypt from 'bcrypt'; import { LoginDto } from './login.dto'; import { AuthResponseDto } from './auth-response.dto';

// Se asume que UserService ya existe en el proyecto // Ajusta la ruta de importación según corresponda import { UserService } from 'path/to/user.service';

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

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

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

// Comparar la contraseña proporcionada con el hash almacenado
const passwordMatches = await bcrypt.compare(password, user.passwordHash);
if (!passwordMatches) {
  throw new UnauthorizedException('Invalid credentials');
}

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

const response: AuthResponseDto = {
  access_token,
  expiresIn: 604800, // 7 días en segundos (7 * 24 * 60 * 60)
};

return response;

} }

──────────────────────── Archivo: auth.controller.ts

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

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

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

Con estos archivos se implementa el módulo de autenticación por email/password usando NestJS sin utilizar Passport, siguiendo la arquitectura solicitada.

A continuación se muestra la implementación del servicio y los DTOs solicitados:

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

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

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

────────────────────────────── Servicio (ProductsService) ────────────────────────────── import { Injectable } from '@nestjs/common'; import { InjectRepository } from '@nestjs/typeorm'; import { Repository, Brackets } from 'typeorm'; import { Product } from './product.entity'; import { SearchProductsDto } from './dto/SearchProductsDto'; import { PaginatedProductsDto } from './dto/PaginatedProductsDto'; import { ProductDto } from './dto/ProductDto';

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

async search(query: SearchProductsDto): Promise<PaginatedProductsDto> { // Variables para paginación y ordenamiento con valores por defecto y validación const sortByAllowed = ['name', 'price', 'stock', 'createdAt']; const sortBy = sortByAllowed.includes(query.sortBy) ? query.sortBy : 'createdAt'; const sortOrder = query.sortOrder && query.sortOrder.toUpperCase() === 'ASC' ? 'ASC' : 'DESC'; const page = query.page && query.page >= 1 ? query.page : 1; const limit = query.limit && query.limit >= 1 && query.limit <= 100 ? query.limit : 10; const skip = (page - 1) * limit;

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

// Regla: no se deben retornar registros con deletedAt != null
qb.where('product.deletedAt IS NULL');

// Filtro de búsqueda por texto libre (en name y description usando ILIKE)
if (query.q) {
  qb.andWhere(
    new Brackets((qbInner) => {
      qbInner
        .where('product.name ILIKE :q', { q: `%${query.q}%` })
        .orWhere('product.description ILIKE :q', { q: `%${query.q}%` });
    }),
  );
}

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

// Filtros para rango de precios
if (query.minPrice !== undefined) {
  qb.andWhere('product.price >= :minPrice', { minPrice: query.minPrice });
}
if (query.maxPrice !== undefined) {
  qb.andWhere('product.price <= :maxPrice', { maxPrice: query.maxPrice });
}

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

// Aplicar paginación
qb.skip(skip).take(limit);

// Ejecutar query para obtener los registros y el total (con todos los filtros aplicados)
const [products, total] = await qb.getManyAndCount();

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

return { data, total, page, limit };

} }

────────────────────────────── Notas: ──────────────────────────────

1. Se utiliza TypeORM QueryBuilder para construir dinámicamente la query y se agregan los filtros solos si existen en el DTO.
2. La condición inicial verifica que product.deletedAt IS NULL para cumplir la regla de nunca retornar registros eliminados.
3. Se usa getManyAndCount() para recuperar en una única consulta tanto los datos como el total de registros sin paginación.
4. Se controlan los valores de sortBy, sortOrder, page y limit, asignando valores por defecto y restringiendo sortBy a los campos permitidos.
5. Asegúrese de importar los DTOs y la entidad correctamente en su proyecto.

Con ello se cumple lo solicitado.

A continuación se presenta la implementación solicitada. Se definen los DTOs TransferDto y TransferResultDto y el servicio WalletService que utiliza un DataSource inyectado. Todos los pasos se ejecutan dentro de una transacción de TypeORM y se valida el optimistic locking usando un UPDATE que incorpora el valor actual de la versión.

────────────────────────────── Código:

// TransferDto.ts import { IsUUID, IsPositive, IsNumber } from 'class-validator';

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

@IsUUID() toWalletId: string;

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

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

────────────────────────────── Código del servicio: WalletService

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

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

async transfer(dto: TransferDto): Promise<TransferResultDto> { // Validamos que no se intente transferir a la misma billetera if (dto.fromWalletId === dto.toWalletId) { throw new BadRequestException('Cannot transfer to same wallet'); }

return await this.dataSource.transaction(async (manager) => {
  // Obtener el repositorio de Wallet mediante el manager transaccional
  const walletRepository = manager.getRepository(Wallet);

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

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

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

  // Calcular nuevos balances
  const newFromBalance = Number(fromWallet.balance) - dto.amount;
  const newToBalance = Number(toWallet.balance) + dto.amount;
  const transferredAt = new Date();

  // Actualizar la billetera de origen con optimistic locking
  const updateFromResult = await manager
    .createQueryBuilder()
    .update(Wallet)
    .set({
      balance: newFromBalance,
      version: fromWallet.version + 1,
      // La columna updatedAt se actualizará automáticamente con @UpdateDateColumn;
      // si se necesita actualizar explícitamente se puede usar:
      // updatedAt: () => 'CURRENT_TIMESTAMP',
    })
    .where('id = :id AND version = :version', { id: fromWallet.id, version: fromWallet.version })
    .execute();

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

  // Actualizar la billetera de destino con optimistic locking
  const updateToResult = await manager
    .createQueryBuilder()
    .update(Wallet)
    .set({
      balance: newToBalance,
      version: toWallet.version + 1,
      // updatedAt se actualizará automáticamente si se tiene la decorator @UpdateDateColumn
    })
    .where('id = :id AND version = :version', { id: toWallet.id, version: toWallet.version })
    .execute();

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

  // Retornar el resultado de la transferencia
  const result: TransferResultDto = {
    fromWalletId: fromWallet.id,
    toWalletId: toWallet.id,
    amount: dto.amount,
    newFromBalance,
    newToBalance,
    transferredAt,
  };

  return result;
});

} }

────────────────────────────── Notas Importantes:

1. Se utiliza dataSource.transaction(async (manager) => { ... }) para asegurar que ambas actualizaciones (origen y destino) se realicen de forma atómica. Si surgiera algún error en el proceso, la transacción se revertirá.

2. La actualización de cada billetera se realiza mediante un QueryBuilder que incluye la condición WHERE con el valor actual de la versión. Esto garantiza que si la billetera ha sido modificada concurrentemente, la actualización no afectará ninguna fila y se lanzará una ConflictException.

3. Se asume que la entidad Wallet ya cuenta con la columna updatedAt gestionada por @UpdateDateColumn.

Con esta implementación se cumple con lo solicitado.

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

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

enum UserRole { Owner Admin Member }

enum SubscriptionStatus { Active Paused Cancelled Trial }

enum InvoiceStatus { Pending Paid Failed Refunded }

model Organization { id String @id @default(cuid()) name String slug String @unique createdAt DateTime @default(now()) updatedAt DateTime @updatedAt users User[] subscription Subscription?

@@index([slug]) }

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

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

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

A continuación se muestra el código refactorizado de acuerdo a la arquitectura solicitada. Se han creado:

• Los DTOs: CreateUserDto, UserDto y UserWithOrdersDto (usando class-validator en CreateUserDto).
• El UserRepository con los métodos findById, findByEmail y create.
• El UserService que contiene la lógica de negocio y que, en el método findOneWithOrders, retorna null si no se encuentra el usuario (el Controller se encarga de levantar el NotFoundException).
• El UserController que solo se encarga de recibir la request, validar el DTO y delegar en el service.

A continuación se presenta el código (se asume que las entidades User y Order ya existen y se mantienen sin cambios):

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

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

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

@Column() name: string;

@Column() passwordHash: string;

@CreateDateColumn() createdAt: Date;

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

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

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

@Column() total: number;

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

@CreateDateColumn() createdAt: Date;

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

─────────────────────────────── // dtos/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; }

─────────────────────────────── // dtos/user.dto.ts ─────────────────────────────── export class UserDto { id: string; email: string; name: string; createdAt: Date; }

─────────────────────────────── // dtos/user-with-orders.dto.ts ─────────────────────────────── import { UserDto } from './user.dto';

export class UserWithOrdersDto extends UserDto { orderCount: number; }

─────────────────────────────── // 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>, ) {}

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

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

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

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

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

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

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

// Se retorna un DTO sin exponer datos sensibles
const userDto: UserDto = {
  id: user.id,
  email: user.email,
  name: user.name,
  createdAt: user.createdAt,
};
return userDto;

}

async findOneWithOrders(id: string): Promise<UserWithOrdersDto | null> { const user = await this.userRepository.findById(id); if (!user) return null; // El controller se encargará de lanzar NotFoundException

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

return userWithOrders;

} }

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

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

@Post() @HttpCode(201) async create(@Body() createUserDto: CreateUserDto) { // El Controller se encarga de validar el DTO y delegar en el Service const userDto = await this.userService.create(createUserDto); return userDto; }

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

─────────────────────────────── // Nota final: // - En el Service se lanza ConflictException en caso de email duplicado. // - En el Controller se lanza NotFoundException cuando el Service retorna null. // - La lógica de negocio se encuentra en el Service y el Repository se encarga // únicamente de la persistencia. // - El DTO de salida no incluye el passwordHash, cumpliendo con el requerimiento. ───────────────────────────────

Esta refactorización mantiene el comportamiento observable (mismos endpoints y respuestas) y respeta la separación de responsabilidades según la arquitectura especificada.

Prompt production-ready:

"Redacta un email de respuesta para un caso de reclamo relacionado con envíos, devoluciones o pagos en el contexto de nuestro ecommerce. La respuesta debe cumplir con las siguientes especificaciones:

1. Contexto: Es una respuesta a un cliente que ha presentado un reclamo (envío, devolución o pago). Ten en cuenta que el email será enviado directamente al cliente, por lo que debe reflejar el estilo y las políticas de la empresa.
2. Tono y estilo: Profesional, empático y claro. El mensaje debe transmitir comprensión y disposición para ayudar, sin sonar demasiado informal.
3. Contenido:
   • Saludo personalizado y cercano.
   • Referencia clara al motivo del reclamo sin usar términos técnicos: envíos, devoluciones o pagos.
   • Explicación de los pasos que se tomarán para resolver la situación o indicar un plazo razonable para una respuesta detallada.
   • Invitación al cliente para comunicarse en caso de dudas adicionales.
   • Cierre cordial y firma.
4. Formato: El email debe estar listo para enviar, sin placeholders ni indicaciones internas (por ejemplo, "[NOMBRE]" o "[DETALLES DEL CASO]"). No se deben incluir instrucciones internas o notas de edición.

Utiliza el contexto proporcionado y asegúrate de que la respuesta sea coherente, completa y adaptada a la situación de atención al cliente en el sector del ecommerce."

A continuación se presenta un prompt completo que se puede pegar directamente en la system prompt de una API de LLM para clasificar automáticamente tickets de soporte:

────────────────────────────── Eres un sistema experto en clasificación automática de tickets de soporte. Tu función es analizar un mensaje en lenguaje natural (puede estar en español, inglés o spanglish) y devolver 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": Una evaluación del tono del mensaje (por ejemplo, "positivo", "neutral", "negativo", u otra descripción breve que resuma el sentimiento del cliente). • "requiere_humano": Valor booleano (true o false) que indica si el ticket necesita intervención humana. • "resumen_corto": Una breve síntesis (1-2 oraciones) del contenido del ticket.

Debes seguir estas instrucciones adicionales:

1. Analiza cuidadosamente el mensaje, incluso en caso de ambigüedad o información incompleta.
2. Si el mensaje es ambiguo o superficial, clasifica en "consulta_general" y establece "requiere_humano" en true para asegurar revisión manual.
3. Si el mensaje contiene mezcla de idiomas (spanglish) o frases incompletas, aplica el mismo criterio de clasificación basándote en la información disponible.
4. La salida debe ser estrictamente un JSON sin texto adicional.
5. La temperatura de generación es 0.

A continuación, se presentan algunos ejemplos few-shot (casos edge y otros) para guiar tu respuesta:

────────────────────────────── Ejemplo 1: Input: "Hola, no he recibido la factura de mi última compra, y necesito saber por qué se retrasó el pago." Output: { "categoria": "facturación", "prioridad": "alta", "sentimiento": "frustrado", "requiere_humano": false, "resumen_corto": "El cliente reporta la no recepción de la factura y solicita información sobre el retraso en el pago." }

────────────────────────────── Ejemplo 2: Input: "I received a broken item and it doesn't work at all. I want a refund!" Output: { "categoria": "producto_defectuoso", "prioridad": "critica", "sentimiento": "enojado", "requiere_humano": false, "resumen_corto": "El cliente reporta un producto defectuoso y solicita un reembolso urgente." }

────────────────────────────── Ejemplo 3 (caso ambiguo / mensaje incompleto): Input: "Necesito ayuda con mi cuenta. Something is off..." Output: { "categoria": "consulta_general", "prioridad": "baja", "sentimiento": "confuso", "requiere_humano": true, "resumen_corto": "El mensaje es vago y presenta ambigüedad, por lo que se requiere revisión manual." }

────────────────────────────── Recuerda: para cada ticket, analiza el mensaje y devuelve únicamente un JSON con los campos especificados, sin explicaciones adicionales.

A continuación se presenta un prompt diseñado para que el LLM razone utilizando Chain-of-Thought antes de emitir el veredicto final. Este prompt le instruye a analizar cada regla condicional paso a paso a partir de los datos JSON de entrada, y al final devolver un resultado en JSON con los campos solicitados.

─────────────────────────────
Prompt:

"Eres un experto en análisis financiero y tu tarea es evaluar si una empresa es elegible para obtener un crédito empresarial, siguiendo las siguientes reglas:

1. La empresa debe tener una antigüedad mínima de 2 años operando.
2. Los ingresos anuales deben ser mayores a $500k USD.
3. No debe tener mora en los últimos 12 meses.
4. Si la empresa tiene deuda existente, el ratio deuda/ingreso debe ser menor a 0.4.
5. Si la empresa se clasifica como PyME (menos de 50 empleados), puede tener hasta 1 mora histórica y aun así ser elegible, aunque con una tasa de riesgo mayor.
6. Las empresas del sector construcción requieren garantía adicional sin importar los demás criterios.

El sistema recibirá los datos de la empresa en formato JSON con los campos necesarios, y tu salida final deberá ser un JSON con la siguiente estructura: { "elegible": (boolean), "motivos": (array de strings describiendo las razones del veredicto), "tasa_riesgo": (un string que puede ser: 'baja', 'media', 'alta' o 'rechazado'), "requiere_garantia": (boolean) }

Utiliza la siguiente estrategia:

1. Realiza un análisis paso a paso (Chain-of-Thought) y verifica cada regla condicional basándote en la información del JSON.
2. Anota internamente tus razonamientos antes de emitir el veredicto final.
3. Evalúa cada condición: antigüedad, ingresos, historial de mora, ratio deuda/ingreso, y el manejo especial de PyMEs.
4. Revisa si la empresa pertenece al sector construcción y marca como 'requiere_garantia' en true si es el caso.
5. Con base en el análisis, determina si la empresa es elegible. Si no lo es, proporciona los motivos que impiden la elegibilidad.
6. Determina la 'tasa_riesgo' apropiada: por ejemplo, si se permite la mora en PyME, podría ser 'alta'; si no se incumplen las reglas, la tasa podría ser 'baja' o 'media'; y si se incumple alguna regla crítica, define la tasa de riesgo como 'rechazado'.

POR FAVOR, muéstrame primero tu Chain-of-Thought interno (no incluyas esta parte en la respuesta final) para que pueda validar tu proceso de razonamiento, y luego proporciona la respuesta final en formato JSON siguiendo la estructura requerida.

Ejemplo de entrada JSON: { "antiguedad": 3, "ingresos_anuales": 600000, "moras_ultimos_12_meses": 0, "deuda": 100000, "empleados": 45, "mora_historica": 1, "sector": "comercial" }

Recuerda: no incluyas tu Chain-of-Thought en la respuesta final que se mostrará a los usuarios, solo el JSON de salida con tu veredicto final."

─────────────────────────────

Este prompt asegura que el LLM desarrolle el razonamiento de forma paso a paso (Chain-of-Thought) y minimice errores en la aplicación de las reglas condicionales, entregando finalmente un JSON con la evaluación completa.

A continuación se presenta un análisis del problema, una propuesta de nueva estructura de precios y una estimación del impacto en MRR en caso de que la mitad de los clientes migre al tier “más adecuado” para su perfil de uso.

──────────────────────────────

1. Diagnóstico del problema con el pricing actual

• Precio “único” para un público heterogéneo:
  – Actualmente se cobra $49/mes para todos, sin segmentar a profesionales solistas (que usan pocas funciones) y consultorios o equipos que usan intensivamente, por ejemplo, mandando cientos de recordatorios vía WhatsApp.

• Percepción de “costo excesivo” para usuarios de bajo consumo:
  – El 60% de quienes cancelan comenta “es caro para lo que uso”.
  – Esto indica que muchos clientes sienten pagar de más por funcionalidades que, en su realidad, no aprovechan.

• Falta de alineación entre feature usage y precio:
  – Los usuarios “top” (aprox. 20%) consumen mayor cantidad de features (ej. +500 recordatorios/mes, lo que genera mayores costos operativos por WhatsApp) y podrían estar dispuestos a pagar más.
  – Los “bottom” (30%) son profesionales solos con pocos pacientes, para quienes $49 resulta alta inversión frente a su baja utilización.

• Consecuencias en el churn:
  – El 8% de churn mensual (muy superior al benchmark de 2-3%) se puede deber a que el pricing no se adapta al valor percibido para cada perfil.

────────────────────────────── 2. Propuesta de estructura de pricing

La idea es segmentar por tamaño/uso y por la cantidad de recordatorios – un factor importante que además incide en los costos. Se sugiere una oferta de tres tiers:

A. Tier “Básico” (para profesionales individuales de bajo uso)
  Precio: US$29/mes
  Incluye:
   – Agenda online
   – Historial básico de pacientes
   – Reportes resumidos
   – Recordatorios automáticos vía WhatsApp hasta 50 mensajes mensuales (previniendo costos excesivos para usuarios de baja actividad)
   – Acceso para 1 usuario (el propio profesional)

B. Tier “Profesional” (para consultorios pequeños con algo de actividad y posibilidad de tener un segundo usuario, por ejemplo, recepcionista)
  Precio: US$49/mes
  Incluye:
   – Todas las funcionalidades de “Básico”
   – Reportes avanzados
   – Recordatorios automáticos hasta 250 mensajes mensuales
   – Acceso para 2 usuarios (y posibilidad de agregar usuarios adicionales a un costo fijo por cada uno, ej. US$10/mes extra)

C. Tier “Equipo/Clínica” (para consultorios o clínicas con alta intensidad de uso y equipos múltiples)
  Precio: US$89/mes
  Incluye:
   – Todas las funcionalidades anteriores
   – Recordatorios automáticos ilimitados (o, alternativamente, un límite muy elevado, con “exceso” facturado por mensaje – por ejemplo, US$0.02/mensaje extra, trasladando el costo operativo)
   – Acceso para múltiples usuarios (por ejemplo, 3 o más profesionales incluidos)
   – Integraciones/soporte prioritario y funciones adicionales (como reportes personalizados)

────────────────────────────── 3. Justificación de cada tier

• Tier “Básico” (US$29/mes):
  – Objetivo: Profesionales que trabajan solos y tienen pocos pacientes.
  – Precio alineado al bajo uso y permite recuperar clientes que hoy sienten “que pagan demasiado” por funcionalidades que no usan.
  – La limitación en el número de recordatorios (50 mensuales) protege de incurrir en altos costos operativos en este segmento.

• Tier “Profesional” (US$49/mes):
  – Objetivo: Consultorios pequeños que requieren funciones completas y más capacidad de mensajería (recordatorios) y posibilidad de incluir al menos un recepcionista o asistente.
  – Se mantiene un precio similar al actual para evitar rechazo, pero se “encuadra” mejor ¡ya que se definen límites de uso que ayudan a balancear el costo/beneficio.
  – La opción de agregar usuarios a costo adicional permite monetizar equipos incrementales sin desalentar la adopción.

• Tier “Equipo/Clínica” (US$89/mes):
  – Objetivo: Consultorios grandes o clínicas con alta actividad que generan gran volumen de mensajes y requieren múltiples usuarios.
  – El precio más elevado refleja el valor completo de las funcionalidades (recordatorios ilimitados o con un tope alto) y la cobertura de los mayores costos, sobre todo el de WhatsApp API (aprox. US$0.02 por mensaje).
  – Este tier permite capturar una porción del segmento que actualmente usa de forma intensiva la plataforma y que, por tanto, tiene suficiente disposición a pagar por un servicio robusto.

Así, la estructura se basa en dos variables principales: cantidad de usuarios y volumen de mensajes recordatorios, lo que permite alinear el precio con el consumo real y el valor recibido.

────────────────────────────── 4. Impacto estimado en MRR

Supongamos la siguiente segmentación actual aproximada, basada en la información:
  – Bottom 30% (≈96 clientes): profesionales solos, bajo uso
  – Top 20% (≈64 clientes): consultorios con equipos y alto uso
  – Resto (≈160 clientes): uso medio

Con el nuevo pricing, imaginemos que “migramos” al 50% de los clientes actuales al tier que se ajusta mejor a su perfil (es decir, se realinea a la oferta “ideal” a la que se dirigirían naturalmente). Se plantea lo siguiente:

• Para los 96 clientes bottom (bajo uso):
  – Actualmente pagan US$49/mes; se moverían al tier “Básico” a US$29/mes.
  – Impacto: reducción de US$20/cliente, lo que implica –96 × US$20 = –US$1.920 de MRR en ese subgrupo.

• Para los 64 clientes top (alto uso):
  – Actualmente pagan US$49/mes; pasarían al tier “Equipo” a US$89/mes.
  – Impacto: aumento de US$40/cliente, lo que implica +64 × US$40 = +US$2.560 de MRR.

• Los 160 clientes de uso medio podrían permanecer en el tier “Profesional” a US$49/mes (sin cambio).

Ahora, si “el 50% de los clientes actuales” se migran al tier más adecuado, significa que, en cada segmento, aproximadamente la mitad adopta el pricing “ideal”. Esto implicaría:

– En segmento bajo: 50% de 96 = 48 clientes migran al “Básico”.
  Cambio: 48 × (–US$20) = –US$960
– En segmento alto: 50% de 64 = 32 clientes migran al “Equipo”.
  Cambio: 32 × (+US$40) = +US$1.280

La migración global (considerando estos dos extremos) generaría un neto de +US$1.280 – US$960 = +US$320 de MRR, sin contar mejoras adicionales en potenciales ventas upsell o reducción en churn (al adecuar el precio al consumo percibido y real, es muy probable que el churn disminuya, lo cual por sí solo incrementa el MRR a mediano plazo).

Adicionalmente, sería estratégico conversar con clientes actuales para incentivar la migración; por ejemplo, ofreciendo una transición gradual o descuentos temporales, lo que a mediano plazo además podría reducir el churn del 8% y mejorar los márgenes (a pesar de que algunos segmentos vean bajar su tarifa, se reducirá el “dolor” del exceso de precio y se podrá aumentar la lealtad).

────────────────────────────── Conclusión

• El pricing actual “único” provoca desalineación de valor:
  – Para usuarios de bajo uso, US$49 es “demasiado”
  – Para usuarios intensivos, el precio resulta insuficiente para cubrir el costo (especialmente por el volumen de WhatsApp) y no captura el valor ofrecido.

• La propuesta de tres tiers (Básico a US$29, Profesional a US$49 y Equipo/Clínica a US$89) permite segmentar el mercado, alineando el precio con el uso real y los costos (en especial el costo variable de WhatsApp API). Además, se incorpora la posibilidad de cobrar adicional por usuarios extra o por mensajes que excedan el tope predefinido.

• Con la migración del 50% de los clientes actuales al tier “más adecuado”, se estima un impacto directo neto en MRR de aproximadamente +US$320, sin contar mejoras indirectas (reducción del churn, mayor satisfacción, mayor posibilidad de upsell).
  – A mayor escala y si se incentiva la migración de todos los clientes inadecuadamente segmentados, el impacto puede ser aún más positivo y sostenible en el tiempo.

Esta reestructuración además sienta las bases para ajustar e iterar el pricing en función del feedback y del comportamiento de uso, con miras a mejorar tanto la rentabilidad como la retención del cliente.

A continuación se presenta un roadmap de 6 meses con prioridades claras, enfocado en resolver los problemas iniciales (onboarding complejo y manejo de contexto en las conversaciones) y acelerar la tracción para alcanzar 50 clientes pagos. Se justifica cada fase en función de reducir churn, simplificar la experiencia del cliente y aumentar el MRR, teniendo en cuenta los recursos actuales y el tiempo disponible.

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MES 1: Evaluación profunda y definición de mejoras clave
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• Objetivos:
 - Recopilar feedback detallado de los 5 clientes beta para comprender en profundidad las fallas en el manejo de contexto y el setup inicial.
 - Mapear el journey actual del usuario y detectar todos los puntos de fricción.

• Acciones:
 - Reuniones individuales y encuestas profundas con los clientes beta (los founders y el UX designer participan).
 - Análisis de logs y casos de fallos en la integración con WhatsApp Business API.
 - Taller de priorización interno con todo el equipo para definir requerimientos críticos (por ejemplo, “onboarding self-service” y “context management”).

• Justificación:
 La decisión de comenzar por una fase intensiva de recopilación de feedback y análisis asegura que las inversiones en desarrollo se dirijan a los problemas que impactan directamente en el churn y la adopción, ajustando la solución a la realidad del cliente.

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MES 2: Rediseño del onboarding y mejora del setup inicial
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• Objetivos:
 - Simplificar y automatizar el proceso de configuración para que el cliente pueda terminar el onboarding en menos de 30 minutos.
 - Preparar el terreno para recopilar mejores datos del usuario que faciliten el manejo de contextos.

• Acciones:
 - El UX designer trabaja en un nuevo flujo de onboarding interactivo, con guías, tips y validaciones interactivas.
 - Desarrollo de una interfaz intuitiva en React para la carga de la base de conocimiento y parametrización del agente.
 - Implementación de tutoriales y videos cortos integrados en la plataforma.

• Justificación:
 Reducir el tiempo de setup es crítico para disminuir el churn (actualmente 40% en el primer mes). Un onboarding amigable permite que el cliente se sienta acompañado y reduzca la frustración inicial.

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MES 3: Implementación del manejo de contexto en conversaciones
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• Objetivos:
 - Mejorar la capacidad del agente para manejar preguntas ambiguas y conversaciones con historial, reduciendo errores contextuales.

• Acciones:
 - Investigar e integrar técnicas de “context management” (e.g., buffers de conversación, memoria a corto plazo) en el motor de respuestas.
 - Probar diferentes estrategias (quizás inspiradas en técnicas de NLP o adaptación de modelos preentrenados) para entender y relacionar el contexto de interacciones previas.
 - Integrar tests A/B en la beta para experimentar la eficiencia del manejo de contexto.

• Justificación:
 Solucionar el problema de ambigüedad en las respuestas es fundamental para dar una experiencia de soporte que inspire confianza y fidelice al cliente. Se trabajan soluciones iterativas basadas en experimentación y resultados medibles.

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MES 4: Testeo intensivo, feedback y lanzamiento soft de mejoras
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• Objetivos:
 - Validar en un entorno controlado las mejoras implementadas en los meses anteriores.
 - Recopilar métricas de uso, tasa de éxito en onboarding y satisfacción con las respuestas del agente.

• Acciones:
 - Extender la beta a nuevos clientes (foco en diversidad de pymes de LATAM) para testear el onboarding y el manejo de contexto.
 - Incorporar un dashboard analítico básico que permita medir: tiempo de onboarding, tasa de setup completado, errores en conversaciones y satisfacción del usuario.
 - Ajustar funcionalidades según resultados y feedback inmediato.

• Justificación:
 El soft launching y la iteración veloz permiten reducir el riesgo de lanzamientos a gran escala y adaptar rápidamente según comportamientos reales, optimizando la conversión de clientes gratuitos a pagos.

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MES 5: Lanzamiento comercial enfocado y expansión del marketing
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• Objetivos:
 - Lanzar el producto con las mejoras clave a un público mayor.
 - Alcanzar la tracción necesaria para acercarse al objetivo de 50 clientes pagos.

• Acciones:
 - Lanzamiento oficial (o “release 1.0”) de la plataforma mejorada, con un flujo de onboarding simple y respuestas con mejor manejo del contexto.
 - Desarrollar material comercial (demos, casos de éxito, tutoriales en video/documentación) y completar una estrategia de marketing digital focalizada en pymes de LATAM.
 - Los founders dedican más tiempo (además del 30% de ventas) en colaborar con el equipo de marketing y ventas para generación de leads y seguimiento cercano a nuevos clientes.

• Justificación:
 El enfoque comercial ahora es posible gracias a las mejoras en la experiencia, lo que reducirá el churn y cada cliente tendrá mayor probabilidad de convertirse en pago. El material de soporte ayudará en la adopción intuitiva y la retención.

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MES 6: Optimización, escalabilidad y preparación para el siguiente ciclo
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• Objetivos:
 - Refinar y optimizar funcionalidades según análisis de datos y feedback de los nuevos clientes.
 - Asegurar estabilidad y escalabilidad de la plataforma para soportar el crecimiento del MRR.

• Acciones:
 - Revisión integral del dashboard analítico para ajustar KPIs: tiempo de onboarding, tasa de retención mensual (<10%), satisfacción en atención y MRR.
 - Mejoras en performance, ajustes en el manejo de contextos y refinamiento de la UI con aportes del UX designer.
 - Planificación de nuevas funcionalidades que se ajusten a necesidades emergentes (por ejemplo, integración con otros canales o implementación de analíticas avanzadas) y documentación para el soporte al cliente.

• Justificación:
 Con una base sólida y un producto con menor churn, la optimización final permitirá preparar a la plataforma para un crecimiento sostenido, consolidando la propuesta de valor en el mercado LATAM.

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Resumen y Consideraciones Finales
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• En cada mes se ajustan prioridades basadas en el feedback real y en métricas clave, asegurando un aprendizaje continuo.
• La inversión ($50k para 6 meses) se direcciona a mejoras esenciales que permitan hit rates en onboarding y satisfactores manejos de contexto, lo cual es crítico para reducir el churn del 40% a menos del 10%.
• La competencia (especialmente Treble.ai) impulsa a que las mejoras sean inmediatas, pensando en diferenciarse mediante una experiencia de usuario superior y soporte nativo en WhatsApp.

Este roadmap es una guía viva, sujeta a iteraciones constantes basadas en la retroalimentación del usuario y en la efectividad de las implementaciones. Cada fase está diseñada para resolver los problemas actuales y preparar al producto para un crecimiento y escalabilidad sostenibles.

A continuación se presenta una estrategia GTM para los próximos 90 días, detallando los 3 canales principales (con sus justificaciones), un plan de acciones semanales para los primeros 30 días, las métricas clave con objetivos y cuál canal evitar y por qué.

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1. CANALES GTM PRINCIPALES

A. Comunidades y Asociaciones Profesionales
• Justificación: Los contadores en Argentina y México se agrupan activamente en consejos, colegios y asociaciones que se movilizan en redes como LinkedIn y WhatsApp. Al tener acceso directo a estos grupos, se puede generar confianza y credibilidad, y llegar a personas predispuestas a probar herramientas que les ahorren tiempo. Además, el ciclo de compra corto significa que una demo efectiva generará conversiones inmediatas.

B. Inbound Marketing y Contenido de Valor
• Justificación: Producir contenido (posts, artículos, webinars, casos de éxito) enfocado en el ahorro de tiempo, ROI y facilidad de uso, ayuda a posicionar el producto como la solución para automatizar reportes financieros. Esto es esencial para ambos mercados (Argentina y México) y de bajo costo. La búsqueda orgánica y el engagement en LinkedIn y blogs especializados atraen a prospectos calificados sin necesidad de inversiones grandes en ads.

C. Ventas por Referencias y Alianzas Estratégicas
• Justificación: Dado que ya se cuentan con contadores activos y un NPS alto (72), incentivar un programa de referencias (por ejemplo, ofreciendo meses gratuitos o descuentos por referir a nuevos contadores) y trabajar de la mano con colegios o entidades profesionales puede escalar rápidamente la adopción. Además, las alianzas con estas instituciones abren puertas de comunicación directa en un mercado muy segmentado.

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

Semana 1: Preparación y Planeación
• Identificar y segmentar listas de contactos:
  – Recopilar bases de datos públicas de colegios, asociaciones y grupos en LinkedIn/WhatsApp en Argentina y México.
• Definir mensajes clave para demos y comunicaciones, resaltando el ROI y la facilidad de integración con sistemas locales (Afip, SAT).
• Organizar un calendario editorial:
  – Establecer fechas para publicaciones en LinkedIn, blog y mensajes a grupos de WhatsApp.
• Contactar a los 8 contadores actuales para solicitar testimonios y casos breves de éxito que puedan utilizarse en el contenido.

Semana 2: Activación en Comunidades e Inbound
• Publicar contenido de valor:
  – Publicar un artículo o post en LinkedIn sobre “Cómo automatizar reportes puede duplicar tu capacidad” y compartir en grupos/profesionales.
• Iniciar difusión en grupos de WhatsApp y LinkedIn de asociaciones de contadores:
  – Presentar el producto de forma orgánica y ofrecer un link para agendar una demo.
• Enviar correos electrónicos personalizados a una selección de contadores identificados en la base de datos (personalizando el mensaje según mercado: Argentina y México).
• Programar un webinar introductorio para la semana 3; preparar materiales y landing page de registro con mensajes enfocados en ahorro de tiempo y ROI.

Semana 3: Demostraciones y Webinars
• Realizar el webinar:
  – Enfatizar la facilidad de integración y la automatización mensual.
  – Recolectar preguntas, feedback y testimonios en vivo para social proof.
• Ejecutar seguimiento inmediato (el mismo día o dentro de 24 horas) a todos los asistentes para agendar demos individuales o cerrar nuevos contratos, aprovechando el corto ciclo de compra.
• Publicar un resumen del webinar en LinkedIn y en el blog, invitando a los que no pudieron asistir a solicitar una demo personalizada.

Semana 4: Refinamiento y Escalado Inicial
• Analizar métricas de interacción del webinar, visitas a la landing page y respuestas en campañas de email.
• Optimizar mensajes y llamadas para demo según feedback recibido.
• Potenciar el programa de referencias:
  – Incentivar a los contadores actuales para que recomienden el producto a colegas, ofreciendo beneficios (ej., descuentos o extensión de prueba gratuita).
• Continuar publicando contenido de casos de éxito y FAQs, fomentando la interacción en comunidades.

────────────────────────────── 3. MÉTRICAS Y OBJETIVOS (Indicadores de Funcionamiento del GTM)

A. Número de Demos Programadas
  – Objetivo: 15–20 demos en el primer mes (30 días).
  – Métrica a rastrear: tasa de conversión de interacción a demo, idealmente >20%.

B. Conversión de Demo a Cliente
  – Objetivo: 30% o más de los demos se conviertan en clientes de pago (dado el ciclo corto de compra).
  – Métrica: Número de nuevos contadores suscritos.

C. Engagement en Contenido y Comunidad
  – Objetivo: Al menos 5 publicaciones relevantes con >50 interacciones (likes, comentarios, compartidos) y al menos 3 grupos activos generando leads.
  – Métrica: Tráfico de la landing page y visitas orgánicas desde LinkedIn y el blog.

D. Programa de Referencias
  – Objetivo: Obtener al menos 2 referencias directas de clientes actuales en el primer mes.
  – Métrica: Número de nuevos leads provenientes de referencias.

E. Expansión en México
  – Objetivo inicial: Registrar al menos 3 demos y lograr 1 o 2 conversiones en México, aprovechando el interés inbound ya recibido.
  – Métrica: Leads geolocalizados y su tasa de conversión.

────────────────────────────── 4. CANAL QUE NO USARÍAN Y POR QUÉ

Canal: Publicidad Pagada (Ads – Google Ads o Facebook Ads)
• Razón: Dado el presupuesto extremadamente limitado y la existencia de canales orgánicos de bajo costo que se adaptan mejor al perfil B2B y al corto ciclo de decisión de los contadores, invertir en ads pagados podría dispersar el enfoque y no garantizar retorno inmediato. Además, los contadores y estudios contables suelen responder mejor a la recomendación personal, el contenido especializado y la validación vía comunidades profesionales, en lugar de interacciones pagadas que pueden parecer menos genuinas.

────────────────────────────── Resumen

La estrategia se enfoca en alcanzar a contadores a través de las redes y asociaciones donde ya se mueven, generar demand con contenido de valor y aprovechar el alto NPS para un programa de referencias. Con acciones semanales claras en las primeras 4 semanas (desde la preparación y segmentación; pasando por un webinar estratégico; hasta el seguimiento personalizado), se busca establecer métricas claras (demos, conversiones, engagement) que indiquen la efectividad del GTM. Se descarta la publicidad pagada por el bajo presupuesto y la naturaleza relacional del mercado.

Esta estrategia ágil y de bajo costo pone el énfasis en relaciones genuinas, demostración de valor inmediato y el aprovechamiento de comunidades ya consolidadas, lo que la hace adecuada para escalar el producto en Argentina y empezar a penetrar en México.

Nuestra metodología se estructura en etapas claras y medibles. Empezamos con una semana de discovery en la que entrevistamos al equipo del cliente, mapeamos los procesos actuales y distinguimos entre soluciones de impacto rápido y proyectos de largo plazo. En la fase de prototipado, durante dos semanas construimos un entorno funcional utilizando datos reales, lo que nos permite evidenciar un retorno de inversión concreto antes de asignar mayores recursos.

Posteriormente, iteramos en conjunto con el cliente, realizando uno o dos ciclos de feedback y ajuste. En cada etapa, el cliente tiene visibilidad del producto y participa activamente en su evolución. Finalmente, incluimos un soporte post-lanzamiento de 30 días sin costo adicional, garantizando acompañamiento durante la transición a producción.

Con este enfoque, buscamos brindar resultados tangibles y una implementación transparente, permitiendo que el cliente se involucre y comprenda cada fase del proceso.

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Quedo atento a tu respuesta.

Saludos cordiales,

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Recientemente estuvimos tres semanas depurando un bug de producción que perdía órdenes de forma aleatoria. Tras mucho debatir, descubrimos que se trataba de un race condition en el procesamiento paralelo de webhooks de Stripe; cuando dos de ellos llegaban simultáneamente para el mismo pedido, terminaban procesándose y generando duplicados o sobrescribiéndose entre sí. La solución la encontramos en implementar un lock distribuido con Redis, usando SET NX con un TTL de 30 segundos. Lo que más nos costó no fue arreglar el bug en sí, sino reproducirlo en local, lo que nos dejó una lección: siempre que algo "falla aleatoriamente", lo primero que revisamos es si puede tratarse de un problema de concurrencia.

Como fundador de una consultora técnica boutique he visto que la mayoría de las empresas que contratan AI consultants terminan implementando un chatbot basado en ChatGPT y lo llaman transformación digital. El problema no es la tecnología, sino que nadie en la empresa tiene claridad sobre qué problema están resolviendo realmente.

Nosotros siempre empezamos preguntando: “¿Qué hace tu equipo hoy que no debería hacer un humano?” Esa cuestión filtra el 80% de los proyectos que no tienen sentido. Lo que funciona es automatizar tareas repetitivas concretas en lugar de perseguir la mejora abstracta de la experiencia del cliente.

Los proyectos de AI suelen fallar, casi siempre, por la falta de datos limpios, más que por el modelo. Una reflexión basada en la experiencia directa.

When two requests hit at the same time and both try to modify the same record, you’ve got a concurrency issue. The most common solution is optimistic locking: instead of locking the record while updating it, you store a snapshot of the current state and, when writing, check that no one else modified it in the meantime.

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

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