#_IA_Tentando_Acompanhar | Edição 121

Olá Pessoal!!!!

Depois de falarmos sobre LLMs e SLMs, hoje queria trazer um conceito que está ganhando muito destaque e tem ajudado a resolver um dos maiores gargalos da IA atualmente: a escassez de dados de qualidade para treinamento de novos modelos!

Você sabe o que são dados sintéticos?!

Vamos explorar um pouco esse tema de modo bem simples e prático!

#_Dados_Sintéticos

Pessoal, primeiro vale a pena entender o que são dados sintéticos. De modo simples, são informações que não foram coletadas do mundo real, mas sim criadas artificialmente por algoritmos de computador, de forma que possam ser utilizadas no treinamento de modelos de IA.

Pense neles como "dados fabricados" que imitam os dados "naturais", mas com diversas vantagens!

#_Benefício

Existem muitas vantagens que levam as empresas a usarem dados sintéticos para treinar modelos de IA, em vez de dependerem exclusivamente de dados reais.

Um dos maiores benefícios envolve as questões associadas à privacidade, especialmente em setores mais regulados como saúde e financeiro. Com dados sintéticos, não se usam dados de pessoas reais, evitando riscos por exemplo com leis como LGPD e GDPR. Pelo menos na fase de treinamento!!

Outro ponto é a economia de tempo e dinheiro. É possível gerar uma grande quantidade de dados rapidamente, sem a necessidade de processos caros e demorados de coleta do mundo real.

Eu também destacaria a diversidade. Com dados sintéticos, você pode criar dados de cenários específicos, corrigir vieses que poderiam estar presentes em dados reais e garantir um conjunto de dados mais equilibrado para o treinamento.

#_Exemplos_Práticos

Imagine que você precisa treinar um modelo para detectar fraudes bancárias, mas não pode usar dados reais de clientes por questões de privacidade. Com dados sintéticos, você cria transações "falsas" que se parecem estatisticamente com as reais, mas não expõem nenhuma informação pessoal verdadeira.

Pense no caso dos carros autônomos, você consegue testar milhares de cenários de tráfego, condições de clima extremo e situações de risco que seriam impossíveis ou perigosas de coletar no mundo real.

Na área médica, por exemplo, dados sintéticos podem simular dados de pacientes para acelerar a pesquisa e o desenvolvimento de novos medicamentos, sem comprometer a confidencialidade dos pacientes reais.

Poderíamos citar uma infinidade de outros exemplos!!

#_Desafio

Entre os vários desafios, um dos principais ao usar dados sintéticos é validar se eles são de fato representativos o suficiente para treinar uma aplicação que vai ser usada no mundo real.

#_Curiosidade

Lembra da DeepSeek, que teve um posicionamento de mercado extremamente rápido e impactou o cenário de investimentos em IA em quase 1 trilhão de dólares no início de 2025? Então, um dos fatores que permitiram essa agilidade foi justamente o uso intensivo de dados sintéticos para boa parte dos treinamentos de seus modelos, economizando tempo e investimento.

#_Para_Ficar_de_Olho

Eu entendo que os dados sintéticos são uma tendência muito grande dentro do mundo da IA. Eles estão facilitando o treinamento de modelos em áreas onde a coleta de dados reais é limitada, custosa ou inviável, acelerando muito a inovação.

Um ponto que eu acho bacana é que isso está tornando a entrada de novas empresas com ofertas de IA mais acessível (pela redução de custos e dependência de dados reais), e isso vai favorecer a todos nós com mais e melhores soluções! :)

Pessoal, espero que este post tenha ajudado a entender de forma simples o que são os dados sintéticos e por que eles são tão importantes para o futuro da IA!

Vamos acompanhando... Sobre o autor:

Rogério Coutinho da Silva

rogerio.coutinho.silva@gmail.com 

https://www.linkedin.com/in/rogerio-coutinho-silva/

Engenheiro de Computação formado pela Universidade Federal de São Carlos (UFSCar). Sócio-fundador da Podium Tecnologia (Consultoria especializada em Governança de Segurança da Informação, Privacidade e Continuidade de Negócios) e da SimpleWay (Plataforma de Governança de Segurança Cibernética, Privacidade e IA). Foto de Swello na Unsplash