{"id":42229,"date":"2025-07-23T12:13:28","date_gmt":"2025-07-23T12:13:28","guid":{"rendered":"https:\/\/mioti.es\/blog-synthetic-data-el-nuevo-petroleo-para-entrenar-modelos\/"},"modified":"2025-07-23T12:16:02","modified_gmt":"2025-07-23T12:16:02","slug":"blog-synthetic-data-el-nuevo-petroleo-para-entrenar-modelos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/mioti.es\/cl\/blog-synthetic-data-el-nuevo-petroleo-para-entrenar-modelos\/","title":{"rendered":"Synthetic Data, el nuevo petr\u00f3leo para entrenar modelos"},"content":{"rendered":"

La protecci\u00f3n de datos<\/strong> es uno de los grandes retos<\/strong> y preocupaciones<\/strong> al que nos enfrentamos en la sociedad actual. Esto se debe a la gran cantidad de informaci\u00f3n personal que concedemos y recopilan las plataformas digitales, perdiendo el control sobre su uso o paradero. <\/span><\/p>\n

Si bien la recopilaci\u00f3n de estos datos resulta de gran utilidad a empresas y entidades con un fin estrat\u00e9gico y operativo, aumentando el conocimiento sobre sus clientes y, por ende, siendo m\u00e1s eficientes en la toma de decisiones<\/strong>, tambi\u00e9n lo es para los usuarios que reciben, entre otras cosas, mejoras personalizadas en cuanto a su atenci\u00f3n. No obstante, el debate sobre el uso del dato<\/strong> se ha intensificado\u00a0 al mismo ritmo que se ha multiplicado su valor estrat\u00e9gico<\/strong>, y por ello es imperativo buscar soluciones que equilibren privacidad<\/strong> y aprovechamiento.\u00a0<\/span><\/p>\n

Frente a esta tensi\u00f3n entre utilidad y privacidad, una de las soluciones m\u00e1s prometedoras es la generaci\u00f3n de Synthetic Data<\/strong> o datos sint\u00e9ticos<\/strong>: un enfoque que permite entrenar modelos de inteligencia artificial<\/strong> sin comprometer la informaci\u00f3n real de las personas.<\/span><\/p>\n

Nuestro <\/span>M\u00e1ster en Data Strategy & Analytics<\/span><\/a> te ayudar\u00e1 a descubrir insights y extraer el valor de los datos<\/strong> desde el primer d\u00eda.<\/span><\/p>\n

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\u00bfQu\u00e9 son los Synthetic Data y para qu\u00e9 sirven?<\/h2>\n

Se trata de datos generados artificialmente<\/strong> que imitan caracter\u00edsticas y propiedades de datos reales. Se replican tendencias, patrones y cualidades a trav\u00e9s de algoritmos y problemas matem\u00e1ticos<\/strong>. Aunque el objetivo es que estos datos recopilados coincidan en cualidades estad\u00edsticas con informaci\u00f3n original, no contienen identidades ni fuentes que podr\u00edan poner en riesgo la seguridad<\/strong> y privacidad<\/strong> personal.\u00a0<\/span><\/p>\n

Son varios los m\u00e9todos a trav\u00e9s de los cu\u00e1les se generan este tipo de datos<\/strong>, destacando la distribuci\u00f3n estad\u00edstica, modelos estad\u00edsticos<\/strong> o m\u00e9todos de aprendizaje<\/strong> como redes generativas antag\u00f3nicas. Entre los prop\u00f3sitos en los que el uso de los datos sint\u00e9ticos<\/strong> resultan de gran utilidad encontramos:\u00a0<\/span><\/p>\n

    \n
  • Privacidad y seguridad<\/b>: Los datos sint\u00e9ticos reemplazan los datos reales<\/strong> de los individuos, con el fin de protegerles, especialmente en entornos en los que se maneja contenido sensible como datos sanitarios, financieros, etc<\/strong>.\u00a0<\/span><\/li>\n
  • Desarrollo, prueba de software y entrenamiento de modelos<\/b>: Resultan de gran ayuda para los desarrolladores. Estos datos permiten la prueba de aplicaciones, sistemas y entrenamiento de modelos<\/strong> cuando los datos son escasos o su uso podr\u00eda poner en riesgo la seguridad o privacidad de las personas. Facilitan adem\u00e1s la detecci\u00f3n de problemas y favorecen la precisi\u00f3n.\u00a0<\/span><\/li>\n
  • Investigaci\u00f3n y colaboraci\u00f3n: <\/b>Permiten una investigaci\u00f3n exhaustiva, ofreciendo datos sin restricciones legales<\/strong>, pudiendo ser utilizada de manera ilimitada. Fomenta adem\u00e1s la colaboraci\u00f3n entre empresas<\/strong> y entidades<\/strong> que podr\u00e1n compartir estos datos sin las limitaciones que posee la informaci\u00f3n real.\u00a0<\/span><\/li>\n
  • Reducci\u00f3n de sesgos: <\/b>Pueden mantener el equilibrio en la inclusi\u00f3n de diferentes grupos<\/strong>, evitando la discriminaci\u00f3n de sesgos y asegurando una representaci\u00f3n equitativa de raza, g\u00e9nero o edad.\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

    Wells Fargo, Waymo y diagn\u00f3sticos m\u00e9dicos: As\u00ed est\u00e1n triunfando los datos sint\u00e9ticos<\/h2>\n

    Para tener una visi\u00f3n m\u00e1s clara de su uso, son ya m\u00faltiples los ejemplos<\/strong> que podemos encontrar. En el sector financiero, Wells Fargo ha recurrido a esta t\u00e9cnica para reforzar sus sistemas de detecci\u00f3n de fraudes<\/strong>. Gracias a la generaci\u00f3n de datos que imitan transacciones sospechosas, el banco ha logrado mejorar la capacidad predictiva de sus algoritmos sin utilizar informaci\u00f3n real de sus clientes, lo que refuerza tanto la precisi\u00f3n del modelo como el cumplimiento normativo. Por su parte, Waymo<\/strong>, la compa\u00f1\u00eda de veh\u00edculos aut\u00f3nomos de Alphabet, ha empleado datos sint\u00e9ticos para simular millones de escenarios de conducci\u00f3n, acelerando as\u00ed el proceso de entrenamiento de sus veh\u00edculos y exponi\u00e9ndolos a situaciones l\u00edmite o poco frecuentes<\/strong>, esenciales para una conducci\u00f3n m\u00e1s segura.\u00a0<\/span><\/p>\n

    Este tipo de datos tambi\u00e9n est\u00e1 abriendo nuevas posibilidades en sectores como la energ\u00eda o la salud<\/strong>. Investigadores dedicados al an\u00e1lisis de im\u00e1genes por sat\u00e9lite han incorporado datos sint\u00e9ticos en proyectos de detecci\u00f3n de paneles solares, permitiendo mejorar la identificaci\u00f3n autom\u00e1tica de instalaciones fotovoltaicas<\/strong> sin depender exclusivamente de im\u00e1genes reales etiquetadas, que son escasas y costosas. <\/span><\/p>\n

    En el \u00e1mbito cl\u00ednico, se est\u00e1n utilizando im\u00e1genes sint\u00e9ticas de lesiones cut\u00e1neas para entrenar algoritmos de diagn\u00f3stico<\/strong>. Esta pr\u00e1ctica ha demostrado ser \u00fatil para aumentar la diversidad de casos disponibles en los modelos, lo que se traduce en mejores resultados en la clasificaci\u00f3n de enfermedades de la piel<\/strong>. En todos estos casos, m\u00e1s all\u00e1 de proteger la privacidad, los datos sint\u00e9ticos juegan un papel crucial, ampliando los l\u00edmites de lo que la inteligencia artificial puede aprender y predecir.<\/span><\/p>\n

    Tres formas de crear datos sint\u00e9ticos<\/h2>\n

    Dependiendo de c\u00f3mo se incorporan en el proceso de generaci\u00f3n de datos y su prop\u00f3sito podemos dividirlos en tres categor\u00eda<\/strong>s:\u00a0<\/span><\/p>\n

    Totalmente sint\u00e9ticos<\/b><\/h3>\n

    Aunque el programa puede utilizar caracter\u00edsticas ciertas, son creados desde cero, sin utilizar ning\u00fan dato real<\/strong>. Se basan en modelos matem\u00e1ticos o algoritmos, generalmente identifican la funci\u00f3n de densidad de los datos reales y posteriormente se estiman los par\u00e1metros. Los resultados finales ser\u00e1n completamente aleatorios, simulando las distribuciones y caracter\u00edsticas estad\u00edsticas<\/strong>. Son ideales para situaciones hipot\u00e9ticas, aunque pueden no capturar todos los detalles y complejidades, limitando su precisi\u00f3n.\u00a0<\/span><\/p>\n

    Parcialmente sint\u00e9ticos<\/b><\/h3>\n

    Los datos son en parte reales <\/strong>y generados<\/strong>. Se suelen reemplazar los datos que contienen informaci\u00f3n m\u00e1s sensible para no poner en riesgo la privacidad, manteni\u00e9ndose datos reales que no supongan una amenaza para la seguridad. Resultan de gran utilidad para mantener la validez de los an\u00e1lisis y no perder la estructura de los datos<\/strong>, aunque ser\u00e1 necesario un manejo adecuado para evitar riesgos en una posible identificaci\u00f3n.<\/span>\u00a0<\/b><\/p>\n

    H\u00edbridos<\/b><\/h3>\n

    Combinan datos totalmente sint\u00e9ticos con datos reales de manera m\u00e1s integrada. Proporcionan un buen equilibrio entre anonimato y utilidad<\/strong>, mezclando diversas fuentes para lograr un resultado final acertado. Aporta mayor valor a los datos y son \u00fatiles en contextos en los que se necesita una representaci\u00f3n diversa<\/strong>. Requieren un mayor tiempo de procesamiento y memoria y, al igual que en los datos parcialmente sint\u00e9ticos, es crucial hacer un uso adecuado para preservar la privacidad.\u00a0<\/span><\/p>\n