En plena era digital, donde los datos son el nuevo oro, proteger la privacidad se ha vuelto una prioridad. Pero ¿cómo innovar sin poner en riesgo la información personal?
La Agencia Española de Protección de Datos (AEPD) ha publicado recientemente la Guía sobre generación de datos sintéticos. Este documento, traducido del inglés en colaboración con la autoridad de Singapur, busca acercar el concepto de datos sintéticos al público y a profesionales, ofreciendo orientaciones prácticas.
A continuación, explicamos de forma sencilla qué son estos datos, por qué se están volviendo tan relevantes en la era digital, qué destaca la nueva guía de la AEPD, ejemplos claros de su uso, y los beneficios y riesgos asociados.
¿Qué son los datos sintéticos?
Aunque suene técnico, el concepto es sencillo: los datos sintéticos son datos inventados por un programa informático que imitan a los reales. Es decir, se crean artificialmente siguiendo los mismos patrones que los datos auténticos, pero sin corresponder a personas reales.
Ejemplo fácil: Imagina una empresa que tiene miles de datos de clientes con edad, ingresos y hábitos de compra. En lugar de usar esa información en pruebas o estudios, puede generar una versión sintética con datos ficticios pero realistas. Así protege la privacidad y sigue aprovechando el valor del análisis.
¿Por qué son tan relevantes?
En una época en que se está normalizando el uso de la era de la inteligencia artificial (IA) y el Big Data, disponer de datos de calidad es de un valor incalculable. Pero también vivimos un momento de máxima preocupación por la privacidad y la protección de los datos personales. Aquí es donde los datos sintéticos se han vuelto protagonistas.
La propia AEPD destaca que los datos sintéticos son una herramienta clave para impulsar la innovación tecnológica a la vez que se protege la información personal. Veamos por qué están ganando tanta importancia:
- Protección de la privacidad: Al no tratarse de datos reales, se reduce mucho el riesgo de violaciones o filtraciones.
- Entrenamiento de inteligencia artificial: Sirven para entrenar sistemas sin depender de información sensible.
Colaboraciones seguras: Facilitan compartir datos entre empresas sin comprometer la confidencialidad. Esto abre la puerta a más proyectos conjuntos, investigación y avances que de otro modo quedarían bloqueados por la privacidad. - Seguridad y reducción de riesgos: Usar datos sintéticos puede también reducir daños en caso de filtraciones o ciberataques. Si una empresa utiliza datos ficticios en sus entornos de prueba o desarrollo de software, un atacante que acceda a esos sistemas no obtendrá información real de clientes. Esto mitiga mucho las consecuencias de una brecha.
¿Qué propone la guía de la AEPD?
La AEPD, junto a la autoridad de Singapur, ofrece un enfoque práctico en 5 pasos:
- Entender los datos reales: Saber qué se quiere lograr y qué riesgos hay. Esto incluye identificar riesgos: por ejemplo, si la información original es muy sensible, habrá que extremar precauciones al sintetizarla.
- Preparar los datos: Limpiar y organizar la información original. Aquí se pueden eliminar aquellos datos que pudiera delatar identidades y tomar medidas para asegurar que la base que usemos para sintetizar esté en buenas condiciones.
- Generar los datos sintéticos: Usar algoritmos para crear los datos ficticios.
- Evaluar riesgos: Comprobar que no se pueda identificar a nadie real. Si el riesgo es demasiado alto, se deben ajustar los métodos, por ejemplo, reducir el nivel de detalle de los datos.
- Controlar el uso posterior: Aplicar medidas si aún existe algún riesgo residual.
La idea es lograr un equilibrio entre utilidad de los datos y privacidad. De hecho, la guía enfatiza encontrar el punto justo: si los datos sintéticos son demasiado fieles a la realidad pueden ser peligrosos, pero si son excesivamente aleatorios pierden utilidad.
¿Qué riesgos hay?
Aunque los datos sintéticos son útiles, no son mágicos. Mal generados, podrían parecerse demasiado a los originales. Y aunque no sean reales, deben usarse con responsabilidad, especialmente si se comparten con terceros.
Hay que evitar caer en la complacencia de pensar «son sintéticos, así que la ley ya no aplica«. Si los datos sintéticos se derivan de datos personales, sigue habiendo responsabilidades.
¿Cómo avanzar?
En definitiva, los datos sintéticos se perfilan como una solución ingeniosa para aprovechar el valor de los datos en plena era digital, sin pisar el freno de la privacidad. Gracias a ellos, es posible investigar, entrenar inteligencias artificiales y colaborar entre organizaciones con menos riesgos para la información personal. Si tu organización maneja datos personales, considera los datos sintéticos como una herramienta clave para innovar sin poner en riesgo la privacidad. La guía de la AEPD es un excelente punto de partida para empezar con buen pie. 🔗 Puedes consultarla aquí: Guía sobre generación de datos sintéticos – AEPD
