AI Product & Software Engineering
Producto, UX, arquitectura, backend, frontend, APIs, cloud e integración.
- Arquitectura de sistemas
- Integración con lo que ya existe
Ingeniería de inteligencia artificial aplicada
Convertimos problemas reales en sistemas inteligentes que puedes ver, probar y evaluar.
Combinamos arquitectura de software, producto, datos, IA y conocimiento experto para construir prototipos, pilotos y sistemas aplicados al trabajo real.
- Software
- Arquitectura
- GenAI
- ML
- MLOps
- Visión
- Datos
- Evaluación
La IA empieza antes del modelo.
Muchas organizaciones tienen procesos, documentos, datos y personas expertas, pero todavía no saben qué parte conviene mejorar con IA ni cómo convertir una idea en algo útil. Nosotros empezamos por el trabajo y la decisión, hacemos visible la oportunidad y construimos evidencia antes de escalar.
Señales, conocimiento, decisión y verificación.
Así se ve un sistema aplicado cuando se diseña para el trabajo real: cada etapa deja rastro y la decisión sigue siendo humana.
Arquitectura de referencia
Una decisión con rastro.
01Señales
02ConocimientoTrazable
03DecisiónLa IA propone
04VerificaciónLa persona decide
No te pedimos que imagines lo que podemos construir. Mira cómo pensamos.
Capability Demo
Operational Intelligence
DrillOps Intelligence
Datos, cálculos y señales de perforación convertidos en inteligencia operacional explicable.
- Señales
- Cálculo
- Recuperación
- Evaluación
Advanced Demo · Co-development
Risk Intelligence
SST Intelligence
Riesgos, inspecciones, evidencia, acciones y conocimiento experto dentro de un sistema operacional trazable.
- Workflow
- Documentos
- Trazabilidad
Co-development · Commercial validation
Sales Intelligence
CRM Intelligence · Revenue Command Center
Pipeline, cobertura, forecast, alertas y contexto para mejorar la revisión comercial.
- Pipeline
- Alertas
- Contexto
Demo · Pilot candidate
Environmental Intelligence
Environmental Intelligence · EIA Studio
Datos de campo, documentos y criterio profesional transformados en un workflow ambiental trazable.
- Campo
- Documentos
- Workflow
Los demos son pruebas de capacidad. Ninguno se presenta como producto empaquetado ni como despliegue con clientes.
Una secuencia de decisiones, no paquetes.
Cada etapa produce algo revisable y un punto de decisión explícito antes de invertir más.
Capacidades combinables.
Se combinan según el problema. No son un menú de servicios.
Generative AI & Knowledge Systems
LLMs, RAG, documentos, agentes, memoria, fuentes y evaluación.
- Recuperación con fuentes citables
- Agentes con límites explícitos
Machine Learning & Intelligent Systems
Predicción, anomalías, recomendación, optimización y deep learning cuando corresponde.
- Baseline antes de modelo
- Métrica ligada a la decisión
Computer Vision & Signals
Visión, imágenes, señales y geoespacial según el caso.
- Inspección asistida
- Series y señales
AI Trust & Operations
MLOps/LLMOps, observabilidad, costos, seguridad, privacidad, gobernanza y human-in-the-loop.
- Costo observable
- Participación humana explícita
Capacidad end-to-end, sin convertirla en un claim de cliente.
Independent venture by Jorge Quizamanchuro
FeelVerse
FeelVerse demuestra capacidad de llevar una idea compleja desde contenido y producto hasta arquitectura, software, IA, privacidad y experiencia. Es un venture independiente y no pertenece a SyntaVera.
- Producto
- Software
- IA
- Privacidad
Lo que declaramos antes de construir.
Madurez declarada
Cada demo dice qué es, en qué estado está y qué no demuestra.
Fuentes y trazabilidad
Si el sistema afirma algo, se puede seguir de dónde viene.
Evaluación antes de escalar
Definimos criterio de éxito y medimos contra él antes de proponer una construcción mayor.
Seguridad y privacidad
Datos, accesos y retención se deciden al inicio, no al final.
Participación humana
La IA propone; la persona con criterio decide y queda registrado.
Propiedad intelectual clara
El conocimiento del experto sigue siendo del experto.
Costos observables
El costo de operar el sistema se mide y se muestra.
Siguiente conversación
¿Tienes un proceso que podría pensar mejor con IA?
Muéstranos dónde se pierde tiempo, contexto o criterio. Podemos empezar haciendo visible una prueba pequeña antes de comprometer una construcción grande.