En los últimos meses ha crecido el interés por el uso de datos sintéticos como una alternativa segura y eficiente para entrenar modelos de inteligencia artificial sin comprometer información personal real. Estos datasets se generan mediante algoritmos capaces de recrear patrones estadísticos de bases de datos reales, pero sin incluir identidades o información sensible.
Este avance surge como respuesta a los retos legales, éticos y de privacidad que enfrentan empresas e instituciones al manejar datos de usuarios, especialmente en contextos sensibles como salud, finanzas, seguridad pública o educación. Empresas especializadas como Mostly AI y Syntho ya ofrecen soluciones basadas en datos sintéticos para organizaciones que buscan cumplir regulaciones sin frenar proyectos de IA.
Además, investigadores reportan avances en sistemas de inferencia híbrida, donde parte del procesamiento se ejecuta directamente en dispositivos locales —smartphones, relojes inteligentes y computadoras personales—, reduciendo la necesidad de enviar información a la nube. Esto mejora la privacidad, acelera la respuesta del sistema y disminuye la dependencia de centros de datos.
La combinación de datos sintéticos e inferencia local podría marcar un antes y un después en el diseño de IA responsable, permitiendo que más empresas innoven sin exponer datos de usuarios y cumpliendo normativas cada vez más estrictas.
