El 21 de octubre de 2026, Harvey contó cómo trabaja ahora su equipo de marketing con agentes. El artículo lo firman Shawn Farsai y Gabe Pereyra, cofundador. Arranca con una pregunta que Figma le hizo a Harvey: ¿qué estaba construyendo con el servidor MCP de Figma? El artículo es «la respuesta larga» (traducido del inglés, igual que las citas siguientes). (blog de Harvey)
Rachel Hepworth, directora de marketing de Harvey, dio la versión corta en LinkedIn el mismo día. Figma «se puso en contacto hace poco porque nuestro uso de su servidor MCP se había disparado». Añade que el equipo había intentado esos vídeos a medida seis meses antes, sin lograr «que escalara». Las nuevas capacidades de Figma y modelos de IA más recientes lo cambiaron. (publicación de Rachel Hepworth en LinkedIn)
Es un relato de primera mano. Nombra cada herramienta, explica qué hace en el proceso y muestra dónde se atascó el trabajo. Un muro de logos de un proveedor no cuenta nada de eso.
Qué construyó Harvey
El primer proyecto es el vídeo de lanzamiento de Harvey Artifacts. Según Harvey, el equipo lo hizo «íntegramente con agentes, dentro de Figma». Cada escena es un frame de Figma Motion, y los cortes se exportan directamente desde el archivo.
El segundo proyecto es una cuestión de escala: un vídeo de producto a medida para cada cuenta que Harvey quiere ganar, y son cientos. Los primeros prompts daban un resultado «medio decente». Después, cada vídeo pedía entre 15 y 20 minutos de idas y vueltas, y el equipo vio que eso no escalaba.
Así que Harvey construyó primero una base. Unos agentes recorrieron toda la aplicación y reconstruyeron cada pantalla clave como componentes de Figma: es la biblioteca Product Map. Una segunda biblioteca, Motion Primitives, reúne piezas animadas reutilizables. Encima hay un menú de 44 flujos de demo genéricos, cada uno centrado en un momento que los compradores piden ver.
El proceso, paso a paso
Para cada cuenta, los agentes usan el MCP de Enterpret para reunir llamadas de Gong, informes de ganadas y perdidas de Salesforce y Slack. Después, un agente escribe el guion, con una empresa ficticia en pantalla.
La voz sale de ElevenLabs. Harvey creó la voz de su narradora a partir de diez minutos de grabaciones suyas, y los agentes llaman a ElevenLabs a través de su MCP.
Un motor de unas 750 líneas de JavaScript convierte cada guion en un vídeo dentro de Figma. Se ocupa de la cámara, las transiciones, los subtítulos, el ritmo de clics del puntero y la cortinilla final. Luego genera hojas de contactos y marca el texto cortado, la letra demasiado pequeña y los punteros perdidos, antes de que nadie lo vea.
Cuando un frame necesita una foto, una textura o un plano, el agente recurre a Figma Weave, que ya forma parte de Figma. Llega a Weave por el mismo MCP de Figma con el que diseña.
Todo pasa por un único tablero de seguimiento: «un artifact de Claude que cada agente y cada persona lee y edita». Cada vídeo tiene su fila, con la cuenta, la historia, el estado y los enlaces, y los agentes actualizan sus propias filas.
El stack, y lo que usedby veía antes
| Herramienta | Papel en el proceso | Prueba en usedby |
|---|---|---|
| Figma | Papel en el proceso Biblioteca de marca, pantallas de producto, animación (Figma Motion), montaje de… | Prueba en usedby Confirmado, línea nueva |
Papel en el procesoBiblioteca de marca, pantallas de producto, animación (Figma Motion), montaje de los vídeos, imágenes y planos generados (Figma Weave) Prueba en usedbyConfirmado, línea nueva | ||
| ElevenLabs | Papel en el proceso Toda la locución; su biblioteca de voces guarda clones de la narradora y de… | Prueba en usedby Confirmado, antes observado |
Papel en el procesoToda la locución; su biblioteca de voces guarda clones de la narradora y de compañeros Prueba en usedbyConfirmado, antes observado | ||
| Enterpret | Papel en el proceso MCP que reúne el contexto de cada cuenta para el guion | Prueba en usedby Confirmado, línea nueva |
Papel en el procesoMCP que reúne el contexto de cada cuenta para el guion Prueba en usedbyConfirmado, línea nueva | ||
| Gong | Papel en el proceso Llamadas comerciales que sirven para adaptar el vídeo de cada cuenta | Prueba en usedby Confirmado, línea nueva |
Papel en el procesoLlamadas comerciales que sirven para adaptar el vídeo de cada cuenta Prueba en usedbyConfirmado, línea nueva | ||
| Claude | Papel en el proceso El seguimiento compartido, un artifact de Claude que leen y editan agentes y personas | Prueba en usedby Confirmado, segunda fuente |
Papel en el procesoEl seguimiento compartido, un artifact de Claude que leen y editan agentes y personas Prueba en usedbyConfirmado, segunda fuente | ||
| Salesforce | Papel en el proceso Informes de ganadas y perdidas de cada cuenta | Prueba en usedby Aún sin página en usedby |
Papel en el procesoInformes de ganadas y perdidas de cada cuenta Prueba en usedbyAún sin página en usedby | ||
| Slack | Papel en el proceso Contexto de las cuentas, y canal donde Spectre, el agente interno de Harvey,… | Prueba en usedby Aún sin página en usedby |
Papel en el procesoContexto de las cuentas, y canal donde Spectre, el agente interno de Harvey, recibe los encargos de diseño Prueba en usedbyAún sin página en usedby | ||
Antes de este artículo, usedby mostraba ElevenLabs en Harvey con nivel observado: el proveedor citaba a Harvey en sus propias páginas. Figma, Gong y Enterpret no tenían ninguna línea. Claude ya estaba confirmado por un caso de cliente publicado en la web de Anthropic.
Una empresa que describe su propio uso es la prueba más sólida que registra usedby. El artículo sube ElevenLabs a confirmado y añade Figma, Gong y Enterpret con ese mismo nivel. A 22 de octubre de 2026, la página de Harvey en usedby recoge 22 herramientas: 8 confirmadas, 8 observadas y 6 señales.
Un logo dice que Harvey es cliente. El artículo dice que toda la locución de sus vídeos sale de ElevenLabs, y por qué el equipo prefirió Figma a HTML para maquetar. Esa es la diferencia entre una mención y un relato.
El MCP como capa de integración
El término que más se repite en el artículo es MCP. Figma, ElevenLabs y Enterpret se usan igual: un agente llama al servidor MCP de la herramienta.
Harvey vincula su producción a esa capa. En los 14 días previos al artículo, Shawn Farsai consumió 15.600 millones de tokens entre Figma, ElevenLabs y Weave. El cierre lo resume en una frase: «el MCP es lo que lo hace posible».
Figma tratado como un repositorio de código
«Pensamos en nuestro Figma como los ingenieros piensan en un repositorio de código», escribe Harvey. Sus Agentic Brand Guidelines hacen de AGENTS.md de primer nivel. Cada carpeta de proyecto tiene su propia página AGENTS.md, que solo añade lo que ese proyecto necesita.
El equipo empezó con archivos markdown. Bastaban para los design tokens, pero fallaban un escalón más arriba, por ejemplo al explicar cómo hacer un gráfico para el blog o una guía larga en PDF. La guía de marca pasó a ser una biblioteca de Figma con ejemplos resueltos: los agentes ven las relaciones entre los elementos en lugar de leerlas.
La maquetación decidió la herramienta. Harvey probó con HTML, e incluso montó un motor de maquetación sobre Pretext, pero la altura de mayúscula de un titular nunca caía justo sobre una línea de la retícula. Figma ajusta el texto a la altura de mayúscula y a la línea base, y guarda cada retícula como un layout que los agentes aplican.
Dónde se atascó
En un archivo de Figma solo puede trabajar un agente a la vez. Los agentes en cola en un archivo compartido alargaban las llamadas hasta dos minutos, y las llamadas caducaban.
La solución fue un bus: tres archivos en paralelo, cada uno con su agente constructor, más un coordinador para exportar, mezclar y entregar. Un lote de 36 vídeos tardó 69 minutos.
Luego el equipo llegó a su límite diario de llamadas a Figma. Durante la noche, unos agentes escribieron y pusieron voz a los 97 vídeos siguientes.
Qué puede copiar un director de marketing
Partir de un storyboard. Harvey lo trata como el documento de requisitos de un vídeo: cada plano, cada frase y cada transición se deciden antes de producir.
Vigilar las idas y vueltas. Entre quince y veinte minutos de correcciones por pieza fue la señal que llevó a Harvey a crear bibliotecas compartidas antes de producir más.
Dar a los agentes una guía de marca que puedan ver. Colores y tipografías caben en un archivo. La maquetación y la composición se transmiten mejor con una biblioteca de ejemplos resueltos.
Conectar los datos de las cuentas en origen. Los guiones de Harvey se apoyan en llamadas comerciales, informes de ganadas y perdidas y Slack, reunidos a través de un solo MCP.
Que la máquina revise primero. Unas hojas de contactos que marcan el texto cortado y los punteros perdidos detectan los errores evidentes antes de la revisión humana.
Un único seguimiento para agentes y personas. Una fila por pieza, actualizada por quien la hace avanzar, sea persona o agente.
Lo que el artículo no dice
El artículo no da costes, ni tasas de conversión, ni resultados de los vídeos a medida. Tampoco dice cuántos vídeos llegaron a las cuentas. usedby registra qué herramientas usa Harvey y cómo las usa; no ha medido ningún resultado.
Fuente: How Harvey is Building a Frontier Marketing Org, Harvey, 21 de octubre de 2026. Versión corta: Rachel Hepworth en LinkedIn, 21 de octubre de 2026. Líneas de herramientas: Harvey en usedby.
