Top 25+ Anwendungsfälle für synthetische Daten
Synthetische Daten gewinnen branchenübergreifend 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-Models gegenüber echten Daten bevorzugt werden.1
Wir haben die Fähigkeiten und häufigsten Anwendungsfälle synthetischer Daten in verschiedenen Branchen und Abteilungen/Geschäftsbereichen aufgelistet.
Branchenunabhängige Anwendungsfälle
Datenweitergabe an Dritte
Partnerschaften mit Drittorganisationen wie Fintechs, Medtechs oder Lieferkettenanbietern erfordern häufig 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, Model-Training und gemeinsame Entwicklung unter Einhaltung der Datenschutzgesetze.
Interne Datenweitergabe
In großen Organisationen können Datenschutzbestimmungen und Zugriffsbeschränkungen die interne Datenweitergabe um Wochen verzögern. Synthetische Datasets können frei zwischen Abteilungen wie Marketing, Produktentwicklung und Betrieb geteilt werden, ohne das Risiko von Datenlecks oder Datenschutzverletzungen einzugehen. Dies beschleunigt Innovationen und erleichtert häufigere Experimente.
Cloud-Migration
Cloud-Dienste bieten eine Reihe innovativer Produkte für viele Branchen. Das Verschieben privater Daten in Cloud-Infrastrukturen ist jedoch mit Sicherheits- und Compliance-Risiken verbunden.
In einigen Fällen kann das Verschieben synthetischer Versionen sensibler Daten in die Cloud Unternehmen ermöglichen, die Vorteile von Cloud-Diensten zu nutzen. Dies ist nicht für alle Anwendungsfälle möglich.
In Cloud-Machine-Learning-Pipelines könnten beispielsweise synthetische Daten anstelle echter Daten verwendet werden. Für das Vertriebsteam wäre es jedoch nicht sinnvoll, synthetische Daten in ihrem CRM zu haben; sie sollten die korrekten Kundeninformationen sehen, nicht veränderte Informationen.
Compliance bei der Datenaufbewahrung
Datenschutzgesetze begrenzen, wie lange personenbezogene Informationen gespeichert werden dürfen. Synthetische Daten ermöglichen es Unternehmen, die statistischen Muster historischer Datasets für Trendanalysen, saisonale Studien oder Anomalieerkennung beizubehalten, ohne die ursprünglichen identifizierbaren Aufzeichnungen aufzubewahren.
Finanzwesen
Betrugserkennung
Betrugsfälle sind selten, was ihre Modellierung erschwert. Synthetische Datasets können eine Vielzahl betrügerischer Muster simulieren, sodass Betrugserkennungsalgorithmen effektiver trainiert und getestet werden können.
Customer Intelligence
Synthetische Transaktionsdatensätze bewahren die statistischen Merkmale des echten Kundenverhaltens und ermöglichen Finanzinstituten, Segmentierungsmodels zu erstellen, den Customer Lifetime Value zu bewerten oder die Abwanderung zu prognostizieren, während sie Vorschriften wie GDPR und PCI DSS einhalten.
Fertigung
Qualitätssicherung
Reale Fehlerdaten sind oft begrenzt. Synthetische Anomalie-Datasets ermöglichen es Ingenieuren, Inspektionssysteme gegen eine Vielzahl von Fehlertypen zu testen, wodurch die Recall-Raten verbessert und falsch-negative Ergebnisse reduziert werden. Dies gilt für die visuelle Inspektion, Sensormesswerte und IoT-Datenströme.
Predictive Maintenance
Synthetische Sensordaten können Geräteverschleißmuster oder Fehlersignale simulieren. Dies hilft, Predictive-Maintenance-Models zu trainieren, bevor ausreichend reale Fehlerhistorie vorhanden ist, und ermöglicht einen früheren Einsatz von Überwachungssystemen.
Optimierung der Lieferkette
Synthetische Nachfrage- und Logistik-Datasets können verwendet werden, um Lieferkettenplanungsmodels unter verschiedenen Marktszenarien, saisonalen Verschiebungen oder Störereignissen zu testen, ohne tatsächliche Betriebsdaten offenzulegen.
Gesundheitswesen
Healthcare-Analytics
Synthetische Daten ermöglichen es Fachkräften für Gesundheitsdaten, die interne und externe Nutzung von Patientendaten zu erlauben und gleichzeitig die Vertraulichkeit der Patienten zu wahren. Dies ähnelt dem Anwendungsfall „interne Datenweitergabe“, ist jedoch im Gesundheitswesen, wo die meisten Kundendaten privat sind, breiter anwendbar. Dies wird auch als Healthcare-Analytics bezeichnet.
Klinische Studien
Beim Start einer neuen Studie fehlt es Forschern oft an ausreichenden historischen Daten für Simulationen und Basisanalysen. Synthetische Datasets können helfen, Ergebnisse vorherzusagen, die Patientenrekrutierung zu planen und potenzielle Muster unerwünschter Ereignisse zu erkennen, bevor die Datenerhebung in der realen Welt beginnt.
Automobil und Robotik
Autonome Dinge (AuT)
Autonome Dinge (AuT) beziehen sich auf Technologien wie Roboter, Drohnen und Simulationen selbstfahrender Autos, die den Einsatz synthetischer Daten vorangetrieben haben. Dies liegt daran, dass Tests von Robotersystemen unter realen Bedingungen 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 Kosten und beschleunigt die Sicherheitsvalidierung vor dem Einsatz im Feld.
Zusätzliches Beispiel: Testen von Notbremsalgorithmen anhand simulierter seltener Straßengefahren (z. B. Tiere, die Straße überqueren, plötzliche Fußgängerbewegungen).
World Models 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 bei unterschiedlichem Wetter, unterschiedlicher Beleuchtung und unterschiedlichem Verkehr. Die Cosmos-Models von NVIDIA 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 im echten Leben nachzustellen.
Sicherheit
Synthetische Daten können verwendet werden, um die Online- und Offline-Eigenschaften von Unternehmen zu sichern. Zwei Methoden werden häufig verwendet:
Trainingsdaten für Videoüberwachung
Um die Vorteile der Bilderkennung zu nutzen, müssen Unternehmen neuronale Netzwerk-Models erstellen und trainieren, aber dies hat zwei Einschränkungen: die Beschaffung der Datenmengen und das manuelle Markieren der Objekte. Synthetische Daten können helfen, Models kostengünstiger zu trainieren als die Beschaffung und Annotation von Trainingsdaten.
Deepfakes
Deepfakes, die zu einem zunehmend wichtigen KI-Cybersicherheitsthema werden, können zum Testen von Gesichtserkennungssystemen verwendet werden.
Soziale Medien
Soziale Netzwerke nutzen synthetische Daten, um ihre verschiedenen Produkte zu verbessern:
Tests 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 Verzerrung gegenüber bestimmten demografischen Gruppen, Sprachen oder Standpunkten aufweisen, ohne echte personenbezogene Daten zu verarbeiten.
Funktions- und UI-Tests
Synthetische verhaltensbezogene Datasets ermöglichen sozialen Plattformen, neue Funktionen (z. B. Feed-Ranking, Kommentarsortierung) unter realistischen Verkehrslasten, Klickmustern und Engagement-Verteilungen zu testen, ohne riskante Live-Experimente mit echten Nutzern durchführen zu müssen.
Anzeigen-Targeting-Simulation
Synthetische Zielgruppendaten können demografische und verhaltensbezogene Muster replizieren und ermöglichen es Werbetreibenden und Plattformbetreibern, Targeting-Models, Budgetallokationsalgorithmen und Kampagnenoptimierungsstrategien zu testen, während sie Datenschutzgesetze wie GDPR und CCPA einhalten.
Agile Entwicklung und DevOps
Testdatengenerierung
Für Softwaretests und Qualitätssicherung sind künstlich erzeugte Daten oft die bessere Wahl, da sie die Notwendigkeit beseitigen, auf „echte“ Daten zu warten. In diesem Zusammenhang oft als „Testdaten“ bezeichnet. Dies kann letztlich zu kürzeren Testzeiten und erhöhter Flexibilität und Agilität während der Entwicklung führen.
HR
Simulation von Mitarbeiterdaten
Mitarbeiter-Datasets von Unternehmen enthalten sensible Informationen und sind häufig durch Datenschutzbestimmungen geschützt. Interne Datenteams und externe Parteien haben möglicherweise keinen Zugriff auf diese Datasets, können aber synthetische Mitarbeiterdaten für Analysen nutzen. Dies kann Unternehmen helfen, HR-Prozesse zu optimieren.
Als bevorzugte Quelle hinzufügenMarketing
Simulation des Kundenverhaltens
Synthetische Daten ermöglichen es Marketingabteilungen, detaillierte Simulationen auf Einzelebene durchzuführen, um ihre Marketingausgaben zu verbessern. Solche Simulationen wären ohne Einwilligung der Nutzer aufgrund der GDPR 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, unterschiedliche Nutzerintentionen und seltene Grenzfälle widerspiegeln. Dieser Ansatz hilft, die begrenzte Verfügbarkeit echter Gesprächstranskripte zu adressieren und gleichzeitig Datenschutzbedenken zu vermeiden.
Durch die Erweiterung von Trainings-Datasets um maßgeschneiderte Dialogszenarien können synthetische Daten die Fähigkeit eines Models verbessern, unterschiedliche Anfragen zu verstehen, genau zu antworten und komplexe Multi-Turn-Interaktionen zu bewältigen.
Maschinelles Lernen
Trainingsdaten-Augmentierung
Synthetische Daten erweitern das verfügbare Dataset, indem sie realistische, statistisch genaue Stichproben erzeugen, die Verteilung realer Daten widerspiegeln. Dies ist besonders wertvoll, wenn KI-Models trainiert werden, die unter Klassenungleichgewicht leiden, oder wenn das Sammeln echter Daten zu kostspielig, zeitaufwendig oder rechtlich eingeschränkt ist.
Durch die Aufnahme zusätzlicher Variationen in das Dataset, wie z. B. Beleuchtungsänderungen in der Computer Vision oder Rauschvariationen im Audiobereich, werden Models widerstandsfähiger gegenüber Umgebungsänderungen und unerwarteten Eingaben.
Simulation seltener Ereignisse
Viele KI-Models schneiden bei der Vorhersage von Ereignissen, die selten auftreten, schlecht ab, weil diese Ereignisse in realen Datasets nur unzureichend vertreten sind. Synthetische Daten lösen dieses Problem, indem sie zahlreiche realistische Beispiele solcher seltenen Ereignisse erzeugen und deren statistische und kontextuelle Eigenschaften bewahren.
Dieser Ansatz ermöglicht es Models, Szenarien zu „erleben“ und daraus zu lernen, denen sie während des herkömmlichen Trainings möglicherweise nie begegnen, was zu einer höheren Recall-Rate und einer besseren Vorbereitung auf geschäftskritische Situationen wie Betrugserkennung, Vorhersage von Geräteausfällen oder Notfallplanung führt.
Automatisierte Datenkennzeichnung
Das manuelle Kennzeichnen von Daten ist oft eine der teuersten und zeitaufwendigsten Phasen der KI-Entwicklung, insbesondere bei Aufgaben wie der Objekterkennung oder der Spracherkennung. Die Generierung synthetischer Daten kann die automatische Zuweisung von Labels während des Erstellungsprozesses umfassen.
Dies beseitigt menschliche Annotationsfehler, beschleunigt die Model-Entwicklung und ermöglicht es Teams, große, präzise gekennzeichnete Datasets zu erstellen, die auf spezifische Geschäftsanforderungen zugeschnitten sind – sei es zur Erkennung von Anomalien in der Fertigung, zur Erkennung von Entitäten in juristischen Dokumenten oder zur Identifizierung von Objekten in Luftbildern.
Training von Large Language Models und KI-Agenten
Das Angebot an frischem, von Menschen geschriebenem Text im Web wird knapp. Um Models weiter zu verbessern, generieren KI-Labore jetzt Trainingsdaten, statt mehr zu scrapen.
Zwei Muster führen 2026 das Feld an:
- Instruktions- und Dialogdaten. Ein starkes Model schreibt ausgearbeitete Beispiele, etwa eine Frage mit einer Schritt-für-Schritt-Antwort. Ein kleineres Model lernt aus diesen Beispielen.
- Verifizierbares Belohnungstraining. Ein Agent versucht eine Aufgabe, etwa ein Codierungs- oder Mathematikproblem. Ein Prüfer markiert das Ergebnis als richtig oder falsch, und dieses Signal trainiert den Agenten. Die Methode heißt Reinforcement Learning mit verifizierbaren Belohnungen (RLVR). Die Belohnung stammt aus einer überprüfbaren Tatsache, nicht aus einer menschlichen Bewertung.
Synthetische Daten passen gut zum Agententraining. Ein Team kann Tausende von Tool-Nutzungsszenarien mit bekannten korrekten Ergebnissen generieren, sodass der Agent sicher übt, bevor er echte Systeme berührt.
Eine Grenze, die man im Auge behalten sollte: Model Collapse
Synthetische Daten haben einen Fehlermodus. Ein Model, das wiederholt auf seiner eigenen Ausgabe trainiert wird, kann von der Realität abdriften.2 Seltene Fälle verblassen zuerst, dann verengt sich die Ausgabe zu einem faden Durchschnitt. Forscher nennen dies Model Collapse (oder KI-Inzucht).
Die Ursache ist einfach. Generierte Daten enthalten weniger Vielfalt als echte Daten. Mit jeder neuen Runde gehen mehr Randfälle verloren, und kleine Fehler häufen sich über Generationen hinweg.
Teams reduzieren das Risiko mit einigen Schritten:
- Echte menschliche Daten im Trainingsmix behalten, statt sie zu ersetzen.
- Synthetische Daten zu echten Daten hinzufügen, statt die einen durch die anderen zu ersetzen.
- Die Datenherkunft verfolgen, damit die Quelle jeder Aufzeichnung bekannt bleibt.
- Generierte Daten vor dem Training auf Drift prüfen.
Wie synthetische Daten erstellt werden
Drei Methoden decken 2026 den größten Teil der Arbeit mit synthetischen Daten ab:3
- Regelbasierte Generierung. Ein Tool füllt Felder nach festgelegten Regeln, 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 Models. Ein Model lernt die Muster und Beziehungen in einem echten Dataset und erzeugt dann neue Datensätze, die diesen Mustern entsprechen, ohne eine Person zu kopieren. Dies eignet sich für tabellarische Geschäftsdaten.
- Large Language Models. Ein Model schreibt Daten anhand einer Anfrage in einfacher Sprache. Dies eignet sich für Text, Dialoge und Seed-Daten, obwohl die Ausgabe in großem Maßstab abweichen kann.
Die Zukunft synthetischer Daten
Synthetische Daten werden in vielen Branchen immer wichtiger. Es handelt sich um künstliche, von Computern erzeugte Daten, die wie echte Daten aussehen, aber keine Informationen über echte Personen enthalten. Diese Eigenschaft macht sie dort nützlich, wo Datenschutz, Kosten oder der Zugang zu echten Daten eine Herausforderung darstellen.
Viele Unternehmen nutzen jetzt synthetische Daten, um Machine-Learning-Models zu trainieren. Beispielsweise verlassen sich Branchen wie Gesundheitswesen, Finanzwesen, autonomes Fahren und Einzelhandel darauf, neue Systeme zu testen, ohne personenbezogene Daten offenzulegen oder an rechtliche Grenzen zu stoßen.
Abbildung 1: Popularität synthetischer Daten
Gründe für den Trend zu synthetischen Daten sind:
- Datenschutz- und Rechtsrisiken bei 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 Datasets können klein, unvollständig oder teuer in der Erhebung und Kennzeichnung sein. Synthetische Daten können auf Abruf erstellt werden, wodurch Lücken geschlossen und Kosten gesenkt werden.
- Unterstützung für KI-Innovation: Große KI-Systeme benötigen große und vielfältige Datasets. Analysten prognostizieren einen starken Anstieg der Nutzung synthetischer Daten, und es wird erwartet, dass viele Unternehmen sie bis 2026 übernehmen.
Bis 2026 generieren viele Unternehmen synthetische Kunden- oder Trainingsdaten für KI. Ein Branchenbericht schätzt, dass bis zu 75 % der Unternehmen generative KI-Tools zur Erzeugung synthetischer Daten einsetzen werden.4
Weiterführende Literatur
- Top Synthetic Document Generators im Benchmark
- Synthetische Nutzer erklärt: KI-Nutzerforschungstools
Diese Forschung zitieren
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howpublished = {\url{https://aimultiple.com/synthetic-data-use-cases}},
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}Änderungsprotokoll
4 Aktualisierungen- 2026
Konversations-KI zur Liste der Anwendungsfälle für synthetische Daten hinzugefügt.
- 2025
Erweitert den Abschnitt „Fertigung“ um die Anwendungsfälle „Vorausschauende Wartung“ und „Lieferkettenoptimierung“.
- 2024
Abbildung 1 wurde dem Abschnitt Einführung hinzugefügt.
Abbildung 1 zum Vorwort hinzugefügt.
Referenzlinks
Cems Arbeit bei AIMultiple wurde von führenden globalen Publikationen wie Business Insider, Forbes, Morning Brew und Washington Post, von globalen Unternehmen wie Deloitte und HPE, von NGOs wie dem World Economic Forum und von supranationalen Organisationen wie der European Commission zitiert. [1], [2], [3], [4], [5]
Im Laufe seiner Karriere war Cem als Tech-Berater, Tech-Einkäufer und Tech-Unternehmer tätig. Er beriet Unternehmen bei ihren Technologieentscheidungen bei McKinsey & Company und Altman Solon über mehr als ein Jahrzehnt. Er veröffentlichte außerdem einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung.
Er leitete Technologiestrategie und -beschaffung eines Telekommunikationsunternehmens und berichtete dabei direkt an den CEO. Außerdem verantwortete er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos, das innerhalb von zwei Jahren von 0 einen siebenstelligen jährlich wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Bewertung erreichte. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider aufgegriffen.
Cem spricht regelmäßig auf internationalen Technologiekonferenzen. Er absolvierte die Bogazici University als Computeringenieur und hat einen MBA von der Columbia Business School.
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