La IA generativa ha acelerado la producción de imágenes, vídeos y materiales de campaña, pero también ha introducido una nueva tensión en los equipos creativos: cuanto más autónomas son las herramientas, más difícil resulta saber qué decisiones han tomado, cómo han llegado al resultado y dónde puede intervenir el profesional para corregir el proceso. Magnific quiere situarse precisamente en ese punto crítico con el lanzamiento de tres soluciones orientadas a que los agentes de IA no funcionen como una caja negra, sino como sistemas visibles y editables por parte de las agencias, marcas y equipos de producción.

La compañía, especializada en herramientas de inteligencia artificial para producción creativa, ha presentado Magnific Agents, Magnific MCP y Magnific Flows durante la Upscale Conf de San Francisco, un encuentro internacional centrado en el despliegue de la IA en procesos creativos. Los lanzamientos fueron dados a conocer por Joaquín Cuenca, CEO de Magnific, que defendió durante su intervención que el valor de los agentes de IA no debería residir únicamente en su capacidad para entregar un resultado. También deben ofrecer capacidad para integrarse dentro del criterio, la memoria y los flujos reales de trabajo de los profesionales.

La premisa que comparten los tres productos es que la automatización no debe borrar el proceso creativo. Frente a herramientas que generan una pieza final difícil de modificar, Magnific propone que cada agente construya flujos de trabajo abiertos, de modo que el usuario pueda verlos, editarlos, ejecutarlos de nuevo y compartirlos con otros miembros del equipo. La compañía plantea así una diferencia relevante entre usar IA para obtener resultados puntuales y utilizarla como una infraestructura de producción capaz de mantener consistencia, trazabilidad y control.

“Las herramientas de IA actuales tienen un problema: entregan el resultado, pero no el proceso”, ha señalado Joaquín Cuenca, CEO de Magnific. “No recuerdan qué era lo importante para el usuario y no pueden conectarse a las herramientas que ya utiliza. Creemos que la IA debe amplificar lo que solo un humano puede aportar, no reemplazarlo. Hoy lanzamos la capa tecnológica que permite mantener el control de todo el proceso”.

El planteamiento responde a una necesidad cada vez más visible en agencias, productoras y departamentos de marketing. La IA ya no se utiliza únicamente para explorar ideas o generar piezas experimentales; también se usa para producir materiales que deben respetar territorios de marca, referencias visuales, formatos, mercados y criterios internos. En ese contexto, el reto pasa por lograr que distintas personas puedan trabajar sobre una misma lógica creativa sin depender de un único usuario experto ni de prompts aislados.

En este sentido, Magnific Agents permite a los usuarios diseñar sus propios agentes creativos en lugar de limitarse a utilizar modelos preconfigurados por la plataforma. El profesional puede asignar al agente un nombre, un propósito y un prompt, añadir guías de marca y referencias visuales, y definir a qué herramientas puede acceder. La clave, según Magnific, es que el agente recuerda el proyecto, los personajes, las decisiones previas y las reglas definidas por el equipo. Así, si el usuario hace referencia a “el actor principal” o a un elemento concreto de la campaña, el sistema puede interpretar el contexto sin tener que reconstruirlo desde cero.

La diferencia está también en el tipo de salida que ofrece. Magnific Agents no devuelve simplemente una imagen, un vídeo o un archivo cerrado. Entrega, en su lugar, un flujo editable que puede seguir trabajándose. Si el resultado necesita ajustes, el equipo puede intervenir sobre los pasos del proceso, modificar instrucciones, sustituir referencias o repetir determinadas fases. La herramienta busca así trasladar a los agentes de IA una lógica más cercana a la producción profesional, donde el trabajo no se cierra en una única generación y avanza mediante capas, versiones y decisiones sucesivas.

La segunda novedad, Magnific MCP, integra la plataforma dentro de clientes de IA que los profesionales ya utilizan en su día a día. La compañía apunta que el usuario podrá pedir a Claude que genere una imagen o a ChatGPT que escale un vídeo, manteniendo la conexión con su cuenta, sus proyectos y sus recursos de Magnific. El objetivo es que la IA no obligue a trabajar en entornos desconectados y pueda activarse desde las conversaciones donde muchos equipos ya están organizando parte de su trabajo.

A diferencia de otros conectores centrados únicamente en la generación, Magnific MCP busca incorporar control creativo dentro del propio chat. Entre sus posibilidades, la compañía señala que puede transformar resultados en capas editables, adaptar una imagen a distintos formatos o permitir que el trabajo se retome después dentro de Magnific para el acabado final. 

Magnific Flows, por su parte, está diseñado para que un flujo de trabajo creado por un perfil experto pueda ser reutilizado por el resto del equipo de forma sencilla. El creador configura una receta con referencias, modelos, prompts y reglas de marca, y otros usuarios pueden activarla arrastrando un nuevo recurso y pulsando un botón. La complejidad técnica queda oculta, pero las directrices creativas permanecen protegidas. La compañía plantea este producto como una forma de escalar procesos sin sacrificar coherencia de marca.

“Se ha debatido mucho sobre lo que la IA puede hacer sin los humanos. A nosotros nos interesa mucho más lo que los humanos pueden hacer cuando tienen las herramientas adecuadas”, ha afirmado Omar Pera, CPO de Magnific. “Nuestro objetivo nunca ha sido sustituir a los creadores. Es darles el poder de producir cosas que antes requerían equipos más grandes, presupuestos más elevados o mucho más tiempo”.

Con estos lanzamientos, Magnific busca responder a uno de los grandes desafíos de la IA generativa en producción real: pasar de la experimentación individual a sistemas de trabajo que puedan ser adoptados por equipos enteros. La compañía defiende que tener acceso a herramientas de IA no equivale necesariamente a construir procesos sostenibles con ellas. Para que la tecnología sea útil en entornos profesionales, debe recordar decisiones anteriores, respetar la identidad de marca, permitir intervención humana y operar dentro de los espacios donde los equipos ya trabajan.

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“Tener acceso no es lo mismo que construir”, ha señalado Joaquín Cuenca al cierre de su intervención en la Upscale Conf. “Construir significa que el equipo puede ejecutarlo, no solo una persona. Significa que la IA recuerda el trabajo anterior, no solo el último mensaje. Y significa que se trabaja donde el usuario ya está, no donde la herramienta quiere que esté”.

Los anuncios llegan en un momento de crecimiento para Magnific, que asegura haber superado el millón de suscriptores de pago y los 230 millones de dólares en facturación anual recurrente.