En la era digital en la que vivimos, cada vez es más necesario que el avance de la tecnología no comprometa la seguridad de la información personal y cumpla con la protección de datos.
Por eso, los datos sintéticos se presentan como una herramienta que pretende equilibrar la recopilación y el uso de datos, y la necesidad de estos, con la privacidad de las personas. Por lo que se convierten en una alternativa prometedora para proteger los datos personales en ciertos contextos.
¿Qué son los datos sintéticos?
Los datos sintéticos son conjuntos de datos generados artificialmente, es decir datos no reales, que imitan las características estadísticas y de comportamiento y las propiedades de conjuntos de datos reales.
Estos datos no contienen información personal identificable, como lo hacen los datos reales, y se crean a partir de algoritmos y técnicas avanzadas.
Por eso son tan valiosos para empresas e investigadores, ya que a partir de estos datos sintéticos pueden desarrollar y probar modelos, algoritmos o aplicaciones manteniendo la confidencialidad y respetando la privacidad.
También pueden utilizarse como técnica de privacidad, cuando se usa para crear conjuntos de datos no personales con la misma utilidad que los personales.
En definitiva, los datos sintéticos pueden ayudar a superar la escasez de datos y mejorar tanto la calidad como la diversidad de los datos.
¿Qué tipos de datos sintéticos existen?
Actualmente, existen dos tipos de datos sintéticos:
- Datos totalmente sintéticos: Se han sintetizado todas las variables del conjunto de datos original (todos los datos no son reales).
- Datos parcialmente sintéticos: Solo se han sintetizado algunas de las variables, por ejemplo, las más sensibles. Por lo que contendrían datos originales junto a sintéticos, pero aún así no pueden ser identificables.
¿Cómo los datos sintéticos contribuyen a la protección de datos personales?
Los datos sintéticos pueden funcionar como una Privacy Enhanced Technology (tecnología de privacidad mejorada), ya que permite minimizar o evitar el procesamiento de datos personales, consiguiendo resultados tan buenos como los obtenidos con datos personales originales.
Los datos sintéticos no deben contener información que permita identificar a una persona, por más que se generen a partir de datos personales reales. Por lo que se han convertido en una herramienta poderosa para cumplir con la protección de datos, y permitir que los datos personales no estén expuestos y pueden usarse en múltiples aplicaciones.
Algunos de los motivos por los cuales estos datos sintéticos contribuyen a la protección de datos son:
Preservación de la privacidad:
Los datos sintéticos permiten que las organizaciones puedan realizar análisis y entrenar modelos sin tener que exponer información personal identificable y, por lo tanto, preservando la privacidad de los individuos. Ya que se generan datos que imitan patrones estadísticos pero no contienen datos específicos de los individuos.
Cumplimiento normativo:
Utilizando este tipo de datos sintéticos, las organizaciones pueden cumplir con los reglamentos de privacidad, como el RGPD, sin tener que sacrificar la calidad de los datos.
Además, esto reduce el riesgo a cometer infracciones y a recibir sanciones por vulnerar la protección de datos.
Anonimización sin pérdida de utilidad:
Se generan conjuntos de datos que mantienen las mismas propiedades estadísticas que los datos reales, pero sin la información identificable, sin comprometer la identidad de los individuos y respetando su anonimato. A la vez que se mantiene la utilidad para el análisis y desarrollo.
Entrenamiento de modelos sin riesgos:
En el ámbito del aprendizaje automático y la inteligencia artificial, los datos sintéticos son esenciales para entrenar modelos sin exponer datos personales reales que podrían contener información sensible.
Esto es relevante en sectores como la salud, donde la sensibilidad de los datos requiere más precauciones.
Innovación responsable:
La utilización de datos sintéticos fomenta la innovación responsable, ya que permite el avance tecnológico sin poner en riesgo la privacidad. Esto hace que la investigación y el desarrollo pueda prosperar sin temer por la vulneración de la privacidad.
En conclusión, los datos sintéticos permiten que se evolucione en tecnología y privacidad a la vez. Utilizando datos sintéticos de manera ética y transparente cumplimos con los reglamentos de protección de datos y permitimos una innovación sostenible y respetuosa con la privacidad en el mundo digital.
El equipo de PymeLegal
