En el dinámico mundo del desarrollo de software, la velocidad y calidad son clave, pero los entornos de prueba y el acceso a datos realistas suelen ser cuellos de botella.
En este contexto, los datos sintéticos y los gemelos digitales emergen como herramientas clave, con aplicaciones en sectores como salud, logística e I+D.
“Los datos sintéticos son generados artificialmente para simular datos reales, mientras que los gemelos digitales son réplicas virtuales de sistemas físicos o procesos”, describió Charly Lizarralde, CEO de 7Puentes.
“Ambas tecnologías permiten simular escenarios reales, optimizar procesos, acelerar la innovación y reducir riesgos”, añadió.
En ingeniería de software, estos avances están transformando las pruebas y la calidad del software.
Las pruebas aseguran que el software cumpla requisitos funcionales y no funcionales, y los datos utilizados deben ser representativos y robustos para reflejar fielmente la realidad modelada.
La integración de datos sintéticos y gemelos digitales mejora las simulaciones, permite un testing más predictivo, optimiza recursos y facilita pruebas de IA.
Esta evolución en el testing va de la mano con avances en ciencia de datos e inteligencia artificial, aunque aún persisten desafíos importantes.
Entre los principales retos se encuentran:
- Realismo y no sesgo en los datos sintéticos: si los datos no son válidos o perpetúan sesgos, los resultados de los modelos pueden ser erróneos.
- Precisión en la creación de gemelos digitales: requiere profundo conocimiento del sistema físico, simulaciones complejas y recursos específicos.
- Actualización en tiempo real de los gemelos digitales: especialmente en sectores dinámicos como la salud, donde los modelos deben adaptarse constantemente.
- Alineación entre datos sintéticos y gemelos digitales: cualquier desajuste puede afectar la precisión de las pruebas.
De cara a 2025-2026, se espera que tendencias como el enfoque shift-left y las pruebas continuas transformen aún más el testing, permitiendo detectar errores antes y mejorar la calidad general.
En este contexto, las organizaciones deben priorizar la seguridad y privacidad, cumpliendo normativas y protegiendo los datos de los usuarios. Anticiparse a estos cambios será clave para ofrecer software confiable en un mundo cada vez más digital.
