El desarrollo de sistemas de conducción autónoma enfrenta un desafío crítico: la escasez de datos etiquetados que capturen escenarios complejos y variados. Las técnicas de generación de imágenes sintéticas basadas en múltiples condiciones, como mapas de profundidad, segmentación semántica y bordes, permiten aumentar conjuntos de datos preservando la estructura de alto nivel de la escena original. Sin embargo, cuando se combinan varias condiciones, pueden surgir conflictos que degradan la fidelidad de la imagen generada. AtteConDA aborda este problema mediante un mecanismo de atención que suprime las inconsistencias entre condiciones, priorizando las señales más relevantes para cada región de la imagen, lo que resulta en una preservación estructural significativamente más robusta. Este enfoque no solo mejora la calidad de los datos sintéticos para tareas de percepción, sino que también establece un marco de evaluación reproducible para futuras investigaciones. En Q2BSTUDIO, aplicamos estos principios en el desarrollo de aplicaciones a medida para visión artificial y conducción autónoma, integrando inteligencia artificial y servicios cloud AWS y Azure para escalar soluciones de aumento de datos. Además, combinamos estas capacidades con servicios inteligencia de negocio y Power BI para analizar el impacto de los modelos generativos en entornos reales, y desarrollamos agentes IA que automatizan la validación de consistencia estructural en los datos sintéticos. La ciberseguridad también juega un papel fundamental al proteger los flujos de datos y modelos durante el entrenamiento, un área donde ofrecemos soluciones integrales como parte de nuestra oferta de IA para empresas. Así, la combinación de técnicas avanzadas como AtteConDA con un enfoque de software a medida permite a las organizaciones superar las limitaciones de datos y acelerar el desarrollo de sistemas autónomos seguros y eficientes.