| 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
Kwantowy przełom w cyberochronie - nadchodząca dekada przepisze zasady szyfrowania na nowo
Przez długi czas cyfrowe bezpieczeństwo opierało się na prostym założeniu: współczesne komputery potrzebowałyby ogromnych zasobów i wielu lat, aby złamać silne algorytmy szyfrowania. Rozwój technologii kwantowej zaczyna jednak tę regułę podważać, a eksperci przewidują, że w perspektywie 5–10 lat może nadejść „dzień zero”. Jest to moment, w którym zaawansowana maszyna kwantowa będzie w stanie przełamać większość aktualnie stosowanych zabezpieczeń kryptograficznych w czasie liczonym nie w latach, lecz w godzinach.
PSI prezentuje nową identyfikację wizualną
W ramach realizowanej strategii transformacji PSI Software SE zaprezentowała nową identyfikację wizualną. Odświeżony wizerunek w spójny sposób oddaje technologiczne zaawansowanie firmy, jej głęboką wiedzę branżową oraz silne ukierunkowanie na potrzeby klientów. Zmiany te wzmacniają pozycję PSI jako innowacyjnego lidera technologicznego w obszarze skalowalnych rozwiązań informatycznych opartych na sztucznej inteligencji i chmurze, rozwijanych z myślą o energetyce i przemyśle.
W ramach realizowanej strategii transformacji PSI Software SE zaprezentowała nową identyfikację wizualną. Odświeżony wizerunek w spójny sposób oddaje technologiczne zaawansowanie firmy, jej głęboką wiedzę branżową oraz silne ukierunkowanie na potrzeby klientów. Zmiany te wzmacniają pozycję PSI jako innowacyjnego lidera technologicznego w obszarze skalowalnych rozwiązań informatycznych opartych na sztucznej inteligencji i chmurze, rozwijanych z myślą o energetyce i przemyśle.
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.
F5 rozszerza portfolio bezpieczeństwa o narzędzia do ochrony systemów AI w środowiskach enterprise
F5 ogłosiło wprowadzenie dwóch nowych rozwiązań - F5 AI Guardrails oraz F5 AI Red Team - które mają odpowiedzieć na jedno z kluczowych wyzwań współczesnych organizacji: bezpieczne wdrażanie i eksploatację systemów sztucznej inteligencji na dużą skalę. Nowa oferta łączy ochronę działania modeli AI w czasie rzeczywistym z ofensy
Snowflake + OpenAI: AI bliżej biznesu
Snowflake przyspiesza wykorzystanie danych i sztucznej inteligencji w firmach, przenosząc AI z fazy eksperymentów do codziennych procesów biznesowych. Nowe rozwiązania w ramach AI Data Cloud integrują modele AI bezpośrednio z danymi, narzędziami deweloperskimi i warstwą semantyczną. Partnerstwo z OpenAI, agent Cortex Code, Semantic View Autopilot oraz rozwój Snowflake Postgres pokazują, jak budować skalowalne, bezpieczne i mierzalne wdrożenia AI w skali całej organizacji.
Najnowsze artykuły
Magazyn bez błędów? Sprawdź, jak system WMS zmienia codzienność logistyki
Współczesna logistyka wymaga nie tylko szybkości działania, lecz także maksymalnej precyzji – to właśnie te czynniki coraz częściej decydują o przewadze konkurencyjnej firm. Nawet drobne pomyłki w ewidencji stanów magazynowych, błędy przy przyjmowaniu dostaw czy nieprawidłowe rozmieszczenie towarów, mogą skutkować poważnymi stratami finansowymi i opóźnieniami w realizacji zamówień. W jaki sposób nowoczesne rozwiązania do zarządzania pomagają unikać takich sytuacji? Czym właściwie różni się tradycyjny system magazynowy od zaawansowanych rozwiązań klasy WMS (ang. Warehouse Management System)? I w jaki sposób inteligentne zarządzanie procesami magazynowymi realnie usprawnia codzienną pracę setek firm?
Współczesna logistyka wymaga nie tylko szybkości działania, lecz także maksymalnej precyzji – to właśnie te czynniki coraz częściej decydują o przewadze konkurencyjnej firm. Nawet drobne pomyłki w ewidencji stanów magazynowych, błędy przy przyjmowaniu dostaw czy nieprawidłowe rozmieszczenie towarów, mogą skutkować poważnymi stratami finansowymi i opóźnieniami w realizacji zamówień. W jaki sposób nowoczesne rozwiązania do zarządzania pomagają unikać takich sytuacji? Czym właściwie różni się tradycyjny system magazynowy od zaawansowanych rozwiązań klasy WMS (ang. Warehouse Management System)? I w jaki sposób inteligentne zarządzanie procesami magazynowymi realnie usprawnia codzienną pracę setek firm?
Migracja z SAP ECC na S4 HANA: Ryzyka, korzyści i alternatywne rozwiązania
W ostatnich latach wiele firm, które korzystają z systemu SAP ECC (Enterprise Central Component), stoi przed decyzją o przejściu na nowszą wersję — SAP S4 HANA. W obliczu końca wsparcia dla ECC w 2030 roku, temat ten staje się coraz bardziej aktualny. Przemiany technologiczne oraz rosnące oczekiwania związane z integracją nowych funkcji, jak sztuczna inteligencja (AI), skłaniają do refleksji nad tym, czy warto podjąć tak dużą zmianę w architekturze systemu. Przyjrzyjmy się głównym powodom, dla których firmy rozważają migrację do S4 HANA, ale także argumentom, które mogą przemawiać za pozostaniem przy dotychczasowym systemie ECC, przynajmniej na krótki okres.
Jak maksymalizować zyski z MTO i MTS dzięki BPSC ERP?
Zysk przedsiębiorstwa produkcyjnego zależy nie tylko od wydajności maszyn, ale przede wszystkim od precyzyjnego planowania, realnych danych i umiejętnego zarządzania procesami. Dlatego firmy, które chcą skutecznie działać zarówno w modelu Make to Stock (MTS), jak i Make to Order (MTO), coraz częściej sięgają po rozwiązania klasy ERP, takie jak BPSC ERP.
Zysk przedsiębiorstwa produkcyjnego zależy nie tylko od wydajności maszyn, ale przede wszystkim od precyzyjnego planowania, realnych danych i umiejętnego zarządzania procesami. Dlatego firmy, które chcą skutecznie działać zarówno w modelu Make to Stock (MTS), jak i Make to Order (MTO), coraz częściej sięgają po rozwiązania klasy ERP, takie jak BPSC ERP.
Ponad połowa cyberataków zaczyna się od błędu człowieka
Ponad 2/3 firm w Polsce odnotowała w zeszłym roku co najmniej 1 incydent naruszenia bezpieczeństwa . Według danych Unit 42, zespołu analitycznego Palo Alto Networks, aż 60% ataków rozpoczyna się od działań wymierzonych w pracowników – najczęściej pod postacią phishingu i innych form inżynierii społecznej . To pokazuje, że w systemie ochrony organizacji pracownicy są kluczowym ogniwem – i że firmy muszą nie tylko edukować, ale też konsekwentnie egzekwować zasady cyberhigieny. Warto o tym pamiętać szczególnie teraz, w październiku, gdy obchodzimy Europejski Miesiąc Cyberbezpieczeństwa.
MES - holistyczne zarządzanie produkcją
Nowoczesna produkcja wymaga precyzji, szybkości i pełnej kontroli nad przebiegiem procesów. Rosnąca złożoność zleceń oraz presja kosztowa sprawiają, że ręczne raportowanie i intuicyjne zarządzanie coraz częściej okazują się niewystarczające. Firmy szukają rozwiązań, które umożliwiają im widzenie produkcji „na żywo”, a nie z opóźnieniem kilku godzin czy dni. W tym kontekście kluczową rolę odgrywają narzędzia, które porządkują informacje i pozwalają reagować natychmiast, zamiast po fakcie.
PSI prezentuje nową identyfikację wizualną
W ramach realizowanej strategii transformacji PSI Software SE zaprezentowała nową identyfikację wiz… / Czytaj więcej
Snowflake + OpenAI: AI bliżej biznesu
Snowflake przyspiesza wykorzystanie danych i sztucznej inteligencji w firmach, przenosząc AI z fazy… / 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
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
AI bez hype’u – od eksperymentów do infrastruktury decyzji
Sektory IT oraz logistyka stoją u progu fundamentalnej zmiany w podejściu do sztucznej inteligencji… / Czytaj więcej
