La compañía desarrolló una infraestructura que combina agentes autónomos, modelos generativos y herramientas de programación para crear, publicar y analizar contenidos. El objetivo no es reemplazar a los equipos humanos, sino acelerar la experimentación y probar nuevas narrativas.
La inteligencia artificial generativa empieza a modificar la producción audiovisual no solo por su capacidad para crear imágenes, videos, voces o música, sino por la posibilidad de coordinar múltiples tareas mediante agentes autónomos. Gennial, compañía vinculada a Flixxo, desarrolló una arquitectura con más de 60 agentes de IA especializados en distintas etapas del proceso creativo.
Durante una entrevista con ITSitio, Adrián Garelik, cofundador y CEO de Gennial y Flixxo, explicó que cada agente cumple una función determinada. Algunos trabajan sobre la estructura narrativa y la división de historias en capítulos; otros generan diálogos, escenografías y personajes, mientras que también existen agentes dedicados al prompting, la iluminación, las posiciones de cámara y la publicación.
La arquitectura funciona como un sistema coordinado de modelos y herramientas. Gennial utiliza Claude para distintos procesos, mientras que integra Seedance para generación de video y recurre, según las necesidades, a NanoBanana, Midjourney, ElevenLabs y Suno para imágenes, audio y música. El resultado es una cadena de producción en la que diferentes sistemas de IA colaboran entre sí en lugar de utilizar un único modelo para todo el contenido.
De producir contenido a experimentar con él
Uno de los principales cambios que plantea este modelo es la velocidad para probar hipótesis. En lugar de invertir recursos en producir una temporada completa antes de conocer la respuesta del público, Gennial puede generar algunos episodios, publicarlos, medir el comportamiento de la audiencia y utilizar ese feedback para modificar el contenido.
El mecanismo resulta especialmente interesante en formatos como los microdramas verticales, donde una producción puede comenzar con apenas dos o tres capítulos. Si la respuesta es positiva, el sistema continúa desarrollando la historia. De esta manera, la IA funciona no solamente como una herramienta de producción, sino también como parte de un ciclo permanente de experimentación y optimización.
La compañía también utiliza esta infraestructura para desarrollar personajes y propiedades intelectuales para marcas. Uno de los ejemplos mencionados es Guapo, un carpincho creado para Guapaletas que cuenta con sus propias redes sociales y genera millones de reproducciones orgánicas mensuales, según Garelik.
Un modelo híbrido con equipos pequeños
Otro aspecto significativo es la escala del equipo. Gennial trabaja actualmente con siete personas y utiliza vibe coding para desarrollar buena parte de su infraestructura tecnológica. La metodología permite construir software mediante interacción con modelos de IA, reduciendo las barreras de entrada para tareas que tradicionalmente requerían equipos especializados más numerosos.
Sin embargo, el modelo no elimina el componente humano. Garelik plantea que la creatividad y, especialmente, la curiosidad continúan siendo determinantes para decidir qué experimentar, cómo interpretar los resultados y qué nuevas posibilidades explorar.
La compañía también apuesta por producciones híbridas: actores humanos pueden aportar gestualidad y emociones, mientras que la apariencia final de los personajes es generada mediante IA. En este esquema, la tecnología automatiza y amplifica determinadas etapas, pero la dirección creativa permanece vinculada a las personas.
Para América Latina, este modelo abre una perspectiva relevante: la combinación de IA generativa, agentes autónomos y equipos reducidos puede disminuir los costos de experimentación audiovisual y permitir que productoras, startups y marcas regionales desarrollen contenidos a una escala que hasta hace poco requería infraestructuras mucho más grandes.
