Protección de datos sintéticos: ¿Hacia un cambio de paradigma en la regulación de datos?

Los datos sintéticos generados a través de algoritmos de aprendizaje automático a partir de datos reales originales están ganando prominencia en diversos sectores debido a su potencial para ofrecer alternativas que preserven la privacidad frente a fuentes de datos tradicionales. Sin embargo, estudios recientes han planteado preocupaciones acerca de los riesgos de reidentificación de los datos sintéticos. Este artículo examina los desafíos legales que rodean la protección de datos sintéticos, con un enfoque en el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) de la Unión Europea. Después de explicar brevemente los métodos de generación de datos sintéticos y discutir su potencial para la preservación de la privacidad, el artículo analiza las deficiencias del enfoque dualista personal/no personal bajo el RGPD. Luego evalúa la posibilidad de un cambio de paradigma en la legislación sobre protección de datos, avanzando más allá de esta categorización binaria. El artículo aboga por establecer directrices claras para la generación y el procesamiento de datos sintéticos, priorizando los principios de transparencia, responsabilidad y equidad.