Su organización está adoptando IA más rápido de lo que entiende lo que puede salir mal.

La IA alucina. Engaña. Produce comportamientos que ni sus creadores pueden predecir. Cuando las personas confían ciegamente, el costo se acumula en silencio — hasta convertirse en crisis.

Auditamos lo que las auditorías técnicas ignoran: la brecha entre lo que su IA hace y lo que su organización cree que hace.

Vea Cómo Ayudamos Agende una Sesión de Evaluación

Dheiver Santos hablando en un evento de IA

Dheiver Santos presentando Mangaba.AI en un evento tecnológico

Dheiver Santos, PhD, hablando en el Summit Inteligencia Artificial

Los estándares detrás de esta práctica, forjados en:

SX Negócios

El punto ciego del que nadie está hablando

Su implementación de IA parece exitosa. La pregunta real es: ¿qué sucede cuando falla?

La mayoría de las organizaciones miden la IA por velocidad y eficiencia. Pero los peores fracasos no vienen de modelos con bajo rendimiento. Vienen de modelos que funcionan demasiado bien — de maneras que nadie esperaba.

Alucinaciones que parecen verdad. Comportamientos emergentes que nadie programó. Patrones de delegación donde las personas dejan de cuestionar a la máquina. Estos no son casos extremos. Son el nuevo normal.

No ofrecemos listas de cumplimiento. Mapeamos los riesgos específicos, priorizados y procesables en la intersección entre el comportamiento humano y el comportamiento de la IA — donde las auditorías convencionales dejan de mirar.

Vea cómo lo abordamos

Cómo Trabajamos

Tres formas de cerrar la brecha entre lo que su organización cree que su IA está haciendo y lo que realmente está haciendo.

Sesión práctica de formación ejecutiva con portátil

01. Formación Ejecutiva

Para líderes que toman decisiones con IA, no solo sobre IA.

La mayoría de los ejecutivos saben cómo usar la IA. Pocos entienden dónde falla y cómo ese fallo afecta las decisiones que toman a diario.

Este no es un taller sobre prompting. Es un programa estructurado sobre alucinaciones, comportamiento emergente, sesgo sistémico y delegación responsable, diseñado para equipos de liderazgo que necesitan hacer mejores preguntas, no solo moverse más rápido.

Impartido como: Sesiones presenciales o remotas, adaptadas a su sector y a los casos de uso reales de IA de su organización. Programas personalizados para juntas directivas, alta dirección y equipos funcionales.

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Escritorio con gráficos, portátil y documentos en revisión

02. Revisión y Evaluación de IA

¿En qué está confiando su organización a la IA y qué sucede cuando se equivoca?

Examinamos el modelo, la arquitectura, el proceso, la estrategia y los costos. Identificamos dónde el juicio humano está siendo reemplazado de forma irresponsable y revelamos los riesgos conductuales y regulatorios que las auditorías técnicas pasan por alto por completo.

El resultado no es una lista de cumplimiento. Es un mapa de riesgos real: específico, priorizado y procesable.

Entregado como: Evaluación estructurada mediante entrevistas, revisión de procesos y análisis de documentación. No se requiere acceso al código. Incluye informe escrito, presentación y sesión de seguimiento.

También disponible como: Participación en consejos asesores y sesiones con expertos independientes para organizaciones que necesitan una voz crítica externa de forma continua.

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GPU server cluster used for training and fine-tuning custom AI models

03. Entrenamiento y Ajuste de Modelos de IA Personalizados

Para empresas que quieren su propio modelo, no uno alquilado.

Las API prefabricadas hacen que todas las empresas suenen igual y enrutan sus datos a través de una infraestructura que usted no controla. Ajustamos y entrenamos modelos de lenguaje con los datos, el vocabulario y los flujos de trabajo de su propia organización.

El resultado es un modelo propietario que usted posee de principio a fin: implementado en su propia infraestructura, independiente de los precios, límites de uso y cambios de políticas de las grandes tecnológicas.

Entregado como: Preparación de datos, ajuste fino (LoRA o completo) y evaluación, además de orientación para implementación on-premise o en nube privada. Incluye una pista práctica de capacitación para su equipo técnico.

Hablemos de Fine-Tuning

Por qué Dheiver Santos:
Claridad independiente en un mundo de promesas de proveedores.

Todo proveedor de IA promete velocidad y eficiencia. Pero ¿quién le dice lo que su IA está realmente haciendo — y qué sucede cuando se equivoca?

No tenemos software que vender. Ni plataforma que licenciar. Ni contrato de 18 meses que presentar. Somos asesores independientes, lo que significa que nuestro único incentivo es una imagen honesta y precisa de la exposición real de su organización.

Las organizaciones que navegarán bien este momento no son las que adoptaron la IA primero. Son las que la adoptaron con la comprensión más clara de lo que realmente estaban haciendo.

Esta práctica está liderada por Dheiver Santos, PhD — ingeniero de machine learning e investigador en IA, doctor en Ingeniería Química con énfasis en Inteligencia Artificial (UFBA/UFRJ), con investigación posdoctoral en UNICAMP/UNIT (CNPq) y UFAL (FUNDEPES).

Su formación no es teórica. Fue forjada en cargos senior en la industria — Senior Staff Machine Learning Engineer en SX Negócios y Científico Sénior en Grupo Boticário (GAVB) — y en el aula, como profesor de Inteligencia Artificial, sistemas distribuidos y ciencia de datos en UPE y Estácio.

Es el creador de Mangaba.AI, framework open-source para equipos de agentes autónomos de IA, y fundador de Cognai, healthtech que aplica IA a la cardiología. Su trabajo académico abarca machine learning y computación neuro-simbólica, con más de 550 citas y un h-index de 12.

Charlas & Keynotes

Voz reconocida sobre riesgo de IA, comportamiento emergente y adopción responsable en conferencias y eventos corporativos.

Summit Inteligência Artificial

Keynote sobre alucinación en IA, riesgo emergente y por qué la interfaz humano-modelo es la nueva frontera de la auditoría.

Dheiver Santos presentando Mangaba.AI en Latinoware 2026

Latinoware 2026 — Lanzamiento Mangaba.AI

Presentación de frameworks de agentes autónomos de IA en el 23º Congreso Latinoamericano de Software Libre y Tecnologías Abiertas. Ver perfil ↗

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Productos Creados

Visión por computadora y machine learning aplicados a flujos clínicos y operativos reales.

Modelo de IA segmentando y rastreando instrumentos quirúrgicos en una bandeja

Detección de Instrumentos Quirúrgicos

La segmentación en tiempo real rastrea cada instrumento en la bandeja quirúrgica, reduciendo el riesgo de objetos olvidados.

Modelo de IA de estimación de postura monitoreando a un paciente en un entorno clínico

Monitoreo de Caídas y Postura

El modelo de estimación de postura vigila al paciente las 24 horas y alerta caídas o movimientos de riesgo al instante.

Modelo de IA segmentando dientes individuales en una radiografía panorámica dental

Análisis de Radiografía Dental

La segmentación automática diente por diente en radiografías panorámicas agiliza el diagnóstico y el plan de tratamiento.

Modelo de IA detectando vitíligo en la piel con puntaje de confianza

Detección de Afecciones de la Piel

El modelo de dermatología identifica afecciones como el vitíligo directamente desde una foto, con puntaje de confianza para triaje.

Modelo de IA detectando y contando glóbulos blancos al microscopio

Conteo de Células Sanguíneas

El análisis de imágenes de microscopía detecta y cuenta glóbulos blancos automáticamente, acelerando el triaje de laboratorio.

Preguntas Frecuentes

¿Qué hace un asesor independiente de IA?

Un asesor independiente de IA evalúa cómo su organización usa la IA — modelos, procesos y supervisión humana — sin vender software ni plataformas. El único entregable es una visión precisa de su exposición real, además de formación para que su equipo actúe.

¿Qué es el fine-tuning de modelos de IA corporativos?

El fine-tuning adapta un modelo de lenguaje a los datos, vocabulario y procesos de su empresa, generando un modelo propietario que corre en su propia infraestructura — independiente de precios, límites y políticas de las big tech. Usamos LoRA o fine-tuning completo según el caso.

¿Cómo funciona la revisión y evaluación de IA?

Es una evaluación estructurada mediante entrevistas, revisión de procesos y análisis de documentación — sin acceso al código. El entregable es un mapa de riesgos específico, priorizado y accionable, con informe escrito, presentación y sesión de seguimiento.

¿Quién es Dheiver Santos?

Dheiver Santos, PhD, es ingeniero de machine learning e investigador en IA, doctor en Ingeniería Química con énfasis en IA (UFBA/UFRJ), creador del framework open-source Mangaba.AI y fundador de la healthtech Cognai. Tiene más de 550 citas académicas y experiencia en SX Negócios y Grupo Boticário.

No espere a que el punto ciego se vuelva visible para todos.

Formación y Programas · Revisión y Evaluación de IA

dheiver.santos@mangaba.ia.br

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