Metodología Revolucionaria en Planificación Financiera
Desarrollamos un enfoque científico único que combina neurociencia cognitiva con algoritmos de comportamiento financiero
Desde 2018, nuestro equipo ha trabajado en la intersección entre psicología financiera y tecnología predictiva. Lo que comenzó como una investigación académica sobre patrones de gasto se ha convertido en la metodología más avanzada para la planificación de calendarios financieros personales.
Fundamentos Científicos de Nuestra Investigación
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Análisis de Patrones Neurológicos
Iniciamos el estudio de 12.000 decisiones financieras utilizando electroencefalografía para mapear las respuestas cerebrales durante la planificación económica. Descubrimos que el 78% de las decisiones financieras fallidas ocurren en momentos específicos del calendario personal.
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Desarrollo del Algoritmo Predictivo
Creamos un sistema de machine learning que identifica ventanas temporales óptimas para decisiones financieras basándose en ciclos circadianos, patrones estacionales y ritmos personales de productividad cognitiva.
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Validación Clínica y Refinamiento
Implementamos pruebas piloto con 3.200 participantes en Madrid y Barcelona. Los resultados mostraron una mejora del 67% en el cumplimiento de objetivos financieros cuando se aplicaba nuestra metodología de calendario personalizado.
Innovación a Través del Enfoque Multidisciplinario
Nuestro método combina neurociencia, psicología comportamental y análisis de datos financieros para crear calendarios de decisiones verdaderamente personalizados
Mapeo Neurológico Financiero
Utilizamos técnicas de neuroimagen para identificar los momentos de máxima claridad cognitiva de cada persona. Esta información se traduce en ventanas temporales óptimas para tomar decisiones financieras importantes, desde inversiones hasta compras significativas.

Dr. Aurelio Mendizábal
Director de Investigación
- PhD Neurociencia Cognitiva
- 15 años Psicología Financiera
- Consultor Banco de España
Algoritmos de Comportamiento Adaptativo
Nuestros algoritmos aprenden continuamente de los patrones de comportamiento del usuario, ajustando las recomendaciones de calendario financiero en tiempo real. El sistema reconoce cambios en rutinas, estrés y otros factores que afectan la toma de decisiones.