Punto de partida

Las pymes tienen necesidades reales de digitalizacion — contenido, datos de ventas, concienciacion en ciberseguridad — pero las herramientas existentes son fragmentadas, costosas o requieren perfiles tecnicos que no tienen. El reto del proyecto era demostrar que los tres modulos del curso (marketing con IA, analitica y ciberseguridad) podian tener sentido juntos, no como tres ejercicios independientes sino como un producto con narrativa propia.

Que es PymePulse

Una plataforma SaaS con tres modulos integrados bajo un workspace unificado. El usuario entra, configura su empresa en un onboarding guiado y accede progresivamente a cada modulo. No hay tres dashboards separados: hay un recorrido unico que conecta los tres.

• Marketing con IA — flujo guiado para generar contenido con IA (nombre de empresa, sector y objetivo como contexto) con validacion humana obligatoria antes de cualquier publicacion.
• Analitica de Ventas — KPIs automaticos, visualizaciones interactivas y analisis textual generado por IA sobre datos de ventas reales o de demo.
• Ciberseguridad — programa de concienciacion con 8 bloques formativos, examenes por bloque y plan de accion exportable en PDF.

Arquitectura y stack

El stack esta centrado en Next.js 15 con App Router, usando Server Components para rendering y Server Actions para todas las mutaciones. El backend lo gestiona InsForge (plataforma BaaS con base de datos, autenticacion y storage), con Zod como capa de validacion tanto en cliente como en servidor.

1. El usuario solicita acceso desde la landing — se registra en una tabla de whitelist.
2. Un admin aprueba la solicitud y genera un codigo de acceso unico.
3. El usuario accede con su codigo, completa el onboarding y queda vinculado a su workspace.
4. Cada modulo lee el perfil de empresa del onboarding para personalizar su comportamiento.
5. Las mutaciones sensibles (aprobacion, generacion de contenido, exportacion) pasan por Server Actions con validacion Zod en servidor.

Decisiones tecnicas clave

• Server Actions para todas las mutaciones — ningun dato sensible se procesa en cliente. La validacion definitiva siempre ocurre en servidor.
• RLS en InsForge — cada usuario solo puede acceder a sus propios datos. El aislamiento de datos entre empresas esta garantizado a nivel de base de datos.
• Onboarding como contrato de datos — los datos de empresa recogidos al inicio (nombre, sector, tamano, objetivo) alimentan directamente los tres modulos, evitando repeticion y dando coherencia al producto.
• Validacion humana en el modulo de IA — el contenido generado no se puede publicar sin revision explicita del usuario. Una decision de diseno deliberada para no generar publicaciones automaticas.
• Whitelist como mecanismo de acceso — permite validar interes real antes de abrir el producto, con un panel de admin propio para gestionar solicitudes y aprobar accesos con codigos unicos.

Estado actual y despliegue

PymePulse esta desplegado en produccion en pymepulse.com sobre Vercel. El sistema de whitelist esta activo: cualquier persona puede solicitar acceso desde la landing, y el acceso se habilita manualmente desde el panel de administracion. Los tres modulos son completamente funcionales con datos de demo.

• Landing publica con CTA de solicitud de acceso.
• Panel de admin para gestionar solicitudes y generar codigos.
• Onboarding completo de 4 pasos con persistencia en base de datos.
• Los tres modulos operativos con datos de demo y flujos guiados.
• Tour interactivo de demostracion sin necesidad de registro.

Valor del proyecto

Este proyecto refleja la decision de no conformarse con tres ejercicios academicos separados. El reto real era entender como tres dominios distintos — marketing, datos y seguridad — pueden compartir contexto, arquitectura y narrativa de producto. El resultado es una plataforma funcional que cualquier persona puede visitar, solicitar acceso y explorar como usuario real.

Si te interesa probarlo o explorar como adaptarlo a un caso concreto, estoy abierto a conversaciones.

Trade-offs y proximos pasos

• El modulo de analitica usa datos de demo predefinidos; la integracion con fuentes reales (CSV, API) seria el siguiente paso natural.
• El generador de contenido con IA esta conectado a un modelo externo; en produccion real requeriria gestion de costes por usuario.
• El sistema de whitelist es manual; podria automatizarse con flujos de aprobacion y notificaciones por email.
• Actualmente es un proyecto demostrativo; la evolucion a producto comercial implicaria pricing, billing y SLAs.