En el análisis de redes complejas —ya sean sociales, biológicas o de infraestructura— disponer de datos sintéticos realistas es crucial para simular escenarios, entrenar modelos y validar descubrimientos. Sin embargo, los métodos tradicionales de generación de redes suelen caer en el sobreajuste, ignoran propiedades estructurales clave como la escasez o la heterogeneidad de grados, y requieren un coste computacional elevado. El enfoque SyNGLER (Synthetic Network Generation via Latent Embedding Reconstruction) propone una alternativa eficiente: aprende representaciones latentes de los nodos a partir de la red observada, construye un generador no paramétrico sobre esas incrustaciones y luego reconstruye la red muestreando desde ese espacio latente. Este procedimiento conserva las características topológicas esenciales a un coste mucho menor que las arquitecturas profundas convencionales. Para una empresa que trabaje con grandes volúmenes de datos relacionales, integrar este tipo de técnicas en aplicaciones a medida permite generar datos de prueba realistas sin comprometer la privacidad ni escalar los recursos. En Q2BSTUDIO desarrollamos ia para empresas que combinan modelos de espacio latente con agentes IA para automatizar la simulación de redes, ya sea en entornos de ciberseguridad (probando topologías de ataque) o en plataformas de Business Intelligence donde Power BI consume esas redes sintéticas para visualizar patrones ocultos. Asimismo, ofrecemos servicios cloud aws y azure para desplegar estos generadores a gran escala, así como servicios inteligencia de negocio que transforman los datos generados en dashboards accionables. Gracias a la flexibilidad del software a medida, las organizaciones pueden incorporar métodos como SyNGLER en sus pipelines de investigación y desarrollo, optimizando tanto la eficiencia como la fidelidad estructural de las redes sintéticas.