[BNPL for Business] Come utilizzare i synthetic data in azienda: tecniche per crearli, applicazioni e vantaggi

Non sempre i dati aziendali sono adeguati e disponibili: per questo, vengono oggi generati artificialmente data set che permettono di simulare scenari complessi e testare algoritmi, riducendo i costi operativi e migliorando i processi decisionali senza compromettere la riservatezza degli utenti.

I synthetic data, o dati sintetici, rappresentano la risposta più efficace al paradosso che caratterizza l’evoluzione degli scenari AI attuali.
Il lato oscuro delle applicazioni di Intelligenza Artificiale, nate per distillare e “monetizzare” tutto il valore di cui sono letteralmente intrisi i (moltissimi) dati che si generano quotidianamente in azienda, è che i modelli matematici su cui si fondano richiedono a loro volta un quantitativo enorme di dati per poter essere addestrati a dovere.

Record che non sempre sono disponibili in azienda. Inutilizzabili a causa di vincoli normativi posti a tutela della proprietà intellettuale, dell’identità o della privacy di figure come clienti e pazienti. O, invece, perché le casistiche di eventi rilevati in relazione al fenomeno oggetto di analisi sono esigui e non costituiscono un’evidenza statistica rilevante. Ancora, perché la raccolta di questi dati non è agevole, a causa di inefficienze nell’etichettatura e in altri passaggi chiave; non è economicamente sostenibile o è soggetta a vincoli di carattere etico – alcuni dati reali possono essere raccolti solo in particolari condizioni pericolose o insalubri per la salute delle persone, o possono riguardare soggetti fragili o comunque oggetto di tutele particolari.

I dati prodotti dalla GenIA offrono una risposta efficace a tutte queste limitazioni. Possono, infatti, essere impiegati per costruire o ampliare dataset nell’ambito di una varietà enorme di applicazioni per le quali sarebbe complicato usare dati reali.