Los gobiernos y administraciones afrontan crecientes retos: cambio climático, inundaciones, incendios, amenazas a infraestructuras (cibernéticas, sanitarias, energéticas), y la necesidad de garantizar resiliencia urbana. Al mismo tiempo, la protección de datos, la soberanía del dato y la seguridad nacional limitan el uso de información real en ejercicios de simulación o colaboración interinstitucional.
Con la digitalización de los servicios públicos y la demanda de políticas proactivas, surge la necesidad de contar con entornos de datos seguros, compatibles y reutilizables que permitan planificar sin comprometer privacidad ni seguridad institucional.

Los datos reales necesarios para modelar escenarios de crisis, infraestructura crítica o emergencias suelen ser sensibles: contienen información personal, ubicación crítica o detalles estratégicos, lo que impide compartirlos o usarlos libremente. Las restricciones legales, normativas de privacidad y riesgos de seguridad impiden generar simulaciones fiables a partir de datos reales o compartir información entre diferentes organismos. A su vez, la calidad o cobertura de los datos disponibles puede ser insuficiente, fragmentada o incompleta, lo que limita la validez de los modelos predictivos o de riesgo.
Traducir datos reales en escenarios de emergencia (clima extremo, fallos en red, evacuaciones, demanda de servicios) requiere reconstruir multitud de variables, lo que implica un coste alto y tiempos largos. Las soluciones tradicionales de simulación suelen depender de supuestos genéricos o modelos simplistas, lo que limita su realismo y reduce su utilidad para la planificación seria.

Generación de datos sintéticos de alta fidelidad: se recrean 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: facilitamos la creación de entornos virtuales que replican condiciones de emergencia, fallos de infraestructura, demanda de servicios o ataques, para entrenar respuestas y evaluar resiliencia.

Uso de los datos sintéticos para entrenamiento y pruebas: se podrán probar modelos de IA, planes de contingencia o algoritmos de gestión sin comprometer datos reales sensibles, aumentando la seguridad y reduciendo riesgos.

Integración con flujos de planificación y análisis existentes: incorporación de los datasets generados en sistemas de BI, GIS, simulación urbana o de infraestructura, sin necesidad de reestructurar toda la arquitectura.

Colaboración segura interinstitucional: garantiza que diferentes agencias o departamentos puedan compartir datos simulados para coordinación, sin comprometer privacidad ni seguridad ni vulnerar normativas.

Mayor capacidad de anticipación y prevención: permite a las administraciones simular desastres, fallos o demandas excesivas, prepararse para ellos y mejorar planes de contingencia con información realista.

Reducción de riesgos de seguridad y privacidad: al usar datos sintéticos, se evita exponer información sensible o estratégica, reduciendo riesgo de filtraciones o vulneraciones.

Velocidad en desarrollo y validación de políticas: los datasets simulados aceleran la fase de análisis, permitiendo lanzar pruebas y escenarios en días en lugar de meses.

Mejora de la resiliencia urbana e institucional: facilita evaluar el comportamiento de infraestructuras críticas bajo estrés, diseñar respuestas robustas y mejorar la planificación estratégica.

Collaboration y coordinación fluida: instituciones pueden compartir escenarios simulados sin riesgo, favoreciendo coordinación, interoperabilidad y decisiones informadas entre departamentos.

Escalabilidad y repetibilidad: las simulaciones se pueden repetir con variaciones (clima, densidad, infraestructura) para evaluar múltiples escenarios de forma sostenible y sistemática.