PropScribe AI — Explainer

Concepto

PropScribe AI es un SaaS B2B que automatiza la creación de contenido de marketing para agentes inmobiliarios. Con un solo clic, genera simultáneamente tres piezas de contenido listas para usar: una descripción detallada para portales MLS, un post para Instagram y un anuncio para Facebook. El agente elige el tono (Lujo, Familiar, Moderno, Acogedor) y la IA adapta el copy al público objetivo.

Dolor real que resuelve: Un agente inmobiliario promedio tarda 45-90 min/semana escribiendo descripciones repetitivas. PropScribe AI reduce eso a segundos.

---

Arquitectura

┌──────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  Frontend (React / Vue / mobile app)                             │
│  Authorization: Bearer <JWT>                                     │
└───────────────────────────┬──────────────────────────────────────┘
                            │ HTTP/JSON
┌───────────────────────────▼──────────────────────────────────────┐
│  Spring Boot 4.0.4 / Java 25 — Port 8080                        │
│                                                                  │
│  ┌─────────────┐  ┌────────────────┐  ┌──────────────────────┐  │
│  │AuthController│  │PropertyController│  │ContentGenController │  │
│  └──────┬──────┘  └───────┬────────┘  └──────────┬───────────┘  │
│         │                 │                        │              │
│  ┌──────▼──────┐  ┌───────▼────────┐  ┌──────────▼───────────┐  │
│  │ AuthService │  │PropertyService │  │ContentGenerationSvc  │  │
│  └──────┬──────┘  └───────┬────────┘  └──────┬───────────────┘  │
│         │                 │                   │                   │
│  ┌──────▼─────────────────▼───────────────────▼───────────────┐  │
│  │  Spring Data JPA Repositories (H2 dev / PostgreSQL prod)   │  │
│  └──────────────────────────────────────────────────────────── ┘  │
│                                                                  │
│  ┌──────────────────────────────────────────────────────────┐  │
│  │  Spring Cloud OpenFeign → OpenAI API (or compatible)     │  │
│  └──────────────────────────────────────────────────────────┘  │
│                                                                  │
│  Spring Security 7 + JJWT 0.12.6 (stateless JWT auth)          │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────┘

Capas

Paquete	Responsabilidad
%%INLINE0%%	Entidades JPA (%%INLINE1%%, %%INLINE2%%, %%INLINE3%%) + enums
dto/	Java Records inmutables para request/response
repository/	Interfaces Spring Data JPA
%%INLINE6%%	%%INLINE7%%, %%INLINE8%%, %%INLINE9%%, UserDetailsServiceImpl
%%INLINE11%%	Lógica de negocio (%%INLINE12%%, %%INLINE13%%, %%INLINE14%%, DashboardService)
%%INLINE16%%	%%INLINE17%% (Feign) + DTOs de OpenAI
%%INLINE18%%	%%INLINE19%%, %%INLINE20%%, %%INLINE21%%, DashboardController
%%INLINE23%%	%%INLINE24%%, %%INLINE25%%, %%INLINE26%%, JacksonConfig (pre-escrito)
%%INLINE28%%	%%INLINE29%% (RFC 7807 Problem Details)

---

Endpoints

Autenticación (público)

Método	URL	Descripción
%%INLINE30%%	%%INLINE31%%	Registra un agente. Devuelve JWT.
%%INLINE32%%	%%INLINE33%%	Login con email/password. Devuelve JWT.

Cuerpo registro:

{ "name": "María García", "email": "maria@agencia.com", "password": "s3cr3t" }

Respuesta:

{ "token": "eyJ...", "email": "maria@agencia.com", "name": "María García", "plan": "FREE" }

---

Propiedades (requiere Authorization: Bearer <token>)

Método	URL	Descripción
%%INLINE35%%	%%INLINE36%%	Crea una propiedad
%%INLINE37%%	%%INLINE38%%	Lista todas las propiedades del usuario
%%INLINE39%%	%%INLINE40%%	Detalle + contenido generado
%%INLINE41%%	%%INLINE42%%	Elimina propiedad y su contenido

Cuerpo POST /properties:

{
  "title": "Penthouse Moderno en Miraflores",
  "location": "Calle Las Orquídeas 450, Miraflores, Lima",
  "bedrooms": 3,
  "bathrooms": 2,
  "squareMeters": 145.5,
  "price": "$320,000",
  "keyFeatures": "terraza panorámica, cocina italiana, piscina, 2 estacionamientos"
}

---

Generación de Contenido IA

Método	URL	Descripción
%%INLINE43%%	%%INLINE44%%	Genera MLS + Instagram + Facebook
%%INLINE45%%	%%INLINE46%%	Edita contenido generado
%%INLINE47%%	%%INLINE48%%	Elimina un run de generación

Cuerpo POST /generate:

{ "tone": "LUXURY" }

Tonos disponibles: %%INLINE49%% · %%INLINE50%% · %%INLINE51%% · %%INLINE52%%

Respuesta:

{
  "id": 1,
  "propertyId": 5,
  "tone": "LUXURY",
  "mlsDescription": "Welcome to this prestigious Penthouse...",
  "instagramPost": "🏙️ Penthouse moderno en Miraflores...",
  "facebookAd": "🔑 Descubre el lujo en su máxima expresión...",
  "generatedAt": "2026-06-26T10:30:00"
}

---

Dashboard

Método	URL	Descripción
%%INLINE53%%	%%INLINE54%%	Resumen de propiedades con conteo de generaciones

Respuesta:

[
  {
    "propertyId": 5,
    "title": "Penthouse Moderno en Miraflores",
    "location": "Calle Las Orquídeas 450...",
    "generationCount": 3,
    "lastGenerated": "2026-06-26T10:30:00"
  }
]

---

Modelo de Negocio

Plan	Generaciones/mes	Precio
FREE	10	$0
Pro Agent	Ilimitadas	$29/mes
Agency	Ilimitadas + multi-seat	$99/mes

Límite FREE se aplica automáticamente en ContentGenerationService. Cuando se supera → 402 Payment Required con mensaje de upgrade.

---

Integración LLM

El servicio usa Spring Cloud OpenFeign para llamar a la API de OpenAI (o cualquier endpoint compatible).

Modo fallback (sin API key): Si app.llm.api-key está vacío, se generan plantillas de contenido ricas con los datos de la propiedad. El servidor arranca y funciona en desarrollo sin credenciales.

Configurar API key:

# application.yml (o variable de entorno)
app:
  llm:
    api-key: sk-proj-...
    model: gpt-4o-mini      # cualquier modelo compatible
    max-tokens: 1500
    base-url: https://api.openai.com/v1

Compatible con Anthropic Claude apuntando a un proxy compatible con la API de OpenAI (e.g., LiteLLM, OpenRouter).

---

Cómo Ejecutar

Requisitos

• Java 25
• Maven 3.9+

Desarrollo (H2 in-memory — sin configuración extra)

cd solutions/2026-06-26-propscribe-ai-api
mvn spring-boot:run

La base de datos H2 se crea en memoria al arrancar.

Con PostgreSQL

# application.yml
spring:
  datasource:
    url: jdbc:postgresql://localhost:5432/propscribe
    username: postgres
    password: secret
  jpa:
    hibernate:
      ddl-auto: update

Con Docker

docker run -e SPRING_DATASOURCE_URL=jdbc:h2:mem:propscribe \
           -e APP_LLM_API_KEY=sk-... \
           -p 8080:8080 propscribe-ai-api

Flujo de prueba rápido con cURL

# 1. Registrar
TOKEN=$(curl -s -X POST http://localhost:8080/api/v1/auth/register \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"name":"Test Agent","email":"agent@test.com","password":"secret123"}' \
  | jq -r '.token')

# 2. Crear propiedad
PROP_ID=$(curl -s -X POST http://localhost:8080/api/v1/properties \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "title":"Apartamento Moderno",
    "location":"Bogotá, Colombia",
    "bedrooms":2,"bathrooms":1,"squareMeters":75,
    "price":"$180,000",
    "keyFeatures":"balcón, gym, portería 24h"
  }' | jq -r '.id')

# 3. Generar contenido AI (tono MODERN)
curl -X POST http://localhost:8080/api/v1/properties/$PROP_ID/generate \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"tone":"MODERN"}' | jq

# 4. Dashboard
curl http://localhost:8080/api/v1/dashboard \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" | jq

---

Referencias

• AI SaaS Ideas 2026 — BigIdeasDB
• Spring Boot 4.0 Reference
• Spring Security 7 Migration Guide
• JJWT 0.12.x Documentation
• OpenAI Chat Completions API
• Spring Cloud OpenFeign

---

Análisis de Negocio

Ventajas competitivas del MVP

1. Time-to-value inmediato — un agente genera tres piezas de contenido en < 10 segundos.
2. Freemium sin fricción — 10 generaciones gratis eliminan la barrera de entrada.
3. Multi-formato en un click — elimina el cambio de contexto entre plataformas.
4. Tono configurable — los agentes de lujo y los de vivienda social coexisten en el mismo producto.
5. Historial persistente — los agentes pueden reutilizar y editar content pasado, creando retención.

Métricas clave (Norte)

• Activation rate: usuarios que generan ≥ 1 contenido en las primeras 24h.
• Conversion FREE → Pro: objetivo 8-12% en 30 días.
• Weekly Active Agents: agentes que generan ≥ 1 contenido/semana.

Riesgos y mitigaciones

Riesgo	Mitigación
Costo de tokens OpenAI en FREE plan	Modelo barato (GPT-4o-mini) + límite mensual de 10
Calidad inconsistente del LLM	Prompt engineering estricto con delimitadores parseables
Agentes no adoptan IA	Muestra diferencia A/B en la UI: copy viejo vs AI

---

FinOps Analysis para PropScribe AI

Estimación de Costos Operativos Mensuales (MVP)

Para el lanzamiento de PropScribe AI como un MVP, se han proyectado los siguientes costos operativos mensuales, asumiendo un volumen inicial de aproximadamente 500 generaciones de contenido al mes (lo que implica ~850K tokens).

• Costos de LLM (OpenAI gpt-4o): ~$7.75/mes

* Basado en un uso de ~850K tokens/mes (ej. 500K tokens de entrada a $0.005/1K y 350K tokens de salida a $0.015/1K para gpt-4o). * Este costo es notablemente bajo debido a la eficiencia del modelo y el volumen inicial moderado.

• Costos de Infraestructura Cloud (AWS): ~$30/mes

* Cómputo (Backend Spring Boot): Una instancia AWS EC2 t3.micro para la aplicación Spring Boot (~$8/mes). * Base de Datos (PostgreSQL): Una instancia AWS RDS PostgreSQL t3.micro para persistencia de datos (~$15/mes). * Almacenamiento, Red y Monitoreo Básico: ~$7/mes (incluye EBS para EC2, transferencia de datos mínima, y CloudWatch básico).

• Otros Costos (Dominio, Monitoreo Adicional): ~$5/mes

* Dominio web: ~$1/mes (asumiendo ~$12/año). * Herramientas de monitoreo o logging fuera del free tier: ~$4/mes.

Costo Operativo Mensual Total Estimado (MVP): ~$43

Estimación de Ingresos Mensuales y Margen de Beneficio (MVP)

Basado en el modelo freemium y los planes de suscripción propuestos:

• Precio Plan Pro Agent: $25/mes
• Objetivo Inicial de Clientes: 20 agentes pagando el plan Pro Agent.

Ingreso Mensual Estimado: $500/mes (20 clientes x $25/mes)

Margen de Beneficio (Profit Margin):

((Ingresos - Costos) / Ingresos) * 100 (($500 - $43) / $500) * 100 = ($457 / $500) * 100 = 91.4%

Margen de Beneficio Estimado: 91%

Este margen es excepcionalmente alto para un MVP, lo que indica una gran viabilidad financiera inicial, impulsada por los bajos costos de la IA y la infraestructura para un volumen reducido.

Estrategias de Optimización FinOps

Para mantener este alto margen y escalar de manera eficiente, PropScribe AI debe implementar las siguientes prácticas FinOps:

1. Optimización del Uso de LLM:

* Tiering de Modelos: Evaluar la posibilidad de usar %%INLINE62%% para funcionalidades donde la calidad de %%INLINE63%% no sea estrictamente necesaria (ej. borradores iniciales, posts de redes sociales más sencillos), o para el plan gratuito. Esto reduciría drásticamente el costo por token. * Caché Inteligente: Implementar una capa de caché para almacenar y reutilizar respuestas de LLM para prompts idénticos o muy similares. Esto es especialmente útil para la generación de contenido con estilos o tonos predefinidos que se repiten. * Ingeniería de Prompts: Refinar los prompts para ser lo más concisos y eficientes posible, reduciendo el número de tokens de entrada sin comprometer la calidad del resultado. También, explorar técnicas para guiar al LLM a generar respuestas más cortas cuando sea apropiado. * Monitoreo Detallado: Utilizar herramientas de monitoreo para rastrear el uso de tokens por usuario y por funcionalidad, identificando patrones de uso ineficientes o abusos del sistema.

1. Optimización de Infraestructura Cloud:

* Serverless para Cómputo: Migrar la aplicación Spring Boot a una arquitectura serverless (ej. AWS Fargate o Lambda con Spring Cloud Function). Esto permite pagar solo por el tiempo de cómputo utilizado, escalando automáticamente y eliminando los costos de instancias inactivas. * Base de Datos Gestionada: Aunque RDS es gestionado, monitorear el rendimiento y el uso para asegurar que la instancia t3.micro sea suficiente o si se puede optimizar aún más (ej. usar opciones como Supabase o Render para PostgreSQL si ofrecen un mejor costo-beneficio para el volumen inicial). * Reservas/Savings Plans: Una vez que se estabilice el uso, considerar la compra de instancias reservadas o Savings Plans para EC2 y RDS para obtener descuentos significativos en compromisos a largo plazo. * Automatización de Apagado/Encendido: Para entornos de desarrollo/staging, automatizar el apagado de recursos fuera del horario laboral para ahorrar costos.

1. Monitoreo y Gestión Continua:

* Alertas de Costos: Configurar alertas en la plataforma cloud (ej. AWS Budgets) para ser notificado si los costos superan un umbral predefinido, permitiendo una acción proactiva. * Revisión Periódica: Realizar revisiones mensuales o trimestrales de los costos operativos para identificar nuevas oportunidades de optimización a medida que la startup crece y evoluciona.