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Valencia, España
El artículo presenta los aspectos esenciales de la propuesta de guía sobre generación de datos sintéticos elaborada y adaptada por la Agencia Española de Protección de Datos (AEPD), a partir de la PDPC de Singapur. Los datos sintéticos son conjuntos artificiales que imitan las características estadísticas de datos reales, permitiendo innovar en inteligencia artificial y análisis avanzado sin comprometer la privacidad. La guía propone una metodología en cinco etapas para generar, evaluar y gestionar estos datos, destacando buenas prácticas y recomendaciones para minimizar riesgos como la reidentificación y asegurar el cumplimiento normativo.
The article presents the essential aspects of the proposed guide on synthetic data generation adapted by the Spanish Data Protection Agency (AEPD), from the Singapore Personal Data Protection Commission (PDPC). Synthetic data are artificial sets that simulate the statistical characteristics of real data, allowing for innovation in artificial intelligence and advanced analysis without compromising privacy. The guide proposes a five-step methodology for generating, assessing and managing this data, highlighting good practices and recommendations to minimise risks such as re-identification and ensure regulatory compliance.
