Gemini 3 Flash Preview

Este es un escenario crítico. Un churn del 28% mensual significa que tu base de clientes se renueva por completo cada 3.5 meses. No tienes un problema de ventas, tienes un balde agujereado.

Aquí tienes el análisis y el plan de acción:

1. Diagnóstico: El problema real

El problema no es la falta de features, sino la fricción operativa (Costo de Mantenimiento vs. Valor Percibido).

Tu producto es actualmente un "Sistema de Registro" y no un "Sistema de Acción".

• La "Trampa del Trabajo Doble": Si el cliente usa Clip para cobrar pero tu SaaS no está conectado, el dueño o empleado tiene que registrar la venta dos veces (una en el POS y otra en tu plataforma).
• Fricción de Entrada: La carga manual "producto por producto" es el enemigo #1. El Excel gana porque permite copiar, pegar y arrastrar. Tu SaaS se siente como "más trabajo" en un entorno (retail) donde el tiempo es escaso.
• Miedo al Abandono: El cliente siente que si su empleado no lo entiende, la data se va a corromper, volviendo el sistema inútil.

2. Plan de Acción: 8 Ideas de Producto Priorizadas

| Prioridad | Idea de Feature / Cambio | Señal del Exit Interview | Hipótesis de Impacto | Esfuerzo (S/M/L) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | Integración con Clip (Vía API o Webhook) | "No se conecta con mi punto de venta" | Elimina el 90% de la carga manual. El stock se descuenta solo al vender. Retención automática. | M | | 2 | Importador de Excel "Mágico" | "Vuelvo a mi planilla de Excel" | Reduce la fricción de onboarding de horas a minutos. Permite migrar desde su zona de confort fácilmente. | S | | 3 | Escáner de código de barras (vía Cámara Web) | "La planilla me sale más rápido" | Cargar o buscar un producto es 10x más rápido con la cámara del celular que escribiendo el nombre. | S | | 4 | Alertas por WhatsApp (no Email) | "El precio no vale lo que obtengo" | En México, el email se ignora. WhatsApp genera sensación de "asistente personal" y urgencia real. | S | | 5 | Modo "Empleado" (Interfaz ultra-simplificada) | "Mi empleado no supo cómo usarlo" | Reduce el miedo del dueño. Una pantalla con solo 2 botones: "Entrada" y "Salida". | M | | 6 | Reporte de "Dinero Dormido" (Valuación de Inventario) | "El precio no vale lo que obtengo" | Transforma datos en decisiones financieras. Le dices al dueño cuánto dinero tiene estancado en estantería. | S | | 7 | Onboarding guiado (In-app tours) | "No tenía tiempo de enseñarle" | El producto se explica solo. Reduce la carga de soporte y el tiempo de aprendizaje. | M | | 8 | App Web Progresiva (PWA) con modo Offline | "La planilla me sale más rápido" | Mejora la velocidad de carga y permite usarlo en bodegas con mala señal, superando al Excel en movilidad. | M |

3. Detalle de las 3 Ideas Top

1. Integración con Clip (Impacto: Máximo / Esfuerzo: M)

• Por qué: Es el "killer feature". Si la venta en Clip descuenta el stock en tu app, el usuario no tiene que hacer nada para obtener valor. Pasas de ser una tarea a ser una automatización.
• Acción: Usar los webhooks de Clip para recibir notificaciones de pago y actualizar el inventario en tiempo real.

2. Importador de Excel "Mágico" (Impacto: Alto / Esfuerzo: S)

• Por qué: El mayor churn ocurre en los primeros 7 días. Si cargar el inventario inicial es doloroso, el cliente se rinde.
• Acción: Crear un mapeador simple donde el usuario suba su Excel actual y asocie columnas (Ej: Columna A = Nombre, Columna B = Cantidad).

3. Reporte de "Dinero Dormido" y "Ventas Perdidas" (Impacto: Alto / Esfuerzo: S)

• Por qué: Ataca la percepción de precio. Si el software le muestra que tiene $20,000 MXN en productos que no se mueven hace 6 meses, el costo de $45 USD se paga solo.
• Acción: Un dashboard simple que resalte: 1. Productos con cero rotación. 2. Productos agotados que están dejando de generar ventas.

4. La idea que NO haría: App Móvil Nativa (iOS/Android)

¿Por qué? Aunque los clientes suelen pedir una "App para bajar de la Store", desarrollarla y mantenerla con solo 2 devs es una trampa mortal.

1. Costo de mantenimiento: Tendrías que mantener tres bases de código (Web, iOS, Android).
2. No resuelve el problema de fondo: El problema no es que el producto esté en el navegador, es que cargar los datos es difícil. Una app nativa con el mismo flujo de carga manual seguirá teniendo el mismo churn.
3. Alternativa: Optimizar la web actual para que parezca una app (PWA), lo cual es mucho más barato y rápido para tu equipo actual.

Resumen de estrategia inmediata:

Para los próximos 30 días, prohibiría cualquier feature nueva que no sea la Integración con Clip y el Importador de Excel. Tu problema no es que al producto le falten luces, es que el motor (la entrada de datos) está roto.

Tenes una ventaja competitiva enorme: sos el usuario de tu propio producto. El error de los chatbots genéricos fue la falta de "dolor específico". En B2B, la AI no se vende como "tecnología", se vende como "recuperar 10 horas de mi semana".

Con $8,000 USD y n8n/Bubble, podés construir MVPs funcionales en 4 semanas. Acá tenés 8 ideas validadas por la problemática actual del mercado profesional en Argentina:

1. NormativaGPT (Específico Argentina)

• Cliente objetivo: Contadores independientes y estudios medianos que pierden horas leyendo el Boletín Oficial, resoluciones de AFIP y convenios colectivos.
• Problema: La volatilidad normativa en Argentina. La AI resuelve esto mejor porque puede "leer" y "comparar" resoluciones nuevas contra las viejas instantáneamente, detectando cambios que un buscador de palabras clave no ve.
• Revenue: Suscripción mensual (SaaS). $25 - $40 USD/mes por usuario.
• Primeros 5 clientes: Llamada directa a tus 80 contactos: "Che, armé un buscador que solo lee AFIP y el Boletín Oficial para que no tengas que leerte las 50 páginas de la nueva resolución. ¿Querés probarlo?"
• Riesgo: Que una editorial jurídica grande (ej. Errepar) saque una función similar rápido. Tu defensa es la velocidad y el precio.

2. Auditor de Liquidación de Sueldos (CCT Focus)

• Cliente objetivo: Estudios contables que liquidan sueldos de múltiples gremios (Comercio, UOCRA, Camioneros).
• Problema: El error humano al aplicar escalas salariales y adicionales no remunerativos. La AI (vía LLM) puede leer el PDF del nuevo acuerdo paritario y validar si la liquidación en el Excel del contador cumple con las cláusulas específicas.
• Revenue: Pago por legajo auditado ($1-2 USD) o abono mensual por volumen.
• Primeros 5 clientes: Ofrecer una "Auditoría de cortesía" de los últimos 3 meses a 5 estudios de tu red para encontrar errores retroactivos.
• Riesgo: La responsabilidad legal por errores de la AI. Requiere un disclaimer gigante: "Herramienta de soporte, no reemplaza la firma del profesional".

3. LexSummarizer (Due Diligence para Abogados)

• Cliente objetivo: Los 30 estudios jurídicos pequeños de tu red que manejan causas civiles o comerciales.
• Problema: Leer expedientes de 200+ fojas para encontrar contradicciones en declaraciones o fechas clave. La AI resume y extrae entidades/fechas en segundos.
• Revenue: $50 USD por "Proyecto/Expediente" subido o suscripción por capacidad.
• Primeros 5 clientes: Pedirles un expediente viejo (ya cerrado) para demostrarles cómo la AI encuentra datos que ellos tardaron días en mapear.
• Riesgo: Privacidad de datos. Necesitás usar APIs con política de "no entrenamiento" (OpenAI Enterprise o Azure).

4. Categorizador de Gastos para Ganancias/IVA (No AFIP)

• Cliente objetivo: Contadores con clientes "Pyme de servicios" que envían fotos de tickets y facturas por WhatsApp.
• Problema: El contador pierde tiempo separando qué es deducible y qué no. La AI (Vision) puede leer tickets borrosos, entender el concepto y sugerir la imputación contable según el plan de cuentas del estudio.
• Revenue: $30 USD/mes por cada 5 clientes del estudio que usen la herramienta.
• Primeros 5 clientes: Implementarlo como un "Bot de WhatsApp" para los clientes más desprolijos de tus colegas contadores.
• Riesgo: La baja calidad de las fotos de los tickets en Argentina.

5. PropuestaPro para Pymes de Servicios

• Cliente objetivo: Dueños de las 20 Pymes de servicios (consultoras, agencias, instaladores) de tu red.
• Problema: Tardan días en armar un presupuesto/propuesta técnica después de la reunión comercial. La AI toma la minuta de la reunión (o un audio de WhatsApp del dueño) y redacta una propuesta formal en PDF con estructura profesional.
• Revenue: $40 USD/mes (SaaS).
• Primeros 5 clientes: Tus conocidos de Pymes que siempre se quejan de que "no llegan a pasar los presupuestos".
• Riesgo: Que el dueño sienta que pierde el "toque personal", aunque en servicios B2B la velocidad suele ganarle a la personalización extrema.

6. Conciliador Bancario Inteligente (Multi-moneda)

• Cliente objetivo: Pymes de servicios que cobran por Stripe/PayPal y tienen gastos en pesos y dólares (Dólar MEP, tarjeta, etc.).
• Problema: El software tradicional falla cuando hay brecha cambiaria y múltiples tipos de cambio. La AI puede "inferir" qué gasto de tarjeta corresponde a qué factura basándose en montos aproximados y fechas, aprendiendo de los patrones del usuario.
• Revenue: $60 - $100 USD/mes por empresa.
• Primeros 5 clientes: Ofrecerlo a las Pymes de servicios que exportan (programadores, agencias) de tu red.
• Riesgo: Acceso a los extractos bancarios (scraping vs. importación manual). Empezar con importación manual de Excel/PDF.

7. Asistente de Onboarding para Clientes Jurídicos

• Cliente objetivo: Estudios jurídicos que manejan sucesiones o divorcios (alto volumen de documentos).
• Problema: El "ida y vuelta" pidiendo el DNI, actas de nacimiento, títulos de propiedad. La AI chatea con el cliente final por WhatsApp, valida si el documento enviado es el correcto (usando Vision) y lo organiza en una carpeta.
• Revenue: Setup fee de $200 USD + $15 USD por cliente ingresado.
• Primeros 5 clientes: Los estudios jurídicos de tu red que se quejan de que sus clientes son "lentos" o "desordenados".
• Riesgo: Que el cliente final (persona física) no sepa interactuar con un bot, aunque en Argentina el uso de WhatsApp es universal.

8. Analista de Contratos de Alquiler/Comerciales

• Cliente objetivo: Pymes de servicios y locales comerciales.
• Problema: Antes de firmar un contrato de 15 páginas, el dueño no quiere pagar $200 USD a un abogado por una revisión rápida, pero tiene miedo de las cláusulas de ajuste (inflación). La AI analiza el contrato y resalta: "¿Cómo se ajusta?", "Penalidades", "Cláusulas de rescisión".
• Revenue: $20 USD por análisis de documento (Pay-per-use).
• Primeros 5 clientes: Tus 20 contactos de Pymes. Es un "seguro" barato antes de firmar.
• Riesgo: Responsabilidad civil. Debe ser vendido como "Análisis de datos", no como "Consejo legal".

Mi recomendación para vos:

Elegí la Idea 1 (NormativaGPT) o la Idea 2 (Auditor de Sueldos).

1. Por qué: Sos contador. Tenés la autoridad moral para decir "esto funciona".
2. Ejecución: Usá n8n para conectar la API de OpenAI con un frontend sencillo en Bubble.
3. Presupuesto: Gastá $1,000 en un dev que te arme el "esqueleto" en Bubble y vos manejá la lógica de los prompts (que es donde está el valor contable). Guardá el resto para iterar.
4. Venta: No hagas marketing. Llamá uno por uno a tus 80 contactos. Si 5 te dicen que sí, tenés un negocio.

Aquí tienes la implementación solicitada siguiendo todas las reglas de negocio y restricciones técnicas.

1. DTOs (transfer.dto.ts)

import { IsUUID, IsPositive, IsNumber, Max } 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. WalletService (wallet.service.ts)

import { 
  Injectable, 
  BadRequestException, 
  NotFoundException, 
  ConflictException 
} from '@nestjs/common';
import { DataSource } from 'typeorm';
import { Wallet } from './entities/wallet.entity'; // Ajusta la ruta según tu estructura
import { TransferDto, TransferResultDto } from './dto/transfer.dto';

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

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

    // 1. Regla de negocio: No transferir a la misma cuenta
    if (fromWalletId === toWalletId) {
      throw new BadRequestException('Cannot transfer to same wallet');
    }

    // Ejecutar todo dentro de una transacción atómica
    return await this.dataSource.transaction(async (manager) => {
      const walletRepo = manager.getRepository(Wallet);

      // 2. Buscar wallets dentro de la transacción
      const fromWallet = await walletRepo.findOneBy({ id: fromWalletId });
      const toWallet = await walletRepo.findOneBy({ id: toWalletId });

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

      // 3. Regla de negocio: Balance suficiente
      // Convertimos a Number para asegurar precisión en la comparación si TypeORM devuelve string para decimal
      if (Number(fromWallet.balance) < amount) {
        throw new BadRequestException('Insufficient balance');
      }

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

      // 4. Actualización con Optimistic Locking para la Wallet Origen
      const updateFrom = 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 (updateFrom.affected === 0) {
        throw new ConflictException('Concurrent modification detected on source wallet');
      }

      // 5. Actualización con Optimistic Locking para la Wallet Destino
      const updateTo = 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 (updateTo.affected === 0) {
        // Al lanzar una excepción aquí, TypeORM hace rollback automático de la transacción
        throw new ConflictException('Concurrent modification detected on destination wallet');
      }

      // 6. Retornar el resultado de la transferencia
      return {
        fromWalletId,
        toWalletId,
        amount,
        newFromBalance,
        newToBalance,
        transferredAt: new Date(),
      };
    });
  }
}

Consideraciones clave de la implementación:

1. Atomicidad: Al usar dataSource.transaction, si cualquiera de las excepciones (NotFound, BadRequest o Conflict) se lanza dentro del bloque, la transacción se revierte automáticamente.
2. Optimistic Locking Manual: Se utiliza la columna version en la cláusula WHERE y se incrementa manualmente en el SET. La verificación de affected === 1 garantiza que nadie más haya modificado el registro entre la lectura y la escritura.
3. Manejo de Decimales: Aunque JavaScript usa números de punto flotante, se recomienda manejar los resultados de la base de datos (que suelen venir como strings en el driver de Postgres para decimal) usando Number() para realizar las operaciones aritméticas de forma segura antes de persistir.
4. Inyección: Se inyecta DataSource directamente para gestionar el ciclo de vida de la transacción de forma manual y precisa sobre el EntityManager.

Aquí tienes la implementación siguiendo estrictamente la arquitectura de 3 capas y las convenciones solicitadas.

1. Data Transfer Objects (DTOs)

// 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;
}

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

2. Repository Layer

Se encarga exclusivamente de la comunicación con la base de datos a través del ORM.

// 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 repository: Repository<User>,
  ) {}

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

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

3. Service Layer

Contiene la lógica de negocio, el hasheo y la orquestación de datos.

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

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

  async create(createUserDto: CreateUserDto): Promise<UserDto> {
    const { email, name, password } = createUserDto;

    // 1. Validar existencia
    const existingUser = await this.userRepository.findByEmail(email);
    if (existingUser) {
      throw new ConflictException('Email already registered');
    }

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

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

    // 4. Mapear a DTO de salida (UserDto)
    const userDto = new UserDto();
    userDto.id = user.id;
    userDto.email = user.email;
    userDto.name = user.name;
    userDto.createdAt = user.createdAt;

    return userDto;
  }
}

4. Controller Layer

Punto de entrada HTTP, validación de entrada y respuesta al cliente.

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

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

  @Post()
  @HttpCode(HttpStatus.CREATED)
  async create(@Body() createUserDto: CreateUserDto): Promise<UserDto> {
    // El ValidationPipe de NestJS se encarga de validar el DTO antes de entrar aquí
    return this.userService.create(createUserDto);
  }
}

Aspectos clave implementados:

1. Seguridad: Uso de bcrypt con 10 salt rounds.
2. Abstracción: El Service no sabe que existe TypeORM, solo conoce el UserRepository.
3. Encapsulamiento: El UserDto filtra el passwordHash para que nunca salga de la capa de servicio hacia el cliente.
4. Validación: Uso de class-validator en el CreateUserDto para asegurar la integridad de los datos de entrada.
5. Semántica HTTP: Uso del decorador @HttpCode(HttpStatus.CREATED) para asegurar el status 201.

Aquí tienes la implementación solicitada siguiendo estrictamente las reglas de arquitectura y negocio definidas.

1. Data Transfer Objects (DTOs)

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

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

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

  @IsNumber()
  @IsPositive()
  price: number;

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

export class UpdateProductDto extends PartialType(CreateProductDto) {}

export class PaginationQueryDto {
  @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;
  createdAt: Date;
}

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

2. Products Service

import { Injectable } from '@nestjs/common';
import { InjectRepository } from '@nestjs/typeorm';
import { Repository, IsNull } from 'typeorm';
import { Product } from './entities/product.entity'; // Ajusta la ruta según tu estructura
import { 
  CreateProductDto, 
  UpdateProductDto, 
  PaginationQueryDto, 
  ProductDto, 
  PaginatedProductsDto 
} from './dto';

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

  async create(dto: CreateProductDto): Promise<ProductDto> {
    const product = this.productRepository.create(dto);
    const savedProduct = await this.productRepository.save(product);
    return this.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() },
      take: limit,
      skip: skip,
      order: { createdAt: 'DESC' },
    });

    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;

    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;
  }

  /**
   * Mapea la entidad de TypeORM al DTO plano de respuesta.
   * Se asegura de que el precio sea tratado como número (TypeORM a veces retorna strings en decimal).
   */
  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,
    };
  }
}

Consideraciones clave de la implementación:

1. Desacoplamiento HTTP: El servicio no utiliza NotFoundException ni decoradores de @nestjs/common innecesarios. Retorna null o boolean según lo solicitado para que el controlador gestione la respuesta HTTP.
2. Soft Delete Manual: Se utiliza IsNull() en las consultas para filtrar registros eliminados, cumpliendo con la regla de negocio de no retornar productos donde deletedAt sea distinto de nulo.
3. Conversión de Tipos: En el método mapToDto, se fuerza la conversión de price a Number, ya que TypeORM suele devolver las columnas de tipo decimal como string para evitar pérdida de precisión en JS.
4. Paginación: Se implementa el cálculo de skip y se utiliza findAndCount para obtener tanto los datos como el total en una sola operación eficiente.

Esta es la implementación del AuthGuard solicitado, integrando la lógica de autenticación JWT y la verificación de roles en un único guard, junto con los decoradores necesarios.

1. Decoradores (auth.decorators.ts)

Definimos las constantes de metadata y los decoradores para marcar rutas como públicas o restringidas por rol.

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

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

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

2. El Guard (auth.guard.ts)

Este guard realiza tres acciones en orden:

1. Verifica si la ruta es @Public().
2. Valida el token JWT y lo adjunta al request.
3. Verifica si el usuario cumple con los @Roles() (si existen).

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

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

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

    // 2. Extraer el token del header
    const request = context.switchToHttp().getRequest();
    const token = this.extractTokenFromHeader(request);

    if (!token) {
      throw new UnauthorizedException('Token no encontrado');
    }

    try {
      // 3. Verificar el token y adjuntar el payload al request
      // Nota: El 'secret' debe estar configurado globalmente en el JwtModule
      const payload = await this.jwtService.verifyAsync(token);
      request['user'] = payload;
    } catch {
      throw new UnauthorizedException('Token inválido o expirado');
    }

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

    // Si no hay roles definidos en el decorador, se permite el acceso (solo requiere estar autenticado)
    if (!requiredRoles) {
      return true;
    }

    const { user } = request;
    
    // Verificamos si el usuario tiene al menos uno de los roles requeridos
    const hasRole = requiredRoles.some((role) => user.roles?.includes(role));

    if (!hasRole) {
      throw new ForbiddenException('No tienes permisos suficientes para acceder a este recurso');
    }

    return true;
  }

  private extractTokenFromHeader(request: Request): string | undefined {
    const [type, token] = request.headers.authorization?.split(' ') ?? [];
    return type === 'Bearer' ? token : undefined;
  }
}

3. Registro Global (app.module.ts)

Para que el guard funcione en toda la aplicación automáticamente (y respete el decorador @Public()), debes registrarlo como APP_GUARD en tu módulo principal.

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

@Module({
  imports: [
    JwtModule.register({
      global: true,
      secret: 'TU_JWT_SECRET', // Idealmente usar ConfigService
      signOptions: { expiresIn: '1h' },
    }),
  ],
  providers: [
    {
      provide: APP_GUARD,
      useClass: AuthGuard,
    },
  ],
})
export class AppModule {}

Ejemplo de uso en un Controlador:

@Controller('products')
export class ProductsController {
  
  @Public()
  @Get()
  findAll() {
    return 'Este endpoint es público';
  }

  @Post()
  @Roles('admin', 'editor')
  create() {
    return 'Solo accesible si tienes token Y rol admin o editor';
  }

  @Get(':id')
  findOne() {
    return 'Accesible por cualquier usuario autenticado (sin importar el rol)';
  }
}

Puntos clave de la implementación:

• Reflector: Se usa getAllAndOverride para que, si defines un decorador en la clase y otro en el método, el del método tenga prioridad.
• Payload: El payload del token debe contener una propiedad roles (ej: roles: ['admin', 'user']) para que la validación de roles funcione correctamente.
• Independencia: Al no usar Passport, tenemos control total sobre las excepciones lanzadas y el flujo de la petición.

Aquí tienes la implementación del módulo de autenticación siguiendo exactamente tu arquitectura y requerimientos.

1. DTOs

src/auth/dto/login.dto.ts

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

export class LoginDto {
  @IsEmail({}, { message: 'Invalid email format' })
  email: string;

  @IsString()
  @MinLength(8, { message: 'Password must be at least 8 characters long' })
  password: string;
}

src/auth/dto/auth-response.dto.ts

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

2. AuthService

La lógica de negocio reside aquí. Valida las credenciales y genera el token JWT.

src/auth/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'; // Ajustar ruta según tu estructura
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
    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 JWT
    const payload = { 
      sub: user.id, 
      email: user.email 
    };

    return {
      access_token: await this.jwtService.signAsync(payload, { expiresIn: '7d' }),
      expiresIn: 604800, // 7 días en segundos
    };
  }
}

3. AuthController

El controlador se limita a recibir la petición, dejar que las validaciones de NestJS (ValidationPipe) actúen sobre el DTO e invocar al servicio.

src/auth/auth.controller.ts

import { Body, Controller, Post, 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) // Cambiamos de 201 (default POST) a 200
  async login(@Body() loginDto: LoginDto): Promise<AuthResponseDto> {
    return await this.authService.login(loginDto);
  }
}

Consideraciones adicionales:

1. Excepciones: Si el UserService.findByEmail o la comparación de bcrypt fallan, el AuthService lanza la UnauthorizedException, la cual NestJS captura automáticamente y transforma en una respuesta HTTP 401 con el mensaje "Invalid credentials".
2. Seguridad: El payload del JWT utiliza sub para el ID del usuario siguiendo los estándares de claims registrados.
3. Configuración: Se asume que en el AuthModule (no incluido) ya has configurado el JwtModule.register() sin necesidad de pasar el secret aquí, ya que el JwtService lo toma de la configuración global o de las variables de entorno inyectadas.
4. Validación: Asegúrate de tener el ValidationPipe global activado en tu main.ts para que los decoradores @IsEmail, @IsString, etc., funcionen.

Aquí tienes la implementación solicitada utilizando NestJS, TypeORM y class-validator para asegurar que se cumplan las reglas de negocio y validación.

1. DTOs

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

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

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

  @IsOptional()
  @Type(() => Number)
  @IsNumber()
  @Min(0)
  minPrice?: number;

  @IsOptional()
  @Type(() => Number)
  @IsNumber()
  @Min(0)
  maxPrice?: number;

  @IsOptional()
  @IsString()
  @IsIn(['name', 'price', 'stock', 'createdAt'])
  sortBy?: string = 'createdAt';

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

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

  @IsOptional()
  @Type(() => Number)
  @IsNumber()
  @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;
}

2. Product Service

import { Injectable } from '@nestjs/common';
import { InjectRepository } from '@nestjs/typeorm';
import { Repository } from 'typeorm';
import { Product } from './entities/product.entity'; // Ajusta la ruta según tu proyecto
import { SearchProductsDto, PaginatedProductsDto, ProductDto } from './dto/search-products.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, limit } = query;

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

    // 2. Filtro obligatorio: Soft delete (deletedAt IS NULL)
    queryBuilder.where('product.deletedAt IS NULL');

    // 3. Filtro de búsqueda por texto (q) en name o description
    if (q) {
      queryBuilder.andWhere(
        '(product.name ILIKE :q OR product.description ILIKE :q)',
        { q: `%${q}%` }
      );
    }

    // 4. Filtro por status
    if (status) {
      queryBuilder.andWhere('product.status = :status', { status });
    }

    // 5. Filtros de precio
    if (minPrice !== undefined) {
      queryBuilder.andWhere('product.price >= :minPrice', { minPrice });
    }

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

    // 6. Ordenamiento dinámico
    // Validamos que el sortBy sea uno de los permitidos (adicional a la validación del DTO)
    const validSortFields = ['name', 'price', 'stock', 'createdAt'];
    const actualSortBy = validSortFields.includes(sortBy) ? sortBy : 'createdAt';
    const actualSortOrder = sortOrder || 'DESC';

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

    // 7. Paginación
    const skip = (page - 1) * limit;
    queryBuilder.skip(skip).take(limit);

    // 8. Ejecución de la consulta
    const [rawProducts, total] = await queryBuilder.getManyAndCount();

    // 9. Mapeo a ProductDto
    const data: ProductDto[] = rawProducts.map(product => ({
      id: product.id,
      name: product.name,
      description: product.description,
      price: Number(product.price), // TypeORM retorna decimal como string a veces
      stock: product.stock,
      status: product.status,
      createdAt: product.createdAt,
    }));

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

Notas de la implementación:

1. Seguridad: Se utiliza andWhere con parámetros :q, :status, etc., para prevenir inyecciones SQL.
2. Lógica de Texto: Se utiliza ILIKE (Case Insensitive para PostgreSQL). Si usas MySQL, puedes cambiarlo por LIKE.
3. Agrupación de OR: El filtro q está envuelto en paréntesis (...) dentro del andWhere para evitar que el OR rompa la lógica de los demás filtros AND (como el de deletedAt).
4. Transformación: Se añade Number(product.price) en el mapeo porque TypeORM suele devolver las columnas de tipo decimal como string para evitar pérdida de precisión en JavaScript, pero el DTO requiere un number.
5. Paginación: Se calcula el skip (offset) basándose en la página y el límite.

Aquí tenés el análisis de los 5 bugs identificados en el código, su explicación y la solución correspondiente.

1. Bug de Lógica: Cálculo de paginación incorrecto

• Ubicación: findAll(query: PaginationQueryDto) -> const skip = page * limit;
• Problema: Si el usuario solicita la página 1 con un límite de 10, el cálculo actual hace 1 * 10 = 10. Esto significa que se saltará los primeros 10 resultados y mostrará a partir del 11. La primera página (page 1) debería tener un skip de 0.
• Corrección: const skip = (page - 1) * limit;

2. Bug de Lógica/Consistencia: findOne ignora el Soft Delete

• Ubicación: findOne(id: string) -> where: { id }
• Problema: Mientras que findAll filtra los productos eliminados (deletedAt: IsNull()), findOne no lo hace. Esto permite que un usuario acceda a un producto que teóricamente está "borrado" si conoce su ID, rompiendo la lógica de Soft Delete de la aplicación.
• Corrección: Agregar deletedAt: IsNull() a la condición de búsqueda.

3. Bug de Seguridad: Exposición de información sensible (Information Leakage)

• Ubicación: softDelete(id: string) -> throw new NotFoundException(...)
• Problema: El mensaje de error revela el nombre técnico de la tabla en la base de datos ("product"). Esto es una vulnerabilidad de seguridad que ayuda a atacantes a mapear la estructura interna de tu base de datos para ataques de inyección o explotación.
• Corrección: Usar un mensaje genérico que no exponga detalles de la infraestructura.

4. Bug de Arquitectura/Seguridad: Inyección de ID en create

• Ubicación: create(data: Partial<Product>)
• Problema: El método acepta un Partial<Product>. Si el cliente envía un id en el cuerpo del JSON, TypeORM ejecutará un UPDATE en lugar de un INSERT si ese ID ya existe. Esto permite a un atacante sobreescribir productos existentes. Además, sobre el comentario del Controller: por estándar REST, un create debe devolver HTTP 201, pero NestJS lo hace por defecto en @Post, el riesgo real aquí es la integridad de los datos.
• Corrección: Asegurarse de que no se procese un ID preexistente o usar un DTO específico que no incluya el campo ID.

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

• Ubicación: transferStock(fromId: string, toId: string, quantity: number)
• Problema: Se realizan dos operaciones de escritura (save) de forma independiente. Si la primera tiene éxito pero la segunda falla (por ejemplo, por una caída de conexión o un error de base de datos), el stock se habrá restado del origen pero nunca se sumará al destino. El dinero/stock "desaparece".
• Corrección: Envolver ambas operaciones en una transacción para que, si una falla, se haga rollback de la otra.

Código Corregido Completo

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

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

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

  // Bug 2 corregido: Filtrar por deletedAt
  async findOne(id: string) {
    const product = await this.productRepository.findOne({
      where: { id, deletedAt: IsNull() },
    });
    if (!product) throw new NotFoundException('Product not found');
    return product;
  }

  // Bug 3 corregido: Mensaje de error seguro (sin nombres de tablas)
  async softDelete(id: string): Promise<void> {
    const product = await this.findOne(id); // Reutilizamos findOne que ya tiene el filtro
    product.deletedAt = new Date();
    await this.productRepository.save(product);
  }

  // Bug 4 corregido: Evitar sobreescritura de ID (Arquitectura)
  async create(data: Partial<Product>): Promise<Product> {
    // Eliminamos el ID si viene en el payload para forzar la creación de uno nuevo
    const { id, ...productData } = data; 
    const product = this.productRepository.create(productData);
    return this.productRepository.save(product);
  }

  // Bug 5 corregido: Uso de Transacciones para atomicidad
  async transferStock(fromId: string, toId: string, quantity: number): Promise<void> {
    const queryRunner = this.dataSource.createQueryRunner();
    await queryRunner.connect();
    await queryRunner.startTransaction();

    try {
      const source = await queryRunner.manager.findOne(Product, { where: { id:

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
  organization   Organization @relation(fields: [organizationId], references: [id])
  organizationId String
  createdAt      DateTime     @default(now())
  updatedAt      DateTime     @updatedAt

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

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

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

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

model Invoice {
  id             String        @id @default(cuid())
  subscription   Subscription  @relation(fields: [subscriptionId], references: [id])
  subscriptionId String
  amount         Decimal       @db.Decimal(10, 2)
  currency       String        @default("USD")
  status         InvoiceStatus
  paidAt         DateTime?
  dueDate        DateTime
  createdAt      DateTime      @default(now())

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

Para refactorizar este código siguiendo los principios de arquitectura limpia en NestJS, dividiremos las responsabilidades en diferentes capas: DTOs, Entities, Repository, Service y Controller.

Aquí tienes la solución completa:

1. Entidades (Entities)

Mantenemos la definición de los datos pero fuera del controlador.

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

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

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

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

2. Data Transfer Objects (DTOs)

Usamos class-validator para asegurar que los datos de entrada sean correctos y definimos la forma de salida.

// user.dto.ts
import { IsEmail, IsString, MinLength } from 'class-validator';

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

  @IsString()
  name: string;

  @IsString()
  @MinLength(6) // Restricción implícita común
  password: string;
}

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

export class UserWithOrdersDto extends UserDto {
  orderCount: number;
}

3. Repositorio (Repository)

Encapsula las consultas a la base de datos.

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

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

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

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

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

4. Servicio (Service)

Contiene la lógica de negocio, hashing de contraseñas y mapeo a DTOs.

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

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

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

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

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

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

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

5. Controlador (Controller)

Solo se encarga de recibir la petición, delegar al servicio y manejar las excepciones de flujo.

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

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

  @Post()
  @HttpCode(201)
  async create(@Body() createUserDto: CreateUserDto): Promise<UserDto> {
    // El Service lanza ConflictException si el email existe
    return await this.userService.create(createUserDto);
  }

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

    return user;
  }
}

Resumen de cambios realizados:

1. Seguridad: El passwordHash ya no se envía al cliente porque el UserDto no lo incluye.
2. Responsabilidad Única: El controlador ya no sabe qué es bcrypt ni cómo se estructuran las tablas de la DB.
3. Validación: Se usa CreateUserDto con class-validator para asegurar que los datos de entrada sean válidos antes de entrar al controlador.
4. Manejo de Errores: Se cumple el requisito de que el Service retorne null para búsquedas fallidas y el Controller gestione la NotFoundException.
5. Abstracción: Se creó un UserRepository para desacoplar el ORM (TypeORM) de la lógica de negocio.
6. Tipado: Todas las funciones tienen tipos de retorno explícitos (Promises de DTOs).

Para que un prompt sea "production-ready" y consistente, debe eliminar la ambigüedad. El problema de "Ayudame con el email" es que el LLM tiene que adivinar el remitente, el destinatario, el problema exacto y la solución.

Aquí tienes una propuesta de prompt estructurado, diseñado para ser usado con variables (indicadas entre {{ }}) que tu sistema debe inyectar.

El Nuevo Prompt (System Prompt)

Rol: Eres un Agente Senior de Atención al Cliente para una empresa de E-commerce líder. Tu objetivo es redactar respuestas de correo electrónico que sean profesionales, empáticas y resolutivas.

Contexto de la tarea: Debes responder a un cliente sobre un caso de: {{TEMA_DEL_CASO}} (Envíos, Devoluciones o Pagos).

Información para redactar:

• Mensaje del cliente: {{MENSAJE_CLIENTE}}
• Resolución/Instrucciones del operador: {{NOTAS_OPERADOR}}
• Datos del pedido: {{DATOS_PEDIDO}} (Nombre del cliente, Nro de orden, fecha, etc.)

Instrucciones críticas de formato y tono:

1. Tono: Profesional pero cercano y empático. Usa un lenguaje humano, evita sonar como un robot jurídico.
2. Sin Placeholders: Está terminantemente prohibido dejar espacios en blanco o textos entre corchetes como [Nombre] o [Fecha]. Usa la información provista en "Datos del pedido". Si falta un dato esencial, redacta la frase de forma natural para que no se note la ausencia (ej. en lugar de "Su pedido nro [X]", usa "Su pedido realizado recientemente").
3. Estructura:
   • Saludo personalizado.
   • Agradecimiento o validación del problema (empatía).
   • Explicación clara de la solución o próximos pasos basada en las "Notas del operador".
   • Despedida profesional y firma genérica del equipo de soporte.
4. Idioma: Español neutro.
5. Longitud: Conciso pero completo. No rellenes con texto innecesario.

Restricciones:

• No inventes políticas de la empresa que no estén en las notas del operador.
• No menciones procesos internos técnicos, solo lo que le interesa al cliente.
• Entrega únicamente el cuerpo del correo electrónico, listo para ser copiado y pegado.

¿Por qué este prompt es mejor?

1. Delimitación de Roles: Al decirle que es un "Agente Senior", el modelo adopta un vocabulario más adecuado y una actitud de resolución de problemas.
2. Inyección de Variables: La clave de la consistencia es pasarle los datos limpios.
   • Mensaje del cliente: Le da el contexto emocional.
   • Notas del operador: Le da la "verdad" de la solución (ej: "Dile que el reembolso tarda 48hs").
3. Instrucción "No Placeholders": Esta es la queja más común en producción. Al prohibir explícitamente los corchetes y darle una alternativa (redactar de forma natural), aseguras que el email pueda enviarse directamente.
4. Separación de Tono y Estructura: Defines no solo el "qué" decir, sino el "cómo" organizarlo.

Ejemplo de cómo implementarlo en tu código (Python/Node):

Cuando envíes la consulta a la API de OpenAI/Anthropic, rellena las variables así:

{
  "TEMA_DEL_CASO": "Devolución de producto fallado",
  "MENSAJE_CLIENTE": "Hola, mi zapatilla llegó rota y nadie me contesta.",
  "NOTAS_OPERADOR": "Aprobar cambio. El correo pasará a retirar el producto el martes. Pedir que lo embale bien.",
  "DATOS_PEDIDO": "Cliente: Juan Pérez. Orden: #4502. Producto: Zapatillas Runner X."
}

Un consejo extra para la consistencia:

Si usas la API de OpenAI, asegúrate de setear la temperature en 0.7 (para que tenga algo de empatía natural) o 0.5 (si prefieres que sea mucho más predecible y seco). No la dejes en 1.0 porque ahí es donde aparece la inconsistencia.

Para diseñar un prompt que minimice errores en reglas condicionales complejas, lo más efectivo es estructurar el razonamiento mediante una serie de pasos lógicos obligatorios antes de generar el resultado final.

Aquí tienes una propuesta de prompt optimizado para este caso de uso:

Prompt de Evaluación de Crédito Empresarial

Rol: Actúa como un Analista de Riesgo Crediticio Senior. Tu tarea es evaluar la elegibilidad de una empresa basándote exclusivamente en las reglas de negocio proporcionadas.

Reglas de Evaluación:

1. Antigüedad: Mínimo 2 años.
2. Ingresos: Deben ser superiores a $500,000 USD anuales.
3. Mora Reciente: No debe haber tenido mora en los últimos 12 meses.
4. Ratio Deuda/Ingreso: Si tiene deuda, el ratio debe ser < 0.4.
5. Excepción PyME: Si tiene < 50 empleados, se permite 1 mora histórica (fuera de los últimos 12 meses), pero la tasa de riesgo será "alta".
6. Sector Construcción: Si el sector es "construcción", el campo requiere_garantia siempre es true.

Instrucciones de Razonamiento (Chain-of-Thought): Antes de entregar el JSON final, debes realizar un análisis paso a paso siguiendo este orden:

1. Analizar antigüedad e ingresos.
2. Evaluar el historial de mora y aplicar la excepción de PyME si corresponde.
3. Calcular o verificar el ratio deuda/ingreso.
4. Determinar la necesidad de garantía según el sector.
5. Asignar la tasa de riesgo:
   • Baja: Cumple todo con margen y sin moras.
   • Media: Cumple todo, pero al límite de ratios.
   • Alta: PyME con 1 mora histórica o ratios cercanos al límite.
   • Rechazado: No cumple reglas básicas.

Formato de Salida: Primero, escribe una sección llamada "Análisis Lógico" con los pasos anteriores. Segundo, entrega el resultado estrictamente en este formato JSON:

{
  "elegible": boolean,
  "motivos": ["string"],
  "tasa_riesgo": "baja" | "media" | "alta" | "rechazado",
  "requiere_garantia": boolean
}

Ejemplo de uso con datos de entrada:

Entrada del usuario:

{
  "nombre": "Construcciones Alfa S.A.",
  "antigüedad_años": 3,
  "ingresos_anuales": 600000,
  "empleados": 20,
  "mora_ultimos_12_meses": false,
  "moras_historicas": 1,
  "deuda_total": 120000,
  "sector": "construcción"
}

Razonamiento esperado del LLM (Resumen):

1. Análisis de antigüedad/ingresos: La empresa tiene 3 años y $600k de ingresos, por lo que cumple los criterios básicos.
2. Análisis de moras: No tiene moras en el último año. Tiene 1 mora histórica, pero al ser una PyME (< 50 empleados), se aplica la excepción de elegibilidad.
3. Ratio Deuda/Ingreso: $120,000 / $600,000 = 0.2. Es menor a 0.4, por lo que cumple.
4. Sector: Al ser del sector construcción, requiere garantía adicional obligatoriamente.
5. Veredicto: Elegible, pero con tasa alta debido a la mora histórica permitida por la cláusula PyME.

Salida JSON final:

{
  "elegible": true,
  "motivos": ["Cumple antigüedad e ingresos", "Aprobado bajo excepción de PyME por mora histórica única", "Sector construcción requiere garantía"],
  "tasa_riesgo": "alta",
  "requiere_garantia": true
}

Este es el prompt optimizado para ser utilizado como System Prompt. Está diseñado para ser robusto, manejar el multilingüismo y devolver exclusivamente un objeto JSON válido.

System Prompt

**Role**: Eres un especialista en triaje y clasificación de tickets de soporte técnico de alto nivel. Tu objetivo es analizar mensajes de clientes y extraer información estructurada para optimizar el tiempo de respuesta.

**Instrucciones de Procesamiento**:
1. Analiza el texto del cliente (puede estar en español, inglés o spanglish).
2. Clasifica el ticket en una de las siguientes categorías estrictas: [facturación, envío, producto_defectuoso, consulta_general, cancelación, fraude].
3. Asigna una prioridad basada en la urgencia y el impacto: [critica, alta, media, baja].
4. Determina el sentimiento del cliente: [positivo, neutral, negativo, muy_negativo].
5. Identifica si el caso requiere intervención humana inmediata (true/false).
6. Genera un resumen ejecutivo de máximo 10 palabras.

**Reglas de Manejo de Casos Especiales**:
- **Mensajes Ambiguos/Incompletos**: Si el mensaje es demasiado corto o no tiene sentido (ej: "hola"), clasifica como `consulta_general`, prioridad `baja` y `requiere_humano: false`.
- **Spanglish**: Procesa el significado semántico ignorando las mezclas de idiomas.
- **Fraude**: Cualquier mención de cargos no reconocidos o robo de identidad debe ser `prioridad: critica` y `categoria: fraude`.
- **Producto Defectuoso**: Si el cliente menciona que algo no funciona o llegó roto, la prioridad debe ser al menos `alta`.

**Formato de Salida**: 
Debes responder ÚNICAMENTE con un objeto JSON válido con la siguiente estructura:
{
  "categoria": string,
  "prioridad": string,
  "sentimiento": string,
  "requiere_humano": boolean,
  "resumen_corto": string
}

**Ejemplos Few-Shot**:

Input: "I was charged double for my order #12345. No entiendo por qué me cobraron dos veces, quiero mi refund ya!"
Output: {
  "categoria": "facturación",
  "prioridad": "alta",
  "sentimiento": "negativo",
  "requiere_humano": true,
  "resumen_corto": "Doble cargo en pedido #12345, solicita reembolso."
}

Input: "Hola, ¿tienen stock de la remera azul?"
Output: {
  "categoria": "consulta_general",
  "prioridad": "baja",
  "sentimiento": "neutral",
  "requiere_humano": false,
  "resumen_corto": "Consulta de disponibilidad de stock (remera azul)."
}

Input: "Someone used my credit card to buy a laptop on your site. No fui yo! Ayuda por favor."
Output: {
  "categoria": "fraude",
  "prioridad": "critica",
  "sentimiento": "muy_negativo",
  "requiere_humano": true,
  "resumen_corto": "Uso no autorizado de tarjeta de crédito."
}

Input: "El paquete dice entregado pero no hay nada en mi puerta. My delivery is missing!"
Output: {
  "categoria": "envío",
  "prioridad": "alta",
  "sentimiento": "negativo",
  "requiere_humano": true,
  "resumen_corto": "Paquete no recibido a pesar de figurar como entregado."
}

Configuración Recomendada para la API

Para obtener los mejores resultados con este prompt, configura los parámetros de la llamada a la API de la siguiente manera:

• Model: gpt-4o o gpt-3.5-turbo (o modelos equivalentes de Anthropic/Google).
• Temperature: 0 (Indispensable para asegurar consistencia y que el JSON no varíe).
• Response Format: { "type": "json_object" } (Si usas la API de OpenAI, esto fuerza la salida a JSON).
• Max Tokens: 150 (Suficiente para la estructura JSON solicitada).

Notas sobre el diseño:

• Manejo de Ambigüedad: El prompt instruye explícitamente al modelo sobre cómo actuar ante mensajes cortos o sin sentido para evitar alucinaciones.
• Priorización de Fraude: Se incluyó una regla de negocio específica para elevar la prioridad automáticamente en casos de seguridad.
• Resumen Corto: Se limita a 10 palabras para obligar al modelo a ser conciso y útil para una vista de dashboard.

Esta es una estrategia GTM de 90 días diseñada para un modelo Bootstrapped (sin presupuesto de ads) y enfocada en Product-Led Sales (el producto es el héroe, pero el fundador cierra).

Dado que el NPS es de 72 (excelente), el foco no es validar el producto, sino escalar la distribución y resolver la fricción de activación.

1. Los 3 Canales GTM Principales

1. Direct Outreach & Social Selling (LinkedIn):
   • Por qué: Los contadores son un perfil "localizable" y con cargos claros. LinkedIn permite filtrar por "Socio de Estudio Contable" o "Contador Independiente" en regiones específicas. Al no tener presupuesto de ads, el tiempo de los founders es el capital. Es el canal más rápido para conseguir demos diarias.
2. Estrategia de "Caballo de Troya" en Comunidades (WhatsApp/Telegram/Consejos):
   • Por qué: El contador confía más en otro contador que en una publicidad. El objetivo no es "vender" en el grupo, sino aportar valor (ej. una plantilla de Excel o un resumen de cambios en AFIP/SAT) para luego derivar a la herramienta de automatización.
3. Referral Program de "Círculo de Confianza":
   • Por qué: Tienes 6 usuarios activos que aman el producto (NPS 72). En el mundo contable, la recomendación es ley. Un programa de "Trae a un colega y obtén un mes gratis" o "Descuento para tus clientes" reduce el CAC a casi cero y acelera el ciclo de venta.

2. Acciones Concretas (Primeros 30 días)

Semana 1: Optimización de Activación y Reactivación

• Llamada de Diagnóstico: Hablar con los 2 usuarios inactivos. ¿Es miedo a dar las claves? ¿Falta de tiempo para configurar? Ajustar el onboarding para que el "Aha! Moment" (el primer reporte generado) ocurra en < 5 minutos.
• Testimonios: Grabar o escribir 3 casos de éxito con los 6 activos (énfasis en: "Antes tardaba 4 horas, ahora 2 minutos").

Semana 2: Ofensiva LinkedIn Argentina

• Outreach: 20 mensajes personalizados por día a socios de estudios contables medianos en Argentina.
• Mensaje: "Vi que manejas clientes con AFIP. Automatizamos el reporte mensual para que no entres manualmente a cada CUIT. ¿Te sobran 10 min para ver cómo sacar un reporte en 1 click?"
• Contenido: Publicar 2 veces por semana sobre "El costo oculto de las horas manuales en el estudio".

Semana 3: Exploración México (Product-Market Fit local)

• Entrevistas con los 3 Inbound de México: No venderles, sino entender si el reporte del SAT que generas es exactamente el que necesitan. Si funciona, usarlos como "Beta Testers" fundadores en México con un precio preferencial de lanzamiento.
• Ajuste de landing: Crear una sección específica para México/SAT para mejorar el SEO orgánico.

Semana 4: Alianzas y Micro-Influencers

• Mapeo: Identificar a 5 contadores que son "influencers" o referentes en grupos de WhatsApp/LinkedIn.
• Propuesta: Ofrecerles la herramienta gratis de por vida a cambio de una demo en vivo para su comunidad o una mención en su newsletter/grupo.

3. Métricas de Éxito (KPIs a 90 días)

Para saber si el GTM funciona, los números al final del día 90 deberían verse así:

1. Activación (Métrica Norte): > 85%. (Si de 10 nuevos, 8.5 conectan sus accesos y generan 1 reporte en la primera semana). Objetivo: Pasar de 6 a 40 usuarios activos.
2. Crecimiento de Pipeline: 15 demos semanales. (Logrado vía LinkedIn y referidos).
3. Conversión Demo-to-Close: > 40%. (Dado que el ciclo es corto y el ROI es evidente, si 4 de cada 10 que ven la demo no compran, el problema es el precio o la confianza en la seguridad).
4. Expansión de Cuenta: Promedio de 5 clientes automatizados por contador (Revenue inicial por contador: ~$395 USD/mes).

4. El canal que NO usaría y por qué

No usaría: Paid Ads (Meta/Google Ads).

Razones:

1. Presupuesto: Con $0 de presupuesto inicial, cualquier experimento en ads será irrelevante. Los keywords de "contabilidad" o "impuestos" suelen ser caros por la competencia de software grandes (como Tango o Contpaqi).
2. Barrera de Confianza: El contador está entregando las credenciales fiscales de sus clientes (AFIP/SAT). Es una venta de alta confianza. Un anuncio de un extraño en Facebook genera mucha más fricción que un mensaje directo de un founder o una recomendación en un grupo profesional.
3. Fricción de Onboarding: Los ads suelen traer leads de "baja intención" que se registran pero no configuran. En esta etapa, necesitas leads de "alta intención" que acepten una llamada de 10 min con el founder para asegurar que se activen.

Foco sugerido: Sé un "Consultor de Productividad para Contadores", no un "Vendedor de Software". El contador odia que le vendan, pero ama que le regalen tiempo.

Este es un análisis detallado y una propuesta de rediseño de pricing para tu SaaS de gestión de turnos.

1. Diagnóstico del Problema: "La Trampa del Precio Único"

El principal problema es que tu pricing actual es inelástico y no está alineado con el valor percibido.

• Sub-monetización del segmento alto: El 20% de tus clientes (clínicas con +3 profesionales) están recibiendo un valor inmenso por solo $49. Probablemente estarían dispuestos a pagar el doble, ya que gestionan mucha más complejidad y volumen.
• Barrera de salida para el segmento bajo: El 60% de los que se van dicen que es "caro para lo que uso". Para un psicólogo que atiende 10 pacientes por semana, $49 representa un costo por paciente altísimo. El competidor (Agenda Pro a $29) les resulta mucho más atractivo.
• Desalineación de costos variables: El costo de WhatsApp API es un "impuesto al éxito" para ti. Si un cliente crece mucho, tu margen se erosiona. El cliente que envía 500 mensajes te cuesta $10 solo en WhatsApp + $8 de infra = $18 de costo directo. Margen: 63%. Pero si escala a 1,500 mensajes, tu margen cae al 22%.
• Fatiga de Features: El 25% no usa todas las funciones. Al obligarlos a pagar por el "paquete completo", sienten que están desperdiciando dinero, lo que genera resentimiento y eventual churn.

2. Propuesta de Estructura de Pricing (Tiers)

Pasaremos de un modelo plano a un modelo basado en valor y capacidad (Good-Better-Best).

| Feature | Plan START (Solo) | Plan PRO (Consultorio) | Plan CLINIC (Elite) | | :--- | :--- | :--- | :--- | | Precio Mensual | $25 | $59 | $119 | | Profesionales | 1 Usuario (Solo) | Hasta 3 profesionales | Hasta 10 profesionales | | WhatsApp incl. | 100 mensajes / mes | 400 mensajes / mes | 1,200 mensajes / mes | | Extra WhatsApp | $0.04 por mensaje | $0.035 por mensaje | $0.03 por mensaje | | Agenda Online | Sí | Sí | Sí | | Historial Médico | Básico | Completo | Avanzado + Archivos | | Reportes | No | Básicos de ocupación | Avanzados y Financieros | | Soporte | Email | Chat prioritario | Account Manager dedicado |

3. Justificación de cada Tier

Plan START ($25/mes)

• Target: El "bottom 30%" (profesionales solos con pocos pacientes).
• Por qué este precio: Neutralizas la amenaza de Agenda Pro ($29). Es un precio de "no lo pienso" para un profesional independiente.
• Métrica de control: Limitado a 1 profesional y 100 mensajes. Con un costo de $2 (WhatsApp) + $8 (Infra) = $10, mantienes un margen del 60% incluso en el plan más barato.
• Efecto en Churn: Ataca directamente el 60% de las bajas por precio.

Plan PRO ($59/mes)

• Target: El cliente promedio actual y consultorios pequeños.
• Por qué este precio: Es un aumento del 20% sobre el precio actual, justificado por la inclusión de múltiples profesionales (hasta 3) y un cupo generoso de WhatsApp.
• Métrica de control: El límite de 3 profesionales es la métrica de expansión natural. Si el consultorio crece y contrata a un cuarto médico, debe saltar de plan.
• Valor agregado: Incluye reportes, lo que ayuda a retener a los que dicen "no uso todas las features" (aquí las features están segmentadas).

Plan CLINIC ($119/mes)

• Target: El "top 20%" (clínicas con volumen).
• Por qué este precio: Estos clientes ya están pagando $89 en la competencia (MediTurno). Al ofrecer 10 profesionales y 1,200 mensajes, les resuelves el problema de escala.
• Rentabilidad: Proteges tu margen ante el alto uso de WhatsApp. 1,200 mensajes te cuestan $24 + $8 infra = $32. Margen bruto: 73%.
• Métrica de control: Número de profesionales y reportes financieros avanzados (clave para dueños de clínicas).

4. Impacto Estimado en MRR (Migración del 50% de clientes)

Asumiendo que movemos a 160 clientes (50% de la base actual) a sus respectivos nuevos planes según su perfil de uso:

• Segmento Bajo (30% de 160 = 48 clientes): Migran al plan START ($25).
  • Anterior: $2,352 | Nuevo: $1,200 (Baja el MRR de este grupo, pero frena el churn drásticamente).
• Segmento Medio (50% de 160 = 80 clientes): Migran al plan PRO ($59).
  • Anterior: $3,920 | Nuevo: $4,720 (Expansión de ingresos).
• Segmento Alto (20% de 160 = 32 clientes): Migran al plan CLINIC ($119).
  • Anterior: $1,568 | Nuevo: $3,808 (Captura de valor real).

Cálculo Final de Impacto:

• MRR de los 160 clientes antes: $7,840
• MRR de los 160 clientes después: $9,728
• Incremento neto de MRR: +$1,888 (+24% en ese segmento)
• MRR Total Proyectado: $15,680 (actual) + $1,888 = $17,568

Conclusión estratégica: Incluso bajándole el precio al 30% de tus clientes más pequeños, el MRR total sube porque estabas cobrando muy poco a tus clientes más grandes. Pero el beneficio real no es solo el MRR, sino la reducción del Churn. Al ofrecer una opción de $25, conviertes una "cancelación por precio" en un "downgrade", manteniendo al cliente en tu ecosistema hasta que crezca.

Este es un roadmap estratégico diseñado para pasar de un prototipo inestable a un producto comercial escalable, priorizando la retención (churn) y la facilidad de uso (onboarding) sobre nuevas funcionalidades complejas.

Resumen Financiero y de Recursos

• Presupuesto: $8,300 USD/mes. Es ajustado para 3 personas + infraestructura.
• Foco técnico: Optimizar RAG (Retrieval-Augmented Generation) y memoria de corto plazo.
• Foco UX: Eliminar la fricción de carga de datos.

Mes 1: El "Aha! Moment" y Estabilización de Memoria

Prioridad: Resolver por qué los clientes se van (Churn 40% y falta de contexto).

• Producto (Devs):
  • Implementación de Memoria de Conversación: Introducir una ventana de contexto de las últimas 5-10 interacciones para que el agente no "olvide" de qué están hablando.
  • Manejo de Ambigüedad: Configurar un "Fallback System". Si la confianza del modelo es baja, el agente debe responder: "No estoy seguro de entender, ¿te refieres a [A] o [B]?" en lugar de alucinar.
• UX/UI:
  • Audit de Onboarding: Mapear los 20 pasos actuales y reducirlos a 5.
  • Template de Carga: Crear una estructura de "Preguntas Frecuentes" sugeridas por industria (Clínicas, Contadores) para que el cliente no empiece desde una página en blanco.
• Justificación: Si el bot no recuerda el nombre del cliente dicho hace dos mensajes, el valor percibido es nulo.

Mes 2: Onboarding de 30 Minutos (Self-Service)

Prioridad: Que el cliente pueda ver el bot funcionando en su WhatsApp sin intervención de los founders.

• Producto (Devs):
  • WhatsApp Sandbox: Crear un entorno de prueba inmediato dentro de la web antes de conectar la API oficial de Meta (que suele demorar).
  • Scraper de Sitios Web: Permitir que el cliente pegue su URL y el sistema extraiga la info automáticamente (copiando el éxito de Chatbase).
• UX/UI:
  • Dashboard de "Entrenamiento": Una interfaz simple donde el cliente vea qué preguntas no supo responder el bot y pueda "enseñarle" con un click.
• Ventas: Lanzamiento de "Early Bird" a $99/mes para los primeros 10 nuevos clientes para validar el nuevo onboarding.
• Justificación: El churn actual es por dificultad de setup. Automatizar la ingesta de datos es la clave.

Mes 3: Tracción y Human-in-the-loop

Prioridad: Evitar que el bot arruine relaciones comerciales.

• Producto (Devs):
  • Hand-off Humano: Notificación push/email al dueño de la pyme cuando el bot no sabe responder o el cliente pide hablar con un humano.
  • Integración con Google Calendar/Calendly: Funcionalidad básica de agendamiento (crítico para clínicas y abogados).
• UX/UI:
  • Consola de chat en vivo básica para que el humano intervenga el chat de WhatsApp desde la plataforma.
• Ventas: Alcance activo en LinkedIn y cámaras de comercio locales.
• Justificación: El miedo de las pymes es que el bot "diga una estupidez". El hand-off humano elimina ese miedo.

Mes 4: Especialización por Nicho (Templates)

Prioridad: Diferenciarse de competidores genéricos mediante la verticalización.

• Producto (Devs):
  • Prompt Engineering por Industria: Ajustar la "personalidad" del bot según el rubro (formal para abogados, empático para clínicas).
  • Soporte para PDFs y Documentos: No solo texto plano, permitir subir contratos o listas de precios en PDF.
• UX/UI:
  • Librería de "Prompts pre-seteados".
• Ventas: Meta Ads enfocadas específicamente a "Contadores" y "Abogados". Probar mensajes: "Tu asistente legal que atiende WhatsApp 24/7".
• Justificación: Treble.ai es generalista. Si eres el "Bot para Clínicas", ganas por relevancia.

Mes 5: Retención y Análisis de Valor

Prioridad: Demostrar el ROI al cliente para que no cancele.

• Producto (Devs):
  • Dashboard de Analítica: Mostrar cuántas horas de trabajo humano ahorró el bot y cuántos leads/turnos generó.
  • Multi-agente básico: Un agente para ventas y otro para soporte técnico.
• UX/UI:
  • Reporte mensual automatizado que se envía al cliente por email: "Este mes respondí 450 preguntas por ti".
• Ventas: Implementar programa de referidos (1 mes gratis por cada referido pagando).
• Justificación: Lo que no se mide, no se valora. El cliente debe ver el ahorro de dinero real.

Mes 6: Escala y Optimización de Costos

Prioridad: Llegar al objetivo de 50 clientes y asegurar el runway.

• Producto (Devs):
  • Optimización de Tokens: Cambiar a modelos más económicos (ej. GPT-4o-mini o Llama 3 vía Groq) para mejorar el margen de contribución.
  • Bulk Import de contactos: Para que las pymes puedan iniciar conversaciones (proactivo).
• Ventas: Ajuste de precio final a $149/mes. Foco total en cerrar los últimos 15-20 clientes para llegar a la meta de 50.
• Estrategia: Preparar deck de inversión con métricas de churn < 10% y crecimiento sostenido para la siguiente ronda de capital.

Riesgos Críticos y Mitigación:

1. Costos de API: Con 50 clientes activos, los costos de OpenAI/Meta pueden dispararse. Mitigación: Implementar caching de respuestas frecuentes.
2. Dependencia de Meta: Si Meta cambia las reglas de la API de WhatsApp, el producto muere. Mitigación: Usar proveedores oficiales (BSPs) estables como Twilio o MessageBird si el setup directo falla.
3. Burnout del equipo: 2 devs para todo es mucho. Mitigación: No construir un CRM propio, integrar con los existentes.

Métricas de éxito al final del mes 6:

• MRR: $7,450 USD.
• LTV/CAC Ratio: > 3.
• Tiempo promedio de Onboarding: 22 minutos.
• Churn: 8%.

Asunto: Eficiencia en soporte: Automatizando el 60% de tus consultas repetitivas

Hola [Nombre del CTO],

Noté que en [Nombre de la empresa] cuentan con un equipo de soporte de 8 personas. A medida que escalan su facturación, gestionar manualmente consultas recurrentes sobre estado de pedidos o devoluciones se vuelve un cuello de botella costoso que drena recursos técnicos y operativos.

En Ikilabs ayudamos a e-commerce en LATAM a optimizar estos procesos mediante:

• Agentes de IA autónomos: Resuelven hasta el 70% de los tickets integrándose directamente con su plataforma de ventas y CRM. El agente accede a datos en tiempo real para dar respuestas precisas, no genéricas.
• Asistencia al equipo humano: Automatizamos la clasificación de casos y generamos borradores de respuesta automáticos, reduciendo drásticamente el tiempo de resolución en tickets complejos.

Diseñamos e implementamos la arquitectura de punta a punta, asegurando que la IA se adapte a su stack tecnológico actual sin fricciones.

¿Tenés 20 minutos la semana que viene para conversar sobre cómo reducir estos costos operativos y liberar la carga de tu equipo?

Saludos,

[Tu Nombre] Ikilabs

Aquí tenés tres opciones que cumplen con tus restricciones de voz y resaltan el diferencial técnico de Ikilabs.

Opción 1: Enfocada en la ejecución y el ROI temprano (La más directa)

Headline: Automatizamos procesos complejos con agentes de IA funcionales.

Subheadline: Integramos modelos de lenguaje en su arquitectura actual para eliminar tareas manuales. Vea un prototipo funcional con sus propios datos en solo dos semanas.

CTA: Agendar sesión de diagnóstico.

Opción 2: Enfocada en la integración técnica (Ideal para CTOs/Operaciones)

Headline: Integramos agentes inteligentes en sus sistemas existentes.

Subheadline: Resolvemos cuellos de botella operativos mediante integraciones con LLMs y automatización de software. Sin presentaciones vacías: entregamos código y resultados tangibles desde la primera quincena.

CTA: Solicitar prototipo con datos reales.

Opción 3: Enfocada en escalabilidad y realismo (Para empresas con procesos manuales)

Headline: Software y agentes de IA que escalan su operación.

Subheadline: Reemplazamos procesos manuales por flujos automatizados integrados a su infraestructura de IT. Validamos la viabilidad técnica con un prototipo real en 14 días.

CTA: Iniciar discovery de una semana.

¿Por qué funcionan estos copies?

1. Sin humo: Evitan palabras como "disrupción" o "transformación" y van directo a qué se construye (agentes, integraciones, código).
2. Diferenciador claro: Las tres opciones mencionan el plazo de 2 semanas y el uso de datos reales, atacando el miedo del cliente a perder tiempo en consultorías que solo entregan diapositivas.
3. Contexto de IA: En lugar de decir "usamos IA", hablamos de "integrar modelos de lenguaje" o "agentes inteligentes para eliminar tareas manuales", dándole un propósito de negocio.
4. Targeting: Al mencionar "arquitectura actual" o "sistemas existentes", filtramos a empresas que ya tienen una estructura técnica y necesitan una solución que se acople, no un juguete nuevo.

Estuvimos tres semanas depurando un bug de producción que perdía órdenes aleatoriamente. El problema resultó ser un race condition en el procesamiento paralelo de webhooks de Stripe. Cuando dos webhooks llegaban al mismo tiempo para el mismo pedido, ambos procesaban y creaban duplicados o se pisaban entre sí. La solución fue implementar un lock distribuido con Redis mediante SET NX con un TTL de 30 segundos. Lo que más tiempo nos llevó no fue arreglar el bug sino la odisea de reproducirlo en local. Ahora, cada vez que algo falla aleatoriamente, lo primero que revisamos es si puede ser un problema de concurrencia.

Nuestra metodología se basa en plazos cortos, entregas funcionales y transparencia total sobre el proceso:

1. Discovery (1 semana): Entrevistamos a su equipo y mapeamos los procesos actuales. Identificamos mejoras inmediatas (quick wins) y las diferenciamos de los objetivos de largo plazo para priorizar el trabajo.
2. Prototipado (2 semanas): Construimos una herramienta funcional utilizando datos reales de su empresa. No presentamos maquetas estáticas; entregamos una versión operativa que permite validar un retorno de inversión tangible antes de avanzar con el desarrollo completo.
3. Iteración: Antes de pasar a producción, realizamos uno o dos ciclos de ajustes basados en sus comentarios. Mantenemos la visibilidad del producto en cada etapa para asegurar que el resultado final responda a la necesidad detectada.
4. Soporte post-lanzamiento: Todos nuestros proyectos incluyen 30 días de acompañamiento técnico sin costo adicional para garantizar la estabilidad de la implementación.

Trabajamos de forma directa, con el foco puesto en que la tecnología resuelva problemas específicos y entregue resultados desde el primer mes.

La mayoría de las empresas que contratan consultores de IA terminan con un chatbot sobre ChatGPT y lo llaman transformación digital. El problema no es la tecnología; es que nadie en la organización entiende qué problema están resolviendo realmente.

En nuestra consultora, siempre arrancamos con la misma pregunta: "¿Qué hace tu equipo hoy que no debería hacer un humano?". Esa sola pregunta filtra el 80% de los proyectos que no tienen sentido.

Lo que funciona es automatizar tareas repetitivas y concretas. Los objetivos abstractos, como "mejorar la experiencia del cliente", suelen terminar en nada. Cuando estos proyectos fallan, casi siempre es por falta de datos limpios, no por deficiencias del modelo.

La IA no puede arreglar procesos que no están definidos ni datos que no existen.

Aquí tenés una propuesta de traducción que mantiene el tono profesional y directo de un blog de ingeniería:

When two requests hit your server simultaneously and both try to modify the same record, you’re facing a concurrency issue. The most common solution is optimistic locking: instead of locking the record while you process the change, you track the current state via a version number. When it's time to write, you verify that no one else has modified the record in the meantime.

In TypeORM, this is implemented using a version field in the entity. The UPDATE query filters not just by id, but also by version = :currentVersion. If the result affects zero rows, it means someone else won the race—you throw an error, and the client triggers a retry.

What tutorials rarely mention is when not to use optimistic locking: high contention. If you have many users constantly modifying the same record, you'll end up with a cascade of retries that can be far more costly than a pessimistic lock.