Apps de 'vibe coding' que están haciendo millonarios a sus fundadores

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00:00:00Desde que la IA empezó a programar bien, mucha gente que nunca había programado empezó a crear sus propios productos.
00:00:05La gente empezó a crear aplicaciones que resolvían problemas que enfrentaban, lo cual no podían hacer antes porque carecían de habilidades limitadas solo a desarrolladores.
00:00:13Pero estos no eran solo proyectos secundarios de aficionados.
00:00:15Se convirtieron en productos serios y muchos de ellos empezaron a generar ingresos reales, no solo en miles, sino en millones de dólares.
00:00:21Todo esto pudo suceder porque la IA cerró la brecha que existía antes.
00:00:25Pero ninguno llegó allí simplemente así como así.
00:00:27Todos siguieron una serie de pasos para que funcionara.
00:00:30No utilizaron algún flujo de trabajo que nadie más pueda usar.
00:00:32Ninguno tenía experiencia en desarrollo ni experiencia en negocios.
00:00:36Pero cada uno de ellos aún así lo logró.
00:00:38Y sorprendentemente, sus flujos de trabajo no eran tan especiales.
00:00:40Eran simplemente más simples y más inteligentes de lo que parecen.
00:00:43Así que el primer proyecto que ganó gran popularidad a pesar de ser totalmente programado por "vibra" es Medve.
00:00:48Es una plataforma de atención médica con más de 500,000 usuarios activos.
00:00:52Cubre una amplia gama de problemas de salud y proporciona no solo seguimiento, sino también soporte experto 24/7.
00:00:58La historia cuenta que Matthew Gallagher, quien trabajaba solo, usó herramientas de IA para construir esta aplicación de principio a fin.
00:01:04La compañía obtuvo 400 millones de dólares en ingresos en su primer año y está en camino de convertirse en una empresa de mil millones de dólares este año.
00:01:11A pesar de no tener experiencia en programación, pudo construir esta aplicación usando herramientas de IA.
00:01:15No dependió de una sola herramienta.
00:01:17Eligió cada una por sus fortalezas.
00:01:19Usó modelos de Claude y Grok principalmente para programar, con ChatGPT como herramienta secundaria de depuración.
00:01:24MidJourney manejó la generación de imágenes en el sitio y ElevenLabs impulsó las llamadas de audio, lo que eliminó por completo la necesidad de soporte humano telefónico.
00:01:31Pero las herramientas de programación por sí solas no dirigen una empresa de atención médica.
00:01:34Así que, en lugar de construir farmacias y envíos desde cero, los subcontrató a servicios existentes.
00:01:39Eso le quitó la carga de mantener el inventario y realizar las entregas.
00:01:42Lo mismo ocurrió con la consultoría profesional.
00:01:44Él también subcontrata la consultoría, eliminando la necesidad de estar involucrado personalmente en ese aspecto también.
00:01:49Trató cada dependencia como un servicio, no como una contratación.
00:01:52Su propio trabajo era el juicio del producto, descubrir lo que el mercado realmente necesitaba.
00:01:56Pero trabajar solo tiene un costo.
00:01:58Un día rompió la producción mientras estaba fuera.
00:02:00Nadie más pudo manejarlo, y la compañía perdió 200 clientes en una sola hora.
00:02:04Por lo tanto, contrató a dos ingenieros, no para escalar, sino como una red de seguridad, para que la próxima interrupción no repitiera la misma pérdida.
00:02:10La verdadera habilidad aquí es ser un mejor juez de qué construir, qué herramientas ensamblar y cuándo detenerse.
00:02:15Eso proviene de analizar las necesidades reales de los usuarios, no solo de coleccionar herramientas.
00:02:18En lugar de construir desde cero, combinó soluciones existentes en un solo lugar.
00:02:22Y eso es lo que realmente atrae clientes y escala una empresa a una valoración de mil millones de dólares.
00:02:27Compartimos todo lo que encontramos sobre la creación de productos con IA en este canal.
00:02:30Así que si quieres más videos sobre eso, suscríbete y mantente atento a futuros videos.
00:02:34Ahora, CalAI es un producto que puede sonar como otro rastreador de fitness más, pero en lugar de agregar manualmente la comida que comiste y las calorías que contiene como funcionan los rastreadores normales,
00:02:43puedes simplemente subir una imagen de lo que sea que estés comiendo, y lo convierte en calorías y actualiza la base de datos por ti.
00:02:49Está disponible tanto en Android como en iOS.
00:02:51Mantiene una gran base de datos de alimentos y brinda sugerencias impulsadas por IA para que puedas controlar tu peso y otros objetivos nutricionales en un solo lugar con facilidad.
00:02:59Este producto fue creado por dos adolescentes que todavía estaban en la escuela secundaria en ese momento, lo que luego se amplió a más empleados.
00:03:04Obtuvo más de 5 millones de descargas en solo 8 meses y generó más de 2 millones de dólares en ingresos en un solo mes.
00:03:11También mantuvo una sólida tasa de retención de clientes del 30% porque la mayoría de las aplicaciones solo ganan usuarios, pero esta logró retenerlos.
00:03:18También tiene una calificación de 4.8 tanto en Play Store como en App Store.
00:03:21Ahora, esta idea no era nueva, ya existían aplicaciones similares haciendo lo mismo, pero CalAI tenía una ventaja real que las otras no tenían.
00:03:27Fue construida en la era de los LLM y utilizó modelos de Anthropic y OpenAI para aumentar la precisión.
00:03:33También se basó en una gran base de datos de alimentos de código abierto y alcanzó alrededor del 90% de precisión, que es más que suficiente para la mayoría de los entusiastas de la dieta.
00:03:40Lo que realmente impulsó esta aplicación no fue un gran gasto en marketing.
00:03:44Llamó la atención de influencers de fitness que desempeñaron un papel importante en su promoción, lo que llevó al aumento de usuarios.
00:03:50Luego tenemos Wave AI que comenzó con una idea tan simple, pero tuvo un impacto real en los usuarios.
00:03:55Es una aplicación de toma de notas impulsada por IA que transcribe y toma notas de todo tipo de reuniones y grabaciones.
00:04:01Ahora podrías pensar que ya existen tantas aplicaciones similares y el espacio para esto ya está muy saturado,
00:04:06pero Wave aún logró abrirse paso porque resuelve un problema que la gente realmente siente.
00:04:10Durante las discusiones, los detalles importantes se escapan y la gente necesita una forma confiable de capturar conversaciones en reuniones presenciales y en línea.
00:04:17Se lanzó primero como descarga para iOS, luego se expandió a Android y ahora está disponible en todas las plataformas.
00:04:22La aplicación fue programada enteramente por "vibra" y obtuvo alrededor de 7 millones de dólares en ingresos.
00:04:27El fundador no es desarrollador en absoluto, sin embargo, la escaló hasta convertirla en una empresa que genera millones.
00:04:31Llevó todo el proyecto completamente solo.
00:04:33Similar a como operaba Medve, su infraestructura también se apoyó en servicios de terceros en lugar de construir todo desde cero.
00:04:40Simplemente los integró en una aplicación amigable y se enfocó en resolver el problema de una manera interactiva que hizo que la experiencia del usuario fuera mucho mejor.
00:04:47Y esto es lo que diferenció a este producto de otros similares existentes.
00:04:51Usó ChatGPT como su herramienta principal y en lugar de pedirle que construyera toda la aplicación de una vez, dividió la aplicación en partes más pequeñas.
00:04:58Le pidió a la IA que escribiera cada parte una por una.
00:05:01Así que el posicionamiento estratégico, la experiencia del usuario enfocada y la planificación cuidadosa son lo que realmente lo llevó a ese nivel de ingresos a gran velocidad.
00:05:07Pero antes de seguir adelante, hablemos de nuestro patrocinador, Scrimba.
00:05:10La mayoría de los cursos de ingeniería de IA son solo alguien hablando sobre diapositivas.
00:05:14Sin embargo, con Scrimba, la experiencia es muy diferente.
00:05:17Sus cursos de desarrollo web combinan el video y el editor de código en uno solo.
00:05:20Pausa en cualquier momento, edita el código del instructor directamente y mira qué sucede.
00:05:23Sin cambiar de pestaña, sin copiar y pegar, así es como la programación realmente se aprende.
00:05:27Su ruta de ingeniero de IA es lo que llamó mi atención.
00:05:30En menos de 12 horas, pasas de cero a construir agentes de IA reales, aprendiendo RAG, ingeniería de contexto y MCP, todo construido con JavaScript para que no tengas que aprender Python primero.
00:05:39Incluso se han asociado con Mistral, Langchain y Hugging Face para traer herramientas reales a las lecciones.
00:05:44Y más allá de la IA, tienen rutas profesionales completas para desarrollo front-end, full-stack y back-end con más de 80 cursos que cubren todo, desde React y Node hasta TypeScript y SQL.
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00:06:01Flypeter es otro producto construido únicamente por IA que comenzó como un divertido proyecto de pasatiempo que luego escaló a 500,000 dólares al mes.
00:06:08Es básicamente un simulador de vuelo basado en navegador.
00:06:11Él confió completamente en las herramientas de IA para construirlo y pudo crear la primera versión en solo 30 minutos.
00:06:17El juego escaló tan rápido que el mismísimo Elon Musk lo respaldó.
00:06:20Su arquitectura estaba tan bien construida que pudo sobrevivir a ciberataques y comenzó a generar ingresos a una escala seria.
00:06:26Todo se construyó usando Cursor y al fundador le tomó solo 3 horas trabajando con Cursor tener la aplicación lista en un 80% y en un estado en el que estaba lista para anunciar al público permitiéndoles usarla.
00:06:37Su flujo de trabajo en sí era bastante simple.
00:06:39Comenzó con un prompt y, basándose en cómo la herramienta generaba código y características, iteró con nuevos prompts.
00:06:44Cada iteración agregaba una característica o corregía un problema, una por una, incorporando las mecánicas del juego a lo largo del camino.
00:06:49El juego funcionaba bien si una persona jugaba, pero escalar al multijugador es donde el proyecto necesitaba ayuda.
00:06:55Fue abordado por el fundador de Beta List para ayudarlo a solucionar el problema del multijugador agregando WebRTC, lo cual resolvió el problema hasta cierto punto, pero funcionaba bien solo para dos personas.
00:07:04Por lo tanto, el fundador de Cursor mismo se acercó y cambiaron a WebSockets, lo que realmente resolvió el problema y desbloqueó el multijugador en tiempo real para todos.
00:07:12Lanzó el juego como una versión gratuita, pero agregó un avión específico por 29 dólares.
00:07:17Esto ayudó a ganar mucha popularidad y ganó una cantidad significativa de dinero en poco tiempo.
00:07:22Su stack era Cursor con Grok 3 como modelo backend, Claude Sonnet 3.7 y ChatGPT para depuración.
00:07:28Él es solo un hacker independiente sin experiencia en desarrollo de juegos.
00:07:30Lo que lo llevó allí fue determinación y un enfoque de depuración sistemático paso a paso.
00:07:35Trendfeed es otro producto que ganó rápida popularidad entre los usuarios y obtuvo ingresos sólidos.
00:07:40Es una herramienta de marketing dirigida a creadores de contenido enfocada en construir y adquirir clientes, hacer crecer una comunidad en torno a marcas existentes y aumentar los ingresos generales para los creadores.
00:07:49El proyecto obtuvo alrededor de 12,000 dólares en solo cuatro semanas.
00:07:53Fue construido enteramente con IA usando Cursor con Sonnet, no a través de Claude Code sino directamente dentro de Cursor.
00:07:58Su proceso de construcción fue en realidad bastante sencillo.
00:08:01Comenzó analizando la interfaz cuidadosamente y haciendo una investigación profunda de la competencia, incluso usando IA para desglosar a esos competidores.
00:08:07Luego pasó al diseño de la estructura de datos, definiendo esquemas con Cursor o Claude e iteró desde allí.
00:08:13El día del lanzamiento, la aplicación generó 5,500 libras en un solo día, lo cual fue un resultado masivo para el primer día.
00:08:19Aunque el fundador no es técnico y trabaja en campos fuera de la informática, envió todo el producto usando IA.
00:08:25La aplicación está construida sobre Next.js, React, ShadCN, Superbase y el stack Vercel, toda la tecnología con la que las herramientas de IA funcionan mejor.
00:08:31Dada la popularidad que alcanzó el producto en tan poco tiempo, fue sorprendente que gastara cero en marketing.
00:08:37En cambio, se apoyó totalmente en TikTok, Instagram y YouTube para atraer vistas y anunciar el producto.
00:08:42Su construcción completa se ejecutó en Claude Code y Cursor con Sonnet como modelo principal.
00:08:46El flujo en sí era limpio.
00:08:48Comenzó con el diseño, configuró la estructura principal de la aplicación, estableció la incorporación y el marco principal y repitió patrones de diseño.
00:08:54Luego dividió la aplicación en componentes modulares que la IA podía construir y fusionar.
00:08:59Además, si estás disfrutando de nuestro contenido, considera presionar el botón de "hype" porque nos ayuda a crear más contenido como este y llegar a más personas.
00:09:06El siguiente producto de IA exitoso que fue enteramente programado por "vibra" es Aura.
00:09:10Es básicamente un sitio lleno de plantillas para sitios web hermosos con activos, componentes y habilidades, todo adaptado hacia un diseño fuerte.
00:09:17Todo el proyecto fue construido por Meng To, quien fue la persona detrás de Aura.
00:09:21Publicó en X que el producto alcanzó los 15,000 dólares en ingresos recurrentes mensuales o MRR y ganó más de 21.7 mil usuarios en solo un mes.
00:09:30También compartió que ahora usa Cursor para el diseño y ya no usa Figma como en su flujo de trabajo anterior.
00:09:35Su punto principal es que no solo deberías programar por "vibra", también deberías diseñar por "vibra" porque la IA tiende a generar interfaces básicas.
00:09:42Así que en lugar de dejar que trabaje por su cuenta, necesitas darle plantillas guía para diversificar el aspecto.
00:09:47Recomienda componentes de bibliotecas existentes como 21.dev.
00:09:51También recomienda no depender de un solo modelo mientras construyes la aplicación.
00:09:54En cambio, es más efectivo comenzar con modelos de Claude porque son más poderosos para tareas de programación y, si falla en realizar la tarea, entonces cambiar a modelos de Gemini o GPT cuando sea necesario.
00:10:04En lugar de ir con todo de una vez, enfatiza construir la aplicación paso a paso con cambios incrementales.
00:10:09Recomienda mantener los prompts simples dividiendo la aplicación en partes más pequeñas e iterando en ellas una a la vez.
00:10:15También dice que los prompts idealmente deberían permanecer por debajo de 3 oraciones para que la IA se mantenga enfocada.
00:10:19Tampoco necesitas volcar toda la documentación a la IA.
00:10:22En cambio, deberías darle el contexto mínimo pero correcto para que entregue lo que realmente quieres.
00:10:27De esta manera, el agente podrá enfocarse más en la tarea en cuestión.
00:10:30En resumen, mantén la configuración del agente simple y enfocada.
00:10:33Otro producto que vale la pena mirar es Sleek, que es un producto que convierte prompts en sitios web atractivos.
00:10:38Genera el diseño completo a partir de un prompt, construye imágenes impresionantes, crea maquetas y permite la exportación de código.
00:10:43El producto alcanzó los 10,000 dólares de MRR en 6 semanas y fue construido enteramente usando herramientas de IA.
00:10:49La parte impresionante es que los desarrolladores alcanzaron ese MRR sin gastar ni un solo dólar en marketing.
00:10:54Pero lo que realmente distingue a Sleek es que no comenzaron de cero.
00:10:58Ya habían construido otras herramientas de diseño antes, así que esencialmente reutilizaron sus productos existentes en este.
00:11:03Usaron un stack de Next.js, Superbase y Vercel, que las herramientas de IA ya manejan cómodamente.
00:11:09Adquirieron a todos sus clientes a través de X haciendo uso de su algoritmo inteligentemente y anunciando acceso anticipado, lo que llevó a un fuerte lanzamiento.
00:11:16Pero aquí está la verdadera razón por la que el producto tuvo éxito.
00:11:19Tenían un perfil de cliente ideal, o ICP, claramente definido desde el primer día.
00:11:23Debido a eso, entendieron exactamente lo que sus usuarios objetivo necesitaban y pudieron dar forma al producto para que encajara.
00:11:28Así que siempre que construyas una aplicación, define primero un ICP.
00:11:31Eso es lo que separa a las aplicaciones exitosas de las impresionantes que nunca generan dinero.
00:11:35Cuando tu ICP es claro, das forma al producto en torno a una audiencia específica, identificas al cliente adecuado y construyes algo que realmente necesitan y por lo que pagarán.
00:11:43Y finalmente, está SiteShore, otro producto construido enteramente con IA.
00:11:47Resolvió uno de los mayores problemas que tenían los agentes en ese momento, que era alucinar referencias, citas y fuentes que resultaban ser inexistentes al verificarlas.
00:11:55Es una plataforma donde ingresas citas y verifica si las generadas por la IA son realmente correctas.
00:12:01A pesar de que resolvió un problema tan simple, ganó gran popularidad.
00:12:05El sitio generó alrededor de 10,000 dólares de MRR y creció constantemente.
00:12:09Pero la historia no termina ahí.
00:12:10El sitio fue eventualmente adquirido por una cantidad significativa por Jenny AI, otra plataforma impulsada por IA que trabaja en el mismo espacio.
00:12:17Eso lo convierte en un fuerte ejemplo de cómo un problema simple pero crítico puede convertirse en un producto valioso.
00:12:22Eso nos lleva al final de este video.
00:12:24Si deseas apoyar al canal y ayudarnos a seguir haciendo videos como este, puedes hacerlo usando el botón de "super thanks" a continuación.
00:12:30Como siempre, gracias por mirar y nos vemos en el próximo.

Key Takeaway

La creación de productos exitosos mediante 'vibe coding' depende menos de la habilidad técnica y más de la integración modular de servicios existentes, la resolución de problemas específicos definidos por un perfil de cliente ideal (ICP) claro y la iteración incremental con herramientas como Cursor.

Highlights

Medve generó 400 millones de dólares en ingresos en su primer año utilizando IA para la construcción, subcontratación de servicios logísticos y soporte automatizado con ElevenLabs.

CalAI alcanzó 5 millones de descargas en 8 meses y 2 millones de dólares de ingresos en un solo mes mediante el uso de modelos de visión para calcular calorías a partir de fotos de alimentos.

Wave AI, una aplicación de notas y transcripción, logró 7 millones de dólares en ingresos al integrarse en un flujo de trabajo modular y enfocado en resolver problemas específicos de reuniones.

Flypeter, un simulador de vuelo, escaló a 500,000 dólares al mes tras dedicar solo 3 horas al desarrollo inicial con Cursor y adoptar una arquitectura capaz de soportar multijugador en tiempo real.

Aura alcanzó 15,000 dólares de ingresos recurrentes mensuales (MRR) aplicando diseño asistido por IA mediante componentes modulares en lugar de utilizar Figma.

Sleek obtuvo 10,000 dólares de MRR en 6 semanas al reutilizar productos de diseño previos y definir un perfil de cliente ideal (ICP) claro desde el primer día.

Timeline

Fundamentos del desarrollo impulsado por IA

  • La IA permite a personas sin experiencia técnica previa construir productos que generan millones de dólares.
  • Los flujos de trabajo exitosos priorizan la simplicidad y la inteligencia sobre la complejidad técnica.
  • La IA cierra la brecha de habilidades necesaria para ejecutar productos de mercado serios.

El desarrollo de aplicaciones ya no está restringido a programadores expertos gracias a la capacidad de la IA para ejecutar tareas de codificación. Muchos fundadores sin experiencia técnica previa logran generar ingresos significativos siguiendo procesos de desarrollo sistemáticos y directos, integrando soluciones existentes en lugar de construir todo desde cero.

Casos de éxito: Medve y CalAI

  • Medve subcontrató farmacias y consultoría para enfocarse en la experiencia del usuario y el juicio del producto.
  • La interrupción técnica inicial de Medve causó una pérdida de 200 clientes en una hora, lo que llevó a la contratación de ingenieros como red de seguridad.
  • CalAI logró una tasa de retención del 30% gracias a su capacidad para convertir imágenes de alimentos en datos nutricionales con un 90% de precisión.

Medve demuestra la eficacia de tratar dependencias externas como servicios, permitiendo a un desarrollador solitario escalar una empresa hasta una valoración de mil millones de dólares. CalAI destaca la importancia de la precisión impulsada por modelos de lenguaje en tareas cotidianas, logrando un rápido crecimiento mediante el apoyo de influencers de fitness sin grandes gastos en marketing.

Escalamiento estratégico y herramientas: Wave AI y Flypeter

  • Wave AI dividió el desarrollo en partes pequeñas para que la IA pudiera construir y ensamblar componentes modulares.
  • Flypeter logró una versión funcional en 30 minutos y alcanzó 500,000 dólares al mes mediante el soporte técnico del fundador de Cursor para implementar WebSockets.
  • La determinación y la depuración paso a paso superan la falta de experiencia técnica formal.

Wave AI subraya que la sobresaturación del mercado se supera resolviendo problemas específicos del usuario con una planificación cuidadosa y una interfaz amigable. Flypeter muestra que la arquitectura correcta permite escalar proyectos de pasatiempo a empresas rentables, incluso bajo la presión de ciberataques, mediante la iteración basada en prompts específicos.

Diseño, ICP y validación de mercado

  • Trendfeed generó 5,500 libras en su primer día de lanzamiento sin inversión en marketing.
  • Aura recomienda diseñar con plantillas guía en lugar de dejar que la IA genere interfaces desde cero para evitar diseños básicos.
  • Sleek alcanzó 10,000 dólares de MRR al definir un perfil de cliente ideal (ICP) claro desde el primer día.
  • SiteShore fue adquirido tras resolver exitosamente el problema crítico de las alucinaciones en referencias de IA.

La construcción de productos rentables requiere la definición clara del perfil de cliente ideal para asegurar que el mercado necesite y pague por la solución. Las herramientas de diseño asistido por IA deben ser dirigidas con componentes y plantillas para mantener la calidad visual, mientras que los problemas simples pero críticos, como la verificación de fuentes, presentan oportunidades claras para adquisiciones empresariales.

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