PromoGen AI

MVP B2B SaaS: genera videos promocionales HD desde un guion de texto, con marca (logo/colores/tipografía), voz en off IA y música de fondo — 10x más rápido que edición manual.

Concepto

PyMEs y agencias de marketing no pueden sostener el ritmo de contenido en video que exigen redes sociales y campañas. PromoGen AI automatiza la producción: el usuario escribe un guion, elige voz/idioma/música/resolución y aplica su Brand Kit; el sistema renderiza el video de forma asíncrona y expone el resultado vía polling.

Monetización: suscripción por niveles (Básico con marca de agua, Profesional 1080p sin marca de agua, Empresa con API y colaboración).

Arquitectura

• Spring Boot 4.0.4 / Java 25, capas %%INLINE0%% → %%INLINE1%% → %%INLINE2%% → %%INLINE3%%.
• Seguridad: JWT stateless. %%INLINE4%% (jjwt 0.12.6) valida el header %%INLINE5%%, %%INLINE6%% carga el usuario por email, %%INLINE7%% protege todo excepto /api/auth/**.
• Persistencia: JPA sobre H2 en memoria (autoconfigurado, sin credenciales que gestionar en el MVP; cambiar a PostgreSQL en %%INLINE9%% para producción). Entidades %%INLINE10%%, %%INLINE11%%, %%INLINE12%%.
• Procesamiento asíncrono: %%INLINE13%% publica un %%INLINE14%% (serializado a JSON con el %%INLINE15%% de %%INLINE16%%) en RabbitMQ (%%INLINE17%%: exchange/cola/binding dedicados) y responde %%INLINE18%% de inmediato. %%INLINE19%% (%%INLINE20%%) consume el mensaje, marca %%INLINE21%%, invoca la API externa de IA generativa vía OpenFeign (%%INLINE22%%) y, si no está disponible, cae a un render simulado — así el flujo completo es demostrable sin credenciales de terceros. Al terminar marca %%INLINE23%% con %%INLINE24%% o %%INLINE25%% con %%INLINE26%%.
• Brand Kit: %%INLINE27%%/%%INLINE28%% guardan logo, colores y tipografía por usuario; cada %%INLINE29%% puede referenciar un %%INLINE30%% para aplicarse en el render.
• Catálogo de voces/música: GET /api/videos/options expone las voces sintéticas, idiomas, pistas y resoluciones soportadas.

Endpoints

Método	Ruta	Auth	Descripción
POST	/api/auth/register	No	Alta de cuenta, devuelve JWT
POST	/api/auth/login	No	Login, devuelve JWT
POST	/api/brand-kits	JWT	Crea Brand Kit (logo, colores, tipografía)
GET	/api/brand-kits	JWT	Lista Brand Kits del usuario
GET	/api/brand-kits/{id}	JWT	Detalle de un Brand Kit
GET	/api/videos/options	JWT	Catálogo de voces/idiomas/música/resoluciones
POST	/api/videos	JWT	Encola generación de video (202 Accepted + jobId)
GET	/api/videos/jobs/{jobId}	JWT	Estado del trabajo (PENDING/PROCESSING/COMPLETED/FAILED) y URL final

Referencias

• Google AI — https://ai.google (Gemini Omni / Lyria como inspiración de la API de generación de video/audio integrada vía Feign).
• Spring AMQP / RabbitMQ — colas para desacoplar la petición HTTP del renderizado pesado.
• jjwt 0.12.6 — emisión/validación de tokens.

Análisis de negocio

• Mercado: equipos de marketing PyME, social media managers, agencias — alto volumen de contenido, bajo presupuesto de producción.
• Propuesta de valor: de guion a video HD en minutos, sin editor ni stock manual, con marca aplicada automáticamente.
• Monetización: SaaS por niveles (cuota de videos/mes, marca de agua, resolución, colaboración/API) — el modelo de datos (VideoJob.resolution, ausencia de marca de agua) ya soporta diferenciar tiers.
• Riesgo técnico principal: dependencia de la API externa de generación de video (coste/latencia/disponibilidad); mitigado en el MVP con fallback simulado para no bloquear la demo.
• Siguiente paso: sustituir el fallback simulado por integración real (Google VideoFX/RunwayML), añadir almacenamiento en la nube (S3/GCS) para assets y videos finales, y overlay real de logo/texto vía FFMPEG en el worker.

Cómo ejecutar

# 1. Requiere un broker RabbitMQ local (o usar Docker):
docker run -d --name rabbitmq -p 5672:5672 -p 15672:15672 rabbitmq:3-management

# 2. Levantar la app (H2 en memoria autoconfigurado, sin setup adicional)
mvn spring-boot:run

# 3. Registrar usuario
curl -X POST localhost:8080/api/auth/register -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"email":"demo@promogen.ai","password":"secret123","fullName":"Demo User"}'

# 4. Crear Brand Kit (usar el token devuelto arriba)
curl -X POST localhost:8080/api/brand-kits -H "Authorization: Bearer <token>" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"name":"Marca Demo","logoUrl":"https://cdn.demo/logo.png","primaryColorHex":"#0055FF","secondaryColorHex":"#FFFFFF","fontFamily":"Inter"}'

# 5. Generar video
curl -X POST localhost:8080/api/videos -H "Authorization: Bearer <token>" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"script":"Presentamos nuestro nuevo producto...","brandKitId":1,"voiceStyle":"es-ES-Standard","language":"es","musicTrack":"upbeat-corporate","resolution":"1080p"}'

# 6. Consultar estado (polling)
curl localhost:8080/api/videos/jobs/1 -H "Authorization: Bearer <token>"

Sin RabbitMQ corriendo, %%INLINE41%% seguirá devolviendo %%INLINE42%% y persistiendo el job en PENDING, pero el mensaje no se publicará hasta tener broker disponible.

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FinOps Analysis para PromoGen AI

Resumen de Costos y Rentabilidad

PromoGen AI, en su fase MVP inicial, presenta una estructura de costos optimizada con un alto potencial de rentabilidad. Basado en una proyección de 20 clientes en el plan Profesional ($25/mes), se estima un ingreso mensual de $500.

Los costos operativos mensuales se desglosan de la siguiente manera:

• APIs Externas (Generación de Video y LLM): $101

* La API de generación de video es el principal motor de costo, estimada en $100 para 400 videos generados al mes (asumiendo $0.25 por video de 30 segundos). * El uso de LLMs de texto (ej. GPT-4o-mini para procesamiento de prompts) es marginal, estimado en $1 para ~500K tokens.

• Infraestructura Cloud (AWS): $45

* Compute (EC2 t3.small para Spring Boot y RabbitMQ): $15 * Base de Datos (RDS PostgreSQL t3.micro): $15 * Almacenamiento y Transferencia de Datos (S3 con 50GB y 100GB egress): $10 * Monitoreo y DNS (CloudWatch, Route53): $5

• Total de Costos Mensuales Estimados: $146

Con estos números, PromoGen AI proyecta una ganancia mensual de $354, resultando en un margen de beneficio del 71%. Este margen es excelente para una startup, lo que indica una sólida propuesta de valor y un modelo de negocio eficiente en sus inicios.

Desglose de Costos Clave

El principal impulsor de costos es la API de Generación de Video, representando aproximadamente el 68% de los costos operativos. La optimización en esta área será crítica para mantener la rentabilidad a medida que la startup escale.

Estrategias de Optimización FinOps

Para garantizar la sostenibilidad y maximizar el margen de beneficio a medida que PromoGen AI crece, se recomiendan las siguientes optimizaciones FinOps:

1. Optimización del Uso de APIs:

* Caching Inteligente: Implementar un sistema de caché para almacenar y reutilizar resultados de generación de video para prompts idénticos o muy similares. Esto reducirá drásticamente las llamadas redundantes a la API de video. * Proveedor de Video API: A medida que el volumen de videos aumente, negociar tarifas por volumen con el proveedor actual o explorar proveedores alternativos que ofrezcan modelos de precios más competitivos o descuentos por cantidad. * Calidad Adaptativa: Ofrecer diferentes niveles de calidad de video (ej. 720p vs 1080p) con costos asociados. Permitir a los usuarios elegir, optimizando el costo de generación según sus necesidades. * Modelos LLM Híbridos: Para el procesamiento de texto, utilizar modelos LLM más pequeños y económicos para tareas rutinarias (ej. reescritura simple) y reservar modelos más potentes para tareas complejas.

1. Optimización de Infraestructura Cloud:

* Instancias de Ahorro: A medida que la carga de trabajo se vuelve más predecible, considerar el uso de Savings Plans o Reserved Instances para las instancias EC2 y RDS, lo que puede reducir los costos hasta un 30-60%. * Serverless para Workers: Migrar el Worker de Procesamiento de Video a una arquitectura serverless (ej. AWS Fargate, Google Cloud Run) para pagar solo por el tiempo de cómputo utilizado durante la generación de video, escalando a cero cuando no hay trabajos. * Optimización de Almacenamiento: Implementar políticas de ciclo de vida en S3 para mover videos antiguos a clases de almacenamiento más económicas (ej. S3 Infrequent Access, S3 Glacier) o eliminarlos después de un período definido, según la política de retención. * Compresión de Video: Asegurar que los videos generados y almacenados estén óptimamente comprimidos para reducir el espacio de almacenamiento en S3 y los costos de transferencia de datos (egress) al servirlos a los usuarios.

1. Monitoreo y Gobernanza Continua:

* Alertas de Costos: Configurar alertas de presupuesto y uso en las plataformas cloud para identificar rápidamente cualquier desviación en los gastos. * Dashboards de FinOps: Crear paneles de control que visualicen los costos por servicio, por cliente o por característica, permitiendo una toma de decisiones informada sobre la inversión en infraestructura y APIs. * Revisión Periódica: Establecer revisiones FinOps periódicas para evaluar el rendimiento de los costos, identificar nuevas oportunidades de optimización y ajustar las estrategias según la evolución del negocio y la tecnología.