Top 25+ Anwendungsfälle für synthetische Daten
Synthetische Daten gewinnen branchenübergreifend zunehmend an Popularität und Anwendbarkeit, einschließlich maschinellem Lernen, Deep Learning und generativer KI (GenAI). Synthetische Daten bieten Lösungen für Herausforderungen wie Datenschutzbedenken und begrenzte Dataset-Größen. Es wird geschätzt, dass synthetische Daten bis 2030 in KI-Modellen gegenüber echten Daten bevorzugt werden.1
Wir haben die Fähigkeiten und häufigsten Anwendungsfälle synthetischer Daten in verschiedenen Branchen und Abteilungen/Geschäftsbereichen aufgelistet.
Branchenunabhängige Anwendungsfälle
Datenaustausch mit Dritten
Partnerschaften mit Drittorganisationen wie Fintechs, Medtechs oder Lieferkettenanbietern erfordern oft Zugriff auf sensible Informationen.
Synthetische Daten ermöglichen es Unternehmen, die Leistung von Anbietern zu bewerten und zusammenzuarbeiten, ohne regulierte oder vertrauliche Daten offenzulegen. Dies ermöglicht Tests, Modelltraining und gemeinsame Entwicklung unter Einhaltung der Datenschutzgesetze.
Interner Datenaustausch
In großen Organisationen können Datenschutzbestimmungen und Zugriffsbeschränkungen den internen Datenaustausch um Wochen verzögern. Synthetische Datensätze können frei zwischen Abteilungen wie Marketing, Produktentwicklung und Betrieb geteilt werden, ohne Risiken von Datenlecks oder Datenschutzverletzungen. Dies beschleunigt Innovation und erleichtert häufigere Experimente.
Cloud-Migration
Cloud-Dienste bieten eine Reihe innovativer Produkte für viele Sektoren. Die Übertragung privater Daten in Cloud-Infrastrukturen birgt jedoch Sicherheits- und Compliance-Risiken.
In einigen Fällen kann die Übertragung synthetischer Versionen sensibler Daten in die Cloud es Unternehmen ermöglichen, die Vorteile von Cloud-Diensten zu nutzen. Dies ist nicht für alle Anwendungsfälle möglich.
Beispielsweise könnten in Cloud-Machine-Learning-Pipelines synthetische Daten anstelle echter Daten verwendet werden. Für das Vertriebsteam wäre es jedoch nicht nützlich, synthetische Daten in ihrem CRM zu haben; sie sollten die korrekten Kundeninformationen sehen, nicht veränderte Informationen.
Datenaufbewahrungs-Compliance
Datenschutzgesetze begrenzen, wie lange personenbezogene Daten gespeichert werden dürfen. Synthetische Daten ermöglichen es Unternehmen, die statistischen Muster historischer Datensätze für Trendanalysen, saisonale Studien oder Anomalieerkennung beizubehalten, ohne die ursprünglichen identifizierbaren Aufzeichnungen aufzubewahren.
Finanzwesen
Betrugserkennung
Betrugsfälle sind selten, was ihre Modellierung erschwert. Synthetische Datensätze können eine Vielzahl betrügerischer Muster simulieren, sodass Betrugserkennungsalgorithmen effektiver trainiert und getestet werden können.
Customer Intelligence
Synthetische Transaktionsdatensätze bewahren die statistischen Merkmale des realen Kundenverhaltens und ermöglichen es Finanzinstituten, Segmentierungsmodelle zu erstellen, den Kundenlebenszeitwert zu bewerten oder Abwanderung vorherzusagen, während sie gleichzeitig Vorschriften wie die DSGVO und PCI DSS einhalten.
Fertigung
Qualitätssicherung
Reale Fehlerdaten sind oft begrenzt. Synthetische Anomaliedatensätze ermöglichen es Ingenieuren, Inspektionssysteme gegen eine breite Palette von Fehlertypen zu testen, wodurch die Trefferquoten verbessert und falsche Negative reduziert werden. Dies gilt für visuelle Inspektion, Sensormesswerte und IoT-Datenströme.
Vorausschauende Wartung
Synthetische Sensordaten können Geräteverschleißmuster oder Fehlersignale simulieren. Dies hilft, Modelle für vorausschauende Wartung zu trainieren, bevor ausreichende reale Fehlerhistorien existieren, und ermöglicht so einen früheren Einsatz von Überwachungssystemen.
Lieferkettenoptimierung
Synthetische Nachfrage- und Logistikdatensätze können verwendet werden, um Lieferkettenplanungsmodelle unter verschiedenen Marktszenarien, saisonalen Verschiebungen oder Störereignissen zu testen, ohne tatsächliche Betriebsdaten offenzulegen.
Gesundheitswesen
Gesundheitsanalyse
Synthetische Daten ermöglichen es Datenfachleuten im Gesundheitswesen, die interne und externe Nutzung von Aufzeichnungsdaten zu erlauben und dabei die Vertraulichkeit der Patienten zu wahren. Dies ähnelt dem Anwendungsfall „Interner Datenaustausch“, ist jedoch im Gesundheitswesen, wo die meisten Kundendaten privat sind, breiter anwendbar. Dies wird auch als Gesundheitsanalyse bezeichnet.
Klinische Studien
Beim Start einer neuen Studie fehlen Forschern oft ausreichende historische Daten für Simulation und Basisanalyse. Synthetische Datensätze können helfen, Ergebnisse vorherzusagen, die Patientenrekrutierung zu planen und potenzielle Muster unerwünschter Ereignisse zu identifizieren, bevor die reale Datenerfassung beginnt.
Automobilindustrie und Robotik
Autonomous Things (AuT)
Autonomous Things (AuT) beziehen sich auf Technologien wie Roboter, Drohnen und selbstfahrende Autosimulationen, die den Einsatz synthetischer Daten vorangetrieben haben. Dies liegt daran, dass reale Tests von Robotersystemen teuer und langsam sind. Synthetische Daten ermöglichen es Unternehmen, ihre Robotiklösungen in Tausenden von Simulationen zu testen, ihre Roboter zu verbessern und teure reale Tests zu ergänzen.
Tests autonomer Systeme
Synthetische Umgebungen simulieren Tausende von Fahr- oder Betriebsszenarien für selbstfahrende Autos, Lieferdrohnen und Fertigungsroboter. Dies senkt die Kosten und beschleunigt die Sicherheitsvalidierung vor dem Feldeinsatz.
Zusätzliches Beispiel: Testen von Notbremsalgorithmen mit simulierten seltenen Straßengefahren (z. B. kreuzende Tiere, plötzliche Fußgängerbewegungen).
Weltmodelle für Roboter- und Fahrzeugtraining
Roboter und selbstfahrende Autos benötigen Trainingsdaten, die der realen Physik folgen. Das Sammeln auf der Straße ist langsam und kostspielig, und seltene Gefahren treten fast nie auf.
Eine neue Klasse von Tools schließt diese Lücke. Ein World Foundation Model ist ein KI-System, das darauf trainiert ist, vorherzusagen, wie sich eine Szene im Laufe der Zeit verändert. Ausgehend von einem groben 3D-Layout erzeugt es fotorealistische Videos unter verschiedenen Wetter-, Licht- und Verkehrsbedingungen. NVIDIAs Cosmos-Modelle beispielsweise generieren solche Clips, um Wahrnehmungs- und Steuerungssysteme zu trainieren.
Der Vorteil ist die Abdeckung. Ein Team kann Tausende von Grenzfällen erzeugen, etwa ein Kind, das in der Dämmerung auf die Straße tritt, ohne das Ereignis in der Realität nachstellen zu müssen.
Sicherheit
Synthetische Daten können verwendet werden, um die Online- und Offline-Eigenschaften von Unternehmen zu schützen. Zwei Methoden werden häufig verwendet:
Trainingsdaten für Videoüberwachung
Um Bilderkennung zu nutzen, müssen Unternehmen neuronale Netzwerkmodelle erstellen und trainieren, was jedoch zwei Einschränkungen hat: die Beschaffung der Datenmengen und die manuelle Kennzeichnung der Objekte. Synthetische Daten können helfen, Modelle zu geringeren Kosten zu trainieren, im Vergleich zur Beschaffung und Annotation von Trainingsdaten.
Deepfakes
Deepfakes, die zu einem zunehmend wichtigen Thema der KI-Cybersicherheit werden, können zum Testen von Gesichtserkennungssystemen verwendet werden.
Soziale Medien
Soziale Netzwerke nutzen synthetische Daten, um ihre verschiedenen Produkte zu verbessern:
Testen von Inhaltsfiltersystemen
Soziale Netzwerke bekämpfen Fake News, Online-Belästigung und politische Propaganda ausländischer Regierungen. Tests mit synthetischen Daten stellen sicher, dass die Inhaltsfilter flexibel sind und mit neuartigen Angriffen umgehen können.
Bewertung der Algorithmus-Fairness
Synthetische Nutzerprofile und Interaktionsdaten können Plattformen helfen zu beurteilen, ob Empfehlungs- oder Moderationsalgorithmen eine Voreingenommenheit gegenüber bestimmten demografischen Gruppen, Sprachen oder Standpunkten aufweisen, ohne echte personenbezogene Daten zu verarbeiten.
Funktions- und UI-Tests
Synthetische Verhaltens-Datensätze ermöglichen es sozialen Plattformen, neue Funktionen (z. B. Feed-Ranking, Kommentarsortierung) unter realistischen Verkehrslasten, Klickmustern und Interaktionsverteilungen zu testen, ohne riskante Live-Experimente mit echten Nutzern durchführen zu müssen.
Anzeigen-Targeting-Simulation
Synthetische Zielgruppendaten können demografische und Verhaltensmuster replizieren, sodass Werbetreibende und Plattformbetreiber Targeting-Modelle, Budgetzuweisungsalgorithmen und Kampagnenoptimierungsstrategien testen können, während sie gleichzeitig Datenschutzgesetze wie DSGVO und CCPA einhalten.
Agile Entwicklung und DevOps
Testdatengenerierung
Für Softwaretests und Qualitätssicherung sind künstlich generierte Daten oft die bessere Wahl, da sie die Notwendigkeit beseitigen, auf „echte“ Daten zu warten. In diesem Zusammenhang werden sie oft als „Testdaten“ bezeichnet. Dies kann letztendlich zu verkürzter Testzeit und erhöhter Flexibilität und Agilität während der Entwicklung führen.
Personalwesen
Mitarbeiterdatensimulation
Mitarbeiterdatensätze von Unternehmen enthalten sensible Informationen und sind oft durch Datenschutzbestimmungen geschützt. Interne Datenteams und externe Parteien haben möglicherweise keinen Zugriff auf diese Datensätze, können aber synthetische Mitarbeiterdaten für Analysen nutzen. Dies kann Unternehmen helfen, HR-Prozesse zu optimieren.
Als bevorzugte Quelle hinzufügenMarketing
Kundenverhaltenssimulation
Synthetische Daten ermöglichen es Marketingabteilungen, detaillierte Simulationen auf Einzelebene durchzuführen, um ihre Marketingausgaben zu verbessern. Solche Simulationen wären ohne Nutzereinwilligung aufgrund der DSGVO nicht zulässig. Synthetische Daten, die den Eigenschaften echter Daten folgen, können jedoch zuverlässig in Simulationen verwendet werden.
Conversational KI
Mit generativer KI erzeugte synthetische Daten können das Training von Conversational-KI-Systemen unterstützen, indem sie realistische Dialogbeispiele erstellen, die domänenspezifische Sprache, verschiedene Nutzerabsichten und seltene Grenzfälle widerspiegeln. Dieser Ansatz hilft, die begrenzte Verfügbarkeit echter Gesprächstranskripte zu adressieren und gleichzeitig Datenschutzbedenken zu vermeiden.
Durch die Erweiterung von Trainingsdatensätzen mit maßgeschneiderten Dialogszenarien können synthetische Daten die Fähigkeit eines Modells verbessern, unterschiedliche Anfragen zu verstehen, genau zu antworten und komplexe, mehrstufige Interaktionen zu bewältigen.
Maschinelles Lernen
Trainingsdatenerweiterung
Synthetische Daten erweitern den verfügbaren Datensatz, indem sie realistische, statistisch genaue Stichproben erstellen, die Verteilung realer Daten widerspiegeln. Dies ist besonders wertvoll, wenn KI-Modelle trainiert werden, die unter Klassenungleichgewicht leiden, oder wenn die Erfassung echter Daten zu kostspielig, zeitaufwendig oder rechtlich eingeschränkt ist.
Durch die Einbeziehung zusätzlicher Variationen im Datensatz, wie etwa Lichtänderungen in der Computer Vision oder Rauschvariationen im Audio, werden Modelle widerstandsfähiger gegenüber Umweltveränderungen und unerwarteten Eingaben.
Simulation seltener Ereignisse
Viele KI-Modelle schneiden bei der Vorhersage seltener Ereignisse schlecht ab, da diese Ereignisse in echten Datensätzen unzureichend vertreten sind. Synthetische Daten lösen dieses Problem, indem sie zahlreiche realistische Beispiele solcher seltenen Ereignisse generieren und deren statistische und kontextuelle Eigenschaften bewahren.
Dieser Ansatz ermöglicht es Modellen, Szenarien zu „erleben“ und daraus zu lernen, denen sie während des traditionellen Trainings möglicherweise nie begegnen würden, was zu einer höheren Trefferquote und besserer Vorbereitung auf geschäftskritische Situationen wie Betrugserkennung, Vorhersage von Geräteausfällen oder Notfallplanung führt.
Automatisierte Datenkennzeichnung
Die manuelle Kennzeichnung von Daten ist oft eine der teuersten und zeitaufwendigsten Phasen der KI-Entwicklung, insbesondere bei Aufgaben wie Objekterkennung oder Spracherkennung. Die Generierung synthetischer Daten kann die automatische Zuweisung von Labels während des Erstellungsprozesses umfassen.
Dies beseitigt menschliche Annotationsfehler, beschleunigt die Modellentwicklung und ermöglicht es Teams, große, präzise gekennzeichnete Datensätze zu erstellen, die auf spezifische Geschäftsanforderungen zugeschnitten sind – sei es zur Erkennung von Anomalien in der Fertigung, zur Erkennung von Entitäten in Rechtsdokumenten oder zur Identifizierung von Objekten in Luftbildaufnahmen.
Training großer Sprachmodelle und KI-Agenten
Der Vorrat an frischem, von Menschen geschriebenem Text im Web geht zur Neige. Um Modelle weiter zu verbessern, generieren KI-Labore jetzt Trainingsdaten, anstatt mehr zu scrapen.
Zwei Muster führen das Feld im Jahr 2026 an:
- Instruktions- und Dialogdaten. Ein starkes Modell schreibt ausgearbeitete Beispiele, etwa eine Frage mit einer schrittweisen Antwort. Ein kleineres Modell lernt aus diesen Beispielen.
- Training mit überprüfbarer Belohnung. Ein Agent versucht eine Aufgabe, etwa ein Programmier- oder Mathematikproblem. Ein Prüfer markiert das Ergebnis als richtig oder falsch, und dieses Signal trainiert den Agenten. Die Methode wird als Reinforcement Learning mit überprüfbaren Belohnungen (RLVR) bezeichnet. Die Belohnung stammt aus einer überprüfbaren Tatsache, nicht aus einer menschlichen Bewertung.
Synthetische Daten eignen sich gut für das Agententraining. Ein Team kann Tausende von Tool-Nutzungsszenarien mit bekannten korrekten Ergebnissen generieren, sodass der Agent sicher übt, bevor er reale Systeme berührt.
Eine Grenze, die es zu beachten gilt: Modellkollaps
Synthetische Daten haben einen Fehlermodus. Ein Modell, das wiederholt mit seiner eigenen Ausgabe trainiert wird, kann von der Realität abdriften.2 Seltene Fälle verblassen zuerst, dann verengt sich die Ausgabe in Richtung eines langweiligen Durchschnitts. Forscher nennen dies Modellkollaps (oder KI-Inzucht).
Die Ursache ist einfach. Generierte Daten enthalten weniger Vielfalt als echte Daten. Jede neue Runde lässt mehr von den Rändern fallen, und kleine Fehler häufen sich über Generationen hinweg an.
Teams reduzieren das Risiko mit einigen Schritten:
- Echte menschliche Daten in der Trainingsmischung behalten, anstatt sie zu ersetzen.
- Synthetische Daten zu echten Daten hinzufügen, anstatt die einen durch die anderen zu ersetzen.
- Datenprovenienz verfolgen, sodass die Herkunft jedes Datensatzes bekannt bleibt.
- Generierte Daten vor dem Training auf Drift prüfen.
Wie synthetische Daten erstellt werden
Drei Methoden decken den Großteil der Arbeit mit synthetischen Daten im Jahr 2026 ab:3
- Regelbasierte Generierung. Ein Tool füllt Felder nach festgelegten Regeln, wie etwa eine gültige Postleitzahl oder ein Datum. Die Ausgabe ist schnell und vorhersehbar und eignet sich für einfache Testdaten. Faker und Mockaroo funktionieren auf diese Weise.
- Statistische Modelle. Ein Modell lernt die Muster und Beziehungen in einem echten Datensatz und erzeugt dann neue Datensätze, die diesen Mustern entsprechen, ohne eine Person zu kopieren. Dies eignet sich für tabellarische Geschäftsdaten.
- LLM. Ein Modell schreibt Daten auf Basis einer natürlichsprachlichen Anfrage. Dies eignet sich für Text, Dialoge und Seed-Daten, wobei die Ausgabe bei großem Umfang abdriften kann.
Die Zukunft synthetischer Daten
Synthetische Daten werden in vielen Branchen immer wichtiger. Es handelt sich um künstliche, von Computern erstellte Daten, die wie echte Daten aussehen, aber keine Informationen echter Personen enthalten. Diese Eigenschaft macht sie nützlich, wo Datenschutz, Kosten oder Zugang zu echten Daten eine Herausforderung darstellen.
Viele Unternehmen nutzen heute synthetische Daten, um Modelle für maschinelles Lernen zu trainieren. Beispielsweise verlassen sich Branchen wie das Gesundheitswesen, das Finanzwesen, das autonome Fahren und der Einzelhandel darauf, um neue Systeme zu testen, ohne personenbezogene Daten offenzulegen oder rechtliche Grenzen zu überschreiten.
Abbildung 1: Popularität synthetischer Daten
Zu den Gründen, warum synthetische Daten im Trend liegen, gehören:
- Datenschutz- und Rechtsrisiken mit echten Daten: Neue Vorschriften erschweren die Weitergabe echter Daten. Synthetische Daten umgehen diese Datenschutzgrenzen, da sie keine tatsächlichen personenbezogenen Aufzeichnungen enthalten.
- Datenknappheit und Kosten: Echte Datensätze können klein, unvollständig oder teuer zu sammeln und zu kennzeichnen sein. Synthetische Daten können bei Bedarf erstellt werden, um Lücken zu füllen und Kosten zu senken.
- Unterstützung für KI-Innovation: Große KI-Systeme benötigen große und vielfältige Datensätze. Analysten sagen einen starken Anstieg der Nutzung synthetischer Daten voraus, wobei erwartet wird, dass viele Unternehmen sie bis 2026 übernehmen werden.
Bis 2026 werden viele Unternehmen synthetische Kunden- oder Trainingsdaten für KI generieren. Ein Branchenbericht schätzt, dass bis zu 75 % der Unternehmen generative KI-Tools zur Erstellung synthetischer Daten nutzen werden.4
Weiterführende Literatur
Diese Forschung zitieren
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and PhD., Ezgi Arslan,},
title = {{Top 25+ Anwendungsfälle für synthetische Daten}},
year = {2026},
month = jun,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/synthetic-data-use-cases}},
note = {AIMultiple. Abgerufen am 29. Juni 2026}
}Referenzlinks
Cems Arbeit wurde von führenden globalen Publikationen zitiert, darunter Business Insider, Forbes, Washington Post, globalen Unternehmen wie Deloitte, HPE und NGOs wie dem World Economic Forum sowie supranationalen Organisationen wie der European Commission.
Während seiner Karriere war Cem als Tech-Berater, Tech-Einkäufer und Tech-Unternehmer tätig. Er beriet Unternehmen über ein Jahrzehnt lang bei McKinsey & Company und Altman Solon in Technologieentscheidungen. Er veröffentlichte auch einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung.
Er leitete die Technologiestrategie und Beschaffung eines Telekommunikationsunternehmens und berichtete dabei direkt an den CEO. Zudem führte er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos an, das innerhalb von 2 Jahren von null auf einen siebenstelligen jährlich wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Bewertung anwuchs. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider aufgegriffen.
Cem spricht regelmäßig auf internationalen Technologiekonferenzen. Er schloss sein Studium an der Bogazici University als Computer-Ingenieur ab und hat einen MBA von der Columbia Business School.
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