Datos sintéticos: una herramienta para proteger la privacidad y fomentar la innovación

En el contexto actual, donde la inteligencia artificial y los sistemas de análisis de datos requieren cada vez más información para funcionar de forma eficiente, surge un desafío fundamental:

¿Cómo garantizar la protección de los datos personales mientras se fomenta la innovación tecnológica?

Una de las respuestas a este dilema la encontramos en los datos sintéticos, una herramienta que permite generar conjuntos de datos artificiales pero realistas, sin recurrir a información personal identificable.

Una guía necesaria: colaboración entre autoridades

Recientemente, la Agencia Española de Protección de Datos (AEPD) ha publicado la traducción al español de la Guía sobre generación de datos sintéticos, elaborada por la Autoridad de Protección de Datos de Singapur. Este documento surge de la colaboración entre ambas instituciones y supone un paso importante para fomentar buenas prácticas en el uso responsable de datos en entornos de desarrollo tecnológico.

¿Qué son los datos sintéticos?

Son datos que no provienen directamente de personas reales, sino que se generan a partir de modelos algorítmicos que simulan las características de un conjunto de datos real.

El objetivo principal es preservar la privacidad, evitando exponer información sensible, pero permitiendo a la vez entrenar sistemas de IA, probar software o realizar estudios sin poner en riesgo a personas concretas.

Beneficios principales

✨ Privacidad reforzada: al no vincularse a personas reales, se reduce el riesgo de reidentificación.

🚀 Fomento de la innovación: permite desarrollar y probar productos tecnológicos en entornos realistas sin implicaciones legales.

✔️ Cumplimiento normativo: facilita el respeto al RGPD al evitar el uso de datos personales en muchas fases del desarrollo.

🌐 Acceso y equidad: organizaciones que no pueden acceder a grandes volúmenes de datos reales pueden utilizar datos sintéticos para experimentar y aprender.

Casos prácticos destacados en la guía

La guía incluye ejemplos ilustrativos de cómo los datos sintéticos se han utilizado para resolver problemas concretos:

• Entrenamiento de sistemas de diagnóstico médico sin usar historias clínicas reales.

• Generación de datos bancarios simulados para probar nuevos sistemas antifraude.

• Evaluación de nuevos algoritmos de recomendación en e-commerce sin utilizar historiales reales de compra.

  
  

Buenas prácticas para generar datos sintéticos

1. Definir los objetivos específicos del tratamiento.

2. Analizar los riesgos de Re-identificación y aplicar técnicas de mitigación.

3. Documentar el proceso de generación para garantizar la trazabilidad.

4. Informar de forma transparente sobre el uso de datos sintéticos si se presentan como representación de datos reales.

5. Revisar la utilidad y fidelidad de los datos sintéticos comparándolos con datos reales anonimizados.

   
   

Reflexión desde Lexdatos

Desde Lexdatos celebramos esta iniciativa conjunta como un ejemplo claro de cómo la cooperación internacional puede ofrecer soluciones prácticas a los retos del presente digital.

Los datos sintéticos no son una alternativa absoluta al tratamiento responsable de datos personales, pero sí son una herramienta poderosa para avanzar hacia una tecnología ética, segura y respetuosa con las personas.

Invitamos a empresas, desarrolladores y profesionales de la protección de datos a explorar esta guía, disponible ya en español, y considerar la integración de los datos sintéticos en sus procesos de innovación.

🔗 Accede a la guía completa: https://www.aepd.es/es/documento/guia-datos-sinteticos.pdf

En Lexdatos, te ayudamos a implementar soluciones seguras y ajustadas a la normativa. Escríbenos si quieres valorar cómo incorporar buenas prácticas de innovación en tu empresa sin descuidar la privacidad.