Descubra como os dados sintéticos se mostraram eficientes para múltiplas estratégias de AI corporativas:
Desde 2020, o crescimento de dados críticos nas empresas tem sido expressivo. Esse aumento ocorreu em virtude da pandemia que fez com que a Transformação Digital acelerasse ainda mais, tornando os negócios mais dependentes dos dados.
A Pesquisa Global de Gestão de Dados aponta que, no Brasil, ao menos 83% dos usuários que contribuíram para o estudo afirmaram que a demanda por dados ficou excessivamente maior durante este período.
Nesse artigo, você acompanhará os seguintes tópicos:
- O que são dados sintéticos?
- Qual a importância dos dados sintéticos para uma estratégia de AI?
O mercado de soluções de Big Data, Data Analytics, Business Analytics (BDA) e demais, também cresceu ao longo do tempo, devido a necessidade de evoluir no gerenciamento de dados corporativos.
O termo “dados sintéticos” surgiu em meio a esse cenário de crescimento, oferecendo informações geradas artificialmente para serem usadas no lugar de dados históricos reais. O objetivo dessa inovação é treinar os modelos de Inteligência Artificial (AI) quando os conjuntos de dados reais carecem de qualidade, volume e variedade.
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Os dados sintéticos ficaram conhecidos como uma estratégia fundamental para otimizar os esforços da AI e os processos corporativos. Quer saber mais detalhes sobre essa solução? Continue acompanhando o conteúdo abaixo:
O que são dados sintéticos?
São informações geradas por um algoritmo responsável por gerar pontos de dados completamente novos e artificiais.
Essa é a definição ideal para explicarmos o que são os dados sintéticos, pois auxiliam nos esforços da AI corporativa, especialmente quando os dados disponíveis não conseguem atender às necessidades dos negócios ou podem desencadear uma série de problemas de privacidade, caso sejam usados para treinar modelos de Machine Learning, softwares ou similares.
Segundo dados apresentados pelo Gartner, estima-se que 60% dos dados usados para o desenvolvimento de soluções de AI e analytics serão gerados sinteticamente até 2024, superando a porcentagem de 1%, referente ao ano de 2021.
Em outras palavras, podemos afirmar que os dados sintéticos são criados em ambientes virtuais e não coletados com base em dados reais.
Por essa razão, o método mantém os dados totalmente isentos de regulamentação de privacidade, oferecendo alternativas aprimoradas que ajudam a solucionar problemas e lidar com dificuldades de privacidade, violação e outras ações importantes em uma empresa.
Usando esses dados, as corporações poderão aumentar e simular informações completamente novas, principalmente quando houver escassez de dados para determinada atividade.
Os dados sintéticos estão se mostrando altamente eficientes para treinar os modelos de AI, segundo especialistas.
Qual a importância dos dados sintéticos para uma estratégia de AI?
O dado sintético pode ser considerado uma abordagem que vem sendo amplamente aproveitada para compor diversas estratégias e cenários corporativos de Inteligência Artificial, como:
• Equilibrar o fluxo de dados para preencher lacunas em treinamentos
Para uma corporação funcionar adequadamente é preciso utilizar diversos conjuntos de dados, o que desencadeia uma série de desafios, como a dificuldade de armazená-los, administrá-los e aplicá-los às estratégias.
Com base nisso, os dados sintéticos se transformam em uma alternativa mais inteligente e dinâmica para equilibrar esse fluxo de informações de uma maneira mais ágil e cautelosa.
Em outras palavras, tende a ser uma boa solução para o processo de síntese conseguir captar os dados necessários, como, por exemplo, durante uma transação que aponte fraudes.
• Simular projetos e estratégias em diferentes cenários
Com os dados sintéticos, as empresas podem simular projetos em diferentes cenários, entendendo que as tendências estão se modificando constantemente com a Transformação Digital.
Portanto, podem deixar os dados obsoletos de um dia para o outro, causando dificuldades para identificar em quais direções os clientes estão seguindo.
O metaverso, por exemplo, é um ambiente virtual que tem ganhado cada vez mais espaço, usando equipamentos de realidade virtual para proporcionar uma série de simulações em 3D.
No entanto, as empresas que desejam mergulhar nessa tendência precisam entender o nível de complexidade da abordagem tecnológica, pois ela exige uma grande quantidade de dados e de conteúdos que devem ser usados para ter um funcionamento efetivo.
Nesse aspecto, os dados sintéticos podem ajudar as corporações a visualizarem seus negócios nesse meio, deixando-as mais preparadas para enfrentarem quaisquer situações que possam ocorrer ao longo do tempo.
É uma solução prática para preencher lacunas e para criar configurações necessárias para atender às exigências dos usuários.
• Suprir a escassez de dados
Embora os sistemas de AI e Machine Learning exijam um número expressivo de dados para operarem, na maioria das vezes não é o suficiente e faltam informações.
Isso pode ocorrer, principalmente, em casos de uso com pouca frequência ou quando as equipes estão trabalhando com novas abordagens e, por essa razão, ainda não existem dados suficientes para utilização.
Nesse caso, os dados sintéticos ajudam a suprir essa escassez de dados, reduzindo custos e agilizando processos, uma vez que as empresas não precisarão aguardar a coleta de dados para iniciar suas estratégias de AI.
• Acelerar o desenvolvimento dos projetos
Como ressaltamos anteriormente, obter dados reais demanda muito tempo, pois as informações precisam ser coletadas, rotuladas, processadas e passar por todo um processo de conformidade e verificação, retardando o desenvolvimento de novos modelos de AI.
Utilizando os dados sintéticos, isso não acontece, porque os elementos podem ser testados e treinados antes que essas informações sejam realmente coletadas e estejam disponíveis para uso.
• Auxiliar nas vendas e nas táticas de Marketing
É uma abordagem que também pode contribuir positivamente para as vendas e estratégias de marketing, garantindo que as equipes de atendimento coloquem produtos e serviços em prática, baseados na simulação ou na experiência do consumidor, sem divulgar informações confidenciais, violando os termos de privacidade dos usuários.
Como exemplo, podemos usar uma startup que está desenvolvendo um aplicativo de saúde.
Nesse caso, a corporação deve construir toda uma estrutura aprimorada usando os dados sintéticos, a fim de criar uma base de demonstração em potencial para os clientes.
Durante a simulação, a startup conseguirá observar o comportamento de seus clientes e encontrar a alternativa adequada para suprir suas necessidades.
Conclusão:
Embora ainda seja algo relativamente novo para muitos negócios, os dados sintéticos têm se mostrado efetivos, dinâmicos e ágeis para auxiliá-los no desenvolvimento de estratégias de AI mais aprimoradas, sem a necessidade de depender somente de dados reais.
É uma prática que pode facilitar e agilizar múltiplos projetos. No entanto, as corporações que visam experimentá-los para entender como funcionam, devem começar com exemplos e abordagens bem estruturadas para não prejudicar os processos.
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