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  3. Dados sintéticos e a IA: o que esperar dessa relação para o futuro?
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22 FEB 2023 4 MIN DE LEITURA

Dados sintéticos e a IA: o que esperar dessa relação para o futuro?

Acompanhe conosco a leitura e saiba mais sobre a relação de dados sintéticos e a IA e o que esperar dessa combinação para o futuro!

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      Os dados nunca foram tão valiosos para as empresas como hoje em dia. Há quem diga até que eles são considerados hoje como “o novo petróleo”. Contudo, nem sempre ter acesso a esses ativos é algo fácil. Por isso, muitos gestores estão buscando nos dados sintéticos e a IA uma alternativa para o aprimoramento de seus processos.

      Acompanhe conosco a leitura e saiba mais sobre o conceito de dados sintéticos e sua relação com a inteligência artificial (IA). E o mais importante, o que esperar dessa relação para o futuro. Confira!

      O que são dados sintéticos?

      Como o próprio nome sugere, dados sintéticos são informações geradas artificialmente através de simulações, algoritmos, modelos estatísticos e outras técnicas. O objetivo com isso é contornar a restrição de dados históricos reais e usá-los para validar modelos e protótipos. Ou mesmo para aprimorar tecnologias de IA.

      Qual sua importância para as empresas?

      Mesmo sendo artificiais, os dados sintéticos refletem dados reais e podem oferecer diversos benefícios para as empresas. Inclusive, pesquisas apontam que seu uso no treinamento de modelos de IA é mais eficiente do que dados que se baseiam em eventos ou pessoas reais. Mas não é só isso.

      Os dados sintéticos têm potencial para auxiliar as empresas, oferecendo vantagens como:

      • Acelerar processos de inovação;
      • Contribuir para validar produtos e ferramentas;
      • Aperfeiçoar modelos de IA com mais eficiência;
      • Suprir as restrições de uso de dados reais, sobretudo no que se refere a privacidade.

      Dados sintéticos e a IA: entenda a relação

      Basicamente, os dados sintéticos e a IA estão ligados por meio do processo de aprendizado. Essas pequenas amostragens artificiais são utilizadas para aprimorar as IA’s, criando assim um sistema de constante atualização.

      Afinal de contas, as inteligências artificiais não dependem mais de eventos reais para obterem informações e se aperfeiçoarem.

      E essa é uma tecnologia mais presente no seu dia a dia do que você imagina. A Amazon, por exemplo utiliza informações sintéticas para treinar e aperfeiçoar a Alexa.

      Enquanto isso, o Google usa os dados sintéticos na empresa de veículos autônomos Waymo. Por meio deles, a empresa de tecnologia cria situações que trazem diversos fatores de interferência, como o comportamento de motoristas agressivos, para que os veículos possam aprender a lidar com esse tipo de situação.

      O que esperar para o futuro dos dados sintéticos e a IA

      Segundo um estudo da  Gartner, 60% de todos os dados usados ​​no desenvolvimento da IA ​​serão sintéticos e não reais até 2024. Por conta disso, essas informações já são consideradas “uma das coisas mais valiosas da atualidade”.

      Espera-se que no futuro, a relação dos dados sintéticos e a IA esteja tão alinhada, que a grande maioria das informações utilizadas pelas inteligências artificiais sejam sintéticas.

      Isso também deve interferir diretamente na economia que gira em torno dessas informações. Afinal, quando falamos de dados sintéticos, também estamos falando de permitir que mais pessoas e empresas tenham acesso a isso.

      Hoje, quando falamos de venda de dados, gigantes como Google, Facebook e Amazon acabam monopolizando todo o mercado. Com os dados sintéticos, esse cenário se tornará mais democrático.

      Empresas muito menores poderão entrar no game e bater de frente com os gigantes que hoje dominam esse mercado. Isso porque, não será mais necessário investir milhões na captação de eventos reais de clientes.

      As informações serão geradas de maneira sintética, com pequenas amostras, o que exigirá um investimento menor

      Mas, apesar de todo o potencial dos dados sintéticos e a IA, é preciso cuidado durante o processo de aprendizado das máquinas. Isso porque, mapeamentos podem ser feitos de forma incorreta, prejudicando assim o processo de aprendizado. Por isso, essa é uma relação que ainda precisa ser aperfeiçoada.

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