Un desaf¨ªo com¨²n en el desarrollo de software es la generaci¨®n de datos de prueba para entornos de desarrollo y prueba. Idealmente, estos datos deber¨ªan asemejarse lo m¨¢s posible a los de producci¨®n, asegurando al mismo tiempo que no se exponga informaci¨®n personal identificable ni datos sensibles. Aunque esto puede parecer sencillo, la generaci¨®n de datos de prueba est¨¢ lejos de serlo. De ah¨ª el motivo de nuestro inter¨¦s en ¡ª una plataforma que permite enmascarar y crear subconjuntos de datos de producci¨®n existentes o generar datos sint¨¦ticos estad¨ªsticamente relevantes. Se integra directamente en los procesos de compilaci¨®n y ofrece enmascaramiento de privacidad, proporcionando anonimizaci¨®n a nivel de atributo mediante t¨¦cnicas irreversibles de ofuscaci¨®n de datos como hashing, substituci¨®n aleatoria o descarte. Synthesized tambi¨¦n puede generar grandes vol¨²menes de datos sint¨¦ticos para pruebas de carga. Aunque incluye las funcionalidades esperadas de GenAI, su propuesta central aborda un desaf¨ªo real y persistente para los equipos de desarrollo, lo que la convierte en una opci¨®n que vale la pena explorar.
