Entrena y valida modelos sin exponer datos personales
Analítica y ciencia de datos necesitan volumen y patrones realistas. Gigantics los prepara a partir de tus datos sin que la información personal llegue al entorno de análisis.
Los modelos piden datos reales y el riesgo crece con ellos
Para equipos de datos, analítica y CDO.
Acceso directo a producción
Para entrenar, los equipos acaban trabajando sobre copias de producción con datos personales completos.
Muestras poco representativas
Recortar o enmascarar a mano altera los patrones que el modelo necesita aprender.
Reentrenamientos incoherentes
Cada extracción produce valores distintos y las versiones del dataset dejan de ser comparables.
Gobierno del dato de entrenamiento
Saber de dónde viene cada dataset y qué contenía se vuelve imposible cuando se multiplican las copias.
Volumen y patrones reales, sin el dato personal
Saber qué es personal antes de extraer
Cada campo con información personal se identifica y se clasifica por riesgo.
Evidencia del origen de cada dataset
Los informes firmados documentan qué se clasificó, quién lo aprobó y cuándo.
Conservar el patrón, no el dato
Datos falsos por tipo de campo, reordenación aleatoria de valores que preserva la distribución y síntesis para ampliar volumen.
Datasets versionados para cada entrenamiento
Entrega directa al entorno de análisis o descarga en JSON, CSV o SQL.
Preguntas de equipos de datos e IA
¿Qué diferencia hay entre anonimizar y sintetizar para un modelo?
Anonimizar parte de tus datos reales y sustituye sus valores. Sintetizar genera registros nuevos a partir del esquema, y permite ampliar el volumen más allá del original para entrenar o probar a escala.
¿Se conserva la distribución de los datos?
La reordenación aleatoria cambia el orden de los valores dentro del dataset manteniendo su distribución original, útil cuando el análisis depende de las propiedades del conjunto y no de qué valor pertenece a qué registro.
¿Puedo reentrenar con datasets coherentes entre versiones?
Sí. Con diccionario, sucesivas generaciones mantienen el mismo mapeo de sustitución, así que un modelo que se reentrena periódicamente trabaja con datos internamente coherentes.
¿Qué relación tiene con el EU AI Act?
El artículo 10.5 permite tratar categorías especiales de datos para corregir sesgos en sistemas de alto riesgo solo si no puede lograrse con datos sintéticos o anonimizados. Según el calendario aprobado en julio de 2026, esa obligación será exigible a partir del 2 de diciembre de 2027. La valoración concreta corresponde a tu equipo legal.
Lleva datos útiles a tus modelos, no datos personales
Te mostramos cómo preparar un dataset de entrenamiento sobre una arquitectura como la tuya.