Syntetiske data og deres betydning for udviklingen af din virksomhed | AI i erhvervslivet #101

Det er et værktøj, der, på trods af sin tekniske kompleksitet, tilbyder enkelhed og sikkerhed i brug, hvilket åbner op for nye forretningsmuligheder. I denne artikel vil vi se nærmere på, hvad syntetiske data er, hvordan det kan støtte væksten af små og mellemstore virksomheder (SMV’er), og i hvilke industrier det vil blive bredt anvendt. Gør dig klar til en dosis værdifulde tips og inspiration, der kan hjælpe din virksomhed med at vokse.

Hvad er syntetiske data?

Syntetiske data, som navnet antyder, er kunstigt skabt i stedet for indsamlet fra faktiske begivenheder. Genereret ved hjælp af algoritmer og computersimulationer, efterligner det virkelige data, mens det bevarer sine statistiske og matematiske egenskaber.

Der er tre typer af syntetiske data:

  • simulationsdata – skabt ved hjælp af computersimulationer, efterligner visse scenarier,
  • algoritmisk genererede data – produceret af algoritmer, er designet til at efterligne visse datamønstre,
  • AI-baserede data – skabt ved hjælp af AI-teknologier som neurale netværk for at efterligne komplekse datamønstre.

Ifølge Gartner vil så meget som 60% af de data, der bruges til træning af AI-modeller, være syntetiske data inden 2024, hvilket understreger dets voksende betydning.

Hvad bruges syntetiske data til i SMV’er?

For små og mellemstore virksomheder, der ofte kæmper med begrænsede ressourcer, kan syntetiske data være nøglen til hurtigere vækst og innovation.

De muliggør test og udvikling af nye produkter eller tjenester uden de høje omkostninger, der er forbundet med indsamling og behandling af virkelige data. De er især velegnede til opgaver som:

  • softwaretest – uden risiko for at udsætte følsomme kundedata eller genere brugere, når nye versioner af algoritmer introduceres,
  • AI-modeltræning – muliggør oprettelse af mere præcise og effektive modeller uden at skulle købe databaser eller indsamle dem selv,
  • forretningsscenarie-simulation – hjælper med bedre at forberede sig på forskellige markedsforhold, der er mindre tilbøjelige til at forekomme.

Derudover giver syntetiske data dig mulighed for at eksperimentere i et kontrolleret miljø, hvilket er særligt værdifuldt i prototypingfasen af nye løsninger.

Fordele ved at bruge syntetiske data

Den største fordel ved det er manglen på identificerbare data, hvilket gør det til et ideelt værktøj for virksomheder, der ønsker at teste og udvikle AI-modeller uden at kompromittere privatlivets fred. Dog bringer brugen af syntetiske data en række yderligere fordele, der kan have en betydelig indvirkning på en virksomheds drift. Her er nogle af dem:

  • giver høj kvalitet og afbalancerede data, hvilket er afgørende for nøjagtig analyse og beslutninger,
  • eliminere behovet for tidskrævende datamærkning, hvilket sparer tid og reducerer omkostninger,
  • hjælpe med at reducere bias ved at skabe mere afbalancerede datasæt,
  • minimere bekymringer om privatliv, hvilket er særligt vigtigt i en tid med stigende opmærksomhed på databeskyttelse.

Kilde: Datagen (https://datagen.tech/)

Hvilke virksomheder har mest gavn af syntetiske data?

Syntetiske data anvendes i mange industrier, men det kan være særligt gavnligt for virksomheder, der har brug for følsomme, farlige eller sjældne data. Dette kan inkludere data til:

  • sundhedsudbydere – muliggøre beskyttelse af patientprivatliv og forbedre kliniske forskningsmuligheder,
  • producenter af autonome køretøjer – muliggøre sikker og tryg test af teknologier under kontrollerede forhold,
  • finanssektoren – støtte til bedrageriopdagelse og markedsadfærdsanalyse,

Men før du beslutter, om brugen af det vil gavne din virksomhed, skal du nøje vurdere dine behov. Spørg dig selv, hvilke typer data der er kritiske for din virksomhed. Vil det være billeder, strukturerede data eller måske tidsserier?

Vurder også platformens intuitivitet i forhold til, hvem der vil bruge den dagligt, samt platformens evne til at integrere med dine nuværende systemer. Sørg for, at udbyderen har robuste privatlivspraksisser, der overholder branchens regler, og at platformens vilkår og betingelser er i overensstemmelse med de nye AI-regler.

Hvilken udbyder skal man vælge?

Valget af udbyder af syntetiske data afhænger primært af den type data, virksomheden har brug for. Blandt de mest populære muligheder er det værd at overveje følgende forslag:

  1. Mostly AI (https://mostly.ai/). Dens største fordel er en brugervenlig platform, der ikke kræver avanceret teknisk viden. Den leverer højt tilpassede syntetiske data, herunder strukturerede (tabulære) data, billeder, video og tidsserier. Den specialiserer sig i at generere realistiske data, der beskytter brugernes privatliv og reducerer bias i datasæt. AI anvendes oftest i finanssektoren, detailhandel og softwareudviklingsvirksomheder.
  2. Gretel (https://gretel.ai/) Gretel fokuserer derimod på strukturerede og tekstuelle data og tilbyder værktøjer, der nemt integreres med eksisterende systemer. Deres største fordel er beskyttelse af privatliv, som er anvendelig i finans eller sundhed, hvor anonymitet af data er en prioritet.
  3. Datagen (https://datagen.tech/), der specialiserer sig i 3D-data, tilbyder fotorealistiske modeller af mennesker. Deres teknologi anvendes i detailsektoren, i medicinske simulationer og udviklingen af menneske-computer-interaktion ved hjælp af avancerede AR- og VR-applikationer. Dens største fordele er fotorealistiske resultater, der er nyttige til at simulere menneskelig interaktion og udvikle augmented reality (AR) eller virtual reality (VR) applikationer.

Kilde: Mostly AI (https://mostly.ai/)

Sammenfatning

Syntetiske data åbner op for nye muligheder for virksomheder, så de kan optimere processer, øge konkurrenceevnen og accelerere innovation. Dens anvendelse giver dem mulighed for at udforske nye områder uden at kompromittere privatlivets fred og sikkerhed. Derfor er det værd at overveje implementeringen af syntetiske data i din forretningsstrategi for at udnytte dens potentiale og fordele. Vi opfordrer dig til at lære mere om syntetiske data, og hvordan du kan bruge det til at vækste din virksomhed.

Hvis du kan lide vores indhold, så bliv en del af vores travle bier-fællesskab på Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.

Robert Whitney

JavaScript-ekspert og instruktør, der coacher IT-afdelinger. Hans hovedmål er at hæve teamproduktiviteten ved at lære andre, hvordan man effektivt samarbejder, mens man koder.

View all posts →

Robert Whitney

JavaScript-ekspert og instruktør, der coacher IT-afdelinger. Hans hovedmål er at hæve teamproduktiviteten ved at lære andre, hvordan man effektivt samarbejder, mens man koder.

Share
Published by
Robert Whitney

Recent Posts

AI’s rolle i indholdsmoderation | AI i erhvervslivet #129

Virksomheder kæmper med at håndtere en stor mængde indhold, der offentliggøres online, fra sociale medieindlæg…

2 days ago

Sentimentanalyse med AI. Hvordan hjælper det med at drive forandring i erhvervslivet? | AI i erhvervslivet #128

I en tid med digital transformation har virksomheder adgang til en hidtil uset mængde data…

2 days ago

AI videoproduktion. Nye horisonter inden for videoinholdproduktion for virksomheder | AI i erhvervslivet #126

Forestil dig en verden, hvor dit firma kan skabe engagerende, personlige videoer til enhver lejlighed…

2 days ago

LLMOps, eller hvordan man effektivt håndterer sprogmodeller i en organisation | AI i erhvervslivet #125

For fuldt ud at udnytte potentialet i store sprogmodeller (LLMs) skal virksomheder implementere en effektiv…

3 days ago

Automatisering eller augmentation? To tilgange til AI i en virksomhed | AI i erhvervslivet #124

I 2018 havde Unilever allerede påbegyndt en bevidst rejse for at balancere automatiserings- og augmenteringsevner.…

3 days ago