Estudio Foto AI

Un estudio de retrato con IA promete magia, pero por dentro es un proceso pesado: subir imágenes, afinar un modelo por persona, generar cientos de variantes y entregarlas. Hacerlo a mano para decenas de miles de usuarios era imposible; el flujo tenía que ser 100% automático, de la tarjeta al resultado.

El entrenamiento y la generación tardan minutos, no milisegundos. La plataforma no podía quedarse congelada esperando: necesitaba procesar en segundo plano, avisarle al usuario cuando estuviera listo y aguantar los picos sin perder trabajos.

Y sobre todo, tenía que ser rentable. Cada peso de cómputo cuenta cuando generas medio millón de retratos, así que el pipeline debía ser eficiente y predecible.

Levantamos el producto en Next.js sobre Vercel y movimos todo el trabajo pesado a Replicate: por cada usuario se afina un modelo propio y luego se generan los lotes de retratos. El front nunca se bloquea —dispara el trabajo y sigue.

La generación es asíncrona: encolamos cada trabajo y escuchamos su avance por webhooks, de modo que el usuario recibe sus galerías en cuanto están listas. Los originales y resultados viven en AWS S3; Firebase guarda estado, cuentas y metadatos.

Stripe cobra antes de arrancar el cómputo, así que cada trabajo pagado dispara su propio pipeline sin intervención. Un blog y piezas de marketing integradas alimentan la adquisición de los más de 80,000 usuarios de la línea de foto con IA.