Dati sintetici per l’AI per innovare in azienda: strumenti e casi d’uso

Allo stesso tempo, però, come sottolineato recentemente dal cofondatore di Anthropic Jack Clark, da una ricerca di Epoch e dall’Artificial Intelligence Index Report 2024 di Stanford i modelli di base sono stati addestrati su una parte significativa di tutti i dati disponibili su internet. Questa crescente dipendenza dai dati solleva preoccupazioni: i futuri scienziati informatici potrebbero trovarsi a corto di dati per migliorare ulteriormente i loro sistemi.

I dati sintetici come risposta alla necessità di addestrare modelli sempre più complessi

Per sfruttare al meglio le opportunità offerte dall’AI e realizzare questo vantaggio competitivo, sono crescentemente utilizzati dati di diversa natura – strutturati o non strutturati, statici o dinamici e provenienti da una varietà di fonti diverse.

All’interno di questo contesto, i dati sintetici stanno emergendo come un elemento chiave per affrontare alcune delle sfide più complesse legate allo sviluppo e all’implementazione dei modelli di AI.

Per esempio, la possibilità di generare dataset su misura, capaci di simulare scenari realistici senza compromettere privacy o conformità normativa, sta aprendo nuove opportunità per le aziende. Dai test di soluzioni innovative alla prototipazione rapida di prodotti, i dati sintetici offrono opportunità considerevoli a partire dalla riduzione dei tempi e dei costi, rendendo più agili i processi di sviluppo e più robusti i risultati. Questo articolo esplorerà come e perché l’adozione dei dati sintetici può trasformare il modo in cui le organizzazioni testano, validano e innovano i loro progetti di intelligenza artificiale.

Perché i dati sintetici sono una risorsa strategica per l’AI

Nel panorama dell’innovazione digitale, i dati sintetici stanno emergendo come una risorsa strategica per lo sviluppo dell’intelligenza artificiale (AI), in risposta alla crescente richiesta di dataset di alta qualità. A differenza dei dati reali, spesso difficili da raccogliere o limitati da restrizioni legali, i dati sintetici sono generati artificialmente attraverso algoritmi avanzati e simulazioni. Questa caratteristica li rende una soluzione chiave per affrontare problemi di accessibilità e scalabilità. Ad esempio, Nvidia, Google e OpenAI stanno già utilizzando questi dati per addestrare modelli di AI avanzati, migliorando la capacità di ragionamento e la precisione degli algoritmi.

Un altro vantaggio cruciale dei dati sintetici è la capacità di ridurre costi e tempi associati alla raccolta, pulizia e annotazione di dati reali. La generazione immediata di grandi volumi di dati su misura elimina l’esigenza di lunghe procedure manuali, consentendo alle aziende di concentrarsi sull’innovazione piuttosto che sulla gestione dei dati. Inoltre, grazie alla loro natura artificiale, questi dati non contengono informazioni personali identificabili, superando così i vincoli di privacy e compliance richiesti dall’AI Act europeo.

I dati sintetici si rivelano particolarmente utili anche in scenari di test. Permettono di simulare condizioni estreme o rari “edge case” senza mettere a rischio i sistemi produttivi. Questo è particolarmente importante nei settori ad alta criticità, come quello sanitario, dove si possono sviluppare modelli per la diagnosi precoce di malattie senza violare la privacy dei pazienti.

Un altro esempio nel settore retail è la piattaforma RetailSynth che consente di generare dati sintetici che simulano il comportamento d’acquisto dei clienti. Ciò consente alle aziende di testare algoritmi di pricing personalizzato e raccomandazioni di prodotto in un ambiente controllato, migliorando le strategie di vendita senza compromettere dati sensibili. Tuttavia, è essenziale trovare un equilibrio tra dati sintetici e reali, poiché un uso eccessivo dei primi potrebbe influire negativamente sulla qualità e affidabilità dei modelli.

In definitiva, la sempre maggiore adozione dei dati sintetici non è solo una scelta tecnica, ma un passo strategico per garantire che le tecnologie emergenti possano prosperare in un contesto sempre più regolamentato e competitivo.

Un’immagine che cattura la diversità e la complessità dei dati utilizzati nell’industria moderna, mettendo in evidenza il loro ruolo strategico e fondamentale nell’economia e nella società odierna – creata artificialmente con DALLE 3 (https://openai.com/index/dall-e-3/).

Creazione di dataset sintetici: approcci e strumenti

Le metodologie principali per la creazione di dataset sintetici includono tecniche avanzate come le Generative Adversarial Networks (GAN), che producono dati sintetici realistici attraverso un processo competitivo tra reti neurali, e i Variational Autoencoders (VAE), capaci di generare variazioni plausibili di dati. A queste si affiancano approcci statistici, che creano dati basati su regole parametriche, e simulazioni basate su modelli agent-based o fisici, ideali per replicare scenari complessi in ambienti controllati.

Sul mercato sono disponibili strumenti specializzati altamente realistici – ad esempio Gretel AI e Mostly AI – ognuno con caratteristiche diverse per soddisfare esigenze aziendali specifiche. La scelta dello strumento dipende da criteri quali compatibilità con le pipeline aziendali, costi di implementazione e facilità d’uso. Questi tool, oltre a supportare vari tipi di dato, consentono di personalizzare i dataset sintetici per riflettere le peculiarità di un settore, come la sanità o il manifatturiero, integrandoli nei flussi di sviluppo esistenti.

Casi d’uso pratici nell’innovazione aziendale

L’applicazione trasversale dei dati sintetici è già una realtà consolidata nell’innovazione digitale: vengono infatti correntemente utilizzati per la creazione di digital twin per l’industria 4.0, alle simulazioni per veicoli autonomi, fino all’analisi dei big data. Un esempio sono alcune applicazioni Nvidia. Si tratta per esempio della piattaforma NVIDIA DRIVE Sim che consente di creare ambienti simulati ad alta fedeltà, generando dati di sensori sintetici, inclusi video, radar ecc. che rappresentano una vasta gamma di scenari di guida.

A conferma dell’importante interesse per l’argomento e utilizzo in ambito aziendale anche David Cox, co-direttore del MIT-IBM Watson AI Lab, ha affermato: “Fare il più possibile con i dati sintetici prima di utilizzare quelli reali può aiutarci a ripulire questa situazione caotica in cui ci troviamo”. IBM, infatti, utilizza ThreeDWorld, un simulatore avanzato, e la piattaforma Task2Sim per creare immagini sintetiche di scene e oggetti realistici. Queste immagini sono utilizzate per pre-addestrare classificatori, ad esempio, per applicazioni mediche come il rilevamento del cancro in scansioni. L’uso di immagini generate artificialmente consente di ridurre la necessità di dati reali, accelerando l’addestramento dei modelli, riducendone i costi e incrementando le performance. L’algoritmo LAMBADA, invece, è stato sviluppato da IBM per migliorare le prestazioni dei chatbot nel customer care. Genera frasi sintetiche utilizzando GPT per colmare lacune nei dati linguistici, ad esempio variazioni di accenti o stili di comunicazione. Le frasi create vengono poi filtrate per accuratezza, permettendo Al chatbot di affrontare casi limite e rispondere in modo più efficace ai clienti.

Benefici per le aziende

Uno dei principali cambiamenti introdotti dai dati sintetici è la riduzione delle barriere all’innovazione, grazie alla possibilità di accedere a dati di alta qualità senza incorrere in violazioni di normative sulla privacy, come il GDPR. Questo permette alle aziende di lavorare su scenari reali e modelli predittivi in completa sicurezza. Inoltre, i dati sintetici accelerano i cicli di sviluppo, riducendo sensibilmente i tempi necessari per la prototipazione e il testing di nuove soluzioni, che è un vantaggio cruciale in un contesto di business sempre più competitivo.

Un altro beneficio tangibile è la mitigazione del rischio: le aziende possono simulare il comportamento di un prodotto o di un algoritmo AI in condizioni realistiche prima del lancio, evitando costosi fallimenti. Infine, i dati sintetici consentono di valorizzare i dati interni delle aziende, integrandoli o amplificandone l’utilità attraverso dataset più completi e rappresentativi. Per approfondire questi temi, si possono consultare report di esperti del settore, come Gartner o il blog di OpenAI, che sottolineano come l’adozione di dati sintetici stia diventando una priorità strategica per molte aziende.

Sfide e considerazioni per l’adozione aziendale

L’adozione di dati sintetici nel business offre molte opportunità, ma non è priva di sfide. Una delle principali è la validazione dei dati sintetici: assicurare che siano rappresentativi dei dati reali e privi di bias è fondamentale per evitare che analisi o modelli predittivi siano compromessi. Questo richiede strumenti avanzati per la generazione e la verifica dei dataset, così come la supervisione di esperti per individuare eventuali distorsioni. Un’altra sfida significativa è l’integrazione nei flussi aziendali: adattare processi consolidati per incorporare i dati sintetici può essere complesso, soprattutto nelle grandi organizzazioni. È necessaria una pianificazione strategica per garantire che i nuovi dataset si armonizzino con i sistemi già in uso, senza interrompere le attività operative.

Prospettive future

I dati sintetici rappresentano una risorsa strategica per le aziende, offrendo vantaggi come l’innovazione accelerata, la mitigazione dei rischi e il rispetto delle normative sulla privacy. Guardando al futuro, il loro utilizzo è destinato a espandersi in settori emergenti come la sanità, l’automotive e la fintech, dove consentiranno applicazioni sempre più sofisticate. Per le aziende, integrare i dati sintetici significa abbracciare un nuovo paradigma dell’AI, in grado di amplificare il valore dei dati interni e supportare decisioni più informate.