Caso de uso
Anonimización y datos sintéticos para servicios públicos sensibles
Resumen
¿Cómo analizar datos de salud, servicios sociales o educación sin arriesgar la privacidad de las personas afectadas? Dedomena anonimiza esos datos con IA y genera versiones sintéticas que conservan su valor estadístico sin contener información real de nadie, con garantías frente a la reidentificación. Así, equipos públicos, universidades o proveedores tecnológicos pueden analizar información sensible sin comprometer la confianza institucional.
Problema
- Gestión de datos altamente sensibles: las administraciones manejan información crítica (salud, vulnerabilidad social, ayudas) cuya exposición puede generar daños graves y pérdida de confianza institucional.
- Limitaciones de los métodos tradicionales de anonimización: técnicas como la seudonimización o la eliminación de campos no eliminan el riesgo de reidentificación mediante cruces de datos.
- Fragmentación de los sistemas internos: la dispersión de datos dificulta aplicar políticas homogéneas y robustas de protección a gran escala.
- Barreras para la colaboración externa: las restricciones legales y la falta de procesos seguros limitan la cooperación con universidades, startups o proveedores tecnológicos.
- Bloqueo de la innovación basada en datos: la imposibilidad de acceder a datos reales frena el análisis avanzado y ralentiza la mejora de los servicios públicos.
Solución
- Anonimización con IA: permitió transformar datasets sensibles en versiones anónimas manteniendo su utilidad estadística y reduciendo el riesgo de reidentificación.
- Generación de datos sintéticos: permitió crear copias sintéticas que replican patrones y relaciones de los datos reales sin contener información personal, preservando su valor analítico.
- Privacidad diferencial: garantizó límites matemáticos al riesgo de exposición, incluso ante ataques avanzados, habilitando el intercambio seguro de datos con terceros.
- Automatización del proceso de protección: permitió aplicar técnicas de anonimización sin intervención manual, reduciendo errores y acelerando la preparación de datasets.
- Integración con flujos analíticos existentes: permitió utilizar datos anonimizados o sintéticos en herramientas de BI, machine learning o análisis estadístico sin modificar la infraestructura.
Modelo de despliegue
Región de alojamiento de datos
Modelo de venta
Análisis del encaje GovTech
Aplicaciones reales
Nº de aplicaciones
1
Aplicaciones destacadas en clientes
CPVs
Solución desarrollada por
Heading
Dedomena.AI está especializada en que las organizaciones puedan usar y compartir datos sensibles sin exponer información personal, mediante anonimización y generación de datos sintéticos. Ha validado su tecnología en el sector financiero, uno de los más exigentes en privacidad. Trabajó con BBVA AI Factory en el uso de datos sintéticos para desarrollar modelos de IA y fue la startup ganadora del programa europeo de innovación de Visa.
En un ayuntamiento, los datos de padrón, tributos o servicios sociales son los más útiles para planificar, pero también los más difíciles de compartir. La plataforma los anonimiza sin perder la coherencia de cada persona entre registros, o genera versiones sintéticas que conservan sus patrones estadísticos sin corresponder a nadie real midiendo el riesgo de reidentificación. Su valor para las áreas de datos de un ayuntamiento está en poder cruzar, publicar o usar para entrenar modelos de IA información que hoy no sale de cada departamento por motivos de privacidad.