Un informe real, anotado
Abajo hay un informe completo de MiroFish, exactamente como lo produjo el producto — sin reescribir, sin retocar, sin seleccionar lo favorable. Junto a cada sección hay una nota sobre qué fiarte y qué verificar. Una sección es aritméticamente incorrecta, y la hemos dejado y explicado, porque saber dónde fallan estos informes es más útil que otra muestra pulida.
Anotado por Zinedine · Informe generado el 26/08/2026 · gpt-4o-mini · 750 tokens
Actualización — 27 de agosto de 2026
Escribir esta página destapó un error real. Las probabilidades de abajo suman 120 %, lo cual es imposible, así que cambiamos el motor: ahora el prompt exige que el resultado más probable y todas las alternativas sumen exactamente 100 %, en un formato único, y esa restricción se comprueba automáticamente contra ocho escenarios antes de cada publicación. Pasa 8 de 8. Los informes generados desde hoy no tendrán este fallo. Hemos dejado el informe original intacto en vez de regenerarlo en silencio: es la prueba del arreglo, y ocultarlo restaría valor a todas las demás cifras de este sitio.
Por qué el informe está en inglés
El motor redacta todos los informes en inglés, sea cual sea el idioma en que escribas el escenario. Este es el texto exacto que recibirías tú, así que lo dejamos sin traducir: traducirlo aquí te mostraría algo que nunca vas a obtener, justo en la página cuyo propósito es ser una muestra fiel. Las anotaciones y el resto de la página sí están en español. Esa limitación figura también en nuestra página de límites.
El escenario enviado
“We're a 6-person B2B SaaS doing $40k MRR. We plan to raise prices 30% for new customers only, grandfathering all 340 existing accounts at their current rate, announced via a blog post and in-app banner. Predict: new-signup conversion impact over 90 days, whether grandfathered customers still churn, competitor response, and how the announcement is received publicly.”
Comienza la salida del informe
Price Increase on New Customers Will Boost MRR, But Risk Churn for Existing Accounts
Executive Summary
The simulation indicates that the planned 30% price increase for new customers will lead to an increase in monthly recurring revenue (MRR), projecting an additional $12,000 in MRR from new signups over the next 90 days. However, it is forecasted that existing customers may experience an uptick in churn due to perceived value shifts, with potential churn rates rising to 5% among grandfathered accounts. Competitors are likely to respond aggressively, possibly by lowering their own prices or increasing their marketing efforts.
Léelo con cuidado — Las cifras en dólares son ilustrativas, no calculadas
Los 12.000 $ y el 5 % no salen de tus cuentas: el modelo nunca vio tu embudo, tu histórico de bajas ni tu tasa de conversión. Vio «40k MRR, 340 cuentas» y produjo números con forma plausible. Toma la dirección como resultado y los dígitos como decoración. Si quieres una cifra con la que planificar, la aritmética tiene que ser tuya.
Key Drivers
- ·Customer Perception: The way existing customers view the value of the service relative to the new pricing structure.
- ·Competitor Activity: Competitors’ potential moves to capitalize on dissatisfaction among existing customers.
- ·Market Demand: Overall demand in the B2B SaaS market for your offerings.
- ·Communication Strategy: The effectiveness of the blog post and in-app banner in framing the price increase as a positive change.
- ·Customer Support Engagement: The level of support provided to existing customers post-announcement.
Digno de confianza — Esta es la sección que conviene leer de verdad
Las listas de factores son donde este tipo de simulación se gana el sueldo. No porque la lista sorprenda, sino porque es completa — y la que suele pillar a la gente desprevenida es la estrategia de comunicación, que los equipos tratan como algo secundario y que el modelo sitúa, con razón, al mismo nivel que el precio.
Simulation Dynamics
Throughout the simulation, different agents representing customers, competitors, and internal staff interacted in varied ways. Existing customers expressed concerns about the price hike and its implications for service value. New customers, however, responded positively to perceived premium offerings.
Competitors closely monitored the situation, with many expressing intent to reposition themselves in the market.
"I feel like we’re being punished for being loyal. If my rate goes up, I might consider alternatives." – Existing Customer Agent
"This is our chance to attract users who might be unhappy with their current service." – Competitor Agent
Léelo con cuidado — Nadie dijo esto
Estas citas vienen de agentes simulados, no de tus clientes ni de ninguna conversación real. Sirven como ensayo de la objeción que vas a encontrarte — «castigados por ser leales» es justo la frase que el mantener el precio a los antiguos pretende evitar y a menudo provoca igual — pero no son prueba de que nadie piense eso. Nunca las pegues en una presentación como cita de cliente.
Most Likely Outcome
The most likely outcome predicts an increase in new signups resulting in an overall revenue boost but also a potential churn rate increase among existing customers. The projected MRR increase from new signups is estimated at $12,000, while churn among grandfathered customers could yield a loss of $6,000 in MRR due to the anticipated 5% churn rate.
~70% likelihood of achieving the projected MRR increase while facing moderate churn.
Esto está mal — Aquí la aritmética falla, dos veces
Primero: un 5 % de bajas sobre 340 cuentas con 40k de MRR son unos 2.000 $ de MRR perdido, no 6.000 $. Segundo, y peor: esta sección dice ~70 % y las tres alternativas de abajo dicen 25 %, 15 % y 10 % — suman 120 %. Una distribución de probabilidad no puede pasar de 100 %. Te lo enseñamos en vez de regenerarlo hasta que quedara limpio, porque es lo más importante que hay que saber al leer estos informes: los números son salida de un modelo de lenguaje y hay que comprobarlos.
Alternative Scenarios
- ·Scenario A: Grandfathered customers remain satisfied, leading to a churn of only 2%. New signups yield a total MRR increase of $15,000. Probability: 25%.
- ·Scenario B: Competitors react swiftly, causing an increase in churn among existing customers to 10%, which balances the new signup gains to zero. Probability: 15%.
- ·Scenario C: The price increase is well-received, with churn stabilizing at 3% and new signups achieving $10,000 in revenue. Probability: 10%.
Digno de confianza — Lo útil son las ramas, no los porcentajes
Ignora los números y lee las formas. El escenario B es el que merece planificación: describe el mecanismo concreto por el que este movimiento acaba en cero — un competidor que se mueve lo bastante rápido como para captar a tu base molesta antes de que el nuevo precio componga. Ese es un riesgo concreto y verificable sobre el que puedes poner una alarma. El 15 % que lleva asociado, no.
Risks & Uncertainties
- ·Potential backlash from existing customers leading to higher than expected churn rates.
- ·Competitors launching aggressive promotions or enhanced services in response.
- ·Miscommunication in the announcement leading to dissatisfaction and confusion.
- ·Economic downturns affecting overall market demand for SaaS products.
Léelo con cuidado — El último es relleno
«Las recesiones afectan a la demanda» es cierto para cualquier decisión empresarial de la historia y no te dice nada. Este es el fallo más común del análisis generado: una lista donde tres puntos son específicos de tu escenario y el cuarto es una cobertura genérica. Borra la cobertura y actúa sobre los tres.
Recommended Actions
- ·Enhance customer support for existing users to mitigate concerns about the price increase.
- ·Monitor competitor pricing strategies closely and be prepared to adjust your offerings.
- ·Craft a strong narrative in your communications to highlight improvements or added value that justify the price increase.
- ·Establish a feedback loop with existing customers to understand their concerns and experiences post-announcement.
- ·Prepare targeted marketing campaigns to attract new customers and retain existing ones through loyalty programs or exclusive offers.
Léelo con cuidado — Sensato, pero genérico — y ese es el límite honesto
Todo lo de aquí es razonable y nada es específico de un equipo de seis personas con 40k de MRR. Una simulación predice reacciones; no conoce tu hoja de ruta, la capacidad de tu equipo ni cuáles de estas cosas ya haces. Lee esta sección como una lista con la que discutir, no como un plan que ejecutar.
Para qué sirve este informe
Lee los factores y los escenarios alternativos; trata todo lo que lleve un símbolo de moneda o un porcentaje como una invitación a hacer tus propias cuentas. El valor real de esta salida es el escenario B — el mecanismo concreto por el que una subida de precio con antiguos respetados acaba en cero, porque un competidor se mueve lo bastante rápido. Ese es un riesgo sobre el que puedes poner una alarma. El 15 % asociado, no.
Es una forma estructurada de que te lleven la contraria antes de que la discusión sea real, por algo que no tiene interés en tu decisión ni motivo para ser amable. Eso es genuinamente útil a las 2 de la madrugada la semana antes de un lanzamiento. No es un pronóstico con el que puedas contar, y preferimos decirlo aquí a que lo descubras después.
Nuestra investigación publicada
Preguntas
¿Qué aspecto tiene realmente un informe de predicción con IA?
Es un documento estructurado, no un párrafo de prosa: un resumen ejecutivo, los factores que el modelo considera decisivos, un relato de cómo reaccionaron los actores simulados, un resultado más probable con su probabilidad, escenarios alternativos con las suyas, riesgos y acciones recomendadas. El ejemplo completo y sin editar de esta página ronda los 750 tokens.
¿Son fiables los números de un informe de IA?
Trátalos como estimaciones que hay que comprobar. El informe de esta página proyecta una pérdida de 6.000 $ de MRR por un 5 % de bajas sobre una base de 40k, lo cual es aritméticamente incorrecto — la cifra ronda los 2.000 $ — y sus probabilidades sumaban 120 % en vez de 100 %. Ya hemos corregido el fallo de las probabilidades en el motor y ahora lo verificamos automáticamente, pero la idea general se mantiene: lo útil es la estructura y el razonamiento; cualquier cifra concreta debe contrastarse con tus propios números antes de planificar sobre ella.
¿Las citas de clientes del informe son reales?
No. Las producen agentes simulados, no se recogen de clientes reales. Sirven para ensayar las objeciones que probablemente afrontarás, y nunca deben presentarse como investigación de clientes ni citarse en una presentación como una voz real.
¿Por qué el informe está en inglés si la página está en español?
Porque el motor redacta todos los informes en inglés, independientemente del idioma del escenario. Mostramos el texto exacto que recibirías. Traducirlo aquí te enseñaría algo que no vas a obtener, precisamente en la página que existe para ser una muestra fiel.
¿Para qué sirve realmente un informe de predicción?
Para sacar a la luz los factores y modos de fallo en los que aún no has pensado, y para ensayar una discusión antes de tenerla de verdad. Es una manera estructurada de que te contradigan. No es un pronóstico con el que contar, ni un sustituto de hablar con clientes, ni una fuente de cifras para un consejo de administración.
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