Dados Sintéticos: a nova fronteira da Inteligência Artificial para os Negócios

Contudo, obter dados de qualidade para preparar modelos de IA está a tornar-se um desafio cada vez maior, sendo neste cenário que os dados sintéticos surgem como uma solução promissora, oferecendo uma alternativa viável e eficiente para impulsionar a criatividade e a progressão de novas aplicações. 

Dados sintéticos referem-se às informações artificialmente geradas que imitam as características e padrões encontrados nos dados reais. Enquanto os dados autênticos são extraídos de fontes existentes, os dados sintéticos são produzidos por algoritmos e modelos computacionais. Estas informações são desenvolvidas para salvaguardar tanto o anonimato quanto o sigilo dos dados originais, ao mesmo tempo que conservam a sua efetividade e relevância na preparação de modelos de IA.  

Dados artificiais possuem o poder de revolucionar várias áreas ao promover avanços e melhorias na eficiência. 

No ramo financeiro, informações sintéticas conseguem ser empregues para ensinar modelos de deteção de fraudes, avaliação de risco de crédito e previsão de mercado, sem violar o sigilo dos clientes. Uma instituição financeira pode adotar dados fictícios para simular variados cenários de fraude ou roubo de identidade, capacitando seus modelos de IA para detetar e prevenir essas ameaças.

Na área dos seguros, informações fictícias podem ser empregues para formular modelos de determinação de preços de seguros mais precisos ao analisar o risco da subscrição dos seguros ou perceber tendências nos sinistros sem comprometer os dados pessoais dos segurados. Uma companhia de seguros poderia recorrer aos dados fictícios para elaborar perfis fictícios de segurados com características diversas ou históricos médicos diferentes, e isso permitiria treinar os seus sistemas computacionais avançados para atribuir valor aos seguros com maior exatidão conforme as particularidades individuais de cada tomador de seguro. 

No campo do marketing, informações sintéticas podem ser empregues para desenvolver perfis de consumidores, segmentar mercados, personalizar campanhas publicitárias, sem violar o sigilo dos clientes. Uma companhia tem potencial para elaborar perfis de consumidores utilizando dados sintéticos que considerem os padrões de compra do público-alvo, as suas preferências, além de capacitar os seus algoritmos de inteligência artificial para por exemplo recomendar produtos exclusivos. 

No retalho, informações sintéticas podem ser empregues para gerir melhor o stock., antecipando as necessidades de produtos específicos, desenhando experiências personalizadas para os consumidores sem expor informações confidenciais. Uma cadeia de supermercados, por exemplo, poderia usar dados fabricados para ensaiar diferentes cenários de procura por artigos, como variações sazonais ou promoções, elegendo os modelos de IA para aperfeiçoar o inventário e evitar assim perdas decorrentes da escassez ou excesso de mercadorias.

Os dados artificiais podem ser empregues na preparação de modelos para diagnóstico médico e investigação de novos tratamentos e no acompanhamento de pacientes, sem comprometer o sigilo das informações médicas reais. 

Na indústria é possível utilizar informações simuladas para melhorar os processos de produção e antecipar possíveis falhas em equipamentos e ainda criar produtos sem divulgar dados confidenciais relacionados à produção. 

Como se viu, são muitas as vantagens em usar dados sintéticos, no entanto é crucial estar igualmente ciente dos desafios envolvidos. Um dos principais obstáculos consiste em assegurar que os dados sintéticos sejam verdadeiramente representativos dos dados do mundo real, evitando assim vieses ou distorções que possam comprometer o desempenho dos modelos de IA. Além disso, é essencial ponderar as questões éticas associadas ao uso de dados sintéticos, incluindo garantir transparência e responsabilidade na sua conceção e uso.

Importa referir que, com o aumento da importância da inteligência artificial em várias áreas diferentes, a União Europeia está a mover-se para estabelecer um conjunto de regras destinadas à regulamentação do uso desta tecnologia. O plano conhecido como Lei de IA proposto pela Comissão Europeia tem como objetivo desenvolver diretrizes que assegurem que os sistemas de inteligência artificial sejam seguros, confiáveis  e éticos. 

A meu ver, os dados sintéticos têm trazido uma nova perspetiva sobre como lidamos com informações na era da inteligência artificial (IA) e, ao oferecer uma opção viável e eficaz para obter dados de qualidade, podem impulsionar novas ideias e avanços em diferentes áreas.  

Na verdade, apesar dos obstáculos existentes e das questões éticas que ainda requerem atenção, o horizonte dos dados sintéticos parece-me promissor num futuro próximo e acredito que podemos antecipar progressos relevantes nos próximos anos. Com o suporte de normas como o Ato de Inteligência Artificial, os dados sintéticos têm potencial para se tornar uma base sólida na edificação de uma IA mais equitativa, transparente e benévola para todos.