Dados sintéticos, gerados por algoritmos, substituem a coleta tradicional de informações do mundo real, oferecendo uma réplica controlada e precisa para simular cenários autênticos. Essa tecnologia permite aplicações diversificadas, superando obstáculos relacionados à privacidade e ao custo elevado de aquisição de dados convencionais. Uma pesquisa com 100 executivos de diversos setores em organizações com mais de 1 mil colaboradores, realizada pela Synthesis, indica que 82% desses líderes reportaram vulnerabilidades na aquisição de dados do ‘mundo real’.
No contexto da inovação, essa dependência de dados tangíveis para impulsionar o desenvolvimento de produtos e serviços dotados de inteligência artificial amplia o poder de negociação de algumas poucas corporações tecnológicas. Outro estudo, realizado pela Privitar, aponta que 51% dos consumidores hesitam em fornecer seus dados pessoais em troca dos serviços das empresas, revelando uma crescente conscientização sobre privacidade, mas dificultando o uso de dados reais.
O Gartner ressalta que, embora os dados autênticos continuam sendo a fonte primordial para a obtenção de insights valiosos, os dados sintéticos se destacam como um elemento crucial no desenvolvimento e aperfeiçoamento de modelos de inteligência artificial. Porque potencializam, complementam e mitigam as restrições impostas pelos dados genuínos. A expectativa é de que este ano, aproximadamente 60% dos dados utilizados em projetos de IA e análises sejam derivados de métodos sintéticos. Essa tendência mostra a crescente relevância da síntese de dados como um meio econômico e eficaz de gerar esse insumo vital, comparado frequentemente ao petróleo na era digital.
As previsões para o mercado de Inteligência Artificial são extraordinariamente otimistas, com projeções apontando para um crescimento de até US$ 270 bilhões até 2025 e possivelmente atingindo a marca de US$ 15,7 trilhões em 2030. Segundo a ThriveMyWay, atualmente 28% das empresas já incorporam IA em suas estratégias de marketing. E 84% dos especialistas em marketing consideram a IA como a ferramenta mais relevante no arsenal tecnológico atual. Este interesse é impulsionado, principalmente, pela necessidade de simplificar a experiência do cliente, uma prioridade para cerca de 40% das corporações. A maior parte das organizações que adotam IA relata um aumento significativo na produtividade, embora 80% dos líderes vêem ainda espaço para ampliar essa eficiência.
Os dados sintéticos emergem como uma inovação crucial no âmbito da inteligência artificial. Ao viabilizar o treinamento de modelos com dados que são ao mesmo tempo abundantes, diversificados e seguros, catalisam a evolução de soluções em IA mais eficazes e seguras. Assim, os dados sintéticos contribuem para acelerar o progresso tecnológico e para fomentar o desenvolvimento de aplicativos que são simultaneamente robustos e alinhados a princípios éticos.
A importância dos dados sintéticos para a IA
1. Treinamento de modelos de inteligência artificial:
A utilização de dados sintéticos se revela essencial no treinamento de modelos de inteligência artificial, particularmente em contextos onde os dados autênticos são escassos, de difícil acesso ou contêm informações sensíveis. Esses dados fabricados facilitam a geração de um vasto repertório de informações equilibradas e variadas, contribuindo significativamente para a precisão e a robustez dos modelos.
2. Privacidade e Segurança:
A adoção de dados sintéticos representa uma estratégia eficaz para salvaguardar a privacidade, minimizando a divulgação de dados pessoais sensíveis. Essa prática é especialmente vital em áreas onde a proteção dos dados assume um papel primordial.
3. Otimização de Recursos e Eficiência:
A implementação de dados sintéticos emerge como uma solução custo-efetiva e ágil em comparação à obtenção de dados reais, facilitando a execução de testes e experimentos em larga escala. Adicionalmente, possibilita a simulação de cenários incomuns ou complexos.
4. Aprimoramento Contínuo:
A utilização de dados sintéticos permite a constante otimização dos modelos de inteligência artificial, facilitando o teste de novos algoritmos e cenários sem depender da aquisição de novos dados reais.
5. Análise orientada à privacidade:
Efetuando avaliações detalhadas para variados objetivos operacionais e preditivos, como análise de conceitos e projeções de vendas, sem empregar dados pessoais reais dos clientes ou apenas em contextos com registros históricos restritos, assegura a conformidade legal e fortalece a segurança em processos analíticos.
6. Segmentação de clientes:
Ao enriquecer os conjuntos de dados já existentes dos clientes, facilita uma segmentação mais detalhada e diversificada. Esse aprimoramento capacita os profissionais de marketing a delinear “perfis sintéticos”, representando variados grupos de interesse, comportamentos e preferências, o que se traduz em um direcionamento mais preciso e eficiente nas estratégias de marketing, melhorando significativamente a qualificação dos inventários.
Ao aprimorar os conjuntos de dados de clientes existentes, possibilita uma segmentação mais detalhada e expandida. Essa abordagem aprimora a precisão de estratégias de marketing através da elaboração de “perfis sintéticos”, que delineiam diversos grupos, fundamentados em interesses, comportamentos ou preferências específicas, cruciais para a qualificação de inventários.
Permite desenvolver e analisar estratégias de marketing customizadas sem a utilização de informações diretas dos consumidores, garantindo a proteção dos dados first-party. Esta abordagem permite implementar campanhas altamente flexíveis e adaptáveis em diversos cenários.
Utilizando métodos de teste sofisticados para algoritmos de personalização, analisa uma diversidade de comportamentos e preferências dos usuários.
Realiza avaliações analíticas detalhadas para uma diversidade de propósitos, incluindo operacionais e preditivos, como avaliação de novos conceitos e previsões de desempenho de vendas, sem utilizar dados pessoais autênticos dos clientes ou depender de extensivas bases de dados históricas. Essa abordagem garante a aderência às normativas legais e promove um aumento significativo na segurança do manejo de dados analíticos.
Por meio da simulação em variados cenários operacionais, refina as estratégias e ações para assegurar a eficácia antes da implementação definitiva. Esse processo reduz significativamente os riscos de não atingir os resultados desejados.
Por meio de simulações detalhadas e avaliações rigorosas de diversas hipóteses, consegue obter um entendimento profundo sobre as possíveis reações do mercado. Esse processo permite ir além da mera dependência de dados históricos ou observações superficiais.
