En medio del avance global de la inteligencia artificial, los datos sintéticos se consolidan como una herramienta clave para empresas que buscan velocidad, privacidad y eficiencia en sus modelos.
El uso de datos sintéticos, aquellos generados artificialmente para replicar características estadísticas de información real sin contener datos personales identificables, está proyectado para crecer de forma acelerada. Proyecciones de Grand View Research indican que el mercado global de datos sintéticos llegaría a los US$ 1.788 millones en 2030, con un crecimiento anual compuesto estimado en 35 % entre 2024 y 2030.
Este impulso obedece a varios factores clave: la adopción masiva de Inteligencia Artificial (IA) y machine learning, el despliegue de Internet de las Cosas (IoT, por sus siglas en inglés) a gran escala y el endurecimiento de las regulaciones de privacidad, como el Reglamento General de Protección de Datos, que exigen nuevas formas de procesar datos sin comprometer la identidad de las personas.
«Los datos sintéticos representan una oportunidad clave para entrenar modelos de IA sin exponer información sensible; es una forma responsable y eficiente de innovar en el desarrollo de productos», comenta Katherine Prendice, Digital Offer Manager de Softtek.
Mayor velocidad para entrenar IA
Una de sus mayores ventajas es la velocidad. Esta técnica puede permitir prototipar y validar modelos hasta un 25 % más rápido en sectores como finanzas y salud. Al no depender de datos reales, se reducen los procesos de aprobación legal, limpieza o anonimización, lo que acelera el ciclo de diseño y prueba.
Además, generar datos sintéticos puede resultar más económico que recolectar y etiquetar información real, reduciendo la carga operativa. “Con los datos sintéticos, las empresas pueden simular escenarios de alto valor sin asumir los riesgos típicos del manejo de datos personales”, afirma Prendice. Según Softtek, esta eficiencia no solo reduce costos, sino que también ayuda a optimizar el equilibrio entre la utilidad del dato y la inversión necesaria para obtenerlo.
Nuevas fuentes de ingresos
El crecimiento del mercado de datos sintéticos no solo representa un ahorro operativo, sino también nuevas fuentes de monetización para las empresas. La implementación de esta técnica abre nuevas puertas a la creación de marketplaces especializados, asociaciones de investigación y desarrollo (I+D), o incluso monetización directa de datos generados.
«Al ofrecer datos sintéticos como servicio, las organizaciones pueden colaborar en la creación de datasets compartibles, sin comprometer información sensible,» explica Prendice. Este modelo no solo impulsa ingresos adicionales, sino que también promueve un ecosistema más colaborativo entre empresas tecnológicas, instituciones y desarrolladores.
Privacidad y cumplimiento
Otro motor clave del auge de los datos sintéticos es su capacidad para cumplir con los estándares regulatorios más exigentes. Al no contener datos reales de personas, el riesgo de reidentificación es casi nulo, lo que minimiza los riesgos legales y de privacidad. Eso significa que empresas en sectores altamente regulados, como finanzas o salud, pueden experimentar y entrenar modelos sin los obstáculos tradicionales de protección de datos.
«La principal barrera de la innovación es el miedo a las multas y la pérdida de confianza por brechas de datos. Con los sintéticos, la privacidad se integra desde el diseño, permitiendo a las organizaciones innovar sin riesgos de filtración», subraya Prendice.
Retos y barreras en la adopción
A pesar de sus ventajas, la adopción de datos sintéticos enfrenta desafíos importantes: asegurar la calidad y realismo de los datos generados, evitar la perpetuación de sesgos presentes en los datos originales, y lograr la validación y confianza de usuarios y reguladores.
De acuerdo con Prendice, “la generación de datos sintéticos requiere recursos técnicos avanzados y talento especializado, mientras que los marcos regulatorios y estándares aún están en evolución”. Integrar esta tecnología en procesos existentes demanda gestión del cambio y capacitación, factores clave para maximizar su valor.
Aplicaciones concretas
Las ventajas de los datos sintéticos ya se están traduciendo en casos reales:
- En finanzas: permiten simular transacciones complejas para entrenar modelos de detección de fraude o riesgo sin exponer datos de clientes confidenciales.
- En salud: se pueden generar escenarios clínicos sintéticos para entrenar sistemas de diagnóstico o predicción sin riesgo para pacientes y facilitando la investigación colaborativa.
- En desarrollo de productos: los equipos de I+D pueden crear prototipos, validar hipótesis y escalar soluciones sin esperar a recolectar datos reales, lo que reduce drásticamente los tiempos de lanzamiento.
El boom de los datos sintéticos es una revolución que cambia la forma de concebir el entrenamiento de IA, cada vez más rápido, más seguro y más económico. Esta tendencia no solo está transformando cómo se diseñan los modelos de inteligencia artificial, sino también cómo las empresas monetizan, colaboran y crean innovación bajo estándares éticos y legales rigurosos.
