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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.

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.