L’uso dei dati sintetici sta rivoluzionando il panorama della gestione e dell’analisi dei dati, permettendo alle aziende di superare le limitazioni e la scarsità dei dati reali e aprire la strada a soluzioni più sicure e scalabili per la risoluzione di problemi complessi.
Ma di cosa parliamo esattamente? Lo abbiamo chiesto a Nicola Scarfone, Generative AI Team Leader di SAS, leader globale nell’ambito dei dati e nell’intelligenza artificiale.
Partiamo dal principio: cosa sono i dati sintetici e qual è il loro scopo?
«I dati sintetici sono dati generati artificialmente a partire da dati raccolti dal mondo reale, ma che mantengono le stesse caratteristiche statistiche dei dati originali. Il loro scopo è quello di fornire un’alternativa ai dati reali quando questi ultimi sono limitati, sensibili o difficili da ottenere. Grazie ai dati sintetici, le aziende possono sviluppare, migliorare o testare modelli predittivi, preservare la privacy e simulare scenari rari».
Perché sono utili alle aziende? Mi può fare una panoramica dei vantaggi che offrono?
«I dati sintetici offrono numerosi vantaggi alle aziende. Primo fra tutti, possono consentire di superare i limiti legati alla disponibilità e alla privacy dei dati reali, permettendo di allenare modelli di intelligenza artificiale senza mettere a rischio informazioni sensibili. Inoltre, riducono i costi di acquisizione e gestione dei dati e possono migliorare le prestazioni dei modelli predittivi, specialmente in contesti dove i dati reali sono scarsi o sbilanciati. Un altro vantaggio è la possibilità di creare scenari specifici per testare nuove strategie aziendali o ipotesi di mercato».
Esistono anche dei rischi legati alla loro generazione?
«Sì, ci sono alcune sfide e rischi da considerare. La qualità dei dati sintetici deve essere attentamente monitorata per evitare che siano troppo diversi dai dati reali, altrimenti i modelli che li utilizzano potrebbero produrre risultati distorti. Inoltre, c’è il rischio di introdurre bias involontari: se i dati sintetici venissero generati a partire da dati reali già sbilanciati, potrebbero amplificare queste distorsioni. Infine, la sicurezza è un aspetto cruciale: è fondamentale garantire che i dati sintetici non permettano in alcun modo di risalire ai dati originali».
Nicola Scarfone, Generative AI Team Leader di SAS foto ufficio stampa
Quali sono i campi di maggiore applicazione? Sono molto utili nell’AI, perché?
«I dati sintetici trovano applicazione in molti settori, tra cui la finanza, la sanità, il retail e l’industria manifatturiera. Nel campo finanziario, ad esempio, aiutano a simulare scenari di mercato complessi ed eseguire operazioni più efficienti senza compromettere dati sensibili. Sono particolarmente utili nell’IA perché permettono di addestrare modelli con grandi quantità di dati di alta qualità, anche quando i dati reali non sono sufficienti o disponibili».
Dati sintetici e l’impatto sugli individui. Me ne parla?
«L’impatto dei dati sintetici sulle persone è significativo, soprattutto per quanto riguarda la privacy e la sicurezza. Consentono di utilizzare informazioni preziose per la ricerca e l’innovazione senza compromettere la riservatezza degli individui. Ad esempio, nel settore sanitario, i dati sintetici possono essere utilizzati per studiare malattie e sviluppare nuovi trattamenti senza dover accedere ai dati reali dei pazienti, o provando a superare i naturali sbilanciamenti presenti nei campioni presi da dati reali. D’altro canto, è essenziale garantire che questi dati non introducano a loro volta bias o distorsioni che potrebbero influenzare decisioni importanti».
Dati sintetici e dati reali: come è possibile l’integrazione?
«L’integrazione tra dati sintetici e reali è fondamentale per ottenere modelli di intelligenza artificiale affidabili. In alcuni casi, i dati sintetici possono essere usati per arricchire dataset reali, migliorando la rappresentatività delle informazioni disponibili. In altri, possono servire per testare modelli e strategie prima di applicarli a dati reali. L’importante è garantire che questa integrazione non introduca incoerenze o alteri la validità dei dati».
Secondo lei qual è il futuro dei dati?
«Il futuro dei dati sarà sempre più legato all’uso di tecnologie avanzate come l’intelligenza artificiale e la generazione di dati sintetici potrebbe giocare un ruolo fondamentale nell’affinamento di queste tecnologie. Il nostro obiettivo è contribuire a un’evoluzione verso dataset sempre più sicuri, etici e bilanciati, che consentiranno di sviluppare modelli predittivi più accurati e affidabili».
Inoltre, conclude l’esperto, il concetto di “data-centric AI” prenderà piede, mettendo sempre più al centro la qualità dei dati utilizzati per addestrare i modelli. L’obiettivo sarà quello di trovare il giusto equilibrio tra innovazione e protezione della privacy, creando un ecosistema di dati accessibile e sicuro per tutti.
