Caso de estudio
FotoLabs AI
Plataforma de generacion de fotos con IA nativa de WhatsApp. Los usuarios envian selfies, obtienen un modelo de IA personalizado entrenado en 3 minutos y generan imagenes fotorrealistas durante 30 dias.
~3 min
Tiempo de entrenamiento del modelo LoRA
5
Modelos de IA en el pipeline
3
idiomas soportados
$19.99
/mes suscripcion
El desafio
Un producto SaaS completo dentro de WhatsApp
El cliente queria un producto de generacion de fotos con IA sin friccion. Sin descarga de app. Sin login de sitio web. Sin pantallas de onboarding. Todo el recorrido del cliente, desde el primer contacto hasta el pago y la recepcion de fotos generadas por IA, tenia que ocurrir dentro de mensajes de WhatsApp.
Eso significaba construir facturacion de suscripciones, entrenamiento de modelos de IA, moderacion de contenido y entrega de imagenes en una interfaz conversacional. Los usuarios enviarian 5-15 selfies a un numero de WhatsApp, pagarian $19.99/mes a traves de un enlace de Stripe en el chat, y luego escribirian prompts para generar imagenes fotorrealistas de si mismos en cualquier escenario.
El sistema tambien necesitaba manejar checkouts abandonados con cupones de descuento automaticos, entregar una foto diaria generada por IA a cada suscriptor y soportar tres idiomas: ingles, portugues y malayo.
Lo que construimos
WhatsApp como producto
WhatsApp Business API como capa de interfaz
Todo el producto funciona a traves de Meta Graph API v20.0. Los usuarios envian un mensaje a un numero de WhatsApp para comenzar. El sistema responde con botones interactivos, carruseles de imagenes y enlaces de pago. Cada pantalla que tendria una app tradicional, onboarding, configuracion, facturacion, galeria de fotos, existe como un flujo de conversacion. Los usuarios nunca abren un navegador ni descargan una app.
Entrenamiento de modelo de IA personalizado en 3 minutos
Los usuarios suben 5-15 selfies a traves de WhatsApp. El sistema envia cada imagen a Fal.ai, que crea un LoRA fine-tune en Flux. El entrenamiento se completa en unos 3 minutos. Despues, el usuario tiene un modelo personalizado que genera imagenes fotorrealistas de ellos en cualquier escenario que describan. El modelo persiste durante la duracion de su suscripcion.
// Usuario envia 12 selfies via WhatsApp
state: imagesIncomplete
images received: 12/5 (min)
// Pago confirmado via Stripe
state: generatingModel
training LoRA via Fal.ai...
// Modelo listo en ~3 min
state: photoPrompting
awaiting user prompt...
Pipeline de IA multi-modelo
Cada solicitud de generacion de foto pasa por cuatro sistemas de IA. Groq con Llama mejora el prompt de texto del usuario en una descripcion de imagen detallada. Replicate con Flux genera la imagen usando el modelo LoRA personalizado. OpenAI GPT-4o analiza la salida en calidad y relevancia. La misma instancia de GPT-4o ejecuta moderacion NSFW antes de la entrega. Cuatro modelos, un mensaje de WhatsApp como salida.
Fal.ai
Entrenamiento LoRA fine-tune
Replicate / Flux
Generacion de imagenes
Groq / Llama
Mejora de prompts
OpenAI / GPT-4o
Moderacion + analisis de imagenes
Facturacion Stripe y retencion automatizada
Stripe maneja la facturacion de suscripciones a $19.99/mes. El sistema envia un enlace de checkout dentro de WhatsApp. Los callbacks de webhook confirman el pago y avanzan la maquina de estados del usuario al entrenamiento del modelo. Un cron job cada hora detecta usuarios que llegaron al paywall pero no pagaron. Genera un cupon de Stripe y envia el codigo de descuento via WhatsApp, todo sin intervencion humana.
// Cron cada hora: verificacion de paywall abandonado
users at paywall: 47
unpaid > 1 hour: 12
// Generar cupon de Stripe
coupon: FOTO-20OFF-x8k2
discount: 20%
// Enviar via WhatsApp
12 messages delivered
Automatizacion y operaciones
- Cron diario de fotos IA: cada manana el sistema genera y entrega una foto de IA fresca a cada suscriptor activo, sin prompt requerido.
- Moderacion de contenido NSFW via OpenAI analiza cada imagen generada antes de la entrega. Las imagenes marcadas se bloquean y registran.
- Soporte multiidioma para ingles, portugues y malayo. El sistema detecta el idioma del usuario desde su configuracion regional de WhatsApp y responde en el idioma correcto.
- Panel de administracion mostrando hilos de conversacion de WhatsApp, estados de usuario, estado de suscripcion e historial de imagenes generadas.
Arquitectura
XState 5 dirige la conversacion
Maquina de estados XState 5
Cada usuario de WhatsApp tiene una instancia de maquina de estados almacenada en Firebase. Cinco estados controlan el flujo: onBoarding, imagesIncomplete, paywall, generatingModel y photoPrompting. Cada mensaje de WhatsApp entrante dispara una transicion de estado. La maquina decide la siguiente respuesta, ya sea solicitar mas selfies, enviar un enlace de pago o generar una imagen.
Firebase como capa de persistencia
Firestore almacena perfiles de usuario, snapshots de la maquina de estados, registros de suscripcion e historial de conversaciones. Firebase Storage guarda las selfies subidas y las imagenes generadas. Cada transicion de estado escribe en Firestore, asi el sistema reanuda desde el estado correcto si el servidor se reinicia durante una conversacion.
Meta Graph API v20.0
Los mensajes entrantes llegan a un endpoint webhook. El sistema descarga medios (selfies), procesa texto (prompts) y envia respuestas como mensajes de WhatsApp con botones interactivos, imagenes o enlaces de pago. La limitacion de tasa y la logica de reintentos manejan el throttling de la API de Meta.
Sentry para rastreo de errores
El entrenamiento de modelos de IA, la generacion de imagenes y las llamadas a la API de WhatsApp tienen modos de falla. Sentry captura errores con contexto completo: ID de usuario, estado actual, el prompt que causo el fallo y la respuesta del modelo de IA. El equipo clasifica problemas por estado, pudiendo detectar patrones como "la generacion falla despues del paywall" en minutos.
Resultados
Enviado a produccion
0
descargas de app requeridas
~3 min
entrenamiento de modelo personalizado
5
modelos de IA orquestados por solicitud
3
idiomas: ingles, portugues, malayo
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