Los datos sintéticos están revolucionando la IA, pero ¿sabemos realmente qué son?

Los datos sintéticos se han convertido en una de las herramientas más prometedoras en inteligencia artificial y análisis de datos. Sin embargo, hay un problema: no existe una única definición sobre lo que realmente son. Pregunta a diferentes expertos y obtendrás respuestas distintas, porque los datos sintéticos abarcan una variedad de técnicas y aplicaciones.

Pero, ¿por qué esta tecnología genera tanto interés? Porque permite mejorar modelos de IA, proteger la privacidad y suplir la falta de datos reales, entre muchas otras funciones. Para entender mejor su impacto, es clave diferenciar sus distintos usos.

Cuatro tipos de datos sintéticos y sus aplicaciones

No todos los datos sintéticos cumplen la misma función. Dependiendo de cómo se generen y para qué se usen, pueden clasificarse en cuatro grandes categorías.

1. Imputación de datos: rellenar vacíos en conjuntos de datos existentes

Este tipo de datos no genera información nueva, sino que completa datos faltantes en registros ya existentes. En encuestas o estudios donde hay respuestas ausentes, los modelos de IA pueden predecir valores plausibles en base a patrones previos.

Por ejemplo, una empresa de investigación de mercado puede utilizar imputación de datos para evitar desechar encuestas incompletas y extraer información más precisa.

2. Creación de usuarios: simulación de comportamientos humanos

Aquí no se rellenan datos reales, sino que se generan perfiles ficticios con hábitos creíbles. Este método se usa cuando los datos de usuarios no están disponibles, son confidenciales o es necesario ampliar la base de datos sin comprometer la privacidad.

Por ejemplo, un servicio de streaming podría crear perfiles de usuarios sintéticos para probar su sistema de recomendaciones sin exponer información de clientes reales.

3. Modelado de información: patrones sin exponer datos sensibles

En este enfoque, se generan conjuntos de datos que mantienen la estructura estadística de los datos reales sin incluir información identificable. Es útil cuando se necesita estudiar tendencias sin comprometer la privacidad.

Por ejemplo, empresas de investigación de mercado pueden usar este método para extrapolar conclusiones sin necesidad de recopilar continuamente nuevas encuestas.

4. Resultados fabricados: creación de datos desde cero para entrenar modelos

A veces, los datos que se necesitan no existen o son difíciles de obtener. En estos casos, se crean desde cero para simular entornos específicos o predecir escenarios futuros.

Por ejemplo, las empresas que desarrollan vehículos autónomos generan escenarios de tráfico extremos para entrenar sus sistemas de IA en situaciones críticas que no se presentan con frecuencia en el mundo real.

Riesgos y desafíos de los datos sintéticos

A pesar de su potencial, el uso de datos sintéticos también plantea ciertos riesgos.

Uno de los principales problemas es la propagación de sesgos. Si los datos originales contienen sesgos, estos pueden reforzarse o amplificarse al generar datos sintéticos, afectando la equidad y precisión de los modelos de IA.

Otro desafío es la falta de representatividad del mundo real. En ocasiones, los datos generados pueden parecer realistas, pero no reflejar con exactitud el comportamiento humano o las condiciones de un mercado.

El sobreajuste es otro riesgo importante. Si los modelos de IA se entrenan demasiado con datos sintéticos sin validarlos adecuadamente, pueden generar predicciones erróneas o no ser aplicables a la realidad.

Además, existen preocupaciones éticas y legales. Aunque los datos sintéticos ayudan a proteger la privacidad, en algunos casos podrían ser revertidos para identificar información sensible, lo que podría entrar en conflicto con regulaciones como el GDPR.

El futuro de los datos sintéticos en la inteligencia artificial

El uso de datos sintéticos en la inteligencia artificial y el análisis de datos seguirá creciendo, pero su efectividad dependerá de cómo se gestionen y regulen.

Para evitar errores o interpretaciones equivocadas, es fundamental hacerse preguntas clave antes de utilizarlos:

• ¿Cuál es la fuente de los datos originales?
• ¿Cómo fueron generados los datos sintéticos?
• ¿Mantienen la coherencia estadística con los datos reales?
• ¿Cumplen con las normativas de privacidad y ética?

A medida que la inteligencia artificial evoluciona, los datos sintéticos se posicionan como una herramienta clave. Sin embargo, su correcto uso dependerá de la capacidad de diferenciar entre sus distintos tipos y de implementar mecanismos que eviten sesgos y problemas éticos.

Por eso, la próxima vez que alguien hable de datos sintéticos, la mejor pregunta que se puede hacer es: ¿de qué tipo?