Del rastro al modelo: cómo los datos sintéticos transforman la privacidad digital
De las cookies al dato simulado
La eliminación progresiva de las cookies de terceros —impulsada por navegadores como Safari, Firefox y, más recientemente, por Google Chrome mediante su iniciativa Privacy Sandbox— marca el fin de una era: la del rastreo individualizado como base del marketing digital.
Ante este cambio, la industria tecnológica enfrenta una pregunta clave:
¿Cómo mantener la personalización y la analítica sin depender del tratamiento de datos personales reales?
La respuesta comienza a perfilarse en una tendencia emergente: los datos sintéticos, una alternativa que combina innovación, cumplimiento y ética.
Qué son los datos sintéticos
Los datos sintéticos son conjuntos de información generados artificialmente mediante modelos estadísticos o inteligencia artificial.
Simulan los patrones y correlaciones de los datos reales, pero sin corresponder a individuos existentes.
En la práctica:
- Preservan la utilidad analítica (permiten entrenar modelos o probar algoritmos).
- Eliminan el riesgo de exposición personal.
- Cumplen el principio de minimización al sustituir datos reales por simulados.
Son el equivalente digital de un mapa topográfico: reproduce el terreno con precisión, sin mostrar la ubicación de ninguna persona real.
Privacidad por diseño en acción
Según la Agencia Española de Protección de Datos (AEPD), los datos sintéticos constituyen una tecnología de mejora de privacidad (PET) porque permiten alcanzar los mismos fines analíticos sin tratar datos personales reales.
En términos de cumplimiento, representan una aplicación práctica del principio de protección de datos desde el diseño y por defecto previsto tanto en el Reglamento General de Protección de Datos como en el artículo 15 del Reglamento mexicano.
Principio | Enfoque tradicional (cookies y rastreo) | Enfoque sintético |
Finalidad | Publicidad basada en identificación | Análisis basado en simulación |
Minimización | Uso extensivo de datos personales | Sustitución por datos no reales |
Seguridad | Riesgo de fuga o reidentificación | Riesgo reducido por disociación |
Cumplimiento | Consentimiento como base jurídica | Privacy-by-design como arquitectura |
Aplicaciones prácticas
- Publicidad y marketing ético: creación de audiencias simuladas (synthetic audiences) basadas en patrones de comportamiento, sin rastreo individual.
- Pruebas de sistemas y algoritmos: validación de herramientas de segmentación o atribución sin exponer datos reales.
- Desarrollo de IA y machine learning: entrenamiento de modelos en contextos sensibles (salud, finanzas, consumo).
En un futuro cookieless, estas técnicas permiten a las empresas mantener precisión analítica sin vulnerar la privacidad de los usuarios.
Riesgos y cautelas
No todo conjunto sintético está exento de riesgos.
Si el modelo de generación se basa en un volumen pequeño o mal anonimizado de datos reales, puede persistir la posibilidad de reidentificación.
Por ello, la AEPD recomienda:
- Evaluar la métrica de privacidad y utilidad de cada conjunto generado.
- Documentar el proceso de síntesis y su propósito.
- Aplicar técnicas complementarias como privacidad diferencial o enmascaramiento.
El potencial para México
En México, donde la regulación sobre cookies o publicidad conductual es limitada, los datos sintéticos ofrecen una vía de autorregulación responsable:
- Funcionan como medida compensatoria o de cumplimiento reforzado bajo la Ley Federal de Protección de Datos Personales en Posesión de los Particulares.
- Alinean los principios de proporcionalidad, disociación y calidad de los datos.
- Permiten innovar sin vulnerar los derechos de los titulares.
Integrar la generación de datos sintéticos en los programas de cumplimiento puede convertirse en una ventaja competitiva, no solo en una medida técnica.
Conclusión
El futuro del marketing digital no será solo cookieless, sino también synthetic-driven. Las organizaciones que adopten estas tecnologías con criterio ético y jurídico trascenderán la lógica del cumplimiento formal, posicionándose como líderes en innovación responsable.
En ECIJA México, promovemos la convergencia entre privacidad, tecnología e inteligencia artificial: un enfoque en el que el cumplimiento no limita la creatividad, sino que la redefine.
Artículo escrito por Berenice Sagaón Falcón, en colaboración con Andrea Chávez del área de Compliance y Protección de Datos Personales de ECIJA México
