¿Qué es Synthetic Data?: El futuro de Synthetic Data y la Inteligencia Artificial

No es mentira que muchas veces se nos ha visto comprometida nuestra información personal como datos bancarios, redes sociales, informes médicos, entre otras cosas. Mediante las normas de privacidad varias empresas han buscado preservar la seguridad de cada uno de sus clientes para así tener una excelente experiencia virtual, y en su caso, una base sólida para trabajar. Sin embargo, eso no quiere decir que en ocasiones no haya salido inesperadamente un hacker o malwares que intente mal poner la información o utilizarla para otros fines desconocidos y se encuentre el miedo y la angustia sobre qué ocurrirá con ella.

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Por eso mismo, las grandes compañías han trabajado muy duro para guardar la privacidad, conseguir métodos de protección de prospectos, pautas establecidas desde el principio, hasta el impedimento de acciones mediante la web para evitar que la información se vea afectada. Ha sido una batalla sofocante que cada vez se vuelve más difícil con el modernismo y sus consecuencias.

No obstante, después de tanto trabajar y de muchos errores en este nicho, finalmente se logró una alternativa que dará inicio a una revolución tecnológica según lo que se tiene previsto, y esto son… los datos sintéticos, o como mejor se conoce en inglés, Synthetic Data.

¿Qué es Synthetic Data?

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Los datos sintéticos son información nueva creada a partir de simulaciones hechas por computadoras o algoritmos, esa es la definición más precisa, pero ¿a qué se refiere esto? Aquí va un ejemplo sencillo:

Imagina que dibujas a tu mejor amigo con todas sus características físicas; es alto, con ojos azules, de pestañas prominentes y atractivo, pero al momento de dibujarlo, resulta que no tienes muy buenas habilidades artísticas y terminas realizando un círculo con dos puntos  para hacer los ojos y una raya simulando que su boca. ¿Reconocerías a tu amigo? Probablemente no, pero tu sabes a quién dibujaste porque lo tomaste como referencia, y eso es algo parecido a lo que hacen los datos sintéticos.

Los datos sintéticos son datos nuevos creados sobre datos originales sin incurrir más en información personal, por lo que si en un caso determinado, agregas tu nombre a un red que lo necesita y ellos quieren desarrollar más información sobre ti, la Synthetic Data se encargará de realizar ese trabajo en base a lo que ya se tiene para complementar esa información y trabajar a partir de ella de una forma más segura.

Puede ser un método que cause dudas e intriga teniendo en cuenta de que pareciera que se crea información de la nada y que sería como mentir sobre nuestros datos personales, pero hay que tener en cuenta de que a pesar de que se utilice la inteligencia artificial, esta información nace de una base sólida real, específicamente, proveniente del mundo real, ya sea basado en eventos, objetos o personas de carne y hueso.

Pero, ¿Cómo funciona eso?

Eso es lo más asombroso de todo, la mayor parte del trabajo lo realiza la inteligencia artificial. Actualmente se está trabajando en la creación de varias aplicaciones web y apps de inteligencia artificial que nos ayuden en cada uno de los procesos que ejecutamos, de la misma forma ocurre con los datos sintéticos; para la ejecución de datos hay un proceso de entrenamiento generativo en donde los algoritmos y computadoras pueden utilizar tres métodos de creación de datos:

  • Extracción de números de una distribución: Que es un proceso mediante el cual la IA escoge de manera aleatoria números de un una fuente origen y crea los datos sintéticos.

 

  • Modelado basado en agentes: Implica la creación de dos conceptos, grupo A y grupo B, pueden ser personas, programas de computadora o dispositivos móviles, en el cual deberán interactuar entre sí en un sistema complejo para verificar su evolución y adaptamiento dentro de un rango de reglas y patrones de sistema.

 

  • Modelos generativos: Son algoritmos que usan un conjunto de datos de entrenamiento para aprender sobre patrones estadísticos y posteriormente relacionarlos con los datos existentes para después recrear los datos sintéticos en base a ellos. Un ejemplo, ChatGPT.
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Siendo de esa forma y entendiendo su funcionamiento, hay distintos tipos de datos sintéticos como:

  1. Datos de los medios. 
  2. Datos de texto. 
  3. Datos tabulados. 
  4. Datos no estructurados. 
  5. Datos de servicios financieros. 
  6. Datos de fabricación. 

Para entender un poco más sobre los tipos de datos puedes acceder a esta página web con más información al respecto: 

https://www.techtarget.com/searchcio/definition/synthetic-data

Ahora si bien hemos explicado porqué es importante, también te traemos una serie de ventajas sobre por qué utilizar datos sintéticos es la onda actualmente.

4 VENTAJAS DE SYNTHETIC DATA

  1. Producción eficaz: Al ser datos nuevos creados de datos reales, la rapidez y eficacia de estos suele ser más compleja y resuelta con los software y tecnología adecuados.
  2. Anotación perfecta: Debido a ser un sistema computerizado, elimina la labor de búsqueda manualmente, lo cual a su vez, aporta valor en comparación a los datos reales por la apreciación de calidad - tiempo que suelen tomar.
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  • Privacidad: A pesar de su origen, los datos sintéticos no pueden contener ningún tipo de información que pueda identificar a los datos originales, por lo cual se vuelve un sistema anónimo parecido a lo que sueles encontrar cuando entras a la pestaña de incógnito de Google.
  • Datos personalizados:  Al tomar riendas en la producción sintética, la organización que los financia puede cambiar la variabilidad de los procesos según sus necesidades. Por ejemplo: Quiero crear una app que muestre al público sobre buenas marcas para conseguir modelos de automóviles, pero la opción que colocaré dentro del algoritmo serán marcas como Ford, Ferrari y Kia, entonces el usuario solo podrá decidir entre ellas y la búsqueda y creación de información solo se centrará en ello.

¿Cuál sería la desventaja en este caso?

Que sin datos reales no hay datos sintéticos, por lo cual promueve los inconvenientes de inconsistencias al intentar replicar la complejidad de un dato original, pero es algo que paso a paso se ha ido trabajando para que en un futuro sean más los beneficios que las contraindicaciones.

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