Gemini 3.1 Pro Preview

Este es un escenario de "código rojo". Un churn mensual del 28% significa que tu cliente promedio dura menos de 4 meses. Estás llenando un balde que no tiene fondo.

Aquí tienes el análisis y el plan de acción adaptado a la realidad de tu equipo (2 devs, 1 diseñador part-time) y al contexto del comerciante minorista en México.

1. El Diagnóstico: El problema real detrás del churn

El problema real no es que tu software sea malo, es que crea más trabajo del que ahorra (Fricción > Valor).

Tu producto exige un esfuerzo altísimo de mantenimiento diario (carga manual producto por producto) a cambio de una recompensa muy pobre y tardía (un reporte mensual y un email).

1. El problema de la doble captura: En el retail minorista, la velocidad en la caja es todo. Si el sistema no se conecta al Punto de Venta (POS), el cajero tiene que cobrar en la terminal y después registrar la baja en tu sistema. Eso es insostenible en el día a día. Por eso vuelven a Excel: en Excel actualizan todo de golpe al final del día o de la semana.
2. El usuario final no es el comprador: El dueño paga los $45, pero el empleado de mostrador es quien lo usa. Si el empleado lo siente lento, tedioso o difícil, dejará de usarlo. Si el empleado no lo usa, el inventario se desactualiza. Si el inventario está desactualizado, el dueño siente que "el precio no vale lo que obtengo" y cancela.

En resumen: Tienes un problema crítico de Time-to-Value (tiempo para ver el valor) en el onboarding, y un costo operativo demasiado alto para el usuario en el día a día.

2 y 3. Las 8 ideas priorizadas por impacto (con hipótesis y esfuerzo)

El foco inmediato debe ser reducir la fricción de carga de datos y aumentar el valor percibido inmediato.

1. Importación/Exportación masiva vía Excel (Carga Masiva)

• Señal que ataca: "Volví a mi planilla de Excel / Me sale más rápido".
• Hipótesis: Si los clientes aman Excel, no compitas contra él en el onboarding. Si permites que suban y actualicen su inventario pegando un archivo CSV/Excel, el tiempo de configuración inicial bajará de días a minutos, reduciendo el churn del primer mes.
• Esfuerzo: S (Small). Es una funcionalidad estándar y rápida de implementar para 2 devs.

2. Integración con 1 o 2 Puntos de Venta clave (Clip / Conekta)

• Señal que ataca: "No se conecta con mi punto de venta".
• Hipótesis: Si el inventario se descuenta automáticamente al pasar la tarjeta/cobrar, eliminas el 90% del trabajo manual diario del empleado. El software se vuelve "mágico" y el dueño obtiene control real sin depender del empleado.
• Esfuerzo: L (Large). Requiere leer APIs de terceros, manejar webhooks y sincronización. Pero es vital para la supervivencia del producto.

3. "Modo Cajero" super simplificado (UI)

• Señal que ataca: "Mi empleado no supo usarlo / No tenía tiempo de enseñarle".
• Hipótesis: El empleado no necesita ver reportes ni settings. Si el diseñador crea una vista web móvil con botones gigantes de "+" y "-" y un buscador rápido, el entrenamiento tomará 2 minutos y la adopción del empleado subirá.
• Esfuerzo: S (Small). Es solo una vista de UI conectada a los endpoints que ya existen.

4. Lector de código de barras usando la cámara del celular

• Señal que ataca: "Carga manual producto por producto / El empleado no supo usarlo".
• Hipótesis: Usar la API nativa de HTML5 para abrir la cámara y escanear el código de barras del producto para sumarlo o restarlo del stock acelerará el proceso en tienda y hará que la web app se sienta como una herramienta de grado empresarial.
• Esfuerzo: M (Medium). Hay librerías open-source en JS muy buenas para esto, pero requiere afinar la UX con el diseñador.

5. Reportes y Alertas vía WhatsApp (Adiós al Email)

• Señal que ataca: "El precio no vale lo que obtengo" (falta de valor percibido).
• Hipótesis: El dueño de un comercio minorista en México no lee emails, vive en WhatsApp. Si cambias la alerta de "Stock bajo" de email a un mensaje automatizado de WhatsApp, y mandas un mini-resumen semanal de movimientos por ahí, el dueño sentirá la presencia y el valor de tu software constantemente.
• Esfuerzo: M (Medium). Requiere integrar la API de WhatsApp Cloud (Meta), que tiene un costo, pero el impacto en retención lo paga con creces.

6. Generador de "Lista de Compras" en PDF para proveedores

• Señal que ataca: "El precio no vale lo que obtengo".
• Hipótesis: En lugar de solo decir "tienes poco stock", si el sistema genera automáticamente un PDF con la lista de resurtido formateada para enviársela al proveedor (Coca-Cola, Bimbo, etc.), estás automatizando una tarea tediosa del dueño. Pasas de ser "un registro" a ser "un asistente".
• Esfuerzo: S (Small). Ya tienes la data de stock bajo, solo es maquetar un PDF usando una librería.

7. Plantillas pre-cargadas por industria (Abarrotes, Ropa, Ferretería)

• Señal que ataca: "Lo usé el primer mes pero lo dejé" (Fatiga de Onboarding).
• Hipótesis: Si al registrarse eligen "Abarrotes" y el sistema ya viene precargado con los 100 productos más comunes de México (Coca-Cola 600ml, Gansito, etc.) con sus códigos de barras, el usuario solo tiene que poner las cantidades. El "Aha! moment" es casi instantáneo.
• Esfuerzo: M (Medium). Requiere investigación manual de tu lado para crear las bases de datos semilla, y un pequeño cambio en el flujo de registro.

8. Tour interactivo de 3 pasos en la app

• Señal que ataca: "No tenía tiempo de enseñarle al empleado".
• Hipótesis: Si integras una librería como Intro.js o Shepherd que guíe al usuario nuevo con tooltips en pantalla ("1. Busca aquí", "2. Resta aquí"), eliminas la necesidad de que el dueño entrene al personal.
• Esfuerzo: S (Small). Las librerías ya existen, es cuestión de implementarlas en la UI actual.

4. La idea que NO debes hacer (aunque suene atractiva)

🚫 NO desarrolles una App Móvil Nativa (iOS / Android).

Por qué suena atractiva: Podrías pensar que el problema de que "el empleado no lo use" o "sea más lento que Excel" se soluciona teniendo una app nativa instalada en el teléfono con notificaciones push.

Por qué te hundirá:

1. Tienes 2 desarrolladores. Mantener una base de código web, más una app iOS, más una app Android (incluso usando React Native o Flutter) va a paralizar por completo la velocidad de tu equipo. Las actualizaciones tardarán meses.
2. Tendrás que lidiar con los procesos de revisión de Apple y Google.
3. El problema actual de tu producto no es de plataforma, es de flujo de trabajo. Una app nativa que requiere carga manual producto por producto va a tener el mismo 28% de churn que tu web app actual.

Mejora la experiencia en la Web App Responsive (hazla PWA si quieres que tengan un ícono en su pantalla de inicio) e invierte el tiempo de tus desarrolladores en la Integración con Puntos de Venta y en WhatsApp. Eso es lo que salvará el negocio.

Basado en tu perfil (experiencia contable profunda en Argentina, red de contactos B2B sólida, habilidades no-code) y tus restricciones (90 días al primer revenue, sin apps móviles, bajo presupuesto), el enfoque debe ser "Micro-SaaS o automatizaciones como servicio".

El fracaso de tu chatbot y tu app de facturación te dio una lección vital: las empresas no pagan por "IA", pagan por ahorrar horas hombre o ganar velocidad en tareas tediosas.

Aquí tienes 8 ideas diseñadas para construirse rápido (con Bubble, n8n y OpenAI) y venderse a tu red actual:

1. ConciliAI (Estandarización de Extractos Bancarios)

1. Nombre tentativo: ConciliAI
2. Cliente objetivo: Estudios contables de tamaño medio (3 a 15 empleados) que liquidan impuestos y arman balances para pymes.
3. Problema y ventaja AI: Los clientes envían extractos bancarios en PDFs horribles, escaneados torcidos o formatos de bancos que los sistemas contables no leen. Un OCR tradicional o software de mapeo falla si cambia un píxel. La IA (modelos de Visión) puede leer cualquier PDF desestructurado y devolver un archivo Excel/CSV perfectamente formateado y categorizado, listo para importar al sistema contable.
4. Modelo de revenue: Suscripción mensual por volumen. $50 USD/mes hasta 100 páginas procesadas; $100 USD/mes hasta 300 páginas.
5. Primeros 5 clientes: Llama a los 5 dueños de estudios contables con mayor volumen de clientes en tu red de 80+. Diles: "Dame el peor PDF bancario que tengas, te lo devuelvo en 5 minutos en un Excel perfecto para importar". La demostración en vivo vende el producto.
6. Riesgo principal: Que los bancos argentinos estandaricen repentinamente sus exportaciones a formatos legibles universales (poco probable a corto plazo, pero posible).

2. GastoSync (Captura de Comprobantes por WhatsApp)

1. Nombre tentativo: GastoSync (o TicketCero)
2. Cliente objetivo: Estudios contables (se lo venden/ofrecen como beneficio a sus clientes Pyme).
3. Problema y ventaja AI: Perseguir a los clientes para que envíen facturas de gastos (tickets de nafta, restaurantes, insumos) es una pesadilla. El cliente pierde los tickets. La IA permite que el cliente simplemente saque una foto por WhatsApp; la IA (usando n8n + OpenAI Vision) lee el ticket, extrae CUIT, monto, IVA, fecha y lo clasifica automáticamente en una hoja de cálculo compartida con el contador.
4. Modelo de revenue: $40 USD/mes por estudio contable (incluye hasta 10 clientes pyme conectados).
5. Primeros 5 clientes: Selecciona a 5 contadores de tu red que sepas que sufren con clientes desordenados (gastronómicos, logística). Ofréceles implementarles el bot en su propio número de WhatsApp (usando API de Meta) cobrando un setup fee barato ($100 USD) + la suscripción.
6. Riesgo principal: Los costos de la API de WhatsApp y de OpenAI Vision pueden comerse tu margen si los clientes envían fotos inútiles o audios largos que el bot deba procesar.

3. AlertaNorma (Traductor de Resoluciones AFIP/BCRA)

1. Nombre tentativo: AlertaNorma
2. Cliente objetivo: Socios y gerentes de estudios contables y jurídicos.
3. Problema y ventaja AI: El Boletín Oficial y AFIP publican resoluciones largas y complejas. El software tradicional solo envía la alerta. La IA puede leer la resolución, resumirla en 3 viñetas y, más importante, cruzarla con el perfil del estudio: "Esta resolución afecta a tus clientes del agro y a los importadores. Debes hacer X".
4. Modelo de revenue: Suscripción mensual de $30 USD/mes.
5. Primeros 5 clientes: Durante una semana de muchos cambios regulatorios (muy común en Argentina), envía por WhatsApp a 20 contactos de tu red un resumen generado por tu IA de una norma nueva, indicando el impacto práctico. Al final del mensaje: "Si quieres recibir esto personalizado para tus clientes cada mañana, cuesta $30/mes".
6. Riesgo principal: Las alucinaciones de la IA. Si la IA interpreta mal una norma tributaria o legal, el estudio queda expuesto. Requiere prompts extremadamente precisos y un disclaimer fuerte.

4. PrimerBorrrador (Intake Legal y Redacción Inicial)

1. Nombre tentativo: PrimerBorrador
2. Cliente objetivo: Estudios jurídicos pequeños (1 a 5 abogados) enfocados en derecho laboral o familia.
3. Problema y ventaja AI: El abogado pierde 2 horas entrevistando al cliente y tipeando los hechos para armar una demanda o carta documento. Con IA, el abogado graba la entrevista (o el cliente llena un formulario dinámico), y la IA extrae los hechos relevantes, fechas, montos y redacta el primer borrador de la carta documento o escrito inicial basándose en plantillas del propio estudio.
4. Modelo de revenue: $60 USD/mes por usuario (abogado).
5. Primeros 5 clientes: De tus 30 contactos en estudios jurídicos, busca a los que hagan volumen (Ej: despidos, divorcios). Pídeles que te envíen un audio relatando un caso ficticio y su plantilla en Word. Devuélveles el documento redactado en 10 minutos.
6. Riesgo principal: Resistencia al cambio. Los abogados son muy celosos de su redacción y pueden desconfiar de que la IA capture los matices legales de un caso.

5. CierraServ (Generador de Propuestas Comerciales)

1. Nombre tentativo: CierraServ
2. Cliente objetivo: Pymes de servicios (agencias de marketing, consultoras de RRHH, empresas de software a medida) de tu red de 20+.
3. Problema y ventaja AI: Armar propuestas comerciales toma horas, por lo que se reciclan propuestas viejas, perdiendo personalización. Un software tradicional solo llena campos. La IA toma las notas crudas de la reunión de ventas (o la transcripción), entiende el dolor del cliente y redacta una propuesta persuasiva, estructurada y con el pricing adaptado, lista en PDF (vía Bubble).
4. Modelo de revenue: $50 USD/mes por empresa.
5. Primeros 5 clientes: Contacta a los dueños de las agencias/consultoras de tu red. Ofréceles un piloto de 14 días gratuito donde tú mismo (usando tu backend en n8n) les armas las propuestas si te mandan el audio de sus notas de reunión.
6. Riesgo principal: Que el churn (cancelación) sea alto si la pyme tiene pocas reuniones de ventas al mes, haciendo que el producto no se perciba como de uso diario.

6. AltaRápida (Onboarding de Clientes B2B)

1. Nombre tentativo: AltaRápida
2. Cliente objetivo: Estudios contables y jurídicos que abren sociedades o dan de alta nuevos clientes empresa constantemente.
3. Problema y ventaja AI: Dar de alta un cliente implica tipear datos de Constancias de CUIT, DNI de los socios, Estatutos (PDFs de 30 páginas escaneados) al CRM o sistema de gestión. La IA extrae entidades específicas (Nombres, CUITs, Porcentajes accionarios, Domicilios legales) de un lote de documentos variados y los empuja vía API (Zapier/n8n) al sistema del estudio.
4. Modelo de revenue: Setup fee de $200 USD (para conectar con su sistema) + $40 USD/mes.
5. Primeros 5 clientes: Habla con los estudios de tu red que hagan constitución de SAS/SRL o tengan mucha rotación de clientes. El dolor administrativo ahí es altísimo. Ofréceles automatizar su próximo alta gratis.
6. Riesgo principal: La integración técnica. Si usan sistemas contables cerrados sin API (muy común en software contable argentino legacy), tendrás que exportar la data a un Excel intermedio, lo que resta un poco de "magia" al producto.

7. SocioVirtual (Buscador Interno para Estudios)

1. Nombre tentativo: SocioVirtual (RAG para Estudios)
2. Cliente objetivo: Estudios contables de más de 8 empleados (donde hay socios y analistas junior).
3. Problema y ventaja AI: Los analistas junior interrumpen constantemente a los socios (o mandan mensajes por WhatsApp) preguntando: *"¿Cómo le liquidamos a

Aquí tienes el análisis detallado de los 5 bugs, su explicación, la corrección individual y, al final, el código completo corregido.

1. Bug Lógico: Paginación incorrecta

• Ubicación: Método findAll, línea const skip = page * limit;
• Explicación: Si la página solicitada es la número 1 (page = 1) y el límite es 10, la variable skip será 10. Esto significa que en la primera página te vas a saltear los primeros 10 registros, mostrando directamente la página 2. Las páginas para el usuario suelen empezar en 1, pero para la base de datos el skip (offset) de la primera página debe ser 0.
• Corrección:

const skip = (page - 1) * limit;

2. Bug Lógico: Soft delete no filtra correctamente en findOne

• Ubicación: Método findOne, línea where: { id },
• Explicación: El sistema está utilizando "soft deletes" (borrado lógico), lo cual se evidencia en findAll donde se filtra por deletedAt: IsNull(). Sin embargo, findOne solo busca por id. Si un usuario consulta el ID de un producto que fue borrado lógicamente, el sistema lo devolverá como si estuviera activo.
• Corrección:

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

3. Bug de Seguridad: Exposición de información interna (Information Disclosure)

• Ubicación: Método softDelete, línea throw new NotFoundException('Product with id ${id} not found in table "product"');
• Explicación: Devolver mensajes de error que revelen detalles de la infraestructura interna (como el nombre real de la tabla en la base de datos: table "product") es una vulnerabilidad de seguridad. Le da a un posible atacante información valiosa sobre el esquema de tu base de datos para intentar ataques de Inyección SQL.
• Corrección:

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

4. Bug de Arquitectura: Inyección masiva (Mass Assignment) y responsabilidad del Controlador

• Ubicación: Método create, firma async create(data: Partial<Product>) y comentario del HTTP Status.
• Explicación:
  1. Arquitectura / Seguridad: Recibir Partial<Product> directamente en el servicio permite que un usuario malintencionado envíe campos que no debería poder modificar al crear (por ejemplo, id, stock: 9999, o deletedAt). Se debe usar un DTO específico (ej: CreateProductDto).
  2. HTTP Status (Controlador): Como menciona el comentario, la creación de un recurso debe devolver el código HTTP 201 Created, no un 200 OK. Aunque esto recae en el controlador (usando el decorador @Post() que en NestJS devuelve 201 por defecto), la arquitectura del servicio debe estar preparada para recibir solo datos validados.
• Corrección:

// Se reemplaza Partial<Product> por un DTO
async create(createProductDto: CreateProductDto): Promise<Product> {
  const product = this.productRepository.create(createProductDto);
  return this.productRepository.save(product);
}

5. Bug de Arquitectura/Lógica: Operación no atómica (Falta de Transacción)

• Ubicación: Método transferStock, al final del método con los dos save.
• Explicación: Si el primer save (descontar stock al origen) tiene éxito, pero el servidor se cae o la base de datos falla antes del segundo save (sumar stock al destino), el stock desaparece por completo. Esto genera una inconsistencia grave de datos. Ambas operaciones deben ejecutarse dentro de una Transacción de base de datos: o se guardan ambas, o ninguna.
• Corrección:

async transferStock(fromId: string, toId: string, quantity: number): Promise<void> {
  await this.productRepository.manager.transaction(async (transactionalEntityManager) => {
    // Se usa el transactionalEntityManager para asegurar que todo ocurra en la misma transacción
    const source = await transactionalEntityManager.findOne(Product, { where: { id: fromId, deletedAt: IsNull() } });
    const dest = await transactionalEntityManager.findOne(Product, { where: { id: toId, deletedAt: IsNull() } });

    if (!source || !dest) throw new NotFoundException('Product not found');

Aquí tienes la implementación siguiendo estrictamente la arquitectura de 3 capas, las reglas de negocio y las convenciones que has definido.

1. DTOs (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;
}

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

2. Repository (user.repository.ts)

Se encarga exclusivamente de la abstracción de la base de datos.

import { Injectable } from '@nestjs/common';
import { InjectRepository } from '@nestjs/typeorm';
import { Repository } from 'typeorm';
import { User } from './user.entity'; // Asumiendo la ubicación de tu entidad

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

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

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

3. Service (user.service.ts)

Contiene toda la lógica de negocio, validaciones de dominio, hasheo y mapeo manual para asegurar que nunca se filtre la entidad ORM hacia arriba.

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

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

  async create(dto: CreateUserDto): Promise<UserDto> {
    // 1. Verificar si el email ya existe
    const existingUser = await this.userRepository.findByEmail(dto.email);
    if (existingUser) {
      throw new ConflictException('Email already registered');
    }

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

    // 3. Persistir en base de datos
    const savedUser = await this.userRepository.create({
      email: dto.email,
      name: dto.name,
      passwordHash,
    });

    // 4. Mapear la entidad ORM al DTO de salida
    const userDto = new UserDto();
    userDto.id = savedUser.id;
    userDto.email = savedUser.email;
    userDto.name = savedUser.name;
    userDto.createdAt = savedUser.createdAt;

    return userDto;
  }
}

4. Controller (user.controller.ts)

Punto de entrada HTTP. Recibe el request, valida y delega todo el trabajo al Service.

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

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

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

Aquí tienes la implementación requerida. He separado el código en dos bloques: uno para los DTOs y otro para el Servicio, cumpliendo estrictamente con tus reglas de arquitectura y negocio.

1. DTOs (products.dto.ts)

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

// --- Input DTOs ---

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

  @IsString()
  @IsOptional()
  description?: string;

  @IsPositive()
  price: number;

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

export class UpdateProductDto extends PartialType(CreateProductDto) {}

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

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

// --- Output DTOs ---

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

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

2. Service (products.service.ts)

import { Injectable } from '@nestjs/common';
import { InjectRepository } from '@nestjs/typeorm';
import { Repository, IsNull } from 'typeorm';
import { Product } from './product.entity'; // Ajusta el path según tu proyecto
import { 
  CreateProductDto, 
  UpdateProductDto, 
  PaginationQueryDto, 
  ProductDto, 
  PaginatedProductsDto 
} from './products.dto'; // Ajusta el path según tu proyecto

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

  /**
   * Helper privado para mapear la entidad de TypeORM al DTO plano.
   * Nota: TypeORM devuelve las columnas 'decimal' como strings por defecto, 
   * por lo que forzamos la conversión a Number para cumplir con el DTO.
   */
  private mapToDto(product: Product): ProductDto {
    return {
      id: product.id,
      name: product.name,
      description: product.description,
      price: Number(product.price),
      stock: product.stock,
      createdAt: product.createdAt,
    };
  }

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

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

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

    return {
      data: items.map(item => this.mapToDto(item)),
      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.mapToDto(product);
  }

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

    if (!product) {
      return null;
    }

    // Mergeamos los datos existentes con los nuevos y guardamos
    const updatedProduct = await this.productRepository.save({
      ...product,
      ...dto,
    });

    return this.mapToDto(updatedProduct);
  }

  async softDelete(id: string): Promise<boolean> {
    const product = await this.productRepository.findOne({
      where: { id, deletedAt: IsNull() },
    });

    if (!product) {
      return false;
    }

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

Detalles a destacar de la implementación:

1. Agnosticismo HTTP: Solo se importó @Injectable() de @nestjs/common. Toda la lógica de negocio devuelve null o false para que la capa superior decida qué código de estado HTTP usar.
2. Seguridad de Tipos (Decimal): En la función privada mapToDto, el campo price se convierte a Number(). Esto es una buena práctica porque TypeORM y los drivers de SQL devuelven los campos decimal como string para evitar pérdida de precisión en JavaScript, pero el DTO espera un number.
3. Consistencia en Soft Delete: Todos los métodos de búsqueda (findAll, findOne, update, softDelete) filtran estrictamente por deletedAt: IsNull() para asegurar que los registros eliminados lógicamente sean invisibles para las operaciones del sistema.
4. Validación de paginación: El PaginationQueryDto hace uso de @Type(() => Number) de class-transformer. Esto es vital porque los Query Params siempre llegan como strings en NestJS, y necesitamos transformarlos a número antes de que class-validator los procese.

Aquí tienes la implementación completa del AuthGuard y los decoradores solicitados. Este código está diseñado para ser agnóstico y funciona perfectamente como un guard global sin depender de Passport.

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

// ==========================================
// 1. CONSTANTES Y DECORADORES
// ==========================================

export const IS_PUBLIC_KEY = 'isPublic';
/**
 * Marca un endpoint o controlador como público, ignorando la validación del JWT.
 */
export const Public = () => SetMetadata(IS_PUBLIC_KEY, true);

export const ROLES_KEY = 'roles';
/**
 * Define los roles requeridos para acceder a un endpoint o controlador.
 * @param roles Lista de roles permitidos (ej: 'admin', 'user')
 */
export const Roles = (...roles: string[]) => SetMetadata(ROLES_KEY, roles);

// ==========================================
// 2. GUARD DE AUTENTICACIÓN Y AUTORIZACIÓN
// ==========================================

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

  async canActivate(context: ExecutionContext): Promise<boolean> {
    // 1. Verificar si el endpoint está marcado como público (@Public)
    const isPublic = this.reflector.getAllAndOverride<boolean>(IS_PUBLIC_KEY, [
      context.getHandler(),
      context.getClass(),
    ]);
    
    if (isPublic) {
      return true;
    }

    const request = context.switchToHttp().getRequest<Request>();
    const token = this.extractTokenFromHeader(request);

    // 2. Verificar existencia del token
    if (!token) {
      throw new UnauthorizedException('No se proporcionó un token de autenticación');
    }

    // 3. Validar el token y extraer el payload
    try {
      const payload = await this.jwtService.verifyAsync(token);
      // Adjuntamos el payload al objeto request para usarlo en los controladores
      request['user'] = payload;
    } catch {
      throw new UnauthorizedException('Token inválido o expirado');
    }

    // 4. Verificación de Roles (@Roles)
    const requiredRoles = this.reflector.getAllAndOverride<string[]>(ROLES_KEY, [
      context.getHandler(),
      context.getClass(),
    ]);

    // Si no hay roles requeridos, el usuario autenticado tiene acceso
    if (!requiredRoles || requiredRoles.length === 0) {
      return true;
    }

    // Validar si el usuario tiene al menos uno de los roles requeridos
    const userRoles: string[] = request['user']?.roles || [];
    const hasRequiredRole = requiredRoles.some((role) => userRoles.includes(role));

    if (!hasRequiredRole) {
      throw new ForbiddenException('No tienes los permisos necesarios para realizar esta acción');
    }

    return true;
  }

  /**
   * Extrae el token del header Authorization
   * Formato esperado: "Bearer <token>"
   */
  private extractTokenFromHeader(request: Request): string | undefined {
    const [type, token] = request.headers.authorization?.split(' ') ?? [];
    return type === 'Bearer' ? token : undefined;
  }
}

Detalles de la implementación:

1. getAllAndOverride: Se usa en el Reflector para que puedas poner los decoradores tanto a nivel de método (endpoint) como a nivel de clase (controlador). Si pones un decorador en el método, este sobrescribirá al de la clase.
2. request['user']: Se utiliza esta notación en lugar de request.user directamente para evitar errores de tipado estricto de TypeScript con la interfaz estándar Request de Express (a menos que hayas extendido globalmente la interfaz Request en tu proyecto).
3. Validación de Roles: Usa el método .some() de los arrays, lo que significa que con que el usuario tenga al menos uno de los roles listados en @Roles('admin', 'manager'), se le concederá el acceso. Si no tiene ninguno, lanza el ForbiddenException (HTTP 403).

Aquí tienes la implementación solicitada, separada por archivos y cumpliendo estrictamente con la arquitectura y requerimientos que mencionas.

dto/login.dto.ts

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

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

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

dto/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 '../user/user.service'; // Ajusta el path según tu proyecto
import { LoginDto } from './dto/login.dto';
import { AuthResponseDto } from './dto/auth-response.dto';

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

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

    // 1. Buscar usuario por email
    const user = await this.userService.findByEmail(email);
    if (!user) {
      throw new UnauthorizedException('Invalid credentials');
    }

    // 2. Validar password
    const isPasswordValid = await bcrypt.compare(password, user.passwordHash);
    if (!isPasswordValid) {
      throw new UnauthorizedException('Invalid credentials');
    }

    // 3. Generar payload del JWT
    const payload = { 
      sub: user.id, 
      email: user.email 
    };

    // 4. Firmar token (el secret ya viene configurado en el JwtModule)
    const accessToken = await this.jwtService.signAsync(payload, {
      expiresIn: '7d',
    });

    // 5. Retornar respuesta
    return {
      access_token: accessToken,
      expiresIn: 604800, // 7 días en segundos
    };
  }
}

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) // Se usa 200 OK en lugar del 201 Created por defecto de POST
  async login(@Body() loginDto: LoginDto): Promise<AuthResponseDto> {
    return this.authService.login(loginDto);
  }
}

Aquí tienes la implementación solicitada. Se incluyen los DTOs con sus validaciones y el servicio con el QueryBuilder optimizado para aplicar los filtros dinámicamente.

DTOs (product.dto.ts)

import { Type } from 'class-transformer';
import { IsOptional, IsString, IsNumber, Min, Max, IsIn, IsInt } from 'class-validator';

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

  @IsOptional()
  @IsIn(['active', 'inactive', 'draft'])
  status?: 'active' | 'inactive' | 'draft';

  @IsOptional()
  @Type(() => Number)
  @IsNumber()
  minPrice?: number;

  @IsOptional()
  @Type(() => Number)
  @IsNumber()
  maxPrice?: number;

  @IsOptional()
  @IsString()
  sortBy?: string = 'createdAt';

  @IsOptional()
  @IsIn(['ASC', 'DESC'])
  sortOrder?: 'ASC' | 'DESC' = 'DESC';

  @IsOptional()
  @Type(() => Number)
  @IsInt()
  @Min(1)
  page?: number = 1;

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

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

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

Servicio (product.service.ts)

import { Injectable } from '@nestjs/common';
import { InjectRepository } from '@nestjs/typeorm';
import { Repository } from 'typeorm';
import { Product } from './product.entity'; // Ajusta la ruta a tu entidad
import { SearchProductsDto, PaginatedProductsDto, ProductDto } from './product.dto';

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

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

    // 1. Inicializar QueryBuilder
    const qb = this.productRepository.createQueryBuilder('product');

    // Regla: NUNCA retornar registros con deletedAt != null
    qb.where('product.deletedAt IS NULL');

    // 2. Aplicar filtros dinámicos
    if (q) {
      // Usamos paréntesis en el string para encapsular el OR y no romper el AND global
      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 });
    }

    // 3. Configurar Sorting con fallback de seguridad
    const allowedSortFields = ['name', 'price', 'stock', 'createdAt'];
    const actualSortBy = allowedSortFields.includes(sortBy) ? sortBy : 'createdAt';
    const actualSortOrder = sortOrder === 'ASC' ? 'ASC' : 'DESC';

    qb.orderBy(`product.${actualSortBy}`, actualSortOrder);

    // 4. Configurar Paginación
    qb.skip((page - 1) * limit).take(limit);

    // 5. Ejecutar query para obtener datos y total
    const [entities, total] = await qb.getManyAndCount();

    // 6. Mapear la entidad a ProductDto
    const data: ProductDto[] = entities.map((product) => ({
      id: product.id,
      name: product.name,
      description: product.description,
      price: Number(product.price), // Cast a Number por si el driver de BD lo retorna como string (común en decimals)
      stock: product.stock,
      status: product.status,
      createdAt: product.createdAt,
    }));

    // 7. Retornar el DTO paginado
    return {
      data,
      total,
      page,
      limit,
    };
  }
}

Notas de implementación:

1. Seguridad en la búsqueda (OR): Se encapsuló la condición de la búsqueda de texto (q) entre paréntesis explícitos (...) para que el OR no interfiriera con los demás filtros AND (como el deletedAt IS NULL).
2. Fallback de Ordenamiento: Se validó contra un array estricto (allowedSortFields). Si el cliente envía sortBy=inventado, el servicio ignora ese valor y aplica createdAt de forma

Aquí tienes la implementación de los DTOs y el WalletService cumpliendo con todas las reglas de negocio, transacciones de TypeORM y el bloqueo optimista (Optimistic Locking).

1. DTOs (transfer.dto.ts)

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

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

  @IsUUID()
  toWalletId: string;

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

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

2. Servicio (wallet.service.ts)

import { 
  Injectable, 
  BadRequestException, 
  NotFoundException, 
  ConflictException 
} from '@nestjs/common';
import { DataSource } from 'typeorm';
import { Wallet } from './wallet.entity'; // Asumiendo que la entidad está en este path
import { TransferDto, TransferResultDto } from './transfer.dto';

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

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

    // 1. Validar que no sean la misma wallet
    if (fromWalletId === toWalletId) {
      throw new BadRequestException('Cannot transfer to same wallet');
    }

    // 2. Iniciar la transacción
    return this.dataSource.transaction(async (manager) => {
      const walletRepo = manager.getRepository(Wallet);

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

      // 3. Validar existencia
      if (!fromWallet || !toWallet) {
        throw new NotFoundException('Wallet not found');
      }

      // Nota: TypeORM suele devolver las columnas 'decimal' como strings para evitar pérdida de precisión.
      // Las parseamos a Number para poder operar con ellas.
      const currentFromBalance = Number(fromWallet.balance);
      const currentToBalance = Number(toWallet.balance);

      // 4. Validar fondos suficientes
      if (currentFromBalance < amount) {
        throw new BadRequestException('Insufficient balance');
      }

      // Calcular nuevos balances
      const newFromBalance = currentFromBalance - amount;
      const newToBalance = currentToBalance + amount;

      // 5. Actualizar wallet de origen (Optimistic Locking)
      const fromUpdateResult = await manager
        .createQueryBuilder()
        .update(Wallet)
        .set({ 
          balance: newFromBalance, 
          version: fromWallet.version + 1 
        })
        .where('id = :id AND version = :version', { 
          id: fromWalletId, 
          version: fromWallet.version 
        })
        .execute();

      if (fromUpdateResult.affected !== 1) {
        // Al lanzar una excepción, TypeORM hace rollback automático de la transacción
        throw new ConflictException('Concurrent modification detected');
      }

      // 6. Actualizar wallet de destino (Optimistic Locking)
      const toUpdateResult = await manager
        .createQueryBuilder()
        .update(Wallet)
        .set({ 
          balance: newToBalance, 
          version: toWallet.version + 1 
        })
        .where('id = :id AND version = :version', { 
          id: toWalletId, 
          version: toWallet.version 
        })
        .execute();

      if (toUpdateResult.affected !== 1) {
        // Al lanzar una excepción, TypeORM hace rollback automático de la transacción
        throw new ConflictException('Concurrent modification detected');
      }

      // 7. Retornar el resultado
      const result: TransferResultDto = {
        fromWalletId,
        toWalletId,
        amount,
        newFromBalance,
        newToBalance,
        transferredAt: new Date(),
      };

      return result;
    });
  }
}

Detalles técnicos aplicados:

• class-validator: Se usó @IsNumber({ maxDecimalPlaces: 2 }) para limitar el input a un máximo de 2 decimales según el requerimiento.
• Manejo de Transacciones: Se envolvió toda la lógica en this.dataSource.transaction(...). Cualquier excepción lanzada dentro del callback (NotFoundException, BadRequestException o ConflictException) activará automáticamente el ROLLBACK de la base de datos.
• Optimistic Locking: En vez de usar el método .save(), se utilizó createQueryBuilder().update() para forzar la cláusula WHERE version = :version. Si la versión cambió en la base de datos entre el findOne y el update, affected será 0 y se lanzará el ConflictException.
• Conversión Segura: Se incluyó el casteo a Number() en los balances, ya que TypeORM por defecto devuelve los campos definidos como decimal o numeric en formato string para prevenir pérdida de datos en JavaScript.

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

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

  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])
}

Aquí tienes el código refactorizado siguiendo estrictamente la arquitectura de capas (Controller -> Service -> Repository) y cumpliendo con todos tus requerimientos.

He separado lógicamente las responsabilidades: los DTOs para la validación y transferencia de datos, el Repository aislando a TypeORM, el Service manejando las reglas de negocio y el Controller actuando únicamente como orquestador HTTP.

import { 
  Controller, Post, Get, Param, Body, NotFoundException, 
  ConflictException, HttpCode, Injectable 
} from '@nestjs/common';
import { InjectRepository } from '@nestjs/typeorm';
import { Repository, Entity, PrimaryGeneratedColumn, Column, CreateDateColumn, OneToMany } from 'typeorm';
import * as bcrypt from 'bcrypt';
import { IsEmail, IsString, MinLength } from 'class-validator';

// ============================================================================
// 1. ENTIDADES (Sin cambios, solo como referencia)
// ============================================================================
@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[];
}

@Entity()
export class Order {
  @PrimaryGeneratedColumn('uuid') id: string;
  @Column() total: number;
  @Column({ default: 'pending' }) status: string;
  @CreateDateColumn() createdAt: Date;
}

// ============================================================================
// 2. DTOs (Data Transfer Objects)
// ============================================================================
export class CreateUserDto {
  @IsEmail()
  email: string;

  @IsString()
  name: string;

  @IsString()
  @MinLength(6) // Asumiendo un mínimo por el import original de class-validator
  password: string;
}

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

export class UserWithOrdersDto extends UserDto {
  orderCount: number;
}

// ============================================================================
// 3. REPOSITORY (Solo persistencia, sin lógica de negocio)
// ============================================================================
@Injectable()
export class UserRepository {
  constructor(
    @InjectRepository(User) 
    private readonly repo: Repository<User>
  ) {}

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

  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);
  }
}

// ============================================================================
// 4. SERVICE (Lógica de negocio, mapeo a DTOs, nunca retorna entidades)
// ============================================================================
@Injectable()
export class UserService {
  constructor(private readonly userRepository: UserRepository) {}

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

    // Regla de negocio: Hashear contraseña
    const passwordHash = await bcrypt.hash(dto.password, 10);
    
    // Persistencia delegada al repositorio
    const savedUser = await this.userRepository.create({ 
      email: dto.email, 
      name: dto.name, 
      passwordHash 
    });

    // Retorna DTO, ocultando el passwordHash
    return this.mapToDto(savedUser);
  }

  async findOneWithOrders(id: string): Promise<UserWithOrdersDto | null> {
    // Delegar al repositorio pidiendo las relaciones necesarias
    const user = await this.userRepository.findById(id, ['orders']);
    
    // El Service retorna null si no existe (no lanza NotFoundException)
    if (!user) return null;

    // Regla de negocio: Calcular cantidad de órdenes y mapear a DTO
    return {
      ...this.mapToDto(user),
      orderCount: user.orders?.length ?? 0,
    };
  }

  // Método auxiliar privado para evitar repetir el mapeo
  private mapToDto(user: User): UserDto {
    return {
      id: user.id,
      email: user.email,
      name: user.name,
      createdAt: user.createdAt,
    };
  }
}

// ============================================================================
// 5. CONTROLLER (Solo orquestación HTTP, validación y manejo de respuestas)
// ============================================================================
@Controller('users')
export class UserController {
  constructor(private readonly userService: UserService) {}

  @Post()
  @HttpCode(201)
  async create(@Body() body: CreateUserDto): Promise<UserDto> {
    // El controller confía en que el body ya fue validado por ValidationPipe
    return this.userService.create(body);
  }

  @Get(':id')
  async findOne(@Param('id') id: string): Promise<UserWithOrdersDto> {
    const user = await this.userService.findOneWithOrders(id);
    
    // El controller traduce el "null" del Service a un error HTTP 404
    if (!user) {
      throw new NotFoundException('User not found');
    }

    return user;
  }
}

Resumen de las mejoras arquitectónicas:

1. Seguridad (Fuga de datos eliminada): El endpoint POST ya no devuelve el passwordHash porque el Service se encarga de transformar la Entidad User al objeto seguro UserDto.
2. Controller limpio: El Controller ya no sabe qué es TypeORM, ni bcrypt, ni cómo se calcula el orderCount. Su única responsabilidad es recibir la petición, delegar al Service y manejar la excepción 404.
3. **Repository encapsulado

Aquí tienes el prompt diseñado para ser utilizado directamente como System Prompt. Está optimizado para ejecutarse con temperatura 0 (lo que garantiza respuestas deterministas y consistentes) y utiliza técnicas de few-shot prompting para manejar casos límite (edge cases), idiomas mezclados y ambigüedades.

System Prompt

Eres un asistente experto en clasificación y triaje de tickets de atención al cliente. Tu objetivo es analizar el mensaje del cliente (que puede estar en español, inglés o spanglish) y extraer la información clave en un formato JSON estricto.

REGLAS DE CLASIFICACIÓN:

1. CATEGORÍAS PERMITIDAS (Elige solo una):
- "facturación": Problemas con cobros, facturas, doble cargo, métodos de pago.
- "envío": Demoras, rastreo, dirección incorrecta, paquetes perdidos.
- "producto_defectuoso": Artículos rotos, mal funcionamiento, calidad inferior.
- "consulta_general": Preguntas sobre stock, horarios, dudas sobre cómo usar el servicio.
- "cancelación": Solicitudes explícitas para cancelar pedidos o suscripciones.
- "fraude": Cargos no reconocidos, robo de cuenta, sospecha de estafa.

2. PRIORIDADES PERMITIDAS:
- "critica": Fraude, amenazas legales, problemas masivos, riesgo de salud.
- "alta": Producto defectuoso grave, cliente muy enojado, cancelaciones urgentes.
- "media": Problemas de envío estándar, dudas de facturación sin enojo.
- "baja": Consultas generales, mensajes ambiguos o incompletos sin urgencia aparente.

3. SENTIMIENTO PERMITIDO:
- "positivo", "neutral", "negativo", "muy_negativo" (usa este último si hay insultos, enojo extremo o amenazas).

4. REQUIERE HUMANO (Booleano: true / false):
- true: Si es fraude, cancelación, producto defectuoso, quejas graves (muy_negativo) o si el mensaje es demasiado ambiguo/incompleto y necesita aclaración.
- false: Si es una consulta general simple, rastreo de envío básico o preguntas frecuentes que un bot podría responder.

5. MANEJO DE AMBIGÜEDAD:
Si el mensaje es incompleto, incomprensible o carece de contexto, clasifícalo como "consulta_general", prioridad "baja", sentimiento "neutral" y requiere_humano "true" (para que un agente pida contexto).

FORMATO DE SALIDA:
Debes responder ÚNICA Y EXCLUSIVAMENTE con un objeto JSON válido. No incluyas saludos, explicaciones, ni bloques de código markdown (```json).

Estructura requerida:
{
  "categoria": "string",
  "prioridad": "string",
  "sentimiento": "string",
  "requiere_humano": boolean,
  "resumen_corto": "string (Máximo 15 palabras, en español)"
}

EJEMPLOS DE REFERENCIA (FEW-SHOT):

Input: "Bro my phone llegó roto, the screen is totally shattered. Necesito un refund ASAP o los demando en profeco!"
Output:
{
  "categoria": "producto_defectuoso",
  "prioridad": "critica",
  "sentimiento": "muy_negativo",
  "requiere_humano": true,
  "resumen_corto": "Cliente amenaza con demanda por teléfono que llegó con pantalla rota."
}

Input: "hola ayer intente pero no me deja"
Output:
{
  "categoria": "consulta_general",
  "prioridad": "baja",
  "sentimiento": "neutral",
  "requiere_humano": true,
  "resumen_corto": "Mensaje ambiguo sobre un intento fallido no especificado, requiere más contexto."
}

Input: "I just saw 3 charges on my credit card from your store but I haven't bought anything since 2022. Help!!"
Output:
{
  "categoria": "fraude",
  "prioridad": "critica",
  "sentimiento": "negativo",
  "requiere_humano": true,
  "resumen_corto": "Cliente reporta tres cargos no reconocidos en su tarjeta de crédito."
}

Input: "Hola, when is order #12345 arriving? Gracias."
Output:
{
  "categoria": "envío",
  "prioridad": "media",
  "sentimiento": "neutral",
  "requiere_humano": false,
  "resumen_corto": "Consulta sobre la fecha de entrega de la orden #12345."
}

Input: "Please cancel my subscription, I don't need it anymore."
Output:
{
  "categoria": "cancelación",
  "prioridad": "alta",
  "sentimiento": "neutral",
  "requiere_humano": true,
  "resumen_corto": "Solicitud directa para cancelar suscripción activa."
}

Notas para la implementación en la API:

1. Parámetros del LLM recomendados:
   • temperature: 0.0 (Fundamental para que respete estrictamente el JSON y las categorías sin alucinar sinónimos).
   • response_format: { "type": "json_object" } (Si usas la API de OpenAI, esto fuerza a que la salida sea un JSON válido y evita que el modelo agregue texto adicional).
2. Cómo enviar el input del usuario: Envía el mensaje del cliente simplemente como un mensaje de rol user. Ejemplo de payload:

   "messages": [
     {"role": "system", "content": "<PEGA_EL_PROMPT_AQUÍ>"},
     {"role": "user", "content": "Me cobraron dos veces la factura de este mes wtf"}
   ]
   

Para diseñar este prompt, estructuraré las instrucciones de manera que el modelo asuma el rol de un analista financiero riguroso. Incluiré las reglas de negocio claramente delimitadas y le pediré al modelo que realice su evaluación lógica paso a paso (Chain-of-Thought) en una sección de texto antes de generar el JSON final. Esto garantiza que procese cada condición antes de emitir el veredicto.

Aquí tienes el prompt diseñado:

System Prompt / Instrucciones para el LLM:

Actúa como un analista de riesgo crediticio experto. Tu tarea es evaluar si una empresa es elegible para un crédito empresarial basándote en un conjunto estricto de reglas. 

Recibirás los datos de la empresa en formato JSON. Antes de dar tu veredicto final, debes razonar paso a paso analizando cada regla. Escribe tu análisis dentro de etiquetas <razonamiento> y, una vez concluido, devuelve ÚNICAMENTE un objeto JSON con el resultado.

### REGLAS DE ELEGIBILIDAD:
1. Antigüedad: La empresa debe tener un mínimo de 2 años operando.
2. Ingresos: Los ingresos anuales deben ser estrictamente mayores a $500,000 USD.
3. Mora reciente: No debe tener ninguna mora en los últimos 12 meses (debe ser 0).
4. Capacidad de pago: Si la empresa tiene deuda existente, el ratio (deuda / ingresos anuales) debe ser menor a 0.4.
5. Excepción PyME: Si la empresa tiene menos de 50 empleados (es PyME), se le permite tener 1 mora histórica (fuera de los últimos 12 meses) y seguir siendo elegible, pero su tasa de riesgo será "alta". 
6. Sector Construcción: Si la empresa pertenece al sector "construccion" (o derivados), requiere garantía adicional obligatoria, independientemente de si cumple o no las demás reglas.

### DETERMINACIÓN DE TASA DE RIESGO:
- "rechazado": Si incumple las reglas 1, 2, 3, o 4 (y no aplica la excepción 5).
- "alta": Si es PyME y aplica la excepción de 1 mora histórica, o si el ratio de deuda está entre 0.3 y 0.39.
- "media": Si tiene deuda pero el ratio es menor a 0.3.
- "baja": Si cumple todo holgadamente y no tiene deuda ni moras históricas.

### FORMATO DE SALIDA ESPERADO:
Primero, escribe tu razonamiento paso a paso:
<razonamiento>
1. Análisis de antigüedad: [Tu análisis]
2. Análisis de ingresos: [Tu análisis]
3. Análisis de morosidad (reciente e histórica) y excepción PyME: [Tu análisis]
4. Análisis de deuda/ingresos: [Tu análisis]
5. Análisis de sector y garantía: [Tu análisis]
6. Conclusión de elegibilidad y tasa: [Tu conclusión]
</razonamiento>

Luego, devuelve exactamente este JSON (sin texto adicional fuera del JSON):
{
  "elegible": true/false,
  "motivos": ["Razón 1", "Razón 2"],
  "tasa_riesgo": "baja/media/alta/rechazado",
  "requiere_garantia": true/false
}

### DATOS DE LA EMPRESA (INPUT):
[INSERTAR_JSON_AQUI]

El problema con "Ayudame con el email" es que el LLM tiene que adivinar el 99% del contexto, lo que genera alucinaciones, tonos inadecuados y el uso constante de placeholders como [Nombre del cliente] o [Insertar link aquí].

Para un entorno de producción, la mejor práctica es estructurar el prompt dividiéndolo en Instrucciones del Sistema (System Prompt) y los Datos de Entrada (User Prompt / Variables).

Aquí tienes un prompt production-ready estructurado, parametrizado y con reglas estrictas para reducir la variabilidad.

El Prompt Optimizado (Plantilla)

Te sugiero implementar esta estructura en tu backend/código. Las palabras entre llaves {{variable}} son los datos que tu sistema o el operador deben inyectar antes de enviar la petición al LLM.

Actúa como un agente de soporte al cliente experto (Customer Success) para una empresa de e-commerce. Tu tarea es redactar un correo electrónico final de respuesta para un cliente, basándote en las notas de resolución proporcionadas por el operador de soporte.

REGLAS ESTRICTAS:
1. TONO: Debe ser profesional, resolutivo y altamente empático. El cliente debe sentir que comprendemos su problema (ya sea de envío, devolución o pago) y que estamos de su lado.
2. CERO PLACEHOLDERS: El email debe estar 100% listo para ser enviado. ESTÁ ESTRICTAMENTE PROHIBIDO usar corchetes, paréntesis o espacios en blanco (ej. NO uses "[Nombre]", "[Link]", "[Teléfono]"). 
3. MANEJO DE DATOS FALTANTES: Utiliza únicamente la información proporcionada. Si falta el nombre del cliente, usa un saludo genérico amable (ej. "Hola," en lugar de "Hola [Nombre]"). Si el operador indica que se hará un reembolso pero no dice la cantidad, redacta de forma general (ej. "hemos procesado el reembolso total de tu compra").
4. FORMATO: 
   - Saludo empático.
   - Agradecimiento por contactar / Disculpa por el inconveniente (si aplica).
   - Explicación clara de la resolución (basada en las notas del operador).
   - Próximos pasos (qué debe esperar el cliente).
   - Despedida cordial con el nombre del agente.

DATOS PARA EL CORREO:
<nombre_cliente>
{{nombre_del_cliente_o_vacio}}
</nombre_cliente>

<mensaje_original_del_cliente>
{{mensaje_del_cliente}}
</mensaje_original_del_cliente>

<resolucion_del_operador>
{{notas_del_operador_sobre_como_resolver_el_caso}}
</resolucion_del_operador>

<nombre_agente>
{{nombre_del_operador}}
</nombre_agente>

Redacta el correo electrónico a continuación:

¿Por qué este prompt funciona mejor en producción?

1. Adopción de Rol y Contexto: Le dice exactamente quién es (agente experto de e-commerce) y qué tipo de problemas maneja, lo que ajusta el vocabulario del LLM automáticamente.
2. Regla Anti-Placeholders EXPLÍCITA: Los LLMs están entrenados para dejar plantillas cuando no tienen datos. La regla #2 y #3 le obligan a usar estrategias de redacción natural para evadir los placeholders, garantizando que el texto se pueda enviar sin revisión humana si fuera necesario.
3. Estructura de Salida (Formato): Al definir cómo se compone el correo (Saludo > Empatía > Resolución > Próximos pasos), te aseguras de que todos los correos de tu empresa tengan una estructura estandarizada, reduciendo la variabilidad entre una respuesta y otra.
4. Uso de Etiquetas XML (<etiqueta>): En producción, delimitar los inputs con etiquetas XML ayuda al modelo a distinguir claramente entre lo que son instrucciones y lo que son datos del usuario. Esto previene inyecciones de prompt y confusiones.

Ejemplo de cómo se vería en la práctica (Lo que recibe el LLM):

Si un operador usa tu sistema, el prompt ensamblado que viaja a la API (OpenAI, Anthropic, etc.) se vería así:

(...Instrucciones del sistema...)

DATOS PARA EL CORREO: <nombre_cliente> Martín </nombre_cliente>

<mensaje_original_del_cliente> Mi pedido #4455 dice entregado pero yo no recibí nada. Estoy muy enojado, era un regalo para mañana. </mensaje_original_del_cliente>

<resolucion_del_operador> Pedir disculpas. Decirle que el correo lo dejó con el guardia del edificio. Si no está ahí, que nos avise y le mandamos otro con envío express sin cargo. </resolucion_del_operador>

<nombre_agente> Sofía </nombre_agente>

Respuesta generada por el LLM con este prompt: "Hola Martín,

Entiendo perfectamente tu frustración, especialmente sabiendo que este pedido es un regalo para mañana. Te pido una sincera disculpa por la confusión y el mal rato que esto te ha causado.

He revisado el estado de tu pedido #4455 con la empresa de transporte y nos indican que el paquete fue entregado y dejado bajo la custodia del guardia de tu edificio. Por favor, ¿podrías verificar con ellos si lo tienen resguardado?

Si el paquete no se encuentra allí, por favor responde a este correo de inmediato. Nos haremos cargo de la situación y te enviaremos un reemplazo hoy mismo con envío express, totalmente sin cargo, para que lo tengas a tiempo.

Quedo muy atenta a tu respuesta para asegurarme de que recibas tu compra.

Un saludo cordial,

Sofía Equipo de Soporte"

Como puedes ver, no hay un solo placeholder, el tono es profesional/empático y está listo para que el operador solo haga clic en "Enviar".

Esta es una estrategia Go-to-Market (GTM) de 90 días diseñada específicamente para un SaaS B2B bootstrapped (sin presupuesto de marketing), liderado por los fundadores y con un ciclo de ventas corto.

Dado que el precio es de $79/mes por cliente del contador, estamos hablando de un ticket alto (si un contador sube 10 clientes, son $790/mes). El enfoque debe ser 100% en la confianza, el ROI demostrable y la venta consultiva.

1. Los 3 canales GTM principales (y su justificación)

A. Expansión por Referidos y Comunidades Cerradas (Product-Led / Community-Led)

• Por qué: Tienes 6 usuarios activos con un NPS altísimo (72). Los contadores son un gremio desconfiado de la tecnología, pero confían ciegamente en sus pares. Comparten herramientas en grupos de WhatsApp y foros.
• Cómo: Incentivar a los 6 activos para que recomienden la herramienta a colegas a cambio de beneficios en su propia facturación.

B. Partnerships y Webinars Educativos (Consejos y Colegios Profesionales)

• Por qué: En Argentina y México, la profesión está colegiada. Los Consejos Profesionales buscan constantemente ofrecer capacitaciones a sus matriculados.
• Cómo: No vender el software directamente. Ofrecer a los colegios un webinar gratuito sobre "Cómo la automatización está cambiando el rol del contador frente a AFIP/SAT". Al final, haces una demo de 5 minutos y ofreces un descuento exclusivo para los matriculados de ese colegio. Es un canal de 1-a-muchos con costo $0.

C. Outbound Directo "Concierge" (LinkedIn)

• Por qué: El ciclo de venta es de 1 día si ven que funciona. Tienes 3 leads inbound en México que demuestran que el dolor existe allá.
• Cómo: Los founders deben contactar a dueños de estudios contables (no contadores junior) por LinkedIn, ofreciendo resolver el problema de la automatización de AFIP/SAT. Como el ticket puede escalar rápido ($79 x N clientes), justifica el tiempo del founder en hacer demos 1 a 1.

2. Plan de Acción: Primeros 30 días (Semana a Semana)

Semana 1: Consolidación y el desembarco en México

• Día 1-2: Contactar a los 3 leads inbound de México. Hacerles una demo personalizada. Si el producto funciona con el SAT, ofréceles un "Early Adopter Deal" (ej. 50% off los primeros 3 meses) a cambio de que te den feedback y testimonios.
• Día 3-4: Entrevistar a los 6 clientes activos en Argentina. Documentar exactamente cuántas horas se ahorran por cliente. Crear un PDF de 1 página (Caso de Éxito) con estos datos.
• Día 5: Contactar a los 2 clientes inactivos. Ofrecerles una sesión de "onboarding VIP" gratuita para configurarle sus primeros 2 clientes. Si no aceptan, averiguar por qué no lo usan (es vital para no repetir errores).

Semana 2: Activación del motor de Referidos y Outbound

• Día 1-2: Lanzar el programa de referidos a los 6 activos: "Si un colega tuyo se suscribe, te bonificamos 1 cliente ($79) por 3 meses". Pedirles explícitamente que lo compartan en sus grupos de WhatsApp de contadores.
• Día 3-5: Iniciar Outbound en LinkedIn. Los founders deben enviar 20 solicitudes de conexión diarias a dueños de estudios contables en ARG y MEX.
  • Mensaje: "Hola [Nombre], vi tu perfil. Estamos ayudando a estudios contables a automatizar los reportes de AFIP/SAT. Un estudio promedio se está ahorrando X horas al mes. ¿Te sirve que te envíe un video de 2 mins de cómo funciona?"

Semana 3: Caza de Partnerships (Colegios y Consejos)

• Día 1-3: Mapear 10 Colegios/Consejos de Ciencias Económicas (ej. CPCECABA en Argentina, IMCP en México o colegios regionales más pequeños que son más accesibles).
• Día 4-5: Contactar a los encargados de capacitación o presidentes de comisiones de tecnología de estos colegios. Ofrecer la charla educativa gratuita. Agendar fechas para el mes 2.

Semana 4: Optimización y Cierre

• Día 1-2: Seguimiento de los leads de LinkedIn que vieron el video. Agendar demos de 15 minutos.
• Día 3-4: Asegurar que los nuevos clientes de México (si cerraron en la Semana 1) estén usando la plataforma y pedirles referidos en su país.
• Día 5: Revisión de métricas del mes. Ajustar el pitch de ventas basándose en las objeciones recibidas durante las demos.

3. Métricas de Éxito (KPIs para el día 90)

Para saber si el GTM está funcionando, monitorea estos números:

Métricas de Actividad (Leading Indicators):

1. Demos Agendadas: Objetivo: 40 demos en 90 días (mezcla de outbound, referidos y webinars).
2. Webinars/Charlas agendadas con Colegios: Objetivo: 3 webinars realizados.

Métricas de Resultados (Lagging Indicators):

1. Nuevos Estudios Contables (Clientes): Objetivo: 15 nuevos clientes (Llegar a un total de 23). Con un ciclo de venta de 1 día, cerrar el 35-40% de las demos es muy realista.
2. Nuevos "Clientes Finales" automatizados: Como cobras $79 por cliente del contador, esta es tu métrica de facturación (MRR). Objetivo: 75 nuevos clientes automatizados (Asumiendo que los 15 nuevos contadores suben un promedio de 5 clientes cada uno para empezar). Esto representaría ~$5,900 USD de nuevo MRR.
3. Tasa de Activación: Objetivo: >85%. (Evitar que pase lo de los 2 usuarios que pagaron y no lo usaron. El founder debe hacer el setup del primer cliente en la misma llamada de cierre).

4. El canal que NO usaría y por qué

NO usaría: SEO y Marketing de Contenidos (Crear un Blog).

Por qué: Aunque tienes 3 leads inbound de México (lo que demuestra que hay gente buscando esto en Google), el SEO es una estrategia de cosecha tardía (tarda entre 6 y 9 meses en traccionar).

En los próximos 90 días, tu recurso más escaso es el tiempo de los founders. Poner a un founder a escribir artículos sobre "Cómo liquidar impuestos en el SAT" o "Novedades de la AFIP" es una pérdida de tiempo masiva que lo aleja de hacer demos y cerrar ventas directas. El ciclo de compra es corto: necesitas canales de respuesta directa (Outbound, Webinars, Referidos) para validar la tracción en México y escalar Argentina hoy, no el año que viene. El SEO será excelente para el Mes 12, pero es veneno para el Mes 1.

Este es un escenario clásico de una startup en etapa pre-semilla/semilla: tienes validación del problema, pero el producto aún no está listo para escalar (alto churn, fricción en onboarding) y el presupuesto es de supervivencia ($50k = ~$8.3k/mes de burn rate).

Para ganar con un equipo pequeño frente a competidores mejor financiados (Treble) y globales (Chatbase), tu ventaja competitiva debe ser la hiper-verticalización (nichos de servicios), el idioma nativo y la extrema facilidad de uso.

Aquí tienes el roadmap estratégico de 6 meses diseñado para tapar el "agujero del balde" (churn) antes de acelerar las ventas.

🗺️ Resumen Estratégico

• Mes 1-2: Tapar el balde. Arreglar la IA y el Onboarding (Bajar el churn).
• Mes 3-4: Monetización y Verticalización. Cobrar, crear plantillas por nicho y lanzar "Human Handoff".
• Mes 5-6: Motor de Crecimiento. Analíticas, optimización y foco total de los founders en ventas para llegar a 50 clientes.

📅 MES 1: "Tapar el agujero del balde" (Retención y Calidad Base)

El objetivo es que los 5 clientes actuales no se vayan y que el bot deje de fallar en conversaciones reales. No busquen clientes nuevos todavía.

• Producto / Devs:
  • Memoria conversacional: Implementar un historial de chat en el LLM (ej. LangChain/LlamaIndex) para que el bot recuerde el contexto de los últimos 5-10 mensajes.
  • Prompt Engineering en Español: Ajustar los System Prompts específicamente para modismos de LATAM y para que el bot diga "No tengo esa información" en lugar de alucinar.
• UX (Diseño):
  • Entrevistar a los 5 clientes actuales (y a los que hicieron churn) para mapear exactamente dónde se traban en el setup.
  • Diseñar el nuevo flujo de Onboarding de 30 minutos (Wireframes).
• Founders (Ventas/Negocio):
  • Soporte "guante blanco" a los 5 clientes. Hagan el trabajo manual por ellos si es necesario para retenerlos y aprender.
• Justificación: Si el bot responde mal, la pyme queda mal ante su cliente. Si no arreglan la calidad de la IA primero, cualquier esfuerzo de marketing será dinero tirado a la basura.

📅 MES 2: "El Setup de 30 Minutos" (Onboarding Autónomo)

El foco es construir el flujo que diseñó UX el mes anterior.

• Producto / Devs:
  • Mejora de Ingesta de Datos: Permitir subir PDFs y URLs simples (ej. la web de la clínica), no solo texto plano.
  • Onboarding guiado: Desarrollar el flujo paso a paso (Registro -> Subir PDF -> Escanear QR de WhatsApp -> Bot activo). Nota: Usar proveedores que faciliten la API de WhatsApp sin procesos burocráticos largos.
• UX (Diseño):
  • Pruebas de usabilidad del nuevo onboarding con usuarios de prueba (que no conozcan la plataforma).
  • Diseñar UI de selección de "Plantillas" para el mes 3.
• Founders:
  • Conseguir 5 nuevos beta testers gratuitos con la condición de que graben su pantalla mientras intentan hacer el setup solos.
• Justificación: El 40% de churn viene de la fricción. Reducir el tiempo a valor (TTV) a menos de 30 minutos es el hito técnico más importante de este semestre.

📅 MES 3: "Verticalización y Monetización" (El diferencial vs Treble)

Treble es horizontal. Ustedes ganarán siendo específicos para contadores, abogados y clínicas.

• Producto / Devs:
  • Plantillas por Nicho: Crear pre-configuraciones (Prompts base y comportamientos) para los 3 nichos validados. Ej: "Plantilla Clínica" (sabe pedir DNI y obra social antes de responder).
  • Módulo de Pagos: Integración con Stripe (o MercadoPago) para cobrar los $149 USD/mes. Muro de pago tras 7 días de prueba.
• UX (Diseño):
  • Pulir el Dashboard principal.
  • Diseñar la vista de "Bandeja de entrada / Intervención humana".
• Founders:
  • Convertir a pago: Migrar a los beta testers a planes pagos (ofrecerles un descuento de por vida por ser los primeros).
  • Aumentar el tiempo de ventas al 50%. Empezar outbound agresivo en LinkedIn y cold email a nichos específicos.
• Justificación: Hay que empezar a generar MRR para demostrar tracción y extender el runway. Las plantillas reducen aún más el tiempo de setup.

📅 MES 4: "Control y Confianza" (Evitar nuevo churn)

Las pymes tienen pánico de que el bot se equivoque y les haga perder un negocio. Hay que darles el control.

• Producto / Devs:
  • Human Handoff (Pausar Bot): Un botón en el dashboard que permita al dueño de la pyme pausar la IA y responder manualmente desde la plataforma (o desde su WhatsApp) cuando la pregunta es muy compleja.
  • Bandeja de entrada básica: Poder leer las conversaciones en tiempo real.
• UX (Diseño):
  • Diseño del módulo de analíticas básicas.
• Founders:
  • Meta de ventas: Llegar a 20 clientes pagos ($2,980 MRR).
  • Crear alianzas con agencias de marketing pequeñas de LATAM (ofrecerles comisión por revender la herramienta a sus clientes).
• Justificación: El "Human handoff" es la feature #1 para dar tranquilidad mental al dueño de la pyme. Saber que pueden intervenir salva ventas y evita que cancelen la suscripción.

📅 MES 5: "Datos y Autonomía" (Demostrar el ROI)

El cliente ya usa el bot fácil, no falla, y puede intervenir. Ahora hay que demostrarle que los $149/mes son una ganga.

• Producto / Devs:
  • Dashboard de Analíticas: Mostrar métricas clave: "Mensajes ahorrados", "Horas de soporte ahorradas", "Tasa de resolución de la IA".
  • Auto-sincronización: Que el bot se actualice solo si cambia la información en la URL o Google Drive conectado.
• UX (Diseño):
  • Refinar UI/UX general basado en el feedback de los 20+ clientes.
  • Mejorar la versión móvil del dashboard (los dueños de pymes ven todo desde el celular).
• Founders:
  • Meta de ventas: Llegar a 35 clientes pagos ($5,215 MRR).
  • Organizar webinars por nicho: "Cómo los estudios jurídicos en Argentina están automatizando WhatsApp".
• Justificación: Las analíticas justifican la renovación mensual. Si el cliente ve que el bot le ahorró 40 horas al mes, jamás hará churn.

📅 MES 6: "Escala y Optimización" (Llegar a la meta)

Mes de estabilización tecnológica y empuje total en ventas.

• Producto / Devs:
  • Optimización de costos (LLMs): Implementar caché semántico (si 10 personas preguntan "horarios", no llamar a OpenAI 10 veces, usar la respuesta guardada). Esto mejora márgenes.
  • Resolución de bugs y estabilidad de la conexión con WhatsApp.
• UX (Diseño):
  • Crear tutoriales interactivos dentro de la app (tooltips) para que el soporte requerido sea cercano a cero.
• Founders:
  • Meta de ventas: Llegar a 50 clientes pagos ($7,450 MRR).
  • Preparar el pitch deck con las nuevas métricas (Churn <10%, Onboarding <30 min, $7.4k MRR) para levantar una ronda Seed si es necesario, o planificar la rentabilidad.
• Justificación: Preparar la infraestructura para que soporte pasar de 50 a 500 clientes sin que los costos de servidor/API se disparen.

💡 Notas sobre Gestión de Recursos ($50k Budget)

• Sueldos (Estimación conservadora LATAM): 2 Devs Semi-Seniors (~$2,500/mes c/u) + 1 UX Part-time (~$1,000/mes) = $6,000/mes. En 6 meses = $36,000.
• Infraestructura y APIs: Te quedan $14,000 para servidores (AWS/Vercel), API de OpenAI/Anthropic, y API de WhatsApp. **Cuidado con los costos

La mayoría de las empresas que contratan consultores de IA terminan con un chatbot montado sobre ChatGPT y llaman a eso transformación digital.

El problema nunca es la tecnología. El problema es que nadie en la empresa entiende qué están intentando resolver realmente.

Nosotros siempre arrancamos preguntando qué hace el equipo hoy que no debería estar haciendo un humano. Esa sola pregunta filtra el 80% de los proyectos que no tienen sentido.

Lo que vemos que sí funciona es automatizar tareas repetitivas concretas. El objetivo de "mejorar la experiencia del cliente" en abstracto no sirve para construir soluciones reales.

Al final de cuentas, los proyectos de IA que fracasan casi siempre lo hacen por falta de datos limpios. Rara vez el problema es el modelo.

Asunto: Reducir la carga operativa de tu equipo de soporte

Hola [Nombre],

Al escalar un e-commerce, el soporte suele volverse un cuello de botella. Tener a 8 personas respondiendo todo el día consultas repetitivas sobre estados de pedido o devoluciones es costoso y poco escalable.

En Ikilabs resolvemos este problema integrando Agentes AI directamente a tu stack actual (Zendesk, Intercom, ERP). Al acceder a los datos reales de tus usuarios, el agente puede resolver entre el 60% y 70% de los tickets de forma autónoma.

Para los casos más complejos, automatizamos el enrutamiento y generamos borradores de respuesta para que tu equipo humano solo tenga que revisar y aprobar. Nosotros nos encargamos del diseño de la arquitectura y la implementación end-to-end.

¿Tenés 20 minutos la próxima semana para charlar sobre cómo adaptaríamos esta solución a tus sistemas actuales?

Saludos,

[Tu Nombre]
Ikilabs

Aquí tenés tres opciones de copy para el hero section, pensadas desde distintos ángulos según qué dolor del cliente quieras atacar primero. Todas respetan estrictamente tus restricciones de longitud, tono y palabras prohibidas.

Opción 1: Enfoque en el diferenciador (Velocidad y datos reales)

Ideal para clientes que tienen miedo a proyectos largos y costosos sin garantías.

• Headline: Automatización con IA funcional en tres semanas. (7 palabras)
• Subheadline: Integramos modelos de lenguaje a tus sistemas actuales para resolver procesos manuales que escalan mal. Prototipamos con tus datos reales para que veas resultados antes de comprometer tu presupuesto.
• CTA: Agendá tu discovery técnico. (4 palabras)

Opción 2: Enfoque "Anti-BS" (Contra el dolor de las consultoras tradicionales)

Ideal para clientes que ya se quemaron con consultoras que venden humo y entregan PDFs.

• Headline: Código e IA real, no presentaciones de consultoría. (8 palabras)
• Subheadline: Conectamos agentes y modelos como GPT a tus sistemas existentes sin reescribir tu arquitectura. Validá el impacto operativo en 15 días con un prototipo funcionando sobre tu información.
• CTA: Evaluá tu caso de uso. (5 palabras)

Opción 3: Enfoque en Operaciones e Integración

Ideal para perfiles más técnicos (CTOs, Tech Leads) que necesitan resolver deuda técnica o cuellos de botella.

• Headline: IA integrada a tus sistemas para automatizar operaciones. (8 palabras)
• Subheadline: Eliminamos procesos manuales lentos implementando agentes inteligentes en tu arquitectura actual. Te demostramos la viabilidad técnica en semanas con código que consume tus propios datos corporativos.
• CTA: Construyamos tu primer prototipo. (4 palabras)

Por qué funcionan estos copys:

• Cero humo: No hay promesas mágicas. Se habla de "prototipos", "sistemas actuales", "procesos manuales" y "datos reales".
• La IA está anclada: Nunca se menciona la IA como una varita mágica, sino como una herramienta específica para "automatizar operaciones" o integrada a "sistemas actuales".
• Aborda la objeción principal del comprador B2B: El miedo al riesgo financiero y de tiempo se neutraliza inmediatamente al mencionar plazos cortos (tres semanas / 15 días) y el uso de datos propios (no mockups).

Estuvimos tres semanas depurando un bug en producción que perdía órdenes con una aleatoriedad exasperante. El culpable resultó ser un clásico race condition en el procesamiento paralelo de los webhooks de Stripe. Cuando dos webhooks llegaban exactamente al mismo tiempo para el mismo pedido, ambos hilos los procesaban alegremente, creando registros duplicados o pisándose los datos entre sí.

La solución técnica fue trivial: implementar un lock distribuido con Redis usando un simple SET NX con un TTL de 30 segundos. Como dicta la tradición, lo que más tiempo nos llevó no fue arreglar el bug, sino lograr reproducir el maldito escenario en nuestro entorno local.

El trauma hizo su trabajo. Ahora, cada vez que alguien reporta que un sistema "falla aleatoriamente", lo primero que revisamos por puro acto reflejo es si la concurrencia está haciendo de las suyas.

Nuestra metodología

Empezamos con un discovery de una semana. Entrevistamos a tu equipo, mapeamos los procesos actuales y clasificamos las oportunidades en quick wins y proyectos de largo plazo.

Luego, prototipamos durante dos semanas. No diseñamos mockups; construimos una herramienta funcional utilizando tus datos reales. El objetivo es demostrar un ROI tangible antes de que comprometas más presupuesto en el desarrollo.

Antes de ir a producción, iteramos. Realizamos entre uno y dos ciclos de feedback y ajuste. Ves el producto en cada etapa, lo que elimina sorpresas y asegura que el desarrollo funcione en la práctica de tu negocio.

Finalmente, lanzamos. Todos nuestros proyectos incluyen 30 días de soporte post-lanzamiento sin costo adicional para garantizar la estabilidad técnica y una adopción segura.

Aquí tenés una traducción adaptada para que suene exactamente como un artículo técnico escrito por un desarrollador senior nativo en inglés:

When two requests hit at the same time and both try to modify the same record, you run into a concurrency problem. The go-to solution is optimistic locking: instead of locking the record while you update it, you keep track of its current version, and at write time, you verify that no one else has modified it in the meantime.

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

What tutorials rarely explain is when not to use optimistic locking. In high-contention scenarios (where many users are frequently modifying the same record), you'll end up with a retry cascade that can actually perform worse than a pessimistic lock.

Notas sobre las decisiones de traducción:

• “Llegan al mismo tiempo”: Traducido como "hit at the same time", que es la jerga habitual en inglés para referirse a requests que impactan en el servidor.
• “La solución más común”: Adaptado a "The go-to solution", una expresión muy natural en el ecosistema de desarrollo para referirse al estándar de facto.
• “Al momento de escribir”: Traducido como "at write time", un término técnico preciso.
• “Alguien más ganó la carrera”: Traducido como "someone else won the race", que conecta perfectamente con el concepto de race condition.
• “Cascada de reintentos”: Traducido como "retry cascade", que es un anti-patrón documentado en arquitectura de software.