Caso de uso
Datos Sintéticos para la simulación de escenarios de riesgo y la colaboración interinstitucional segura
Resumen
¿Cómo simula una administración una inundación o un fallo en una infraestructura crítica sin exponer los datos reales y sensibles que necesitaría para hacerlo con realismo? Dedomena genera datos sintéticos que reproducen las propiedades estadísticas de la información real sin datos personales, permitiendo simular escenarios de riesgo y compartirlos entre administraciones sin comprometer la privacidad.
Problema
- Limitaciones en el uso de datos reales sensibles: la información necesaria para modelar escenarios (datos personales, ubicaciones críticas o información estratégica) no puede compartirse ni utilizarse libremente por restricciones legales y de seguridad.
- Barreras normativas y de interoperabilidad: las regulaciones de privacidad y los riesgos asociados dificultan el intercambio de datos entre organismos, limitando la generación de simulaciones conjuntas y fiables.
- Calidad y cobertura insuficiente de los datos: los datos disponibles suelen ser fragmentados, incompletos o poco representativos, lo que reduce la validez de los modelos predictivos o de riesgo.
- Alto coste y complejidad en la generación de escenarios: traducir datos reales en simulaciones de emergencia requiere reconstruir múltiples variables, implicando tiempos largos y elevados recursos.
- Limitaciones de las soluciones tradicionales de simulación: los modelos basados en supuestos genéricos o simplificados carecen de realismo, reduciendo su utilidad para la planificación operativa y estratégica.
Solución
- Generación de datos sintéticos de alta fidelidad: se recrearon datasets que imitan las propiedades estadísticas y estructurales de datos reales sin incluir información sensible, habilitando su uso seguro en simulaciones.
- Simulación de escenarios de riesgo y operativos: facilitó la creación de entornos virtuales que replican condiciones de emergencia, fallos de infraestructura, demanda de servicios o ataques, permitiendo entrenar respuestas y evaluar resiliencia.
- Uso de datos sintéticos para entrenamiento y pruebas: permitió probar modelos de IA, planes de contingencia y algoritmos de gestión sin comprometer datos reales sensibles, aumentando la seguridad y reduciendo riesgos.
- Integración con flujos de planificación y análisis existentes: permitió incorporar los datasets generados en sistemas de BI, GIS y simulación sin necesidad de reestructurar la arquitectura existente.
- Colaboración segura interinstitucional: garantizó que distintas agencias pudieran compartir datos simulados para coordinación sin comprometer la privacidad ni vulnerar normativas.
Modelo de despliegue
Nube pública certificada, On-premise
Región de alojamiento de datos
UE (no ES)
Modelo de venta
Licencia / marca blanca, Servicios profesionales / consultoría, Suscripción / pago recurrente
Análisis del encaje GovTech
3
/5
CRITERIO
CUMPLIMIENTO
JUSTIFICACIÓN
Recurrencia
¿El caso de uso resuelve un problema recurrente dentro de la Administración pública?
Si
El uso de datos sensibles para simular escenarios críticos está cada vez más restringido por un marco regulatorio creciente (RGPD, IA Act, Data Act).
Gravedad
¿Hay obligación legal o riesgo de daño grave que fuerce a la Administración a actuar?
Si
Generar datos sintéticos es instrumental, no ejecuta la planificación ni descarga obligación legal.
Valor diferencial
¿La solución aporta un valor diferencial e innovador frente a otras alternativas?
No
Producto genérico, sin caso ni comparativa específica de defensa, emergencias o infraestructuras críticas.
Número de aplicaciones
¿Se ha desplegado en más de 4 instituciones públicas?
No
0
Facilidad en la integración
¿Es fácil de integrar en los sistemas que ya hay en la Administración?
Si
APIs estándar: Si, Tipo de integración: Conectores estándar
Aplicaciones reales
Nº de aplicaciones
0
CPVs
Servicios de consultoría en desarrollo — 73220000
Solución desarrollada por
Última actualización:
This is some text inside of a div block.
/
This is some text inside of a div block.
/
This is some text inside of a div block.
Publicado:
This is some text inside of a div block.
/
This is some text inside of a div block.
/
This is some text inside of a div block.
Heading
"1. Dedomena.AI es la infraestructura para la economía del dato, modelos y agentes, impulsando la IA y soluciones de datos al ofrecer una plataforma y ecosistema seguro, con garantías de cumplimiento legal, escalable e inteligente.
- Validación y análisis de datos: calidad, riesgo, consistencia, equidad, perfilado, insights, visualizaciones.
- Anonimización avanzada con seguimiento de entidades, modulo de des-anonimización y 6 métodos listos para usar según tipo de dato.
- Generación de datos sintéticos de alta calidad y utilidad.
- Cumplimiento de normativas GDPR, AI Act, Data Act, ISO 27001.
- Intercambio seguro de datos con garantías de privacidad.
- Interoperabilidad con otros Espacios de Datos Europeos.
- Modelos y agentes de IA listos para usar (plug & play).
- Consultoria: Entrenamiento de modelos de IA y ML, creación de agentes de IA para automatizar procesos y desarrollo de soluciones personalizadas impulsadas por IA.
Industria financiera: bancos, aseguradoras, fintechs; salud: hospitales, centros de investigación, empresas privadas; administración pública: ayuntamientos; pymes y corporaciones
Seguridad y Privacidad: Proteger los datos sensibles y la propiedad intelectual. Las organizaciones invierten mucho en seguridad, pero los datos siguen expuestos en los procesos internos y ante las ciberamenazas. Además, el cumplimiento regulatorio a menudo restringe el uso de los datos.