01
Compreender
Dar estrutura ao contexto
Conectar fontes, regras, histórico e exceções para que a inteligência comece pelo trabalho como ele realmente acontece.
Startup de inteligência artificial · Juiz de Fora, Brasil
Inteligência aplicada. Trabalho que avança.
A Synap constrói sistemas de inteligência artificial para operações em que contexto, precisão e responsabilidade importam. Conectamos fontes, decisões e automações para reduzir o trabalho repetitivo e ampliar a capacidade das equipes.
- 01Nossa empresa
- Tecnologia brasileira para operações reais
- 02Nossa prática
- Domínio, evidência e automação controlada
- 03Nossa direção
- Ampliar a capacidade de quem faz o trabalho
01 · O que fazemos
IA aplicada ao trabalho real
Inteligência artificial só importa quando muda o trabalho.
Entramos em operações em que o volume cresce, as fontes se multiplicam e o contexto não pode se perder. Nosso trabalho é transformar essa complexidade em sistemas que ajudam equipes a compreender, decidir e executar melhor.
Não adicionamos uma camada genérica de IA. Aprendemos o domínio, preservamos a origem da informação e desenhamos a automação ao redor das decisões que precisam continuar humanas.
02
Decidir
Converter evidência em direção
Organizar o que importa, mostrar lacunas e tornar cada recomendação compreensível antes de qualquer decisão crítica.
03
Executar
Fazer o trabalho avançar
Automatizar pesquisa, organização e fluxos repetitivos sem retirar das pessoas o controle sobre aquilo que exige julgamento.
O que muda na prática
Menos energia organizando o caos. Mais capacidade para decidir, criar e avançar.
01O trabalho repetitivo deixa de ocupar o centro da operação.
02A evidência permanece ligada à decisão e à ação.
03As equipes ganham capacidade para resolver o que realmente importa.
02 · Como construímos
A automação avança. A responsabilidade permanece.
Cada operação é diferente. Nosso protocolo preserva o caminho entre dado, interpretação, ação e revisão profissional.
Caixa-preta não é inteligência aplicada
Contexto antes do comando
O sistema começa pelo processo real: fontes, regras, exceções e quem precisa aprovar cada passo.
Evidência antes da conclusão
Origem, data e confiança permanecem ligadas ao resultado. O que não foi confirmado continua visível como lacuna.
Automação sob controle
A IA pesquisa, organiza e executa. Decisões críticas e ações externas permanecem sob supervisão humana.
Evolução com memória
Feedback e uso refinam a operação sem apagar o histórico. Melhorar não significa perder a trilha.
03 · Agentes autônomos
Autonomia para coordenar. Controle para confiar.
Trabalhamos com arquiteturas de agentes autônomos capazes de compreender objetivos, consultar fontes, usar ferramentas autorizadas e coordenar etapas especializadas — da análise à execução.
Autonomia proporcional ao risco.
O agente não recebe liberdade irrestrita. Permissões, memória, evidências e pontos de validação definem o que pode avançar sozinho e o que exige decisão humana.
Orquestração
Especialidades que operam como um sistema.
Um objetivo é decomposto, distribuído entre agentes especializados e reunido depois de consultar ferramentas e validar as evidências.
Confiança operacional
Memória, limites e rastro em cada ação.
Contexto persistente, permissões explícitas e checkpoints acompanham o caminho entre a intenção e o resultado.
Como um agente avança
01
Compreender
Lê objetivo, contexto e restrições.
02
Planejar
Divide o trabalho e coordena especialidades.
03
Agir
Usa fontes e ferramentas autorizadas.
04
Validar
Entrega resultado com evidência e checkpoints.
Ações críticas ou externas permanecem sob a autoridade das pessoas responsáveis pela operação.
04 · Nossa direção
Tecnologia brasileira · trabalho real
Fazer a inteligência artificial trabalhar nos problemas que movem o Brasil.
Nossa direção é ampliar a capacidade de quem conduz operações críticas no país. A tecnologia organiza informação, preserva contexto e aproxima cada equipe da decisão e da execução.
Construímos com quem vive o problema. Combinamos conhecimento de domínio, automação e controle humano para reduzir o trabalho repetitivo e ampliar o tempo dedicado às decisões que realmente importam.
Deslize pelo ciclo · 01—04
01
Problema real
Começar onde o trabalho trava
Escolher operações em que informação dispersa, repetição e decisões críticas ainda consomem capacidade demais das equipes.
02
Conhecimento de domínio
Entender antes de automatizar
Construir junto a quem conhece o trabalho, aprender suas regras e preservar o contexto que uma automação genérica costuma perder.
03
Produto em operação
Colocar inteligência dentro do fluxo
Transformar o aprendizado em software útil, integrado à rotina e capaz de organizar evidências, orientar decisões e executar com controle.
04
Capacidade em escala
Levar o que funciona mais longe
Evoluir produtos, alcançar mais operações e abrir novas frentes sem perder profundidade, responsabilidade ou qualidade de execução.
Uma empresa de produto · novas frentes em construção
Cada solução começa em um problema específico. Todas seguem a mesma direção: fazer a inteligência produzir trabalho melhor.
- Origem
- Juiz de Fora · MG
- Construção
- Produto junto a especialistas
- Direção
- IA para operações brasileiras
As frentes que construímos hoje são apenas o começo. O portfólio continua aberto a novos problemas em que inteligência e automação possam gerar capacidade real.
05 · Cofundadores
Liderança executiva · Juiz de Fora, MG
A Synap é construída por quem conhece a complexidade por dentro.
Dalton Rodrigues e Camilla Dutra conduzem a Synap como CEOs e cofundadores. A experiência jurídica de alta complexidade encontra desenvolvimento de inteligência artificial, produto e automação.
01CEO & Cofundador
Dalton Rodrigues
Advogado, especialista em Direito Processual Civil, CEO e cofundador da Synap Inteligência Artificial. Sua atuação reúne experiência jurídica, desenvolvimento de inteligência artificial, Machine Learning e desenho de produtos tecnológicos voltados a problemas reais. Na Synap, trabalha na interseção entre conhecimento de domínio, tecnologia e produto para tornar o trabalho mais organizado, rastreável e capaz de avançar.
Formação e credenciais
- Especialista em Direito Processual Civil
- IBM AI Developer Professional Certificate
- IA, Machine Learning e IA & Direito · Lund University, University of London, Vanderbilt University, DeepLearning.AI, Google e IBM
Formação contínua em IACertificações em inteligência artificial de Dalton22 credenciais · 2024
Direito, IA e engenharia reunidos em uma base técnica contínua.
O percurso de Dalton reúne credenciais em IA e Direito, modelos de linguagem, IA generativa, Machine Learning, dados e desenvolvimento. O catálogo preserva o título, o emissor, a data e o código informados para cada credencial.
Ver credenciais no LinkedInIA e Direito
02- AI & LawLund UniversityEmitida em dez. de 2024 · Credencial M809OFYDGCRC
- Generative AI for Legal Services PrimerVanderbilt UniversityEmitida em out. de 2024 · Credencial O9793OPSTRQQ
IA generativa, LLMs e prompts
11- Generative AI: Elevate your Software Development CareerIBMEmitida em nov. de 2024 · Credencial ICBQ8N904KXY
- Building Generative AI-Powered Applications with PythonIBMEmitida em nov. de 2024 · Credencial RS289MYZAT4A
- Introduction to Large Language ModelsGoogleEmitida em out. de 2024 · Credencial GYYL9RHLVCJA
- Introduction to Responsible AIGoogleEmitida em out. de 2024 · Credencial GQVATQFSKFVA
- Introduction to Generative AIGoogleEmitida em out. de 2024 · Credencial S4V85ZR9CXMC
- Introduction to Artificial Intelligence (AI)IBMEmitida em out. de 2024 · Credencial RQNV46G9QM69
- Prompt Engineering for ChatGPTVanderbilt UniversityEmitida em out. de 2024 · Credencial HX5R5KR6KT0R
- Generative AI: Prompt Engineering BasicsIBMEmitida em out. de 2024 · Credencial QPIBIU93LBNI
- Generative AI PrimerVanderbilt UniversityEmitida em out. de 2024 · Credencial QL570T6PSPFI
- Generative AI: Introduction and ApplicationsIBMEmitida em out. de 2024 · Credencial OW6TXL7IBZTB
- Inteligencia Artificial (IA): Interacciones y promptsUniversidad de PalermoEmitida em out. de 2024 · Credencial F8GTFUJ5SHQF
Machine Learning e dados
04- Supervised Machine Learning: Regression and ClassificationDeepLearning.AI · Coursera · Stanford CPD · UVMEmitida em nov. de 2024 · Credencial YMXK77WHZFH3
- Machine Learning with PythonIBMEmitida em out. de 2024 · Credencial Y7N9K64MPRBR
- Fundamentos: dados, dados, em todos os lugaresGoogleEmitida em out. de 2024 · Credencial IJJJFNFTDGO7
- Machine Learning for AllUniversity of LondonEmitida em out. de 2024 · Credencial OV91PCKX1AK9
Desenvolvimento e engenharia
05- IBM AI Developer Professional CertificateIBMEmitida em nov. de 2024 · Credencial Q7M55DNO9X0A
- Developing AI Applications with Python and FlaskIBMEmitida em out. de 2024 · Credencial I6C8JYOGDKME
- Python for Data Science, AI & DevelopmentIBMEmitida em out. de 2024 · Credencial XVKFMI5ZBFJZ
- Introduction to HTML, CSS, & JavaScriptIBMEmitida em out. de 2024 · Credencial X7JKCUFOMDVQ
- Introduction to Software EngineeringIBMEmitida em out. de 2024 · Credencial CJSD7SBBT7R8
02CEO & Cofundadora
Camilla Dutra
Advogada, graduada em Direito pela Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF), especialista em Direito Processual Civil, Direito do Trabalho, Direito Público e Direito Previdenciário, CEO e cofundadora da Synap Inteligência Artificial. Sua trajetória reúne experiência em contencioso massificado, carteiras jurídicas de alto risco e execução fiscal. Na Synap, aproxima tecnologia e realidade operacional para transformar desafios jurídicos em produtos mais claros, úteis e aderentes ao trabalho cotidiano.
Especialidades e experiência
- Graduada em Direito · Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
- Contencioso massificado
- Carteiras jurídicas de alto risco
- Execução fiscal
Ideias para fazer a inteligência trabalhar melhor.
Análises sobre IA aplicada, agentes, produto e governança — com fonte, consequência e conexão com operações reais.
Acesso rápido · Synap.ia.br
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synap.ia.br06 · Linha direta
Mostre-nos o trabalho que ainda não deveria ser manual.
Uma conversa direta sobre processo, contexto e possibilidade. Sem palestra genérica sobre IA — comece pelo trabalho real.
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corporativo@synap.ia.br