{"id":249888,"date":"2025-09-26T12:45:54","date_gmt":"2025-09-26T10:45:54","guid":{"rendered":"https:\/\/avantemedios.com\/?post_type=project&#038;p=249888"},"modified":"2025-09-26T12:45:58","modified_gmt":"2025-09-26T10:45:58","slug":"oportunidades-y-riesgos-del-uso-de-data-sintetica","status":"publish","type":"project","link":"https:\/\/avantemedios.com\/gal\/informamos\/oportunidades-y-riesgos-del-uso-de-data-sintetica\/","title":{"rendered":"Oportunidades y riesgos del uso de Data Sint\u00e9tica"},"content":{"rendered":"\n[et_pb_section fb_built=\u00bb1&#8243; custom_padding_last_edited=\u00bbon|desktop\u00bb _builder_version=\u00bb4.16&#8243; background_enable_color=\u00bboff\u00bb background_enable_image=\u00bboff\u00bb background_position=\u00bbtop_center\u00bb custom_padding=\u00bb9vw||0vw||false|false\u00bb custom_padding_tablet=\u00bb\u00bb custom_padding_phone=\u00bb\u00bb da_disable_devices=\u00bboff|off|off\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb da_is_popup=\u00bboff\u00bb da_exit_intent=\u00bboff\u00bb da_has_close=\u00bbon\u00bb da_alt_close=\u00bboff\u00bb da_dark_close=\u00bboff\u00bb da_not_modal=\u00bbon\u00bb da_is_singular=\u00bboff\u00bb da_with_loader=\u00bboff\u00bb da_has_shadow=\u00bbon\u00bb][et_pb_row custom_padding_last_edited=\u00bbon|phone\u00bb _builder_version=\u00bb4.16&#8243; custom_margin=\u00bb|||\u00bb custom_padding=\u00bb0px|0px|0px|0px\u00bb custom_padding_tablet=\u00bb\u00bb custom_padding_phone=\u00bb11vw|0px|0px|0px|false|false\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb][et_pb_column type=\u00bb4_4&#8243; _builder_version=\u00bb4.16&#8243; custom_padding=\u00bb|||\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb custom_padding__hover=\u00bb|||\u00bb][et_pb_image src=\u00bbhttps:\/\/avantemedios.com\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/AVANTREND_data-sintetica.jpg\u00bb alt=\u00bbAVANTREND_Data Sint\u00e9tica\u00bb title_text=\u00bbAVANTREND_data sint\u00e9tica\u00bb force_fullwidth=\u00bbon\u00bb align_tablet=\u00bbcenter\u00bb align_phone=\u00bb\u00bb align_last_edited=\u00bbon|desktop\u00bb _builder_version=\u00bb4.24.0&#8243; hover_enabled=\u00bb0&#8243; global_colors_info=\u00bb{}\u00bb sticky_enabled=\u00bb0&#8243;][\/et_pb_image][\/et_pb_column][\/et_pb_row][\/et_pb_section][et_pb_section fb_built=\u00bb1&#8243; custom_padding_last_edited=\u00bbon|desktop\u00bb _builder_version=\u00bb4.16&#8243; _module_preset=\u00bbdefault\u00bb custom_padding=\u00bb0vw||||false|false\u00bb custom_padding_tablet=\u00bb\u00bb custom_padding_phone=\u00bb\u00bb da_disable_devices=\u00bboff|off|off\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb da_is_popup=\u00bboff\u00bb da_exit_intent=\u00bboff\u00bb da_has_close=\u00bbon\u00bb da_alt_close=\u00bboff\u00bb da_dark_close=\u00bboff\u00bb da_not_modal=\u00bbon\u00bb da_is_singular=\u00bboff\u00bb da_with_loader=\u00bboff\u00bb da_has_shadow=\u00bbon\u00bb][et_pb_row _builder_version=\u00bb4.16&#8243; _module_preset=\u00bbdefault\u00bb min_height=\u00bb48px\u00bb custom_margin=\u00bb-2px|auto||auto||\u00bb custom_padding=\u00bb9px|||||\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb][et_pb_column type=\u00bb4_4&#8243; _builder_version=\u00bb4.16&#8243; _module_preset=\u00bbdefault\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb][et_pb_divider color=\u00bb#ffffff\u00bb _builder_version=\u00bb4.16&#8243; _module_preset=\u00bbdefault\u00bb custom_margin=\u00bb||-6px|||\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb][\/et_pb_divider][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row _builder_version=\u00bb4.16&#8243; _module_preset=\u00bbdefault\u00bb custom_margin=\u00bb-2px|auto||auto||\u00bb custom_padding=\u00bb2px||0px|||\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb][et_pb_column type=\u00bb4_4&#8243; _builder_version=\u00bb4.16&#8243; _module_preset=\u00bbdefault\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.24.0&#8243; _module_preset=\u00bbdefault\u00bb text_font=\u00bbMontserrat|700|||||||\u00bb text_text_color=\u00bb#b2292e\u00bb text_font_size=\u00bb24px\u00bb text_line_height=\u00bb2em\u00bb custom_margin=\u00bb4px||7px||false|false\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb]<h1><strong>OPORTUNIDADES Y RIESGOS DEL USO DE DATA SINT\u00c9TICA<\/strong><\/h1>[\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.24.0&#8243; _module_preset=\u00bbdefault\u00bb text_font=\u00bbMontserrat||||||||\u00bb text_text_color=\u00bb#383838&#8243; text_font_size=\u00bb16px\u00bb custom_margin=\u00bb||11px|||\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb]<p style=\"text-align: justify;\"><span>En los \u00faltimos meses hemos le\u00eddo c\u00f3mo los grandes grupos publicitarios han incrementado su inversi\u00f3n en infraestructuras y equipos orientados a explotar IA a escala, y dentro de ese movimiento su apuesta por la generaci\u00f3n y uso de data sint\u00e9tica ha pasado de ser una curiosidad t\u00e9cnica a una base estrat\u00e9gica. Algunos ejemplos podemos verlos cuando leemos c\u00f3mo WPP ha adquirido InfoSum para reforzar su infraestructura de clean rooms y escalar el entrenamiento de modelos y activaciones basadas en first-party data dentro de GroupM, Havas ha anunciado una inversi\u00f3n de 400 M\u20ac en cuatro a\u00f1os para su sistema operativo de IA (Converged.AI), con foco en integrar capacidades de datos y tecnolog\u00eda a escala global o c\u00f3mo la IAB preconiza la preparaci\u00f3n del mercado para un salto cualitativo: su State of Data 2025 sit\u00faa a la IA (generativa y agentic) como fuerza transformadora de la ejecuci\u00f3n publicitaria.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span>Esta evoluci\u00f3n responde a dos objetivos clave: entrenar modelos sin exponer datos sensibles y generar ejemplos masivos para automatizar producci\u00f3n, personalizaci\u00f3n y pruebas. La creaci\u00f3n ilimitada de creatividades, audiencias simuladas o escenarios de atribuci\u00f3n sin depender de datos reales permite escalar procesos, reducir costes y sortear limitaciones de privacidad. En eso no hay duda. Pero s\u00ed quedan otras por resolver.<\/span><span><\/span><\/p>[\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.24.0&#8243; _module_preset=\u00bbdefault\u00bb text_font=\u00bbMontserrat|700|||||||\u00bb text_text_color=\u00bb#b2292e\u00bb text_font_size=\u00bb24px\u00bb text_line_height=\u00bb2em\u00bb custom_margin=\u00bb4px||22px||false|false\u00bb custom_padding=\u00bb8px|||||\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb]<p style=\"text-align: center;\"><span><strong>Antes de seguir, aclaremos: \u00bfqu\u00e9 es la Data Sint\u00e9tica?<\/strong><\/span><\/p>[\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.24.0&#8243; _module_preset=\u00bbdefault\u00bb text_font=\u00bbMontserrat||||||||\u00bb text_text_color=\u00bb#383838&#8243; text_font_size=\u00bb16px\u00bb custom_margin=\u00bb26px||11px|||\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb]<p style=\"text-align: justify;\">La Data Sint\u00e9tica es, en t\u00e9rminos simples, informaci\u00f3n generada por algoritmos que imita las propiedades estad\u00edsticas, estructurales y sem\u00e1nticas de datos reales, sin incluir registros identificables de personas. Puede adoptar diversas formas: desde tablas transaccionales simuladas y perfiles de audiencia creados por modelos, hasta im\u00e1genes, v\u00eddeos artificiales o secuencias de navegaci\u00f3n dise\u00f1adas para replicar el comportamiento web.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span>En un contexto publicitario y de medios su uso se articula alrededor de varios casos pr\u00e1cticos:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span><strong>Entrenamiento y validaci\u00f3n de modelos de targeting y atribuci\u00f3n<\/strong>: en lugar de utilizar datos sensibles de clientes, las agencias emplean conjuntos sint\u00e9ticos que replican conversiones, sesiones y patrones de respuesta para entrenar clasificadores o validar hip\u00f3tesis de atribuci\u00f3n.<\/span><\/p>\n<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\"><span><strong>Producci\u00f3n creativa a escala<\/strong>: generaci\u00f3n de m\u00faltiples variantes de anuncios \u2014im\u00e1genes, locuciones, avatares sint\u00e9ticos\u2014 para pruebas A\/B internas o personalizaci\u00f3n sin necesidad de rodajes costosos.<\/span><\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\"><span><strong>Simulaci\u00f3n de audiencias y pruebas de compra de medios<\/strong>: las plataformas program\u00e1ticas pueden realizar ensayos sobre audiencias simuladas para estimar cobertura, frecuencia o saturaci\u00f3n antes de invertir en inventario real.<\/span><\/li>\n<li>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span><strong>Privacidad y cumplimiento<\/strong>: creaci\u00f3n de datasets que mantienen correlaciones relevantes (como edad, intereses y probabilidad de conversi\u00f3n) sin incluir datos personales identificables (PII), lo que facilita su uso interno o compartici\u00f3n con socios.<\/span><span><\/span><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span>Otros casos de uso incluyen el entrenamiento de modelos de <em>propensity<\/em> y LTV con registros sint\u00e9ticos de conversi\u00f3n, especialmente en contextos post-cookie donde falta se\u00f1al determinista; la generaci\u00f3n de contrafactuales sint\u00e9ticos en soluciones de medici\u00f3n y modelos de <em>marketing mix<\/em> (MMM) para estabilizar estimaciones cuando hay poco hist\u00f3rico o cambios en el tracking; y en <em>retail media<\/em>, la s\u00edntesis de se\u00f1ales transaccionales o de consulta para entrenar modelos de recomendaci\u00f3n y segmentaci\u00f3n sin necesidad de compartir datos personales identificables (PII) entre partners.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span>En la pr\u00e1ctica, esto implica combinar datasets reales \u2014cuando est\u00e1n disponibles\u2014 con datos sint\u00e9ticos para ampliar la diversidad del entrenamiento o crear \u201cescenarios extremos\u201d que rara vez aparecen en muestras naturales, pero que son clave para robustecer los modelos. Bien aplicada, esta estrategia puede acelerar resultados y reducir costes de etiquetado manual. Sin embargo, estas nuevas estrategias no est\u00e1n libres de riesgo.\u00a0<\/span><\/p>[\/et_pb_text][et_pb_image src=\u00bbhttps:\/\/avantemedios.com\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/Data-Sintetica_AVANTREND-1.png\u00bb title_text=\u00bbData Sint\u00e9tica_AVANTREND (1)\u00bb _builder_version=\u00bb4.24.0&#8243; _module_preset=\u00bbdefault\u00bb custom_margin=\u00bb1px|||||\u00bb custom_padding=\u00bb1px|||||\u00bb hover_enabled=\u00bb0&#8243; global_colors_info=\u00bb{}\u00bb sticky_enabled=\u00bb0&#8243;][\/et_pb_image][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.24.0&#8243; _module_preset=\u00bbdefault\u00bb text_font=\u00bbMontserrat|700|||||||\u00bb text_text_color=\u00bb#b2292e\u00bb text_font_size=\u00bb24px\u00bb text_line_height=\u00bb2em\u00bb custom_margin=\u00bb4px||4px||false|false\u00bb custom_padding=\u00bb8px|||||\u00bb hover_enabled=\u00bb0&#8243; global_colors_info=\u00bb{}\u00bb sticky_enabled=\u00bb0&#8243;]<p style=\"text-align: center;\"><strong>\u00bfCu\u00e1les son los riesgos?<\/strong><\/p>[\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row _builder_version=\u00bb4.22.2&#8243; _module_preset=\u00bbdefault\u00bb min_height=\u00bb93px\u00bb custom_padding=\u00bb0px||0px|||\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb][et_pb_column type=\u00bb4_4&#8243; _builder_version=\u00bb4.22.2&#8243; _module_preset=\u00bbdefault\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.24.0&#8243; _module_preset=\u00bbdefault\u00bb text_font=\u00bbMontserrat||||||||\u00bb text_text_color=\u00bb#383838&#8243; text_font_size=\u00bb16px\u00bb custom_margin=\u00bb34px||11px|||\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb]<p style=\"text-align: justify;\">La adopci\u00f3n masiva de data sint\u00e9tica promete reducir costes y acelerar el aprendizaje, pero tambi\u00e9n introduce riesgos t\u00e9cnicos, \u00e9ticos y comerciales que agencias, plataformas y anunciantes debemos evaluar con cautela.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">El principal peligro es la degradaci\u00f3n de los modelos por sesgos o baja fidelidad. Si los datos sint\u00e9ticos no reproducen correctamente las correlaciones relevantes, los modelos pueden aprender patrones err\u00f3neos, especialmente en atribuci\u00f3n y optimizaci\u00f3n presupuestaria, lo que podr\u00eda desviar inversiones hacia segmentos ineficaces. No olvidemos que detr\u00e1s de cada tecnolog\u00eda hay personas, y con ellas, sesgos \u2014ya sean inconscientes o motivados por intereses comerciales.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Adem\u00e1s, la data sint\u00e9tica puede amplificar sesgos existentes o generar nuevos si no se corrigen desequilibrios. En publicidad, esto puede traducirse en segmentaciones excluyentes, creatividades estereotipadas o estimaciones de alcance distorsionadas, afectando tanto a la marca como a la diversidad de audiencias.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Tambi\u00e9n existen riesgos legales y reputacionales. Aunque busca evitar el uso de datos personales, el uso de activos sint\u00e9ticos \u2014como deepfakes o avatares\u2014 est\u00e1 bajo escrutinio regulatorio. Legislaciones emergentes exigen transparencia en su uso, y cualquier filtraci\u00f3n o mal uso puede derivar en sanciones o crisis de reputaci\u00f3n. Adem\u00e1s, su proliferaci\u00f3n facilita t\u00e9cnicas de fraude y manipulaci\u00f3n, lo que exige una gesti\u00f3n responsable y segura de estas tecnolog\u00edas.<\/p>[\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.24.0&#8243; _module_preset=\u00bbdefault\u00bb text_font=\u00bbMontserrat|700|||||||\u00bb text_text_color=\u00bb#b2292e\u00bb text_font_size=\u00bb24px\u00bb text_line_height=\u00bb2em\u00bb custom_margin=\u00bb4px||4px||false|false\u00bb custom_padding=\u00bb8px|||||\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb]<p style=\"text-align: center;\"><strong>Dependencia tecnol\u00f3gica<\/strong><\/p>[\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.24.0&#8243; _module_preset=\u00bbdefault\u00bb text_font=\u00bbMontserrat||||||||\u00bb text_text_color=\u00bb#383838&#8243; text_font_size=\u00bb16px\u00bb custom_margin=\u00bb34px||11px|||\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb]<p style=\"text-align: justify;\"><span>Uno de los riesgos m\u00e1s relevantes para las empresas que apuestan por soluciones basadas en datos sint\u00e9ticos es la dependencia tecnol\u00f3gica y el llamado <em>vendor lock-in<\/em>. Adoptar herramientas propietarias puede generar v\u00ednculos dif\u00edciles de romper con proveedores tecnol\u00f3gicos o de infraestructura cloud\/ML, limitando la capacidad de auditor\u00eda, despliegue independiente y evoluci\u00f3n estrat\u00e9gica. Sin capacidades internas para evaluar y generar estos datos, las agencias corren el riesgo de perder control sobre la calidad y trazabilidad de los modelos que afectan decisiones comerciales, comprometiendo su capacidad de servicio y sus m\u00e1rgenes a medio y largo plazo.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span>Adem\u00e1s, los modelos entrenados con datos sint\u00e9ticos pueden distorsionar previsiones de inventario o precios. Un <em>pacing<\/em> excesivamente optimista, basado en simulaciones poco realistas, puede afectar compromisos de entrega y estructuras de fees.<\/span><\/p>[\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.24.0&#8243; _module_preset=\u00bbdefault\u00bb text_font=\u00bbMontserrat|700|||||||\u00bb text_text_color=\u00bb#b2292e\u00bb text_font_size=\u00bb24px\u00bb text_line_height=\u00bb2em\u00bb custom_margin=\u00bb4px||22px||false|false\u00bb custom_padding=\u00bb8px|||||\u00bb hover_enabled=\u00bb0&#8243; global_colors_info=\u00bb{}\u00bb sticky_enabled=\u00bb0&#8243;]<p style=\"text-align: center;\"><strong>Rigor = Ventajas<\/strong><\/p>[\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.24.0&#8243; _module_preset=\u00bbdefault\u00bb text_font=\u00bbMontserrat||||||||\u00bb text_text_color=\u00bb#383838&#8243; text_font_size=\u00bb16px\u00bb custom_margin=\u00bb34px||11px|||\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb]<p style=\"text-align: justify;\"><span>El uso de datos sint\u00e9ticos no es una moda pasajera: es una respuesta pragm\u00e1tica a la escasez de datos de calidad, a los muros de privacidad y a la necesidad de entrenar modelos m\u00e1s r\u00e1pidos y robustos. Pero este hype debe ir acompa\u00f1ado de disciplina t\u00e9cnica y de negocio. Sin controles, el dato sint\u00e9tico puede degradar modelos (model collapse), amplificar sesgos, re-identificar individuos o desalinear m\u00e9tricas respecto a la realidad del mercado. Sin embargo, con un mix adecuado de datos reales, pruebas rigurosas en tr\u00e1fico vivo, privacidad por dise\u00f1o y cumplimiento del AI Act, las agencias y plataformas podremos aprovechar su potencial sin comprometer eficacia, reputaci\u00f3n ni cumplimiento. La conclusi\u00f3n final es simple: el dato sint\u00e9tico es una herramienta poderosa, no un atajo. <\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span>Usado de forma correcta, ayudar\u00e1 a planificar, medir y optimizar mejor en un entorno de se\u00f1ales menguantes; usado sin controles, puede costar m\u00e1s de lo que ahorra. En resumen, la data sint\u00e9tica nos ofrece claras ventajas operativas y de privacidad, sin embargo, tambi\u00e9n supone unos riesgos que no s\u00e9 si ser\u00e1n m\u00e1s contraproducentes que productivos, al menos si no paliamos en la mayor medida posible su efectos negativos con rigurosos controles de calidad, auditor\u00edas estad\u00edsticas, pruebas en entornos reales y gobernanza clara sobre transparencia y responsabilidad.<\/span><\/p>[\/et_pb_text][et_pb_image src=\u00bbhttps:\/\/avantemedios.com\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/Data-Sintetica_AVANTREND-2.png\u00bb title_text=\u00bbData Sint\u00e9tica_AVANTREND (2)\u00bb _builder_version=\u00bb4.24.0&#8243; _module_preset=\u00bbdefault\u00bb custom_margin=\u00bb1px|||||\u00bb custom_padding=\u00bb1px|||||\u00bb hover_enabled=\u00bb0&#8243; global_colors_info=\u00bb{}\u00bb sticky_enabled=\u00bb0&#8243;][\/et_pb_image][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.24.0&#8243; _module_preset=\u00bbdefault\u00bb text_font=\u00bbMontserrat|700|||||||\u00bb text_text_color=\u00bb#b2292e\u00bb text_font_size=\u00bb24px\u00bb text_line_height=\u00bb2em\u00bb custom_margin=\u00bb4px||22px||false|false\u00bb custom_padding=\u00bb8px|||||\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb]<p style=\"text-align: center;\"><span><strong>M\u00e1s all\u00e1 del algoritmo: el valor del criterio humano<\/strong><\/span><\/p>[\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.24.0&#8243; _module_preset=\u00bbdefault\u00bb text_font=\u00bbMontserrat||||||||\u00bb text_text_color=\u00bb#383838&#8243; text_font_size=\u00bb16px\u00bb custom_margin=\u00bb34px||11px|||\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb]<p style=\"text-align: justify;\">La data sint\u00e9tica representa una herramienta de gran potencial, capaz de transformar la manera en que agencias y plataformas de medios entrenan sus modelos y optimizan sus procesos. No obstante, ni la mayor capacidad computacional ni los algoritmos m\u00e1s avanzados garantizan por s\u00ed solos resultados eficaces y responsables. La diferencia decisiva radica en la calidad de los equipos humanos que gestionan y supervisan estas tecnolog\u00edas.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Son los profesionales, con su experiencia, pensamiento cr\u00edtico y sentido com\u00fan, quienes logran distinguir la se\u00f1al del ruido, identificar sesgos imperceptibles para una m\u00e1quina y anticipar riesgos reputacionales que los modelos no pueden prever. La sinergia entre innovaci\u00f3n tecnol\u00f3gica y criterio humano s\u00f3lido es lo que permite maximizar el rendimiento de la data sint\u00e9tica y, al mismo tiempo, mitigar los riesgos asociados.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">En definitiva, el activo m\u00e1s valioso de una agencia no son los datos ni los algoritmos, sino los equipos capaces de contextualizarlos, cuestionarlos y convertirlos en decisiones estrat\u00e9gicas con impacto real en el negocio de los anunciantes. Invertir en formaci\u00f3n, fomentar la diversidad de perspectivas y apostar por la profesionalizaci\u00f3n de los equipos constituye, hoy m\u00e1s que nunca, el camino m\u00e1s seguro para aprovechar los beneficios de la data sint\u00e9tica sin caer en sus trampas.<\/p>[\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row _builder_version=\u00bb4.22.2&#8243; _module_preset=\u00bbdefault\u00bb min_height=\u00bb93px\u00bb custom_padding=\u00bb||0px|||\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb][et_pb_column type=\u00bb4_4&#8243; _builder_version=\u00bb4.22.2&#8243; _module_preset=\u00bbdefault\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row custom_padding_last_edited=\u00bbon|desktop\u00bb _builder_version=\u00bb4.16&#8243; _module_preset=\u00bbdefault\u00bb custom_padding=\u00bb0vw||||false|false\u00bb custom_padding_tablet=\u00bb\u00bb custom_padding_phone=\u00bb\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb][et_pb_column type=\u00bb4_4&#8243; _builder_version=\u00bb4.16&#8243; 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