No vendemos IA.
Implantamos productividad medible.
Rediseñamos procesos, automatizamos tareas, formamos equipos y gobernamos el uso de la inteligencia artificial para que tu organización trabaje mejor, decida antes y asuma menos riesgos.
Empezamos midiendo cómo trabajas hoy. Terminamos enseñándote el antes y el después.
La IA ya entró en tu empresa. Sin permiso y sin método.
Tus empleados usan cuentas gratuitas con datos de clientes. Alguien probó un piloto que no llegó a producción. Se compraron licencias sin política de uso. Y nadie sabe decir si algo de eso ha mejorado un solo proceso.
No es un problema de tecnología. Es un problema de método.
SynapsIA convierte ese uso disperso en un sistema: procesos priorizados por impacto real, automatizaciones que funcionan en producción, equipos formados, políticas escritas y medición continua.
Nunca proponemos una herramienta sin haber identificado antes un proceso, un coste y una métrica de éxito.
Ocho fases. De la intuición al resultado medible.
Una metodología propia, repetible y auditable. Cada fase tiene un entregable concreto, no una diapositiva.
Situación
Mapeamos procesos, fricciones, tiempos y costes ocultos.
Línea base de productividadInventario
Qué herramientas de IA se usan ya, con qué datos, por quién y con qué riesgo.
Inventario de sistemas y riesgosNúcleo de impacto
Priorizamos casos de uso por impacto, viabilidad, urgencia y riesgo.
Backlog priorizadoArquitectura
Diseñamos una solución segura, integrable y que se pueda mantener después.
Blueprint técnico y de gobiernoPiloto
Probamos con usuarios reales antes de comprometer a toda la organización.
Prototipo y KPI antes/despuésSeguridad
Privacidad, Reglamento de IA, ISO/IEC 42001, controles y evidencias.
Políticas, roles y matriz de riesgosImplantación
Desplegamos sin romper la operativa, formando a quien lo va a usar.
Plan de despliegue y formaciónAceleración
Medimos, corregimos y ampliamos a nuevos procesos.
Panel de productividad y roadmapCinco líneas de trabajo
Todas empiezan por el mismo sitio: entender el proceso antes de tocar la tecnología.
Diagnóstico IA 360
Auditoría ejecutiva de procesos, datos, uso actual de IA, riesgos y oportunidades priorizadas.
2 a 3 semanas
Productividad medible
Automatización de tareas y agentes con medición antes y después. Lo que no se puede medir, no se implanta.
Según alcance
Compliance IA
Política de uso, inventario, matriz de riesgos, formación y evidencias frente al Reglamento de IA.
Cuatro niveles de servicio
Back office aumentado
Facturas, cobros, atención al cliente, RR. HH., compras y logística. Paquetes por departamento.
Por función
Acompañamiento continuo
Evolución, soporte, mejora y medición. La IA no se implanta una vez: se gobierna.
Retainer
¿No sabes cuál te toca?
Casi nadie lo sabe al principio. Por eso existe el diagnóstico: dos semanas para saber dónde está tu dinero.
La IA que se ve funcionando, no la que se enseña en una demo.
Un panel donde el antes y el después son números
Cada implantación deja un cuadro de mando con la línea base, el resultado medido y las alertas de uso. Si el indicador no mejora, el proyecto no está terminado.
Empezamos donde el trabajo se atasca
Facturación, cobros, nóminas, compras y atención al cliente. Observamos el proceso con las personas que lo ejecutan antes de proponer una sola herramienta.
Arquitectura segura, trazable y auditable
Políticas escritas, inventario de sistemas, matriz de riesgos y evidencias listas para una inspección o una certificación.
Conocemos el back office por dentro, no por un informe.
SynapsIA la funda quien lleva 23 años dirigiendo un despacho profesional y ha visto por dentro la administración de más de 500 empresas: cómo se factura, dónde se atasca un cobro, por qué se repite un error en una nómina y qué papel no aparece cuando llega una inspección.
Ese conocimiento no se adquiere en un informe de sector ni en una certificación. Se adquiere gestionándolo durante dos décadas.
La mayoría de consultoras de IA venden tecnología a procesos que no han visto nunca funcionar un martes por la mañana. Nosotros empezamos por el proceso.
No publicamos porcentajes de mejora de otros. Publicamos los nuestros, cuando los tenemos medidos.
Las tres cosas, juntas. Ninguna sobra.
Juicio experto convertido en flujos de trabajo repetibles.
Supervisión humana incrustada donde la IA aún falla.
Sostenido por la relación de confianza con el cliente.
Ninguna tecnología sustituye la experiencia, ninguna automatización elimina la supervisión humana y ningún proyecto sobrevive sin confianza mutua.
Dónde ejecuta la IA y dónde decide una persona.
No automatizamos a ciegas. Cada flujo lleva marcados sus puntos de fallo: ahí la máquina se detiene y una persona con criterio valida, corrige o rechaza.
- Qué ocurreProceso real
La entrada se normaliza: el documento o mensaje se convierte en un caso estructurado con metadatos de cliente, tipo, fecha y urgencia.
Datos que usa la IATexto del documento, remitente, fecha, historial de expedientes y campos del formulario.
Entrada
Documento, correo, expediente o solicitud que hoy trata una persona.
- Qué ocurreAutomático
El modelo lee el caso, extrae entidades relevantes, clasifica la intención y genera un borrador o recomendación junto con una puntuación de confianza.
Datos que usa la IATexto estructurado del caso, bases de conocimiento del sector, plantillas de respuesta y reglas de negocio configuradas.
La IA ejecuta
Extrae, clasifica, redacta un borrador y propone la siguiente acción.
- Qué ocurreRegla de parada
Antes de ejecutar la acción, el sistema evalúa riesgos: confianza del modelo, sensibilidad de los datos, impacto económico o jurídico y excepciones.
Datos que usa la IAPuntuación de confianza, etiquetas de datos sensibles, importes, tipo de contrato y reglas de parada del cliente.
Punto de fallo
Baja confianza, dato sensible, importe alto, excepción o efecto legal.
- Qué ocurreAquí entra el humano
Cuando se activa una regla de parada, el caso pasa a una persona que revisa, corrige y aprueba antes de que continúe el flujo.
Datos que usa la IABorrador de salida, comentarios del revisor, motivo de escalado y registro de aprobación.
Supervisión humana
Una persona con criterio valida, corrige o rechaza. Queda registrado.
- Qué ocurreCon métrica
La salida aprobada se entrega al sistema destino, se almacena como entregable y se mide tiempo, coste y calidad por caso.
Datos que usa la IADocumento final aprobado, métricas de ciclo, trazabilidad de versiones y firma del responsable.
Resultado
Salida aprobada, trazable y medida: tiempo, calidad y coste por caso.
Cuándo se detiene la máquina y entra el humano
Si el modelo no está seguro, no decide: escala a la persona responsable.
Cualquier salida con datos sensibles pasa por revisión antes de salir.
Contratos, sanciones, precios o compromisos: firma siempre una persona.
Los casos raros se apartan del flujo automático y alimentan la mejora.
Una sesión de 45 minutos. Sin demo.
Salimos de la reunión con tus tres primeras oportunidades de IA priorizadas por impacto y por riesgo. Si no vemos recorrido, te lo decimos y no te vendemos nada.