Qué son los datos sintéticos (synthetic data): tipos, métodos y casos de uso

El concepto de synthetic data está transformando la forma en que las organizaciones entrenan modelos, impulsan la investigación y toman decisiones sin necesidad de exponer información real de sus clientes o empleados.

Si has llegado hasta aquí, probablemente buscas entender qué son los datos sintéticos, cómo se generan, cuándo son fiables y qué formas adoptan. En este artículo encontrarás la respuesta completa: definición, tipos, métodos de generación, casos de uso reales y los retos que nadie suele mencionar. Los datos sintéticos son información generada artificialmente que replica las propiedades estadísticas de datos reales sin contener información personal identificable, lo que los convierte en un recurso clave para proteger la privacidad mientras se obtienen insights de valor.

👁 Resumen del artículo▼

• ✓ Los datos sintéticos son información generada artificialmente que imita las propiedades estadísticas de datos reales sin contener información personal identificable.
• ✓ Existen tres tipos: completos, parciales e híbridos, cada uno con diferente nivel de privacidad, utilidad y complejidad técnica.
• ✓ Los métodos de generación más utilizados son la distribución estadística, el modelado basado en agentes, las GANs y los VAEs.
• ✓ Sus principales ventajas son la protección de la privacidad, la facilidad de colaboración y la posibilidad de entrenar modelos de IA sin exponer datos reales.
• ✓ QuestionPro ofrece una Plataforma Sintética que permite construir cohortes sintéticas a partir de datos existentes y generar insights sin necesidad de nuevo trabajo de campo.
• ✓ El mercado global de generación de datos sintéticos alcanzó los 310,5 millones de dólares en 2024 y proyecta un crecimiento del 35,2% anual hasta 2034.

¿Qué son los datos sintéticos?

Los datos sintéticos son datos generados artificialmente que replican las cualidades estadísticas y las propiedades de los datos reales, sin contener información real de personas o fuentes identificables. La diferencia fundamental con los datos reales es precisamente esa: imitan los patrones, tendencias y correlaciones del mundo real, pero sin exponer ningún dato personal.

¿De dónde proviene este tipo de información? El synthetic data se crea mediante algoritmos, modelos o simulaciones que recrean los patrones, distribuciones y correlaciones presentes en los datos originales. El objetivo es generar información que coincida con las relaciones estadísticas del conjunto original sin revelar identidades individuales ni detalles sensibles.

Cuando trabajas con datos generados artificialmente, te liberas de las restricciones habituales del uso de datos regulados o sensibles. Puedes personalizar el conjunto para cubrir requisitos específicos que serían imposibles de satisfacer con datos reales. Estos conjuntos de datos sintéticos se utilizan principalmente para control de calidad, pruebas de software y desarrollo de modelos de inteligencia artificial.

Ahora bien: este tipo de datos también tiene limitaciones. Replicar la complejidad de los datos originales puede generar discrepancias, y los datos artificiales no pueden sustituir completamente a los datos genuinos cuando se necesitan hallazgos verdaderamente representativos. Más adelante abordamos estos retos con la honestidad que merecen.

Esta cifra deja claro que el interés por los datos sintéticos ya no es exclusivamente académico. Las empresas han comprendido que trabajar con información artificial bien generada puede aportar el mismo valor que los datos reales, con la ventaja añadida de eliminar fricciones legales y de privacidad.

Ventajas del synthetic data

Los datos sintéticos ofrecen varias ventajas frente al análisis de datos y el aprendizaje automático tradicional, lo que los convierte en un recurso de alto valor para equipos de datos e investigación modernos.

Al crear datos que reflejan las características estadísticas de la realidad, se abren oportunidades que antes resultaban inaccesibles, manteniendo al mismo tiempo la privacidad, facilitando la colaboración y mejorando la robustez de los modelos. Aquí están las ventajas que marcan la diferencia:

Protección de la privacidad

Imagina que trabajas con datos sensibles: historiales médicos, identificadores personales o información financiera. Los datos sintéticos actúan como escudo, permitiéndote extraer insights útiles sin exponer la privacidad de las personas.

Puedes mantener la confidencialidad mientras realizas análisis críticos, generando datos estadísticamente similares que no sean atribuibles a personas reales. En el contexto de la normativa española y europea, trabajar con datos sintéticos puede simplificar considerablemente el cumplimiento del Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) y de la LOPDGDD, ya que los datos generados artificialmente no están sujetos a las mismas restricciones que los datos personales.

Intercambio de datos y colaboración simulada

Los datos artificialmente generados brillan como solución cuando el intercambio de información presenta obstáculos: restricciones legales, propiedad intelectual o legislación transfronteriza.

Mediante conjuntos de datos sintéticos, puedes estimular la colaboración sin revelar información sensible. Investigadores, instituciones y empresas pueden intercambiar conocimiento valioso sin las restricciones habituales. En sectores como la banca o la sanidad, esto puede ser la diferencia entre un proyecto viable y uno paralizado durante meses por el departamento legal.

Desarrollo y prueba de modelos

Puedes desarrollar modelos precisos y eficientes con datos generados sintéticamente. Piénsalo como tu entorno de pruebas personal: ajustas los modelos probándolos con datos de prueba sintéticos que replican distribuciones reales, antes de exponerlos a información real.

Estos datos artificiales ayudan a detectar problemas en una fase temprana, previenen el sobreajuste y garantizan la precisión de los modelos antes de desplegarlos en escenarios reales. El resultado: menos sorpresas en producción y ciclos de desarrollo notablemente más cortos.

Casos de uso reales del synthetic data

Los datos sintéticos tienen aplicación en una amplia variedad de escenarios, ofreciendo soluciones a desafíos complejos en sectores muy distintos. Lo que viene a continuación te dará una perspectiva concreta de su alcance y potencial:

• Sanidad e investigación médica: el synthetic data en sanidad se utiliza para distribuir y evaluar información médica sin comprometer la privacidad de los pacientes. Simular historiales clínicos, imágenes médicas y datos genéticos permite a los investigadores crear y probar algoritmos sin exponer datos sensibles.
• Análisis financiero: los datos artificiales permiten probar estrategias de inversión, modelos de gestión de riesgos y algoritmos de trading. Los analistas pueden evaluar escenarios alternativos y extraer conclusiones informadas sin utilizar información financiera sensible.
• Detección de fraude: las entidades financieras pueden generar datos de transacciones sintéticas que simulan comportamientos fraudulentos para desarrollar y mejorar sus sistemas de detección, sin exponer datos reales de clientes.
• Ciencias sociales: los investigadores pueden analizar tendencias, hábitos e interacciones sociales sin vulnerar la privacidad, modelando comportamientos humanos y simulando entornos sociales para comprender dinámicas complejas.
• Protección de la privacidad online: en aplicaciones como publicidad digital o sistemas de recomendación personalizada, los datos sintéticos permiten optimizar la orientación de anuncios y la experiencia del usuario manteniendo el anonimato.

¿Y esto qué significa en la práctica? Que prácticamente cualquier sector que trabaje con datos personales sensibles tiene un caso de uso válido para el synthetic data, desde la educación hasta la logística o el retail. La pregunta no es si lo necesitas, sino cuándo empezar a utilizarlo.

QuestionPro Synthetic Platform: datos sintéticos para investigación de mercados

QuestionPro cuenta con la tecnología necesaria para ofrecer servicios de datos sintéticos a través de la Plataforma Sintética (Synthetic Platform). Esta solución te permite construir una «Cohorte Sintética» utilizando los datos existentes de tu comunidad o encuestas, lo que te permite generar insights sin necesidad de lanzar un nuevo trabajo de campo.

La inteligencia artificial de QuestionPro sintetiza las respuestas históricas para crear un espacio de investigación reutilizable. Esto significa que, en lugar de diseñar y ejecutar un nuevo estudio cada vez que necesitas responder una pregunta de negocio, puedes explotar los datos que ya tienes de una forma completamente nueva. Una diferencia práctica y significativa para cualquier equipo de investigación de mercados.

“Mediante módulos como las Entrevistas en Profundidad (IDIs) y Converse AI, puedes ejecutar entrevistas automatizadas o interactuar conversacionalmente en tiempo real con miembros de la cohorte sintética para explorar en profundidad el comportamiento y las motivaciones de tu audiencia.”

— QuestionPro Team

Todo el proceso está diseñado para preservar la privacidad de la información, garantizando que ningún dato real sea expuesto más allá de la síntesis inicial y manteniendo todos los resultados de forma segura dentro de tu cuenta. Para equipos que trabajan bajo estrictas normativas de privacidad, esto supone una ventaja operativa significativa.

La Synthetic Platform representa una forma radicalmente distinta de entender la investigación: no como un proceso de recolección continua, sino como la activación inteligente de lo que ya existe. Si tu empresa gestiona paneles de consumidores, comunidades online o bases de datos de respuestas históricas, esta tecnología puede convertirlos en un activo de investigación permanente y reutilizable.

Tipos de datos sintéticos

El synthetic data no es un concepto único. Existen distintas aproximaciones, cada una con su propio propósito y su nivel de privacidad, utilidad y complejidad técnica. Comprender estas diferencias es esencial para elegir el enfoque adecuado para tu caso de uso concreto.

1. Datos sintéticos completos

Este tipo de datos es enteramente artificial y no contiene ninguna información original. Como generador de datos, normalmente estimas los parámetros de la función de densidad de las características presentes en los datos reales. Después, usando las funciones de densidad proyectadas como guía, se crean secuencias protegidas de privacidad de forma aleatoria para cada característica.

Pongamos un ejemplo concreto: decides reemplazar un pequeño número de atributos de datos reales con atributos artificiales. Las secuencias protegidas de estas características se alinean con las demás propiedades encontradas en los datos reales, lo que permite clasificar las secuencias protegidas y las reales de forma similar. El resultado es un conjunto de datos completamente desvinculado de cualquier individuo real.

2. Datos sintéticos parciales

Este método reemplaza únicamente los valores más sensibles de tu conjunto de datos, dejando el resto intacto. Los escenarios más habituales para su uso son:

• Trabajas con datos que incluyen información de identificación personal (PII).
• Necesitas preservar la estructura general del conjunto de datos para el análisis posterior.

Las técnicas empleadas suelen ser la imputación múltiple y los reemplazos basados en modelos. En un conjunto de datos de encuesta, por ejemplo, los nombres y direcciones pueden reemplazarse con marcadores de posición sintéticos, mientras que las respuestas a otras preguntas (como la edad o las preferencias) permanecen inalteradas. Es la opción ideal para mantener una alta utilidad de los datos mientras se protegen los campos de mayor riesgo.

3. Datos sintéticos híbridos

Los datos híbridos combinan aspectos de datos reales e información generada artificialmente, convirtiéndose en una alternativa robusta para lograr un equilibrio bien calibrado entre privacidad y utilidad. Para cada registro aleatorio de tus datos reales, se elige un registro estrechamente relacionado del repositorio de datos sintéticos.

Este método combina las ventajas de los datos totalmente sintéticos y los parcialmente artificiales. Sin embargo, la combinación de elementos reales y sintéticos puede requerir mayor memoria y tiempo de procesamiento, un coste técnico que conviene evaluar antes de elegir este enfoque frente a las alternativas más simples.

Métodos de generación de synthetic data

Existen distintos métodos para generar datos sintéticos, cada uno con una técnica particular para producir información que refleje las complejidades del mundo real. Estas técnicas permiten crear conjuntos de datos que preservan las bases estadísticas de los datos reales, abriendo nuevas posibilidades de exploración. Los más relevantes son los siguientes:

1. Distribución estadística

En este método, extraes números de la distribución estudiando las distribuciones estadísticas reales y reproduciendo datos similares. Cuando los datos del mundo real no están disponibles, puedes recurrir a este enfoque para construir conjuntos de datos representativos desde cero.

Los científicos de datos pueden construir un conjunto aleatorio si comprenden la distribución estadística de los datos reales: distribuciones normales, chi-cuadrado, exponenciales y otras pueden utilizarse con este fin. La precisión del modelo entrenado depende en gran medida de la experiencia del científico de datos. No es el enfoque más sofisticado, pero sí el más rápido de implementar cuando los datos de partida son bien conocidos.

2. Modelado basado en agentes

Este método permite diseñar un modelo que explique el comportamiento observado y produzca datos aleatorios usando ese mismo modelo. Es el proceso de ajustar los datos reales a una distribución de datos conocida. Las empresas pueden usar esta tecnología para crear synthetic data generado por IA.

También pueden emplearse otros enfoques de aprendizaje automático para personalizar las distribuciones. La advertencia técnica a tener en cuenta: cuando los científicos de datos desean predecir el futuro, el árbol de decisión puede sobreajustarse debido a su simplicidad, lo que limita la generalización del modelo resultante.

3. Redes Generativas Adversariales (GANs)

En este modelo generativo, dos redes neuronales colaboran para generar puntos de datos fabricados, pero potencialmente válidos. Una de las redes actúa como creadora, generando puntos de datos sintéticos. La otra actúa como árbitro, aprendiendo a diferenciar entre muestras falsas creadas y muestras reales.

Las GANs pueden ser difíciles de entrenar y computacionalmente costosas. Sin embargo, la rentabilidad a largo plazo lo justifica: con GANs puedes generar datos que reflejan con precisión la realidad. Son especialmente útiles en generación de imágenes, textos o datos tabulares complejos donde la fidelidad estadística es prioritaria.

4. Autoencoders variacionales (VAEs)

Es un método no supervisado que puede aprender la distribución de tu conjunto de datos original. Genera datos artificiales a través de un proceso de transformación de dos etapas conocido como arquitectura codificador-decodificador.

El modelo VAE produce un error de reconstrucción que puede reducirse mediante sesiones de entrenamiento iterativas. Usando VAE, obtienes una herramienta que permite generar datos que se asemejan estrechamente a la distribución de tu conjunto de datos real. A diferencia de las GANs, los VAEs son más estables de entrenar, aunque suelen generar resultados algo menos nítidos en datos de alta dimensionalidad.

Retos y limitaciones del synthetic data

Aquí es donde la mayoría de los artículos sobre datos sintéticos falla: presentan solo las ventajas y minimizan los problemas reales. Hay que ser directo sobre los retos que plantea esta tecnología cuando se trabaja con ella en contextos de producción:

• Precisión de la distribución de datos: replicar la distribución exacta de los datos del mundo real puede ser complicado y generar errores en los datos artificiales producidos.
• Mantenimiento de correlaciones: mantener correlaciones y dependencias complejas entre variables es técnicamente exigente, lo que afecta a la fiabilidad del conjunto sintético resultante.
• Generalización a datos reales: los modelos entrenados con datos artificiales pueden no rendir tan bien como se espera con datos reales. La validación rigurosa no es opcional.
• Privacidad frente a utilidad: encontrar el equilibrio entre la protección de la privacidad y la utilidad de los datos es complejo. Una anonimización excesiva puede comprometer la representatividad del conjunto.
• Validación y garantía de calidad: como no existe una verdad de referencia absoluta, se requieren procedimientos de validación exhaustivos para garantizar la calidad y la fiabilidad de la información sintética.
• Consideraciones éticas y legales: el uso inadecuado de datos artificiales puede plantear problemas éticos y consecuencias legales. En el contexto europeo, con el RGPD y el nuevo Reglamento de Inteligencia Artificial de la UE, esto adquiere especial relevancia para empresas que operen en España.

Ser consciente de estas limitaciones no resta valor al synthetic data. Al contrario: entender dónde falla te permite diseñar mejores procesos de validación y evitar los errores que cometen quienes adoptan la tecnología sin la debida diligencia.

Validación y evaluación de datos sintéticos

Cuando trabajas con datos artificiales, una validación y evaluación rigurosas son imprescindibles para garantizar su calidad, aplicabilidad y fiabilidad. Así es como hacerlo de forma efectiva, por fases:

Medición de la calidad de los datos

Antes de usar datos sintéticos en cualquier aplicación seria, es esencial comprobar en qué medida reflejan los datos reales. Hay tres enfoques principales:

• Comparación de estadísticas descriptivas: compara los atributos estadísticos de los datos artificiales con los reales (media, varianza, distribución) para verificar la alineación.
• Inspección visual: identifica discrepancias representando gráficamente los datos sintéticos frente a los reales.
• Detección de valores atípicos: busca outliers que puedan afectar a la calidad de los datos artificiales y al rendimiento del modelo.

Garantía de utilidad y validez

Una vez verificada la calidad, el siguiente paso es confirmar que los datos son útiles para tus objetivos específicos.

• Alineación de casos de uso: determina si los datos artificiales cumplen los requisitos de tu caso de uso específico o pregunta de investigación.
• Impacto en el modelo: entrena modelos de aprendizaje automático y evalúa su rendimiento con los datos originales.
• Experiencia de dominio: incluye a expertos sectoriales en el proceso de validación para asegurar que los datos artificiales capturan las propiedades esenciales del ámbito de aplicación.

Benchmarking del synthetic data

Un buen benchmarking te ayuda a entender hasta qué punto los datos sintéticos replican la realidad.

• Comparación con la verdad de referencia: si está disponible, compara los datos generados con los datos de referencia para determinar su precisión.
• Rendimiento del modelo: compara el rendimiento de los modelos entrenados con datos sintéticos frente a los entrenados con datos reales.
• Análisis de sensibilidad: determina la sensibilidad de los resultados a los cambios en los parámetros de generación.

Mejora continua

La validación no es un paso único. Los datos sintéticos deben evolucionar a medida que cambian tus necesidades y tus modelos. Hay más: establece un bucle de retroalimentación que te ayude a refinar el synthetic data con el tiempo. Ajustes incrementales en el proceso de generación permiten mejorar gradualmente la calidad y aproximarse mejor a los resultados objetivo.

Tendencias futuras en datos sintéticos

El futuro del synthetic data apunta hacia una integración progresiva en los flujos de trabajo de datos empresariales e institucionales. Estas son las tendencias con mayor impacto en los próximos años:

• Personalización sectorial: las tecnologías disponibles permitirán personalizar los datos sintéticos para sectores específicos o necesidades particulares, aumentando la relevancia y precisión de los conjuntos generados.
• Aumento de datos (data augmentation): los datos sintéticos complementarán progresivamente los conjuntos de datos reales, mejorando la resiliencia y el rendimiento de los modelos de IA.
• Herramientas para la equidad algorítmica: surgirán soluciones para detectar y mitigar sesgos en los datos sintéticos, un requisito exigido por la nueva normativa europea de inteligencia artificial.
• Estandarización y transparencia: se esperan iniciativas de estandarización de los métodos de generación y el desarrollo de conjuntos de datos de referencia, tal como ya apunta la actualización del código ICC/ESOMAR de 2025, que introdujo por primera vez una definición oficial de synthetic data en el ámbito de la investigación de mercados.
• Integración con transfer learning: el synthetic data puede ser clave para el preentrenamiento de modelos con datos simulados, reduciendo la necesidad de grandes volúmenes de datos reales para tareas específicas.

Lo que viene a continuación cambia completamente la ecuación para los equipos de investigación: las plataformas que ya hoy combinan IA generativa con datos históricos de encuestas están sentando las bases de lo que será el estándar del sector en los próximos cinco años.

Conclusión

El potencial del synthetic data es cada vez más tangible para las organizaciones que trabajan con datos sensibles, a las que la normativa de privacidad les impone restricciones crecientes. Incorporarlo estratégicamente te permite abordar estos obstáculos con creatividad y precisión, sin renunciar a la calidad de los insights.

Los equipos de investigación y los científicos de datos pueden aprovechar los datos sintéticos para proteger la privacidad, enriquecer el desarrollo de modelos con conjuntos de datos diversos y adaptables, y fomentar la colaboración más allá de los límites convencionales. La validación rigurosa no es negociable, pero cuando se hace bien, el resultado es una capacidad analítica notablemente más ágil.

QuestionPro puede ser el recurso clave para que tu organización materialice las posibilidades del synthetic data. A través de la Plataforma Sintética, puedes transformar los datos históricos de tus encuestas y comunidades en un activo de investigación permanente, ejecutar entrevistas automatizadas con cohortes sintéticas y obtener insights sin necesidad de nuevo trabajo de campo. ¿Quieres saber cómo puede ayudarte en tu contexto concreto? Habla con nuestro equipo hoy.