Para marzo de 2025, se espera que el 40% de las empresas a nivel mundial utilicen inteligencia artificial (IA) en sus operaciones. Aunque los beneficios de esta herramienta transformadora son enormes, es importante recordar que la IA no siempre es segura, especialmente para las empresas que manejan información sensible.
La IA puede analizar rápidamente grandes cantidades de datos para identificar patrones y ofrecer respuestas en el menor tiempo posible. Sin embargo, cualquier dato compartido con la herramienta se utilizará para entrenar el modelo en el futuro, lo que puede ser riesgoso para la información confidencial. En sectores que manejan datos muy personales, como la salud o el derecho, el uso de IA puede poner en riesgo la privacidad de los clientes.
La IA está diseñada para detectar patrones y responder en tiempo real, pero muchas herramientas se entrenan con los datos que se les proporcionan. Esto significa que compartir información privada, ya sea intencionalmente o no, puede generar riesgos a largo plazo, especialmente en industrias reguladas como la salud, las finanzas o el derecho.
Los beneficios de utilizar datos sintéticos son significativos. La IA funciona mejor con datos estructurados y relevantes. Aunque los datos del mundo real son ideales, a veces no se pueden usar debido a regulaciones como HIPAA y GDPR, que impiden compartir datos personales externamente, incluso con modelos de IA. Aquí es donde los datos sintéticos son útiles.
Los datos sintéticos se utilizan a menudo como un reemplazo temporal, especialmente cuando se están esperando aprobaciones legales o acuerdos de confidencialidad. Esto permite que los equipos avancen en sus proyectos sin detenerse, y luego pueden cambiar a datos reales más adelante para validar los resultados.
Además, los datos sintéticos pueden complementar los datos reales cuando estos son insuficientes o no tienen la variabilidad necesaria para entrenar adecuadamente un modelo. Una buena regla es que necesitarás diez veces más muestras de datos que parámetros del modelo. Cuando los datos reales no son suficientes, los datos sintéticos pueden ayudar a diversificar el conjunto de entrenamiento.
Es un error común pensar que los datos sintéticos son solo “datos falsos”. En realidad, a menudo se basan en información del mundo real que ha sido reestructurada, anonimizada o generada para reflejar escenarios reales. Se puede comparar con un simulador de vuelo: útil para el entrenamiento, pero no es lo mismo que volar un avión real. Los datos sintéticos pueden ayudar a los equipos a probar y entrenar modelos de IA, pero no deben considerarse un reemplazo completo de los datos reales.
Sin embargo, también conllevan riesgos, especialmente en torno a la reidentificación. Si los datos sintéticos pueden rastrearse hasta la fuente original, se pierde la privacidad. Es crucial asegurarse de que el conjunto de datos original ya no esté almacenado o accesible una vez que se crea la versión sintética. Tener ambos conjuntos de datos cerca puede generar riesgos innecesarios.
Otro desafío son los valores atípicos, que son valores extremos o inusuales que pueden distorsionar el entrenamiento del modelo y servir como pistas sobre los datos originales. Por ejemplo, si se generan datos bancarios sintéticos y una transacción es de 10 millones de dólares mientras que las demás son de cientos, ese valor se convierte en una señal de alerta.
En muchos casos, los datos sintéticos parciales pueden ofrecer lo mejor de ambos mundos. Se pueden utilizar documentos o conjuntos de datos reales mientras se anonimiza cualquier información personal identificable. Por ejemplo, se podría conservar la imagen de una radiografía pero eliminar detalles como el nombre del paciente, la instalación o el diagnóstico. De esta manera, se mantiene la complejidad de los datos sin exponer información sensible.
Finalmente, antes de utilizar cualquier conjunto de datos sintéticos en un proyecto, es recomendable que alguien fuera del equipo principal lo revise. Una nueva perspectiva puede ayudar a detectar cualquier detalle que se haya pasado por alto, ya sea identificadores residuales, valores atípicos o señales sutiles que indiquen que los datos podrían rastrearse hasta una persona real.
En conclusión, utilizar datos sintéticos no tiene que ser una decisión extrema. Muchos proyectos se benefician de un enfoque híbrido, especialmente en las fases iniciales. En un mundo que avanza rápidamente hacia la adopción de la IA, es fácil apresurarse y pasar por alto los riesgos. Sin embargo, el entrenamiento seguro y responsable de modelos es responsabilidad de todos. Los datos sintéticos no son solo una solución temporal; son un puente para construir sistemas seguros e innovadores que respeten la privacidad y el cumplimiento desde el primer día.
