Gemini 2.5 Flash

¡Excelente! Tienes un producto con un nicho claro, pero el churn del 28% mensual es una señal de alarma crítica que requiere atención inmediata. Analicemos a fondo.

1. Tu Diagnóstico: ¿Cuál es el problema real detrás del churn?

El problema real no es la falta de features per se, sino una desconexión fundamental entre el valor percibido del producto y la realidad operativa y las expectativas de los comerciantes minoristas mexicanos.

En otras palabras, tu producto actualmente crea más fricción y trabajo para el usuario que su solución actual (Excel), en lugar de simplificar su vida.

Desglosando esto:

• Mayor Fricción Operativa (sobre Excel):
  • Carga manual producto por producto: Esto es el talón de Aquiles. Si un comerciante ya usa Excel, tiene sus datos ahí. Pedirle que los cargue uno por uno es un retroceso brutal. Si no lo tiene en Excel, pero tiene muchos productos, el esfuerzo inicial es inmenso. La percepción es que tu plataforma añade un paso manual y tedioso, en lugar de eliminarlo.
  • Falta de Integración con el POS: En el comercio minorista moderno, el POS es el centro de la operación. Si el inventario no se actualiza automáticamente con las ventas del POS, el comerciante tiene que hacer doble trabajo: registrar la venta y luego ir a tu plataforma a ajustar el inventario. Esto no es una mejora, es una carga extra.
• Barrera de Entrada y Curva de Aprendizaje Elevada:
  • "Mi empleado no supo cómo usarlo y yo no tenía tiempo de enseñarle": Esto indica que el onboarding inicial es deficiente y la interfaz de usuario no es lo suficientemente intuitiva para el usuario final (el empleado que opera el día a día). Si el dueño no tiene tiempo para enseñar (y no debería tener que dedicarle mucho), y el empleado no puede aprender por sí mismo, el producto simplemente no se usa.
• Bajo Valor Percibido vs. Precio:
  • "El precio no vale lo que obtengo": Esta es la consecuencia directa de los puntos anteriores. Si el producto es más trabajo, no se integra con sus herramientas clave y es difícil de usar, el valor que perciben es negativo, y $45/mes se vuelve un costo injustificable. La plataforma no está resolviendo un problema lo suficientemente grande o lo está haciendo de una manera que es menos eficiente que la alternativa gratuita (Excel).

En síntesis: Tu producto es percibido como una herramienta que complica, no simplifica, y su valor no justifica el esfuerzo ni el costo. Es un "nice-to-have" que se vuelve un "too-much-hassle" rápidamente.

2. 8 Ideas de Features o Cambios de Producto, Priorizadas por Impacto Esperado en Churn

Aquí te presento ideas enfocadas en reducir la fricción, aumentar la usabilidad y conectar el producto con la realidad operativa de tus clientes, priorizadas por el impacto que creo que tendrán en el churn.

Prioridad 1: Eliminar la Fricción de Entrada y Operación Manual

1. Carga Masiva de Inventario (CSV/Excel) y Exportación

   • Señal que ataca: "Lo usé el primer mes pero después volví a mi planilla de Excel — la planilla me sale más rápido para lo que necesito", "Carga manual de inventario (producto por producto)".
   • Hipótesis de impacto: Reducirá drásticamente la barrera de entrada para clientes con inventarios existentes en Excel. Permitirá actualizaciones rápidas y masivas, haciendo que la plataforma sea más rápida que Excel para ciertas tareas, no más lenta. Esto es fundamental para la adopción inicial y el uso continuo.
   • Esfuerzo estimado: S (Implementar un CSV básico para importar/exportar campos esenciales es relativamente sencillo para tu equipo).

2. Integración con 1-2 Puntos de Venta (POS) Populares en México (Ej: Clip, Conekta)

   • Señal que ataca: "No se conecta con mi punto de venta (Clip, Conekta)", "Lo usé el primer mes pero después volví a mi planilla de Excel".
   • Hipótesis de impacto: Automatizará la actualización del inventario en tiempo real con cada venta, eliminando el "doble trabajo" manual. Esto transformará el producto de una carga a una solución central y hará que sea mucho más difícil dejarlo, ya que se convierte en una parte indispensable de la operación diaria. Empieza con el más solicitado o el que tenga mejor documentación API.
   • Esfuerzo estimado: M-L (Las integraciones API pueden ser complejas, requieren manejo de errores y casos límite. Empieza con una y asegúrate de que sea robusta antes de pasar a la siguiente).

Prioridad 2: Mejorar la Usabilidad y Reducir la Curva de Aprendizaje

3. Onboarding Guiado In-App (Checklists, Tooltips, Primeros Pasos)

   • Señal que ataca: "Mi empleado no supo cómo usarlo y yo no tenía tiempo de enseñarle".
   • Hipótesis de impacto: Guiará a los usuarios (dueños y empleados) a través de las funciones clave desde el primer momento, asegurando que configuren el producto correctamente y entiendan su valor sin intervención externa. Reducirá la frustración inicial y aumentará la probabilidad de adopción.
   • Esfuerzo estimado: S (Existen librerías para esto o se puede construir de forma sencilla con tu diseñador y un desarrollador).

4. Tutoriales en Video Cortos y Base de Conocimiento (FAQs)

   • Señal que ataca: "Mi empleado no supo cómo usarlo y yo no tenía tiempo de enseñarle".
   • Hipótesis de impacto: Proporcionará recursos de autoayuda accesibles en cualquier momento, permitiendo a los empleados aprender a su propio ritmo y resolver dudas sin necesidad de que el dueño los capacite. Esto reduce la carga del dueño y empodera al empleado.
   • Esfuerzo estimado: S (La creación de contenido es el mayor esfuerzo, la integración en la app es mínima).

Prioridad 3: Aumentar la Velocidad y Flexibilidad Operativa

5. Escaneo de Códigos de Barras (Usando la cámara del móvil para web app)

   • Señal que ataca: "Lo usé el primer mes pero después volví a mi planilla de Excel — la planilla me sale más rápido para lo que necesito", "Carga manual de inventario".
   • Hipótesis de impacto: Acelerará drásticamente tareas como la recepción de mercancía, el conteo de inventario y la adición de nuevos productos. Hará que la plataforma sea tangiblemente más rápida y eficiente que la entrada manual o incluso Excel para estas operaciones físicas.
   • Esfuerzo estimado: M (Integrar la API de la cámara en un navegador web y procesar los códigos de barras requiere algo de desarrollo y testing).

6. Perfiles de Usuario con Permisos (Dueño/Administrador, Empleado)

   ---

¡Excelente perfil y restricciones claras! Con tu experiencia contable, red de contactos y habilidades no-code, tienes una base sólida para lanzar un MVP de IA en 3 meses. El truco será enfocarse en problemas muy específicos y de alto dolor que la IA resuelva de manera superior a las alternativas existentes o manuales.

Aquí tienes 8 ideas de productos AI, diseñadas para tu perfil y restricciones:

1. ContratoScan AI

• Cliente objetivo: Estudios contables y asesores financieros que gestionan carteras de clientes PYME.
• El problema concreto que resuelve y por qué AI lo resuelve mejor que un software tradicional: Los contadores dedican horas a revisar contratos (alquileres, servicios, préstamos, etc.) para identificar cláusulas clave que impactan la contabilidad (ej. duración del contrato, condiciones de pago, montos, cláusulas de rescisión, responsabilidades). Este proceso es manual, tedioso y propenso a errores, especialmente con documentos extensos y lenguaje legal complejo. La IA (NLP) puede escanear contratos en segundos, extraer datos estructurados (fechas, montos, partes), identificar tipos de cláusulas (ej. "cláusula de ajuste por inflación", "penalidad por mora") y resumir los puntos contablemente relevantes. Un software tradicional se basaría en plantillas rígidas o búsqueda de palabras clave; la IA entiende el contexto y la semántica del texto, incluso con variaciones de lenguaje.
• Modelo de revenue y precio estimado de lanzamiento: Suscripción mensual por estudio contable, con niveles basados en el volumen de contratos procesados o usuarios.
  • Precio estimado: $70 - $150 USD/mes para un plan inicial que permita procesar hasta 50 contratos.
• Cómo conseguirías los primeros 5 clientes:
  1. Contactaría a 10-15 estudios contables de mi red, ofreciendo una demo personalizada y un período de prueba gratuito (1-2 semanas) a cambio de feedback.
  2. Me enfocaría en mostrar cómo el sistema les ahorra horas de trabajo manual por contrato, cuantificando el tiempo y el costo.
  3. Aprovecharía mi conocimiento de la jerga contable para explicar los beneficios directamente.
• El riesgo principal que podría matar la idea: La precisión de la extracción de datos en documentos legales muy variados y complejos, o la dificultad de la IA para interpretar matices legales específicos de Argentina sin un entrenamiento extensivo. La resistencia a subir documentos sensibles a una plataforma externa también podría ser un freno.

2. LegisSummarize AI

• Cliente objetivo: Pequeños estudios jurídicos y abogados independientes.
• El problema concreto que resuelve y por qué AI lo resuelve mejor que un software tradicional: Abogados y sus paralegales gastan mucho tiempo leyendo expedientes, sentencias, dictámenes o leyes para extraer los puntos clave, resumir antecedentes o identificar jurisprudencia relevante. Este trabajo es intensivo en lectura y síntesis, y a menudo se repite. La IA (NLP) puede leer documentos legales extensos y generar resúmenes concisos, extraer argumentos principales, identificar partes involucradas, fechas clave y resultados. También podría, con entrenamiento, identificar referencias a leyes o casos específicos. Un software tradicional se limitaría a búsquedas de texto; la IA puede comprender y condensar la información, liberando al abogado para el análisis crítico.
• Modelo de revenue y precio estimado de lanzamiento: Suscripción mensual por usuario o por volumen de documentos procesados.
  • Precio estimado: $80 - $180 USD/mes por usuario, con un límite de documentos o palabras.
• Cómo conseguirías los primeros 5 clientes:
  1. Contactaría a 10-15 estudios jurídicos de mi red, ofreciendo una demostración enfocada en un caso real de su trabajo (ej. resumir una sentencia reciente que les interese).
  2. Destacaría la reducción del tiempo de investigación y la capacidad de procesar más información en menos tiempo.
  3. Ofrecería un plan de lanzamiento con un descuento inicial a los primeros adoptantes.
• El riesgo principal que podría matar la idea: La calidad de los resúmenes y la precisión de la extracción podrían no ser lo suficientemente altas para la sensibilidad del ámbito legal, requiriendo siempre una revisión humana exhaustiva que disminuya el valor percibido del ahorro de tiempo. La seguridad y confidencialidad de los documentos es crítica.

3. GastoInteligente AI

• Cliente objetivo: PYMES de servicios (mis 20+ contactos) y

¡Claro que sí! Aquí tienes la implementación del guard de autenticación JWT, los decoradores @Public() y @Roles(), y cómo configurarlos en tu aplicación NestJS.

1. src/auth/auth.guard.ts

Este archivo contendrá la lógica principal del guard que implementa CanActivate.

// src/auth/auth.guard.ts
import {
  CanActivate,
  ExecutionContext,
  Injectable,
  UnauthorizedException,
  ForbiddenException, // Necesario para roles
} from '@nestjs/common';
import { JwtService } from '@nestjs/jwt';
import { Request } from 'express';
import { Reflector } from '@nestjs/core';
import { IS_PUBLIC_KEY, ROLES_KEY } from './auth.decorators'; // Importamos las claves de los decoradores
import { JwtPayload } from './interfaces/jwt-payload.interface'; // Interfaz para el payload del JWT

@Injectable()
export class AuthGuard implements CanActivate {
  constructor(
    private jwtService: JwtService,
    private reflector: Reflector, // Para leer metadatos de los decoradores
  ) {}

  async canActivate(context: ExecutionContext): Promise<boolean> {
    // 1. Verificar si el endpoint es público (@Public())
    const isPublic = this.reflector.getAllAndOverride<boolean>(IS_PUBLIC_KEY, [
      context.getHandler(), // Método específico del controlador
      context.getClass(), // Clase del controlador
    ]);
    if (isPublic) {
      return true; // Si es público, bypass el guard completamente
    }

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

    // 2. Si no hay token, lanzar UnauthorizedException
    if (!token) {
      throw new UnauthorizedException('No authentication token provided.');
    }

    // 3. Verificar el token y adjuntar el payload al request
    try {
      // Usa el secreto configurado en JwtModule.register o JwtModule.registerAsync
      const payload: JwtPayload = await this.jwtService.verifyAsync(token);
      // Adjuntar el payload al objeto request para que esté disponible en los controladores
      request['user'] = payload;
    } catch (error) {
      // Si el token es inválido o expirado, lanzar UnauthorizedException
      throw new UnauthorizedException('Invalid or expired token.');
    }

    // 4. Verificar roles si están definidos en el endpoint (@Roles(...roles))
    const requiredRoles = this.reflector.getAllAndOverride<string[]>(ROLES_KEY, [
      context.getHandler(),
      context.getClass(),
    ]);

    // Si no hay roles requeridos, el usuario autenticado puede acceder
    if (!requiredRoles) {
      return true;
    }

    // Verificar que el usuario tenga al menos uno de los roles requeridos
    const user = request['user'];
    if (!user || !user.roles || !Array.isArray(user.roles)) {
      // Esto podría indicar un token válido pero sin roles, o un formato incorrecto
      throw new ForbiddenException('User roles not found or invalid format in token payload.');
    }

    const hasRequiredRole = requiredRoles.some((role) =>
      user.roles.includes(role),
    );

    if (!hasRequiredRole) {
      throw new ForbiddenException('You do not have the required permissions to access this resource.');
    }

    return true; // El token es válido y los roles son correctos (o no requeridos)
  }

  // Método auxiliar para extraer el token del header Authorization
  private extractTokenFromHeader(request: Request): string | undefined {
    const [type, token] = request.headers.authorization?.split(' ') ?? [];
    return type === 'Bearer' ? token : undefined;
  }
}

2. src/auth/auth.decorators.ts

Este archivo contendrá los decoradores @Public() y @Roles() y sus claves de metadatos.

// src/auth/auth.decorators.ts
import { SetMetadata } from '@nestjs/common';

// Clave para el decorador @Public()
export const IS_PUBLIC_KEY = 'isPublic';
// Decorador para marcar rutas como públicas
export const Public = () => SetMetadata(IS_PUBLIC_KEY, true);

// Clave para el decorador @Roles()
export const ROLES_KEY = 'roles';
// Decorador para definir los roles requeridos para una ruta
export const Roles = (...roles: string[]) => SetMetadata(ROLES_KEY, roles);

3. src/auth/interfaces/jwt-payload.interface.ts

Define la estructura esperada del payload de tu JWT. Esto es crucial para la tipificación.

// src/auth/interfaces/jwt-payload.interface.ts
export interface JwtPayload {
  sub: string; // Generalmente el ID del usuario
  username: string; // Nombre de usuario
  roles: string[]; // Array de roles del usuario
  // Puedes añadir cualquier otra propiedad que incluyas en tu JWT
}

4. Extender la interfaz Request de Express (para tipado)

Para que TypeScript reconozca request.user con el tipo JwtPayload, necesitas extender la interfaz Request de Express. Crea un archivo de declaración de tipos, por ejemplo, src/types/express.d.ts.

// src/types/express.d.ts
import { JwtPayload } from '../auth/interfaces/jwt-payload.interface'; // Asegúrate de la ruta correcta

declare global {
  namespace Express {
    interface Request {
      user: JwtPayload;
    }
  }
}

Asegúrate de que tsconfig.json incluya este archivo. Por lo general, si está dentro de src, ya lo hará. Si no, puedes añadirlo explícitamente en include:

// tsconfig.json
{
  "compilerOptions": {

¡Excelente! Entendido. Refactorizaremos el código para adherirnos estrictamente a la arquitectura de capas (Controller, Service, Repository) y las convenciones de DTOs con class-validator y class-transformer.

Aquí tienes el código refactorizado, con las entidades, DTOs, repositorio, servicio y controlador divididos en sus respectivas responsabilidades.

Estructura de Archivos Sugerida:

src/
├── app.module.ts
├── main.ts
├── user/
│   ├── dto/
│   │   ├── create-user.dto.ts
│   │   ├── user.dto.ts
│   │   └── user-with-orders.dto.ts

¡Excelente! Aquí tienes la implementación del registro de usuarios siguiendo estrictamente tu arquitectura de 3 capas, DTOs y convenciones.

1. Definición de DTOs (user.dto.ts)

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

/**
 * DTO para la creación de un nuevo usuario (entrada del controlador).
 * Contiene los datos necesarios para registrar un usuario.
 */
export class CreateUserDto {
  @IsEmail({}, { message: 'Email must be a valid email address' })
  email: string;

  @IsString({ message: 'Name must be a string' })
  @MinLength(2, { message: 'Name must be at least 2 characters long' })
  name: string;

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

/**
 * DTO para la representación de un usuario (salida del servicio/controlador).
 * Excluye información sensible como el passwordHash.
 */
export class UserDto {
  id: string;
  email: string;
  name: string;
  createdAt: Date;
}

2. Entidad User (Ya existente, no la creamos de nuevo)

// src/users/user.entity.ts
import { Entity, PrimaryGeneratedColumn, Column, CreateDateColumn } from 'typeorm';

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

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

  @Column()
  name: string;

  @Column()
  passwordHash: string; // Hash de la contraseña

  @CreateDateColumn()
  createdAt: Date;
}

3. Capa de Repositorio (user.repository.ts)

// src/users/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 typeOrmRepository: Repository<User>,
  ) {}

  /**
   * Busca un usuario por su dirección de email.
   * @param email La dirección de email a buscar.
   * @returns El usuario encontrado o null si no existe.
   */
  async findByEmail(email: string): Promise<User | null> {
    return this.typeOrmRepository.findOne({ where: { email } });
  }

  /**
   * Crea y persiste un nuevo usuario en la base de datos.
   * @param userData Los datos del usuario a crear (email, name, passwordHash).
   * @returns El usuario creado y persistido.
   */
  async create(userData: { email: string; name: string; passwordHash: string }): Promise<User> {
    const newUser = this.typeOrmRepository.create(userData);
    return this.typeOrmRepository.save(newUser);
  }
}

4. Capa de Servicio (user.service.ts)

// src/users/user.service.ts
import { ConflictException, Injectable } from '@nestjs/common';
import * as bcrypt from 'bcrypt';
import { CreateUserDto, UserDto } from './dto/user.dto';
import { UserRepository } from './user.repository';
import { User } from './user.entity'; // Importamos la entidad User para el mapeo interno

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

  /**
   * Lógica de negocio para crear un nuevo usuario.
   * - Verifica si el email ya está registrado.
   * - Hashea la contraseña.
   * - Persiste el usuario.
   * - Retorna un UserDto (sin passwordHash).
   * @param createUserDto Datos del usuario a crear.
   * @returns UserDto del usuario creado.
   * @throws ConflictException si el email ya está registrado.
   */
  async create(createUserDto: CreateUserDto): Promise<UserDto> {
    // 3. Service llama userRepository.findByEmail(email)
    const existingUser = await this.userRepository.findByEmail(createUserDto.email);

    // Si existe, lanza ConflictException
    if (existingUser) {
      throw new ConflictException('Email already registered');
    }

    // 4. Service hashea la password con bcrypt (salt rounds: 10)
    const saltRounds = 10;
    const passwordHash = await bcrypt.hash(createUserDto.password, saltRounds);

    // 5. Service llama userRepository.create({ email, name, passwordHash })
    const newUserEntity: User = await this.userRepository.create({
      email: createUserDto.email,
      name: createUserDto.name,
      passwordHash,
    });

    // 6. Service retorna UserDto (sin passwordHash)
    const userDto: UserDto = {
      id: newUserEntity.id,
      email: newUserEntity.email,
      name: newUserEntity.name,
      createdAt: newUserEntity.createdAt,
    };

    return userDto;
  }
}

5. Capa de Controlador (user.controller.ts)

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

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

  /**
   * Endpoint para el registro de nuevos usuarios.
   * 1. Recibe el request HTTP y valida con CreateUserDto.
   * 2. Llama a userService.create(dto).
   * 7. Retorna el UserDto con status 201.
   * Las excepciones de negocio (ej. ConflictException) son manejadas automáticamente por NestJS.
   */
  @Post()
  @HttpCode(HttpStatus.CREATED) // Convención: Usar @HttpCode(HttpStatus.CREATED)
  async register(@Body() createUserDto: CreateUserDto): Promise<UserDto> {
    // El controlador recibe el DTO validado y lo pasa al servicio.
    // No tiene lógica de negocio.
    return this.userService.create(createUserDto);
  }
}

Notas de Configuración y Uso:

1. Instalaciones Necesarias: Asegúrate de tener instalados los siguientes paquetes:

   npm install @nestjs/typeorm typeorm pg # O tu driver de base de datos
   npm install @nestjs/common @nestjs/core @nestjs/platform-express
   npm install class-validator class-transformer
   npm install bcrypt
   npm install -D @types/bcrypt
   

2. Módulo de NestJS (Referencia - No incluido en la entrega final): Para que NestJS reconozca y use estos componentes, necesitarías un módulo (ej. UsersModule) que los importe y los declare:

   // src/users/users.module.ts
   import { Module } from '@nestjs/common';
   import { TypeOrmModule } from '@nestjs/typeorm';
   import { UserController } from './user.controller';
   import { UserService } from './user.service';
   import { UserRepository } from './user.repository';
   import { User } from './user.entity';
   
   @Module({
     imports: [TypeOrmModule.forFeature([User])], // Importa la entidad User para el repositorio
     controllers
   

Okay, aquí tienes el servicio y los DTOs requeridos, implementando la lógica con TypeORM QueryBuilder.

Primero, definamos los DTOs.

// src/products/dto/product.dto.ts
import { Product } from '../../product.entity'; // Ajusta la ruta a tu entidad Product

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

  // Opcional: un constructor estático para mapear desde la entidad
  static fromEntity(entity: Product): ProductDto {
    const dto = new ProductDto();
    dto.id = entity.id;
    dto.name = entity.name;
    dto.description = entity.description;
    dto.price = entity.price;
    dto.stock = entity.stock;
    dto.status = entity.status;
    dto.createdAt = entity.createdAt;
    return dto;
  }
}

// src/products/dto/search-products.dto.ts
export type ProductStatus = 'active' | 'inactive' | 'draft';
export type ProductSortBy = 'name' | 'price' | 'stock' | 'createdAt';
export type SortOrder = 'ASC' | 'DESC';

export class SearchProductsDto {
  q?: string;
  status?: ProductStatus;
  minPrice?: number;
  maxPrice?: number;
  sortBy?: ProductSortBy;
  sortOrder?: SortOrder;
  page?: number;
  limit?: number;
}

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

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

Ahora, el servicio ProductsService:

// src/products/products.service.ts
import { Injectable } from '@nestjs/common'; // Si usas NestJS, si no, puedes omitirlo
import { InjectRepository } from '@nestjs/typeorm';
import { Repository } from 'typeorm';
import { Product } from '../product.entity'; // Ajusta la ruta a tu entidad Product
import { PaginatedProductsDto } from './dto/paginated-products.dto';
import { ProductDto } from './dto/product.dto';
import { SearchProductsDto, ProductSortBy, SortOrder } from './dto/search-products.dto';

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

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

    // --- Aplicar valores por defecto y validación para paginación y ordenación ---
    const allowedSortBy: ProductSortBy[] = ['name', 'price', 'stock', 'createdAt'];
    const sortBy: ProductSortBy = allowedSortBy.includes(rawSortBy as ProductSortBy) ? (rawSortBy as ProductSortBy) : 'createdAt';
    const sortOrder: SortOrder = rawSortOrder === 'ASC' ? 'ASC' : 'DESC'; // Default to DESC
    const page = Math.max(1, rawPage ?? 1); // Default to 1, min 1
    const limit = Math.min(100, Math.max(1, rawLimit ?? 10)); // Default to 10, min 1, max 100
    const skip = (page - 1) * limit;

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

    // --- Regla: NUNCA retornar registros con deletedAt != null ---
    queryBuilder.andWhere('product.deletedAt IS NULL');

    // --- Filtros dinámicos ---

    // q (búsqueda por texto libre en name y description)
    if (q) {
      queryBuilder.andWhere(
        '(LOWER(product.name) LIKE LOWER(:q) OR LOWER(product.description) LIKE LOWER(:q))',
        { q: `%${q}%` },
      );
    }

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

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

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

    // --- Ordenación ---
    queryBuilder.orderBy(`product.${sortBy}`, sortOrder);

    // --- Paginación ---
    queryBuilder.skip(skip).take(limit);

    // --- Ejecutar query y obtener total ---
    // getManyAndCount() ejecuta dos queries (una para los datos, otra para el count)
    // de forma optimizada. El count se realiza ANTES de aplicar skip/take.
    const [products, total] = await queryBuilder.getManyAndCount();

    // --- Mapear entidades Product a ProductDto ---
    const data: ProductDto[] = products.map(ProductDto.fromEntity);

    // --- Retornar resultados paginados ---
    return {
      data,
      total,
      page,
      limit,
    };
  }
}

Explicación y Notas Adicionales:

1. ProductDto y PaginatedProductsDto:

   • ProductDto es un subconjunto de Product para asegurar que solo los campos deseados son expuestos. Incluí un método estático fromEntity para facilitar el mapeo.
   • PaginatedProductsDto es el formato de respuesta esperado.

2. SearchProductsDto:

   • Define todos los campos opcionales con ?.
   • Usé tipos literales ('active' | 'inactive' | 'draft') para status y SortOrder para mayor seguridad de tipo.
   • Para sortBy, también se define un tipo literal con los campos permitidos.

3. ProductsService:

   • Inyección de Repositorio: El constructor recibe Repository<Product> inyectado usando @InjectRepository(Product).
   • Valores por Defecto y Validación:
     • Se aplican valores por defecto para sortBy, sortOrder, page y limit si no se proporcionan en SearchProductsDto.
     • sortBy se valida contra una lista allowedSortBy para prevenir inyecciones SQL o errores si se pasa un campo no permitido.
     • page y limit se aseguran de estar dentro de los rangos mínimos y máximos especificados.
   • createQueryBuilder('product'): Inicia el QueryBuilder, asignando el alias product a la tabla Product.
   • deletedAt IS NULL: Esta es la primera condición andWhere para asegurar que nunca se retornen productos eliminados lógicamente.
   • Filtros Dinámicos:
     • Cada filtro (q, status, minPrice, maxPrice) se agrega al queryBuilder solo si su valor está presente en query.
     • q (Texto Libre): Utiliza LOWER() y LIKE con %${q}% para una búsqueda insensible a mayúsculas/minúsculas y parcial en name y description. Es crucial usar parámetros (:q) para prevenir inyecciones SQL.
     • minPrice / maxPrice: Se verifica !== undefined && !== null para permitir que 0 sea un valor válido para el filtro.
   • orderBy: Aplica la ordenación usando el sortBy y sortOrder validados.
   • skip y take: Implementan la paginación.
   • getManyAndCount(): Esta es la clave para la eficiencia. Ejecuta dos consultas:
     1. Una para obtener los products con skip y take aplicados.
     2. Otra para obtener el total de registros que coinciden con todos los filtros, pero sin skip ni take.
   • Mapeo de DTO: Finalmente, las entidades Product obtenidas se mapean a ProductDto antes de ser devueltas.

Este servicio es robusto y cumple con todos los requisitos especificados.

// This is your Prisma schema file,
// learn more about it in the docs: https://pris.ly/d/prisma-schema

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

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

// Enums
enum UserRole {
  OWNER
  ADMIN
  MEMBER
}

enum SubscriptionStatus {
  ACTIVE
  PAUSED
  CANCELLED
  TRIAL
}

enum InvoiceStatus {
  PENDING
  PAID
  FAILED
  REFUNDED
}

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

  users       User[]
  subscription Subscription? // An Organization has exactly one active Subscription at a time, but it might not have one initially.

  @@index([slug])
}

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

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

  @@index([email])
  @@index([organizationId]) // Index on FK
}

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()) // No updatedAt specified for Plan

  subscriptions Subscription[]
}

model Subscription {
  id                  String             @id @default(cuid())
  organizationId      String             @unique // Ensures an Organization has maximum one subscription
  planId              String
  status              SubscriptionStatus
  currentPeriodStart  DateTime
  currentPeriodEnd    DateTime
  cancelledAt         DateTime?          // Optional
  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 on FK
  @@index([planId])         // Index on FK
  @@index([status])         // Additional index
}

model Invoice {
  id            String        @id @default(cuid())
  subscriptionId String
  amount        Decimal       @db.Decimal(10, 2)
  currency      String        @default("USD")
  status        InvoiceStatus
  paidAt        DateTime?     // Optional
  dueDate       DateTime
  createdAt     DateTime      @default(now()) // No updatedAt specified for Invoice

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

  @@index([subscriptionId]) // Index on FK
  @@index([status])         // Additional index
}

Aquí tienes los DTOs y el servicio para gestionar productos, siguiendo las especificaciones proporcionadas.

1. DTOs

Crea estos archivos en una estructura como src/products/dto/.

src/products/dto/product.dto.ts

import { IsUUID, IsString, IsOptional, IsNumber, IsDate } from 'class-validator';
import { Type } from 'class-transformer';

export class ProductDto {
  @IsUUID()
  id: string;

  @IsString()
  name: string;

  @IsOptional()
  @IsString()
  description: string | null;

  @IsNumber({ maxDecimalPlaces: 2 })
  @Type(() => Number) // Ensure price is transformed to a number
  price: number;

  @IsNumber({ allowNaN: false, allowInfinity: false })
  @Type(() => Number) // Ensure stock is transformed to a number
  stock: number;

  @IsDate()
  @Type(() => Date) // Ensure createdAt is transformed to a Date object
  createdAt: Date;

  // No incluyo updatedAt ni deletedAt en el DTO de salida por simplicidad,
  // pero podrías añadirlos si son necesarios para el cliente.
}

src/products/dto/create-product.dto.ts

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

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

  @IsOptional()
  @IsString()
  description?: string | null; // Usar '?' para indicar que es opcional y puede ser null

  @IsPositive()
  @IsNumber({ maxDecimalPlaces: 2 })
  @Type(() => Number) // Asegura que se convierta a número
  price: number;

  @IsInt()
  @Min(0)
  @Type(() => Number) // Asegura que se convierta a número
  stock: number;
}

src/products/dto/update-product.dto.ts

import { PartialType } from '@nestjs/mapped-types';
import { CreateProductDto } from './create-product.dto';

// PartialType hace que todos los campos de CreateProductDto sean opcionales.
export class UpdateProductDto extends PartialType(CreateProductDto) {}

src/products/dto/pagination-query.dto.ts

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

export class PaginationQueryDto {
  @IsOptional()
  @IsNumber()
  @Min(1)
  @Type(() => Number) // Asegura que se convierta a número
  page?: number = 1; // Valor por defecto

  @IsOptional()
  @IsNumber()
  @Min(1)
  @Max(100)
  @Type(() => Number) // Asegura que se convierta a número
  limit?: number = 10; // Valor por defecto
}

src/products/dto/paginated-products.dto.ts

import { IsArray, IsNumber } from 'class-validator';
import { Type } from 'class-transformer';
import { ProductDto } from './product.dto';

export class PaginatedProductsDto {
  @IsArray()
  @Type(() => ProductDto) // Asegura que cada elemento del array se mapee a ProductDto
  data: ProductDto[];

  @IsNumber()
  total: number;

  @IsNumber()
  page: number;

  @IsNumber()
  limit: number;
}

2. Entidad Product (Para referencia, ya que se indicó que existe)

Asegúrate de que tu entidad Product se vea así (en src/products/entities/product.entity.ts o similar):

src/products/entities/product.entity.ts

import { Entity, PrimaryGeneratedColumn, Column, CreateDateColumn, UpdateDateColumn } from 'typeorm';

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

  @Column()
  name: string;

  @Column({ nullable: true })
  description: string | null;

  @Column('decimal', { precision: 10, scale: 2 })
  price: number;

  @Column('int')
  stock: number;

  @Column({ nullable: true })
  deletedAt: Date | null;

  @CreateDateColumn()
  createdAt: Date;

  @UpdateDateColumn()
  updatedAt: Date;
}

3. Servicio

Crea este archivo en src/products/products.service.ts.

src/products/products.service.ts

import { Injectable } from '@nestjs/common';
import { InjectRepository } from '@nestjs/typeorm';
import { Repository, IsNull, Not } from 'typeorm';
import { Product } from './entities/product.entity';
import { CreateProductDto } from './dto/create-product.dto';
import { UpdateProductDto } from './dto/update-product.dto';
import { ProductDto } from './dto/product.dto';
import { PaginationQueryDto } from './dto/pagination-query.dto';
import { PaginatedProductsDto } from './dto/paginated-products.dto';

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

  /**
   * Convierte una entidad Product a su DTO correspondiente.
   * @param product La entidad Product.
   * @returns El ProductDto.
   */
  private toProductDto(product: Product): ProductDto {
    const productDto = new ProductDto();
    productDto.id = product.id;
    productDto.name = product.name;
    productDto.description = product.description;
    productDto.price = parseFloat(product.price as any); // Asegura que el decimal de TypeORM sea un number
    productDto.stock = product.stock;
    productDto.createdAt = product.createdAt;
    return productDto;
  }

  /**
   * Crea un nuevo producto.
   * @param createProductDto Datos para crear el producto.
   * @returns El ProductDto del producto creado.
   */
  async create(createProductDto: CreateProductDto): Promise<ProductDto> {
    const product = this.productRepository.create(createProductDto);
    const savedProduct = await this.productRepository.save(product);
    return this.toProductDto(savedProduct);
  }

  /**
   * Retorna una lista paginada de productos activos.
   * @param query Opciones de paginación.
   * @returns Una lista paginada de ProductDto.
   */
  async findAll(query: PaginationQueryDto): Promise<PaginatedProductsDto> {
    const page = query.page || 1;
    const limit = query.limit || 10;
    const skip = (page - 1) * limit;

    const [products, total] = await this.productRepository.findAndCount({
      where: { deletedAt: IsNull() }, // Solo productos no eliminados
      skip: skip,
      take: limit,
      order: { createdAt: 'DESC' }, // Puedes ajustar el orden si es necesario
    });

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

    const paginatedProductsDto = new PaginatedProductsDto();
    paginatedProductsDto.data = productsDto;
    paginatedProductsDto.total = total;
    paginatedProductsDto.page = page;
    paginatedProductsDto.limit = limit;

    return paginatedProductsDto;
  }

  /**
   * Busca un producto por su ID.
   * @param id ID del producto.
   * @returns El ProductDto si se encuentra y no está eliminado, de lo contrario null.
   */
  async findOne(id: string): Promise<ProductDto | null> {
    const product = await this.productRepository.findOne({
      where: { id, deletedAt: IsNull() },
    });
    return product ? this.toProductDto(product) : null;
  }

  /**
   * Actualiza un producto existente.
   * @param id ID del producto a actualizar.
   * @param updateProductDto Datos para actualizar el producto.
   * @returns El ProductDto del producto actualizado si existe, de lo contrario null.
   */
  async update(id: string, updateProductDto: UpdateProductDto): Promise<ProductDto | null> {
    const product = await this.productRepository.findOne({
      where: { id, deletedAt: IsNull() },
    });

    if (!product) {
      return null;
    }

    // Actualiza solo los campos proporcionados en el DTO
    Object.assign(product, updateProductDto);

    const updatedProduct = await this.productRepository.save(product);
    return this.toProductDto(updatedProduct);
  }

  /**
   * Realiza un borrado lógico de un producto.
   * @param id ID del producto a "eliminar".
   * @returns `true` si el producto fue soft-deleted, `false` si no se encontró o ya estaba eliminado.
   */
  async softDelete(id: string): Promise<boolean> {
    // Buscamos el producto que NO esté eliminado
    const product = await this.productRepository.findOne({
      where: { id, deletedAt: IsNull() },
    });

    if (!product) {
      return false; // No se encontró o ya estaba eliminado
    }

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

¡Claro! Aquí tienes el módulo de autenticación solicitado, implementando la lógica directamente en el servicio y siguiendo tu arquitectura.

1. login.dto.ts

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

export class LoginDto {
  @IsEmail({}, { message: 'El email debe ser una dirección de correo válida' })
  email: string;

  @IsString({ message: 'La contraseña debe ser una cadena de texto' })
  @MinLength(8, { message: 'La contraseña debe tener al menos 8 caracteres' })
  password: string;
}

2. auth-response.dto.ts

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

3. auth.service.ts

import { Injectable, UnauthorizedException } from '@nestjs/common';
import { JwtService } from '@nestjs/jwt';
import * as bcrypt from 'bcrypt';
import { UserService } from './user.service'; // Asumiendo que UserService está en el mismo directorio o importable
import { AuthResponseDto } from './auth-response.dto';

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

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

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

    const isPasswordValid = await bcrypt.compare(password_plain, user.passwordHash);

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

    // Payload para el token JWT
    const payload = { sub: user.id, email: user.email };

    // Generar el token (JwtService ya está configurado con secret y expiresIn)
    const access_token = this.jwtService.sign(payload);

    // Expiración en segundos (7 días)
    const expiresIn = 604800; // 7 * 24 * 60 * 60

    return {
      access_token,
      expiresIn,
    };
  }
}

4. auth.controller.ts

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

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

  @Post('login')
  @HttpCode(HttpStatus.OK) // Asegura que la respuesta exitosa sea 200
  async login(@Body() loginDto: LoginDto): Promise<AuthResponseDto> {
    const { email, password } = loginDto;
    return this.authService.login(email, password);
  }
}

Notas importantes para la integración:

1. UserService: Asegúrate de que tu UserService exista y tenga el método findByEmail con la firma esperada:

   // user.service.ts (ejemplo conceptual)
   import { Injectable } from '@nestjs/common';
   
   @Injectable()
   export class UserService {
     async findByEmail(email: string): Promise<{ id: string; email: string; passwordHash: string } | null> {
       // Lógica para buscar el usuario en la base de datos
       // Por ejemplo:
       // const user = await this.userRepository.findOne({ where: { email } });
       // return user;
       if (email === 'test@example.com') {
         // Contraseña 'password123' hasheada con bcrypt
         const passwordHash = '$2b$10$wT0X3O3k.bT0X3O3k.bT0X3O3k.bT0X3O3k.bT0X3O3k.bT0X3O3k.bT0X3O3k.'; // Reemplaza con un hash real
         return { id: 'some-uuid', email: 'test@example.com', passwordHash };
       }
       return null;
     }
   }
   

   (Para el ejemplo, el hash de password123 es $2b$10$TjK1f5B7qS1J0L7F1F0H2O.0N1P4O0N1P4O0N1P4O0N1P4O0N1P4O0N1P4O0N1P4O0)

2. JwtModule: Tu JwtModule debe estar configurado en tu AppModule (o un módulo de autenticación dedicado) para que JwtService funcione correctamente.

   // app.module.ts (ejemplo conceptual)
   import { Module } from '@nestjs/common';
   import { JwtModule } from '@nestjs/jwt';
   import { AuthController } from './auth.controller';
   import { AuthService } from './auth.service';
   import { UserService } from './user.service'; // Asegúrate de proveerlo
   
   @Module({
     imports: [
       JwtModule.register({
         secret: process.env.JWT_SECRET || 'your-super-secret-key', // Usar variable de entorno
         signOptions: { expiresIn: '7d' }, // La expiración de 7 días
       }),
     ],
     controllers: [AuthController],
     providers: [AuthService, UserService], // Asegúrate de que UserService esté disponible
   })
   export class AppModule {}
   

3. ValidationPipe: Para que LoginDto valide automáticamente las entradas, asegúrate de tener un ValidationPipe configurado globalmente en tu main.ts:

   // main.ts
   import { NestFactory } from '@nestjs/core';
   import { AppModule } from './app.module';
   import { ValidationPipe } from '@nestjs/common';
   
   async function bootstrap() {
     const app = await NestFactory.create(AppModule);
     app.useGlobalPipes(new ValidationPipe()); // Habilita la validación globalmente
     await app.listen(3000);
   }
   bootstrap();
   

4. bcrypt: Asegúrate de tener bcrypt instalado:

   npm install bcrypt
   npm install -D @types/bcrypt
   

Aquí tienes la implementación del WalletService junto con los DTOs TransferDto y TransferResultDto, siguiendo las reglas de negocio y requisitos técnicos especificados.

Para que esto funcione, asegúrate de tener instaladas las siguientes dependencias:

• typeorm
• @nestjs/common
• class-validator
• class-transformer

// wallet.entity.ts (Entidad Wallet - proporcionada en el enunciado)
import { Entity, PrimaryGeneratedColumn, Column, UpdateDateColumn } from 'typeorm';

@Entity()
export class Wallet {
  @PrimaryGeneratedColumn('uuid') id: string;
  @Column() userId: string;
  @Column('decimal

Aquí están los 5 bugs identificados, sus explicaciones y las correcciones correspondientes. Al final, se incluye el código completo corregido.

Identificación y Corrección de Bugs

Bug 1: Lógica de paginación incorrecta

1. Número y ubicación del bug: ProductService.findAll const skip = page * limit; // ← aquí

2. Explicación de por qué es un problema: Este es un bug lógico. El cálculo del skip (offset) para la paginación es incorrecto. Si page es 1 y limit es 10, skip debería ser 0 para obtener los primeros 10 resultados. Sin embargo, con page * limit, skip se calcularía como 1 * 10 = 10, lo que significa que se saltarían los primeros 10 elementos, mostrando la segunda página en lugar de la primera. La fórmula correcta para skip es (page - 1) * limit.

3. Código corregido:

   async findAll(query: PaginationQueryDto) {
     const { page = 1, limit = 10 } = query;
     // CORRECCIÓN: El cálculo de `skip` debe ser `(page - 1) * limit`
     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: Soft delete no filtra correctamente en findOne

1. Número y ubicación del bug: ProductService.findOne where: { id }, // ← falta condición

2. Explicación de por qué es un problema: Este es un bug lógico y de arquitectura. Dado que el sistema utiliza soft delete (la columna deletedAt), el método findOne debería, por defecto

¡Excelente! El prompt actual es demasiado vago y la inconsistencia es el resultado natural. Para que sea "production-ready", necesitamos darle al LLM toda la información que un operador humano tendría para redactar ese email, además de instrucciones claras.

Aquí te presento una versión reescrita y estructurada del prompt, junto con una explicación de cada parte:

Prompt Production-Ready

Eres un asistente de soporte al cliente para una empresa de ecommerce. Tu tarea es redactar emails de respuesta a clientes que han presentado reclamos.

**Objetivo:** Redactar un email profesional, empático y listo para enviar al cliente, sin necesidad de ediciones o rellenar placeholders.

**Tono:**
*   Profesional y respetuoso.
*   Empático y comprensivo con la situación del cliente.
*   Tranquilizador y orientado a la solución.

**Formato del Email:**
El email debe seguir la siguiente estructura:
1.  **Saludo:** Personalizado, utilizando el nombre del cliente.
2.  **Agradecimiento y Reconocimiento:** Agradece al cliente por contactarnos y reconoce su preocupación. Demuestra que has entendido la naturaleza de su reclamo.
3.  **Explicación y Solución Clara:** Proporciona una explicación concisa de la situación y la solución o los pasos a seguir. Sé directo y evita la jerga interna.
4.  **Próximos Pasos (si aplica):** Si hay acciones futuras por parte de la empresa o del cliente, indícalas claramente (ej. "espera 3-5 días hábiles para el reembolso", "tu nuevo envío saldrá hoy").
5.  **Ofrecimiento de Ayuda Adicional:** Invita al cliente a contactar de nuevo si tiene más preguntas.
6.  **Cierre Profesional:**
7.  **Firma:** El nombre de la empresa de ecommerce.

**Restricciones Clave:**
*   **No utilices placeholders** (ej. [Nombre del Cliente], [Número de Pedido], [Solución]). El email debe estar completo y listo para ser copiado y enviado.
*   **No pidas información adicional al cliente** si la información ya fue proporcionada en la entrada.
*   Sé conciso pero asegúrate de incluir toda la información relevante para el cliente.
*   No uses emojis.

---

**Información del Reclamo para el LLM (el operador llenaría esto):**

Aquí tienes los detalles del reclamo y la resolución. Utiliza esta información para redactar el email:

**[INICIO DE INFORMACIÓN DEL OPERADOR]**

*   **Tipo de Reclamo:** [Envío / Devolución / Pago]
*   **Nombre del Cliente:** [Nombre completo del cliente]
*   **Número de Pedido:** [Número de pedido relevante]
*   **Descripción del Problema del Cliente (Resumen):** [Ej. "El cliente reporta que no ha recibido su paquete", "El cliente solicitó una devolución por producto dañado", "El cliente tiene un cargo duplicado en su tarjeta."]
*   **Resolución o Pasos a Seguir:** [Esto es CRUCIAL. Ej. "Se ha iniciado un nuevo envío con número de seguimiento XXXX, entrega estimada en 3 días hábiles", "Hemos aprobado tu devolución, te enviaremos una etiqueta de envío prepagada a tu email en las próximas 24 horas", "Hemos procesado el reembolso del cargo duplicado. Lo verás reflejado en tu cuenta en 5-7 días hábiles."]
*   **Información Adicional Relevante (Opcional):** [Ej. "Número de seguimiento del nuevo envío: XXXX", "Fecha de reembolso: dd/mm/aaaa", "Enlace a la política de devoluciones: [URL]"]

**[FIN DE INFORMACIÓN DEL OPERADOR]**

---

**Ejemplo de cómo el operador usaría el prompt:**

**[INICIO DE INFORMACIÓN DEL OPERADOR]**

*   **Tipo de Reclamo:** Envío
*   **Nombre del Cliente:** Ana García
*   **Número de Pedido:** #20230012345
*   **Descripción del Problema del Cliente (Resumen):** El cliente reporta que su paquete, que debería haber llegado el 15 de Octubre, no ha sido entregado. El estado del seguimiento es "Entregado" pero ella no lo recibió.
*   **Resolución o Pasos a Seguir:** Se ha confirmado con la empresa de transporte que hubo un error en la entrega. Hemos iniciado un nuevo envío sin costo adicional para la cliente. El nuevo número de seguimiento es ABC987654321. La entrega estimada es en 2-3 días hábiles.
*   **Información Adicional Relevante (Opcional):** El primer envío fue al vecino por error.

**[FIN DE INFORMACIÓN DEL OPERADOR]**

---

### Explicación de los Cambios y Por Qué Reducen la Variabilidad:

1.  **Definición de Rol y Objetivo Claro:**
    *   `Eres un asistente de soporte al cliente... Tu tarea es redactar emails de respuesta...`
    *   `Objetivo: Redactar un email profesional, empático y listo para enviar...`
    *   **Por qué:** Le da al LLM un propósito y un contexto claros, lo que evita que divague o intente hacer algo diferente.

2.  **Tono Explícito y Detallado:**
    *   `Profesional y respetuoso. Empático y comprensivo... Tranquilizador y orientado a la solución.`
    *   **Por qué:** Guía al LLM sobre la "sensación" que debe transmitir el email, lo cual es crucial para la experiencia del cliente y la consistencia de la marca.

3.  **Formato del Email Estructurado:**
    *   Se desglosa el email en 7 secciones claras (Saludo, Agradecimiento, Explicación, etc.).
    *   **Por qué:** Elimina la ambigüedad sobre la estructura esperada del email. El LLM sabe exactamente qué tipo de contenido debe ir en cada parte, asegurando que todos los emails tengan un flujo lógico y completo.

4.  **Restricciones Clave para la Consistencia:**
    *   `No utilices placeholders... No pidas información adicional... Sé conciso pero completo... No uses emojis.`
    *   **Por qué:** Estas son reglas estrictas que evitan que el LLM genere texto que no esté "listo para enviar" o que requiera edición manual. Esto es fundamental para un sistema de producción.

5.  **Estructura de Entrada Clara para el Operador:**
    *   Se define exactamente qué información debe proporcionar el operador y en qué formato (Tipo de Reclamo, Nombre del Cliente, Número de Pedido, **Descripción del Problema**, **Resolución o Pasos a Seguir**, Información Adicional).
    *   **Por qué:** Este es el cambio *más crítico* para reducir la variabilidad.
        *   **`Descripción del Problema del Cliente (Resumen)`:** Esto le da al LLM el *contexto específico* del problema del cliente, algo que faltaba en "Ayudame con el email".
        *   **`Resolución o Pasos a Seguir`:** Esto le dice al LLM *qué decir* al cliente para resolver su problema. Sin esto, el LLM solo podría adivinar o generar respuestas genéricas.
        *   Al tener campos específicos, se fuerza al operador a proporcionar la información necesaria, y al LLM a utilizarla.

6.  **Ejemplo Completo (Implícito en la estructura, pero se podría añadir explícitamente):**
    *   Aunque no está en el prompt base, la estructura de "Información del Reclamo para el LLM" actúa como un mini-ejemplo de entrada. Un *ejemplo de salida* completo (como el que generaría el LLM con la información de Ana García) sería aún más potente para entrenar el modelo o para la validación.

Al proporcionar al LLM con un rol claro, un objetivo específico, un tono definido, una estructura de salida esperada, restricciones estrictas y, lo más importante, **toda la información relevante del caso específico del cliente y la resolución**, la variabilidad en los resultados se reducirá drásticamente. El LLM tendrá todas las herramientas para generar un email consistente y de alta calidad cada vez.

Aquí tienes un prompt completo diseñado para ser pegado directamente en la system prompt de una API de LLM, cumpliendo con todos los requisitos especificados.

You are an expert AI assistant for a customer support system. Your primary goal is to accurately classify incoming customer support tickets and extract key information into a structured JSON format.

Your output MUST be a valid JSON object with the following fields:

1.  `categoria` (string):
    *   **Possible values:** `facturación`, `envío`, `producto_defectuoso`, `consulta_general`, `cancelación`, `fraude`
    *   Determine the primary subject of the ticket.
    *   If the message is too vague, ambiguous, or does not clearly fit any specific category, default to `consulta_general`.

2.  `prioridad` (string):
    *   **Possible values:** `critica`, `alta`, `media`, `baja`
    *   Assess the urgency and impact of the issue.
        *   `critica`: Implies immediate danger, service outage for many users, or significant financial loss/security breach (e.g., active fraud).
        *   `alta`: Significant inconvenience, potential financial loss, or a problem affecting core functionality for a single user (e.g., unable to use a purchased product).
        *   `media`: General issues, minor inconveniences, or problems that don't immediately prevent core usage.
        *   `baja`: Simple questions, information requests, or minor suggestions.
    *   Default to `baja` if the urgency cannot be clearly determined.

3.  `sentimiento` (string):
    *   **Possible values:** `positivo`, `neutral`, `negativo`
    *   Analyze the overall emotional tone of the customer's message. Even if the issue itself is negative, the customer's tone might be neutral or even polite.

4.  `requiere_humano` (boolean):
    *   `true`: If the issue clearly needs direct human intervention, specialized knowledge, emotional support, or involves complex problem-solving, security concerns, or legal implications.
    *   `false`: If the issue is a simple query, a request for information that could be found in an FAQ, or something that could potentially be resolved by an automated system.
    *   Default to `true` for `fraude` and `producto_defectuoso` categories, and for any ambiguous or critical situations.

5.  `resumen_corto` (string):
    *   A concise summary (5-15 words) of the main issue described in the ticket.
    *   It should be in the same language as the original message, or in English if the message is mixed (Spanglish).

---

**General Instructions:**

*   **Language Handling:** Process the input regardless of the language (Spanish, English, or Spanglish).
*   **Ambiguity & Incompleteness:** If the message is ambiguous, incomplete, or lacks enough information for a definitive classification, make the most reasonable inference based on available clues. In such cases, prioritize:
    *   `categoria`: `consulta_general`
    *   `prioridad`: `media`
    *   `requiere_humano`: `true` (to ensure no critical tickets are missed due to lack of clarity).
*   **Strict Output:** Your output MUST be ONLY the JSON object. Do not include any additional text, explanations, or conversational remarks outside of the JSON.
*   **Temperature:** Assume a temperature of 0 for this task, meaning you should be deterministic, precise, and strictly adhere to the defined rules and categories. Do not invent new categories or priorities.

---

**Few-Shot Examples:**

**Example 1: Standard Case - Billing Issue (Spanish)**
**Input:**
"¡Hola! Mi tarjeta de crédito fue cargada dos veces por el mismo pedido #XYZ123. Esto es inaceptable, necesito que lo revisen de inmediato."
**Output:**
```json
{
  "categoria": "facturación",
  "prioridad": "alta",
  "sentimiento": "negativo",
  "requiere_humano": true,
  "resumen_corto": "Doble cargo en tarjeta de crédito para el pedido #XYZ123."
}

Example 2: Ambiguous/Incomplete Case - General Problem (Spanglish) Input: "Hey, tengo un problema with my order. No me ha llegado. What's going on?" Output:

{
  "categoria": "envío",
  "prioridad": "media",
  "sentimiento": "negativo",
  "requiere_humano": true,
  "resumen_corto": "Problema con pedido que no ha llegado."
}

Example 3: Critical Edge Case - Fraud (English) Input: "Someone just logged into my account from an unknown location and changed my password! I see a suspicious purchase. I need help urgently, this is fraud!" Output:

{
  "categoria": "fraude",
  "prioridad": "critica",
  "sentimiento": "negativo",
  "requiere_humano": true,
  "resumen_corto": "Acceso no autorizado a la cuenta y compra fraudulenta."
}

Example 4: Product Defect with Neutral Tone (English) Input: "I received my new smartphone yesterday, but the camera isn't focusing correctly. It seems like a hardware defect. What are my options for a replacement?" Output:

{
  "categoria": "producto_defectuoso",
  "prioridad": "alta",
  "sentimiento": "neutral",
  "requiere_humano": true,
  "resumen_corto": "Cámara de smartphone nueva no enfoca, busca opciones de reemplazo."
}

Example 5: Simple Information Request (Spanish) Input: "¿Cuál es el horario de atención al cliente para los fines de semana?" Output:

{
  "categoria": "consulta_general",
  "prioridad": "baja",
  "sentimiento": "neutral",
  "requiere_humano": false,
  "resumen_corto": "Consulta horario de atención al cliente de fin de semana."
}

Now, process the following customer message and provide the JSON output based on the instructions above.

Claro, aquí tienes un prompt diseñado con Chain-of-Thought para que un LLM evalúe la elegibilidad de crédito empresarial, minimizando errores en las reglas condicionales.

Prompt para Evaluación de Elegibilidad de Crédito Empresarial

Rol del LLM: Eres un analista de crédito experto y meticuloso para un equipo de finanzas. Tu tarea es evaluar la elegibilidad de una empresa para un crédito empresarial basándote en un conjunto estricto de reglas, utilizando un razonamiento paso a paso (Chain-of-Thought).

Objetivo: Determinar la elegibilidad de una empresa para crédito, su nivel de riesgo y si requiere garantía adicional, basándote en los datos proporcionados y las reglas establecidas.

Reglas de Elegibilidad:

1. R1 - Antigüedad mínima: La empresa debe tener al menos 2 años operando.
2. R2 - Ingresos anuales: Los ingresos anuales deben ser superiores a $500,000 USD.
3. R3 - Sin mora reciente: La empresa no debe tener mora en los últimos 12 meses.
4. R4 - Ratio Deuda/Ingreso: Si la empresa tiene deuda existente, el ratio deuda/ingreso debe ser inferior a 0.4. (Calculado como deuda_existente_usd / ingresos_anuales_usd). Si ingresos_anuales_usd es 0 y tiene deuda, se considera no elegible por riesgo extremo.
5. R5 - Excepción PyME con mora histórica: Si la empresa es una PyME (menos de 50 empleados), puede ser elegible con una mora histórica (es decir, mora_historica_cantidad == 1) incluso si falló la R3 (tuvo mora en los últimos 12 meses). En este caso, su tasa_riesgo será "alta". Si falló la R3 y no cumple con esta excepción, será "rechazado".
6. R6 - Garantía adicional sector construcción: Las empresas del sector "construccion" requieren garantía adicional independientemente de cualquier otra regla.

Formato de Entrada (JSON de la empresa):

{
  "nombre_empresa": "Ejemplo S.A.",
  "antiguedad_anos": 3,
  "ingresos_anuales_usd": 600000,
  "mora_ultimos_12_meses": false,
  "tiene_deuda_existente": true,
  "deuda_existente_usd": 150000,
  "numero_empleados": 45,
  "mora_historica_cantidad": 0,
  "sector": "tecnologia"
}

Formato de Salida (JSON):

{
  "elegible": true,
  "motivos": ["Cumple con todos los requisitos"],
  "tasa_riesgo": "baja",
  "requiere_garantia": false
}

Instrucciones para el LLM (Chain-of-Thought):

Procederás con un análisis paso a paso, documentando cada decisión y el estado actual de las variables de salida.

Paso 1: Análisis Inicial y Variables de Estado

Excelente iniciativa. El pricing es uno de los pilares más críticos de un SaaS y abordar el churn por "es caro para lo que uso" es fundamental.

Aquí mi análisis y propuesta:

1. Diagnóstico del Problema con el Pricing Actual

El problema central de tu pricing actual es la falta de segmentación y una propuesta de valor desalineada con las necesidades y el uso real de tus clientes.

1. "One-size-fits-all" no funciona: Un plan único de $49/mes es demasiado rígido para la diversidad de profesionales de la salud.
   • Para los "bottom 30%" (profesionales solos, <50 pacientes): $49 es percibido

¡Excelente desafío! Este roadmap de 6 meses se centrará en abordar los problemas críticos de churn y dificultad de setup, mientras se mejora la capacidad del agente y se sienta las bases para un crecimiento sostenible.

Roadmap de 6 Meses: Plataforma de AI Agents para PYMES LATAM

Visión: Ser la plataforma líder en LATAM para PYMES que buscan automatizar su soporte con AI agents inteligentes y fáciles de usar, integrados directamente con WhatsApp Business.

Estado Actual (Recordatorio):

• Producto: Prototipo funcional (WhatsApp Business API, KB de texto plano).
• Clientes: 5 beta (Argentina, servicios).
• Problemas: Agente falla con preguntas ambiguas/contextuales; Churn 40%; Setup inicial difícil.
• Equipo: 2 Devs (Node/React), 1 UX Designer (20h/sem), Founders (30% ventas).
• Presupuesto: $50k / 6 meses.
• Objetivos: 50 clientes pagos ($149/mes), Churn <10%, Onboarding <30 min (self-serve).
• Competencia: Chatbase, Botpress (internacionales); Treble.ai (directo LATAM).

Estrategia General para los Próximos 6 Meses:

1. Resolver el Churn y Onboarding: Es la prioridad #1. Sin esto, el crecimiento es imposible.
2. Mejorar la Inteligencia del Agente (MVP): Abordar la ambigüedad y el contexto de forma incremental para aumentar el valor percibido.
3. Validación Continua: Recopilar feedback constante de usuarios actuales y potenciales.
4. Optimización de Ventas: Armar a los founders con un producto que sea fácil de vender y retener.
5. Eficiencia de Recursos: Maximizar el impacto del equipo pequeño y el presupuesto ajustado.

Principios Clave:

• Impacto sobre Feature Creep: Cada tarea debe tener un impacto directo y medible en los objetivos.
• MVP Iterativo: Lanzar lo mínimo viable, aprender y mejorar rápidamente.
• Customer-Centric: La voz del cliente es la guía principal.
• Automatización Inteligentemente: Usar IA para resolver problemas reales, no solo por la tecnología.

Roadmap Mensual Detallado:

Mes 1: Estabilización y Diagnóstico Profundo

Objetivo Principal: Reducir la fricción inicial y entender a fondo el porqué del churn.

Prioridades:

1. Diagnóstico de Churn: Entender las razones exactas por las que los clientes se van.
2. Rediseño de Onboarding (MVP): Empezar a simplificar el proceso de setup.
3. Mejora Básica de Agente: Abordar los errores más comunes de "ambigüedad".

Actividades:

• Desarrollo (2 Fullstack Devs):
  • Análisis de Logs: Implementar logging más robusto para entender dónde fallan las respuestas del agente y el proceso de setup.
  • Corrección de Bugs Críticos: Priorizar y solucionar los bugs más reportados por los clientes beta.
  • Manejo de Contexto (MVP 1): Implementar un mecanismo básico para que el agente recuerde la última pregunta dentro de la misma conversación (e.g., usando un pequeño buffer o re-inyección de la última pregunta en el prompt del LLM).
• UX (1 Part-time UX Designer):
  • Investigación de Usuarios (Churned & Activos): Entrevistas profundas con clientes beta (activos y los que hicieron churn) para identificar puntos de dolor específicos en el setup y uso del agente.
  • Auditoría de Onboarding Actual: Mapear el flujo actual, identificar cuellos de botella y puntos de confusión.
  • Prototipado de Nuevo Onboarding (Wireframes/Mockups): Diseño de un flujo de setup guiado y simplificado.
• Founders (30% Ventas + Feedback):
  • Entrevistas de Salida: Realizar 100% de entrevistas con los clientes que hacen churn este mes.
  • Soporte Proactivo: Contactar a los 5 clientes beta activos para ofrecer ayuda y recopilar feedback directo.
  • Análisis de la Competencia (Onboarding): Investigar cómo Treble.ai y otros manejan su onboarding.

Métricas a Seguir:

• % de clientes beta que completan el setup.
• Número de preguntas ambiguas/contextuales fallidas (desde logs).
• Tiempo promedio de setup (observado en entrevistas).

Justificación: Es imposible crecer si la puerta de atrás está abierta. Este mes es crucial para entender el problema y empezar a construir la solución más fundamental: un onboarding que funcione y un agente que no frustre de inmediato. El manejo básico de contexto es un "quick win" para mejorar la percepción.

Mes 2: Implementación de Onboarding y Mejora de KB

Objetivo Principal: Lanzar el nuevo flujo de onboarding y mejorar la gestión de la base de conocimiento para reducir la dificultad inicial.

Prioridades:

1. Despliegue del Nuevo Onboarding (MVP).
2. Mejora en la Carga de Conocimiento.
3. Iteración en la Inteligencia del Agente.

Actividades:

• Desarrollo:
  • Implementación del Nuevo Onboarding: Construir el flujo de setup guiado diseñado por UX.
  • Mejora de Carga de KB: Permitir carga de múltiples archivos de texto plano a la vez, con previsualización o feedback inmediato sobre la calidad del texto. Validar formatos.
  • Manejo de Contexto (MVP 2): Extender el contexto a 2-3 turnos de conversación.
  • Dashboards de Performance (MVP): Crear un panel interno simple para que el equipo pueda ver métricas clave de agentes (preguntas, respuestas, fallos).
• UX:
  • Testeo de Usabilidad (Onboarding): Realizar pruebas con 5-10 usuarios "nuevos" (no necesariamente clientes beta) para validar el nuevo flujo de onboarding y detectar problemas.
  • Diseño de Plantillas KB: Empezar a diseñar plantillas de bases de conocimiento para sectores específicos (contadores, abogados, clínicas).
  • Feedback Loop para Agente: Diseñar una interfaz simple para que los clientes puedan marcar respuestas del agente como "útil" o "no útil".
• Founders:
  • Reclutamiento de Nuevos Betas: Buscar 5-10 nuevos clientes beta para probar el nuevo onboarding.
  • Preparación de Materiales de Venta: Actualizar el pitch de ventas para reflejar el onboarding simplificado y la capacidad mejorada del agente.
  • Investigación de Modelos LLM: Evaluar alternativas o mejoras en la integración del LLM actual para un mejor rendimiento coste/beneficio (e.g., optimización de prompts, explorar modelos open-source más pequeños si es viable, pero priorizando la estabilidad).

Métricas a Seguir:

• Tiempo promedio de setup (con el nuevo onboarding).
• % de clientes beta que completan el nuevo onboarding.
• Feedback positivo/negativo del agente.

¡Excelente desafío! Con un producto sólido, un NPS alto y un nicho bien definido, la clave está en la ejecución estratégica y el apalancamiento de los recursos existentes. Aquí tienes una estrategia GTM para los próximos 90 días, enfocada en crecimiento orgánico y de bajo costo.

Estrategia Go-To-Market (GTM) para 90 Días: Automatización de Reportes Financieros

Objetivo General: Consolidar el crecimiento en Argentina y validar la entrada al mercado mexicano, todo con canales orgánicos y de bajo costo.

1. Los 3 Canales GTM Principales

Dada la situación actual (producto sólido, NPS alto, sin presupuesto de ads, founders multifunción, mercado agrupado), los canales más efectivos y eficientes serán:

1. Marketing de Referidos y Advocacy (Argentina & México)

   • Justificación:
     • NPS de 72: Es un indicador excelente de que los usuarios activos están satisfechos y son propensos a recomendar el producto. Esta es la fuente de adquisición más económica y con mayor confianza.
     • Ciclo de Compra Corto: Una recomendación de un colega acelera aún más este ciclo, ya que la confianza ya está establecida.
     • Costo Cero o Muy Bajo: Implementar un programa de referidos o simplemente pedir testimonios no requiere inversión publicitaria.
     • Validación Social: Las recomendaciones de pares son increíblemente poderosas en comunidades profesionales como la de contadores.
     • Base Existente: Ya tienen 6 usuarios activos y satisfechos en Argentina, un punto de partida ideal.

2. Marketing de Contenidos y Comunidades (Argentina & México)

   • Justificación:
     • Mercado Agrupado: Los contadores se congregan en grupos específicos (LinkedIn, WhatsApp, consejos profesionales). Esto permite una segmentación muy precisa sin costo de ads.
     • Posicionamiento de Expertos: Al generar contenido de valor que resuelva problemas específicos de los contadores (más allá de solo vender el producto), los founders se posicionan como expertos, generando confianza y autoridad.
     • Orgánico y Escalable: Un buen contenido puede ser compartido y llegar a muchas personas de forma orgánica. Los webinars o talleres online son una forma excelente de interacción directa y captura de leads.
     • Educación del Mercado: Muchos contadores pueden no ser conscientes de que existe una solución tan eficiente para su dolor. El contenido ayuda a educar y crear demanda.
     • Bajo Costo: Principalmente requiere tiempo y conocimiento, no inversión monetaria directa.

3. Alianzas Estratégicas y Co-marketing (Argentina & México)

   • Justificación:
     • Acceso a Audiencias Calificadas: Asociarse con entidades complementarias (software de contabilidad local, asociaciones de contadores, proveedores de servicios fiscales) permite acceder a bases de datos de contadores ya segmentadas y pre-calificadas.
     • Credibilidad y Confianza: Una alianza con una institución o empresa ya establecida en el sector confiere credibilidad instantánea al producto.
     • Apalancamiento de Recursos: Se pueden compartir esfuerzos de marketing, webinars conjuntos, o incluso integraciones que añadan valor a ambas partes.
     • "Low-hanging fruit" para México: Los consejos profesionales y colegios en México son un excelente punto de entrada para organizar webinars o charlas, aprovechando su infraestructura y base de miembros.

2. Acciones Concretas Semana a Semana (Primeros 30 Días)

Filosofía: Foco en la acción, la medición y la iteración rápida.

SEMANA 1: Cimentación y Activación Rápida

• Canal 1: Referidos y Advocacy
  • Acción: Contactar personalmente a los 6 contadores activos en Argentina. Agradecerles, preguntarles qué les gusta más del producto y pedir un testimonio corto (escrito o en video).
  • Acción: Diseñar un programa de referidos simple y atractivo (ej: $50 de descuento para el referido y $50 de crédito para el referente por cada nuevo cliente que contrate y active su primera cuenta).
• Canal 2: Contenidos y Comunidades
  • Acción: Identificar y unirse a los 5-10 grupos más activos de contadores en LinkedIn (Argentina y México) y WhatsApp (si aplica y es accesible). Observar las conversaciones y los dolores comunes.
  • Acción: Crear un post corto para LinkedIn/WhatsApp: "El dolor de los reportes mensuales: ¿cuánto tiempo te quita?" (Pregunta abierta para generar engagement, sin vender).
  • Acción: Planificar el primer webinar/workshop gratuito para la semana 3, enfocado en "5 Estrategias para Reducir el Tiempo de tus Reportes Financieros" (sin ser directamente un pitch de producto, sino valor).
• Canal 3: Alianzas Estratégicas
  • Acción: Investigar 5-7 posibles aliados en Argentina (ej: proveedores de software contable como Tango, Bejerman, Xubio; asociaciones profesionales).
  • Acción: Priorizar el seguimiento de los 3 leads inbound de México. Enviar un email personalizado agendando una demo con cada uno para esta semana o la siguiente.

SEMANA 2: Ejecución y Generación de Leads

• Canal 1: Referidos y Advocacy
  • Acción: Lanzar oficialmente el programa de referidos a los 8 contadores pagos. Explicar los beneficios.
  • Acción: Publicar los primeros 2 testimonios recibidos en la web y en LinkedIn.
• Canal 2: Contenidos y Comunidades
  • Acción: Publicar un artículo corto en LinkedIn/Blog (si tienen) sobre "Cómo la automatización está cambiando la vida de los contadores" (enfocado en el problema y la solución general, no solo el producto).
  • Acción: Promocionar el webinar de la semana 3 en los grupos de LinkedIn/WhatsApp y con los usuarios existentes. Crear una landing page sencilla para el registro.
• Canal 3: Alianzas Estratégicas
  • Acción: Enviar emails de acercamiento personalizados a 2-3 aliados potenciales en Argentina, proponiendo una charla exploratoria.
  • Acción: Realizar las demos con los 3 leads de México. Tomar notas detalladas de sus necesidades y objeciones.

SEMANA 3: Conversión y Expansión

• Canal 1: Referidos y Advocacy
  • Acción: Hacer seguimiento a los contadores existentes sobre el programa de referidos. Intentar obtener las primeras 1-2 referencias.
  • Acción: Crear un caso de estudio simple (1 página) con uno de los usuarios más activos, destacando el ROI.
• Canal 2: Contenidos y Comunidades
  • Acción: Realizar el webinar/workshop. Asegurarse de tener un CTA claro al final (ej: "Agenda una demo gratuita para ver cómo nuestra herramienta puede hacer esto por ti").
  • Acción: Capturar los emails de los asistentes al webinar para un seguimiento posterior.
• Canal 3: Alianzas Estratégicas
  • Acción: Hacer seguimiento a los emails de acercamiento a aliados. Intentar agendar al menos 1-2 reuniones.
  • Acción: Investigar los principales colegios o asociaciones de contadores en México (ej: IMCP) para ver opciones de co-marketing (webinars conjuntos, artículos en sus boletines).

SEMANA 4: Análisis y Optimización

• Canal 1: Referidos y Advocacy
  • Acción: Analizar la efectividad del programa de referidos. ¿Cuántas referencias se generaron? ¿Cuántas se convirtieron? Ajustar el incentivo si es necesario.
• Canal 2: Contenidos y Comunidades
  • Acción: Analizar la asistencia y el engagement del webinar. Reproponer el contenido del webinar en formato blog post, videos cortos o infografía.
  • Acción: Enviar un email de seguimiento a los asistentes del webinar con la grabación y el CTA para la demo.
• Canal 3: Alianzas Estratégicas
  • Acción: Evaluar el avance con los aliados potenciales. ¿Hay alguno con potencial real a corto plazo?
  • Acción: Proponer un webinar conjunto a 1-2 colegios o asociaciones de México para el mes 2 o 3.
• General: Revisar todas las métricas, identificar

Asunto: AI para optimizar su atención al cliente y liberar a su equipo

Estimado/a [Nombre del CTO],

En Ikilabs, entendemos que la atención al cliente en un e-commerce puede ser un desafío, especialmente con preguntas repetitivas que consumen el tiempo y los recursos de su equipo. Sabemos que tener 8 personas respondiendo constantemente las mismas consultas de estado de pedido, devoluciones o preguntas frecuentes es costoso y limita el potencial de su personal.

Implementamos Agentes AI de soporte que pueden resolver entre el 60-70% de estos tickets de forma autónoma. Estos agentes se integran sin problemas con plataformas como Zendesk, Intercom o su propio sistema, y gracias a integraciones LLM, acceden a datos reales de pedidos o clientes para ofrecer respuestas precisas.

Esto no solo reduce drásticamente sus costos operativos, sino que también libera a su equipo de soporte para casos más complejos, mejorando la satisfacción del cliente y la eficiencia interna.

Nos gustaría proponerle una breve llamada de 20 minutos para explorar cómo una solución a medida de Ikilabs podría aplicarse a la operación de [Nombre de la empresa del cliente].

Atentamente,

[Tu Nombre] Ikilabs | Consultora AI para B2B en LATAM [Tu Teléfono/LinkedIn - opcional]

Aquí tienes una propuesta de copy para la hero section del sitio web de Ikilabs, siguiendo todas las restricciones y elementos solicitados:

Headline principal: AI que escala operaciones. Resultados tangibles.

Subheadline: ¿Procesos manuales que no escalan o integraciones AI que no funcionan? Desarrollamos prototipos funcionales con tus datos reales en 2 semanas, demostrando ROI tangible antes de un gran compromiso.

CTA principal: Agenda una sesión inicial

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 llegaban al mismo tiempo para el mismo pedido, ambos procesaban, creando duplicados o pisándose.

La solución fue un lock distribuido con Redis, usando SET NX con un TTL de 30 segundos. Curiosamente, lo que más tiempo nos llevó no fue arreglar el bug, sino reproducirlo en local. Ahora, cada vez que algo "falla aleatoriamente", lo primero que revisamos es si puede ser concurrencia.

En Ikilabs, nuestra metodología se enfoca en la transparencia y los resultados tangibles.

1. Discovery de 1 Semana: Comenzamos con una fase de discovery intensiva de una semana. Durante este período, realizamos entrevistas con su equipo para comprender a fondo sus operaciones y mapear los procesos actuales. Identificamos oportunidades de mejora a corto plazo (quick wins) y definimos la hoja de ruta para proyectos de mayor alcance.
2. Prototipado en 2 Semanas: A continuación, dedicamos dos semanas a la construcción de un prototipo funcional. Este no es un mockup; es una versión operativa de la solución, utilizando datos reales de su negocio. Nuestro objetivo es que usted vea un retorno de inversión (ROI) tangible y demuestre el valor de la propuesta antes de comprometer un presupuesto mayor.
3. Iteración antes de Producción: Antes de llevar la solución a producción, iteramos con usted. Realizamos uno o dos ciclos de feedback y ajuste, asegurándonos de que el producto se alinee perfectamente con sus expectativas y necesidades. Usted verá y probará el producto en cada etapa.
4. Soporte Post-Lanzamiento Incluido: Finalmente, el soporte post-lanzamiento es parte integral de nuestros proyectos. Incluimos 30 días de soporte sin costo adicional, para asegurar una transición fluida y resolver cualquier eventualidad que pueda surgir.

Aquí tienes una propuesta para tu publicación de LinkedIn, manteniendo tu voz y todas las restricciones:

La mayoría de las empresas que contratan "AI consultants" acaban con un chatbot encima de ChatGPT y lo etiquetan como transformación digital. El problema no es la tecnología. Es que, a menudo, nadie en la empresa entiende qué problema real están resolviendo.

Por eso, siempre arrancamos preguntando: "¿qué hace tu equipo hoy que no debería hacer un humano?" Esa simple pregunta filtra el 80% de los proyectos sin sentido. Lo que sí funciona es automatizar tareas repetitivas y concretas, no "mejorar la experiencia del cliente" en abstracto.

Los proyectos de IA que fallan, casi siempre lo hacen por falta de datos limpios, no por la sofisticación del modelo.

Aquí tienes la traducción, manteniendo el tono y los requisitos:

When two requests arrive concurrently and both attempt to modify the same record, you're dealing with a concurrency problem. The most common solution is optimistic locking: instead of locking the record during modification, you store a version of its current state and, upon writing, verify that no one else has modified it in the interim.

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

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