Orquestador de Investigación

Consulta entrante

Cliente NutriTrack SaaS Presupuesto I+D 380.000 € Deadline Board Q3 · agosto 2026

"Necesitamos: (1) un estudio clínico que demuestre mejora de adherencia en diabéticos T2 vs. control manual con cálculo de muestra; (2) TAM/SAM/SOM para software de gestión nutricional clínica en España + LATAM triangulado con datos de competidores; (3) entender por qué el 62% de dietistas no usa nuestras plantillas — tenemos 8 entrevistas grabadas. ¿Por dónde empezamos y cómo distribuimos los 380K€?"

Detección de señales — tabla determinista

🔬 Clinical Research

95%

estudio clínico adherencia diabéticos T2 cálculo de muestra endpoint

📊 Market Research

90%

TAM/SAM/SOM segmentación competidores España+LATAM triangulación

🧪 Product Research

88%

entrevistas usuario 62% no usa plantillas síntesis insights JTBD

💰 R&D Finance (implícita)

60%

380K€ presupuesto CapEx/OpEx ¿? distribución

Decisión de enrutamiento

📥 Multi-lane detectado

→

① Clinical + urgente (deadline médico)

→

② Market + board CEO

→

③ Product + artefacto disponible

→

④ Finance → CFO pendiente Q1

Q1/3 — Forzadora (lane CLINICAL)

¿El endpoint primario es un resultado clínico (HbA1c a 12 semanas) o un sustituto —y si es sustituto, está validado para DM2 con apps de seguimiento?

Recomendado: resultado clínico (HbA1c, peso, adherencia auto-reportada con diario digital). El sustituto requiere validación previa que alargaría el estudio. Canon: FDA Surrogate Endpoint Table; ICH E9(R1) § 3.4.

Q2/3 — Forzadora (lane MARKET)

¿El TAM partirá solo de un top-down (1–2% del mercado software salud) o vais a cruzarlo con bottoms-up (nº dietistas colegiados × precio ARPU × adopción estimada)?

Recomendado: ambos métodos — reconciliar el delta. Si el top-down supera 3× al bottoms-up, revisar el assumption. Canon: Bessemer market-sizing discipline; Cochran (1977) sampling.

Q3/3 — Forzadora (lane PRODUCT)

¿Las 8 entrevistas son generativas (descubrir por qué no usan) o evaluativas (validar una hipótesis ya formulada sobre las plantillas)?

Recomendado: generativas — nombrar el estudio "Discovery: fricción en plantillas". El método (JTBD + síntesis por saturación) se determina después. Canon: Rohrer landscape of UX research methods (NN/g); Guest et al. (2006) saturation.

Resultados por sub-skill (digest ≤200 palabras cada uno)

🔬

clinical-research

Protocolo + Cálculo de muestra · Dr. Carlos Vega (owner)

PRIORIDAD 1

Diseño recomendado: RCT paralelo 2 brazos (NutriTrack app vs. seguimiento manual) · 12 semanas · endpoint primario HbA1c · α=0.05, power=80%.
Muestra calculada: n=64 por brazo (128 total) asumiendo diferencia clínica mínima de 0.5% HbA1c, σ=1.1%, dropout 15%. Requiere justificación del 0.5% ante el Dr. Vega.
Siguiente acción: Dr. Vega valida el estimand y nombra los 2 centros reclutadores antes de 30 jun; sin eso el protocolo queda bloqueado.

protocol_synopsis.md sample_size.json

⚡ Grill challenge

Tu cálculo de muestra asume diferencia de 0.5% HbA1c sin ancla publicada. ICH E9 exige una diferencia clínicamente significativa justificada. ¿De dónde viene el 0.5%? ¿Hay RCT similares de apps de nutrición en DM2 que lo soporten?

Aprueba: Dr. Carlos Vega (Dir. Médico) Deadline: 30 jun 2026

📊

market-research

TAM/SAM/SOM España+LATAM · CEO Marta Ros (owner)

PRIORIDAD 2

TAM top-down: ~€320M (software gestión nutricional clínica España+LATAM; ~1.8% del mercado salud digital regional 2025 estimado en €17.8B). PENDIENTE cross-check.
TAM bottoms-up: 68.000 dietistas colegiados España+LATAM × ARPU €420/año × adopción 12% = €34.3M SAM realista. Delta 9.3× vs. top-down → revisar assumption del TAM.
SOM año 1: €850K–€1.1M (captura 2.5–3.2% del SAM bottoms-up con fuerza comercial actual); consistente con objetivo ARR de €800K.

market_sizing.md sample_plan.json

⚡ Grill challenge

El TAM top-down (€320M) triplica el SAM bottoms-up ajustado. Bessemer exige reconciliar el delta antes de presentar al board. ¿Están contando también mercado hospitalario (nutricionistas staff) o solo clínicas privadas?

Presenta: Marta Ros (CEO) Encuesta muestra: n=384, MoE ±5%

🧪

product-research

Discovery: fricción plantillas · Ines Liu (owner)

PRIORIDAD 3

Estado actual: 8 entrevistas ≈ saturación parcial (Guest et al. recomiendan 6 para temas homogéneos). Proceder con síntesis antes de añadir más.
Top 3 insights preliminares (anecdóticos hasta validar): (a) plantillas no se adaptan a restricciones religiosas/culturales; (b) flujo de edición requiere >7 clics; (c) las dietistas no confían en las kcal automáticas "sin fuente".
Siguiente acción: Ines Liu codifica con JTBD los 8 audios esta semana → síntesis por afinidad → brief para módulo IA con jobs priorizados.

research_plan.md insight_synthesis.json

⚡ Grill challenge

Los 3 insights son anecdóticos (1 participante cada uno hasta la síntesis). No los compartas con el board como "hallazgos validados". ¿Cuántas entrevistas confirman cada job-to-be-done antes de priorizar el backlog?

Owner: Ines Liu (Head of Product) Saturación: 6-8 entrevistas OK

💰

research-finance

CapEx/OpEx routing · CFO Roberto Sanz · PENDIENTE Q1 forzadora

BLOQUEADO

Señal detectada: presupuesto I+D €380K sin clasificación CapEx/OpEx. Requiere confirmar fase (research vs. development) antes de enrutar a research-finance.
Pregunta forzadora pendiente: ¿El estudio clínico está en fase research (→ expense, ASC 730) o hay evidencia de factibilidad técnica que permita capitalizar parte del desarrollo del módulo IA (IAS 38)?
Acción requerida: CFO Roberto Sanz responde al Q1 forzadora en el próximo turno. Sub-skill bloqueada hasta confirmación.

rd_program_budget.md — pendiente capex_opex_routing.json — pendiente

⚡ Grill challenge (pre-lane)

IAS 38 distingue fase de investigación (siempre gasto) de fase de desarrollo (capitalizable con 6 criterios). ¿Puede Roberto Sanz evidenciar factibilidad técnica del módulo IA antes de agosto? Sin esa evidencia, los €380K van a OpEx.

Distribución preliminar de presupuesto I+D — €380.000

Lane	Actividad	Importe €	% s/total	Clasificación tentativa	Owner
Clinical	Diseño protocolo + CRO + reclutamiento (2 centros, n=128)	180.000	47%	OpEx (ASC 730)	Dr. C. Vega
Market	Encuesta n=384 + análisis TAM bottoms-up + competitive intel	45.000	12%	OpEx (ASC 730)	Marta Ros
Product	Síntesis 8 entrevistas + repo de insights + brief módulo IA	25.000	7%	OpEx (ASC 730)	Ines Liu
Finance	Desarrollo módulo IA (planes automáticos) — clasificación pendiente	130.000	34%	TBD — req. Q1 forzadora	R. Sanz (CFO)
TOTAL		380.000	100%

Digest ejecutivo (board Q3)

📋 Resumen de 3 lanes — NutriTrack · 12 jun 2026

Top 3 hallazgos

RCT 128 pacientes DM2 es viable en 2 centros si el endpoint se confirma como HbA1c (no sustituto). Owner: Dr. Vega antes del 30 jun.

TAM bottoms-up (€34.3M SAM) es 9.3× más conservador que el top-down. El SOM de €1M/año es alcanzable y consistente con el objetivo de €800K ARR.

8 entrevistas son suficientes para síntesis (saturación parcial). Los 3 jobs detectados guían el brief del módulo IA antes de construirlo.

Top 3 próximas acciones

Dr. Vega — Confirmar endpoint + 2 centros clínicos ≤ 30 jun. Sin esto el protocolo queda bloqueado.

Ines Liu — Codificar 8 entrevistas con JTBD esta semana → síntesis → brief módulo IA ≤ 20 jun.

Roberto Sanz — Responder Q1 forzadora (research vs. development) para clasificar €130K del módulo IA antes del cierre Q2.

Artefactos generados

protocol_synopsis.md
sample_size.json

market_sizing.md
sample_plan.json

research_plan.md
insight_synthesis.json

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