| REKLAMA |
 |
Dane syntetyczne, czyli jakie?
Dane syntetyczne to stosunkowo nowe rozwiązanie, polegające na generowaniu przez sztuczną inteligencję nowych informacji na podstawie posiadanego już zestawu danych rzeczywistych. Aby udowodnić ich wartość, firmy Syntho i SAS, we współpracy z Holenderską Koalicją Sztucznej Inteligencji (NL AIC) przeprowadziły eksperyment, w wyniku którego okazało się, że techniki anonimizacji danych rzeczywistych niszczą podstawowe wzorce, logikę biznesową i relacje. Wykorzystanie ich do analityki mogłoby skutkować niewiarygodnymi wynikami. Z kolei generowane za pomocą AI dane syntetyczne zachowują podstawowe wzorce, logikę biznesową, relacje i statystyki. To właśnie ta „moc” sprawia, że przeprowadzone na ich podstawie prognozy są bardziej wiarygodne i przejrzyste.
Istotną zaletą danych syntetycznych jest to, że pozwalają one organizacjom zbudować dużą bazę analityczną na zaledwie ułamku tego, co jest potrzebne do osiągnięcia zbliżonej wiedzy na bazie tradycyjnej pracy z konsumentem. Ponadto, są o wiele prostsze w obsłudze niż informacje pozyskiwane w tradycyjny sposób – chociażby ze względu na przepisy dotyczące prywatności (np. RODO). Do ich głównych korzyści należy również niski koszt tworzenia, co jest często bardziej opłacalne niż gromadzenie rzeczywistych informacji demograficznych, psychograficznych lub behawioralnych. Jak wskazuje Gartner Peer Community, organizacje, które już wykorzystują dane syntetyczne zauważyły 60 proc. poprawę dokładności szkolonych na nich modeli AI, 56 proc. wzrost wydajności i 30 proc. zmniejszenie stronniczości. Nic dziwnego, że z badań firmy Forrester wynika, że do 2030 roku spodziewany jest 36 proc. wzrost wydatków przedsiębiorstw na ich generowanie.
Kto na tym zyska?
Dane syntetyczne mają szansę odmienić praktycznie każdy biznes. Nie stwarzają one zagrożenia dla prywatności konsumentów, co daje analitykom wolną rękę w działaniu. Tworzą one zatem organizacjom z wielu branż możliwości eksperymentowania i wprowadzania innowacji.
Jak wskazuje SAS, lider w dziedzinie analityki i AI, korzyści z zastosowania danych syntetycznych będą szczególnie widoczne w opiece zdrowotnej, bankowości i ubezpieczeniach. Większa ilość danych zwiększy dokładność planów leczenia, a także ulepszy analizę obrazów medycznych czy edukację lekarzy. Ponadto dane syntetyczne przyspieszą odkrywanie kolejnych leków i terapii.
W świecie finansów natomiast, zdolność do generowania danych syntetycznych może okazać się przydatna w zakresie wykrywania oszustw, oceny zdolności kredytowej czy dostosowanych rekomendacji finansowych.
Ubezpieczyciele natomiast mogą wykorzystywać dane syntetyczne do tworzenia scenariuszy, a następnie proaktywnego identyfikowania ryzyka i przewidywania wyników. AI zasilona takimi danymi może informować o decyzjach dotyczących cen i zakresu ochrony, a także automatyzować przetwarzanie roszczeń, aby pomóc obniżyć koszty i zwiększyć zadowolenie klientów.
Potencjał danych syntetycznych w tej branży jest szczególnie obiecujący. Badania IDC przewidują, iż do 2027 roku 40 proc. algorytmów sztucznej inteligencji wykorzystywanych przez ubezpieczycieli w całym łańcuchu wartości ubezpieczającego będzie wykorzystywać dane syntetyczne, aby zagwarantować uczciwość w systemie i zgodność z przepisami.
Etyczność i zaufanie przede wszystkim
Kluczowym czynnikiem przemawiającym za koniecznością gromadzenia większej ilości danych syntetycznych jest dokładniejsza analiza prognostyczna. Musimy być jednak ostrożni. Model wyszkolony na tendencyjnych danych również będzie wykazywał stronniczość, np. zalecając różne opcje leczenia dla pacjentów w oparciu o rasę, płeć lub status społeczno-ekonomiczny. Ważne jest, abyśmy upewnili się, że modele danych syntetycznych są uczciwe i bezstronne.
Eksperci SAS twierdzą, że wykorzystując dane syntetyczne należy zachować szczególną ostrożność. Informacje te powinny być generowanie w oparciu o kluczowe wartości – etyczność, przejrzystość i odtwarzalność. Modele wyszkolone na złych wartościach mogą zaowocować nieprzewidywanymi konsekwencjami. Np. w przypadku danych medycznych może dojść do wykluczenia części pacjentów.
Źródło: SAS
Dane syntetyczne to stosunkowo nowe rozwiązanie, polegające na generowaniu przez sztuczną inteligencję nowych informacji na podstawie posiadanego już zestawu danych rzeczywistych. Aby udowodnić ich wartość, firmy Syntho i SAS, we współpracy z Holenderską Koalicją Sztucznej Inteligencji (NL AIC) przeprowadziły eksperyment, w wyniku którego okazało się, że techniki anonimizacji danych rzeczywistych niszczą podstawowe wzorce, logikę biznesową i relacje. Wykorzystanie ich do analityki mogłoby skutkować niewiarygodnymi wynikami. Z kolei generowane za pomocą AI dane syntetyczne zachowują podstawowe wzorce, logikę biznesową, relacje i statystyki. To właśnie ta „moc” sprawia, że przeprowadzone na ich podstawie prognozy są bardziej wiarygodne i przejrzyste.
Istotną zaletą danych syntetycznych jest to, że pozwalają one organizacjom zbudować dużą bazę analityczną na zaledwie ułamku tego, co jest potrzebne do osiągnięcia zbliżonej wiedzy na bazie tradycyjnej pracy z konsumentem. Ponadto, są o wiele prostsze w obsłudze niż informacje pozyskiwane w tradycyjny sposób – chociażby ze względu na przepisy dotyczące prywatności (np. RODO). Do ich głównych korzyści należy również niski koszt tworzenia, co jest często bardziej opłacalne niż gromadzenie rzeczywistych informacji demograficznych, psychograficznych lub behawioralnych. Jak wskazuje Gartner Peer Community, organizacje, które już wykorzystują dane syntetyczne zauważyły 60 proc. poprawę dokładności szkolonych na nich modeli AI, 56 proc. wzrost wydajności i 30 proc. zmniejszenie stronniczości. Nic dziwnego, że z badań firmy Forrester wynika, że do 2030 roku spodziewany jest 36 proc. wzrost wydatków przedsiębiorstw na ich generowanie.
Kto na tym zyska?
Dane syntetyczne mają szansę odmienić praktycznie każdy biznes. Nie stwarzają one zagrożenia dla prywatności konsumentów, co daje analitykom wolną rękę w działaniu. Tworzą one zatem organizacjom z wielu branż możliwości eksperymentowania i wprowadzania innowacji.
Jak wskazuje SAS, lider w dziedzinie analityki i AI, korzyści z zastosowania danych syntetycznych będą szczególnie widoczne w opiece zdrowotnej, bankowości i ubezpieczeniach. Większa ilość danych zwiększy dokładność planów leczenia, a także ulepszy analizę obrazów medycznych czy edukację lekarzy. Ponadto dane syntetyczne przyspieszą odkrywanie kolejnych leków i terapii.
W świecie finansów natomiast, zdolność do generowania danych syntetycznych może okazać się przydatna w zakresie wykrywania oszustw, oceny zdolności kredytowej czy dostosowanych rekomendacji finansowych.
Ubezpieczyciele natomiast mogą wykorzystywać dane syntetyczne do tworzenia scenariuszy, a następnie proaktywnego identyfikowania ryzyka i przewidywania wyników. AI zasilona takimi danymi może informować o decyzjach dotyczących cen i zakresu ochrony, a także automatyzować przetwarzanie roszczeń, aby pomóc obniżyć koszty i zwiększyć zadowolenie klientów.
Potencjał danych syntetycznych w tej branży jest szczególnie obiecujący. Badania IDC przewidują, iż do 2027 roku 40 proc. algorytmów sztucznej inteligencji wykorzystywanych przez ubezpieczycieli w całym łańcuchu wartości ubezpieczającego będzie wykorzystywać dane syntetyczne, aby zagwarantować uczciwość w systemie i zgodność z przepisami.
Etyczność i zaufanie przede wszystkim
Kluczowym czynnikiem przemawiającym za koniecznością gromadzenia większej ilości danych syntetycznych jest dokładniejsza analiza prognostyczna. Musimy być jednak ostrożni. Model wyszkolony na tendencyjnych danych również będzie wykazywał stronniczość, np. zalecając różne opcje leczenia dla pacjentów w oparciu o rasę, płeć lub status społeczno-ekonomiczny. Ważne jest, abyśmy upewnili się, że modele danych syntetycznych są uczciwe i bezstronne.
Eksperci SAS twierdzą, że wykorzystując dane syntetyczne należy zachować szczególną ostrożność. Informacje te powinny być generowanie w oparciu o kluczowe wartości – etyczność, przejrzystość i odtwarzalność. Modele wyszkolone na złych wartościach mogą zaowocować nieprzewidywanymi konsekwencjami. Np. w przypadku danych medycznych może dojść do wykluczenia części pacjentów.
Wraz z ciągłym postępem w generowaniu danych syntetycznych, organizacje muszą jednocześnie angażować się w kwestie etyczne. Droga naprzód będzie wymagać czujności w zapewnianiu uczciwości, a także zachowaniu bezstronności i prywatności, by dane syntetyczne mogły dokonać transformacji branż i zrobić to w sposób odpowiedzialny. Przy prawidłowym wykorzystaniu, technologia ta doprowadzi do pozytywnych zmian społecznych w 2024 roku – podsumowuje Vrushali Sawant, specjalistka ds. danych, praktyki w zakresie etyki danych w SAS.
Źródło: SAS
Najnowsze wiadomości
Customer-specific AI: dlaczego w 2026 roku to ona przesądza o realnym wpływie AI na biznes
W 2026 roku sztuczna inteligencja przestaje być ciekawostką technologiczną, a zaczyna być rozliczana z realnego wpływu na biznes. Organizacje oczekują dziś decyzji, którym można zaufać, procesów działających przewidywalnie oraz doświadczeń klientów, które są spójne w skali. W tym kontekście coraz większe znaczenie zyskuje customer-specific AI - podejście, w którym inteligencja jest osadzona w danych, procesach i regułach konkretnej firmy, a nie oparta na generycznych, uśrednionych modelach.
PROMAG S.A. rozpoczyna wdrożenie systemu ERP IFS Cloud we współpracy z L-Systems
PROMAG S.A., lider w obszarze intralogistyki, rozpoczął wdrożenie systemu ERP IFS Cloud, który ma wesprzeć dalszy rozwój firmy oraz integrację kluczowych procesów biznesowych. Projekt realizowany jest we współpracy z firmą L-Systems i obejmuje m.in. obszary finansów, produkcji, logistyki, projektów oraz serwisu, odpowiadając na rosnącą skalę i złożoność realizowanych przedsięwzięć.
SkyAlyne stawia na IFS dla utrzymania floty RCAF
SkyAlyne, główny wykonawca programu Future Aircrew Training (FAcT), wybrał IFS Cloud for Aviation Maintenance jako cyfrową platformę do obsługi technicznej lotnictwa i zarządzania majątkiem. Wdrożenie ma zapewnić wgląd w czasie rzeczywistym w utrzymanie floty, zasoby i zgodność, ograniczyć przestoje oraz zwiększyć dostępność samolotów szkoleniowych RCAF w skali całego kraju. To ważny krok w modernizacji kanadyjskiego systemu szkolenia załóg lotniczych.
Wykorzystanie AI w firmach rośnie, ale wolniej, niż oczekiwano. Towarzyszy temu sporo rozczarowań
Wykorzystanie sztucznej inteligencji w firmach rośnie, ale tempo realnych wdrożeń pozostaje znacznie wolniejsze od wcześniejszych oczekiwań rynku. Dane pokazują, że z rozwiązań AI korzysta dziś wciąż niewiele przedsiębiorstw, a menedżerowie coraz częściej wskazują na bariery regulacyjne, koszty oraz brak powtarzalnych efektów biznesowych. W praktyce technologia jest testowana głównie w wybranych obszarach, a kluczowe decyzje nadal pozostają po stronie człowieka. Również w firmach, które wdrożyły AI, nierzadko towarzyszą temu rozczarowania.
Europejski przemysł cyfryzuje się zbyt wolno – ERP, chmura i AI stają się koniecznością
Europejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.
Europejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.
Najnowsze artykuły
5 pułapek zarządzania zmianą, które mogą wykoleić transformację cyfrową i wdrożenie ERP
Dlaczego jedne wdrożenia ERP dowożą korzyści, a inne kończą się frustracją, obejściami w Excelu i spadkiem zaufania do systemu? Najczęściej decyduje nie technologia, lecz to, jak organizacja prowadzi zmianę: czy liderzy biorą odpowiedzialność za decyzje czy tempo jest dopasowane do zdolności absorpcji oraz czy ludzie dostają klarowność ról i realne kompetencje. Do tego dochodzi pytanie: co po go-live - stabilizacja czy chaos w firmie? Poniżej znajdziesz 5 pułapek, które najczęściej wykolejają transformację i praktyczne sposoby, jak im zapobiec.
SAP vs Oracle vs Microsoft: jak naprawdę wygląda chmura i sztuczna inteligencja w ERP
Wybór systemu ERP w erze chmury i sztucznej inteligencji to decyzja, która determinuje sposób działania organizacji na lata- a często także jej zdolność do skalowania, adaptacji i realnej transformacji cyfrowej. SAP, Oracle i Microsoft oferują dziś rozwiązania, które na pierwszy rzut oka wyglądają podobnie, lecz w praktyce reprezentują zupełnie odmienne podejścia do chmury, AI i zarządzania zmianą. Ten artykuł pokazuje, gdzie kończą się deklaracje, a zaczynają realne konsekwencje biznesowe wyboru ERP.
Transformacja cyfrowa z perspektywy CFO: 5 rzeczy, które przesądzają o sukcesie (albo o kosztownej porażce)
Transformacja cyfrowa w finansach często zaczyna się od pytania o ERP, ale w praktyce rzadko sprowadza się wyłącznie do wyboru systemu. Dla CFO kluczowe jest nie tylko „czy robimy pełną wymianę ERP”, lecz także jak policzyć ryzyko operacyjne po uruchomieniu, ocenić wpływ modelu chmurowego na koszty OPEX oraz utrzymać audytowalność i kontrolę wewnętrzną w nowym modelu działania firmy.
Agentic AI rewolucjonizuje HR i doświadczenia pracowników
Agentic AI zmienia HR: zamiast odpowiadać na pytania, samodzielnie realizuje zadania, koordynuje procesy i podejmuje decyzje zgodnie z polityką firmy. To przełom porównywalny z transformacją CRM – teraz dotyczy doświadczenia pracownika. Zyskują HR managerowie, CIO i CEO: mniej operacji, więcej strategii. W artykule wyjaśniamy, jak ta technologia redefiniuje rolę HR i daje organizacjom przewagę, której nie da się łatwo nadrobić.
Composable ERP: Przewodnik po nowoczesnej architekturze biznesowej
Czy Twój system ERP nadąża za tempem zmian rynkowych, czy stał się cyfrową kotwicą hamującą rozwój? W dobie nieciągłości biznesowej tradycyjne monolity ustępują miejsca elastycznej architekturze Composable ERP. To rewolucyjne podejście pozwala budować środowisko IT z niezależnych modułów (PBC) niczym z klocków, zapewniając zwinność nieosiągalną dla systemów z przeszłości. W tym raporcie odkryjesz, jak uniknąć pułapki długu technologicznego, poznasz strategie liderów rynku (od SAP po MACH Alliance) i wyciągniesz lekcje z kosztownych błędów gigantów takich jak Ulta Beauty. To Twój strategiczny przewodnik po transformacji z cyfrowego "betonu" w adaptacyjną "plastelinę".
Customer-specific AI: dlaczego w 2026 roku to ona przesądza o realnym wpływie AI na biznes
W 2026 roku o wartości sztucznej inteligencji decyduje nie jej „nowość”, ale zdolność do dostarczan… / Czytaj więcej
Europejski przemysł cyfryzuje się zbyt wolno – ERP, chmura i AI stają się koniecznością
Ponad 60% średnich przedsiębiorstw przemysłowych w Europie uważa, że tempo ich transformacji cyfrow… / Czytaj więcej
Nowa era komunikacji biznesowej, KSeF stał się faktem
Od 1 lutego 2026 roku, w Polsce z sukcesem rozpoczęła się nowa era elektronicznej komunikacji w biz… / Czytaj więcej
Co dziś decyduje o sukcesie projektów IT?
Według danych z analizy rynku IT w 2025 roku, 59% projektów jest ukończonych w ramach budżetu, 47%… / Czytaj więcej
Przemysł w 2026 roku: od eksperymentów do zdyscyplinowanego wdrażania AI
Rok 2026 będzie momentem przejścia firm produkcyjnych od pilotaży technologicznych do konsekwentnyc… / Czytaj więcej
Hakerzy nie kradną już tylko haseł. Oni kradną Twój czas i przyszłość. Jak chronić ERP przed paraliżem?
Hakerzy coraz rzadziej koncentrują się wyłącznie na kradzieży haseł. Ich prawdziwym celem jest dziś… / Czytaj więcej
