ConTodo ERP — Costos del MVP y de Escalamiento (Desarrollo, Infraestructura, OPEX y Unit Economics)
ConTodo ERP — Costos del MVP y de Escalamiento
Entregable final consolidado. Este documento integra y reconcilia el modelo de costos de infraestructura del agente DevOps & AWS (10) con el modelo financiero del agente Finanzas & Inversión (14), incorporando además las objeciones materiales levantadas en el debate de tecnología (debate-02): la ausencia de líneas de costo de IA y BI en el modelo original y la consecuente sobreestimación del margen de infraestructura. El resultado es un modelo de costos único —no tres parciales— que cubre: (i) costo de desarrollo (equipo × meses por fase), (ii) infraestructura por etapa, (iii) OPEX operativo recurrente, y (iv) tablas comparativas para cohortes de 100 / 500 / 1.000 / 5.000 clientes, con su lectura de unit economics, burn rate y necesidad de capital.
Disciplina anti-overclaiming. Todas las cifras son supuestos de planeación, no garantías. Precios AWS son públicos de la región
us-east-1(~junio 2026), ±20%. Debe revalidarse trimestralmente contra factura real y cohortes reales (FinOps).
1. Resumen ejecutivo (TL;DR para el comité)
| Pregunta | Respuesta consolidada |
|---|---|
| ¿Cuánto cuesta construir el MVP? | ≈ USD 310k (Fase 0, 6 meses, 11 FTE). |
| ¿Cuánto cuesta llegar a producto comercializable? | ≈ USD 1,37M (fin de Fase 1, M18). |
| ¿Cuánto cuesta el producto completo a 36 meses? | ≈ USD 3,85M acumulado en I+D. |
| ¿Infra mensual del MVP? | ≈ USD 450/mes (sin IA/BI completos). |
| ¿Infra mensual a 5.000 clientes (modelo DevOps original)? | ~USD 20.600/mes (~USD 4,1/cliente). |
| ¿Infra mensual a 5.000 clientes (modelo consolidado, con IA + BI)? | ≈ USD 32.000–45.000/mes (~USD 6,4–9,0/cliente). |
| ¿Margen de infraestructura realista a escala? | 65–78% (no >80%; ver §4.3). |
| ¿Capital total a break-even? | ≈ USD 7,8M (Seed 1,8M + Serie A 6,0M) + colchón 0,5–1M. |
| ¿Cuándo break-even de caja operativa? | ~650–700 clientes (plan blended, escenario Realista). |
| ¿Cuándo EBITDA positivo? | 2031 (año 6) Realista; 2H-2030 Agresivo. |
Lectura de una línea: ConTodo tiene unit economics sanos (LTV/CAC ~9×, payback ~5 meses) y economías de escala fuertes (costo de infra por cliente cae ~65% de 100 a 5.000 clientes), pero el margen "infra >80%" del modelo inicial es optimista: una vez costeados los diferenciadores que el equipo de producto va a vender (IA y BI), el margen realista de infra es 65–78%, lo cual sigue siendo saludable para un SaaS B2B vertical.
2. Supuestos transversales
| Supuesto | Valor | Origen / justificación |
|---|---|---|
| Tipo de cambio | S/. 3.75 / USD 1 | Promedio BCRP 1S-2026 (Finanzas, §1) |
| Región AWS primaria | us-east-1 | Menor precio; latencia Perú ~90 ms aceptable (DevOps, §1.2). Nota: debate-02/C1 alerta que si Ciberseguridad impone sa-east-1 por residencia, recostear +20–40%. |
| Usuarios activos por cliente | 8 (promedio) | PYME textil/comercial típica (DevOps) |
| Ratio de concurrencia | 25% | Pico horario laboral Perú (GMT-5) |
| Tamaño DB por cliente (año 1) | 0,8–1,5 GB | Documentos, kardex, asientos; adjuntos a S3 |
| Modelo de tenancy | Multi-tenant lógico (RLS por company_id) | Máxima densidad; silo dedicado solo Enterprise |
| ARPU blended objetivo (Realista) | USD 165/mes | Mix 35% Esencial, 45% Profesional, 18% Empresarial, 2% Enterprise |
| Inflación salarial tech | 6% anual | Mercado Lima/Arequipa |
| Overhead sobre nómina | +25% | Laptops, software, oficina híbrida, legal, reclutamiento |
| Inflación de costos AWS prevista | +25% sobre modelo base por IA + BI | Reconciliación con debate-02 (§4) |
Decisión de consolidación clave. El modelo original de DevOps (§9 de agente 10) no contiene una sola línea de IA ni de BI. El modelo de Finanzas (agente 14, §4.1) usa cifras de infra agregadas más altas que las de DevOps pero tampoco desglosa IA/BI. Este entregable añade explícitamente esas líneas y presenta dos vistas: (A) modelo base (infra core, comparable al original) y (B) modelo consolidado (incluye IA + BI). El P&L y los márgenes usan el modelo consolidado (B).
3. Costo de desarrollo (equipo × meses)
El producto se construye en tres fases sobre un horizonte base de 36 meses (con vistas agresiva a 18 m y conservadora a 36 m). Salarios brutos mensuales en USD, mercado tech senior peruano (cargas ~+35% ya prorrateadas).
3.1 Plantilla por fase (FTE)
| Rol | Fase 0 (M1–6) MVP | Fase 1 (M7–18) Core | Fase 2 (M19–36) Escala | USD/mes c/u |
|---|---|---|---|---|
| CTO / Tech Lead | 1 | 1 | 1 | 5.500 |
| Arquitecto de Solución | 0,5 | 1 | 1 | 4.800 |
| Backend Rails Sr. | 2 | 3 | 4 | 3.800 |
| Backend Rails Ssr. | 1 | 2 | 3 | 2.400 |
| Frontend React/TS Sr. | 1 | 2 | 3 | 3.600 |
| Frontend Ssr. | 1 | 2 | 2 | 2.300 |
| DevOps / SRE AWS | 0,5 | 1 | 2 | 4.200 |
| QA / Automation | 1 | 2 | 3 | 2.200 |
| Data/BI + IA Eng. | 0 | 1 | 2 | 4.000 |
| Product Manager | 1 | 1 | 2 | 4.000 |
| UX/UI Designer | 1 | 1 | 1 | 2.800 |
| Consultor ERP/SUNAT | 1 | 1 | 2 | 3.000 |
| Headcount (FTE) | 11 | 18 | 26 | — |
Ajuste recomendado (debate-02, §3 y §RT8): el plan de seguridad declara "0 → 1 Security Engineer" para sostener SOC 2 / ISO 27001, lo cual está sub-presupuestado en personas. Se recomienda incorporar 1 Security Engineer en Fase 1 (M12) y un esquema vCISO + plataforma Vanta/Drata (≈ USD 2.500–4.000/mes), reflejado en OPEX (§5.2). Esto eleva levemente el costo de Fase 1–2 (ver nota al pie de §3.2).
3.2 Costo de desarrollo acumulado
| Fase | Meses | FTE prom. | Nómina/mes (USD) | Subtotal nómina (USD) | Overhead +25% (USD) | Total fase (USD) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Fase 0 — MVP | 6 | 11 | 41.300 | 247.800 | 61.950 | 309.750 |
| Fase 1 — Core ERP | 12 | 18 | 71.000 | 852.000 | 213.000 | 1.065.000 |
| Fase 2 — Escala / Vertical | 18 | 26 | 109.800 | 1.976.400 | 494.100 | 2.470.500 |
| Total 36 meses | 36 | — | — | 3.076.200 | 769.050 | ≈ 3.845.250 |
- Costo del MVP (Fase 0): ≈ USD 310k.
- Costo a producto comercializable (fin Fase 1, M18): ≈ USD 1,37M (310k + 1,065M).
- Costo del producto completo (36 m): ≈ USD 3,85M.
Nota de ajuste por seguridad/compliance: sumar 1 Security Engineer (~USD 4.500/mes con overhead) desde M12 añade ~USD 130k acumulados a fin de Fase 2; plataforma de compliance + vCISO añade ~USD 90k/año en OPEX (no en I+D). El total de I+D ajustado quedaría en ≈ USD 3,98M.
3.3 Sensibilidad del costo de desarrollo (velocidad vs. costo)
| Escenario | Tiempo a producto comercial | Headcount pico | I+D acumulado a producto comercial | Trade-off |
|---|---|---|---|---|
| Agresivo (18 m) | 18 meses | 22 FTE | ~USD 1,55M | Mayor burn, mayor riesgo de quemar antes de PMF |
| Base (24 m) | 24 meses | 18 FTE | ~USD 1,37M | Recomendado: balance riesgo/velocidad |
| Conservador (36 m) | 30–36 meses | 14 FTE | ~USD 1,15M | Menor burn, riesgo de perder ventana competitiva |
4. Costos de infraestructura por etapa
4.1 Configuración de cómputo por cohorte (referencia técnica)
| Cohorte | RDS | Read Replicas | Redis | ECS web (tasks) | ECS Sidekiq (tasks) | IA (capa) | BI (capa) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| MVP (~5) | db.t4g.medium (Single-AZ dev / Multi-AZ prod) | 0 | t4g.small | 2 | 1 | Bedrock managed (pago por token, mínimo) | Batch nocturno dbt + DuckDB/S3 |
| 100 | db.r6g.large | 1 | r7g.large | 4 | 2 | Bedrock managed | dbt + DuckDB/S3 |
| 500 | db.r6g.xlarge | 1 | r7g.large | 8 | 5 | Bedrock + cache embeddings | dbt + DuckDB; evaluar Redshift Serverless |
| 1.000 | db.r6g.2xlarge | 2 | r7g.xlarge | 14 | 9 | Bedrock + medidor por tenant | Redshift Serverless o ClickHouse |
| 5.000 | db.r6g.4xlarge (o Aurora) | 3 + sharding por cohorte | r7g.xlarge cluster mode | 36 | 28 | Bedrock + (opcional GPU g5 para silos Enterprise) | Redshift/ClickHouse + Kafka/MSK si CDC indispensable |
Principio de fasing de superficie (debate-02, §8.2): el MVP NO incluye MSK, Debezium, Redshift, Cube ni Llama self-host en GPU. BI en MVP = batch nocturno; IA en MVP = Bedrock managed (Claude Haiku/Sonnet por token). Estos componentes "exóticos" se difieren a Fase 2+ y solo se activan tras un gate de FinOps.
4.2 Modelo de costos mensual — Vista A (infra core, comparable al original DevOps)
Precios AWS
us-east-1, ~junio 2026. Incluye Savings Plans para baseline y Spot para workers. Excluye soporte AWS, IGV 18% y descuentos plurianuales. ±20%.
| Servicio | MVP (~5) | 100 | 500 | 1.000 | 5.000 |
|---|---|---|---|---|---|
| ECS Fargate web | 60 | 180 | 520 | 950 | 3.800 |
| ECS Fargate Sidekiq (Spot) | 25 | 70 | 220 | 420 | 1.700 |
| RDS PostgreSQL Multi-AZ | 130 | 290 | 620 | 1.150 | 4.200 |
| RDS Read Replica(s) | 0 | 70 | 220 | 480 | 2.100 |
| ElastiCache Redis | 50 | 90 | 230 | 430 | 1.500 |
| S3 (storage + req) | 5 | 25 | 90 | 180 | 750 |
| CloudFront (transfer) | 10 | 35 | 130 | 250 | 1.100 |
| ALB | 20 | 25 | 35 | 45 | 90 |
| NAT Gateway | 35 | 45 | 70 | 95 | 220 |
| Route53 + ACM | 3 | 4 | 5 | 6 | 10 |
| WAF | 12 | 18 | 30 | 45 | 120 |
| Secrets Manager | 4 | 8 | 15 | 25 | 60 |
| CloudWatch + X-Ray | 15 | 40 | 110 | 200 | 700 |
| AWS Backup + CRR | 10 | 30 | 90 | 170 | 650 |
| KMS | 3 | 4 | 6 | 8 | 20 |
| Data transfer out | 8 | 30 | 110 | 210 | 900 |
| Subtotal infra core | 390 | 964 | 2.498 | 4.664 | 17.920 |
| Buffer / contingencia 15% | 59 | 145 | 375 | 700 | 2.688 |
| TOTAL Vista A (USD/mes) | ~449 | ~1.109 | ~2.873 | ~5.364 | ~20.608 |
| Costo por cliente/mes (Vista A) | ~90 | ~11,1 | ~5,7 | ~5,4 | ~4,1 |
4.3 Modelo de costos mensual — Vista B (consolidado: infra core + IA + BI)
Esta es la vista que alimenta el P&L y los márgenes. Añade las líneas de IA y BI ausentes del modelo original, conforme a debate-02 (§2.3, RT2). El MVP mantiene IA/BI mínimos (Bedrock managed + batch dbt), por lo que su incremento es marginal; el sobrecosto crece a escala.
| Concepto | MVP (~5) | 100 | 500 | 1.000 | 5.000 |
|---|---|---|---|---|---|
| Subtotal infra core (Vista A, sin buffer) | 390 | 964 | 2.498 | 4.664 | 17.920 |
| IA — Bedrock (tokens) + cache embeddings | 20 | 120 | 600 | 1.500 | 6.500 |
| IA — GPU g5 para silos Enterprise (opcional) | 0 | 0 | 0 | 400 | 2.500 |
| BI — almacén analítico (DuckDB→Redshift/ClickHouse) | 10 | 90 | 450 | 1.300 | 5.500 |
| BI — Kafka/MSK + Debezium (solo si CDC, Fase 2+) | 0 | 0 | 0 | 600 | 2.200 |
| Observabilidad ampliada (medidor tokens/tenant, Datadog opc.) | 5 | 60 | 200 | 500 | 1.800 |
| Subtotal consolidado (sin buffer) | 425 | 1.234 | 3.748 | 9.464 | 36.420 |
| Buffer / contingencia 15% | 64 | 185 | 562 | 1.420 | 5.463 |
| TOTAL Vista B (USD/mes) | ~489 | ~1.419 | ~4.310 | ~10.884 | ~41.883 |
| Costo por cliente/mes (Vista B) | ~98 | ~14,2 | ~8,6 | ~10,9 | ~8,4 |
| Margen de infra @ ARPU 165 (Vista B) | n/a | 91% | 95% | 93% | 95% |
| Margen de infra @ ARPU 165, incl. soporte directo* | — | ~74% | ~79% | ~78% | ~78% |
* El margen "incl. soporte directo" resta del ingreso bruto la infra (Vista B) más la porción directa de soporte/CS atribuible al cliente; es el gross margin contable usado en el P&L (§7). El margen de solo-infra es engañosamente alto porque el costo dominante de un SaaS no es la infra sino el soporte y el go-to-market.
Reconciliación con el modelo de Finanzas (agente 14, §4.1). Finanzas usaba cifras agregadas de infra más altas que la Vista A de DevOps (p. ej. USD 12.750/mes a 1.000 clientes vs. USD 5.364 de DevOps). La diferencia se explica precisamente por IA + BI + observabilidad premium que Finanzas intuía pero no desglosaba. La Vista B de este documento (~USD 10.884/mes a 1.000 clientes) reconcilia ambos y queda en el mismo orden de magnitud que Finanzas, validando que el número correcto está entre la Vista A optimista y el agregado de Finanzas.
4.4 Drivers de costo y palancas de optimización (FinOps)
| Driver | Peso típico | Palanca de optimización | Ahorro estimado |
|---|---|---|---|
| RDS PostgreSQL | 25–30% del total | Graviton (r6g/r7g), Reserved Instances 1 año, RDS Proxy, Aurora Serverless v2 a escala | hasta 40% |
| ECS Fargate web | 15–20% | Savings Plans cómputo (1 año, no-upfront) | ~30% baseline |
| ECS Sidekiq | 8–10% | Fargate Spot con fallback On-Demand | ~60% async |
| IA (tokens) | 5–18% a escala | Cache de embeddings, routing a Haiku, batch, medidor por tenant + tope | 30–50% |
| BI (almacén + CDC) | 5–15% a escala | Diferir MSK/Redshift; outbox como única fuente de eventos en MVP (OP1) | USD 1.500–2.500/mes evitados temprano |
| Data transfer / CloudFront | 5–8% | VPC Endpoints (evitan egreso por NAT), compresión | 10–20% egreso |
5. Costos operativos (OPEX recurrente)
5.1 OPEX de infraestructura (resumen, Vista B)
| Cohorte | Infra USD/mes (Vista B) | Infra USD/año | % del ingreso (ARPU 165) |
|---|---|---|---|
| 100 | 1.419 | 17.028 | ~8,6% del MRR |
| 500 | 4.310 | 51.720 | ~5,2% del MRR |
| 1.000 | 10.884 | 130.608 | ~6,6% del MRR |
| 5.000 | 41.883 | 502.596 | ~5,1% del MRR |
5.2 OPEX no-infraestructura (mensual, año estable, escala ~1.000 clientes)
| Categoría | USD/mes | Notas |
|---|---|---|
| Software / SaaS de terceros (OSE facturación, e-sign, BI tools) | 3.500 | Crece con volumen de comprobantes |
| Compliance & seguridad (vCISO + Vanta/Drata + pentest amortizado) | 3.500 | Añadido por debate-02; sostiene SOC 2 / ISO 27001 |
| Soporte y Customer Success (3 FTE) | 7.500 | Directo a retención / NRR |
| Marketing & paid | 25.000 | Incl. en CAC (ver §6) |
| Ventas (5 SDR/AE + comisiones) | 22.000 | Motor de adquisición |
| G&A (legal, contable, oficina, seguros) | 9.000 | Escala sublineal |
| Total OPEX no-infra USD/mes | 70.500 | vs. 67.000 del modelo original (+ compliance) |
OPEX total a 1.000 clientes (Realista): infra (Vista B) USD ~10.884/mes + OPEX no-infra USD ~70.500/mes ≈ USD 81.400/mes. El ingreso a 1.000 clientes (ARPU 165) es USD 165.000/mes → el negocio es claramente positivo a nivel de contribución antes de reinversión agresiva en crecimiento.
6. Unit Economics (consolidado)
6.1 CAC blended por canal
| Canal | Mix | CAC unitario (USD) | Notas |
|---|---|---|---|
| Inbound / SEO / contenido | 30% | 280 | Bajo costo, escala lenta |
| Paid (Google/Meta/LinkedIn) | 25% | 620 | Volumen, calidad media |
| Outbound / SDR (mediana) | 30% | 1.450 | Ciclo largo, ticket alto |
| Partners / contadores (referral) | 15% | 350 | Canal estratégico Perú |
| CAC blended | 100% | ≈ 720 | Ponderado |
6.2 LTV y ratios (escenario Realista, con gross margin consolidado)
| Métrica | Valor | Fórmula / supuesto |
|---|---|---|
| ARPU mensual | USD 165 | Blended |
| Gross margin (consolidado, post infra B + soporte directo) | 80% | Ajustado a la baja vs. 82% por IA/BI |
| Churn mensual (logo) | 2,0% | ERP = alto switching cost |
| Vida media cliente | 50 meses | 1 / churn |
| Contribución mensual | USD 132 | ARPU × GM (80%) |
| LTV | ≈ USD 6.600 | (ARPU × GM) / churn |
| LTV / CAC | ≈ 9,2× | Saludable (umbral sano ≥3×) |
| Payback CAC | ≈ 5,5 meses | CAC / contribución mensual |
El onboarding one-time (~70% margen) recupera 20–40% del CAC en el mes 1, mejorando el payback efectivo a ~4 meses. El riesgo real no es el ratio sino el tiempo de venta (45–90 días en mediana).
7. Tablas comparativas por cohorte (100 / 500 / 1.000 / 5.000)
7.1 Cuadro maestro consolidado (escenario Realista, ARPU USD 165)
| Métrica | 100 | 500 | 1.000 | 5.000 |
|---|---|---|---|---|
| MRR (USD) | 16.500 | 82.500 | 165.000 | 825.000 |
| ARR (USD) | 198.000 | 990.000 | 1.980.000 | 9.900.000 |
| Infra USD/mes (Vista B) | 1.419 | 4.310 | 10.884 | 41.883 |
| Infra USD/cliente/mes | 14,2 | 8,6 | 10,9 | 8,4 |
| Infra como % del MRR | 8,6% | 5,2% | 6,6% | 5,1% |
| Gross margin consolidado | 74% | 79% | 80% | 82% |
| Gross profit anual (USD) | 146.520 | 782.100 | 1.584.000 | 8.118.000 |
| OPEX no-infra USD/mes (escala-ajustado) | ~45.000 | ~62.000 | ~70.500 | ~140.000 |
| Resultado de contribución mensual aprox. (USD) | (30.700) | +13.700 | +73.600 | +543.000 |
Lectura: a 100 clientes el negocio aún quema (OPEX de go-to-market domina); a ~500–700 clientes cruza el break-even de caja operativa; a 1.000+ es claramente rentable a nivel de contribución; a 5.000 genera fuerte caja operativa reinvertible o distribuible.
7.2 Escenarios de ingresos (Conservador / Realista / Agresivo)
CONSERVADOR (ARPU USD 130, churn 3%/mes)
| Clientes | MRR | ARR | GM % | GP anual |
|---|---|---|---|---|
| 100 | 13.000 | 156.000 | 68% | 106.080 |
| 500 | 65.000 | 780.000 | 72% | 561.600 |
| 1.000 | 130.000 | 1.560.000 | 74% | 1.154.400 |
| 5.000 | 650.000 | 7.800.000 | 78% | 6.084.000 |
REALISTA (ARPU USD 165, churn 2%/mes)
| Clientes | MRR | ARR | GM % | GP anual |
|---|---|---|---|---|
| 100 | 16.500 | 198.000 | 74% | 146.520 |
| 500 | 82.500 | 990.000 | 79% | 782.100 |
| 1.000 | 165.000 | 1.980.000 | 80% | 1.584.000 |
| 5.000 | 825.000 | 9.900.000 | 82% | 8.118.000 |
AGRESIVO (ARPU USD 205, churn 1,5%/mes)
| Clientes | MRR | ARR | GM % | GP anual |
|---|---|---|---|---|
| 100 | 20.500 | 246.000 | 76% | 186.960 |
| 500 | 102.500 | 1.230.000 | 81% | 996.300 |
| 1.000 | 205.000 | 2.460.000 | 84% | 2.066.400 |
| 5.000 | 1.025.000 | 12.300.000 | 86% | 10.578.000 |
Los gross margin se ajustaron 2–3 pp a la baja vs. el modelo original de Finanzas para reflejar el costo consolidado de IA + BI (Vista B). Siguen siendo márgenes SaaS atractivos.
7.3 Costo por cliente — descomposición a escala
Insight contraintuitivo: el costo por cliente no cae monótonamente. De 500 (USD 8,6) sube a 1.000 (USD 10,9) por la activación de IA medida por tenant + almacén BI dedicado (Redshift/ClickHouse) + GPU opcional Enterprise, y vuelve a bajar a 5.000 (USD 8,4) cuando esos costos fijos se amortizan sobre más clientes. Esto refuerza la recomendación de diferir IA/BI pesados hasta tener masa crítica de clientes que los paguen (módulo IA add-on S/. 199/mes, plan Empresa con BI).
8. Burn rate y runway (consolidado)
| Período | Burn mensual prom. (USD) | Comentario |
|---|---|---|
| 2026 (pre-revenue) | 70.000 | Desarrollo MVP + arquitectura (+ compliance temprana) |
| 2027 (lanzamiento) | 156.000 | Escala equipo + inicio S&M |
| 2028 (pico) | 192.000 | Pico de inversión producto + ventas + IA/BI |
| 2029 | 166.000 | Ingresos compensan parcialmente |
| 2030 | 60.000 | Cerca de break-even |
Burn pico ≈ USD 192k/mes en 2028 (vs. 188k del modelo original; el delta es el costo consolidado de IA/BI + compliance). El runway debe cubrir desde Seed hasta hitos de Serie A (ARR ~USD 1M, NRR >100%, payback <12 m).
9. P&L a 5 años (Realista, consolidado)
Curva de adquisición (fin de año): 120 → 520 → 1.300 → 2.700 → 4.800 clientes.
| Línea (USD '000) | 2026 | 2027 | 2028 | 2029 | 2030 |
|---|---|---|---|---|---|
| Clientes (fin de año) | 0 | 120 | 520 | 1.300 | 2.700 |
| Clientes promedio | 0 | 55 | 320 | 910 | 2.000 |
| Ingreso suscripción | 0 | 109 | 634 | 1.802 | 3.960 |
| Ingreso onboarding | 0 | 70 | 180 | 320 | 480 |
| Ingresos totales | 0 | 179 | 814 | 2.122 | 4.440 |
| COGS (infra B + soporte) | 0 | (56) | (185) | (435) | (820) |
| Gross profit | 0 | 123 | 629 | 1.687 | 3.620 |
| Gross margin % | — | 69% | 77% | 80% | 82% |
| I+D / Producto | (640) | (1.210) | (1.600) | (1.890) | (2.150) |
| Ventas & Marketing | (60) | (520) | (980) | (1.380) | (1.700) |
| G&A + Compliance | (160) | (290) | (400) | (520) | (670) |
| EBITDA | (860) | (1.897) | (2.351) | (2.103) | (900) |
| EBITDA margin % | — | neg. | neg. | (99%) | (20%) |
| Caja acumulada quemada | (860) | (2.757) | (5.108) | (7.211) | (8.111) |
Path to profitability: EBITDA cruza a positivo en 2031 (año 6) bajo Realista (vs. el original también 2031, pero con caja acumulada ligeramente mayor por IA/BI/compliance). En Agresivo, break-even EBITDA en 2H-2030. La caja acumulada quemada consolidada (~USD 8,1M en 2030, vs. 7,57M del modelo original) eleva la necesidad de capital total y justifica un colchón mayor.
10. Necesidad de capital y uso de fondos
10.1 Ronda Seed (Q3-2026) — USD 1,8M
| Uso de fondos | USD | % |
|---|---|---|
| Desarrollo producto (MVP + Core, 18 m) | 1.000.000 | 56% |
| Infraestructura + herramientas (incl. compliance) | 130.000 | 7% |
| Go-to-market inicial (2 vendedores + marketing) | 340.000 | 19% |
| Cumplimiento SUNAT/OSE + legal | 130.000 | 7% |
| Capital de trabajo / colchón | 200.000 | 11% |
| Total Seed | 1.800.000 | 100% |
Hito de salida Seed: producto comercial (M18), 120–150 clientes pagando, ARR ~USD 200k, NRR >100%, churn <3%.
10.2 Ronda Serie A (Q4-2027 / Q1-2028) — USD 6,0M
| Uso de fondos | USD | % |
|---|---|---|
| Escala equipo ingeniería (Fase 2 + IA/BI) | 2.200.000 | 37% |
| Ventas & Marketing (motor de adquisición) | 2.100.000 | 35% |
| Expansión LATAM (Chile/Colombia, localización tributaria) | 900.000 | 15% |
| Infra, seguridad y certificaciones (SOC 2) | 400.000 | 7% |
| Colchón / contingencia | 400.000 | 7% |
| Total Serie A | 6.000.000 | 100% |
Capital total a break-even ≈ USD 7,8M (Seed 1,8M + Serie A 6,0M), consistente con la caja acumulada quemada (~USD 8,1M en 2030). Dado el sobrecosto consolidado de IA/BI/compliance, se recomienda explícitamente un tramo de venture debt de USD 0,8–1,2M (en vez de 0,5–1M) para absorber desviaciones de churn/CAC y el delta de la Vista B.
10.3 Sensibilidad de la necesidad de capital
| Variable | Base | Estrés (-) | Impacto en capital requerido |
|---|---|---|---|
| Churn mensual | 2,0% | 3,0% | +USD ~1,1M (más S&M para reponer) |
| CAC blended | 720 | 950 | +USD ~0,8M |
| Costo IA/BI (Vista B) | base | +50% adopción IA | +USD ~0,4–0,6M (compensado por add-on IA S/.199) |
| Región AWS | us-east-1 | sa-east-1 (+30%) | +USD ~0,3M en infra acumulada |
| Ciclo de venta mediana | 60 d | 100 d | Retrasa break-even ~2 trimestres |
| Tipo de cambio (devaluación) | 3,75 | 4,10 | Mejora margen en USD ~+4 pp (ingresos S/. vs costos S/.) |
11. Riesgos y oportunidades de costo
11.1 Riesgos
| Riesgo | Severidad | Mitigación |
|---|---|---|
| Costo real 2–3× el presupuestado por IA+BI (debate-02 RT2) | Alta | Modelo consolidado único (este doc); gate FinOps antes de activar BI/IA en prod; medidor de tokens por tenant con tope |
| Tres sistemas de mensajería (Sidekiq/Redis, SNS/EventBridge, Kafka/MSK) | Alta | Colapsar a outbox como única fuente en MVP (OP1); MSK solo si CDC indispensable en Fase 2+ |
| RDS dispara margen a escala | Media | Graviton, Reserved Instances, Aurora Serverless v2, sharding por cohorte, RDS Proxy desde 100 clientes |
| Compliance sub-presupuestado en personas | Alta | vCISO + Vanta/Drata + 1 Security Engineer desde M12 (reflejado en §3.2 y §5.2) |
| Equipo de 4–6 opera 15+ servicios gestionados | Alta | Reducir superficie en MVP; contratar SRE antes de 500 clientes |
| Ciclo de venta de mediana más largo | Alta | Liderar con plan Esencial/Profesional autoservicio; reservar outbound para upsell |
| CAC creciente al saturar inbound | Media | Canal de contadores/partners (CAC bajo, alto trust en Perú) |
| Capital de riesgo escaso en Perú | Media | Mix con venture debt + grants + revenue-based financing |
| Costos AWS no controlados | Media | FinOps desde día 1, Savings Plans, alarmas AWS Budgets, multi-tenant eficiente |
11.2 Oportunidades
| Oportunidad | Palanca | Impacto |
|---|---|---|
| Outbox como única fuente de eventos en MVP (OP1) | Difiere CDC/Kafka a Fase 3 | Ahorra USD 1.500–2.500/mes y enorme complejidad operativa temprana |
| Tier "Soberanía" (Silo + BYOK + IA-en-VPC) como SKU premium | Empaquetar con pricing que cubra GPU + RDS dedicada + KMS BYOK | Margen incremental enterprise; diferenciador vs. Defontana/StarSoft |
| FinOps por tenant (dashboard de margen por cliente) | Extender el medidor de tokens IA a costo de infra por tenant | Identifica candidatos a silo o a upsell; protege el margen |
| Cross-sell de módulos de alto margen (IA, BI, Importaciones) | Add-ons recurrentes | Empuja NRR a 110–125% y desbloquea múltiplos de valuación premium |
| Graviton + Savings Plans + Spot selectivo | Ya diseñado; consolidar | 30–60% de ahorro en cómputo baseline y async |
| Onboarding one-time financia el CAC | ~70% margen, cobrado al alta | Recupera 20–40% del CAC el mes 1; payback efectivo ~4 meses |
12. Recomendaciones priorizadas (FinOps + Finanzas)
- Adoptar la Vista B (consolidada) como modelo oficial de costos. El P&L y los pitches a inversionistas deben usar márgenes 65–80%, no >80%. El overclaiming de margen es un riesgo de credibilidad en due diligence.
- Sesión de reconciliación de ADRs antes de codificar: una región AWS (recostear si
sa-east-1), un bus de eventos, un mecanismo de captura de cambios (outbox vs. CDC). Cada contradicción no resuelta es costo de reescritura. - MVP de superficie mínima: sin MSK, Debezium, Redshift, Cube ni GPU self-host. BI = batch dbt + DuckDB/S3; IA = Bedrock managed. Activar lo pesado tras gate de FinOps y con clientes que lo paguen.
- Gate de FinOps por componente caro: ningún servicio de IA/BI a producción sin (a) medidor de costo por tenant, (b) tope, (c) línea correspondiente en pricing (add-on o plan).
- Capital: Seed 1,8M + Serie A 6,0M + venture debt 0,8–1,2M. El colchón mayor absorbe el delta de la Vista B.
- Hitos de eficiencia por cohorte: RDS Proxy + read replica + Savings Plans desde 100 clientes; cross-region DR + Reserved Instances desde 500; evaluar Aurora + 3 AZ + sharding desde 1.000.
13. Conclusión
ConTodo presenta una estructura de costos y unit economics atractiva pero más exigente que la versión optimista inicial. El MVP cuesta ≈ USD 310k y el producto comercializable ≈ USD 1,37M; la infraestructura parte de ~USD 490/mes y, costeando honestamente IA y BI, llega a ~USD 42k/mes a 5.000 clientes (~USD 8,4/cliente) —no los ~USD 4 del modelo que omitía esos diferenciadores. El margen de infraestructura realista es 65–78%, no >80%, lo cual sigue siendo sano para un SaaS B2B vertical con churn estructuralmente bajo (LTV/CAC ~9×, payback ~5,5 meses).
El negocio cruza break-even de caja operativa hacia ~650–700 clientes y EBITDA positivo en 2031 (Realista) con ~USD 7,8M de capital + 0,8–1,2M de venture debt. La disciplina decisiva es de FinOps: un modelo de costos único (Vista B), gates antes de activar IA/BI pesados, superficie operativa mínima en MVP, y un medidor de margen por tenant. El apalancamiento de valor está en el canal de contadores/partners (CAC bajo) y el cross-sell de módulos de alto margen (IA, BI, Importaciones) que empuja NRR por encima de 110% y desbloquea múltiplos premium en la expansión LATAM.
Todas las cifras son supuestos de planeación sujetos a revalidación trimestral contra factura AWS real y cohortes reales. No constituyen garantía de resultados.