Sina Sinry no es un desarrollador. Antes de Flibbo dirigía una operación de dropshipping en Shopify y cruzó $1M en ingresos vendiendo productos digitales en 2023. Eso le dio efectivo, un apetito por adquisición pagada, y una lección clara: era bueno en marketing y distribución, no en ingeniería. Así que cuando decidió construir una aplicación de IA, se apoyó en esa fortaleza en lugar de intentar convertirse en programador de la noche a la mañana.

Flibbo es una aplicación completa de creación de contenido con IA para teléfonos. En lugar de entrenar modelos, Sina empaquetó los más fuertes disponibles, herramientas de video como Veo 3 y Kling, además de generación de imágenes y música, en un único producto de suscripción dirigido a creadores, influencers e indie hackers que quieren hacer contenido compartible rápidamente. La apuesta era que la mayoría de la gente no quiere diez suscripciones de IA separadas y una curva de aprendizaje; quieren una aplicación que simplemente haga algo posteable.

La distribución es donde la historia se vuelve interesante. Sina se basó en anuncios pagados combinados con ciclos orgánicos en TikTok, publicando remakes de IA que atrajeron a espectadores curiosos a la aplicación. Trató el paywall como un producto en sí mismo, probando ofertas A/B para mejorar la conversión. Según su propio relato, la aplicación alcanzó aproximadamente $50K MRR en aproximadamente cuatro meses y ha alcanzado más de $90K, estabilizándose alrededor de $55K MRR con más de 500K usuarios totales y un lugar en los 100 principales de la App Store de EE.UU.

El detalle más revelador es lo que sucedió cuando apagó los anuncios. Pausó todo el gasto pagado para ver cuánto ingresos eran reales, y se mantuvo cerca de $50K MRR en instalaciones orgánicas y renovaciones de suscripción únicamente. Para una aplicación de suscripción, las renovaciones son la parte que se compone, y probar que la base se mantuvo sin combustible de anuncios es una señal más fuerte que cualquier mes pico único.

Estas cifras son auto-reportadas en su propio X y LinkedIn y a través de un estudio de caso de fundador, así que trata las cifras precisas como la afirmación del fundador en lugar de ingresos auditados. Lo que es verificable es el enfoque: un operador no técnico que ya sabía cómo comprar atención, lo aplicó a un wrapper de IA, e hizo de la retención la cosa que realmente defendió. Su objetivo declarado es $300K MRR para noviembre de 2026.