Los organismos públicos están bajo creciente presión regulatoria para reforzar la protección de datos personales, especialmente tras el RGPD y las nuevas estrategias europeas de gobernanza del dato. Al mismo tiempo, gobiernos y ciudades avanzan en procesos de digitalización que requieren explotar grandes volúmenes de datos para diseñar políticas más eficientes y personalizadas. Esta tensión entre innovación y privacidad impulsa la adopción de tecnologías que permitan compartir información de forma segura entre administraciones, centros de investigación o proveedores tecnológicos. En este entorno, la anonimización avanzada se convierte en una herramienta esencial para habilitar la colaboración y el uso responsable del dato público.

Las administraciones gestionan datos extremadamente sensibles (salud, vulnerabilidad social, beneficiarios de ayudas) cuya exposición podría generar daños graves y pérdida de confianza institucional. Los métodos tradicionales de anonimización (seudonimización, eliminación de campos) resultan insuficientes, ya que persiste el riesgo de reidentificación mediante cruces de datos.
Los sistemas internos suelen estar fragmentados, lo que dificulta aplicar políticas homogéneas y robustas de protección de datos a gran escala. Cuando se busca colaborar con universidades, startups o proveedores tecnológicos, los equipos públicos muchas veces no pueden hacerlo por restricciones legales o por falta de procesos seguros.
La alternativa de impedir el acceso a los datos limita la innovación, dificulta el análisis avanzado y ralentiza la mejora de servicios públicos.

Anonimización con IA: permite transformar datasets sensibles en versiones anónimas manteniendo utilidad estadística, reduciendo la posibilidad de reidentificación.

Generación de datos sintéticos: mediante algoritmos de inteligencia artificial que aprenden las estructuras, patrones y relaciones presentes en los datos reales para generar copias sintéticas totalmente privadas. Estas copias preservan las propiedades estadísticas y analíticas de los datos originales, pero no replican ni contienen información real de los usuarios.
Privacidad diferencial: se garantizan límites matemáticos al riesgo de exposición, incluso ante ataques avanzados, permitiendo compartir datos con terceros de forma segura.

Automatización del proceso de protección: mediante técnicas de anonimización sin intervención manual se reducen errores y acelera la preparación de datasets para proyectos públicos.

Integración con flujos analíticos existentes: permite el uso de datos anonimizados o sintéticos en herramientas públicas de BI, machine learning o análisis estadístico sin cambiar la infraestructura.

Protección reforzada de datos sensibles: minimiza el riesgo de reidentificación y asegura el cumplimiento continuo del RGPD en datos de salud, servicios sociales, educación u otros ámbitos críticos.

Capacidad de análisis sin comprometer privacidad: permite que equipos públicos, investigadores y proveedores analicen datasets complejos sin acceder a información personal real.

Aceleración de proyectos de datos e IA: reduce tiempos de validación jurídica y preparación de datasets, habilitando que las administraciones desplieguen iniciativas de analítica avanzada con mayor rapidez.

Colaboración segura con terceros: facilita compartir datos con universidades, startups o empresas tecnológicas sin exponer datos personales, favoreciendo innovación GovTech.

Reducción de carga operativa: disminuye el trabajo manual en anonimización y evita errores, liberando tiempo de los equipos de protección de datos y analistas internos.

Confianza institucional sostenida: refuerza la percepción ciudadana de que la administración protege su información, elemento clave para la aceptación de políticas digitales.