Ya construimos este tipo de pipeline antes.
La mayor parte de lo que corre debajo de un editor de video con IA es la misma plomería que pasamos años escribiendo para trabajo de IA en backend. Ingerir media a escala. Correr inferencia. Convertir output desordenado del modelo en algo que una persona pueda revisar y confiar. La forma cambia cuando apuntas esos pipelines al video, pero los huesos son los mismos.
La IA en producción también nos enseñó dónde estos sistemas fallan. La primera falla es quitar el paso de revisión humana y publicar lo que sea que el modelo decida. La segunda es esconder el paso de revisión en una UI que desperdicia el tiempo del usuario. Las dos fallas son visibles ahora mismo en el mercado de editores de video con IA, y por eso Sapari existe — la IA propone, la timeline te muestra las tarjetas, tú decides.
Hecho con creadores, no encima de ellos.
Empezamos Sapari sentándonos con un grupo pequeño de creadores — YouTubers, gente de formato corto, creadores de cursos, coaches — y observando cómo editan de verdad. No corrimos encuestas. Miramos lo que hacían a medianoche cuando algo tenía que salir por la mañana.
Cada función de Sapari rastrea hasta algo que vimos. Alguien arrastrando por 4 minutos de silencio buscando la siguiente frase — por eso el slider de pacing va de Off a Hyper. Alguien re-cortando la misma repetición tres veces — por eso la detección de repeticiones aparece como tarjetas de color en la timeline, no como un auto-corte caja-negra. Alguien exportando la misma edición cuatro veces para cuatro plataformas — por eso un proyecto se vuelve 16:9, 9:16 y 1:1 desde la misma timeline.
No estamos tratando de sacarte de la edición. Estamos tratando de sacar las partes de la edición que no querías estar haciendo en primer lugar.
Tres años de open source.
Las librerías abajo son la superficie pública — la parte que puedes `pip install` y leer en GitHub en benavlabs. Hay más detrás: agentes de IA en producción, templates de infraestructura, herramientas internas que construimos entregando proyectos enterprise de IA.
FastroAI está dividido en dos. El paquete arriba es open source — orquestación agéntica encima de PydanticAI. La parte cerrada, FastroAI Template, es un starter full-stack para apps de IA en producción y fue nuestro primer producto pago. Los dos viven en fastro.ai; la documentación de los dos está en docs.fastro.ai.
Sapari ocupa un lugar diferente. FastroAI Template era para devs; Sapari es el primer producto que construimos para un público que no lo es. Los estándares aplican de cualquier lado — entregar algo que nosotros mismos usaríamos, documentar honestamente, no fingir que el modelo hace más de lo que hace.
Quién está construyendo esto.
Cuatro de nosotros, por ahora.
Igor Benav
Autor de FastCRUD y FastroAI. Construye pipelines de IA en producción para vivir — miles de millones de registros ingeridos, dashboards de BI sirviendo más de 100 usuarios diarios, la capa de orquestación sobre la que corre Sapari. Enseña Python y desarrollo de MVP en paralelo; toca guitarra y dirige campañas de D&D cuando no está en el teclado.
Vic
Lleva producto y operaciones en Sapari. Pasó años en Benchpark gestionando entregas de arte y creación para Disney, Nubank, Zombie Studios y Fini — sabe lo que significa entregar trabajo creativo con un plazo real. Diseñadora de juegos digitales por formación, honores de mejor de promoción en IESB.
Gabriel Silva
Más de 15 años entregando software en producción. Construyó el motor de chatbot con IA dentro de Caixa Tem (el banco digital más grande de Brasil), el sistema de registro farmacéutico de ANVISA, automatización bancaria para Banco da Amazônia y APIs de cálculo de riesgo sirviendo más de 30K peticiones mensuales. IA en producción donde "el modelo se equivocó" tiene consecuencias.
Lucas Rodrigues
Lleva el QA en Sapari y mantiene el trabajo open-source en Benav Labs — issues, PRs, releases de FastCRUD, CRUDAdmin y el resto. Background en Python y FastAPI, finalista top-4 en Campus Mobile (la competencia de emprendimiento en telecom más grande de Brasil).