Amagenta Studio
Del manual de marca al sistema operativo
Amagenta Studio, una agencia de branding colombiana con clientes internacionales, quería dejar de entregar manuales de marca que nadie consulta y empezar a entregar un sistema que los cumple solo. Desde julio de 2026 construimos INWARD, un Brand OS con IA donde el equipo de marketing de cada cliente carga su ADN de marca, diseña plantillas y deja que cualquier empleado convierta una frase en una pieza profesional y fiel a la marca. En catorce semanas pasó del primer commit a una demo en vivo en GoFest y a la puerta de sus primeros pilotos empresariales.
Duración
En curso · desde julio 2026
Inicio
1 de julio de 2026
De un repositorio vacío en julio a un MVP V1 cerrado en octubre, con una demo en vivo en un evento en el camino
Palabras prohibidas, paleta, tipografía de marca, presencia del logo y legibilidad, verificadas de forma automática y visibles para el usuario
En 14 formatos, de post social a roll-up, la mayoría starters universales que adoptan la identidad de cada marca
Agencia, empresas cliente y empleados aislados de forma estricta, con red-team antes del primer piloto
El conocimiento de Amagenta sobre cada marca cliente vivía en PDF, carpetas sueltas y prompts genéricos de IA, y cada pieza interna terminaba en el equipo de diseño.
La agencia quería convertir su método en un producto que pudiera vender a empresas.
- — El manual no gobernaba nada: las reglas vivían en PDF estáticos, se aplicaban de memoria y se rompían en cada pieza interna
- — Diseño como cuello de botella: cualquier comunicación, por pequeña que fuera, de RR. HH., ventas o eventos, pasaba por el equipo creativo
- — IA genérica, resultados genéricos: cada persona usaba su propia herramienta de IA, sin contexto de marca y sin control de calidad
- — Multi-empresa desde el primer día: un solo producto para muchas empresas a la vez, con aislamiento estricto y roles distintos para la agencia, marketing y empleados
Un Brand OS multi-empresa en producción, construido desde cero y 100 % propiedad de Amagenta, donde las reglas de marca no son un documento para consultar sino la arquitectura por la que pasa cada pieza.
- + Motor de ADN de marca · la identidad se carga una vez, conversando con la IA o con un formulario rápido: logo, paleta con roles, tipografía, tono, audiencias y palabras prohibidas, convertidos en reglas que la máquina entiende
- + Generación de frase a pieza · una frase en lenguaje natural se convierte en una pieza fiel a la marca con variaciones de color; la IA decide el contenido y un motor determinista compone el diseño
- + Validación de marca automática · cinco reglas verificadas en cada pieza y un lint bloqueante en cada plantilla antes de poder publicarla
- + Template Lab · un editor propio sobre canvas donde marketing crea y publica plantillas con capas, retícula, área segura y campos bloqueados o editables
- + Motor de render · exportación a PNG, JPG y PDF desde el mismo modelo de render del editor, con cualquier tipografía de marca cargada al momento de exportar
- + Plataforma multi-empresa y modo evento · agencia, empresas cliente y empleados con roles distintos bajo seguridad por filas, y un modo kiosco público sin login con cupo de generaciones controlado en la base de datos
Dentro del build.
Marca, interfaz y sistema — tal como se shipearon.
La gobernanza de marca es la arquitectura.
INWARD parece un editor de diseño, pero lo que lo hace funcionar no se ve: un modelo de datos multi-empresa con seguridad por filas, un motor que traduce reglas de marca en decisiones de composición, una capa de IA con guardas y un pipeline de render determinista. Cerca de la mitad del código es motor, datos y seguridad.
La IA propone, el motor compone
Gemini interpreta intención, canal y formato y devuelve JSON validado contra un esquema: la plantilla elegida y sus textos. Un motor determinista arma la pieza, así el logo, la tipografía y los colores siempre salen del ADN de marca, nunca del modelo.
Gobernanza por arquitectura
Las plantillas declaran qué capas son editables y cuáles están bloqueadas, y para qué rol. Un empleado no puede salirse de la marca porque el editor no se lo permite, y cada pieza guarda una copia congelada de su plantilla para que un rediseño nunca rompa el histórico.
Variaciones que siguen siendo la marca
Cada pieza ofrece variaciones Original, Primario y Acento que tiñen el velo y el fondo solo con colores de la marca y recalculan el color del texto por contraste WCAG sobre su fondo efectivo, para que cada variante siga siendo legible.
Un solo modelo de render, cuatro salidas
Editor, vista previa, PNG y PDF comparten la misma geometría y métrica tipográfica, con un factor de ancho por familia para que los titulares no se corten. Cualquier tipografía de marca se carga al exportar, con caché de fallos para que una fuente lenta nunca tumbe una exportación.
Red-team antes del primer piloto
Los permisos entre el estudio y las empresas cliente se resuelven en la base de datos con funciones security definer y un trigger que impide que un usuario se suba de rol. Antes de los pilotos, agentes de QA atacaron la plataforma a propósito; cada hallazgo crítico se cerró con migraciones y se volvió a verificar.
Hybrid AI Coding
Ingenieros senior de WebMinds son dueños de la arquitectura, de las decisiones de producto y de cada conversación con Amagenta, mientras agentes de IA (Claude Code) implementan bajo su dirección. Cada cambio pasa por agentes de QA independientes de funcionalidad, UX, seguridad y documentación antes de llegar a producción.
Tecnologías y Herramientas
El stack tecnológico que impulsa esta solución
Más allá de los números, entregamos un sistema que transformó la operación de este cliente.
Una marca que se hace cumplir sola
Las reglas de marca dejaron de ser un PDF: el motor las aplica en cada pieza y la plataforma muestra que se cumplieron. Un empleado sin formación en diseño produce una comunicación profesional a partir de una frase.
De agencia a empresa de software
INWARD convierte el método de Amagenta en un producto multi-empresa propio que puede vender a empresas, con sus primeros pilotos en preparación.
Lista para empresas desde el primer piloto
Seguridad por filas en todo el modelo de datos, roles por tipo de organización, red-team antes del primer cliente y una suite de aceptación de 57 casos entregada con sus límites declarados.
- Jun 2026Propuesta de WebMinds: un Brand OS multimarca con IA
- 1 jul 2026Primer commit: monorepo y esquema multi-empresa con seguridad por filas
- Jul 2026Onboarding de marca conversacional, Template Lab sobre canvas, 58 plantillas starter universales y un giro con Amagenta de más plantillas al motor de reglas de marca y las variaciones fieles a la marca
- Ago 2026Alineación de producto con Amagenta, modo evento sin login, temas claro y oscuro y QA adversarial del motor
- 26–29 ago 2026Demo en vivo en tablets en el stand de Amagenta en GoFest, con visitantes generando piezas sin cuenta
- Oct 2026Cierre del MVP V1: plantillas del equipo generando piezas, variaciones teñidas, editor de pieza, tipografía de marca, red-team de seguridad y alta de pilotos sin SQL; suite de aceptación de 57 casos entregada
- En cursoPrueba de aceptación con Amagenta; los pilotos empresariales son lo siguiente
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