Construyendo AnyLinga: 3 prototipos en 60 días desde Argentina

Eran casi las 2 de la mañana en Buenos Aires cuando me di cuenta de que yo era el cuello de botella en mi propio pipeline de ventas.

Me había mudado a Argentina a comienzos de 2026 para acercarme al mercado latinoamericano. Antes pasé varios años construyendo integraciones y automatizaciones sobre amoCRM y Kommo, principalmente para clientes de habla rusa. El plan era simple: abrir un pipeline nuevo en Kommo, correr un par de campañas outbound a leads de LatAm, aprender el mercado desde el terreno.

Un pequeño problema. No hablaba español.

Este es el log de 60 días de cómo AnyLinga pasó de esa toma de conciencia a las 2 de la mañana a un widget del Kommo Marketplace que traduce ~300 conversaciones al día. También es una defensa de construir un B2B SaaS como fundador solo en 2026, asistencia de IA incluida.

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¿Por qué lo construí? El problema de las 2 de la mañana en Buenos Aires

Tres de cada cuatro consumidores no compran a una empresa que no se comunica en su idioma nativo — el 76% prefiere comprar a empresas que hablan su idioma, y el 40% dice que simplemente no comprará de otra manera (CSA Research, estudio B2C 2020, 8.709 consumidores en 29 países). Conocía esa estadística antes de mudarme. Subestimé cómo se siente estar del otro lado.

Mi primera semana en Argentina, mi flujo era así: abrir la conversación en Kommo, copiar el mensaje en español del cliente, pegarlo en Google Translate en otra pestaña, leer la versión en inglés, escribir mi respuesta en inglés, pegarla en DeepL o Google Translate una vez más, copiar la traducción al español, pegarla de vuelta en Kommo, enviar. Aproximadamente entre 30 y 120 segundos por mensaje, según el largo.

A la tercera o cuarta conversación era obvio que esto no escalaba ni siquiera para una sola persona. El tiempo de respuesta se medía en minutos, no en segundos. Cometí errores de copiar y pegar — dos veces casi pego el nombre de un cliente en la ventana del traductor. Y no había forma de pasarle una conversación a otra persona después, porque el texto traducido nunca quedaba dentro del CRM.

Revisé el mercado. Cada «traductor de WhatsApp» que encontré era una extensión de navegador que funcionaba en WhatsApp Web, fuera de cualquier CRM. Nada se conectaba con Kommo. Así que, fiel al estilo fundador, me dije que armaría un prototipo rápido en el fin de semana solo para llegar al lunes.

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Prototipo 1 — un bot de Telegram en un fin de semana

La primera versión fue lo más chico que pude enviar para desbloquearme: un bot de Telegram. Yo reenviaba un mensaje del cliente al bot, el bot lo traducía con DeepL, me devolvía la traducción como respuesta y yo lo copiaba a Kommo. Ida y vuelta, unos 8 segundos.

Tardó unas 48 horas en estar listo, sobre todo porque quería que manejara adjuntos y notas de voz también. La transcripción era cruda pero usable. El lunes a la mañana tenía una herramienta funcionando para usar durante una llamada de ventas.

Lo que probó:

• DeepL más OpenAI como respaldo daban suficiente calidad de traducción para conversaciones de ventas — incluso con slang y español argentino regional.
• La latencia no era el límite; lo eran los pasos manuales.
• La API de Telegram era un buen sandbox para la V1, pero claramente no era el estado final correcto — yo no debería ser el puente entre dos apps.

Lo que no resolvió:

• Seguía copiando y pegando entre Kommo y Telegram. Cuatro acciones manuales por cada mensaje entrante.
• El texto traducido no quedaba en la tarjeta del lead — solo el español original. Así que si dos semanas después scrolleaba para recordar qué había dicho un cliente, estaba leyendo español otra vez.
• No podía pasarle nada de esto a un asistente de ventas. El bot estaba atado a mi propia cuenta de Telegram.

El prototipo probó el motor de traducción. No probó el flujo de trabajo. Empecé a planear la V2 esa misma semana.

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Prototipo 2 — escuchando a Kommo directamente

La versión 2 fue el paso obvio: sacarme del ciclo de relay. Construí un pequeño servicio que se suscribía a los webhooks de Kommo, traducía los mensajes entrantes de WhatsApp al llegar, y enviaba la traducción de vuelta a la misma conversación como una nota del CRM. El agente — yo — podía leer la versión en inglés directamente dentro de la tarjeta de Kommo.

La latencia bajó de 8 segundos (con mi ida y vuelta por Telegram) a menos de 2 segundos de punta a punta. La traducción aparecía en el panel de la conversación un instante después de llegar el mensaje original en español. Se sentía como un producto distinto.

Pero la V2 era un problema a medias resolver. El entrante andaba. El saliente no. Yo seguía escribiendo respuestas en inglés y el cliente las recibía en inglés. La mayoría de mis leads argentinos dejaba de responder después de mi segundo mensaje.

La lección de la V2 fue incómoda pero útil. Auto-completar a medias una conversación bidireccional es un tipo de roto diferente al de no automatizarla. Con el flujo manual de copiar y pegar, al menos mis respuestas eran lentas pero en el idioma del cliente. Con la V2, mis respuestas eran rápidas pero en el idioma incorrecto. La experiencia del cliente empeoró antes de mejorar.

La V2 corrió unas dos semanas. Después la apagué, tiré el código a medias del saliente y empecé la V3 en serio.

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Prototipo 3 — el widget bidireccional completo (esto es lo que está en producción hoy)

La V3 es lo que se puede instalar hoy como AnyLinga desde el Kommo Marketplace. Traduce en ambas direcciones, aparece dentro del panel de conversación propio de Kommo como widget nativo, y registra tanto el texto original como el traducido en el registro del lead. El agente escribe en su idioma, el cliente lee en el suyo, y el historial queda limpio para quien abra ese lead tres meses después.

El paso del prototipo 2 al widget público llevó unos 40 de los 60 días. Solo el flow de OAuth del Kommo Marketplace se llevó una semana, sobre todo porque la superficie de autorización de Kommo para integraciones públicas tiene rarezas legacy que no están bien documentadas. La parte de Meta — registrar AnyLinga como partner de integración de WhatsApp Business API — tomó más que el prototipo V1 entero.

Más allá de Kommo y WhatsApp, en el camino la V3 sumó Telegram, Instagram Direct, Facebook Messenger y los DMs de TikTok. Cada canal tiene una forma de API levemente distinta; la capa de abstracción para manejarlos de forma uniforme es, sinceramente, la parte del codebase de la que más orgulloso estoy.

La razón por la que esos cuatro pares lideran es simple: es el corredor donde yo personalmente vivo. Inglés ↔ español es el puente LatAm–US. Español ↔ ruso es la audiencia legacy heredada de años de trabajo con Kommo en mercados CIS. Español ↔ portugués es el cruce Argentina–Brasil. Portugués ↔ inglés es el puente Brasil–US, que está creciendo más rápido ahora.

Una cosa que vale la pena decir con claridad: todavía no tengo muchos clientes pagos. El producto está en el Kommo Marketplace y acepta pruebas desde fines de abril de 2026. El tráfico que ves en esos números es mayormente cuentas de trial más mi propia operación de ventas. Es honesto. El traction es real pero chico, y el objetivo de los próximos seis meses es multiplicar esos números por diez.

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¿Qué aprendí construyendo un B2B SaaS en 60 días con vibe-coding?

La confesión poco de moda: porciones significativas de AnyLinga están escritas con IA. No en el sentido de «ChatGPT escribió mi producto». En el sentido de «Claude pair-programó cada prototipo, generó el esqueleto del widget de Kommo y entregó el boilerplate de locales». No voy a pretender que lo hizo un CTO inexistente.

Lo que la IA realmente aceleró:

• Código rutinario — endpoints CRUD, migraciones de esquema, interpolación de strings de locale, el esqueleto JS del widget de Kommo.
• Traducción entre convenciones — convertir una spec de API en un cliente tipado, o un payload de webhook en una forma de evento interno normalizada.
• Borradores de documentación — la primera pasada de la base de conocimiento y de este blog se redactaron con IA y luego se editaron mucho.

En lo que la IA no ayudó:

• Decisiones de producto. ¿AnyLinga debería soportar DMs de TikTok en la V3 o esperar? ¿Las variantes regionales del español (LatAm vs castellano) deberían detectarse por contacto o setearse por pipeline? Son llamadas de gusto, que las hace el operador-fundador — yo.
• Rarezas legacy de las APIs de plataformas. El flow de OAuth de Kommo, la verificación de negocio de Meta, el registro de canales de amojo — la IA alucinó soluciones plausibles que no coincidían con la realidad. Las horas más dolorosas las pasé leyendo docs y haciendo prueba y error a mano.
• Empatía con el cliente. La decisión de tirar el código a medias del saliente de la V2 vino de escuchar reacciones reales de clientes, no de ningún IDE.

El patrón que funcionó: el humano como operador, cliente y diseñador; la IA como el que tipea. Si hubiera contratado a un developer junior en la semana uno, todavía lo estaría onboardeando. El hecho de que un operador solo pueda enviar un B2B SaaS multicanal en 60 días no es un flex. Es simplemente cómo se ve el stack de 2026, si estás dispuesto a decirlo en voz alta.

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¿Qué viene después?

Tres cosas en el roadmap inmediato:

Paridad de locales. Las landings y la base de conocimiento de AnyLinga ya están en seis idiomas. El blog se pone al día en el próximo trimestre — incluido este post, que se traduce a mano al ruso y al español antes de que el pipeline de auto-translate corra el resto.

Verticales. WhatsApp CRM en Latinoamérica está dominado por real estate, turismo y ventas B2B SaaS de US hacia LatAm. Hay tres guías verticales programadas para las próximas seis semanas, con detalles de workflow para cada una.

La traducción nativa de WhatsApp, otra vez. Meta lanzó la traducción de mensajes in-app en septiembre de 2025. Corre solo en la app móvil de WhatsApp y no se integra con ningún CRM. Ese hueco es exactamente la razón por la que AnyLinga tiene mercado. Lo voy a seguir mirando.

Si estás chocando con la misma pared que yo — vendiendo en un idioma que no hablas con fluidez, copiando y pegando en cada hilo de WhatsApp — me gustaría sinceramente saber de vos. El DM está abierto. La prueba de 7 días también.

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Preguntas frecuentes

¿Quién construyó AnyLinga?

AnyLinga lo construyó Max Shishkin a comienzos de 2026. Fundador solo, con asistencia de IA. La empresa es un producto de VentaBoost LLC, registrada en Delaware, Estados Unidos. Max se mudó a Argentina en enero de 2026 para vender en Latinoamérica y construyó el producto porque lo necesitaba él mismo.

¿Por qué AnyLinga empezó con WhatsApp y Kommo específicamente?

Porque el fundador vivía dentro de ese flujo exacto. Max pasó años construyendo integraciones sobre amoCRM y Kommo para mercados de habla rusa. Cuando se mudó a Argentina, su realidad diaria era responder leads de WhatsApp desde Kommo en un idioma que no hablaba. El producto tuvo un primer usuario — él — desde el día uno.

¿Qué significa «vibe-coding» acá?

Desarrollo asistido por IA donde la mayor parte del código repetitivo y rutinario se genera y edita colaborativamente con un pair-programmer de IA, mientras las decisiones de producto siguen siendo humanas. En 2026 así es como muchos operadores chicos envían rápido contra equipos más grandes. El backend de AnyLinga, el widget de Kommo, la UI de admin y las integraciones se construyeron con asistencia significativa de IA en una ventana de 60 días.

¿Cuántas conversaciones traduce AnyLinga por día en este momento?

La infraestructura activa maneja actualmente alrededor de 300 conversaciones y 1.000 mensajes por día en cuatro pares de idiomas principales: inglés ↔ español, español ↔ ruso, español ↔ portugués, y portugués ↔ inglés. El producto traduce más de 50 idiomas, pero esos cuatro son donde se concentra el tráfico de producción.

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Conclusión

Tres prototipos, sesenta días, un operador-fundador-cliente en un departamento de Buenos Aires que no hablaba español el día que llegó. Lo interesante no es que AnyLinga exista. Lo interesante es el patrón de construcción: enviar una V1 hackera a un usuario (vos mismo), dejar que la fricción de ese usuario te diga exactamente cómo debe ser la V2, repetir.

Si querés la comparación sistemática de los cuatro métodos para traducir WhatsApp dentro de cualquier CRM, esta es la próxima lectura: Traducir WhatsApp en CRM: 4 métodos comparados. Si estás pensando en cómo esto escala más allá de un fundador solo — qué hacen los equipos internacionales con este tipo de capa — ahí está WhatsApp CRM para equipos internacionales.

O, si preferís verlo traduciendo en vivo: instalalo desde el trial de 7 días. Sin tarjeta de crédito. Voy a estar del otro lado del DM.