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Dal dato reale al dato sintetico: come accelerare analytics e AI senza esporre la privacy
Target Reply presente al DADS dell’Università degli Studi di Bergamo con un intervento dedicato al ruolo dei dati sintetici nell’evoluzione dell’AI.
Il nostro intervento
Siamo stati ospiti del DADS, il corso di Alta Formazione Data Analyst per Decisioni Strategiche dell'Università degli Studi di Bergamo per un intervento dedicato a uno dei temi più attuali nel panorama Data & AI: i dati sintetici e il loro ruolo nell’evoluzione dell’intelligenza artificiale.
Durante la sessione, il team di Target Reply ha approfondito come le aziende possano accelerare analytics, sviluppo di modelli AI e sistemi agentici senza esporre dati sensibili o informazioni personali, affrontando al tempo stesso vincoli normativi e problematiche legate alla qualità dei dati.
Partiamo dal principio
Cosa sono i dati sintetici
I dati sintetici sono dati generati artificialmente che preservano le proprietà statistiche dei dati reali senza replicarne direttamente il contenuto.
Se generati correttamente, possono essere utilizzati per:
training di modelli AI e Machine Learning;
sviluppo e test applicativi;
simulazione di edge case rari;
condivisione sicura di dataset;
ambienti di staging e sperimentazione.
Nel corso dell’intervento abbiamo mostrato anche l’evoluzione delle tecniche di generazione, dai modelli statistici tradizionali fino agli approcci più avanzati basati su Deep Generative AI e Large Language Models (LLM), sempre più efficaci nella gestione di dati complessi e contenuti testuali.
Privacy, qualità e affidabilità del dato
Uno dei punti centrali affrontati durante l’evento è stato il tema del bilanciamento tra utilità del dato e protezione della privacy.
Generare dati sintetici non significa semplicemente “mascherare” le informazioni originali: significa creare nuovi record statisticamente coerenti con i dati reali, riducendo drasticamente il rischio di re-identificazione e consentendo un utilizzo più sicuro delle informazioni aziendali.
Abbiamo inoltre approfondito le principali metriche utilizzate per valutare la qualità dei dati sintetici, considerando tre dimensioni fondamentali: l'utilità del dato per i modelli AI, la coerenza statistica e relazionale e il livello di rischio privacy.
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Dal caso antifrode ai database enterprise
Tra i casi d’uso presentati, anche un progetto in ambito antifrode sviluppato per migliorare il riconoscimento di documenti contraffatti in presenza di dataset fortemente sbilanciati, una delle problematiche più comuni nei modelli di Fraud Detection.
L’utilizzo dei dati sintetici ha permesso di arricchire il numero e la varietà dei campioni disponibili, aumentando la rappresentatività degli scenari rari e migliorando accuratezza, robustezza e capacità predittiva dei modelli di rilevamento. Un approccio che ha consentito di ridurre i falsi negativi e rendere più efficace l’identificazione automatica delle anomalie.
Abbiamo inoltre mostrato come i dati sintetici possano essere utilizzati nella replica sicura di database enterprise complessi, preservando relazioni, distribuzioni statistiche e coerenza semantica tra le informazioni, senza esporre dati reali o sensibili. Un elemento sempre più strategico per abilitare sviluppo, testing e sperimentazione AI in contesti regolamentati e ad alta attenzione sulla governance del dato.
Uno sgurdo al futuro dell'AI Enterprise
L’incontro al DADS è stato un’importante occasione di confronto su un tema sempre più centrale per il futuro delle organizzazioni data-driven.
Con la crescita dei sistemi AI autonomi e agentici, la capacità di generare dati sicuri, realistici e scalabili sarà sempre più strategica per abilitare innovazione, sperimentazione e collaborazione senza compromettere il patrimonio informativo aziendale.