Este artículo señala la ineficacia de las técnicas actuales de aumento de datos debido a las diferencias estructurales en los datos inalámbricos y explora sistemáticamente su potencial y eficacia mediante inteligencia artificial generativa (GenAI). Comenzamos con una breve revisión de las técnicas existentes y sus limitaciones, para luego presentar el modelo GenAI y sus aplicaciones en el aumento de datos. Exploramos las posibles aplicaciones del aumento generativo de datos en las capas física, de red y de aplicación, y presentamos arquitecturas de aumento generativo de datos para cada aplicación. En concreto, proponemos un marco general de aumento generativo de datos para el reconocimiento de gestos Wi-Fi, generando información de alta calidad sobre el estado del canal mediante un modelo de difusión basado en transformadores. Evaluamos la eficacia del marco propuesto mediante un caso práctico con el conjunto de datos Widar 3.0 y analizamos futuras líneas de investigación.
