Lo que impulsa Sympheny — y lo que no lo hace.
Una explicación clara de cómo calcula Sympheny, de qué hace y qué no hace el clustering y de dónde encajan los asistentes de IA — y precisamente qué ocurre con sus datos.
Tres capas diferenciadas — cada una transparente y con propósito.
Sympheny opera en tres capas. Las dos primeras intervienen en el cálculo: el propio optimizador y el clustering que hace resoluble un año completo de datos horarios. La tercera queda fuera: las interfaces desde las que puede manejar Sympheny, incluidos los asistentes de IA que usted decida conectar. Nada de la tercera capa altera lo que calculan las dos primeras.
El núcleo de Sympheny es un motor de Programación Lineal Entera Mixta (MILP) — un enfoque matemático riguroso utilizado en ingeniería e investigación operativa. Encuentra la configuración óptima del sistema energético dados sus condicionantes técnicos, económicos y regulatorios.
Cada resultado es totalmente determinista y auditable: los mismos datos de entrada siempre producen los mismos resultados, y cada recomendación puede trazarse hasta sus ecuaciones subyacentes. No hay ninguna caja negra, ni ninguna IA en los cálculos.
Resolver directamente un año completo de datos horarios sería inviable, así que Sympheny agrupa los días similares en un conjunto reducido de días tipo representativos mediante clustering no supervisado. Usted decide cuántos a través del ajuste de resolución temporal, que además fija las tolerancias de error que el clustering debe cumplir.
Esto es agrupar, no aprender. No se entrena ningún modelo, no se arrastra nada de una ejecución a otra y sus datos nunca se utilizan para mejorar nada. El clustering se calcula de nuevo a partir de sus propios datos cada vez, y volver a ejecutar un escenario sin cambios produce los mismos días tipo y los mismos resultados.
Sympheny publica una API REST, un SDK de Python y un servidor MCP, de modo que un asistente de IA o un agente de programación puede preparar un escenario, lanzar una optimización y leer los resultados. La configuración está documentada en docs.sympheny.com. Es una interfaz hacia la plataforma, no un cambio en cómo calcula: un asistente puede construir el modelo, pero el modelo lo sigue resolviendo el motor MILP de la Capa 1, y las mismas entradas siguen produciendo las mismas salidas.
Nada de esto está activo por defecto. Usted decide si conecta un asistente y qué proveedor utiliza, y los datos que envía llegan a ese proveedor bajo su acuerdo con él, no bajo el nuestro. Sympheny no incorpora ningún modelo de terceros en su propio pipeline de cálculo.
Sympheny está construido sobre un núcleo MILP matemáticamente riguroso, apoyado en clustering no supervisado que agrupa sus datos sin aprender jamás de ellos — reproducible entre ejecuciones y sin ningún modelo entrenado con datos de clientes.
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Podemos facilitar un Acuerdo de Tratamiento de Datos, la lista de subencargados del tratamiento y una descripción técnica de los componentes de IA de la plataforma previa solicitud. Hable con nosotros antes del proceso de compras — hacemos que la revisión sea sencilla.