FlowForge AI — Documentación Técnica del MVP

Concepto

FlowForge AI es una plataforma SaaS B2B que automatiza la extracción de datos de documentos empresariales (facturas, órdenes de compra, contratos) usando IA multimodal, y permite construir flujos de trabajo sin código sobre esos datos. Dirigida a PYMEs de 5–250 empleados que pierden horas en trabajo manual de extracción de datos.

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Arquitectura

┌───────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      REST API Layer                        │
│  AuthController · DocumentController · WorkflowController  │
│  DashboardController · ExportController                    │
└──────────────────────────┬────────────────────────────────┘
                           │
┌──────────────────────────▼────────────────────────────────┐
│                    Service Layer                           │
│  AuthService · DocumentService · WorkflowService          │
│  WorkflowEngineService · ExportService · StorageService   │
│                                                           │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────┐  │
│  │  DocumentProcessingService  (@Async Virtual Thread)  │  │
│  │  ↓ LlmClient (OpenFeign → OpenAI-compatible API)    │  │
│  └─────────────────────────────────────────────────────┘  │
└──────────────────────────┬────────────────────────────────┘
                           │
┌──────────────────────────▼────────────────────────────────┐
│               Data Layer (Spring Data JPA)                 │
│  UserRepository · DocumentRepository · WorkflowRepository  │
│  WorkflowRuleRepository                                    │
│  ─────────────────────────────────────────────────────    │
│  H2 (dev) · PostgreSQL (producción)                       │
└───────────────────────────────────────────────────────────┘

Stack Técnico

Capa	Tecnología
Runtime	Java 25 + Virtual Threads
Framework	Spring Boot 4.0.4 / Spring Framework 7.x
Seguridad	Spring Security 7 + JWT (jjwt 0.12.6)
Persistencia	Spring Data JPA + H2 (dev) / PostgreSQL (prod)
AI Client	Spring Cloud OpenFeign 4.2.1
Serialización	Jackson 3.x (tools.jackson.*)
Mapeo	MapStruct 1.6.3

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Endpoints REST

Autenticación (público)

Método	Ruta	Descripción
%%INLINE1%%	%%INLINE2%%	Registro de nuevo usuario, retorna JWT
%%INLINE3%%	%%INLINE4%%	Login con email/password, retorna JWT

Ejemplo signup:

POST /api/auth/signup
{
  "email": "cfo@mipyme.es",
  "password": "secreto123",
  "name": "María García"
}

Respuesta:

{
  "token": "eyJhbGciOiJIUzI1NiJ9...",
  "type": "Bearer",
  "email": "cfo@mipyme.es",
  "name": "María García"
}

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Documentos (requiere Bearer token)

Método	Ruta	Descripción
%%INLINE5%%	%%INLINE6%%	Sube documento (multipart/form-data), dispara IA async
%%INLINE7%%	%%INLINE8%%	Lista todos los documentos del usuario
%%INLINE9%%	%%INLINE10%%	Detalle con datos extraídos por IA

Subida:

curl -X POST http://localhost:8080/api/documents \
  -H "Authorization: Bearer <token>" \
  -F "file=@factura.pdf"

Respuesta (estado PENDING, IA procesando en background):

{
  "id": 1,
  "fileName": "factura.pdf",
  "mimeType": "application/pdf",
  "status": "PENDING",
  "uploadedAt": "2026-05-27T10:00:00Z",
  "processedAt": null,
  "extractedData": null
}

Tras procesar (GET /api/documents/1):

{
  "id": 1,
  "status": "PROCESSED",
  "processedAt": "2026-05-27T10:00:05Z",
  "extractedData": {
    "invoiceNumber": "FAC-2026-00123",
    "totalAmount": 1250.00,
    "currency": "EUR",
    "issueDate": "2026-05-01",
    "dueDate": "2026-06-01",
    "vendorName": "TechSupplies S.L.",
    "vendorCif": "B12345678"
  }
}

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Dashboard

Método	Ruta	Descripción
%%INLINE11%%	%%INLINE12%%	Estadísticas por estado de procesamiento

{
  "totalDocuments": 42,
  "pendingDocuments": 3,
  "processingDocuments": 1,
  "processedDocuments": 37,
  "errorDocuments": 1
}

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Flujos de Trabajo

Método	Ruta	Descripción
%%INLINE13%%	%%INLINE14%%	Lista flujos del usuario
%%INLINE15%%	%%INLINE16%%	Crea flujo con reglas
%%INLINE17%%	%%INLINE18%%	Detalle del flujo
%%INLINE19%%	%%INLINE20%%	Actualiza flujo
%%INLINE21%%	%%INLINE22%%	Activa/desactiva flujo
%%INLINE23%%	%%INLINE24%%	Elimina flujo

Ejemplo: SI totalAmount > 1000€ ENTONCES notificar por email:

POST /api/workflows
{
  "name": "Notificar facturas altas",
  "rules": [
    {
      "fieldName": "totalAmount",
      "operator": "GREATER_THAN",
      "value": "1000",
      "actionType": "EMAIL_NOTIFICATION",
      "actionConfig": "{\"email\": \"director@mipyme.es\", \"subject\": \"Factura alta detectada\"}"
    }
  ]
}

Operadores disponibles: %%INLINE25%%, %%INLINE26%%, %%INLINE27%%, %%INLINE28%%, CONTAINS

Tipos de acción: %%INLINE30%%, %%INLINE31%%, SHEET_EXPORT

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Exportación

Método	Ruta	Descripción
%%INLINE33%%	%%INLINE34%%	Descarga CSV con todos los datos extraídos
%%INLINE35%%	%%INLINE36%%	Envía datos a webhook externo
%%INLINE37%%	%%INLINE38%%	Exporta a Google Sheets (simulado en MVP)

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Análisis de Negocio

Problema

Equipos de operaciones y finanzas en PYMEs dedican 3–8 horas semanales a extracción manual de datos de facturas, con tasa de error humano del 1–3%.

Solución

Extracción automática con IA (99%+ de precisión) + flujos condicionales sin código. ROI inmediato: ahorro de 150–400€/mes en tiempo de personal para una empresa de 20 empleados.

Modelo de Monetización (SaaS Freemium)

Plan	Documentos/mes	Precio
Free	15	0€
Starter	100	29€/mes
Growth	500	79€/mes
Business	Ilimitado	199€/mes

Ventaja Competitiva

• Vertical-first: optimizado para facturas españolas (CIF, IVA, Factura Electrónica)
• Sin código: el equipo de finanzas configura sin IT
• Precio accesible vs. soluciones enterprise (UiPath, Automation Anywhere)

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Referencias

• AI SaaS 2026: Building Products That Think
• Top 10 SaaS Trends for 2026: AI Vertical Platforms

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Cómo Ejecutar

Requisitos

• Java 25+
• Maven 3.9+

Inicio rápido (H2 en memoria, sin configuración)

cd solutions/2026-05-27-flowforge-ai-api
mvn spring-boot:run

API disponible en http://localhost:8080

Con LLM real (OpenAI)

mvn spring-boot:run \
  -Dspring-boot.run.jvmArguments="\
    -Dapp.ai.api-key=sk-... \
    -Dapp.ai.model=gpt-4o-mini"

Con PostgreSQL

mvn spring-boot:run \
  -Dspring-boot.run.jvmArguments="\
    -Dspring.datasource.url=jdbc:postgresql://localhost:5432/flowforge \
    -Dspring.datasource.username=postgres \
    -Dspring.datasource.password=secret \
    -Dspring.jpa.hibernate.ddl-auto=update"

Compilar

mvn clean compile

Flujo de prueba rápido

# 1. Registrar usuario
curl -s -X POST http://localhost:8080/api/auth/signup \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"email":"test@test.com","password":"pass123","name":"Test User"}' | jq .

# 2. Login y guardar token
TOKEN=$(curl -s -X POST http://localhost:8080/api/auth/signin \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"email":"test@test.com","password":"pass123"}' | jq -r .token)

# 3. Subir documento
curl -s -X POST http://localhost:8080/api/documents \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  -F "file=@/tmp/factura.txt" | jq .

# 4. Ver dashboard
curl -s http://localhost:8080/api/dashboard/stats \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" | jq .

# 5. Crear flujo de trabajo
curl -s -X POST http://localhost:8080/api/workflows \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "name": "Alertar facturas > 1000€",
    "rules": [{
      "fieldName": "totalAmount",
      "operator": "GREATER_THAN",
      "value": "1000",
      "actionType": "EMAIL_NOTIFICATION",
      "actionConfig": "{\"email\":\"cfo@empresa.es\"}"
    }]
  }' | jq .

# 6. Exportar CSV
curl -s http://localhost:8080/api/export/csv \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" -o export.csv

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FinOps Analysis

Estimación de Costos Operativos

Para FlowForge AI, los costos operativos iniciales son notablemente bajos, impulsados principalmente por la eficiencia de los modelos de IA de última generación y una infraestructura cloud lean para el MVP.

1. Estimación de Tokens LLM Mensuales: Basándonos en un escenario inicial de 20 clientes de pago (15 Starter con 100 docs/mes y 5 Pro con 500 docs/mes) y 30 usuarios freemium (15 docs/mes), se estima un procesamiento de aproximadamente 4,450 documentos/mes. Asumiendo un promedio de 1,700 tokens por documento (1,500 de entrada para texto e imagen, 200 de salida para JSON estructurado) utilizando gpt-4o-mini, el consumo total de tokens se sitúa en ~7.5 millones de tokens/mes.

2. Desglose de Costos Mensuales:

• LLM (OpenAI gpt-4o-mini): $5
• Cloud Compute (AWS EC2 t3.small): $25
• Base de Datos (AWS RDS db.t3.micro PostgreSQL): $15
• Almacenamiento de Documentos (AWS S3): $2
• Red y Monitoreo (AWS): $3
• Costo Total Estimado Mensual: $50

3. Costos de Infraestructura Cloud: La infraestructura base en AWS se estima en $45/mes. Esto incluye una instancia EC2 %%INLINE41%% para la aplicación Spring Boot, una instancia RDS %%INLINE42%% para PostgreSQL, y almacenamiento S3 para los documentos, junto con costos menores de red y monitoreo básico.

4. Costos de APIs Externas: El uso del modelo OpenAI gpt-4o-mini para la extracción de datos es extremadamente eficiente en costos. Con ~7.5 millones de tokens procesados (6.75M de entrada, 0.9M de salida), el costo directo sería de aproximadamente $1.55. Se redondea a $5/mes para incluir un pequeño buffer por variaciones, testing o eventuales llamadas a modelos ligeramente más caros para casos específicos.

Estimación de Ingresos y Margen de Beneficio

1. Ingreso Mensual Estimado: Considerando un modelo de monetización freemium con planes de pago por volumen:

• 15 clientes 'Starter' @ $25/mes = $375
• 5 clientes 'Pro' @ $75/mes = $375

El ingreso mensual total estimado para la fase MVP es de $750/mes.

2. Margen de Beneficio: Con ingresos de $750/mes y costos operativos de $50/mes, el beneficio bruto es de $700/mes.

Margen de Beneficio = (($750 - $50) / $750) * 100 = 93.33%

El margen de beneficio inicial es excepcionalmente alto, 93%, lo que indica una propuesta de valor muy sólida con bajos costos variables por unidad de servicio.

Estrategias de Optimización FinOps

Para mantener y mejorar este margen a medida que la startup escale, se recomiendan las siguientes estrategias de FinOps:

1. Optimización de Costos de LLM:

* Caché Inteligente: Implementar un sistema de caché para documentos que ya han sido procesados o para datos de extracción recurrentes. Esto reducirá drásticamente las llamadas redundantes a la API de LLM. * Ingeniería de Prompts Avanzada: Refinar los prompts para ser lo más concisos posible, minimizando el número de tokens de entrada sin afectar la calidad de la extracción. * Procesamiento por Lotes: Agrupar documentos para su procesamiento durante horas de menor demanda (si el modelo de precios del proveedor de LLM o de la nube lo permite) para aprovechar posibles descuentos. * Modelo Híbrido: Priorizar %%INLINE43%% para la mayoría de las extracciones y reservar %%INLINE44%% (o modelos de mayor coste/capacidad) solo para documentos excepcionalmente complejos o que requieran una precisión crítica.

1. Optimización de Costos de Infraestructura Cloud:

* Ahorros a Largo Plazo: A medida que el uso se estabilice, migrar de instancias on-demand a AWS Savings Plans o Reserved Instances para EC2 y RDS para obtener descuentos significativos (hasta 72%). * Políticas de Ciclo de Vida de S3: Configurar políticas para mover automáticamente los documentos antiguos almacenados en S3 a clases de almacenamiento más frías y económicas (ej. S3 Intelligent-Tiering, S3 Standard-IA, o S3 Glacier) después de un cierto período. * Serverless para Procesamiento Asíncrono: Considerar refactorizar el módulo de procesamiento asíncrono de documentos para usar AWS Lambda con Java 25 y SnapStart. Esto permitiría pagar solo por el tiempo de cómputo real de procesamiento, escalando automáticamente y eliminando los costos de una instancia EC2 siempre encendida para esa carga de trabajo específica a medida que el volumen crece. * Right-Sizing Continuo: Monitorear activamente el uso de CPU, memoria y E/S de las instancias EC2 y RDS para asegurar que estén correctamente dimensionadas, evitando el sobreaprovisionamiento.

1. Gestión y Gobernanza de Costos:

* Etiquetado de Recursos: Implementar una estrategia de etiquetado (tagging) robusta en todos los recursos de AWS para atribuir costos a clientes, funcionalidades o entornos (ej. %%INLINE45%%, %%INLINE46%%). Esto es crucial para entender los impulsores de costos a medida que se escala. * Alertas y Presupuestos: Configurar alertas de presupuesto en AWS Cost Explorer para recibir notificaciones cuando los gastos se acerquen a los límites predefinidos, permitiendo una acción proactiva. * Revisión Periódica de Costos: Realizar revisiones mensuales o trimestrales de los informes de costos de la nube para identificar anomalías, recursos infrautilizados o nuevas oportunidades de optimización.