el sistema entiende la operación, sus fuentes y sus límites
Inteligencia aplicada · Juiz de Fora, Brasil
IA que entiende el trabajo antes de automatizarlo.
Synap diseña sistemas de inteligencia artificial y automatización para operaciones complejas. Conectamos contexto, evidencia y acción para que los equipos avancen con más claridad, trazabilidad y control.
los resultados permanecen ligados a su origen y pueden revisarse
las personas conservan la autoridad sobre las decisiones relevantes
Qué hacemos
Convertimos la complejidad operativa en sistemas útiles.
Nuestro trabajo empieza por la decisión y el flujo, no por un modelo de moda. La tecnología sigue al problema, la evidencia y el nivel de riesgo.
IA aplicada
Modelos, búsqueda contextual y agentes diseñados para tareas reales y resultados medibles.
Automatización inteligente
Flujos que conectan sistemas, reglas y personas sin ocultar las excepciones.
Conocimiento operativo
Contexto estructurado, origen de las fuentes y memoria con reglas claras de acceso y conservación.
Implementación responsable
Revisión humana, límites claros, observabilidad y salidas seguras integradas en el producto.
Cómo trabajamos
Entender. Diseñar. Demostrar. Escalar.
Entender la operación
Mapeamos decisiones, fuentes, excepciones, responsabilidades y el coste de equivocarse.
Construir con evidencia
Creamos un camino controlado desde la entrada hasta el resultado, con revisiones proporcionales al riesgo.
Aprender del uso real
Observamos resultados, medimos la calidad y hacemos evolucionar el sistema sin perder trazabilidad.
03 · Agentes autónomos
Autonomía para coordinar. Control para generar confianza.
Trabajamos con arquitecturas de agentes autónomos capaces de comprender objetivos, consultar fuentes, usar herramientas autorizadas y coordinar etapas especializadas — desde el análisis hasta la ejecución.
Autonomía proporcional al riesgo.
Un agente nunca recibe libertad irrestricta. Permisos, memoria, evidencias y puntos de validación definen qué puede avanzar por sí solo y qué requiere una decisión humana.
Orquestación
Especialidades que operan como un sistema.
Un objetivo se descompone, se distribuye entre agentes especializados y se reúne después de consultar herramientas y validar evidencias.
Confianza operativa
Memoria, límites y rastro en cada acción.
El contexto persistente, los permisos explícitos y los checkpoints acompañan el camino entre la intención y el resultado.
Cómo avanza un agente
01
Comprender
Lee el objetivo, el contexto y las restricciones.
02
Planificar
Divide el trabajo y coordina especialistas.
03
Actuar
Usa fuentes y herramientas autorizadas.
04
Validar
Entrega evidencias y puntos de control.
Las acciones críticas o externas permanecen bajo la autoridad de las personas responsables de la operación.
Nuestra dirección
Creada en Brasil para elevar el estándar de la IA aplicada.
Synap es una startup brasileña con la ambición de contribuir al avance del país en inteligencia artificial y automatización. Perseguimos esa ambición con productos útiles, ingeniería disciplinada y confianza ganada en operaciones reales.
05 · Cofundadores
Liderazgo ejecutivo · Juiz de Fora, Brasil
Synap está construida por quienes conocen la complejidad desde dentro.
Dalton Rodrigues y Camilla Dutra dirigen Synap como CEO y cofundadores. Su experiencia jurídica de alta complejidad se une al desarrollo de IA, el producto y la automatización.
01CEO y cofundador
Dalton Rodrigues
Abogado y especialista en Derecho Procesal Civil, en la intersección entre conocimiento jurídico, desarrollo de IA y diseño de productos para operaciones complejas.
Formación y credenciales
- Especialista en Derecho Procesal Civil
- IBM AI Developer Professional Certificate
- IA, Machine Learning e IA y Derecho · Lund University, University of London, Vanderbilt University, DeepLearning.AI, Google e IBM
Formación continua en IACertificaciones de Dalton en inteligencia artificial22 credenciales · 2024
Derecho, IA e ingeniería reunidos en una base técnica continua.
La trayectoria de Dalton reúne credenciales en IA y Derecho, modelos de lenguaje, IA generativa, Machine Learning, datos y desarrollo de software. El catálogo conserva el título, la entidad emisora, la fecha y el código informados para cada credencial.
Ver credenciales en LinkedInIA y Derecho
02- AI & LawLund UniversityEmitida dic 2024 · Credencial M809OFYDGCRC
- Generative AI for Legal Services PrimerVanderbilt UniversityEmitida oct 2024 · Credencial O9793OPSTRQQ
IA generativa, LLM y prompting
11- Generative AI: Elevate your Software Development CareerIBMEmitida nov 2024 · Credencial ICBQ8N904KXY
- Building Generative AI-Powered Applications with PythonIBMEmitida nov 2024 · Credencial RS289MYZAT4A
- Introduction to Large Language ModelsGoogleEmitida oct 2024 · Credencial GYYL9RHLVCJA
- Introduction to Responsible AIGoogleEmitida oct 2024 · Credencial GQVATQFSKFVA
- Introduction to Generative AIGoogleEmitida oct 2024 · Credencial S4V85ZR9CXMC
- Introduction to Artificial Intelligence (AI)IBMEmitida oct 2024 · Credencial RQNV46G9QM69
- Prompt Engineering for ChatGPTVanderbilt UniversityEmitida oct 2024 · Credencial HX5R5KR6KT0R
- Generative AI: Prompt Engineering BasicsIBMEmitida oct 2024 · Credencial QPIBIU93LBNI
- Generative AI PrimerVanderbilt UniversityEmitida oct 2024 · Credencial QL570T6PSPFI
- Generative AI: Introduction and ApplicationsIBMEmitida oct 2024 · Credencial OW6TXL7IBZTB
- Inteligencia Artificial (IA): Interacciones y promptsUniversidad de PalermoEmitida oct 2024 · Credencial F8GTFUJ5SHQF
Machine Learning y datos
04- Supervised Machine Learning: Regression and ClassificationDeepLearning.AI · Coursera · Stanford CPD · UVMEmitida nov 2024 · Credencial YMXK77WHZFH3
- Machine Learning with PythonIBMEmitida oct 2024 · Credencial Y7N9K64MPRBR
- Fundamentos: dados, dados, em todos os lugaresGoogleEmitida oct 2024 · Credencial IJJJFNFTDGO7
- Machine Learning for AllUniversity of LondonEmitida oct 2024 · Credencial OV91PCKX1AK9
Desarrollo e ingeniería
05- IBM AI Developer Professional CertificateIBMEmitida nov 2024 · Credencial Q7M55DNO9X0A
- Developing AI Applications with Python and FlaskIBMEmitida oct 2024 · Credencial I6C8JYOGDKME
- Python for Data Science, AI & DevelopmentIBMEmitida oct 2024 · Credencial XVKFMI5ZBFJZ
- Introduction to HTML, CSS, & JavaScriptIBMEmitida oct 2024 · Credencial X7JKCUFOMDVQ
- Introduction to Software EngineeringIBMEmitida oct 2024 · Credencial CJSD7SBBT7R8
02CEO y cofundadora
Camilla Dutra
Abogada, graduada en Derecho por la Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF), CEO y cofundadora de Synap Inteligência Artificial. Especialista en Derecho Procesal Civil, Derecho Laboral, Derecho Público y Seguridad Social, con amplia experiencia en litigios masivos, carteras jurídicas de alto riesgo y ejecución fiscal. En Synap, conecta tecnología y realidad operativa para crear productos jurídicos más claros y útiles.
Formación, especialidades y experiencia
- Graduada en Derecho · Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
- Litigios masivos
- Carteras jurídicas de alto riesgo
- Ejecución fiscal
Cuaderno Synap
Investigación, pensamiento de producto y las señales que importan.
El análisis original está separado del Radar diario de IA y Machine Learning. Las fuentes, fechas y autoría permanecen visibles por diseño.
Tráiganos una operación que merezca funcionar mejor.
Empezaremos por el contexto, identificaremos dónde la inteligencia crea una palanca y definiremos el siguiente paso responsable.