Categories: AI v podnikáníBlog

Syntetická data a jejich význam pro rozvoj vašeho podnikání | AI v podnikání #101

Je to nástroj, který, navzdory své technické složitosti, nabízí jednoduchost a bezpečnost při používání, čímž otevírá nové obchodní příležitosti. V tomto článku se podíváme blíže na to, co jsou syntetická data, jak mohou podpořit růst malých a středních podniků (MSP) a v jakých odvětvích budou široce využívána. Připravte se na dávku cenných tipů a inspirace, které mohou pomoci vašemu podnikání růst.

Co jsou syntetická data?

Syntetická data, jak název napovídá, jsou uměle vytvořená, nikoli shromážděná z reálných událostí. Generována pomocí algoritmů a počítačových simulací, napodobují skutečná data, přičemž si zachovávají své statistické a matematické vlastnosti.

Existují tři typy syntetických dat:

  • simulační data – vytvořená pomocí počítačových simulací, napodobují určité scénáře,
  • algoritmicky generovaná data – produkovaná algoritmy, navržena tak, aby napodobovala určité vzory dat,
  • data založená na AI – vytvořená pomocí technologií AI, jako jsou neuronové sítě, aby napodobovala složité vzory dat.

Podle společnosti Gartner bude do roku 2024 až 60 % dat používaných při trénování AI modelů syntetických, což podtrhuje jejich rostoucí význam.

K čemu se syntetická data používají v MSP?

Pro malé a střední podniky, které často bojují s omezenými zdroji, mohou být syntetická data klíčem k rychlejšímu růstu a inovacím.

Umožňují testovat a vyvíjet nové produkty nebo služby bez vysokých nákladů spojených se shromažďováním a zpracováním skutečných dat. Jsou obzvlášť vhodná pro úkoly jako:

  • testování softwaru – bez rizika vystavení citlivých údajů zákazníků nebo obtěžování uživatelů při zavádění nových verzí algoritmů,
  • trénink AI modelů – umožňující vytváření přesnějších a efektivnějších modelů bez nutnosti kupovat databáze nebo je shromažďovat sami,
  • simulace obchodních scénářů – pomáhající lépe se připravit na různé tržní podmínky, které jsou méně pravděpodobné.

Kromě toho syntetická data umožňují experimentovat v kontrolovaném prostředí, což je obzvlášť cenné během fáze prototypování nových řešení.

Výhody používání syntetických dat

Hlavní výhodou je absence identifikačních dat, což z něj činí ideální nástroj pro společnosti, které chtějí testovat a vyvíjet AI modely, aniž by ohrozily soukromí. Nicméně použití syntetických dat přináší řadu dalších výhod, které mohou mít významný dopad na provoz společnosti. Zde je několik z nich:

  • poskytuje vysoce kvalitní a vyvážená data, což je klíčové pro přesnou analýzu a rozhodování,
  • eliminace potřeby časově náročného označování dat, což šetří čas a snižuje náklady,
  • pomoc při snižování zaujatosti vytvářením vyváženějších datových sad,
  • minimalizace obav o soukromí, což je obzvlášť důležité v éře rostoucího povědomí o ochraně dat.

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

Které společnosti mají z syntetických dat největší prospěch?

Syntetická data se používají v mnoha odvětvích, ale mohou být obzvlášť prospěšná pro společnosti, které potřebují citlivá, nebezpečná nebo vzácná data. To může zahrnovat data pro:

  • poskytovatele zdravotní péče – umožňují ochranu soukromí pacientů a zvyšují schopnosti klinického výzkumu,
  • výrobce autonomních vozidel – umožňují bezpečné a zabezpečené testování technologií za kontrolovaných podmínek,
  • finanční sektor – podporují detekci podvodů a analýzu chování na trhu,

Než se však rozhodnete, zda vám použití syntetických dat přinese prospěch, pečlivě zhodnoťte své potřeby. Zeptejte se sami sebe, které typy dat jsou pro vaše podnikání kritické. Budou to obrázky, strukturovaná data, nebo snad časové řady?

Také zhodnoťte intuitivnost platformy z hlediska toho, kdo ji bude používat na denní bázi, stejně jako schopnost platformy integrovat se s vašimi stávajícími systémy. Ujistěte se, že poskytovatel má robustní postupy ochrany soukromí, které splňují průmyslové předpisy, a že podmínky platformy jsou v souladu s nově vznikajícími předpisy o AI.

Kterého poskytovatele zvolit?

Volba poskytovatele syntetických dat závisí především na typu dat, která společnost potřebuje. Mezi nejpopulárnějšími možnostmi stojí za zvážení následující návrhy:

  1. Mostly AI (https://mostly.ai/). Jeho hlavní výhodou je snadno použitelná platforma, která nevyžaduje pokročilé technické znalosti. Poskytuje vysoce přizpůsobitelná syntetická data, včetně strukturovaných (tabulkových) dat, obrázků, videí a časových řad. Specializuje se na generování realistických dat, která chrání soukromí uživatelů a snižují zaujatost v datových sadách. AI se nejčastěji používá ve finančním sektoru, maloobchodu a ve společnostech vyvíjejících software.
  2. Gretel (https://gretel.ai/) Gretel se naopak zaměřuje na strukturovaná a textová data, nabízí nástroje, které se snadno integrují se stávajícími systémy. Jejich hlavní výhodou je ochrana soukromí, která je aplikovatelná ve financích nebo zdravotní péči, kde je anonymita dat prioritou.
  3. Datagen (https://datagen.tech/), specializující se na 3D data, nabízí fotorealistické modely lidí. Jejich technologie se používá v maloobchodním sektoru, v lékařských simulacích a při vývoji interakce člověk-počítač pomocí pokročilých aplikací AR a VR. Jejich hlavními výhodami jsou fotorealistické výsledky užitečné pro simulaci lidské interakce a vývoj aplikací rozšířené reality (AR) nebo virtuální reality (VR).

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

Shrnutí

Syntetická data otevírají nové příležitosti pro společnosti, umožňují optimalizaci procesů, zvyšování konkurenceschopnosti a urychlení inovací. Jejich použití jim umožňuje prozkoumávat nové oblasti, aniž by ohrozily soukromí a bezpečnost. Proto stojí za to zvážit implementaci syntetických dat do vaší obchodní strategie, abyste mohli využít jejich potenciál a výhody. Doporučujeme vám dozvědět se více o syntetických datech a jak je můžete využít k růstu vašeho podnikání.

Pokud se vám náš obsah líbí, připojte se k naší komunitě včelích dělnic na Facebooku, Twitteru, LinkedInu, Instagramu, YouTube, Pinterestu, TikToku.

Robert Whitney

Odborník na JavaScript a lektor, který školí IT oddělení. Jeho hlavním cílem je zvýšit produktivitu týmu tím, že učí ostatní, jak efektivně spolupracovat při programování.

View all posts →

Robert Whitney

Odborník na JavaScript a lektor, který školí IT oddělení. Jeho hlavním cílem je zvýšit produktivitu týmu tím, že učí ostatní, jak efektivně spolupracovat při programování.

Share
Published by
Robert Whitney

Recent Posts

Role AI v moderaci obsahu | AI v podnikání #129

Společnosti se potýkají s řízením obrovského množství obsahu publikovaného online, od příspěvků na sociálních médiích…

2 days ago

Analýza sentimentu s AI. Jak pomáhá řídit změny v podnikání? | AI v podnikání #128

V éře digitální transformace mají společnosti přístup k bezprecedentnímu množství dat o svých zákaznících –…

2 days ago

Nejlepší nástroje pro přepisování pomocí AI. Jak převést dlouhé nahrávky na stručné shrnutí? | AI v podnikání #127

Věděli jste, že můžete získat podstatu několika hodinového záznamu ze schůzky nebo rozhovoru s klientem…

2 days ago

Generování videa pomocí AI. Nové obzory ve výrobě video obsahu pro podniky | AI v podnikání #126

Představte si svět, kde vaše firma může vytvářet poutavá, personalizovaná videa pro jakoukoli příležitost, aniž…

2 days ago

LLMOps, neboli jak efektivně spravovat jazykové modely v organizaci | AI v podnikání #125

Aby plně využily potenciál velkých jazykových modelů (LLM), musí společnosti implementovat efektivní přístup k řízení…

2 days ago

Automatizace nebo augmentace? Dva přístupy k AI ve společnosti | AI v podnikání #124

V roce 2018 se Unilever již vydal na vědomou cestu k vyvážení automatizace a rozšiřování…

2 days ago