{"id":40073,"date":"2023-12-22T11:40:31","date_gmt":"2023-12-22T10:40:31","guid":{"rendered":"https:\/\/protecciondatos-lopd.com\/empresas\/?p=40073"},"modified":"2024-11-28T17:48:04","modified_gmt":"2024-11-28T16:48:04","slug":"datos-sinteticos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/protecciondatos-lopd.com\/empresas\/datos-sinteticos\/","title":{"rendered":"Datos sint\u00e9ticos: Qu\u00e9 son y c\u00f3mo les afecta el RGPD"},"content":{"rendered":"<p>El avance de la tecnolog\u00eda y el crecimiento del volumen de datos han hecho que la protecci\u00f3n y privacidad de la informaci\u00f3n sean cada vez m\u00e1s importantes. En este contexto, los <strong>datos sint\u00e9ticos<\/strong> han surgido como una alternativa para procesar, almacenar y analizar informaci\u00f3n sensible sin comprometer la privacidad. En las siguientes l\u00edneas explicamos qu\u00e9 son los datos sint\u00e9ticos y en qu\u00e9 medida est\u00e1n regulados por el RGPD (Reglamento General de Protecci\u00f3n de Datos).<\/p>\n<div id=\"toc_container\" class=\"no_bullets\"><p class=\"toc_title\">Contenido del art&iacute;culo<\/p><ul class=\"toc_list\"><li><a href=\"#Que_son_los_datos_sinteticos\">\u00bfQu\u00e9 son los datos sint\u00e9ticos?<\/a><\/li><li><a href=\"#Como_se_crean_los_datos_sinteticos\">\u00bfC\u00f3mo se crean los datos sint\u00e9ticos?<\/a><\/li><li><a href=\"#Beneficios_de_los_datos_sinteticos\">Beneficios de los datos sint\u00e9ticos<\/a><\/li><li><a href=\"#Desafios_y_limitaciones_de_los_datos_sinteticos\">Desaf\u00edos y limitaciones de los datos sint\u00e9ticos<\/a><\/li><li><a href=\"#Datos_sinteticos_y_RGPD\">Datos sint\u00e9ticos y RGPD<\/a><\/li><li><a href=\"#Aplicaciones_de_los_datos_sinteticos\">Aplicaciones de los datos sint\u00e9ticos<\/a><\/li><\/ul><\/div>\n<h2><span id=\"Que_son_los_datos_sinteticos\"><strong>\u00bfQu\u00e9 son los datos sint\u00e9ticos?<\/strong><\/span><\/h2>\n<p>Los datos sint\u00e9ticos son conjuntos de datos generados artificialmente que imitan los datos reales en t\u00e9rminos de estructura y caracter\u00edsticas estad\u00edsticas, sin copiar informaci\u00f3n exacta o identificable de individuos reales. Su principal objetivo es crear un recurso que simule de la manera m\u00e1s fiel posible los datos reales, para que puedan usarse en pruebas, simulaciones y an\u00e1lisis de datos sin vulnerar la <a href=\"https:\/\/protecciondatos-lopd.com\/empresas\/privacidad-datos\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">privacidad de la informaci\u00f3n<\/a> o exponer datos sensibles.<\/p>\n<p>A diferencia del proceso de anonimizaci\u00f3n de datos, en el que se eliminan o alteran identificadores personales en un conjunto de datos real, los datos sint\u00e9ticos son completamente ficticios y generados a partir de algoritmos que mantienen la distribuci\u00f3n estad\u00edstica de los datos originales. Por ello se est\u00e1n empezando a usar sobre todo en sectores que requieren grandes vol\u00famenes de datos para entrenar sistemas de inteligencia artificial (IA), probar software o realizar investigaciones sin vulnerar la privacidad de las personas.<\/p>\n<p>C\u00f3mo decimos, los datos sint\u00e9ticos no son datos aleatorios, sino que crean para reproducir los datos reales para que al usarse, permitan obtener resultados o conclusiones similares a las que se obtendr\u00edan con datos reales en casos de uso espec\u00edficos.<\/p>\n<p>Por ejemplo, no se trata de escoger nombres y apellidos, junto a un c\u00f3digo postal de manera aleatoria, para crear una base de datos de supuestos clientes, sino de \u00abenriquecer\u00bb ese dato del c\u00f3digo postal con el nivel de gasto asociado a esa \u00e1rea o su nivel de renta.<\/p>\n<h2><span id=\"Como_se_crean_los_datos_sinteticos\"><strong>\u00bfC\u00f3mo se crean los datos sint\u00e9ticos?<\/strong><\/span><\/h2>\n<p>Para <strong>generar datos sint\u00e9ticos<\/strong> se usan algoritmos avanzados y t\u00e9cnicas que permiten replicar la complejidad de los datos reales sin afectar a la privacidad de los mismos, es decir, que, aunque se utilicen datos reales para crear datos sint\u00e9ticos, la privacidad de los primeros no se ver\u00e1 comprometida (o no deber\u00eda hacerlo si el proceso se ha realizado adecuadamente).<\/p>\n<p>Si bien, la mayor\u00eda de datos sint\u00e9ticos se producen manualmente usando bases de datos SQL para extraer y <a href=\"https:\/\/protecciondatos-lopd.com\/empresas\/seudonimizacion-anonimizacion\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">anonimizar datos<\/a> y limpiarlos posteriormente usando lenguajes de programaci\u00f3n est\u00e1ndar, actualmente se ha empezado a extender el uso de otras t\u00e9cnicas m\u00e1s avanzadas, basadas en <em>machine learning<\/em>. Entre ellas, las siguientes:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Redes generativas antag\u00f3nicas (GAN):<\/strong> Esta t\u00e9cnica se basa en la competencia entre dos redes neuronales: un generador, que produce datos sint\u00e9ticos, y un discriminador, que eval\u00faa si los datos creados son reales o falsos. A trav\u00e9s de m\u00faltiples iteraciones, el generador mejora su capacidad de producir datos m\u00e1s realistas al intentar \u201cenga\u00f1ar\u201d al discriminador. Las GAN son ampliamente utilizadas en sectores que requieren simulaciones precisas, como el de im\u00e1genes m\u00e9dicas, debido a su habilidad para generar datos detallados y de alta calidad.<\/li>\n<li><strong>Codificadores autom\u00e1ticos variacionales (VAE): <\/strong>Este tipo de modelo genera datos sint\u00e9ticos a trav\u00e9s de la compresi\u00f3n y descompresi\u00f3n de la informaci\u00f3n en un espacio de caracter\u00edsticas. Los VAE crean una representaci\u00f3n comprimida de los datos reales y, desde esa representaci\u00f3n, producen datos nuevos que mantienen las caracter\u00edsticas estad\u00edsticas del conjunto original. A diferencia de los GAN, los VAE se emplean en situaciones donde se requiere una estructura de datos similar a la real, como en el an\u00e1lisis de lenguaje y datos secuenciales.<\/li>\n<li><strong>Modelos basados en transformadores:<\/strong> Estas arquitecturas, conocidas por su uso en procesamiento de lenguaje natural (PLN), pueden aplicarse tambi\u00e9n para crear datos sint\u00e9ticos. Los transformadores procesan informaci\u00f3n mediante un mecanismo de atenci\u00f3n que capta relaciones contextuales complejas en los datos, lo que da como resultado una generaci\u00f3n de datos coherente y contextual. Son ideales para crear secuencias de datos en aplicaciones como simulaci\u00f3n de conversaciones o an\u00e1lisis de patrones de conducta.<\/li>\n<\/ul>\n<p>A trav\u00e9s de estos y otros m\u00e9todos se pueden crear datos sint\u00e9ticos precisos, cada uno con aplicaciones espec\u00edficas que favorecen distintos tipos de datos y niveles de complejidad en la simulaci\u00f3n.<\/p>\n<h2><span id=\"Beneficios_de_los_datos_sinteticos\"><strong>Beneficios de los datos sint\u00e9ticos<\/strong><\/span><\/h2>\n<p>Entre los principales beneficios del uso de datos sint\u00e9ticos destacan:<\/p>\n<ul>\n<li>La protecci\u00f3n de la <a href=\"https:\/\/protecciondatos-lopd.com\/empresas\/privacy-by-design\/\">privacidad desde el dise\u00f1o<\/a>, puesto que no contienen datos reales y se minimiza el riesgo de vulneraciones de datos personales en pruebas, entrenamientos y an\u00e1lisis.<\/li>\n<li>Las empresas pueden desarrollar y entrenar sistemas de IA sin necesidad de acceder a grandes vol\u00famenes de datos reales, que no solo pueden ser dif\u00edciles de obtener por cuestiones legales, sino porque en la realidad no existen en el volumen necesario para llevar a cabo un an\u00e1lisis efectivo.<\/li>\n<li>En el desarrollo del software, permiten realizar pruebas exhaustivas en escenarios controlados, especialmente cuando es inevitable utilizar datos reales por limitaciones legales o \u00e9ticas.<\/li>\n<li>Contribuyen a reducir los costes y agilizar los procesos asociados a la recolecci\u00f3n y almacenamiento seguro de la informaci\u00f3n.<\/li>\n<li>En sectores con una regulaci\u00f3n m\u00e1s estricta de la privacidad, como la salud, las finanzas o el transporte, permiten llevar a cabo an\u00e1lisis y pruebas sin comprometer la seguridad de los datos reales.<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span id=\"Desafios_y_limitaciones_de_los_datos_sinteticos\"><strong>Desaf\u00edos y limitaciones de los datos sint\u00e9ticos<\/strong><\/span><\/h2>\n<p>Los datos sint\u00e9ticos tambi\u00e9n presentan una serie de desaf\u00edos y limitaciones que se deben conocer:<\/p>\n<ul>\n<li>Aunque los datos sint\u00e9ticos intentan imitar datos reales, mantener un alto grado de realismo sin perder la protecci\u00f3n de la privacidad es complejo. Modelar comportamientos humanos complejos y din\u00e1micos con precisi\u00f3n representa a\u00fan un reto.<\/li>\n<li>En algunos casos, los datos sint\u00e9ticos no pueden captar todos los matices de los datos reales, lo que puede limitar su utilidad en ciertos an\u00e1lisis. La falta de generalizaci\u00f3n es especialmente importante en sistemas de IA que se entrenan con estos datos, que pueden quedar limitados.<\/li>\n<li>Si los datos sint\u00e9ticos est\u00e1n demasiado cerca de los datos reales en t\u00e9rminos de estructura o patrones, existe un riesgo potencial de reidentificaci\u00f3n.<\/li>\n<li>La creaci\u00f3n de datos sint\u00e9ticos supone una elevada complejidad t\u00e9cnica que requiere de conocimientos avanzados y recursos computacionales significativos, lo que no siempre est\u00e1 al alcance de todas las organizaciones.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Aunque los datos sint\u00e9ticos pueden mitigar riesgos de privacidad, es fundamental asegurarse de que su creaci\u00f3n y uso cumplen con las correspondientes normativas y est\u00e1ndares \u00e9ticos aplicables, ya que hay organismos que consideran que estos datos deben someterse a una evaluaci\u00f3n de impacto en la privacidad.<\/p>\n<h2><span id=\"Datos_sinteticos_y_RGPD\"><strong>Datos sint\u00e9ticos y RGPD<\/strong><\/span><\/h2>\n<p>El <a href=\"https:\/\/protecciondatos-lopd.com\/empresas\/rgpd-reglamento-general-proteccion-datos\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">RGPD<\/a>\u00a0no menciona directamente los datos sint\u00e9ticos, pero dado que para su creaci\u00f3n se usan, en algunos casos, datos personales reales, se produce una actividad de tratamiento de datos que s\u00ed debe cumplir la normativa. Por lo tanto, se deben tener en cuenta los siguientes aspectos del RGPD:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Evaluaci\u00f3n de impacto:<\/strong> Cuando los datos sint\u00e9ticos se crean a partir de datos personales reales de categor\u00edas especiales, puede ser necesario llevar a cabo una evaluaci\u00f3n de impacto de protecci\u00f3n de datos (EIDP) para garantizar que el proceso de creaci\u00f3n no supone riesgos para la privacidad de los interesados.<\/li>\n<li><strong>Finalidad del tratamiento:<\/strong> Si los datos sint\u00e9ticos se generan a partir de datos personales, se debe informar a los interesados de esta finalidad de uso.<\/li>\n<li><strong>Riesgos de reidentificaci\u00f3n: <\/strong>Se deben implementar medidas de seguridad que aseguren que los datos sint\u00e9ticos no pueden vincularse de ninguna manera a personales identificables.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Cabe se\u00f1alar que el uso de datos sint\u00e9ticos contribuye a cumplir el principio de minimizaci\u00f3n de datos, en tanto en cuanto elimina la necesidad de trabajar directamente con datos personales en diferentes escenarios.<\/p>\n<p>Al crear datos sint\u00e9ticos a partir de conjuntos de datos reales, se deben aplicar medidas de seguridad en base al riesgo de reidentificaci\u00f3n que pueda existir. Por lo tanto, es necesario evaluar la anonimidad de los datos sint\u00e9ticos obtenidos a partir de un conjunto de datos reales, para asegurar que estos no contienen informaci\u00f3n de personas identificadas o identificables.<\/p>\n<p>Por el contrario, si los datos sint\u00e9ticos no se han creado de conjuntos de datos reales, es decir, son completamente sint\u00e9ticos, no ser\u00eda de aplicaci\u00f3n el RGPD.<\/p>\n<a href=\"https:\/\/protecciondatos-lopd.com\/contacto\/?utm_source=blog&utm_medium=banner&utm_campaign=CLICK_BANNER_LOPD\"><img class=\"aligncenter size-full wp-image-20468\" src=\"https:\/\/protecciondatos-lopd.com\/empresas\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/banner-presupuestos-proteccion-datos.svg\" alt=\"tarifas proteccion datos\" width=\"1000\" height=\"563\" \/><\/a>&nbsp;\n<h2><span id=\"Aplicaciones_de_los_datos_sinteticos\"><strong>Aplicaciones de los datos sint\u00e9ticos<\/strong><\/span><\/h2>\n<p>Los datos sint\u00e9ticos tienen m\u00faltiples usos y aplicaciones, especialmente dentro del \u00e1mbito de la inteligencia artificial y el aprendizaje autom\u00e1tico; el uso de datos sint\u00e9ticos permite llevar a cabo procesos de simulaci\u00f3n, prueba y validaci\u00f3n de modelos de IA cuando no hay datos reales en la cantidad necesaria o incluso no existen, ya que la situaci\u00f3n que se quiere proyectar y simular no se ha producido en el mundo real o no hay suficientes hist\u00f3ricos de datos para poder sacar conclusiones adecuadas.<\/p>\n<p>Asimismo, los datos sint\u00e9ticos tambi\u00e9n se usan para verificar y validar sistemas que representan situaciones an\u00f3malas o at\u00edpicas, escenarios l\u00edmite o que tienen muy poca probabilidad de suceder, para poder hacer proyecciones futuras y estar preparados si esos escenarios eventualmente se producen.<\/p>\n<p>En relaci\u00f3n con la econom\u00eda de los datos y la creaci\u00f3n de espacios de datos, donde las organizaciones pueden intercambiar este tipo de informaci\u00f3n, los datos sint\u00e9ticos se convierten en un elemento valioso para evitar la filtraci\u00f3n de informaci\u00f3n confidencial de las organizaciones que participan en estos espacios.<\/p>\n<p>Adem\u00e1s de estos usos, hay otras aplicaciones espec\u00edficas para los datos sint\u00e9ticos, entre las que destacamos las siguientes:<\/p>\n<ul>\n<li>Desarrollo y prueba de algoritmos, ya que permiten probar y validar sistemas o modelos de IA antes de introducir datos reales.<\/li>\n<li>Entrenamiento de modelos de aprendizaje autom\u00e1tico sin comprometer la privacidad de la informaci\u00f3n.<\/li>\n<li>Realizaci\u00f3n de pruebas de seguridad inform\u00e1tica y de resiliencia al simular ciberataques en entornos controlados, para identificar vulnerabilidades y desarrollar estrategias de defensa acordes.<\/li>\n<li>En investigaciones m\u00e9dicas y cient\u00edficas sin poner en riesgo la privacidad de informaci\u00f3n sensible como son los datos de salud.<\/li>\n<li>En la prueba y verificaci\u00f3n de software y aplicaciones, para identificar situaciones y comportamientos de los usuarios y poder responder ante ellas.<\/li>\n<li>Simulaciones en el \u00e1mbito empresarial e industrial para realizar an\u00e1lisis de riesgos y escenarios hipot\u00e9ticos, que ayuden a tomar decisiones informadas futuras.<\/li>\n<\/ul>\n<p>En definitiva, el uso de datos sint\u00e9ticos puede ayudar a responsables y encargados del tratamiento a aplicar un enfoque con el que puede ser m\u00e1s f\u00e1cil cumplir con el RGPD, especialmente dentro del \u00e1mbito del desarrollo de IA y modelos de aprendizaje autom\u00e1tico, as\u00ed como otros tipos de soluciones de software, puesto que se evita el uso de datos reales o, como m\u00ednimo, se limita la exposici\u00f3n de informaci\u00f3n sensible.<\/p>\n<p>As\u00ed mismo, al usar datos sint\u00e9ticos se pueden suplir datos reales insuficientes o que ni siquiera existen, para poder simular y proyectar posibles escenarios en diferentes \u00e1mbitos, que ayuden a prepararse de cara al futuro y poder as\u00ed tomar decisiones informadas en funci\u00f3n del escenario que se produzca.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El avance de la tecnolog\u00eda y el crecimiento del volumen de datos han hecho que la protecci\u00f3n y privacidad de la informaci\u00f3n&#8230;<\/p>\n","protected":false},"author":4,"featured_media":40074,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[550,525],"tags":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v16.7 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Datos sint\u00e9ticos: Qu\u00e9 son y c\u00f3mo les afecta el RGPD<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"\u00bfQu\u00e9 son los datos sint\u00e9ticos? 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