das System versteht Ablauf, Quellen und Grenzen
Angewandte Intelligenz · Juiz de Fora, Brasilien
KI, die die Arbeit versteht, bevor sie sie automatisiert.
Synap entwickelt Systeme für künstliche Intelligenz und Automatisierung in komplexen Abläufen. Wir verbinden Kontext, Evidenz und Handlung, damit Teams klarer, nachvollziehbarer und kontrollierter vorankommen.
Ergebnisse bleiben mit ihrer Herkunft verbunden und prüfbar
Menschen behalten die Hoheit über folgenreiche Entscheidungen
Was wir tun
Wir machen operative Komplexität zu nutzbaren Systemen.
Unsere Arbeit beginnt mit der Entscheidung und dem Ablauf – nicht mit einem gerade populären Modell. Die Technologie folgt dem Problem, den Belegen und dem Risiko.
Angewandte KI
Modelle, Retrieval und Agenten für reale Aufgaben und messbare Ergebnisse.
Intelligente Automatisierung
Workflows, die Systeme, Regeln und Menschen verbinden, ohne Ausnahmen zu verbergen.
Operatives Wissen
Strukturierter Kontext, Quellenherkunft und Gedächtnis mit klaren Zugriffs- und Aufbewahrungsregeln.
Verantwortliche Umsetzung
Menschliche Prüfung, klare Grenzen, Beobachtbarkeit und sichere Ausstiege im Produkt.
Wie wir arbeiten
Verstehen. Entwerfen. Belegen. Skalieren.
Ablauf verstehen
Wir erfassen Entscheidungen, Quellen, Ausnahmen, Verantwortlichkeiten und die Kosten eines Fehlers.
Mit Evidenz bauen
Wir gestalten einen kontrollierten Weg vom Eingang zum Ergebnis, mit risikogerechten Prüfpunkten.
Aus realer Nutzung lernen
Wir beobachten Ergebnisse, messen Qualität und entwickeln das System weiter, ohne Nachvollziehbarkeit zu verlieren.
03 · Autonome Agenten
Autonomie zum Koordinieren. Kontrolle für Vertrauen.
Wir arbeiten mit Architekturen autonomer Agenten, die Ziele verstehen, Quellen abfragen, autorisierte Werkzeuge nutzen und spezialisierte Schritte koordinieren — von der Analyse bis zur Ausführung.
Autonomie im Verhältnis zum Risiko.
Ein Agent erhält keine uneingeschränkte Freiheit. Berechtigungen, Gedächtnis, Evidenz und Prüfpunkte legen fest, was selbstständig weiterlaufen darf und was eine menschliche Entscheidung erfordert.
Orchestrierung
Spezialisten, die als ein System arbeiten.
Ein Ziel wird zerlegt, spezialisierten Agenten zugewiesen und nach Werkzeugnutzung und Evidenzprüfung wieder zusammengeführt.
Operatives Vertrauen
Gedächtnis, Grenzen und eine Spur für jede Aktion.
Persistenter Kontext, ausdrückliche Berechtigungen und Prüfpunkte begleiten den Weg von der Absicht bis zum Ergebnis.
So arbeitet sich ein Agent vor
01
Verstehen
Erfasst Ziel, Kontext und Einschränkungen.
02
Planen
Teilt Arbeit und koordiniert Spezialisten.
03
Handeln
Nutzt autorisierte Quellen und Werkzeuge.
04
Validieren
Liefert Evidenz und Prüfpunkte.
Kritische oder externe Aktionen bleiben unter der Autorität der verantwortlichen Personen.
Unsere Richtung
In Brasilien gebaut, um den Standard angewandter KI anzuheben.
Synap ist ein brasilianisches Startup mit dem Anspruch, den Fortschritt des Landes bei künstlicher Intelligenz und Automatisierung mitzugestalten. Diesen Anspruch verfolgen wir mit nützlichen Produkten, disziplinierter Entwicklung und Vertrauen, das in realen Abläufen verdient wird.
05 · Gründerteam
Geschäftsführung · Juiz de Fora, Brasilien
Synap wird von Menschen aufgebaut, die Komplexität aus eigener Erfahrung kennen.
Dalton Rodrigues und Camilla Dutra führen Synap als Co-CEOs und Mitgründer. Erfahrung in komplexen juristischen Abläufen trifft auf KI-Entwicklung, Produktdenken und Automatisierung.
01Co-CEO & Mitgründer
Dalton Rodrigues
Rechtsanwalt, Spezialist für Zivilprozessrecht, CEO und Mitgründer von Synap Inteligência Artificial. Seine Arbeit verbindet juristische Fachkenntnis, KI-Entwicklung, Machine Learning und technologische Produktgestaltung für reale Herausforderungen. Bei Synap verbindet er Domänenwissen, Technologie und Produktdenken, damit Arbeit strukturierter, nachvollziehbarer und umsetzbarer wird.
Ausbildung und Qualifikationen
- Spezialist für Zivilprozessrecht
- IBM AI Developer Professional Certificate
- KI, Machine Learning und AI & Law · Lund University, University of London, Vanderbilt University, DeepLearning.AI, Google und IBM
Kontinuierliche KI-WeiterbildungDaltons Qualifikationen in künstlicher Intelligenz22 Qualifikationen · 2024
Recht, KI und Engineering als kontinuierlich aufgebaute technische Grundlage.
Daltons Weiterbildungsweg umfasst KI und Recht, Sprachmodelle, generative KI, Machine Learning, Daten und Softwareentwicklung. Der Katalog bewahrt Titel, Aussteller, Datum und Kennung jeder angegebenen Qualifikation.
Qualifikationen auf LinkedIn ansehenKI und Recht
02- AI & LawLund UniversityAusgestellt Dez. 2024 · Nachweis M809OFYDGCRC
- Generative AI for Legal Services PrimerVanderbilt UniversityAusgestellt Okt. 2024 · Nachweis O9793OPSTRQQ
Generative KI, LLMs und Prompting
11- Generative AI: Elevate your Software Development CareerIBMAusgestellt Nov. 2024 · Nachweis ICBQ8N904KXY
- Building Generative AI-Powered Applications with PythonIBMAusgestellt Nov. 2024 · Nachweis RS289MYZAT4A
- Introduction to Large Language ModelsGoogleAusgestellt Okt. 2024 · Nachweis GYYL9RHLVCJA
- Introduction to Responsible AIGoogleAusgestellt Okt. 2024 · Nachweis GQVATQFSKFVA
- Introduction to Generative AIGoogleAusgestellt Okt. 2024 · Nachweis S4V85ZR9CXMC
- Introduction to Artificial Intelligence (AI)IBMAusgestellt Okt. 2024 · Nachweis RQNV46G9QM69
- Prompt Engineering for ChatGPTVanderbilt UniversityAusgestellt Okt. 2024 · Nachweis HX5R5KR6KT0R
- Generative AI: Prompt Engineering BasicsIBMAusgestellt Okt. 2024 · Nachweis QPIBIU93LBNI
- Generative AI PrimerVanderbilt UniversityAusgestellt Okt. 2024 · Nachweis QL570T6PSPFI
- Generative AI: Introduction and ApplicationsIBMAusgestellt Okt. 2024 · Nachweis OW6TXL7IBZTB
- Inteligencia Artificial (IA): Interacciones y promptsUniversidad de PalermoAusgestellt Okt. 2024 · Nachweis F8GTFUJ5SHQF
Machine Learning und Daten
04- Supervised Machine Learning: Regression and ClassificationDeepLearning.AI · Coursera · Stanford CPD · UVMAusgestellt Nov. 2024 · Nachweis YMXK77WHZFH3
- Machine Learning with PythonIBMAusgestellt Okt. 2024 · Nachweis Y7N9K64MPRBR
- Fundamentos: dados, dados, em todos os lugaresGoogleAusgestellt Okt. 2024 · Nachweis IJJJFNFTDGO7
- Machine Learning for AllUniversity of LondonAusgestellt Okt. 2024 · Nachweis OV91PCKX1AK9
Entwicklung und Engineering
05- IBM AI Developer Professional CertificateIBMAusgestellt Nov. 2024 · Nachweis Q7M55DNO9X0A
- Developing AI Applications with Python and FlaskIBMAusgestellt Okt. 2024 · Nachweis I6C8JYOGDKME
- Python for Data Science, AI & DevelopmentIBMAusgestellt Okt. 2024 · Nachweis XVKFMI5ZBFJZ
- Introduction to HTML, CSS, & JavaScriptIBMAusgestellt Okt. 2024 · Nachweis X7JKCUFOMDVQ
- Introduction to Software EngineeringIBMAusgestellt Okt. 2024 · Nachweis CJSD7SBBT7R8
02Co-CEO & Mitgründerin
Camilla Dutra
Rechtsanwältin mit einem Abschluss in Rechtswissenschaften an der Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF), CEO und Mitgründerin von Synap Inteligência Artificial. Sie ist auf Zivilprozess-, Arbeits-, öffentliches und Sozialversicherungsrecht spezialisiert und verfügt über umfassende Erfahrung in Massenverfahren, Hochrisiko-Portfolios und Steuerzwangsvollstreckung. Bei Synap verbindet sie Technologie mit der operativen Realität juristischer Teams.
Fachgebiete und Erfahrung
- Abschluss in Rechtswissenschaften · Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
- Massenverfahren
- Juristische Hochrisikoportfolios
- Steuerliche Vollstreckungsverfahren
Synap Journal
Forschung, Produktdenken und die Signale, die zählen.
Eigene Analysen sind klar vom täglichen KI- und Machine-Learning-Radar getrennt. Quellen, Daten und Urheberschaft bleiben sichtbar.
Bringen Sie uns einen Ablauf, der besser funktionieren sollte.
Wir beginnen mit dem Kontext, identifizieren den wirksamen Einsatz von Intelligenz und definieren einen verantwortbaren nächsten Schritt.