Gemini 2.5 Flash-Lite

¡Hola! Entiendo perfectamente tu situación, un churn del 28% es alarmante y requiere acción inmediata. Vamos a desglosar esto para encontrar la raíz del problema y proponer soluciones efectivas.

1. Tu Diagnóstico: ¿Cuál es el problema real detrás del churn? (no los síntomas)

El problema real detrás de tu churn, más allá de las razones superficiales mencionadas en las entrevistas de salida, es la falta de demostración clara y tangible de valor diferencial y facilidad de uso para el usuario final en su flujo de trabajo diario.

Permíteme desglosarlo:

• La "planilla de Excel" como benchmark: Que los clientes vuelvan a su Excel indica que tu plataforma no está resolviendo un problema de manera significativamente más eficiente o útil que una herramienta que ya dominan y que, para sus necesidades puntuales, sienten que les funciona. Tu plataforma no está logrando "sacarlos" de su zona de confort porque el valor percibido de la transición no es lo suficientemente alto o está mal comunicado. El problema no es que Excel sea mejor, sino que tu plataforma no está demostrando ser indispensable o drásticamente superior en la práctica diaria.

• La curva de aprendizaje y la carga operativa: Que los empleados no sepan usarlo y que tú no tengas tiempo de enseñar revela una fricción en la adopción y la operación diaria. Si la herramienta requiere una inversión significativa de tiempo y esfuerzo para ser utilizada correctamente, y ese tiempo no se ve recompensado por beneficios inmediatos y evidentes, los usuarios la abandonarán. El problema no es la complejidad intrínseca de la gestión de inventario, sino la complejidad percibida y real de usar TU plataforma para realizar esas tareas.

• La integración como barrera: La falta de conexión con los puntos de venta (POS) es una barrera fundamental para la automatización y la eficiencia. Si tu plataforma no se integra con las herramientas que los clientes ya usan para transaccionar, se convierte en una tarea manual adicional, generando errores y desincentivando su uso. El problema aquí es que tu plataforma no está encajando en el ecosistema digital del cliente, sino que se presenta como un silo adicional.

• El precio como reflejo del valor percibido: El comentario sobre el precio no vale lo que obtengo es la consecuencia directa de los puntos anteriores. Si el cliente no ve el valor, la eficiencia, el ahorro de tiempo o la mejora en la toma de decisiones que tu plataforma debería ofrecer, el precio parecerá injustificado. El problema no es tu precio en sí, sino la discrepancia entre el costo y el valor percibido por el cliente.

En resumen, el problema real es que tu plataforma no está logrando ser una solución "obvia", fácil de adoptar y que genere un impacto medible y positivo en el día a día del comerciante minorista mexicano, en comparación con sus métodos actuales o alternativas percibidas como más sencillas.

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

Aquí te presento 8 ideas, priorizadas por su potencial para reducir el churn, basándome en los problemas identificados:

Idea 1: Importación Masiva de Inventario vía CSV/Excel

• Señal de los exit interviews 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." (Este es el principal punto de fricción inicial).
• Hipótesis de impacto: Reducir drásticamente la barrera de entrada. Si los clientes pueden migrar su inventario existente de forma rápida y sencilla desde su actual planilla de Excel, la adopción inicial será mucho más fluida. Esto les permitirá ver el potencial de la plataforma sin la frustración de la carga manual producto por producto.
• Esfuerzo estimado: M (Requiere desarrollo de lógica de parsing de archivos, validación de datos, interfaz de carga y mapeo de columnas).

Idea 2: Integración Sencilla con Clip y Conekta (API)

• Señal de los exit interviews que ataca: "No se conecta con mi punto de venta (Clip, Conekta)." (Este es un bloqueador directo para la automatización).
• Hipótesis de impacto: Automatizar la actualización del inventario en tiempo real o con una frecuencia alta, reduciendo errores manuales y el tiempo dedicado a la conciliación. Esto hace que la plataforma sea mucho más útil y menos una carga operativa, aumentando el valor percibido y la retención.
• Esfuerzo estimado: L (Depende de la disponibilidad y complejidad de las APIs de Clip y Conekta, pero implica desarrollo de conectores, manejo de errores, sincronización de datos).

Idea 3: Tutoriales Interactivos y Guías Paso a Paso (Onboarding)

• Señal de los exit interviews que ataca: "Mi empleado no supo cómo usarlo y yo no tenía tiempo de enseñarle." (Aborda la complejidad de la adopción).
• Hipótesis de impacto: Reducir la curva de aprendizaje y empoderar a los usuarios para que puedan utilizar la plataforma de forma autónoma. Un buen onboarding asegura que los usuarios comprendan rápidamente el valor de la herramienta y cómo realizar las tareas clave, disminuyendo la frustración y el abandono temprano.
• Esfuerzo estimado: S (Requiere diseño de contenido (videos, textos, flujos), implementación de un sistema de tutoriales en la plataforma, posible uso de herramientas de terceros para tours guiados).

Idea 4: Plantillas de Reportes Pre-configurados y Personalizables

• Señal de los exit interviews 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." y "El precio no vale lo que obtengo." (Mejora la utilidad y el valor percibido).
• Hipótesis de impacto: Demostrar el valor de los reportes de forma rápida y concisa. Si los clientes pueden obtener insights valiosos (ej. productos más vendidos, stock óptimo, márgenes) sin tener que invertir tiempo en configurar reportes complejos, verán el beneficio de usar la plataforma sobre su Excel.
• Esfuerzo estimado: S (Implica diseño de reportes comunes para minoristas, desarrollo de la lógica de generación y visualización, y una interfaz para personalización básica).

Idea 5: "Modo Rápido" o Flujo de Tareas Comunes Simplificado

• Señal de los exit interviews 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." y "Mi empleado no supo cómo usarlo y yo no tenía tiempo de enseñarle." (Mejora la eficiencia para tareas críticas).
• Hipótesis de impacto: Para las tareas más frecuentes y críticas (ej. registrar una venta, actualizar stock de un producto, consultar disponibilidad), ofrecer un flujo de trabajo extremadamente simplificado, casi de "un clic", que sea más rápido que abrir y navegar un Excel.
• Esfuerzo estimado: M (Requiere un análisis profundo de los flujos de trabajo más comunes y optimizar la interfaz y la lógica para esas tareas específicas).

Idea 6: Sistema de Notificaciones Proactivo y Accionable (No solo alertas de stock bajo)

• Señal de los exit interviews que ataca: "El precio no vale lo que obtengo." (Aumenta el valor percibido y la proactividad).
• Hipótesis de impacto: Transformar la plataforma de una herramienta pasiva a un asesor proactivo. Notificaciones sobre oportunidades (ej. "Este producto está a punto de agotarse y es tu top seller, considera reordenar pronto"), riesgos (ej. "Tienes stock obsoleto acumulándose en esta categoría"), o sugerencias de optimización. Esto demuestra un valor añadido que va más allá de la simple gestión.
• Esfuerzo estimado: M (Requiere definir la lógica de las notificaciones, desarrollar el sistema de envío y la interfaz para gestionarlas).

Idea 7: Encuesta de Satisfacción Post-Uso Crítico

• Señal de los exit interviews que ataca: Todas, pero especialmente "Lo usé el primer mes pero después volví a mi planilla de Excel — la planilla me sale más rápido para lo que necesito." y "Mi empleado no supo cómo usarlo y yo no tenía tiempo de enseñarle." (Ayuda a identificar problemas de usabilidad y valor en tiempo real).
• Hipótesis de impacto: Obtener feedback inmediato sobre la experiencia del usuario después de realizar una tarea clave. Si la tarea fue frustrante o no aportó valor, podrás intervenir proactivamente o identificar patrones de problemas de usabilidad antes de que el cliente decida irse.
• Esfuerzo estimado: S (Implementar un sistema de encuestas cortas (NPS, CSAT) en momentos específicos de la experiencia del usuario).

Idea 8: "Modo Demo" o Demostración de Valor en Tiempo Real

• Señal de los exit interviews que ataca: "El precio no vale lo que obtengo." y "Lo usé el primer mes pero después volví a mi planilla de Excel — la planilla me sale más rápido para lo que necesito." (Demuestra el valor antes de la compra o al inicio).
• Hipótesis de impacto: Permitir a los prospectos y nuevos usuarios ver rápidamente el valor de la plataforma, incluso antes de migrar su inventario completo. Un modo demo que simule escenarios comunes y muestre los beneficios (ej. cómo una integración ahorra tiempo, cómo un reporte da insights) puede mejorar la conversión y la retención inicial.
• Esfuerzo estimado: M (Requiere crear escenarios predefinidos, contenido simulado y una interfaz que guíe al usuario a través de los beneficios clave).

3. La Idea que NO harías aunque suene atractiva, y por qué

La idea que NO haría en este momento, aunque pueda parecer atractiva a largo plazo, es desarrollar una aplicación nativa para móviles (iOS/Android).

¿Por qué?

1. Esfuerzo y Costo Elevado: Desarrollar y mantener aplicaciones nativas para ambas plataformas (iOS y Android) implica un esfuerzo de desarrollo considerablemente mayor que una app web responsive. Requiere equipos especializados, procesos de publicación y actualizaciones constantes en las tiendas de aplicaciones.
2. No Ataca la Raíz del Problema Actual: Las razones de churn que has identificado no se deben a la falta de una app nativa, sino a problemas fundamentales de usabilidad, adopción, integración y demostración de valor. Una app nativa no resolverá el hecho de que la carga manual sea lenta, que no se integre con el POS o que el empleado no sepa usarla. De hecho, podría añadir más fricción si la experiencia en la app no está bien diseñada.
3. La App Web Responsive ya existe: Tu plataforma ya es responsive, lo que significa que los usuarios pueden acceder a ella desde sus dispositivos móviles a través del navegador. Si bien la experiencia nativa puede ser superior en algunos aspectos, no es la causa principal del churn actual.
4. Prioridad de Recursos: Con un equipo limitado de 2 developers y 1 diseñador part-time, enfocar sus recursos en una app nativa desviarían tiempo y energía valiosos que podrían dedicarse a resolver los problemas críticos de tu producto que están generando el churn masivo.

En resumen: Implementar una app nativa ahora sería como comprar un coche deportivo de lujo cuando tu problema principal es que el coche actual no arranca. Primero debes asegurarte de que el motor funcione (resolver los problemas de adopción, usabilidad e integración), y luego podrás pensar en mejorar la carrocería o añadir extras.

Espero que este análisis te sea de gran ayuda. El churn del 28% es un desafío, pero al centrarte en las causas raíz y priorizar las soluciones que abordan directamente los puntos de dolor de tus clientes, tienes una oportunidad real de revertir esta tendencia. ¡Mucho éxito!

¡Excelente iniciativa! Con tu perfil y restricciones, podemos encontrar nichos muy interesantes. Aquí tienes 8 ideas de productos AI con enfoque B2B, diseñadas para lanzarse en 3 meses y generar ingresos rápidos:

Idea 1

1. Nombre tentativo: ContadorIA Asistente Legal
2. Cliente objetivo: Pequeños estudios jurídicos en Argentina (los 30+ que conoces).
3. El problema concreto que resuelve y por qué AI lo resuelve mejor: Los estudios jurídicos pequeños a menudo dedican tiempo valioso a la búsqueda y resumen de jurisprudencia, doctrina y normativas legales específicas para cada caso. Un software tradicional solo buscaría por palabras clave. AI (modelos de lenguaje grande - LLM) puede comprender el contexto de una consulta legal específica (ej: "buscar jurisprudencia sobre desalojo express en CABA para inquilinos con contrato anterior a 2020") y generar resúmenes concisos y relevantes, identificando los puntos clave y las sentencias más aplicables. Esto ahorra horas de investigación manual y minimiza el riesgo de pasar por alto información crucial.
4. Modelo de revenue y precio estimado de lanzamiento:
   • Modelo: Suscripción mensual (SaaS).
   • Precio estimado: $50 - $100 USD/mes por estudio (dependiendo del número de usuarios o volumen de consultas).
5. Cómo conseguirías los primeros 5 clientes:
   • Ofrecer una demostración personalizada gratuita a los 30+ estudios jurídicos de tu red.
   • Destacar cómo les ahorrará tiempo y dinero en investigación legal.
   • Ofrecer un descuento de "early adopter" (ej: 50% los primeros 3 meses).
   • Pedir feedback para mejorar el producto, incentivando la adopción temprana.
6. El riesgo principal que podría matar la idea: La calidad y precisión de los resultados de la IA. Si la IA genera resúmenes erróneos o irrelevantes, los abogados perderán la confianza y dejarán de usarlo. Requiere una cuidadosa selección y ajuste de los modelos de LLM y una base de datos legal de alta calidad.

Idea 2

1. Nombre tentativo: AuditorIA Preventiva
2. Cliente objetivo: Pymes de servicios (los 20+ que conoces) que necesitan optimizar sus procesos internos y cumplir con normativas, pero no tienen un departamento de auditoría dedicado.
3. El problema concreto que resuelve y por qué AI lo resuelve mejor: Las pymes a menudo enfrentan riesgos de incumplimiento normativo (laboral, fiscal básico, protección de datos) o ineficiencias operativas que no detectan a tiempo. Un software tradicional podría hacer reportes estáticos. AI puede analizar datos transaccionales y documentales (facturas, recibos, contratos de servicio, políticas internas), identificar patrones anómalos o desviaciones de las mejores prácticas (ej: un aumento inusual en gastos de representación sin justificación clara, inconsistencias en la aplicación de políticas de horas extras, posibles incumplimientos en la privacidad de datos). La AI puede predecir riesgos potenciales antes de que se conviertan en problemas costosos.
4. Modelo de revenue y precio estimado de lanzamiento:
   • Modelo: Suscripción mensual basada en el volumen de datos procesados o el número de módulos activados.
   • Precio estimado: $150 - $300 USD/mes por pyme.
5. Cómo conseguirías los primeros 5 clientes:
   • Contactar a las 20+ pymes de tu red y ofrecerles una evaluación de riesgo inicial gratuita (usando una versión beta limitada del producto).
   • Enfocarse en el ahorro potencial en multas o pérdidas por ineficiencia.
   • Ofrecer una configuración y onboarding asistido para facilitar la adopción.
6. El riesgo principal que podría matar la idea: La complejidad de la integración de datos y la necesidad de confianza en los datos ingresados. Si las pymes no pueden o no quieren integrar sus datos de forma segura, o si los datos son de baja calidad, la IA no funcionará. También, la percepción de que es "demasiado técnico" para ellos.

Idea 3

1. Nombre tentativo: ContadorIA Generador de Informes Ejecutivos
2. Cliente objetivo: Contadores públicos (los 80+ que conoces) que gestionan múltiples pymes y necesitan presentar información financiera de forma más visual y comprensible a sus clientes.
3. El problema concreto que resuelve y por qué AI lo resuelve mejor: Los contadores a menudo pasan tiempo extra preparando resúmenes y gráficos para las reuniones con sus clientes, que pueden ser laboriosos de crear manualmente en Excel o PowerPoint. AI puede tomar los datos financieros brutos de un balance y estado de resultados, y generar automáticamente un informe ejecutivo visualmente atractivo con comentarios clave, destacando tendencias, ratios importantes, y posibles áreas de mejora, todo en lenguaje natural y con gráficos dinámicos. Esto libera tiempo al contador para enfocarse en el análisis estratégico y la asesoría.
4. Modelo de revenue y precio estimado de lanzamiento:
   • Modelo: Suscripción mensual por contador o por número de clientes a los que se les genera el informe.
   • Precio estimado: $30 - $60 USD/mes por contador.
5. Cómo conseguirías los primeros 5 clientes:
   • Presentar la herramienta a los contadores de tu red, mostrando ejemplos de informes generados para diferentes tipos de pymes.
   • Enfatizar el ahorro de tiempo en la preparación de informes y la mejora en la presentación a clientes.
   • Ofrecer un periodo de prueba gratuito y pedirles que lo usen con 1-2 clientes para probarlo.
6. El riesgo principal que podría matar la idea: La competencia con herramientas de BI y reportes más complejas (aunque menos automatizadas para este nivel de detalle rápido). Si los contadores ya usan otras herramientas o prefieren la personalización manual total, puede ser difícil convencerlos. También, si los gráficos o comentarios generados por la IA no son suficientemente "profesionales" o adaptables.

Idea 4

1. Nombre tentativo: Asistente IA de Cumplimiento Normativo para Pymes de Servicios
2. Cliente objetivo: Pymes de servicios (los 20+ que conoces) que operan en Argentina y necesitan mantenerse al día con cambios normativos básicos (ej: leyes de protección de datos, regulaciones de AFIP no complejas, normativas de seguridad laboral básicas).
3. El problema concreto que resuelve y por qué AI lo resuelve mejor: Las pymes carecen de recursos para monitorear constantemente los cambios en la legislación y regulaciones. Un sistema de alertas tradicional solo envía notificaciones. AI puede leer y comprender el texto de las nuevas leyes o regulaciones, identificar las implicaciones directas para tipos específicos de pymes de servicios, y generar resúmenes claros y accionables con pasos recomendados para el cumplimiento. Esto va más allá de una simple notificación, ofreciendo una interpretación y guía.
4. Modelo de revenue y precio estimado de lanzamiento:
   • Modelo: Suscripción mensual.
   • Precio estimado: $70 - $120 USD/mes por pyme.
5. Cómo conseguirías los primeros 5 clientes:
   • Identificar las pymes de tu red que más podrían beneficiarse de una alerta temprana y guía práctica sobre cambios normativos recientes (ej: una pyme que maneja datos sensibles de clientes podría necesitar entender la nueva ley de protección de datos).
   • Ofrecer una sesión de diagnóstico inicial gratuita para evaluar su riesgo de incumplimiento.
   • Destacar el ahorro en multas y el tiempo dedicado a la investigación legal.
6. El riesgo principal que podría matar la idea: La responsabilidad legal por información incorrecta. Si la IA interpreta mal una ley y la pyme toma decisiones basadas en esa información errónea, podría haber consecuencias legales. Es crucial tener un descargo de responsabilidad claro y enfocar la IA en "guía" y "sugerencias", no en "asesoría legal vinculante".

Idea 5

1. Nombre tentativo: IA para Optimización de Procesos de Cobranzas (Pymes)
2. Cliente objetivo: Pymes de servicios (los 20+ que conoces) que tienen ciclos de pago lentos y necesitan mejorar su flujo de caja.
3. El problema concreto que resuelve y por qué AI lo resuelve mejor: Las pymes a menudo tienen procesos de cobranza manuales, ineficientes y reactivos. AI puede analizar el historial de pagos de cada cliente, predecir la probabilidad de pago tarde o de impago, y sugerir la estrategia de comunicación más efectiva y el momento óptimo para contactar a cada deudor (ej: un email más formal para un cliente con historial de pago tardío vs. un recordatorio amigable para uno que suele pagar a tiempo). También puede automatizar la generación de recordatorios personalizados y el seguimiento.
4. Modelo de revenue y precio estimado de lanzamiento:
   • Modelo: Suscripción mensual, posiblemente con un componente de éxito (ej: un pequeño porcentaje de la mejora en la tasa de cobro).
   • Precio estimado: $100 - $200 USD/mes por pyme.
5. Cómo conseguirías los primeros 5 clientes:
   • Contactar a las pymes de tu red que sabes que sufren por la morosidad.
   • Ofrecer una auditoría de su proceso de cobranzas actual y una proyección de mejora utilizando la herramienta.
   • Demostrar cómo la IA puede recuperar dinero "atrapado" en cuentas pendientes.
6. El riesgo principal que podría matar la idea: La resistencia de los clientes a ser contactados de forma "automatizada" si no se maneja con cuidado. La IA debe ser capaz de generar comunicaciones que suenen naturales y empáticas, no robóticas. También, la necesidad de integrar con sistemas de facturación existentes.

Idea 6

1. Nombre tentativo: Revisor IA de Contratos de Servicios (Para Pymes)
2. Cliente objetivo: Pymes de servicios (los 20+ que conoces) que firman contratos con proveedores y clientes de forma recurrente.
3. El problema concreto que resuelve y por qué AI lo resuelve mejor: Revisar contratos puede ser tedioso y propenso a errores, especialmente para las pymes sin un equipo legal dedicado. AI puede analizar contratos de servicios, identificar cláusulas de riesgo comunes (ej: penalidades, limitaciones de responsabilidad, plazos no claros, condiciones de pago ambiguas), y generar un resumen de los puntos clave y las posibles áreas de preocupación, sugiriendo términos más favorables o puntos a negociar. Va más allá de una simple búsqueda de palabras clave, comprendiendo el significado legal de las cláusulas.
4. Modelo de revenue y precio estimado de lanzamiento:
   • Modelo: Por documento analizado (con un paquete inicial incluido en la suscripción) o suscripción mensual con un límite de documentos.
   • Precio estimado: $20 - $40 USD por contrato analizado, o $100 - $200 USD/mes por suscripción con X análisis.
5. Cómo conseguirías los primeros 5 clientes:
   • Acercarte a las pymes de tu red y ofrecerles analizar gratis 1-2 contratos importantes que estén por firmar o que ya tengan.
   • Enfocarte en el ahorro de tiempo y la mitigación de riesgos legales que podrían ser muy costosos.
   • Destacar cómo la IA puede "leer entre líneas" para ellos.
6. El riesgo principal que podría matar la idea: La interpretación errónea de cláusulas complejas o específicas del sector. Al igual que con la idea legal, la precisión es clave. Un contrato mal analizado puede llevar a una pyme a firmar algo perjudicial. Es fundamental tener un descargo de responsabilidad y quizás ofrecer la opción de que un abogado revise las "alertas" de la IA.

Idea 7

1. Nombre tentativo: Optimizador IA de Presupuestos de Marketing Digital (Para Pymes de Servicios)
2. Cliente objetivo: Pymes de servicios (los 20+ que conoces) que invierten en marketing digital pero no están seguras de si están optimizando su presupuesto.
3. El problema concreto que resuelve y por qué AI lo resuelve mejor: Las pymes a menudo destinan dinero a campañas de marketing digital (Google Ads, redes sociales) sin un análisis profundo de la efectividad. AI puede analizar datos de campañas pasadas y actuales (costo por lead, costo por adquisición, ROI) y sugerir ajustes en la asignación de presupuesto entre canales, audiencias o palabras clave, identificando qué está funcionando y qué no, para maximizar el retorno de la inversión. Esto va más allá de los dashboards de las plataformas, ofreciendo recomendaciones estratégicas basadas en datos.
4. Modelo de revenue y precio estimado de lanzamiento:
   • Modelo: Suscripción mensual.
   • Precio estimado: $150 - $250 USD/mes por pyme.
5. Cómo conseguirías los primeros 5 clientes:
   • Contactar a las pymes de tu red que sabes que gastan en publicidad online.
   • Ofrecer una auditoría gratuita de sus últimas campañas de marketing digital y una proyección de cómo la IA podría mejorar sus resultados.
   • Enfocarte en el "dinero que están perdiendo" por no optimizar.
6. El riesgo principal que podría matar la idea: La necesidad de acceso a datos de marketing digital de las pymes, que pueden ser sensibles. También, si las recomendaciones de la IA son genéricas y no se adaptan a las particularidades de cada negocio de servicios. Requiere una fuerte integración o manuales claros para la carga de datos.

Idea 8

1. Nombre tentativo: IA para Análisis de Sentimiento y Feedback de Clientes (Para Estudios Jurídicos y Pymes de Servicios)
2. Cliente objetivo: Estudios Jurídicos (los 30+) y Pymes de Servicios (los 20+) que reciben feedback de clientes a través de emails, encuestas, o incluso comentarios en redes sociales (si aplica).
3. El problema concreto que resuelve y por qué AI lo resuelve mejor: Recopilar y analizar el feedback de clientes para identificar áreas de mejora es crucial, pero consume tiempo. AI puede procesar grandes volúmenes de texto (emails, respuestas de encuestas, transcripciones), identificar el sentimiento general (positivo, negativo, neutral), y extraer los temas recurrentes o los puntos de dolor específicos mencionados por los clientes. Esto permite a los estudios y pymes entender rápidamente qué están haciendo bien y dónde necesitan mejorar su servicio, sin tener que leer cada comentario individualmente.
4. Modelo de revenue y precio estimado de lanzamiento:
   • Modelo: Suscripción mensual basada en el volumen de texto analizado.
   • Precio estimado: $60 - $100 USD/mes por estudio/pyme.
5. Cómo conseguirías los primeros 5 clientes:
   • Ofrecer a los estudios y pymes de tu red la oportunidad de analizar gratis el feedback de sus últimos 3-6 meses.
   • Mostrarles insights accionables que quizás no habían notado.
   • Destacar cómo esto les ayuda a mejorar la retención de clientes y la reputación.
6. El riesgo principal que podría matar la idea: La interpretación de matices y sarcasmo en el lenguaje humano. La IA puede tener dificultades para comprender el humor, la ironía o el sarcasmo, lo que podría llevar a una clasificación incorrecta del sentimiento. También, si las fuentes de feedback son muy variadas y difíciles de integrar.

Consideraciones Adicionales para tu Lanzamiento Rápido:

• MVP (Producto Mínimo Viable): Para cada idea, enfócate en la funcionalidad central que resuelve el problema principal. No intentes construir todo de golpe.
• Prototipos y Demostraciones: Utiliza herramientas no-code (como Bubble para prototipos interactivos o incluso presentaciones dinámicas) para mostrar cómo funcionaría antes de tener el producto completo.
• Testimonios: Desde el primer cliente que obtengas, pide un testimonio. Esto será oro para conseguir los siguientes.
• Comunicación Clara: Enfatiza siempre el BENEFICIO (ahorro de tiempo, reducción de costos, mitigación de riesgos) y no solo la tecnología.

¡Mucha suerte con tu lanzamiento! Con tu experiencia y tu red, tienes una base sólida para empezar.

¡Claro! Implementemos el registro de usuarios siguiendo tu arquitectura de 3 capas.

Primero, definamos los DTOs y luego implementemos cada capa.

1. Definición de 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;

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

2. Implementación del Repository

user.repository.ts

import { Injectable } from '@nestjs/common';
import { InjectRepository } from '@nestjs/typeorm';
import { Repository } from 'typeorm';
import { User } from '../entities/user.entity'; // Asumiendo que user.entity.ts está en ../entities/

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

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

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

Notas sobre el Repository:

• Asumo que estás usando TypeORM y que User está definido como una entidad de TypeORM.
• El @InjectRepository(User) se encarga de inyectar la instancia del repositorio de TypeORM para la entidad User.

3. Implementación del Service

user.service.ts

import { Injectable, ConflictException } from '@nestjs/common';
import { UserRepository } from './user.repository';
import { CreateUserDto } from '../dtos/create-user.dto';
import { UserDto } from '../dtos/user.dto';
import { User } from '../entities/user.entity'; // Importar la entidad User
import * as bcrypt from 'bcrypt'; // Necesitarás instalar bcrypt: npm install bcrypt @types/bcrypt

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

  async create(createUserDto: CreateUserDto): Promise<UserDto> {
    const existingUser = await this.userRepository.findByEmail(createUserDto.email);

    if (existingUser) {
      throw new ConflictException('Email already registered');
    }

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

    const newUser = await this.userRepository.create({
      email: createUserDto.email,
      name: createUserDto.name,
      passwordHash: passwordHash,
    });

    // Retornamos un DTO, excluyendo el passwordHash
    return new UserDto({
      id: newUser.id,
      email: newUser.email,
      name: newUser.name,
      createdAt: newUser.createdAt,
    });
  }
}

Notas sobre el Service:

• Se inyecta UserRepository a través del constructor.
• Se utiliza bcrypt.hash para hashear la contraseña. Asegúrate de tener instalado bcrypt y sus tipos: npm install bcrypt @types/bcrypt.
• Se lanza una ConflictException si el email ya existe.
• Se crea un UserDto para retornar, excluyendo la información sensible de la contraseña.

4. Implementación del Controller

user.controller.ts

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

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

  @Post()
  @HttpCode(HttpStatus.CREATED)
  @UsePipes(new ValidationPipe({ whitelist: true, forbidNonWhitelisted: true })) // Asegura que solo las propiedades definidas en DTO lleguen
  async createUser(@Body() createUserDto: CreateUserDto): Promise<UserDto> {
    // El DTO ya está validado y sanitizado por ValidationPipe
    // No hay lógica de negocio aquí, solo invocar el service
    return this.userService.create(createUserDto);
  }
}

Notas sobre el Controller:

• Se inyecta UserService a través del constructor.
• Se utiliza @HttpCode(HttpStatus.CREATED) para establecer el código de estado HTTP 201.
• @UsePipes(new ValidationPipe({ whitelist: true, forbidNonWhitelisted: true })) es crucial. whitelist: true asegura que solo las propiedades definidas en CreateUserDto sean aceptadas en el cuerpo de la solicitud. forbidNonWhitelisted: true lanzará un error si se envían propiedades no definidas. Esto cumple con la sanitización via DTO.
• El método createUser recibe el createUserDto que ya ha pasado por la validación y sanitización del ValidationPipe.
• Simplemente delega la lógica al userService.create.

Resumen de las Capas y Flujo:

1. Controller (UserController):

   • Recibe la solicitud POST /users.
   • El @Body() extrae el objeto JSON.
   • @UsePipes(new ValidationPipe(...)) valida el CreateUserDto contra las reglas definidas (email, longitud de nombre y contraseña). Si falla, NestJS lanza un error BadRequestException.
   • Invoca userService.create(createUserDto).
   • Recibe el UserDto devuelto por el Service.
   • Retorna el UserDto con el código de estado HTTP 201.

2. Service (UserService):

   • Recibe CreateUserDto.
   • Invoca userRepository.findByEmail(email).
   • Si el usuario existe, lanza ConflictException.
   • Hashea la contraseña usando bcrypt.
   • Invoca userRepository.create({...}) con los datos del usuario y el hash de la contraseña.
   • Crea y retorna un UserDto (excluyendo passwordHash).

3. Repository (UserRepository):

   • Recibe los datos para crear un usuario.
   • findByEmail: Busca un usuario por su email en la base de datos.
   • create: Crea una nueva instancia de la entidad User y la guarda en la base de datos.

Este código implementa el flujo solicitado y respeta la arquitectura de 3 capas y las convenciones especificadas.

Aquí tienes el servicio y los DTOs para gestionar Products en tu backend NestJS/TypeORM, siguiendo tus especificaciones:

DTOs

1. create-product.dto.ts

import {
  IsNotEmpty,
  IsOptional,
  IsPositive,
  IsInt,
  Min,
} from 'class-validator';

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

  @IsOptional()
  description?: string | null;

  @IsPositive()
  price: number;

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

2. update-product.dto.ts

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

export class UpdateProductDto extends PartialType(CreateProductDto) {}

3. pagination-query.dto.ts

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

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

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

4. product.dto.ts

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

  // Helper para mapear desde la entidad
  static fromEntity(product: any): ProductDto {
    return {
      id: product.id,
      name: product.name,
      description: product.description,
      price: product.price,
      stock: product.stock,
      createdAt: product.createdAt,
      updatedAt: product.updatedAt,
    };
  }
}

5. paginated-products.dto.ts

import { ProductDto } from './product.dto';

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

Servicio

products.service.ts

import { Injectable } from '@nestjs/common';
import { InjectRepository } from '@nestjs/typeorm';
import { Repository, UpdateResult, DeleteResult } from 'typeorm';
import { Product } from './entities/product.entity'; // Asume que tu entidad Product está aquí
import { CreateProductDto } from './dto/create-product.dto';
import { UpdateProductDto } from './dto/update-product.dto';
import { PaginationQueryDto } from './dto/pagination-query.dto';
import { ProductDto } from './dto/product.dto';
import { PaginatedProductsDto } from './dto/paginated-products.dto';
import { IsNull } from 'typeorm';

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

  /**
   * Crea un nuevo producto.
   * @param dto Datos del producto a crear.
   * @returns El producto creado mapeado a ProductDto.
   */
  async create(dto: CreateProductDto): Promise<ProductDto> {
    const newProduct = this.productsRepository.create(dto);
    const savedProduct = await this.productsRepository.save(newProduct);
    return ProductDto.fromEntity(savedProduct);
  }

  /**
   * Obtiene una lista paginada de productos no eliminados.
   * @param query Parámetros de paginación y límite.
   * @returns Un objeto con los datos paginados.
   */
  async findAll(query: PaginationQueryDto): Promise<PaginatedProductsDto> {
    const { page, limit } = query;
    const skip = (page - 1) * limit;

    const [products, total] = await this.productsRepository.findAndCount({
      where: {
        deletedAt: IsNull(), // Filtra solo los productos no eliminados
      },
      skip: skip,
      take: limit,
      order: {
        createdAt: 'DESC', // Ordena por fecha de creación descendente (opcional)
      },
    });

    const productDtos = products.map(ProductDto.fromEntity);

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

  /**
   * Busca un producto por su ID.
   * @param id El ID del producto a buscar.
   * @returns El producto encontrado mapeado a ProductDto, o null si no existe.
   */
  async findOne(id: string): Promise<ProductDto | null> {
    const product = await this.productsRepository.findOne({
      where: { id: id, deletedAt: IsNull() },
    });
    return product ? ProductDto.fromEntity(product) : null;
  }

  /**
   * Actualiza un producto existente.
   * @param id El ID del producto a actualizar.
   * @param dto Datos para actualizar el producto.
   * @returns El producto actualizado mapeado a ProductDto, o null si no existe.
   */
  async update(id: string, dto: UpdateProductDto): Promise<ProductDto | null> {
    // Primero, verifica si el producto existe y no está eliminado
    const existingProduct = await this.productsRepository.findOne({
      where: { id: id, deletedAt: IsNull() },
    });

    if (!existingProduct) {
      return null;
    }

    // Actualiza el producto
    await this.productsRepository.update(id, dto);

    // Recupera el producto actualizado para devolverlo en el DTO
    const updatedProduct = await this.productsRepository.findOne({
      where: { id: id }, // No es necesario filtrar deletedAt aquí, ya que lo acabamos de actualizar
    });

    return updatedProduct ? ProductDto.fromEntity(updatedProduct) : null;
  }

  /**
   * Realiza un "borrado suave" de un producto estableciendo la fecha de eliminación.
   * @param id El ID del producto a eliminar.
   * @returns true si el producto existía y fue marcado para eliminación, false en caso contrario.
   */
  async softDelete(id: string): Promise<boolean> {
    const result: UpdateResult = await this.productsRepository.update(id, {
      deletedAt: new Date(),
    });

    // result.affected es el número de filas afectadas por la operación de actualización
    return result.affected > 0;
  }
}

Notas importantes:

• Entidad Product: Asegúrate de que la ruta de importación import { Product } from './entities/product.entity'; sea correcta para tu estructura de proyecto.
• ProductDto.fromEntity: He incluido un método estático fromEntity en ProductDto para facilitar la conversión de instancias de la entidad Product a ProductDto. Esto mantiene la lógica de mapeo encapsulada dentro del DTO.
• UpdateResult y DeleteResult: En el método softDelete, UpdateResult es el tipo de retorno de repository.update. affected es una propiedad útil para saber si la actualización tuvo éxito.
• IsNull(): Se utiliza IsNull() de TypeORM para asegurar que findAll y findOne solo retornen productos que no han sido eliminados suavemente.
• @Type(() => Number): En PaginationQueryDto, este decorador de class-transformer es crucial para asegurar que los parámetros de consulta (que vienen como strings por defecto en Express/NestJS) se conviertan correctamente a números.
• @InjectRepository(Product): Este decorador inyectará la instancia del repositorio de TypeORM para la entidad Product en el constructor del servicio.

Con estos componentes, tienes la lógica del servicio de productos lista para ser utilizada por tus controladores, y los DTOs definen claramente las estructuras de datos para la creación, actualización, consulta y paginación de productos.

¡Claro! Aquí tienes la implementación del AuthGuard y los decoradores Public y Roles para tu backend NestJS, siguiendo tus especificaciones.

1. auth.guard.ts

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

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

  async canActivate(context: ExecutionContext): Promise<boolean> {
    const isPublic = this.reflector.getAllAndOverride<boolean>(IS_PUBLIC_KEY, [
      context.getHandler(),
      context.getClass(),
    ]);

    // Si el endpoint es público, permite el acceso sin verificación de token
    if (isPublic) {
      return true;
    }

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

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

    try {
      const payload = await this.jwtService.verifyAsync(token, {
        // Puedes configurar tus opciones de verificación aquí si es necesario
        // secret: process.env.JWT_SECRET, // Ejemplo: si usas variables de entorno
      });

      // Adjunta el payload al objeto request
      request.user = payload;

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

      if (requiredRoles) {
        if (!payload.roles || !payload.roles.some((role) => requiredRoles.includes(role))) {
          throw new ForbiddenException('No tienes los permisos necesarios para acceder a este recurso.');
        }
      }

      return true;
    } catch {
      throw new UnauthorizedException('Token inválido o expirado.');
    }
  }

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

2. Decoradores (decorators/public.decorator.ts y decorators/roles.decorator.ts)

Crea una carpeta decorators dentro de tu carpeta src (o donde prefieras) y añade los siguientes archivos:

decorators/public.decorator.ts

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

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

decorators/roles.decorator.ts

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

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

3. Uso del Guard Globalmente y Configuración de JwtService

Para registrar el AuthGuard como un guard global, necesitarás hacerlo en tu main.ts (o donde configures tu aplicación NestJS).

En main.ts (ejemplo):

import { NestFactory } from '@nestjs/core';
import { AppModule } from './app.module'; // Asegúrate de que sea tu módulo raíz
import { Reflector } from '@nestjs/core';
import { JwtService } from '@nestjs/jwt';
import { AuthGuard } from './auth/auth.guard'; // Ajusta la ruta si es necesario

async function bootstrap() {
  const app = await NestFactory.create(AppModule);

  // Configura JwtService (esto normalmente se hace en tu AppModule o en un módulo específico de auth)
  // Asegúrate de que JwtModule esté importado y configurado en tu AppModule
  // Ejemplo de configuración en AppModule:
  /*
  import { JwtModule } from '@nestjs/jwt';
  // ...
  @Module({
    imports: [
      JwtModule.register({
        global: true, // Hace que JwtService esté disponible globalmente
        secret: process.env.JWT_SECRET, // O tu secreto hardcodeado (no recomendado para producción)
        signOptions: { expiresIn: '60s' }, // Opcional: tiempo de expiración del token
      }),
    ],
    providers: [JwtService, AuthGuard, Reflector], // Asegúrate de que AuthGuard y Reflector estén aquí
    exports: [JwtService],
  })
  export class AppModule {}
  */

  // Registra el AuthGuard globalmente
  app.useGlobalGuards(new AuthGuard(app.get(JwtService), app.get(Reflector)));

  await app.listen(3000);
}
bootstrap();

Notas importantes sobre la configuración:

1. JwtModule: Debes asegurarte de que JwtModule esté importado y configurado en tu AppModule (o en un módulo dedicado a la autenticación si tienes uno). La configuración global: true en JwtModule.register() es crucial para que JwtService sea inyectable en cualquier parte de la aplicación sin necesidad de importarlo explícitamente en cada módulo.
2. APP_GUARD: La forma más limpia de registrar un guard globalmente es a través de app.useGlobalGuards(). Si bien APP_GUARD también es una opción, useGlobalGuards es más directo para este caso.
3. Inyección de JwtService y Reflector en el Guard: El AuthGuard necesita acceso a JwtService para verificar tokens y a Reflector para leer metadatos de los decoradores. Al registrarlo globalmente, necesitas proporcionar estas instancias a su constructor. La forma más sencilla es obtenerlas de la aplicación (app.get(JwtService)) y pasarlas.
4. Payload del Token: Se asume que el payload del JWT contiene una propiedad roles (un array de strings) si necesitas la verificación de roles. Por ejemplo, un payload podría ser:

   {
     "userId": "123",
     "username": "testuser",
     "roles": ["admin", "user"]
   }
   

5. Secret del JWT: En un entorno de producción, nunca hardcodees el secreto del JWT. Utiliza variables de entorno (process.env.JWT_SECRET) o un sistema de configuración seguro.

Ejemplo de Uso en un Controlador

Aquí tienes un ejemplo de cómo usar los decoradores en un controlador:

import { Controller, Get, UseGuards, Request } from '@nestjs/common';
import { AuthGuard } from './auth/auth.guard'; // Ajusta la ruta
import { Public } from './auth/decorators/public.decorator'; // Ajusta la ruta
import { Roles } from './auth/decorators/roles.decorator'; // Ajusta la ruta

@Controller('users')
export class UsersController {

  @Public() // Este endpoint es público, no necesita autenticación
  @Get('public-info')
  getPublicInfo() {
    return { message: 'Esta información es pública.' };
  }

  // Este endpoint requiere autenticación (por ser global el AuthGuard)
  @Get('me')
  getMe(@Request() req) {
    // req.user contiene el payload del JWT
    return req.user;
  }

  // Este endpoint requiere autenticación Y el rol de 'admin'
  @Roles('admin')
  @Get('admin-only')
  getAdminData() {
    return { message: 'Esta información es solo para administradores.' };
  }

  // Este endpoint requiere autenticación Y el rol de 'user' o 'editor'
  @Roles('user', 'editor')
  @Get('user-or-editor-data')
  getUserOrEditorData(@Request() req) {
    return { message: 'Bienvenido, usuario o editor.', user: req.user };
  }
}

Con esta configuración, tu AuthGuard se aplicará a todas las rutas por defecto, y los decoradores @Public() y @Roles() te permitirán controlar qué rutas son públicas y qué roles se requieren para acceder a otras.

¡Claro! Aquí tienes la implementación del módulo de autenticación por email/password para tu backend NestJS, siguiendo la arquitectura y los requisitos que has especificado.

src/auth/dto/login.dto.ts

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

export class LoginDto {
  @IsEmail()
  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;
}

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'; // Asumiendo que UserService está en ../user/user.service
import { LoginDto } from './dto/login.dto';

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

  async login(loginDto: LoginDto): Promise<{ access_token: string; expiresIn: number }> {
    const user = await this.userService.findByEmail(loginDto.email);

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

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

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

    const payload = { sub: user.id, email: user.email };
    const expiresInSeconds = 604800; // 7 días en segundos
    const accessToken = this.jwtService.sign(payload, {
      expiresIn: '7d', // Configuración para el JWTService
    });

    return {
      access_token: accessToken,
      expiresIn: expiresInSeconds,
    };
  }
}

src/auth/auth.controller.ts

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

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

  @Post('login')
  @HttpCode(HttpStatus.OK) // Establece el código de estado HTTP a 200 OK
  async login(@Body() loginDto: LoginDto): Promise<AuthResponseDto> {
    const result = await this.authService.login(loginDto);
    return {
      access_token: result.access_token,
      expiresIn: result.expiresIn,
    };
  }
}

Notas Importantes:

1. UserService: He asumido que UserService se encuentra en ../user/user.service. Asegúrate de que la ruta de importación sea correcta para tu proyecto.
2. Configuración de JwtModule: Este código asume que el JwtModule ya está configurado en tu AppModule (o el módulo raíz) con process.env.JWT_SECRET y el tiempo de expiración adecuado. Si no es así, necesitarás configurarlo. Un ejemplo básico sería:

   // app.module.ts
   import { JwtModule } from '@nestjs/jwt';
   
   @Module({
     imports: [
       // ... otros módulos
       JwtModule.register({
         secret: process.env.JWT_SECRET,
         signOptions: { expiresIn: '7d' }, // Esto es lo que se usa internamente por JwtService
       }),
       // ...
     ],
     // ...
   })
   export class AppModule {}
   

3. bcrypt: Asegúrate de tener instalada la dependencia bcrypt:

   npm install bcrypt
   # o
   yarn add bcrypt
   

4. class-validator y class-transformer: Estas dependencias son necesarias para que los DTOs funcionen correctamente. Asegúrate de tenerlas instaladas:

   npm install class-validator class-transformer
   # o
   yarn add class-validator class-transformer
   

   Y que la validación global esté habilitada 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(AppAppModule);
     app.useGlobalPipes(new ValidationPipe({
       whitelist: true, // Elimina propiedades que no están en el DTO
       forbidNonWhitelisted: true, // Lanza un error si hay propiedades no deseadas
       transform: true, // Transforma el payload a la instancia del DTO
     }));
     await app.listen(3000);
   }
   bootstrap();
   

Con estos archivos, tendrás implementado el endpoint de login por email/password según tus especificaciones.

Aquí tienes la implementación del servicio ProductService y los DTOs SearchProductsDto y PaginatedProductsDto.

1. DTOs

search-products.dto.ts

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

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

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

  @IsOptional()
  @IsNumber()
  @Min(0)
  minPrice?: number;

  @IsOptional()
  @IsNumber()
  @Min(0)
  maxPrice?: number;

  @IsOptional()
  @IsString()
  sortBy?: 'name' | 'price' | 'stock' | 'createdAt';

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

  @IsOptional()
  @IsNumber()
  @Min(1)
  page?: number;

  @IsOptional()
  @IsNumber()
  @Min(1)
  @Max(100)
  limit?: number;
}

paginated-products.dto.ts

import { ProductDto } from './product.dto'; // Asumimos que ProductDto estará en otro archivo

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

product.dto.ts

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

2. Servicio

product.service.ts

import { Injectable, Inject, InternalServerErrorException } from '@nestjs/common';
import { InjectRepository } from '@nestjs/typeorm';
import { Repository } from 'typeorm';
import { Product } from './product.entity'; // Asegúrate de que la ruta a tu entidad Product sea correcta
import { SearchProductsDto } from './dto/search-products.dto';
import { PaginatedProductsDto } from './dto/paginated-products.dto';
import { ProductDto } from './dto/product.dto';

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

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

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

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

    // Filtro: búsqueda por texto libre en name y description (ILIKE %q% en ambos campos, con OR)
    if (q) {
      queryBuilder.andWhere(
        '(product.name ILIKE :q OR product.description ILIKE :q)',
        { q: `%${q}%` },
      );
    }

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

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

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

    // Ordenamiento: campo por el que ordenar
    const allowedSortByFields = ['name', 'price', 'stock', 'createdAt'];
    let finalSortBy = 'createdAt';
    if (sortBy && allowedSortByFields.includes(sortBy)) {
      finalSortBy = sortBy;
    }

    // Ordenamiento: ASC o DESC
    const finalSortOrder = sortOrder === 'ASC' ? 'ASC' : 'DESC';

    queryBuilder.orderBy(`product.${finalSortBy}`, finalSortOrder);

    // Paginación
    const finalPage = Math.max(1, page);
    const finalLimit = Math.max(1, Math.min(100, limit));
    const skip = (finalPage - 1) * finalLimit;

    queryBuilder.skip(skip).take(finalLimit);

    try {
      const [products, total] = await queryBuilder.getManyAndCount();

      const productDtos: ProductDto[] = products.map((product) => ({
        id: product.id,
        name: product.name,
        description: product.description,
        price: Number(product.price), // Convertir a number si es necesario
        stock: product.stock,
        status: product.status,
        createdAt: product.createdAt,
      }));

      return {
        data: productDtos,
        total,
        page: finalPage,
        limit: finalLimit,
      };
    } catch (error) {
      // Manejo de errores más específico podría ser necesario
      console.error('Error searching products:', error);
      throw new InternalServerErrorException('Failed to search products.');
    }
  }
}

Explicación de la implementación:

1. @InjectRepository(Product): Inyecta el repositorio de la entidad Product para interactuar con la base de datos.
2. createQueryBuilder('product'): Inicia la construcción de una consulta SQL utilizando TypeORM QueryBuilder. Se le da un alias 'product' a la tabla Product.
3. queryBuilder.andWhere('product.deletedAt IS NULL'): Este filtro es crucial y se aplica siempre, asegurando que no se retornen productos eliminados lógicamente.
4. Filtros condicionales: Cada filtro en SearchProductsDto se añade al queryBuilder solo si el campo correspondiente está presente en el query. Esto evita cláusulas WHERE innecesarias.
   • q: Utiliza ILIKE para una búsqueda insensible a mayúsculas y minúsculas en name y description, combinados con OR.
   • status: Filtra por el valor exacto del campo status.
   • minPrice y maxPrice: Aplican condiciones de rango para el precio.
5. Ordenamiento:
   • Se define una lista de campos permitidos para ordenar (allowedSortByFields).
   • Si sortBy está presente y es uno de los campos permitidos, se usa; de lo contrario, se usa el valor por defecto createdAt.
   • Se determina el sortOrder (ASC o DESC), con DESC como valor por defecto.
   • queryBuilder.orderBy(\product.${finalSortBy}`, finalSortOrder)` aplica el ordenamiento.
6. Paginación:
   • Se calculan finalPage y finalLimit, asegurando que cumplan con los límites mínimos y máximos definidos en el DTO.
   • skip se calcula para determinar cuántos registros saltar.
   • queryBuilder.skip(skip).take(finalLimit) configura la paginación.
7. getManyAndCount(): Este método es eficiente porque ejecuta una sola consulta a la base de datos para obtener tanto los datos paginados (getMany()) como el número total de registros que cumplen los filtros (getCount()).
8. Mapeo a ProductDto: Los resultados de la consulta (products) se mapean a ProductDto para devolver solo los campos deseados y en el formato correcto. Se asegura que price sea un number si TypeORM lo trae como un tipo diferente (como string o Decimal).
9. Retorno de PaginatedProductsDto: Se construye y retorna el objeto PaginatedProductsDto con los datos, el total, la página actual y el límite.
10. Manejo de Errores: Se incluye un bloque try...catch básico para capturar posibles errores durante la ejecución de la consulta y lanzar una excepción InternalServerErrorException.

Para usar este servicio en tu aplicación NestJS:

1. Asegúrate de que Product entity esté correctamente definida y registrada en tu módulo (@Module).
2. Registra ProductService en el providers de tu módulo.
3. Importa el módulo que contiene ProductService en el módulo donde lo necesites.
4. Inyecta ProductService en el controlador o servicio donde lo vayas a utilizar.

Ejemplo de uso en un controlador:

import { Controller, Get, Query, ParseIntPipe } from '@nestjs/common';
import { ProductService } from './product.service';
import { SearchProductsDto } from './dto/search-products.dto';
import { PaginatedProductsDto } from './dto/paginated-products.dto';

@Controller('products')
export class ProductController {
  constructor(private readonly productService: ProductService) {}

  @Get()
  async searchProducts(
    @Query() searchDto: SearchProductsDto,
  ): Promise<PaginatedProductsDto> {
    return this.productService.search(searchDto);
  }
}

¡Claro! Aquí tienes la implementación del WalletService, TransferDto y TransferResultDto según tus especificaciones.

DTOs

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

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

  @IsUUID()
  toWalletId: string;

  @IsNumber({ maxDecimalPlaces: 2 })
  @IsPositive()
  @Max(9999999999.99) // Un límite razonable, puedes ajustarlo si es necesario
  amount: number;
}

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

WalletService

import {
  BadRequestException,
  ConflictException,
  NotFoundException,
  Injectable,
} from '@nestjs/common';
import { DataSource, Repository } from 'typeorm';
import { Wallet } from './wallet.entity'; // Asegúrate de que la ruta a tu entidad Wallet sea correcta
import { TransferDto } from './transfer.dto';
import { TransferResultDto } from './transfer-result.dto';

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

  async transfer(dto: TransferDto): Promise<TransferResultDto> {
    if (dto.fromWalletId === dto.toWalletId) {
      throw new BadRequestException('Cannot transfer to same wallet');
    }

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

      // 1. Obtener las wallets con sus versiones actuales
      const fromWallet = await walletRepository.findOneBy({
        id: dto.fromWalletId,
      });
      if (!fromWallet) {
        throw new NotFoundException('Origin wallet not found');
      }

      const toWallet = await walletRepository.findOneBy({
        id: dto.toWalletId,
      });
      if (!toWallet) {
        throw new NotFoundException('Destination wallet not found');
      }

      // 2. Validar el saldo
      if (fromWallet.balance < dto.amount) {
        throw new BadRequestException('Insufficient balance');
      }

      // 3. Actualizar balances con optimistic locking
      const newFromBalance = fromWallet.balance - dto.amount;
      const newToBalance = toWallet.balance + dto.amount;
      const currentTimestamp = new Date();

      // Actualizar la wallet de origen
      const updateFromResult = await manager
        .createQueryBuilder()
        .update(Wallet)
        .set({
          balance: newFromBalance,
          version: () => 'version + 1', // Incrementa la versión
        })
        .where('id = :id AND version = :version', {
          id: fromWallet.id,
          version: fromWallet.version,
        })
        .execute();

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

      // Actualizar la wallet de destino
      const updateToResult = await manager
        .createQueryBuilder()
        .update(Wallet)
        .set({
          balance: newToBalance,
          version: () => 'version + 1', // Incrementa la versión
        })
        .where('id = :id AND version = :version', {
          id: toWallet.id,
          version: toWallet.version,
        })
        .execute();

      if (updateToResult.affected !== 1) {
        // Si la actualización de destino falla, el rollback ya se encargará de deshacer la de origen
        throw new ConflictException('Concurrent modification detected on destination wallet');
      }

      // Si ambas actualizaciones fueron exitosas, la transacción se confirma automáticamente
      return {
        fromWalletId: dto.fromWalletId,
        toWalletId: dto.toWalletId,
        amount: dto.amount,
        newFromBalance: newFromBalance,
        newToBalance: newToBalance,
        transferredAt: currentTimestamp,
      };
    });
  }
}

Explicación de la Implementación:

1. DTOs (TransferDto y TransferResultDto):

   • TransferDto: Contiene los datos necesarios para la transferencia, con validaciones (class-validator) para asegurar la corrección de los datos de entrada.
   • TransferResultDto: Define la estructura de la respuesta, incluyendo los nuevos saldos y la fecha de la transferencia.

2. WalletService:

   • Inyección de DataSource: El DataSource se inyecta en el constructor, permitiendo el acceso a la conexión de la base de datos y la gestión de transacciones.
   • transfer(dto: TransferDto) Método:
     • Validación Inicial: Comprueba si fromWalletId y toWalletId son iguales, lanzando un BadRequestException si lo son.
     • dataSource.transaction(async (manager) => { ... }): Este es el núcleo de la operación atómica. Todo el código dentro de esta función se ejecutará dentro de una transacción. Si cualquier parte del código dentro de la transacción lanza un error, TypeORM automáticamente hará ROLLBACK de todos los cambios. Si la función se completa sin errores, TypeORM hará COMMIT.
     • Obtención de Wallets: Dentro de la transacción, se obtienen las instancias de Wallet para el origen y el destino usando manager.getRepository(Wallet).findOneBy(). Se verifica si existen y se lanzan NotFoundException si no.
     • Validación de Saldo: Se comprueba si el saldo de la wallet de origen es suficiente para la transferencia. Si no, se lanza un BadRequestException.
     • Actualizaciones con Optimistic Locking:
       • Se calculan los nuevos saldos.
       • Se utiliza manager.createQueryBuilder() para construir las sentencias UPDATE.
       • La cláusula WHERE incluye tanto el id de la wallet como su version actual (WHERE id = :id AND version = :version).
       • En la parte SET, se actualiza el balance y se incrementa la version usando la expresión version: () => 'version + 1'.
       • Verificación de affected: Después de cada execute(), se verifica updateResult.affected. Si no es 1, significa que la fila esperada no fue actualizada (probablemente porque la versión ya había cambiado), y se lanza un ConflictException.
       • Rollback Automático: Si la actualización de la toWallet falla después de que la fromWallet se haya actualizado correctamente, la transacción se revertirá automáticamente gracias a que se lanzó una excepción.
     • Retorno del Resultado: Si ambas actualizaciones son exitosas, se construye y devuelve el TransferResultDto.

Para que esto funcione en un entorno NestJS (o similar):

1. Configuración de TypeORM: Asegúrate de que tu DataSource esté configurado correctamente y que la entidad Wallet esté registrada.
2. Inyección de Dependencias:
   • Debes tener un módulo que provea el DataSource (por ejemplo, usando TypeOrmModule.forRoot() o TypeOrmModule.forRootAsync()).
   • El WalletService debe estar decorado con @Injectable().
   • Cuando necesites usar WalletService en un controlador o en otro servicio, asegúrate de que esté importado y anotado con @Injectable() y proporcionado en el módulo correspondiente.

Espero que esto sea exactamente lo que necesitas. ¡Avísame si tienes alguna otra pregunta!

¡Claro! Vamos a analizar cada bug en el código proporcionado.

Análisis de Bugs y Correcciones

Bug 1: Lógica de paginación incorrecta

• Ubicación: findAll method, línea const skip = page * limit;

• Explicación: La fórmula para calcular skip está incorrecta. Si page es 1 (la primera página por defecto), skip se calculará como 1 * limit, lo que efectivamente omite la primera página de resultados. La paginación basada en 0 (donde la página 0 es la primera) es más común, o si se usa paginación basada en 1, el cálculo debe ser (page - 1) * limit.

• Código Corregido:

  async findAll(query: PaginationQueryDto) {
    const { page = 1, limit = 10 } = query;
    // Corregido: Restamos 1 a la página para que la primera página (page = 1) omita 0 elementos.
    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

• Ubicación: findOne method, línea where: { id },

• Explicación: El método findOne no está considerando la columna deletedAt. Esto significa que un producto que ha sido "eliminado" lógicamente (marcado con deletedAt) aún podría ser recuperado por findOne si su id coincide. Debería filtrar solo los productos que no han sido eliminados.

• Código Corregido:

  async findOne(id: string) {
    const product = await this.productRepository.findOne({
      // Corregido: Añadimos la condición para asegurar que el producto no ha sido eliminado.
      where: { id, deletedAt: IsNull() },
    });
    if (!product) throw new NotFoundException();
    return product;
  }
  

Bug 3: Soft delete expone información interna en el error

• Ubicación: softDelete method, línea throw new NotFoundException(Product with id ${id} not found in table "product");

• Explicación: El mensaje de error al lanzar NotFoundException incluye información sobre el nombre de la tabla ("product"). Esto puede ser una fuga de información menor, pero en un contexto de seguridad más amplio, revelar detalles internos de la base de datos no es una buena práctica. El mensaje debería ser genérico.

• Código Corregido:

  async softDelete(id: string): Promise<void> {
    const product = await this.productRepository.findOne({ where: { id } });
    if (!product) {
      // Corregido: Mensaje de error genérico para evitar exponer detalles de la tabla.
      throw new NotFoundException(`Product with id ${id} not found.`);
    }
    product.deletedAt = new Date();
    await this.productRepository.save(product);
  }
  

Bug 4: HTTP status code incorrecto en create (Controller Level Issue but affects Service Logic)

• Ubicación: create method. Aunque este es un problema que normalmente se maneja en el controlador de NestJS, la forma en que el servicio devuelve el resultado puede influir en cómo el controlador lo maneja. La especificación indica que create debería devolver un código de estado HTTP 201 (Created). El servicio en sí mismo no establece códigos de estado HTTP, pero si este método se llama directamente sin un controlador que lo envuelva adecuadamente, el código de estado por defecto podría no ser el correcto. Asumiendo que el objetivo es que el servicio facilite la creación con el código correcto, y dado que NestJS a menudo maneja esto en el decorador @Post() y @HttpCode(), el servicio en sí está bien. Sin embargo, si interpretamos esto como que el servicio debería indicar de alguna manera que se creó un recurso, y este bug se relaciona con la interacción con el controlador, entonces la corrección sería asegurar que el controlador sepa que debe devolver 201. Dado que solo se proporciona el servicio, y asumiendo que el controlador lo manejará correctamente, este bug es más una nota de arquitectura/controller. Si tuviéramos que forzar algo en el servicio para "corregirlo" en este contexto, sería que el servicio devolviera el objeto creado, lo cual ya hace.
  • Explicación (en el contexto del servicio): El servicio create devuelve el producto recién creado. NestJS, cuando se usa con el decorador @Post() en el controlador y sin un @HttpCode() explícito, por defecto devuelve un código de estado 200 OK para la mayoría de las operaciones. Para una creación exitosa (POST), el código de estado apropiado es 201 Created. El servicio no tiene control directo sobre los códigos de estado HTTP; eso es responsabilidad del controlador. Si el problema se refiere a que el servicio debería devolver algo que ayude al controlador a emitir el 201, entonces el retorno actual es correcto.
  • Corrección (en el contexto del controlador - asumiendo que este es el espíritu del bug): Si este método create se llama desde un controlador NestJS, el controlador debería tener el decorador @HttpCode(HttpStatus.CREATED) o @Post('/products') que por defecto ya maneja la creación. Si el bug implica que el servicio mismo debería "saber" que es una creación y debería devolver algo más, no hay una forma estándar de hacerlo a través del retorno de un método de servicio para afectar el código HTTP. Mantendremos el código del servicio como está, asumiendo que el controlador lo manejará.
  • Código Corregido (Servicio - sin cambios):

    async create(data: Partial<Product>): Promise<Product> {
      const product = this.productRepository.create(data);
      return this.productRepository.save(product);
    }
    

    (Nota: La corrección real para este bug estaría en el controlador de NestJS)

Bug 5: Operación no atómica — riesgo de inconsistencia

• Ubicación: transferStock method, líneas await this.productRepository.save(source); y await this.productRepository.save(dest);

• Explicación: La transferencia de stock implica dos operaciones de actualización (restar del origen, sumar al destino). Si estas operaciones se ejecutan sin una transacción, puede ocurrir una inconsistencia si falla alguna de las operaciones. Por ejemplo, si se resta el stock del origen pero falla la suma al destino, el stock se habrá perdido. La solución es agrupar ambas operaciones dentro de una transacción de base de datos para asegurar que ambas se completen exitosamente o ninguna lo haga.

• Código Corregido:

  async transferStock(fromId: string, toId: string, quantity: number): Promise<void> {
    // Para operaciones transaccionales, necesitamos acceso al QueryRunner o al EntityManager.
    // TypeORM proporciona el método `transaction` para esto.
    await this.productRepository.manager.transaction(async transactionalEntityManager => {
      const source = await transactionalEntityManager.findOne(Product, { where: { id: fromId } });
      const dest = await transactionalEntityManager.findOne(Product, { where: { id: toId } });
  
      if (!source || !dest) {
        throw new NotFoundException('Product not found');
      }
      if (source.stock < quantity) {
        // Lanzar un error dentro de la transacción hará que la transacción se revierta.
        throw new Error('Insufficient stock');
      }
  
      source.stock -= quantity;
      dest.stock += quantity;
  
      // Guardamos ambas entidades dentro del contexto transaccional.
      await transactionalEntityManager.save(source);
      await transactionalEntityManager.save(dest);
    });
  }
  

  • Nota sobre transferStock: Para usar transacciones, necesitamos acceder a transactionalEntityManager. La forma más limpia es usar this.productRepository.manager.transaction. Dentro de la función de callback de la transacción, usamos transactionalEntityManager en lugar de this.productRepository para todas las operaciones de base de datos que deben ser atómicas.

Código Corregido Completo

Aquí está el servicio ProductService con todas las correcciones aplicadas:

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

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

  /**
   * Recupera una lista de productos con paginación y filtra los eliminados.
   * @param query Objeto con los parámetros de paginación (page, limit).
   * @returns Un objeto que contiene los datos de los productos, el total de productos y los parámetros de paginación.
   */
  async findAll(query: PaginationQueryDto) {
    const { page = 1, limit = 10 } = query;
    // Bug 1 Corregido: La paginación ahora se calcula correctamente para que page=1 sea la primera página.
    const skip = (page - 1) * limit;
    const [data, total] = await this.productRepository.findAndCount({
      where: { deletedAt: IsNull() }, // Asegura que solo se devuelvan productos no eliminados
      skip,
      take: limit,
    });
    return { data, total, page, limit };
  }

  /**
   * Recupera un producto por su ID, asegurándose de que no esté eliminado.
   * @param id El ID del producto a buscar.
   * @returns El producto encontrado.
   * @throws NotFoundException si el producto no existe o ha sido eliminado.
   */
  async findOne(id: string): Promise<Product> {
    // Bug 2 Corregido: Se añade la condición deletedAt: IsNull() para filtrar productos eliminados.
    const product = await this.productRepository.findOne({
      where: { id, deletedAt: IsNull() },
    });
    if (!product) {
      throw new NotFoundException(`Product with id ${id} not found.`);
    }
    return product;
  }

  /**
   * Realiza un "soft delete" de un producto, marcándolo como eliminado.
   * @param id El ID del producto a eliminar lógicamente.
   * @throws NotFoundException si el producto no existe.
   */
  async softDelete(id: string): Promise<void> {
    const product = await this.productRepository.findOne({ where: { id } });
    if (!product) {
      // Bug 3 Corregido: Se elimina la mención a la tabla en el mensaje de error.
      throw new NotFoundException(`Product with id ${id} not found.`);
    }
    product.deletedAt = new Date();
    await this.productRepository.save(product);
  }

  /**
   * Crea un nuevo producto.
   * Nota: La corrección del código de estado HTTP 201 (Created) para la respuesta POST
   * debe ser manejada en el controlador de NestJS usando @HttpCode(HttpStatus.CREATED).
   * El servicio devuelve el objeto creado, lo cual es correcto.
   * @param data Los datos del producto a crear.
   * @returns El producto recién creado.
   */
  async create(data: Partial<Product>): Promise<Product> {
    const product = this.productRepository.create(data);
    return this.productRepository.save(product);
  }

  /**
   * Transfiere stock entre dos productos de forma atómica.
   * Utiliza transacciones para garantizar la consistencia de los datos.
   * @param fromId El ID del producto de origen.
   * @param toId El ID del producto de destino.
   * @param quantity La cantidad de stock a transferir.
   * @throws NotFoundException si alguno de los productos no existe.
   * @throws Error si no hay suficiente stock en el producto de origen.
   */
  async transferStock(fromId: string, toId: string, quantity: number): Promise<void> {
    // Bug 5 Corregido: Se implementa una transacción para asegurar la atomicidad de las operaciones.
    await this.productRepository.manager.transaction(async transactionalEntityManager => {
      const source = await transactionalEntityManager.findOne(Product, { where: { id: fromId } });
      const dest = await transactionalEntityManager.findOne(Product, { where: { id: toId } });

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

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

      // Ambas operaciones de guardado se ejecutan dentro del contexto transaccional.
      await transactionalEntityManager.save(source);
      await transactionalEntityManager.save(dest);
    });
  }
}

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

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

// Enum for User roles
enum UserRole {
  OWNER
  ADMIN
  MEMBER
}

// Enum for Subscription statuses
enum SubscriptionStatus {
  ACTIVE
  PAUSED
  CANCELLED
  TRIAL
}

// Enum for Invoice statuses
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?
}

model User {
  id           String     @id @default(cuid())
  email        String     @unique
  name         String?
  passwordHash String
  role         UserRole
  organizationId String
  organization Organization @relation(fields: [organizationId], references: [id], onDelete: Cascade)
  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())
  organizationId    String             @unique
  organization      Organization       @relation(fields: [organizationId], references: [id], onDelete: Cascade)
  planId            String
  plan              Plan               @relation(fields: [planId], references: [id])
  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())
  subscriptionId String
  subscription Subscription  @relation(fields: [subscriptionId], references: [id], onDelete: Cascade)
  amount       Decimal       @db.Decimal(10, 2)
  currency     String        @default("USD")
  status       InvoiceStatus
  paidAt       DateTime?
  dueDate      DateTime
  createdAt    DateTime      @default(now())

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

¡Absolutamente! Aquí tienes la refactorización del código para que cumpla con la arquitectura deseada, manteniendo el comportamiento observable.

1. DTOs (Data Transfer Objects)

Primero, definimos los DTOs que se usarán para la validación y la transferencia de datos.

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

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

  @IsString()
  name: string;

  @IsString()
  @MinLength(6) // Asumiendo una longitud mínima para la contraseña
  password: string;
}

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

  constructor(user: any) { // Se puede adaptar para recibir una entidad o un objeto plano
    this.id = user.id;
    this.email = user.email;
    this.name = user.name;
    this.createdAt = user.createdAt;
  }
}

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

export class UserWithOrdersDto extends UserDto {
  orderCount: number;

  constructor(user: any, orderCount: number) {
    super(user);
    this.orderCount = orderCount;
  }
}

2. Repositorios

Creamos el UserRepository para manejar la persistencia de User y Order.

// src/repositories/user.repository.ts
import { Injectable } from '@nestjs/common';
import { InjectRepository } from '@nestjs/typeorm';
import { Repository } from 'typeorm';
import { User } from '../entities/user.entity'; // Asegúrate de que estas entidades estén definidas
import { Order } from '../entities/order.entity';

@Injectable()
export class UserRepository {
  constructor(
    @InjectRepository(User) private userRepo: Repository<User>,
    @InjectRepository(Order) private orderRepo: Repository<Order>,
  ) {}

  async findById(id: string): Promise<User | null> {
    return this.userRepo.findOne({ where: { id } });
  }

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

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

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

3. Servicios

El UserService contendrá la lógica de negocio.

// src/services/user.service.ts
import { Injectable, ConflictException } from '@nestjs/common';
import { UserRepository } from '../repositories/user.repository';
import * as bcrypt from 'bcrypt';
import { CreateUserDto } from '../dtos/create-user.dto';
import { UserDto } from '../dtos/user.dto';
import { UserWithOrdersDto } from '../dtos/user-with-orders.dto';
import { User } from '../entities/user.entity'; // Importar la entidad para el tipo interno

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

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

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

    return new UserDto(newUser); // Retorna DTO
  }

  async findOneWithOrders(id: string): Promise<UserWithOrdersDto | null> {
    const user = await this.userRepository.findUserWithOrders(id);
    if (!user) {
      return null; // El servicio retorna null, el controller maneja la excepción
    }

    return new UserWithOrdersDto(user, user.orders?.length ?? 0); // Retorna DTO
  }
}

4. Controladores

El UserController se encargará de la validación de DTOs y de delegar a los servicios.

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

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

  @Post()
  @HttpCode(201)
  async create(@Body() createUserDto: CreateUserDto): Promise<UserDto> {
    // El DTO ya está validado por class-validator
    try {
      return await this.userService.create(createUserDto);
    } catch (error) {
      // Re-lanzar el ConflictException si viene del servicio
      throw error;
    }
  }

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

5. Entidades (Modificadas para TypeORM)

Las entidades deben estar definidas para TypeORM, pero no se exponen directamente en las respuestas del Controller.

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

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

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

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

6. Configuración de Módulos (Ejemplo de cómo integrar todo)

Para que esto funcione en NestJS, necesitas configurar tus módulos.

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

@Module({
  imports: [
    TypeOrmModule.forFeature([User, Order]), // Registra las entidades para TypeORM
  ],
  controllers: [UserController],
  providers: [
    UserService,
    UserRepository,
  ],
})
export class AppModule {}

Resumen de los Cambios y Cumplimiento de Requisitos:

• Controller:

  • Recibe CreateUserDto y lo pasa al UserService.
  • Recibe UserDto o UserWithOrdersDto del UserService y lo retorna.
  • Maneja NotFoundException si el UserService retorna null.
  • No tiene lógica de negocio ni acceso directo a Repository.
  • Los endpoints (POST /users, GET /users/:id) y códigos de respuesta (201 para POST) se mantienen.

• Service:

  • Contiene la lógica de negocio: verificar si el email existe, hashear la contraseña.
  • Invoca a UserRepository para obtener datos.
  • Retorna UserDto o UserWithOrdersDto.
  • Lanza ConflictException si el email ya existe.
  • Retorna null si un usuario no se encuentra (esto es manejado por el Controller).

• Repository:

  • Contiene métodos simples de persistencia (findById, findByEmail, create, findUserWithOrders).
  • Interactúa directamente con Repository<User> y Repository<Order>.

• DTOs:

  • CreateUserDto: Usa class-validator para validar los datos de entrada del usuario.
  • UserDto: Representa los datos básicos de un usuario para la respuesta, sin passwordHash.
  • UserWithOrdersDto: Extiende UserDto y añade orderCount, representando la respuesta completa para GET /users/:id.

• Comportamiento Observable:

  • POST /users:
    • Entrada: { email, name, password } (validada por CreateUserDto).
    • Salida Exitosa (201): { id, email, name, createdAt } (como UserDto).
    • Salida de Error (409): ConflictException si el email ya existe.
  • GET /users/:id:
    • Entrada: id en los parámetros de la URL.
    • Salida Exitosa (200): { id, email, name, createdAt, orderCount } (como UserWithOrdersDto).
    • Salida de Error (404): NotFoundException si el usuario no existe.

Esta refactorización separa claramente las responsabilidades, haciendo el código más mantenible, escalable y alineado con las mejores prácticas de arquitectura.

Aquí tienes un diseño de prompt que utiliza Chain-of-Thought para evaluar la elegibilidad de crédito empresarial, minimizando errores en las reglas condicionales.

Prompt para Evaluación de Elegibilidad de Crédito Empresarial

{
  "empresa": {
    "nombre": "TechSolutions S.A.",
    "antiguedad_anios": 3,
    "ingresos_anuales_usd": 750000,
    "moras_ultimos_12_meses": 0,
    "deuda_existente_usd": 150000,
    "empleados": 40,
    "sector": "Tecnología"
  }
}

Instrucciones para el LLM:

Eres un asistente de finanzas experto en evaluación de crédito empresarial. Tu tarea es analizar la información proporcionada sobre una empresa y determinar su elegibilidad para crédito, así como otros factores relevantes. Debes seguir un proceso de razonamiento paso a paso (Chain-of-Thought) para asegurar la precisión, especialmente con las reglas condicionales.

Reglas de Elegibilidad:

1. Antigüedad mínima: 2 años operando.
2. Ingresos anuales: Deben ser mayores a $500k USD.
3. Mora en últimos 12 meses: No debe tener mora en los últimos 12 meses.
4. Ratio Deuda/Ingreso (si aplica): Si la empresa tiene deuda existente, el ratio deuda/ingreso debe ser menor a 0.4.
5. Excepción para PyMEs con historial de mora: Si es una PyME (menos de 50 empleados), puede tener 1 mora histórica y aun ser elegible, pero con una tasa de riesgo mayor.
6. Garantía adicional para Construcción: Empresas del sector construcción requieren garantía adicional independientemente de todas las demás reglas.

Formato de Salida Esperado:

Debes devolver un objeto JSON con las siguientes claves:

• elegible: (boolean) Indica si la empresa es elegible para crédito.
• motivos: (array de strings) Explica las razones de la elegibilidad o rechazo, haciendo referencia a las reglas aplicadas.
• tasa_riesgo: (string) Una de las siguientes opciones: "baja", "media", "alta", "rechazado".
• requiere_garantia: (boolean) Indica si la empresa requiere una garantía adicional.

Proceso de Razonamiento (Chain-of-Thought):

Sigue estos pasos meticulosamente antes de generar la respuesta final:

1. Verificar Antigüedad Mínima:

   • ¿La antiguedad_anios es >= 2?
   • Resultado: [Sí/No]

2. Verificar Ingresos Anuales:

   • ¿Los ingresos_anuales_usd son > 500000?
   • Resultado: [Sí/No]

3. Verificar Mora en Últimos 12 Meses:

   • ¿Las moras_ultimos_12_meses son == 0?
   • Resultado: [Sí/No]

4. Evaluar Condición de PyME:

   • ¿Los empleados son < 50?
   • Resultado: [Sí/No]

5. Evaluar Ratio Deuda/Ingreso (si aplica):

   • ¿La empresa tiene deuda_existente_usd > 0?
   • Si sí, calcular ratio_deuda_ingreso = deuda_existente_usd / ingresos_anuales_usd.
   • ¿Es ratio_deuda_ingreso < 0.4?
   • Resultado (si aplica): [Sí/No/No aplica]

6. Evaluar Sector Construcción para Garantía Adicional:

   • ¿El sector es "Construcción"?
   • Resultado: [Sí/No]

7. Aplicar Reglas Condicionales y Determinar Elegibilidad General:

   • Caso Base: Si las reglas 1, 2 y 3 son "Sí", la empresa es potencialmente elegible.

   • Regla 4 (Ratio Deuda/Ingreso): Si tiene deuda y el ratio es >= 0.4, debe ser rechazada (a menos que la Regla 5 la salve).

   • Regla 5 (PyME con mora): Si es PyME y tiene 1 mora (y las reglas 1 y 2 son "Sí"), puede ser elegible con tasa mayor. Si tiene más de 1 mora, sería rechazada. En este caso, la regla 3 ya excluye más de 0 moras, pero es importante tener presente la lógica para otros escenarios.

   • Regla 6 (Construcción): Esta regla solo afecta la requiere_garantia, no la elegibilidad general.

   • Lógica de Determinación de elegible:

     • Si Regla 1 es "No", entonces elegible = false.
     • Si Regla 2 es "No", entonces elegible = false.
     • Si Regla 3 es "No" Y la empresa NO es una PyME (Regla 4 es "No"), entonces elegible = false.
     • Si Regla 3 es "No" Y la empresa ES una PyME (Regla 4 es "Sí") Y las moras_ultimos_12_meses es exactamente 1, entonces la empresa podría ser elegible (evaluar ratio deuda). Nota: La regla 3 dice "sin mora", pero la regla 5 introduce una excepción. Si moras_ultimos_12_meses > 1, entonces elegible = false.
     • Si Regla 3 es "Sí":
       • Si Regla 5 aplica (PyME con 1 mora histórica) y moras_ultimos_12_meses es 0, la regla 5 no es el factor principal, pero la elegibilidad depende de las otras reglas.
       • Si la empresa tiene deuda existente (deuda_existente_usd > 0) y Regla 5 no aplica o la empresa no es PyME, y el ratio_deuda_ingreso >= 0.4, entonces elegible = false.
     • Si todas las condiciones anteriores permiten elegibilidad, entonces elegible = true.

8. Determinar tasa_riesgo:

   • Si elegible es false, tasa_riesgo = "rechazado".
   • Si elegible es true:
     • Considerar moras_ultimos_12_meses: si es > 0 (y fue permitido por Regla 5), asignar "alta".
     • Considerar ratio_deuda_ingreso: si es cercano a 0.4 (ej. > 0.25), asignar "media".
     • Si no hay factores de riesgo evidentes (mora histórica permitida, ratio deuda moderado), asignar "baja".
     • Si es PyME y tuvo 1 mora histórica permitida por la Regla 5, la tasa de riesgo debe ser al menos "media" o "alta".

9. Determinar requiere_garantia:

   • Si el sector es "Construcción", entonces requiere_garantia = true.
   • De lo contrario, requiere_garantia = false.

10. Construir la lista de motivos:

    • Incluir una explicación concisa para cada regla aplicada (tanto las cumplidas como las incumplidas) que lleve a la decisión final.

Ejemplo de Razonamiento para el JSON proporcionado:

Empresa:

• nombre: "TechSolutions S.A."
• antiguedad_anios: 3
• ingresos_anuales_usd: 750000
• moras_ultimos_12_meses: 0
• deuda_existente_usd: 150000
• empleados: 40
• sector: "Tecnología"

Paso 1: Antigüedad Mínima

• antiguedad_anios (3) >= 2? Sí.

Paso 2: Ingresos Anuales

• ingresos_anuales_usd (750000) > 500000? Sí.

Paso 3: Mora en Últimos 12 Meses

• moras_ultimos_12_meses (0) == 0? Sí.

Paso 4: Evaluar Condición de PyME

• empleados (40) < 50? Sí. Es una PyME.

Paso 5: Evaluar Ratio Deuda/Ingreso

• deuda_existente_usd (150000) > 0? Sí.
• Calcular ratio_deuda_ingreso = 150000 / 750000 = 0.2.
• ratio_deuda_ingreso (0.2) < 0.4? Sí.

Paso 6: Evaluar Sector Construcción para Garantía Adicional

• sector ("Tecnología") == "Construcción"? No.

Paso 7: Aplicar Reglas Condicionales y Determinar Elegibilidad General

• La empresa cumple Regla 1 (antigüedad), Regla 2 (ingresos), Regla 3 (mora).
• Es una PyME (Regla 4 aplica en el sentido de la excepción).
• El ratio deuda/ingreso es favorable (Regla 5 no aplica para rechazar).
• El sector no es construcción (Regla 6 no aplica para elegibilidad).
• Por lo tanto, elegible = true.

Paso 8: Determinar tasa_riesgo

• elegible es true.
• No hay moras en los últimos 12 meses.
• El ratio deuda/ingreso es 0.2, que es significativamente menor a 0.4.
• No hay otras condiciones que eleven el riesgo por encima de "baja".
• Por lo tanto, tasa_riesgo = "baja".

Paso 9: Determinar requiere_garantia

• El sector no es "Construcción".
• Por lo tanto, requiere_garantia = false.

Paso 10: Construir la lista de motivos

• Cumple antigüedad mínima de 2 años.
• Ingresos anuales superan los $500k USD.
• No presenta mora en los últimos 12 meses.
• El ratio deuda/ingreso (0.2) es inferior a 0.4.
• No pertenece al sector construcción, por lo que no requiere garantía adicional.

LLM, por favor, procesa el JSON proporcionado siguiendo el Chain-of-Thought descrito y genera la salida en formato JSON.

Explicación del Diseño del Prompt:

1. Datos de Entrada Claros: El JSON inicial presenta la información de la empresa de forma estructurada.
2. Roles y Objetivo Definidos: Se establece que el LLM es un asistente de finanzas experto y se describe claramente la tarea.
3. Reglas Explícitas: Las reglas de elegibilidad están numeradas y descritas de forma concisa.
4. Formato de Salida Especificado: Se indica exactamente qué claves y tipos de datos debe contener la respuesta final.
5. Instrucción de Chain-of-Thought (CoT):
   • Se introduce la necesidad de un "razonamiento paso a paso" para minimizar errores.
   • Se desglosan las reglas en pasos lógicos y secuenciales.
   • Crucialmente, se incluyen preguntas específicas para cada regla y se solicita un "Resultado: [Sí/No]" para cada una. Esto fuerza al LLM a evaluar cada condición explícitamente.
   • Se detalla cómo aplicar las reglas condicionales y excepciones (Regla 5) en la determinación de la elegibilidad general. Esto es fundamental para manejar la complejidad.
   • Se guía al LLM en la asignación de tasa_riesgo basándose en los resultados de los pasos anteriores.
   • Se explica cómo determinar requiere_garantia.
   • Se pide explícitamente la construcción de motivos basándose en las reglas aplicadas.
6. Ejemplo de Razonamiento: Se proporciona un ejemplo detallado de cómo el LLM debería aplicar el CoT a un caso específico (el JSON de entrada). Esto actúa como una demostración y ayuda a alinear la expectativa del resultado.
7. Instrucción Final: Se le pide al LLM que procese el JSON de entrada siguiendo el CoT y genere la salida.

Este prompt fomenta que el LLM no solo dé una respuesta, sino que muestre su "pensamiento" detrás de ella, lo que es clave para la depuración y la confianza en los resultados, especialmente en dominios con reglas condicionales complejas como las finanzas.

¡Claro que sí! Entiendo perfectamente el problema. Un prompt genérico como "Ayudame con el email" es una receta para la inconsistencia. Necesitamos darle al LLM la información y las instrucciones precisas para que genere respuestas útiles y consistentes.

Aquí te presento una reescritura del prompt, diseñada para ser "production-ready", con explicaciones detalladas de cada parte:

Prompt Mejorado y Production-Ready:

Eres un asistente de redacción de correos electrónicos para el equipo de soporte al cliente de [Nombre de la Empresa de Ecommerce]. Tu objetivo es generar respuestas profesionales, empáticas y listas para enviar a los clientes que han contactado sobre problemas relacionados con envíos, devoluciones o pagos.

**Instrucciones Generales:**

1.  **Tono:** Profesional, cortés, empático y servicial. Evita un lenguaje excesivamente técnico o informal. Transmite comprensión y disposición para resolver el problema.
2.  **Formato:** El correo electrónico debe estar completo y listo para enviar.
    *   Debe incluir un **saludo** personalizado si se proporciona el nombre del cliente (ej: "Estimado/a [Nombre del Cliente],"). Si no se proporciona, usa un saludo genérico pero profesional (ej: "Estimado/a Cliente,").
    *   Debe contener un **cuerpo** del mensaje que aborde directamente la consulta del cliente, ofrezca una solución o los próximos pasos claros, y reafirme el compromiso de la empresa.
    *   Debe incluir un **cierre** profesional (ej: "Atentamente,", "Saludos cordiales,").
    *   Debe finalizar con la **firma** del equipo de soporte (ej: "El equipo de Soporte al Cliente de [Nombre de la Empresa de Ecommerce]").
3.  **Contenido:**
    *   **Aborda el problema central:** Identifica claramente el motivo del contacto del cliente (envío, devolución, pago).
    *   **Ofrece una solución o los próximos pasos:** Indica qué se hará para resolver el problema o qué información adicional se necesita. Sé lo más específico posible basándote en la información proporcionada.
    *   **Evita placeholders:** No incluyas corchetes `[]` o indicaciones como "[insertar número de pedido]". La respuesta debe estar lista para enviar tal cual. Si necesitas información específica, indica explícitamente qué información debes solicitar al cliente.
    *   **Empatía:** Reconoce la frustración o inconveniente del cliente. Frases como "Entendemos la importancia de este asunto" o "Lamentamos sinceramente los inconvenientes que esto le ha podido ocasionar" son apropiadas.
    *   **Claridad y concisión:** El mensaje debe ser fácil de entender y directo al punto, sin ser brusco.

**Información del Cliente y Consulta:**

[Aquí se insertará la información específica del cliente y su consulta. Por ejemplo:]

*   **Nombre del Cliente:** [Si se conoce]
*   **Número de Pedido:** [Si aplica]
*   **Tipo de Consulta:** (Ej: Reclamo de Envío, Solicitud de Devolución, Problema de Pago)
*   **Detalles de la Consulta:** [Descripción detallada del problema reportado por el cliente.]
*   **Información Adicional/Historial:** [Cualquier detalle relevante del caso, como intentos de contacto previos, políticas aplicables, etc.]

**Ejemplo de Entrada (para el operador de soporte):**

"El cliente [Nombre del Cliente] con número de pedido [Número de Pedido] está reclamando que su paquete no ha llegado. El estado del seguimiento indica 'Entregado' desde hace 3 días. El cliente dice que no ha recibido nada y está muy molesto."

**Tu Tarea:**

Basándote en la información proporcionada, redacta un correo electrónico de respuesta al cliente.

---

**Explicación de las Mejoras y por qué son "Production-Ready":**

1.  **Rol Definido:**
    *   `Eres un asistente de redacción de correos electrónicos para el equipo de soporte al cliente de [Nombre de la Empresa de Ecommerce].`
    *   **Por qué es bueno:** Establece un rol claro para el LLM, lo que le ayuda a entender el propósito y el contexto de su generación. `[Nombre de la Empresa de Ecommerce]` es un placeholder que el operador debe reemplazar con el nombre real, haciendo el prompt más concreto.

2.  **Objetivo Explícito:**
    *   `Tu objetivo es generar respuestas profesionales, empáticas y listas para enviar a los clientes que han contactado sobre problemas relacionados con envíos, devoluciones o pagos.`
    *   **Por qué es bueno:** Define claramente qué se espera del resultado. Menciona los tipos de problemas, lo que ayuda al LLM a enfocar su respuesta.

3.  **Instrucciones Generales Detalladas:**
    *   **Tono:** Especifica adjetivos clave (`profesional, cortés, empático, servicial`) y lo que se debe evitar (`excesivamente técnico o informal`).
    *   **Formato:** Desglosa los componentes de un email (`saludo`, `cuerpo`, `cierre`, `firma`) y cómo deben ser. La mención explícita de placeholders es crucial.
    *   **Contenido:**
        *   `Aborda el problema central`: Le dice al LLM que identifique el núcleo del problema.
        *   `Ofrece una solución o los próximos pasos`: Exige una acción concreta, no solo una disculpa.
        *   `Evita placeholders`: Refuerza la instrucción de que la salida debe ser final. Si se necesita información, debe ser una pregunta al cliente.
        *   `Empatía`: Proporciona ejemplos de frases empáticas.
        *   `Claridad y concisión`: Mejora la usabilidad del email generado.

4.  **Sección de Contexto Estructurada:**
    *   `Información del Cliente y Consulta:`
    *   Esta sección es fundamental. Está diseñada para que el operador de soporte **rellene** los campos específicos antes de enviarlo al LLM.
    *   `Nombre del Cliente`, `Número de Pedido`, `Tipo de Consulta`, `Detalles de la Consulta`, `Información Adicional/Historial` son todos campos que proporcionan al LLM la información que necesita para ser específico. Sin esta información, el LLM no puede generar una respuesta *lista para enviar*.

5.  **Ejemplo de Entrada Clara:**
    *   `Ejemplo de Entrada (para el operador de soporte):`
    *   Mostrar cómo el operador debe estructurar la información que le pasa al LLM ayuda a estandarizar la entrada y a asegurar que se incluyan los detalles relevantes. Esto reduce la variabilidad porque el operador sabe qué tipo de información es valiosa.

6.  **Tarea Explícita:**
    *   `Tu Tarea:`
    *   Un llamado a la acción directo que le dice al LLM qué hacer con toda la información proporcionada.

**Cómo Implementar Esto:**

*   **Interfaz de Usuario:** La forma más efectiva de usar este prompt es a través de una interfaz donde los operadores de soporte puedan **rellenar campos específicos** (Nombre del Cliente, Número de Pedido, Detalles de la Consulta, etc.). El prompt completo, con la información rellenada, se envía al LLM.
*   **Plantillas:** Si no se puede tener una interfaz dinámica, se puede crear una plantilla de texto donde el operador copie y pegue la información en los lugares correctos.
*   **Ajuste Fino (Opcional pero Recomendado):** Si la consistencia sigue siendo un problema, considerar el ajuste fino (fine-tuning) del modelo con ejemplos de interacciones de soporte exitosas y sus respuestas correspondientes.

Al proporcionar al LLM un contexto detallado, instrucciones precisas sobre el formato y el tono, y un formato estructurado para la entrada, se reduce drásticamente la ambigüedad y se aumenta la probabilidad de obtener resultados consistentes y de alta calidad.

Aquí tienes un prompt completo diseñado para un sistema de clasificación automática de tickets de soporte, cumpliendo con todos tus requisitos. Este prompt está pensado para ser pegado directamente en el campo "system prompt" de una API de LLM.

{
  "system_prompt": "Eres un asistente experto en clasificación automática de tickets de soporte. Tu tarea es analizar el mensaje del cliente, que puede estar en español, inglés o spanglish, y extraer información clave para categorizar, priorizar y comprender la urgencia y naturaleza del problema. Debes responder en formato JSON estructurado.\n\n**Instrucciones Generales:**\n1.  **Idioma:** Identifica el idioma principal del mensaje (español, inglés) o si es una mezcla (spanglish). Adapta tu análisis en consecuencia.\n2.  **Claridad y Ambigüedad:** Maneja mensajes que sean ambiguos, incompletos o contengan errores gramaticales. Intenta inferir la intención del cliente basándote en el contexto.\n3.  **Formato de Salida:** Siempre responde con un objeto JSON que contenga los siguientes campos:\n    *   `categoria`: Una de las siguientes opciones: `facturacion`, `envio`, `producto_defectuoso`, `consulta_general`, `cancelacion`, `fraude`.\n    *   `prioridad`: Una de las siguientes opciones: `critica`, `alta`, `media`, `baja`.\n    *   `sentimiento`: Describe el sentimiento general del cliente. Ejemplos: `positivo`, `negativo`, `neutro`, `frustrado`, `preocupado`, `confundido`.\n    *   `requiere_humano`: Un valor booleano (`true` o `false`). Marca `true` si el ticket requiere la intervención de un agente humano debido a complejidad, sensibilidad, o necesidad de acciones específicas que un bot no puede realizar. Marca `false` si el ticket puede ser resuelto automáticamente o si solo requiere información estándar.\n    *   `resumen_corto`: Un resumen conciso del problema principal del cliente (máximo 15 palabras).\n4.  **Temperatura:** Utiliza una temperatura de 0 para garantizar respuestas consistentes y predecibles.\n\n**Categorías Posibles:**\n*   `facturacion`: Problemas relacionados con cobros, facturas, pagos, reembolsos, descuentos no aplicados.\n*   `envio`: Problemas con el estado del pedido, retrasos, paquetes perdidos, direcciones de envío, seguimiento.\n*   `producto_defectuoso`: Problemas con la calidad del producto, mal funcionamiento, daños, piezas faltantes.\n*   `consulta_general`: Preguntas sobre el uso del producto, características, disponibilidad, políticas generales.\n*   `cancelacion`: Solicitudes para cancelar un pedido, suscripción o servicio.\n*   `fraude`: Sospechas de actividad fraudulenta, accesos no autorizados, cargos desconocidos.\n\n**Prioridades:**\n*   `critica`: Problemas urgentes que causan una interrupción significativa del servicio o pérdida financiera. Requiere atención inmediata.\n*   `alta`: Problemas importantes que afectan la funcionalidad principal o generan insatisfacción significativa.\n*   `media`: Problemas que causan inconvenientes pero no bloquean completamente el uso o la operación.\n*   `baja`: Consultas menores, solicitudes de información o problemas estéticos que no impactan la funcionalidad.\n\n**Ejemplos Few-Shot (para guiar la clasificación):**\n\n**Ejemplo 1 (Caso Edge: Spanglish y Ambigüedad):**\n*   **Input:** \"Hola, mi paquete no llega y ya paso la fecha que me dijeron. Tengo el numero de orden XYZ123. Que pasa?\"\n*   **Output:**\n    ```json\n    {\n      \"categoria\": \"envio\",\n      \"prioridad\": \"alta\",\n      \"sentimiento\": \"frustrado\",\n      \"requiere_humano\": true,\n      \"resumen_corto\": \"Paquete no llega, fecha de entrega superada.\"\n    }\n    ```\n\n**Ejemplo 2 (Caso Edge: Consulta General con Posible Implicación de Facturación):**\n*   **Input:** \"I want to know if my last payment was processed correctly. My account number is 987654. I don't want any surprises on my next bill.\"\n*   **Output:**\n    ```json\n    {\n      \"categoria\": \"facturacion\",\n      \"prioridad\": \"media\",\n      \"sentimiento\": \"preocupado\",\n      \"requiere_humano\": false,\n      \"resumen_corto\": \"Verificar procesamiento de pago y evitar sorpresas en factura.\"\n    }\n    ```\n\n**Ejemplo 3 (Caso Edge: Producto Defectuoso con Solicitud de Reemplazo):**\n*   **Input:** \"The widget I received is broken, it won't turn on at all. It's model ABC. I need a replacement ASAP.\"\n*   **Output:**\n    ```json\n    {\n      \"categoria\": \"producto_defectuoso\",\n      \"prioridad\": \"alta\",\n      \"sentimiento\": \"negativo\",\n      \"requiere_humano\": true,\n      \"resumen_corto\": \"Widget recibido está roto, necesita reemplazo urgente.\"\n    }\n    ```\n\n**Ejemplo 4 (Caso: Cancelación con Duda):**\n*   **Input:** \"Can I cancel my subscription for next month? I'm not sure if I'll need it.\"\n*   **Output:**\n    ```json\n    {\n      \"categoria\": \"cancelacion\",\n      \"prioridad\": \"baja\",\n      \"sentimiento\": \"neutro\",\n      \"requiere_humano\": false,\n      \"resumen_corto\": \"Consulta sobre cancelación de suscripción para el próximo mes.\"\n    }\n    ```\n\n**Ejemplo 5 (Caso: Fraude Potencial):**\n*   **Input:** \"I see a charge on my statement that I don't recognize. It says 'TechCorp Services' for $250. I never signed up for this.\"\n*   **Output:**\n    ```json\n    {\n      \"categoria\": \"fraude\",\n      \"prioridad\": \"critica\",\n      \"sentimiento\": \"preocupado\",\n      \"requiere_humano\": true,\n      \"resumen_corto\": \"Cargo no reconocido en estado de cuenta, sospecha de fraude.\"\n    }\n    ```\n\nAhora, procesa el siguiente mensaje del cliente y devuelve el resultado en formato JSON según las instrucciones y ejemplos proporcionados.\n"
}

Explicación del Prompt:

1. Rol del Asistente: Eres un asistente experto en clasificación automática de tickets de soporte. - Define claramente el propósito del LLM.
2. Tarea Principal: Tu tarea es analizar el mensaje del cliente... y extraer información clave... Debes responder en formato JSON estructurado. - Establece el objetivo y el formato de salida.
3. Instrucciones Generales:
   • Idioma: Identifica el idioma principal... - Aborda el requisito de múltiples idiomas.
   • Claridad y Ambigüedad: Maneja mensajes que sean ambiguos, incompletos... - Instruye al modelo sobre cómo tratar entradas imperfectas.
   • Formato de Salida: Detalla explícitamente cada campo JSON, sus tipos de datos esperados y las posibles opciones para categoria y prioridad.
   • Temperatura: Utiliza una temperatura de 0... - Asegura consistencia.
4. Definiciones de Categorías y Prioridades: Proporciona descripciones claras para cada opción posible, lo que ayuda al LLM a hacer distinciones precisas.
5. Ejemplos Few-Shot:
   • Se incluyen 5 ejemplos, superando el mínimo de 3.
   • Los ejemplos cubren una variedad de escenarios, incluyendo:
     • Spanglish y Ambigüedad: Ejemplo 1 (Hola, mi paquete no llega... Que pasa?)
     • Consulta General con Implicación de Facturación: Ejemplo 2 (I want to know if my last payment was processed correctly...) - Este es un buen ejemplo de cómo una consulta aparentemente general puede tener implicaciones de facturación.
     • Producto Defectuoso con Solicitud de Reemplazo: Ejemplo 3 (The widget I received is broken...)
     • Cancelación: Ejemplo 4 (Can I cancel my subscription...)
     • Fraude Potencial: Ejemplo 5 (I see a charge on my statement that I don't recognize...)
   • Cada ejemplo muestra el Input del cliente y el Output JSON esperado, demostrando cómo aplicar las reglas.
6. Instrucción Final: Ahora, procesa el siguiente mensaje del cliente y devuelve el resultado en formato JSON según las instrucciones y ejemplos proporcionados. - Prepara al modelo para recibir el input real del usuario.

Este prompt es robusto y debería permitir que un LLM clasifique eficazmente los tickets de soporte según tus especificaciones.

¡Excelente iniciativa! Rediseñar el pricing es una de las palancas más poderosas para el crecimiento de un SaaS. Analicemos tu situación y propongamos una solución.

1. Diagnóstico del Problema con el Pricing Actual

El problema fundamental con tu pricing actual es la falta de segmentación y alineación con el valor percibido por el cliente. Un plan único de $49/mes no logra capturar la diversidad de necesidades y el valor que diferentes tipos de profesionales de la salud obtienen de tu plataforma.

Aquí te detallo las causas del churn:

• "Es caro para lo que uso" (60% de los que se van): Este es el síntoma más claro de un pricing desalineado. Los profesionales que son usuarios individuales o con un equipo muy pequeño, y que no utilizan intensivamente las funciones de recordatorios o no gestionan un volumen muy alto de pacientes, perciben que están pagando por funcionalidades y un volumen que no aprovechan. El valor que obtienen no justifica el precio fijo.
• "No uso todas las features" (25% de los que se van): Esto refuerza el punto anterior. La oferta es demasiado genérica. Clientes que solo necesitan una agenda online y gestión básica de pacientes no quieren pagar por reportes avanzados o un sistema de recordatorios optimizado para alto volumen si no lo necesitan.
• Alto Churn General (8%): Un churn del 8% es insostenible. Indica que estás atrayendo clientes que no son un buen encaje para tu producto o que el valor que entregas no se mantiene a lo largo del tiempo. El precio fijo y único es un catalizador de esto, ya que no hay un punto de entrada más bajo para aquellos que están empezando o tienen necesidades limitadas.
• Margen Bruto del 63% con un plan único: Si bien un margen del 63% parece saludable, es importante considerar si este margen se mantiene en los clientes que menos valor obtienen. Si los clientes "baratos" te cuestan casi lo mismo en infraestructura y WhatsApp API que los "caros", tu margen real podría ser menor en los segmentos menos rentables. Sin embargo, el problema principal no es la rentabilidad por cliente, sino la tasa de adquisición y retención.

En resumen: Tu plan único de $49/mes está ahuyentando a los clientes que menos valor obtienen (y por ende, menos están dispuestos a pagar) y no captura el valor adicional que los clientes de mayor volumen y uso (y que probablemente obtienen más valor) podrían aportar.

2. Propuesta de Estructura de Pricing

Proponemos una estructura de pricing basada en tiers que segmentan por el tamaño del equipo (número de profesionales) y el volumen de uso (recordatorios por WhatsApp). Esto alinea el precio con el valor que cada tipo de cliente obtiene y con los costos variables asociados (principalmente WhatsApp API).

Estructura de Tiers Propuesta:

| Tier | Nombre Sugerido | Precio Mensual | Usuarios Profesionales | Recordatorios WhatsApp Mensuales | Features Clave | | :-------------------- | :---------------- | :------------- | :--------------------- | :------------------------------- | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | Tier Básico | Solo Profesional | $29/mes | 1 | Hasta 200 | Agenda Online, Historial de Pacientes Básico, Recordatorios Automáticos (con límite), Soporte Básico. | | Tier Intermedio | Consultorio | $69/mes | Hasta 3 | Hasta 750 | Todo lo del Tier Solo Profesional + Múltiples Profesionales, Historial de Pacientes Avanzado, Reportes de Ocupación, Recordatorios con mayor personalización. | | Tier Avanzado | Clínica/Equipo | $129/mes | Ilimitado | Hasta 2000 | Todo lo del Tier Consultorio + Soporte Premium, Integraciones (si aplica en el futuro), Prioridad en nuevas features, Mayor capacidad de almacenamiento. | | Tier Personalizado| Empresa | Cotizar | A medida | Más de 2000 | Soluciones a medida para clínicas grandes o redes de consultorios. |

Consideraciones Adicionales:

• Límites de Recordatorios: Estos límites están diseñados para cubrir las necesidades de la mayoría de los clientes en cada tier y para controlar el costo variable de WhatsApp API. Se pueden ajustar según la investigación de uso real.
• Aumento de Precio para Clientes Existentes: La migración debe ser gestionada cuidadosamente. Se puede ofrecer un período de transición o un descuento inicial para los clientes que migren a un tier superior.

3. Justificación de Cada Tier

Tier 1: Solo Profesional ($29/mes)

• A quién apunta: Profesionales independientes (médicos, dentistas, psicólogos) que trabajan solos, gestionan un volumen moderado de pacientes y no necesitan funcionalidades avanzadas para equipos. Este tier está diseñado para capturar a aquellos que actualmente encuentran tu producto "caro para lo que usan".
• Por qué ese precio: $29/mes es un precio competitivo que se alinea con la oferta de "Agenda Pro" de tu competencia, pero incluyes el valor añadido de los recordatorios automáticos (aunque con un límite). Es un punto de entrada accesible que permite a los usuarios probar el valor de tu plataforma sin un compromiso financiero alto.
• Métrica de uso que limita/diferencia:
  • Número de Usuarios Profesionales: Limitado a 1.
  • Límite de Recordatorios WhatsApp: Hasta 200 mensajes/mes. Esto cubre a un profesional con una base de pacientes de hasta ~70-100 activos que reciben recordatorios.
  • Features: Funcionalidades básicas y esenciales para un profesional individual.

Tier 2: Consultorio ($69/mes)

• A quién apunta: Consultorios con un pequeño equipo (ej: 1 profesional principal y 1-2 recepcionistas o asistentes, o 2-3 profesionales trabajando juntos). Estos usuarios probablemente gestionan un volumen mayor de pacientes y se benefician de la gestión de equipo y los reportes. Este tier está diseñado para capturar a tus clientes actuales que son usuarios más activos y que probablemente están en el rango medio de uso.
• Por qué ese precio: $69/mes representa un incremento, pero se justifica por la capacidad de gestionar múltiples profesionales y un mayor volumen de recordatorios. Es un precio intermedio que se sitúa entre los competidores básicos y los avanzados, ofreciendo un paquete robusto para consultorios. Este precio intenta capturar parte del valor que los clientes de alto uso obtienen.
• Métrica de uso que limita/diferencia:
  • Número de Usuarios Profesionales: Limitado hasta 3.
  • Límite de Recordatorios WhatsApp: Hasta 750 mensajes/mes. Esto permite a un equipo pequeño gestionar un flujo de pacientes más alto (ej: 250 pacientes activos recibiendo recordatorios).
  • Features: Incluye funcionalidades de gestión de equipo y reportes que son cruciales para consultorios.

Tier 3: Clínica/Equipo ($129/mes)

• A quién apunta: Consultorios más grandes, pequeñas clínicas o equipos de profesionales que necesitan una gestión centralizada y escalable. Estos clientes suelen tener un alto volumen de pacientes y recordatorios, y valoran el soporte y la fiabilidad. Este tier está diseñado para capturar a tus clientes más valiosos (el top 20%) y a aquellos que podrían estar considerando competidores más caros orientados a clínicas.
• Por qué ese precio: $129/mes es un salto significativo, pero se alinea con el valor que "MediTurno" ofrece a clínicas grandes, aunque tu producto podría ser más ágil y moderno. Este precio refleja la capacidad ilimitada de profesionales y un alto volumen de recordatorios, además de un mayor nivel de soporte. Se busca capturar el máximo valor de los clientes de mayor uso.
• Métrica de uso que limita/diferencia:
  • Número de Usuarios Profesionales: Ilimitado.
  • Límite de Recordatorios WhatsApp: Hasta 2000 mensajes/mes. Esto cubre una base de pacientes considerable (ej: 600-700 pacientes activos).
  • Features: Incluye soporte premium y potencial para integraciones, que son importantes para operaciones más complejas.

Tier 4: Empresa (Cotizar)

• A quién apunta: Clínicas grandes, redes de consultorios, hospitales pequeños o cualquier entidad que necesite una solución completamente a medida, con requerimientos específicos de integración, seguridad, o un volumen de recordatorios muy elevado.
• Por qué ese precio: El precio se define por proyecto y necesidades específicas, permitiendo una mayor flexibilidad y la captura de valor para soluciones complejas.
• Métrica de uso que limita/diferencia: Totalmente personalizable.

4. Impacto Estimado en MRR si el 50% de Clientes Actuales Migra al Tier Más Adecuado

Para estimar esto, necesitamos hacer algunas suposiciones sobre cómo se distribuyen tus 320 clientes activos entre los nuevos tiers. Basándonos en la información proporcionada:

• Top 20% (64 clientes): Promedio de 3 profesionales, +500 recordatorios/mes. Estos clientes probablemente migrarían al Tier Consultorio ($69/mes) o incluso al Tier Clínica/Equipo ($129/mes) si su uso de recordatorios es significativamente mayor a 750. Asumiremos que la mayoría migra al Tier Consultorio por ahora, con algunos al superior.
• Bottom 30% (96 clientes): Profesionales solos, <50 pacientes activos. Estos clientes definitivamente migrarían al Tier Solo Profesional ($29/mes).
• Resto (50% - 160 clientes): Una mezcla. Asumiremos que la mayoría de estos migra al Tier Solo Profesional o Tier Consultorio.

Escenario de Migración Simplificado (50% de clientes actuales):

Vamos a suponer que el 50% de tus 320 clientes (160 clientes) migran a los nuevos tiers, y que esta migración se distribuye de la siguiente manera:

• Migración al Tier Solo Profesional ($29/mes): Asumimos que el 50% de los que se van (60% que dicen "es caro") y una parte del "resto" migran aquí. Digamos que 80 clientes migran a este tier.
• Migración al Tier Consultorio ($69/mes): Asumimos que el top 20% (64 clientes) y algunos del "resto" migran aquí. Digamos que 70 clientes migran a este tier.
• Migración al Tier Clínica/Equipo ($129/mes): Asumimos que algunos clientes de alto uso del top 20% o del "resto" que realmente lo necesitan, migran aquí. Digamos que 10 clientes migran a este tier.

Cálculo del MRR Estimado:

• MRR actual: $15,680

• MRR de los 160 clientes migrados:

  • Tier Solo Profesional: 80 clientes * $29/mes = $2,320
  • Tier Consultorio: 70 clientes * $69/mes = $4,830
  • Tier Clínica/Equipo: 10 clientes * $129/mes = $1,290
  • Total MRR de clientes migrados: $2,320 + $4,830 + $1,290 = $8,440

• MRR de los clientes que NO migran (asumimos que permanecen en el plan de $49/mes por simplicidad, aunque idealmente deberían ser incentivados a migrar):

  • 320 clientes - 160 clientes = 160 clientes
  • MRR de no migrados: 160 clientes * $49/mes = $7,840

• MRR Total Estimado: $8,440 (migrados) + $7,840 (no migrados) = $16,280

Análisis del Impacto Estimado:

En este escenario simplificado, el MRR total estimado aumentaría ligeramente a $16,280.

¿Por qué el aumento es modesto en este cálculo inicial?

1. Reducción de precio para algunos: El Tier Solo Profesional es más barato que el plan actual ($29 vs $49).
2. Migración parcial: Solo el 50% migra.
3. Distribución de migración: La mayor parte de la migración estimada va al tier de $69, lo cual es un aumento, pero no tan drástico como para compensar la bajada para el tier más bajo.

¡Pero aquí está la clave del éxito del nuevo pricing!

Este escenario es una simplificación. El verdadero impacto positivo vendrá de:

• Reducción del Churn: Al ofrecer un tier de entrada más bajo ($29), es probable que muchos de los clientes que se irían por "caro" ahora se queden, incluso en el tier básico. Si logras reducir el churn del 8% a, digamos, un 3%, el impacto en el MRR a largo plazo será mucho mayor.
  • Si el churn baja a 3%, mantendrías aproximadamente: 320 clientes * (1 - 0.03) = 310 clientes al final del mes.
  • MRR con 310 clientes y un mix de precios: Esto requeriría un cálculo más detallado, pero es probable que sea significativamente mayor que los $15,680 actuales.
• Upselling: Clientes que empiezan en el Tier Solo Profesional y crecen, migrarán al Tier Consultorio o Clínica/Equipo.
• Mayor Valor Capturado: Clientes que actualmente pagan $49 y usan intensivamente el producto, y que podrían haber estado considerando soluciones más caras, ahora tienen una opción clara y potencialmente más ventajosa en tu Tier Consultorio o Clínica/Equipo. Es posible que muchos de tus clientes actuales que pagan $49 se beneficien de migrar a un tier superior que ahora incluye más valor (como el manejo de equipo).

Próximos Pasos Recomendados:

1. Validación de Tiers y Precios: Antes de lanzar, haz entrevistas de validación con clientes actuales y prospectos. Presenta estos tiers y precios para obtener feedback.
2. Estrategia de Migración: Diseña cuidadosamente cómo comunicarás el cambio a tus clientes actuales. Ofrece incentivos para la migración y un período de transición claro.
3. Monitoreo y Ajuste: Una vez lanzado, monitorea de cerca las métricas de adopción de cada tier, el churn y el LTV. Prepárate para ajustar los límites o precios si es necesario.
4. Enfócate en el Valor: Asegúrate de que las descripciones de cada tier enfaticen el valor específico que cada profesional o equipo obtendrá.

Este rediseño de pricing tiene el potencial de resolver tus problemas de churn, aumentar la retención y sentar las bases para un crecimiento sostenible. ¡Mucho éxito!

¡Excelente! Aquí tienes un roadmap de 6 meses diseñado para lanzar tu plataforma de AI agents de soporte para PyMEs en LATAM, con un enfoque en la reducción de churn y la mejora de la experiencia del usuario.

Filosofía General del Roadmap:

Este roadmap prioriza la estabilidad y usabilidad del producto para abordar el problema principal del churn. En lugar de añadir muchas funcionalidades nuevas, nos centraremos en refinar la experiencia actual, mejorar la inteligencia del agente y simplificar drásticamente el onboarding. La competencia es un factor importante, pero la prioridad es asegurar que nuestros clientes beta actuales tengan éxito y se queden.

Roadmap de 6 Meses: Plataforma de AI Agents de Soporte para PyMEs en LATAM

Estado Actual: Prototipo funcional con WhatsApp API, base de conocimiento en texto plano, 5 clientes beta en servicios (Argentina). Problema Principal: Agente falla con preguntas ambiguas/contextuales, onboarding complejo (40% churn mensual). Equipo: 2 Devs Fullstack, 1 Designer UX (part-time), Founders (30% ventas). Presupuesto: $50k (6 meses). Objetivos: 50 clientes pagos ($149/mes MRR), <10% churn, onboarding <30 min. Competencia: Chatbase, Botpress (global), Treble.ai (LATAM directo).

Mes 1: Estabilización y Mejora del Agente

Prioridad Principal: Reducir errores del agente en conversaciones complejas y simplificar la carga inicial de conocimiento.

Objetivos Clave:

• Reducir errores en preguntas ambiguas en un 30%.
• Facilitar la carga inicial de la base de conocimiento.

Iniciativas y Justificación:

1. Mejora del Motor de Comprensión del Lenguaje Natural (NLU):

   • Descripción: Investigar e implementar técnicas para manejar la ambigüedad y el contexto. Esto puede incluir:
     • Fine-tuning de modelos: Entrenar modelos LLM más pequeños y específicos para el dominio de PyMEs en LATAM, enfocándose en preguntas frecuentes y variaciones comunes.
     • Mecanismos de desambiguación: Cuando el agente no está seguro, que pueda hacer preguntas clarificadoras al usuario.
     • Memoria de conversación básica: Implementar un sistema simple para recordar las últimas N interacciones dentro de una misma conversación.
   • Justificación: El problema principal identificado es la falla con la ambigüedad y el contexto. Abordar esto directamente es crucial para reducir el churn.
   • Equipo: Developers (investigación, implementación), Designer UX (diseño de interacciones de desambiguación).

2. Simplificación de la Carga de Conocimiento (Input Mejorado):

   • Descripción:
     • Validación de formato: Implementar validación en tiempo real para el archivo de texto plano, dando feedback claro al usuario sobre errores.
     • Sugerencias de formato: Proporcionar plantillas o ejemplos claros de cómo estructurar la información para que el agente la entienda mejor (ej. "Pregunta: ¿Cuál es el horario de atención? Respuesta: Nuestro horario es de Lunes a Viernes de 9 a 18hs.").
     • Carga incremental: Permitir a los clientes subir porciones de conocimiento en lugar de todo el archivo a la vez, con feedback sobre la calidad de la información cargada.
   • Justificación: Si bien el texto plano es simple, la forma en que se presenta puede ser confusa. Facilitar la carga inicial, incluso con este formato, reduce la fricción y el esfuerzo percibido.
   • Equipo: Developers (implementación), Designer UX (diseño de la interfaz de carga y feedback).

3. Monitoreo y Análisis de Errores:

   • Descripción: Implementar un sistema de logging robusto para registrar las interacciones fallidas del agente. Categorizar los tipos de errores (ambigüedad, falta de información, contexto perdido).
   • Justificación: Necesitamos datos para priorizar las mejoras del NLU y entender mejor los patrones de fallo.
   • Equipo: Developers.

Métricas de Éxito:

• Número de interacciones fallidas con el agente (objetivo: reducción del 30%).
• Tasa de éxito del agente en responder correctamente preguntas complejas (a definir métrica).
• Feedback cualitativo de los clientes beta sobre la mejora del agente.

Mes 2: Onboarding Simplificado y Experiencia del Cliente

Prioridad Principal: Reducir drásticamente el tiempo y la complejidad del onboarding.

Objetivos Clave:

• Lograr que un cliente pueda completar el onboarding en menos de 30 minutos.
• Disminuir la tasa de abandono durante el onboarding.

Iniciativas y Justificación:

1. Rediseño Completo del Flujo de Onboarding:

   • Descripción:
     • Wizard paso a paso guiado: Crear un flujo visualmente intuitivo, con indicaciones claras en cada etapa.
     • Validación en línea y feedback inmediato: Asegurar que el cliente sepa si está haciendo algo mal en el momento, no al final.
     • Ejemplos pre-cargados: Ofrecer un conjunto de "preguntas frecuentes y respuestas" de ejemplo para que el cliente pueda ver cómo funciona el sistema y adaptarlo.
     • Integración de WhatsApp simplificada: Guiar al cliente a través de los pasos de la API de WhatsApp con instrucciones claras y, si es posible, automatizar algunas partes.
   • Justificación: El churn del 40% es alarmante y el onboarding es el principal culpable. Una experiencia de onboarding fluida es crítica para la retención.
   • Equipo: Designer UX (diseño del flujo y UI), Developers (implementación).

2. Mejora de la Interfaz de Carga de Conocimiento (UI/UX):

   • Descripción: Basado en el feedback del Mes 1, refinar la interfaz para que sea aún más amigable. Considerar:
     • Editor de texto enriquecido simple: Permitir formato básico (negritas, listas) para hacer las respuestas más legibles.
     • Carga de múltiples archivos: Si es posible, permitir subir varios archivos de conocimiento a la vez.
   • Justificación: Una buena interfaz de carga de conocimiento contribuye a un onboarding exitoso y a la calidad del conocimiento que el cliente aporta.
   • Equipo: Designer UX, Developers.

3. Documentación y Tutoriales Cortos:

   • Descripción: Crear videos cortos (1-2 minutos) y guías visuales para las partes más complejas del setup (ej. cómo conectar WhatsApp).
   • Justificación: Complementar la interfaz con recursos de autoayuda que refuercen el aprendizaje y reduzcan la dependencia del soporte.
   • Equipo: Designer UX (guiones, diseño visual), Founders (grabación/edición simple).

Métricas de Éxito:

• Tiempo promedio de onboarding (objetivo: <30 minutos).
• Tasa de finalización del onboarding (objetivo: >90%).
• Número de tickets de soporte relacionados con el onboarding (objetivo: reducción drástica).

Mes 3: Refinamiento del Agente y Primeros Pasos hacia la Escalabilidad

Prioridad Principal: Consolidar las mejoras del agente y empezar a pensar en la experiencia post-onboarding.

Objetivos Clave:

• Asegurar que las mejoras del NLU implementadas en el Mes 1 sean estables.
• Introducir una forma de monitoreo básico para los clientes.

Iniciativas y Justificación:

1. Evaluación y Ajuste del NLU Post-Mejoras:

   • Descripción: Analizar los datos de errores del Mes 1 y 2 para identificar áreas de mejora continua en el NLU. Realizar ajustes finos en los modelos o reglas implementadas.
   • Justificación: La mejora del agente es un proceso iterativo. Necesitamos asegurarnos de que las correcciones sean efectivas y no introduzcan nuevos problemas.
   • Equipo: Developers.

2. Dashboard Básico de Rendimiento para el Cliente:

   • Descripción: Crear una sección simple en la interfaz donde el cliente pueda ver:
     • Número de conversaciones atendidas.
     • Tasa de respuestas correctas (estimada o manual).
     • Preguntas más frecuentes.
   • Justificación: Dar visibilidad al cliente sobre el valor que está recibiendo. Esto ayuda a la retención y a que entiendan qué conocimiento falta o qué preguntas son recurrentes.
   • Equipo: Developers, Designer UX.

3. Mejora de la Gestión de la Base de Conocimiento:

   • Descripción: Permitir a los clientes editar o eliminar entradas de conocimiento existentes de forma más sencilla.
   • Justificación: A medida que los clientes usan la plataforma, necesitarán actualizar su información. Una gestión ágil de la base de conocimiento es clave para mantener la relevancia del agente.
   • Equipo: Developers, Designer UX.

Métricas de Éxito:

• Estabilidad del NLU (bajo número de nuevos tipos de errores reportados).
• Adopción del dashboard por parte de los clientes beta.
• Feedback positivo sobre la facilidad de gestión del conocimiento.

Mes 4: Experiencia del Cliente y Preparación para el Lanzamiento

Prioridad Principal: Preparar la plataforma para recibir más clientes y asegurar una buena experiencia inicial.

Objetivos Clave:

• Optimizar la infraestructura para soportar un mayor número de usuarios.
• Definir y refinar el plan de precios y la propuesta de valor.

Iniciativas y Justificación:

1. Optimización de Infraestructura y Rendimiento:

   • Descripción: Escalar la infraestructura (servidores, bases de datos) para soportar un aumento en el número de agentes y conversaciones. Optimizar consultas lentas y tiempos de respuesta.
   • Justificación: Para pasar de 5 a 50 clientes, necesitamos una infraestructura robusta que no falle bajo carga.
   • Equipo: Developers.

2. Refinamiento de la Propuesta de Valor y Mensajería:

   • Descripción: Trabajar con los founders para refinar el mensaje de marketing y ventas, destacando los beneficios clave: onboarding rápido, agente inteligente y sin código.
   • Justificación: Asegurar que la propuesta de valor resuene con las PyMEs en LATAM y que los founders tengan argumentos sólidos para la venta.
   • Equipo: Founders, Designer UX (materiales de marketing).

3. Diseño de un Plan de Soporte Básico:

   • Descripción: Definir cómo se gestionarán las consultas de soporte una vez que haya más clientes (ej. sistema de tickets, FAQs mejoradas, canal de WhatsApp para soporte técnico).
   • Justificación: A medida que crezca la base de clientes, el soporte se volverá más importante. Es mejor tener un plan definido antes de que el volumen sea abrumador.
   • Equipo: Founders, Developers (soporte técnico).

Métricas de Éxito:

• Tiempos de respuesta promedio de la plataforma bajo carga simulada.
• Claridad y efectividad de los mensajes de marketing.
• Plan de soporte documentado y listo para implementar.

Mes 5: Lanzamiento Beta Cerrado y Adquisición Inicial

Prioridad Principal: Iniciar la adquisición de nuevos clientes y validar el modelo de negocio.

Objetivos Clave:

• Adquirir los primeros 20 clientes pagos.
• Validar el proceso de onboarding y la experiencia del cliente con nuevos usuarios.

Iniciativas y Justificación:

1. Ejecución de la Estrategia de Ventas y Marketing:

   • Descripción: Los founders, con el apoyo de los materiales de marketing, comienzan a contactar prospectos y cerrar las primeras ventas.
   • Justificación: El objetivo es alcanzar los 50 clientes, así que es hora de empezar a adquirir activamente.
   • Equipo: Founders, Designer UX (materiales).

2. Acompañamiento Cercano de Nuevos Clientes:

   • Descripción: Ofrecer un soporte más personalizado a los primeros clientes que se unen para asegurar que completen el onboarding sin problemas y obtengan valor rápidamente.
   • Justificación: Validar que el onboarding diseñado funciona en la práctica y capturar feedback inmediato para ajustes.
   • Equipo: Founders, Developers (soporte).

3. Iteración Rápida Basada en Feedback de Nuevos Clientes:

   • Descripción: Recopilar feedback de los nuevos clientes sobre el onboarding, la interfaz y el rendimiento del agente. Realizar ajustes rápidos en la plataforma según sea necesario.
   • Justificación: Asegurar que la experiencia del cliente es positiva desde el principio para minimizar el churn temprano.
   • Equipo: Developers, Designer UX.

Métricas de Éxito:

• Número de nuevos clientes adquiridos.
• Tasa de finalización del onboarding para nuevos clientes.
• Primeros indicadores de satisfacción del cliente.

Mes 6: Escalada y Optimización Continua

Prioridad Principal: Acelerar la adquisición de clientes y optimizar la plataforma para el crecimiento.

Objetivos Clave:

• Alcanzar los 50 clientes pagos.
• Reducir el churn mensual a menos del 10%.
• Identificar las próximas funcionalidades clave para el crecimiento.

Iniciativas y Justificación:

1. Intensificación de la Adquisición de Clientes:

   • Descripción: Continuar y escalar los esfuerzos de ventas y marketing, aprovechando los testimonios y casos de éxito de los clientes tempranos.
   • Justificación: Cumplir el objetivo de 50 clientes.
   • Equipo: Founders.

2. Análisis Profundo del Churn y Retención:

   • Descripción: Analizar los datos de los clientes que se han dado de baja (si los hay) y los que han permanecido. Identificar las razones comunes de churn y las características de los clientes retenidos.
   • Justificación: Para bajar el churn al <10%, necesitamos entender las causas raíz y abordarlas proactivamente.
   • Equipo: Founders, Developers.

3. Planificación de Próximas Funcionalidades (Roadmap Futuro):

   • Descripción: Basado en el feedback de los clientes, la competencia y la visión del producto, definir las funcionalidades clave para los próximos 3-6 meses. Esto podría incluir:
     • Integración con otros canales (web chat, Facebook Messenger).
     • Capacidades de análisis más avanzadas.
     • Soporte para múltiples idiomas.
     • Mejoras en la "memoria" del agente.
   • Justificación: Asegurar un pipeline de desarrollo que mantenga la competitividad y la propuesta de valor.
   • Equipo: Founders, Developers, Designer UX.

4. Optimización de Procesos Internos:

   • Descripción: Refinar los procesos de onboarding, soporte y despliegue para hacerlos más eficientes a medida que el equipo crece o la carga aumenta.
   • Justificación: Preparar la operación para un crecimiento sostenible.
   • Equipo: Todos.

Métricas de Éxito:

• MRR total alcanzado ($7,450).
• Tasa de churn mensual (objetivo: <10%).
• Número de clientes pagos (objetivo: 50).
• Documento de roadmap futuro definido.

Consideraciones Adicionales y Riesgos:

• Presupuesto Ajustado: $50k para 6 meses, incluyendo sueldos, es un presupuesto muy ajustado. Se debe ser extremadamente disciplinado en la gestión de recursos. Cualquier gasto imprevisto puede ser problemático.
• Dependencia de WhatsApp API: Cualquier cambio o restricción en la API de WhatsApp podría impactar significativamente.
• Competencia de Treble.ai: Treble.ai tiene más financiamiento. La estrategia debe ser enfocarse en nichos específicos, una propuesta de valor clara y una ejecución impecable en la experiencia del cliente, en lugar de intentar competir en todas las frentes.
• Disponibilidad del Designer UX: Al ser part-time, su tiempo es valioso. Las prioridades de diseño deben ser claras y enfocadas en las iniciativas de mayor impacto (onboarding, interfaz de conocimiento).
• Flexibilidad: Este roadmap es una guía. Es fundamental ser ágil y estar preparado para pivotar si el feedback del mercado o los datos de uso sugieren un cambio de dirección.

Este roadmap proporciona una estructura clara para los próximos 6 meses, enfocándose en resolver los puntos críticos que impiden el crecimiento actual. ¡Mucho éxito!

¡Excelente iniciativa! Con un producto tan específico y un mercado bien definido, una estrategia GTM enfocada puede generar resultados rápidos. Aquí te presento una propuesta de estrategia para los próximos 90 días, considerando tu estado actual y limitaciones.

Estrategia GTM para los Próximos 90 Días: Automatización de Reportes Financieros SaaS B2B

Visión General de los 90 Días: El objetivo principal de estos 90 días es validar y escalar la adquisición de clientes, enfocándonos en canales orgánicos y de bajo costo que aprovechen la red de contadores y la naturaleza del ciclo de compra corto. Buscaremos generar un flujo constante de leads cualificados, convertirlos en clientes y obtener testimonios y casos de éxito para impulsar aún más el crecimiento.

1. Los 3 Canales GTM Principales con Justificación

Considerando tu situación actual (sin equipo de ventas dedicado, presupuesto limitado, producto en producción y con early adopters), los canales GTM más efectivos para los próximos 90 días son:

1. Marketing de Contenidos y SEO (Enfocado en Contadores y sus Desafíos)

   • Justificación:
     • Orgánico y de Bajo Costo: Requiere inversión de tiempo y esfuerzo, no de dinero directo en publicidad.
     • Generación de Confianza y Autoridad: Los contadores buscan soluciones a problemas específicos. Crear contenido de valor (guías, tutoriales, comparativas, análisis de regulaciones) los posiciona como expertos y atrae a quienes buscan activamente resolver sus dolores.
     • Ciclo de Compra Corto: Un contador que busca activamente "automatizar reportes AFIP" o "simplificar reportes SAT" y encuentra tu contenido de alta calidad, estará más propenso a considerar tu solución.
     • Efecto a Largo Plazo: El contenido bien optimizado para SEO sigue atrayendo tráfico y leads mucho después de su publicación.
     • Relevancia para Ambos Mercados: El contenido puede adaptarse para Argentina y México, abordando las especificidades de cada sistema.

2. Programas de Referidos y Embajadores (Aprovechando Contadores Activos)

   • Justificación:
     • Alto ROI y Bajo Costo: Una vez implementado, el costo por adquisición de un cliente referido suele ser significativamente menor.
     • Confianza y Credibilidad: Las recomendaciones de colegas son extremadamente poderosas en el mundo profesional, especialmente en nichos como la contabilidad. Los contadores confían en las experiencias de otros contadores.
     • Validación Social: Los early adopters satisfechos son tus mejores vendedores. Darles un incentivo para compartir su éxito es una estrategia probada.
     • Escalabilidad Orgánica: A medida que más contadores se benefician, el programa de referidos se autoalimenta.
     • Foco en la Retención y Expansión: Al incentivar a los clientes existentes, también se fomenta su uso activo y se puede obtener feedback valioso.

3. Presencia y Networking Activo en Comunidades Digitales (LinkedIn y Grupos de WhatsApp)

   • Justificación:
     • Acceso Directo al Público Objetivo: Los contadores están muy activos en estas plataformas, tanto profesional como gremialmente.
     • Bajo Costo de Entrada: Participar en grupos y discusiones es gratuito. La inversión es tiempo y estrategia.
     • Generación de Leads "Calientes": Responder preguntas, ofrecer soluciones y participar en debates relevantes puede identificar contadores con necesidades inmediatas.
     • Oportunidades de Demo y Conversión Rápida: Puedes identificar problemas específicos y ofrecer una demo personalizada que demuestre cómo tu herramienta resuelve ese problema concreto, aprovechando el ciclo de compra corto.
     • Investigación de Mercado Continua: Estas comunidades son una fuente invaluable de información sobre los desafíos actuales, las nuevas regulaciones y las necesidades no cubiertas.

2. Acciones Concretas Semana a Semana para los Primeros 30 Días

Este plan se enfoca en sentar las bases de los canales seleccionados y generar los primeros resultados tangibles.

Mes 1: Sentando las Bases y Generando Tracción Inicial

| Semana | Canal 1: Contenidos & SEO

Claro, aquí tienes un borrador de email:

Asunto: Optimice su atención al cliente con IA en [Nombre de la Empresa del Cliente]

Estimado/a [Nombre del CTO],

En Ikilabs, ayudamos a empresas B2B en LATAM a mejorar su operación con IA. Entendemos que en el e-commerce, la atención al cliente puede ser un desafío costoso y repetitivo.

Hemos visto que empresas con equipos de soporte de 8 personas a menudo dedican tiempo valioso a responder las mismas consultas día tras día. Para resolver esto, ofrecemos AI Agents para soporte que pueden gestionar de forma autónoma entre el 60-70% de tickets, liberando a su equipo para casos más complejos.

Estos agentes se conectan a sus sistemas (como su plataforma de e-commerce o CRM) mediante Integraciones LLM, permitiéndoles acceder a información real de pedidos o clientes para respuestas precisas. También podemos implementar automatización de procesos internos para clasificar y enrutar tickets eficientemente.

¿Le interesaría explorar cómo la IA puede reducir costos y mejorar la experiencia de sus clientes? Le propongo una llamada rápida de 20 minutos para discutir sus necesidades específicas.

Saludos cordiales,

[Tu Nombre] [Tu Puesto] Ikilabs [Tu Número de Teléfono] [Tu Email] [Enlace a tu página web de Ikilabs]

Llevamos tres semanas depurando un bug de producción que hacía que las órdenes se perdieran aleatoriamente. El culpable resultó ser una race condition en el procesamiento paralelo de webhooks de Stripe. Cuando dos webhooks para el mismo pedido llegaban casi al mismo tiempo, ambos se procesaban, creando duplicados o sobrescribiendo información.

La solución fue implementar un lock distribuido con Redis, usando SET NX con un TTL de 30 segundos. Lo más curioso es que lo que más tiempo nos costó no fue arreglar el bug, sino reproducirlo en nuestro entorno local. Ahora, ante cualquier fallo que parezca aleatorio, nuestra primera sospecha es la concurrencia.

¡Claro! Aquí tienes una propuesta de copy para el hero section de Ikilabs, siguiendo tus indicaciones:

Headline principal: Automatización Inteligente. Resultados Reales.

Subheadline: Integramos la potencia de la IA en tus sistemas para optimizar operaciones y escalar sin fricciones. Olvídate de procesos manuales y obtén valor medible desde la primera semana.

CTA principal: Descubre tu Potencial

Explicación de por qué funciona:

• Headline principal (Automatización Inteligente. Resultados Reales.):

  • Máximo 8 palabras: Cumple la restricción.
  • Impactante y descriptivo: "Automatización Inteligente" habla directamente de lo que hacen (IA aplicada a procesos), y "Resultados Reales" aborda el principal dolor del cliente: la falta de ROI tangible.
  • Evita buzzwords: Directo al grano.

• Subheadline (Integramos la potencia de la IA en tus sistemas para optimizar operaciones y escalar sin fricciones. Olvídate de procesos manuales y obtén valor medible desde la primera semana.):

  • 1-2 oraciones: Cumple la restricción.
  • Amplía el headline: Detalla cómo se logra la automatización inteligente (integrando IA en sistemas) y el beneficio directo (optimizar operaciones, escalar sin fricciones).
  • Habla al dolor del cliente:
    • "Olvídate de procesos manuales" ataca directamente el problema de escalabilidad.
    • "Obtén valor medible desde la primera semana" resalta el diferenciador clave de Ikilabs (discovery y prototipado rápido con datos reales) y combate la desconfianza de promesas vacías.
  • Contextualiza "IA": No es genérico, se ancla a la integración en sistemas para optimizar operaciones.
  • Tono: Directo, confiable y menciona un beneficio medible ("valor medible").

• CTA principal (Descubre tu Potencial):

  • 3-5 palabras: Cumple la restricción.
  • Orientado a acción concreta: "Descubre" es una invitación a explorar, y "tu Potencial" apela al deseo del cliente de mejorar y crecer, conectando con el valor que Ikilabs ofrece. Es menos genérico que "Más Información" o "Contáctanos", y más enfocado en el beneficio para el cliente.

Este copy busca ser conciso, directo y resonar con las necesidades y frustraciones específicas de las empresas medianas y grandes en LATAM que buscan soluciones tecnológicas prácticas y con retorno de inversión demostrable.

Aquí tienes una propuesta para la sección "Nuestra metodología" de Ikilabs, ajustada a tus requisitos:

Nuestra Metodología

En Ikilabs, priorizamos la claridad y la entrega de resultados tangibles desde el primer día.

Comenzamos con un Discovery de una semana. A través de entrevistas con su equipo y un mapeo detallado de sus procesos actuales, identificamos rápidamente oportunidades de mejora, distinguiendo entre "quick wins" y proyectos de mayor impacto a largo plazo.

A continuación, dedicamos dos semanas a la Prototipación. Construimos un prototipo funcional utilizando sus datos reales, no simples maquetas. El objetivo es demostrar un Retorno de la Inversión (ROI) concreto, permitiéndole evaluar el valor antes de comprometer recursos adicionales.

Antes de lanzar a producción, Iteramos con usted. Mediante 1-2 ciclos de feedback y ajustes, usted visualiza y valida el producto en cada etapa, asegurando que se alinee perfectamente con sus expectativas.

Finalmente, el Soporte Post-Lanzamiento está incluido en todos nuestros proyectos. Ofrecemos 30 días de soporte sin costo adicional para garantizar una transición fluida y el éxito continuo de su solución.

Así es como lo veo, desde la trinchera:

Muchas empresas contratan "consultores de IA" y terminan con un chatbot sobre ChatGPT, creyendo que eso es transformación digital. El problema real no es la tecnología, sino la falta de claridad sobre el problema que intentan resolver.

En nuestra consultora, empezamos siempre por "¿qué hace tu equipo hoy que no debería hacer un humano?". Esa 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 fracasan casi siempre lo hacen por falta de datos limpios, no por el modelo en sí.

Es una cuestión de enfoque, no de herramientas.

Aquí tienes la traducción del texto al inglés, cumpliendo con tus requisitos:

When two requests arrive at the same time and both attempt to modify the same record, you have a concurrency problem. The most common solution is optimistic locking: instead of locking the record while you modify it, you store a version of its current state and, at the time of writing, verify that no one else has modified it in the meantime.

In TypeORM, this is implemented with a version field in the entity. The UPDATE statement not only filters 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 isn't usually explained in tutorials is when not to use optimistic locking: when contention is high (many users modifying the same record in quick succession), you'll experience a cascade of retries that can be worse than a pessimistic lock.