Datos sintéticos parciales
Sustituyen únicamente partes sensibles de un dataset real como nombres y contactos, protegiendo la identidad sin perder contexto valioso para el análisis.
Muestras Sintéticas
Las muestras sintéticas son conjuntos de datos generados con inteligencia artificial y Large Language Models (LLMs) que replican las características clave de una población real.
¿Qué son las muestras sintéticas?
Las muestras sintéticas son conjuntos de datos generados por inteligencia artificial y modelos de lenguaje avanzado (Large Language Models, LLMs). Estos datos artificiales replican las características estadísticas y patrones de información real y reducen los riesgos para la privacidad.
Beneficios clave de las muestras sintéticas
Generación ilimitada y escalable
Produce datos a demanda sin grandes restricciones y sin la necesidad de recopilar datos reales costosos, limitados o difíciles de obtener.
Privacidad
Facilita emular análisis avanzados en sectores altamente sensibles.
Aceleración de innovación
Facilita pruebas exhaustivas y simulaciones en entornos controlados.
Tipos de aplicaciones prácticas
Datos sintéticos completos
Conjuntos totalmente generados que imitan las distribuciones y relaciones del mundo real, utilizados para entrenar modelos sin acceso a datos originales.
Caso de uso #1
Proyecciones de opinión pública en Chile
La primera encuesta sintética de Chile generada con gemelos digitales.
Informes completos
Zenodo
Muestras sintéticas para proyecciones de opinión pública en Chile (octubre 2025)
Esta presentación utiliza un enfoque innovador basado en datos sintéticos para estimar proyecciones de opinión pública en Chile. Las muestras sintéticas son conjuntos de datos generados con inteligencia artificial y Large Language Models (LLMs) que replican las características clave de una población real.
Zenodo
Muestras sintéticas para proyecciones de opinión pública en Chile (septiembre 2025)
Esta presentación utiliza un enfoque innovador basado en datos sintéticos para estimar proyecciones de opinión pública en Chile. Las muestras sintéticas son conjuntos de datos generados con inteligencia artificial y Large Language Models (LLMs) que replican las características clave de una población real.
Zenodo
Piloto de muestras sintéticas para proyecciones de opinión pública en Chile (mayo 2025)
Este proyecto piloto tiene como objetivo desarrollar y validar un enfoque innovador basado en datos sintéticos para estimar proyecciones de opinión pública en Chile. Las muestras sintéticas son conjuntos de datos generados con inteligencia artificial y Large Language Models (LLMs) que replican las características clave de una población real.
Estos informes son el resultado de un estudio encargado por Pular Consulting a Empiria Lab. Las opiniones, interpretaciones y conclusiones expresadas en este documento son las del equipo de Empiria Lab y no deben atribuirse a Pular Consulting.
Caso de uso #2
Entretenimiento y ocio
La capacidad de las muestras sintéticas se extiende más allá de la opinión pública. Estamos constantemente explorando nuevas aplicaciones que demuestren la versatilidad de esta metodología en diversos sectores.
Aplicabilidad transversal
Esta expansión subraya la flexibilidad de las muestras sintéticas para analizar patrones en diferentes áreas y contextos de estudio.
Estudios de mercado
Permiten obtener insights rápidos y confidenciales para estudios de mercado.