Top 25+ casi d'uso dei dati sintetici

I dati sintetici stanno guadagnando ampia popolarità e applicabilità in tutti i settori, tra cui deep learning e IA generativa (GenAI). I dati sintetici offrono soluzioni a sfide come le preoccupazioni relative alla privacy dei dati e le dimensioni limitate dei dataset. Si stima che i dati sintetici saranno preferiti ai dati reali nei model di intelligenza artificiale entro il 2030.¹

Abbiamo elencato le capacità e i casi d'uso più comuni dei dati sintetici in diversi settori e dipartimenti/unità aziendali.

Casi d'uso trasversali ai settori

Condivisione dei dati con terze parti

Le partnership con organizzazioni terze come fintech, medtech o fornitori di supply chain richiedono spesso l'accesso a informazioni sensibili.

I dati sintetici consentono alle imprese di valutare le prestazioni dei fornitori e di collaborare senza esporre dati regolamentati o riservati. Ciò consente test, addestramento dei model e sviluppo congiunto mantenendo la conformità alle leggi sulla protezione dei dati.

Condivisione interna dei dati

Nelle grandi organizzazioni, le normative sulla privacy e le restrizioni di accesso possono ritardare di settimane la condivisione interna dei dati. I dataset sintetici possono essere condivisi liberamente tra reparti come marketing, sviluppo prodotto e operations senza rischiare fughe di dati o violazioni della privacy. Ciò accelera l'innovazione e facilita una sperimentazione più frequente.

Migrazione al cloud

I servizi cloud offrono una gamma di prodotti innovativi per molti settori. Tuttavia, lo spostamento di dati privati verso infrastrutture cloud comporta rischi di sicurezza e conformità.

In alcuni casi, spostare versioni sintetiche dei dati sensibili nel cloud può consentire alle organizzazioni di sfruttare i vantaggi dei servizi cloud. Questo non è possibile per tutti i casi d'uso.

Ad esempio, nelle pipeline di machine learning nel cloud, i dati sintetici potrebbero essere usati al posto dei dati reali. Tuttavia, non sarebbe utile per il team di vendita avere dati sintetici nel proprio CRM; dovrebbe visualizzare le informazioni corrette sui clienti, non informazioni modificate.

Conformità alla conservazione dei dati

Le leggi sulla protezione dei dati limitano la durata di conservazione delle informazioni personali. I dati sintetici consentono alle aziende di mantenere gli schemi statistici dei dataset storici per l'analisi delle tendenze, gli studi stagionali o il rilevamento delle anomalie senza conservare i record identificativi originali.

Finanza

Rilevamento delle frodi

I casi di frode sono rari, il che li rende difficili da modellizzare. I dataset sintetici possono simulare un'ampia varietà di schemi fraudolenti, consentendo di addestrare e testare più efficacemente gli algoritmi di rilevamento delle frodi.

Customer intelligence

I record transazionali sintetici preservano le caratteristiche statistiche del comportamento reale dei clienti, consentendo agli istituti finanziari di costruire model di segmentazione, valutare il customer lifetime value o prevedere il churn, rimanendo conformi a normative come GDPR e PCI DSS.

Manifatturiero

Garanzia della qualità

I dati reali sui difetti sono spesso limitati. I dataset sintetici di anomalie consentono agli ingegneri di testare i sistemi di ispezione su un'ampia gamma di tipi di difetti, migliorando i tassi di recall e riducendo i falsi negativi. Ciò vale per l'ispezione visiva, le letture dei sensori e i flussi di dati IoT.

Manutenzione predittiva

I dati sintetici dei sensori possono simulare i pattern di degrado delle apparecchiature o i segnali di guasto. Ciò aiuta ad addestrare i model di manutenzione predittiva prima che esista uno storico reale sufficiente dei guasti, consentendo una distribuzione anticipata dei sistemi di monitoraggio.

Ottimizzazione della supply chain

I dataset sintetici di domanda e logistica possono essere usati per testare i model di pianificazione della supply chain in diversi scenari di mercato, variazioni stagionali o eventi di interruzione, senza esporre i dati operativi effettivi.

Sanità

Healthcare analytics

I dati sintetici consentono ai professionisti dei dati sanitari di permettere l'uso interno ed esterno dei dati delle cartelle cliniche mantenendo la riservatezza dei pazienti. Questo è simile al caso d'uso sulla “condivisione interna dei dati”, ma è applicabile in modo più ampio nella sanità, dove la maggior parte dei dati dei clienti è privata. Questo processo è noto anche come healthcare analytics.

Sperimentazioni cliniche

Quando avviano una nuova sperimentazione, i ricercatori spesso non dispongono di dati storici sufficienti per la simulazione e l'analisi di baseline. I dataset sintetici possono aiutare a prevedere gli esiti, pianificare il reclutamento dei pazienti e identificare potenziali pattern di eventi avversi prima che inizi la raccolta di dati reali.

Settore automobilistico e robotica

Autonomous Things (AuT)

Autonomous Things (AuT) si riferisce a tecnologie come robot, droni e simulazioni di auto a guida autonoma che hanno aperto la strada all'uso dei dati sintetici. Ciò perché i test reali dei sistemi robotici sono costosi e lenti. I dati sintetici consentono alle aziende di testare le proprie soluzioni robotiche in migliaia di simulazioni, migliorando i robot e integrando i costosi test reali.

Test dei sistemi autonomi

Gli ambienti sintetici simulano migliaia di scenari di guida o operativi per auto a guida autonoma, droni per le consegne e robot industriali. Ciò riduce i costi e accelera la validazione della sicurezza prima della distribuzione sul campo.

Ulteriore esempio: testare gli algoritmi di frenata di emergenza usando pericoli stradali rari simulati (ad es. attraversamento di animali, movimento improvviso di pedoni).

World models per l'addestramento di robot e veicoli

I robot e le auto a guida autonoma necessitano di dati di addestramento che rispettino la fisica del mondo reale. Raccoglierli su strada è lento e costoso e i pericoli rari non compaiono quasi mai.

Una nuova classe di strumenti colma questa lacuna. Un world foundation model è un sistema di intelligenza artificiale addestrato a prevedere come una scena cambia nel tempo. Dato un layout 3D approssimativo, produce video fotorealistici in condizioni variabili di meteo, illuminazione e traffico. I model Cosmos di NVIDIA, ad esempio, generano tali clip per addestrare i sistemi di percezione e controllo.

Il vantaggio è la copertura. Un team può produrre migliaia di casi limite, come un bambino che attraversa la strada al tramonto, senza dover mettere in scena l'evento nella vita reale.

Sicurezza

I dati sintetici possono essere usati per proteggere le proprietà online e offline delle organizzazioni. Due metodi sono comunemente utilizzati:

Dati di addestramento per la videosorveglianza

Per sfruttare il riconoscimento delle immagini, le organizzazioni devono creare e addestrare model di reti neurali, ma questo presenta due limitazioni: l'acquisizione dei volumi di dati e l'etichettatura manuale degli oggetti. I dati sintetici possono aiutare ad addestrare i model a un costo inferiore rispetto all'acquisizione e all'annotazione dei dati di addestramento.

Deepfake

I deepfake, che stanno diventando un tema di cybersicurezza dell'intelligenza artificiale sempre più importante, possono essere usati per testare i sistemi di riconoscimento facciale.

Social media

I social network stanno usando i dati sintetici per migliorare i loro vari prodotti:

Test dei sistemi di filtraggio dei contenuti

I social network combattono fake news, molestie online e propaganda politica da governi stranieri. I test con dati sintetici garantiscono che i filtri dei contenuti siano flessibili e in grado di affrontare attacchi inediti.

Valutazione dell'equità degli algoritmi

I profili di utenti sintetici e i dati di interazione possono aiutare le piattaforme a valutare se gli algoritmi di raccomandazione o moderazione mostrano pregiudizi verso determinate demografie, lingue o punti di vista senza elaborare dati personali reali.

Test di funzionalità e UI

I dati comportamentali sintetici consentono alle piattaforme social di testare nuove funzionalità (ad es. ordinamento del feed, ordinamento dei commenti) sotto carichi di traffico realistici, pattern di clic e distribuzioni di coinvolgimento, senza dover eseguire esperimenti live rischiosi su utenti reali.

Simulazione del targeting pubblicitario

I dati sintetici sul pubblico possono replicare i pattern demografici e comportamentali, consentendo a inserzionisti e operatori di piattaforme di testare i model di targeting, gli algoritmi di allocazione del budget e le strategie di ottimizzazione delle campagne, mantenendo la conformità alle leggi sulla privacy come GDPR e CCPA.

Sviluppo agile e DevOps

Generazione di dati di test

Per il testing del software e la garanzia della qualità, i dati generati artificialmente sono spesso la scelta migliore perché eliminano la necessità di attendere dati “reali”. In questo contesto sono spesso definiti “dati di test”. Ciò può portare in definitiva a una riduzione dei tempi di test e a una maggiore flessibilità e agilità durante lo sviluppo.

HR

Simulazione dei dati dei dipendenti

I dataset dei dipendenti delle aziende contengono informazioni sensibili e sono spesso protetti dalle normative sulla privacy dei dati. I team dati interni e le parti esterne potrebbero non avere accesso a questi dataset, ma possono sfruttare i dati sintetici sui dipendenti per condurre analisi. Ciò può aiutare le aziende a ottimizzare i processi HR.

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Marketing

Simulazione del comportamento dei clienti

I dati sintetici consentono alle unità marketing di eseguire simulazioni dettagliate a livello individuale per migliorare la spesa di marketing. Tali simulazioni non sarebbero consentite senza il consenso degli utenti a causa del GDPR. Tuttavia i dati sintetici, che seguono le proprietà dei dati reali, possono essere usati in modo affidabile nelle simulazioni.

IA conversazionale

I dati sintetici generati con l'IA generativa possono supportare l'addestramento dei sistemi di intelligenza artificiale conversazionale creando esempi di dialogo realistici che riflettono il linguaggio specifico del dominio, le diverse intenzioni degli utenti e rari casi limite. Questo approccio aiuta a far fronte alla disponibilità limitata di trascrizioni di conversazioni reali evitando le preoccupazioni per la privacy.

Espandendo i dataset di addestramento con scenari di dialogo personalizzati, i dati sintetici possono migliorare la capacità di un model di comprendere richieste varie, rispondere con precisione e gestire interazioni complesse multi-turno.

Machine learning

Augmentation dei dati di addestramento

I dati sintetici ampliano il dataset disponibile creando campioni realistici e statisticamente accurati che rispecchiano la distribuzione dei dati del mondo reale. Ciò è particolarmente prezioso quando si addestrano model di intelligenza artificiale che soffrono di squilibrio di classe o quando raccogliere dati reali è troppo costoso, lungo o limitato da vincoli legali.

Includendo variazioni aggiuntive nel dataset, come i cambi di illuminazione nella computer vision o le variazioni di rumore nell'audio, i model diventano più resilienti ai cambiamenti ambientali e agli input imprevisti.

Simulazione di eventi rari

Molti model di intelligenza artificiale hanno prestazioni inferiori quando prevedono eventi che si verificano raramente, perché questi eventi sono scarsamente rappresentati nei dataset reali. I dati sintetici risolvono questo problema generando numerosi esempi realistici di tali eventi rari, preservandone le proprietà statistiche e contestuali.

Questo approccio consente ai model di “fare esperienza” e apprendere da scenari che potrebbero non incontrare mai durante l'addestramento tradizionale, portando a un recall più elevato e a una migliore preparazione per situazioni critiche come il rilevamento delle frodi, la previsione dei guasti delle apparecchiature o la pianificazione delle risposte di emergenza.

Etichettatura automatica dei dati

L'etichettatura manuale dei dati è spesso una delle fasi più costose e lunghe dello sviluppo dell'intelligenza artificiale, in particolare per attività come il rilevamento di oggetti o il riconoscimento vocale. La generazione di dati sintetici può includere l'assegnazione automatica delle etichette durante il processo di creazione.

Ciò elimina gli errori di annotazione umana, accelera lo sviluppo dei model e consente ai team di creare dataset ampi ed etichettati con precisione, adattati a esigenze aziendali specifiche, sia per rilevare anomalie nella produzione, riconoscere entità nei documenti legali o identificare oggetti nelle immagini aeree.

Addestramento di large language models e agenti di intelligenza artificiale

L'offerta di testo fresco scritto da esseri umani sul web si sta esaurendo. Per continuare a migliorare i model, i laboratori di intelligenza artificiale ora generano dati di addestramento invece di fare più scraping.

Due pattern guidano il settore nel 2026:

• Dati di istruzione e dialogo. Un model forte scrive esempi svolti, come una domanda con una risposta passo dopo passo. Un model più piccolo apprende da questi esempi.
• Addestramento con ricompense verificabili. Un agente tenta un compito, come un problema di programmazione o di matematica. Un verificatore contrassegna il risultato come giusto o sbagliato e questo segnale addestra l'agente. Il metodo è chiamato reinforcement learning con ricompense verificabili (RLVR). La ricompensa deriva da un fatto verificabile, non da una valutazione umana.

I dati sintetici si adattano bene all'addestramento degli agenti. Un team può generare migliaia di scenari d'uso degli strumenti con esiti corretti noti, così l'agente si esercita in sicurezza prima di toccare i sistemi reali.

Un limite da tenere d'occhio: model collapse

I dati sintetici hanno una modalità di guasto. Un model addestrato ripetutamente sul proprio output può allontanarsi dalla realtà.² I casi rari svaniscono per primi, poi l'output si restringe verso una media scialba. I ricercatori chiamano questo fenomeno model collapse (o inbreeding dell'IA).

La causa è semplice. I dati generati contengono meno varietà rispetto ai dati reali. Ogni nuovo ciclo elimina più casi estremi e piccoli errori si accumulano tra le generazioni.

I team riducono il rischio con alcuni accorgimenti:

• Mantenere i dati umani reali nel mix di addestramento invece di sostituirli.
• Aggiungere i dati sintetici ai dati reali invece di scambiarli l'uno con l'altro.
• Tracciare la provenienza dei dati, in modo che l'origine di ogni record resti nota.
• Controllare i dati generati per individuare derive prima di addestrare i model su di essi.

Come vengono creati i dati sintetici

Tre metodi coprono la maggior parte del lavoro con i dati sintetici nel 2026:³

• Generazione basata su regole. Uno strumento compila i campi in base a regole prestabilite, come un codice postale o una data validi. L'output è rapido e prevedibile e si adatta a semplici dati di test. Faker e Mockaroo funzionano in questo modo.
• Statistical models. Un model apprende i pattern e le relazioni in un dataset reale, quindi produce nuovi record che corrispondono a quei pattern senza copiare alcuna persona. Questo si adatta ai dati aziendali tabellari.
• Large language models. Un model scrive dati a partire da una richiesta in linguaggio naturale. Questo si adatta a testo, dialoghi e dati seed, anche se l'output può deviare su larga scala.

Il futuro dei dati sintetici

I dati sintetici stanno diventando più importanti in molti settori. Si tratta di dati artificiali creati dai computer che sembrano dati reali ma non includono informazioni delle persone reali. Questa caratteristica li rende utili dove la privacy, i costi o l'accesso ai dati reali rappresentano una sfida.

Molte aziende usano ora i dati sintetici per addestrare i model di machine learning. Ad esempio, settori come sanità, finanza, guida autonoma e retail si affidano a essi per testare nuovi sistemi senza esporre dati personali o incorrere in limiti legali.

Figura 1: Popolarità dei dati sintetici

Le ragioni per cui i dati sintetici sono in tendenza includono:

• Rischi di privacy e legali con i dati reali: Le nuove normative rendono più difficile la condivisione dei dati reali. I dati sintetici evitano questi limiti di privacy perché non contengono dati personali effettivi.
• Scarsità e costi dei dati: I dataset reali possono essere piccoli, incompleti o costosi da raccogliere ed etichettare. I dati sintetici possono essere creati su richiesta, colmando le lacune e riducendo i costi.
• Supporto all'innovazione dell'intelligenza artificiale: I grandi sistemi di intelligenza artificiale necessitano di dataset ampi e variegati. Gli analisti prevedono un forte aumento dell'uso dei dati sintetici, con molte aziende che dovrebbero adottarli entro il 2026.

Entro il 2026, molte organizzazioni generano dati sintetici sui clienti o dati di addestramento per l'IA. Un report di settore stima che fino al 75% delle aziende userà strumenti di IA generativa per produrre dati sintetici.⁴

Ulteriori letture

• I migliori generatori di documenti sintetici a confronto
• Synthetic Users spiegati: strumenti di ricerca sugli utenti basati su IA

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Registro delle modifiche

4 aggiornamenti

1. 20265 Mar

   Aggiunta l'IA conversazionale all'elenco dei casi d'uso dei dati sintetici.

2. 202515 Ago

   Espansa la sezione "Manifattura" con i casi d'uso "Manutenzione predittiva" e "Ottimizzazione della catena di fornitura".

3. 20246 Nov

   Aggiunta la Figura 1 all'introduzione.

4. 4 Nov

   Aggiunta la Figura 1 all'introduzione.

Collegamenti di riferimento

1.

The Rise of Synthetic Data: Trendy Solution or Long-Term Strategy? | SciForce's expertise

2.

AI models collapse when trained on recursively generated data | Nature

Nature Publishing Group UK

3.

Test Data Generation: 3 Approaches Compared | Autonoma

Autonoma AI

4.

https://www.sas.com/content/dam/sasdam/documents/20250124/why-synthetic-data-is-essential-for-your-organizations-ai-driven-future.pdf?

Cem Dilmegani

Analista principale

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Cem è analista principale presso AIMultiple dal 2017.

Il lavoro di Cem presso AIMultiple è stato citato da importanti testate internazionali tra cui Business Insider, Forbes, Morning Brew e Washington Post, da aziende globali come Deloitte e HPE, da ONG come il World Economic Forum e da organizzazioni sovranazionali come la Commissione europea. [1], [2], [3], [4], [5]

Nel corso della sua carriera, Cem ha lavorato come consulente tecnologico, acquirente tecnologico e imprenditore tecnologico. Ha consigliato le aziende sulle loro decisioni tecnologiche presso McKinsey & Company e Altman Solon per più di un decennio. Ha inoltre pubblicato un report McKinsey sulla digitalizzazione.

Ha guidato la strategia tecnologica e gli approvvigionamenti di una società di telecomunicazioni rispondendo direttamente al CEO. Ha inoltre guidato la crescita commerciale dell'azienda deep tech Hypatos, che ha raggiunto ricavi ricorrenti annuali a 7 cifre e una valutazione a 9 cifre partendo da zero in 2 anni. Il lavoro di Cem in Hypatos è stato ripreso da importanti testate tecnologiche come TechCrunch e Business Insider.

Cem interviene regolarmente a conferenze tecnologiche internazionali. Si è laureato come ingegnere informatico presso l'Università di Bogazici e possiede un MBA della Columbia Business School.

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Ezgi Arslan, PhD.

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Ezgi ha conseguito un PhD in Economia aziendale con specializzazione in finanza e ricopre il ruolo di analista di settore presso AIMultiple. Conduce ricerche e approfondimenti all'intersezione tra tecnologia e business, con competenze che spaziano dalla sostenibilità alle indagini e all'analisi del sentiment, dalle applicazioni di agenti AI nella finanza all'ottimizzazione dei motori di risposta, dalla gestione dei firewall alle tecnologie di procurement.

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