Más de 25 casos de uso de datos sintéticos
Los datos sintéticos están ganando popularidad y aplicabilidad generalizadas en todas las industrias, incluyendo el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y la IA generativa (GenAI). Los datos sintéticos ofrecen soluciones a desafíos como las preocupaciones por la privacidad de los datos y el tamaño limitado de los datasets. Se estima que los datos sintéticos serán preferidos sobre los datos reales en los modelos de IA para 2030.1
Hemos enumerado las capacidades y los casos de uso más comunes de los datos sintéticos en diferentes industrias y departamentos/unidades de negocio.
Casos de uso independientes de la industria
Intercambio de datos con terceros
Las alianzas con organizaciones de terceros, como fintechs, medtechs o proveedores de cadena de suministro, a menudo requieren acceso a información sensible.
Los datos sintéticos permiten a las empresas evaluar el rendimiento de los proveedores y colaborar sin exponer datos regulados o confidenciales. Esto permite realizar pruebas, entrenar modelos y desarrollar conjuntamente, manteniendo el cumplimiento de las leyes de protección de datos.
Intercambio interno de datos
Dentro de las grandes organizaciones, las normativas de privacidad y las restricciones de acceso pueden retrasar el intercambio interno de datos durante semanas. Los datasets sintéticos se pueden compartir libremente entre departamentos como marketing, desarrollo de productos y operaciones sin riesgo de fugas o violaciones de privacidad. Esto acelera la innovación y facilita una experimentación más frecuente.
Migración a la nube
Los servicios en la nube ofrecen una variedad de productos innovadores para muchos sectores. Sin embargo, trasladar datos privados a infraestructuras en la nube implica riesgos de seguridad y cumplimiento.
En algunos casos, trasladar versiones sintéticas de datos sensibles a la nube puede permitir a las organizaciones aprovechar las ventajas de los servicios en la nube. Esto no es posible para todos los casos de uso.
Por ejemplo, en los pipelines de aprendizaje automático en la nube, podrían utilizarse datos sintéticos en lugar de datos reales. Sin embargo, no sería útil que el equipo de ventas tuviera datos sintéticos en su CRM; deberían ver la información correcta del cliente, no información modificada.
Cumplimiento de la retención de datos
Las leyes de protección de datos limitan cuánto tiempo se puede almacenar la información personal. Los datos sintéticos permiten a las empresas mantener los patrones estadísticos de los datasets históricos para el análisis de tendencias, estudios estacionales o la detección de anomalías sin conservar los registros identificables originales.
Finanzas
Identificación de fraudes
Los casos de fraude son escasos, lo que dificulta modelarlos. Los datasets sintéticos pueden simular una amplia variedad de patrones fraudulentos, lo que permite entrenar y probar algoritmos de detección de fraude de manera más eficaz.
Inteligencia de clientes
Los registros de transacciones sintéticas conservan las características estadísticas del comportamiento real de los clientes, lo que permite a las instituciones financieras crear modelos de segmentación, evaluar el valor de vida del cliente o prever la fuga de clientes, cumpliendo con normativas como el RGPD y la PCI DSS.
Fabricación
Garantía de calidad
Los datos reales sobre defectos suelen ser limitados. Los datasets sintéticos de anomalías permiten a los ingenieros probar los sistemas de inspección frente a una amplia variedad de tipos de defectos, mejorando las tasas de recuperación y reduciendo los falsos negativos. Esto se aplica a la inspección visual, las lecturas de sensores y los flujos de datos de IoT.
Mantenimiento predictivo
Los datos sintéticos de sensores pueden simular patrones de degradación de los equipos o señales de fallo. Esto ayuda a entrenar modelos de mantenimiento predictivo antes de que exista un historial real de fallos suficiente, permitiendo un despliegue más temprano de los sistemas de monitorización.
Optimización de la cadena de suministro
Los datasets sintéticos de demanda y logística pueden utilizarse para probar modelos de planificación de la cadena de suministro en diferentes escenarios de mercado, cambios estacionales o eventos de disrupción, sin exponer datos operativos reales.
Sanidad
Analítica sanitaria
Los datos sintéticos permiten a los profesionales de datos sanitarios permitir el uso interno y externo de los datos de registro, manteniendo al mismo tiempo la confidencialidad de los pacientes. Esto es similar al caso de uso de «intercambio interno de datos»; sin embargo, es aplicable de forma más amplia en la sanidad, donde la mayoría de los datos de los clientes son privados. Esto también se conoce como analítica sanitaria.
Ensayos clínicos
Al lanzar un nuevo ensayo, los investigadores a menudo carecen de suficientes datos históricos para la simulación y el análisis de referencia. Los datasets sintéticos pueden ayudar a predecir resultados, planificar el reclutamiento de pacientes e identificar posibles patrones de eventos adversos antes de que comience la recopilación de datos del mundo real.
Automoción y robótica
Cosas autónomas (AuT)
Las cosas autónomas (AuT) se refieren a tecnologías como robots, drones y simulaciones de coches autónomos que fueron pioneras en el uso de datos sintéticos. Esto se debe a que las pruebas en la vida real de los sistemas robóticos son caras y lentas. Los datos sintéticos permiten a las empresas probar sus soluciones robóticas en miles de simulaciones, mejorando sus robots y complementando las costosas pruebas en la vida real.
Pruebas de sistemas autónomos
Los entornos sintéticos simulan miles de escenarios de conducción u operación para coches autónomos, drones de reparto y robots de fabricación. Esto reduce costes y acelera la validación de la seguridad antes del despliegue en campo.
Ejemplo adicional: Prueba de algoritmos de frenado de emergencia utilizando peligros viales poco frecuentes simulados (por ejemplo, animales cruzando, movimientos repentinos de peatones).
Modelos del mundo para el entrenamiento de robots y vehículos
Los robots y los coches autónomos necesitan datos de entrenamiento que sigan la física del mundo real. Recopilarlos en la carretera es lento y costoso, y los peligros poco frecuentes casi nunca aparecen.
Una nueva clase de herramientas llena el vacío. Un modelo fundacional del mundo es un sistema de IA entrenado para predecir cómo cambia una escena con el tiempo. Dado un diseño aproximado en 3D, produce vídeo fotorrealista en condiciones variadas de clima, iluminación y tráfico. Los modelos Cosmos de NVIDIA, por ejemplo, generan este tipo de clips para entrenar sistemas de percepción y control.
La ventaja es la cobertura. Un equipo puede producir miles de casos extremos, como un niño que se cruza en la carretera al anochecer, sin escenificar el evento en la vida real.
Seguridad
Los datos sintéticos pueden utilizarse para proteger las propiedades en línea y fuera de línea de las organizaciones. Se utilizan comúnmente dos métodos:
Datos de entrenamiento para videovigilancia
Para aprovechar el reconocimiento de imágenes, las organizaciones necesitan crear y entrenar modelos de redes neuronales, pero esto tiene dos limitaciones: adquirir los volúmenes de datos y etiquetar manualmente los objetos. Los datos sintéticos pueden ayudar a entrenar modelos a un coste menor en comparación con la adquisición y anotación de datos de entrenamiento.
Deepfakes
Los deepfakes, que se están convirtiendo en un tema cada vez más importante de la ciberseguridad de la IA, pueden utilizarse para probar sistemas de reconocimiento facial.
Redes sociales
Las redes sociales están utilizando datos sintéticos para mejorar sus diversos productos:
Pruebas de sistemas de filtrado de contenidos
Las redes sociales luchan contra las noticias falsas, el acoso en línea y la propaganda política de gobiernos extranjeros. Las pruebas con datos sintéticos garantizan que los filtros de contenido sean flexibles y puedan hacer frente a ataques novedosos.
Evaluación de la equidad de los algoritmos
Los perfiles de usuario sintético y los datos de interacción pueden ayudar a las plataformas a evaluar si los algoritmos de recomendación o moderación muestran sesgos hacia determinados grupos demográficos, idiomas o puntos de vista sin procesar datos personales reales.
Pruebas de funciones y de interfaz de usuario
Los datasets sintéticos de comportamiento permiten a las sociales plataformas probar nuevas funciones (por ejemplo, la clasificación del feed, la ordenación de comentarios) bajo cargas de tráfico realistas, patrones de clics y distribuciones de interacción, sin necesidad de realizar experimentos en vivo arriesgados con usuarios reales.
Simulación de segmentación publicitaria
Los datos sintéticos de audiencia pueden replicar patrones demográficos y de comportamiento, lo que permite a los anunciantes y operadores de plataformas probar modelos de segmentación, algoritmos de asignación de presupuestos y estrategias de optimización de campañas, manteniendo el cumplimiento de leyes de privacidad como el RGPD y la CCPA.
Desarrollo ágil y DevOps
Generación de datos de prueba
Para las pruebas de software y la garantía de calidad, los datos generados artificialmente suelen ser la mejor opción, ya que eliminan la necesidad de esperar a los datos «reales». En estas circunstancias, a menudo se denominan «datos de prueba». Esto puede conducir en última instancia a una reducción del tiempo de prueba y a una mayor flexibilidad y agilidad durante el desarrollo
Recursos Humanos
Simulación de datos de empleados
Los datasets de empleados de las empresas contienen información sensible y suelen estar protegidos por normativas de privacidad de datos. Los equipos de datos internos y las partes externas pueden no tener acceso a estos datasets, pero pueden aprovechar los datos sintéticos de empleados para realizar análisis. Puede ayudar a las empresas a optimizar los procesos de RR. HH.
Añadir como fuente preferidaMarketing
Simulación del comportamiento del cliente
Los datos sintéticos permiten a los departamentos de marketing realizar simulaciones detalladas a nivel individual para mejorar su gasto en marketing. Estas simulaciones no estarían permitidas sin el consentimiento del usuario debido al RGPD. Sin embargo, los datos sintéticos, que siguen las propiedades de los datos reales, pueden utilizarse de forma fiable en la simulación.
IA conversacional
Los datos sintéticos generados con IA generativa pueden contribuir al entrenamiento de sistemas de IA conversacional creando ejemplos de diálogo realistas que reflejan el lenguaje específico del dominio, las diferentes intenciones de los usuarios y los casos extremos poco frecuentes. Este enfoque ayuda a solucionar la disponibilidad limitada de transcripciones de conversaciones reales, evitando al mismo tiempo las preocupaciones por la privacidad.
Al ampliar los datasets de entrenamiento con escenarios de diálogo personalizados, los datos sintéticos pueden mejorar la capacidad de un modelo para comprender solicitudes variadas, responder con precisión y gestionar interacciones complejas de varios turnos.
Aprendizaje automático
Aumento de datos de entrenamiento
Los datos sintéticos amplían el dataset disponible creando muestras realistas y estadísticamente precisas que reflejan la distribución de los datos del mundo real. Esto es especialmente valioso cuando se entrenan modelos de IA que sufren un desequilibrio de clases o cuando recopilar datos reales es demasiado costoso, lento o está legalmente restringido.
Al incluir variaciones adicionales en el dataset, como cambios de iluminación en visión artificial o variaciones de ruido en audio, los modelos se vuelven más resistentes a los cambios ambientales y a las entradas inesperadas.
Simulación de eventos poco frecuentes
Muchos modelos de IA tienen un rendimiento deficiente al predecir eventos que ocurren con poca frecuencia, porque estos eventos están mal representados en los datasets reales. Los datos sintéticos resuelven esto generando numerosos ejemplos realistas de estos eventos poco frecuentes, preservando sus propiedades estadísticas y contextuales.
Este enfoque permite a los modelos «experimentar» y aprender de escenarios que tal vez nunca encontrarían durante el entrenamiento tradicional, lo que se traduce en una mayor capacidad de recuperación y una mejor preparación para situaciones críticas como la detección de fraudes, la predicción de fallos en los equipos o la planificación de respuestas de emergencia.
Etiquetado automático de datos
Etiquetar datos manualmente suele ser una de las etapas más costosas y lentas del desarrollo de la IA, en particular para tareas como la detección de objetos o el reconocimiento de voz. La generación de datos sintéticos puede incluir la asignación automática de etiquetas durante el proceso de creación.
Esto elimina los errores de anotación humana, acelera el desarrollo de modelos y permite a los equipos crear datasets grandes y etiquetados con precisión, adaptados a necesidades empresariales específicas, ya sea para detectar anomalías en la fabricación, reconocer entidades en documentos legales o identificar objetos en imágenes aéreas.
Entrenamiento de modelos de lenguaje de gran tamaño y agentes de IA
La oferta de textos originales escritos por humanos en la web se está agotando. Para seguir mejorando los modelos, los laboratorios de IA generan ahora datos de entrenamiento en lugar de extraer más.
Dos patrones lideran el campo en 2026:
- Datos de instrucción y diálogo. Un modelo potente escribe ejemplos resueltos, como una pregunta con una respuesta paso a paso. Un modelo más pequeño aprende de estos ejemplos.
- Entrenamiento con recompensas verificables. Un agente intenta una tarea, como un problema de programación o de matemáticas. Un verificador marca el resultado como correcto o incorrecto, y esa señal entrena al agente. El método se denomina aprendizaje por refuerzo con recompensas verificables (RLVR). La recompensa proviene de un hecho que puede comprobarse, no de una calificación humana.
Los datos sintéticos se adaptan bien al entrenamiento de agentes. Un equipo puede generar miles de escenarios de uso de herramientas con resultados correctos conocidos, de modo que el agente practique de forma segura antes de tocar sistemas reales.
Un límite a vigilar: el colapso del modelo
Los datos sintéticos tienen un modo de fallo. Un modelo entrenado repetidamente con su propia salida puede alejarse de la realidad.2 Los casos poco frecuentes desaparecen primero y, después, la salida se estrecha hacia una media insípida. Los investigadores denominan este fenómeno colapso del modelo (o endogamia de la IA).
La causa es simple. Los datos generados contienen menos variedad que los datos reales. Cada nueva ronda elimina más extremos y los pequeños errores se acumulan a lo largo de las generaciones.
Los equipos reducen el riesgo con algunos pasos:
- Mantener datos humanos reales en la mezcla de entrenamiento en lugar de sustituirlos.
- Añadir datos sintéticos a los datos reales en lugar de intercambiar unos por otros.
- Realizar un seguimiento de la procedencia de los datos para que se conozca el origen de cada registro.
- Comprobar si los datos generados presentan desviaciones antes de entrenar con ellos.
Cómo se crean los datos sintéticos
Tres métodos cubren la mayor parte del trabajo con datos sintéticos en 2026:3
- Generación basada en reglas. Una herramienta rellena campos según reglas establecidas, como un código postal válido o una fecha. La salida es rápida y predecible, y sirve para datos de prueba simples. Faker y Mockaroo funcionan de esta manera.
- Modelos estadísticos. Un modelo aprende los patrones y las relaciones de un dataset real y, a continuación, produce nuevos registros que coinciden con esos patrones sin copiar a ninguna persona. Esto sirve para datos empresariales tabulares.
- Modelos de lenguaje de gran tamaño. Un modelo escribe datos a partir de una solicitud en lenguaje natural. Esto sirve para texto, diálogo y datos iniciales, aunque la salida puede desviarse a gran escala.
El futuro de los datos sintéticos
Los datos sintéticos están cobrando cada vez más importancia en muchas industrias. Son datos artificiales generados por ordenadores que parecen datos reales, pero no incluyen información de personas reales. Esta cualidad los hace útiles donde la privacidad, el coste o el acceso a los datos reales supone un reto.
Muchas empresas utilizan ahora datos sintéticos para entrenar modelos de aprendizaje automático. Por ejemplo, sectores como la sanidad, las finanzas, la conducción autónoma y el comercio minorista recurren a ellos para probar nuevos sistemas sin exponer datos personales ni enfrentarse a límites legales.
Figura 1: Popularidad de los datos sintéticos
Las razones por las que los datos sintéticos son tendencia incluyen:
- Riesgos legales y de privacidad con los datos reales: Las nuevas normativas dificultan compartir datos reales. Los datos sintéticos evitan estos límites de privacidad porque no contienen registros personales reales.
- Escasez y coste de los datos: Los datasets reales pueden ser pequeños, estar incompletos o ser caros de recopilar y etiquetar. Los datos sintéticos pueden crearse bajo demanda, llenando lagunas y reduciendo costes.
- Apoyo a la innovación en IA: Los grandes sistemas de IA necesitan datasets amplios y variados. Los analistas predicen un gran aumento del uso de datos sintéticos, y se espera que muchas empresas los adopten para 2026.
Para 2026, muchas organizaciones generan datos sintéticos de clientes o datos de entrenamiento para la IA. Un informe del sector estima que hasta el 75 % de las empresas utilizará herramientas de IA generativa para producir datos sintéticos.4
Lecturas adicionales
- Principales generadores de documentos sintéticos comparados
- Usuarios sintéticos explicados: herramientas de investigación de usuarios con IA
Cita esta investigación
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@misc{dilmegani2026,
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howpublished = {\url{https://aimultiple.com/synthetic-data-use-cases}},
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}Registro de cambios
5 actualizaciones- 2026
Se añadió una sección sobre el entrenamiento de modelos de lenguaje grandes y agentes de IA.
Se añadió la IA conversacional a la lista de casos de uso de datos sintéticos.
- 2025
Expandida la sección de "Manufactura" con los casos de uso de "Mantenimiento predictivo" y "Optimización de la cadena de suministro".
- 2024
Se añadió la Figura 1 a la introducción.
Se añadió la Figura 1 a la introducción.
Enlaces de referencia
El trabajo de Cem en AIMultiple ha sido citado por publicaciones líderes mundiales como Business Insider, Forbes, Morning Brew y Washington Post, empresas globales como Deloitte y HPE, ONG como World Economic Forum y organizaciones supranacionales como European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]
A lo largo de su carrera, Cem trabajó como consultor tecnológico, comprador de tecnología y emprendedor tecnológico. Asesoró a empresas en sus decisiones tecnológicas en McKinsey & Company y Altman Solon durante más de una década. También publicó un informe de McKinsey sobre digitalización.
Dirigió la estrategia tecnológica y las adquisiciones de una empresa de telecomunicaciones reportando al CEO. También lideró el crecimiento comercial de la empresa de deep tech Hypatos, que alcanzó unos ingresos recurrentes anuales de 7 dígitos y una valoración de 9 dígitos desde 0 en 2 años. El trabajo de Cem en Hypatos fue cubierto por publicaciones tecnológicas líderes como TechCrunch y Business Insider.
Cem participa habitualmente en conferencias internacionales de tecnología. Se graduó en Bogazici University como ingeniero informático y tiene un MBA de Columbia Business School.
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