Il dibattito sull’uso etico e intelligente dei dati è più vivo che mai. Cresce la pressione normativa e la scarsità di dati reali affidabili rallenta l’innovazione, ma sta emergendo un’alternativa, di cui abbiamo già parlato in altri articoli: i dati sintetici.
Di cosa si tratta? I dati sintetici sono dati generati artificialmente per replicare fedelmente le proprietà statistiche e comportamentali dei dati reali, senza contenere informazioni personali o sensibili. Abbiamo già avuto modo di scrivere che secondo Gartner, entro la fine del 2024 oltre il 50% dei dati utilizzati per l’addestramento dei modelli di intelligenza artificiale sarà sintetico. Una rivoluzione silenziosa ma profonda, che non riguarda solo la tecnologia, ma anche la cultura aziendale e la governance del dato.
“I dati sintetici non sono un surrogato di comodo” chiarisce Teresa Roma, Business Line Manager di Kirey Group. “Sono una riproduzione fedele, in sicurezza, della complessità dei fenomeni reali, costruita su fondamenta solide e modellata per scopi precisi”.
Perché servono: superare i limiti del dato reale
L’interesse per i dati sintetici nasce dalla necessità di affrontare tre sfide:
- la difficoltà di accesso a dati reali in settori sensibili, come sanità e finanza;
- il rischio di bias o scarsa rappresentatività nei dataset tradizionali;
- la pressione normativa legata alla privacy, come il GDPR.
Secondo Capgemini, i dati sintetici offrono almeno cinque vantaggi: superano la scarsità di dati, riducono i bias, garantiscono il rispetto della privacy, sono più economici da generare rispetto ai dati reali, e possono essere riutilizzati in diversi contesti, dalla simulazione di digital twin alla realtà aumentata.
Ci sono già molte applicazioni: nella ricerca clinica vengono impiegati per accelerare i trial senza compromettere la riservatezza del paziente; nell’industria, possono abilitare la manutenzione predittiva e i test di prodotto; nella finanza sono utilizzati per simulare scenari rari come le frodi, migliorando la reattività degli algoritmi.
Come si generano: competenze e metodologia
La creazione di dati sintetici richiede competenze avanzate e una metodologia rigorosa. La roadmap proposta da Kirey si articola in cinque fasi fondamentali:
- Pulizia e certificazione del dato reale di partenza;
- Analisi statistico-fenomenologica del comportamento da replicare;
- Scelta e configurazione degli algoritmi generativi (GAN, VAE, agent-based modelling);
- Validazione statistica dei dati sintetici rispetto a quelli reali;
- Etichettatura e tracciabilità, per garantire trasparenza e auditabilità.
Capgemini evidenzia anche i tre approcci principali oggi utilizzati: simulazioni in ambienti 3D realistici (es. Unity, Unreal Engine), modelli di AI generativa (come le GAN), e tecniche statistiche classiche.
Le sei domande chiave per un uso efficace
Per garantire che i dati sintetici siano realmente utili, SAS suggerisce di porsi sei domande fondamentali. Ne abbiamo già parlato, ma vale la pena riassumerle perché possono offrire una guida per il controllo del proprio progetto:
- Qual è lo scopo della generazione dei dati? p. e. per aumentare un dataset, simulare scenari rari o tutelare la privacy
- Quali metodi adottare? Ogni approccio ha punti di forza e limiti.
- Come validarne qualità e coerenza? La necessità di confrontare distribuzioni, correlazioni e realismo dei dati.
- Come tutelare privacy e sicurezza? Utilizzare tecniche, come la differential privacy, che evitano identificazioni accidentali.
- Come affrontare i bias? Identificare le distorsioni nei dati originali e non replicarle nei sintetici.
- Come integrarli ai dati reali? Arricchire il dataset senza introdurre incoerenze.
Sfide ancora aperte: governance, bias, responsabilità
Come tutte le tecnologie, anche i dati sitetici non sono esenti da rischi e vanno gestiti con attenzione. In particolare, vale la pena concentrarsi su:
- Validazione rigorosa: un dato sintetico mal costruito può generare modelli inaffidabili.
- Bias invisibili: replicano quelli esistenti se il dato reale non è stato analizzato con senso critico.
- Trasparenza normativa: il Garante Privacy italiano ha annunciato che nel 2025 verranno avviate ispezioni sui trattamenti statistici basati su dati sintetici, con focus su minimizzazione e responsabilizzazione.
Per Roma, la chiave è la governance: “La gestione del dato sintetico non può prescindere da un metodo solido, una cultura del dato diffusa e una visione responsabile. Non basta generare dati: bisogna governarli, documentarli e valutarne gli impatti, in ogni fase del ciclo di vita”.
Dalla tecnologia alla cultura
L’uso dei dati sintetici non è un fatto puramente tecnico, ma coinvolge in modo profondo il modo in cui le aziende pensano e usano il dato. Una trasformazione che richiede ruoli, regole e responsabilità chiare. E che può fare la differenza tra un’AI utile e un’AI opaca. Il futuro dei dati sintetici, secondo Capgemini, è tutt’altro che marginale: entro il 2028 il mercato potrebbe superare i 2,1 miliardi di dollari, con un tasso di crescita annuo vicino al 46%.
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