Det är ett verktyg som, trots sin tekniska komplexitet, erbjuder enkelhet och säkerhet i användningen, vilket öppnar upp nya affärsmöjligheter. I denna artikel kommer vi att ta en närmare titt på vad syntetiska data är, hur det kan stödja tillväxten av små och medelstora företag (SMEs), och inom vilka branscher det kommer att användas i stor utsträckning. Gör dig redo för en dos av värdefulla tips och inspiration som kan hjälpa ditt företag att växa.

Vad är syntetiska data?

Syntetiska data, som namnet antyder, är konstgjort skapade snarare än insamlade från faktiska händelser. Genererade med hjälp av algoritmer och datorsimuleringar, efterliknar de verkliga data samtidigt som de behåller sina statistiska och matematiska egenskaper.

Det finns tre typer av syntetiska data:

  • simuleringsdata – skapade med hjälp av datorsimuleringar, efterliknar vissa scenarier,
  • algoritmiskt genererade data – producerade av algoritmer, är utformade för att imitera vissa datamönster,
  • AI-baserade data – skapade med hjälp av AI-teknologier som neurala nätverk för att efterlikna komplexa datamönster.

Enligt Gartner kommer så mycket som 60% av de data som används i AI-modellträning att vara syntetiska data år 2024, vilket understryker dess växande betydelse.

Vad används syntetiska data till i SMEs?

För små och medelstora företag, som ofta kämpar med begränsade resurser, kan syntetiska data vara nyckeln till snabbare tillväxt och innovation.

De möjliggör testning och utveckling av nya produkter eller tjänster utan de höga kostnader som är förknippade med insamling och bearbetning av verkliga data. De är särskilt väl lämpade för uppgifter som:

  • programvarutestning – utan risken att exponera känsliga kunddata eller besvära användare när nya versioner av algoritmer introduceras,
  • AI-modellträning – möjliggör skapandet av mer exakta och effektiva modeller utan att behöva köpa databaser eller samla in dem själv,
  • simulering av affärsscenarier – hjälper till att bättre förbereda sig för olika marknadsförhållanden som är mindre sannolika att inträffa.

Dessutom tillåter syntetiska data att experimentera i en kontrollerad miljö, vilket är särskilt värdefullt under prototypfasen av nya lösningar.

Fördelar med att använda syntetiska data

Den största fördelen med det är avsaknaden av identifierande data, vilket gör det till ett idealiskt verktyg för företag som vill testa och utveckla AI-modeller utan att kompromissa med integriteten. Men användningen av syntetiska data medför också ett antal ytterligare fördelar som kan ha en betydande inverkan på ett företags verksamhet. Här är några av dem:

  • ger högkvalitativa och balanserade data, vilket är avgörande för noggrann analys och beslut,
  • eliminera behovet av tidskrävande datamärkning, vilket sparar tid och minskar kostnader,
  • hjälpa till att minska snedvridning genom att skapa mer balanserade datamängder,
  • minimera integritetsproblem, vilket är särskilt viktigt i en tid av ökad medvetenhet om dataskydd.
Syntetiska data

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

Vilka företag drar mest nytta av syntetiska data?

Syntetiska data används inom många branscher, men det kan vara särskilt fördelaktigt för företag som behöver känsliga, farliga eller sällsynta data. Detta kan inkludera data för:

  • vårdgivare – möjliggör skydd av patienters integritet och förbättrar kliniska forskningsmöjligheter,
  • tillverkare av autonoma fordon – möjliggör säker och trygg testning av teknologier under kontrollerade förhållanden,
  • finanssektorn – stödjer bedrägeribekämpning och marknadsbeteendeanalys,

Innan du bestämmer dig för om användningen av det kommer att gynna ditt företag, utvärdera noggrant dina behov. Fråga dig själv vilka typer av data som är kritiska för ditt företag. Kommer det att vara bilder, strukturerade data eller kanske tidsserier?

Utvärdera också plattformens användarvänlighet med avseende på vem som kommer att använda den dagligen, samt plattformens förmåga att integreras med dina nuvarande system. Se till att leverantören har robusta integritetspraxis som följer branschregler och att plattformens villkor är förenliga med framväxande AI-regler.

Vilken leverantör ska man välja?

Valet av leverantör av syntetiska data beror främst på vilken typ av data företaget behöver. Bland de mest populära alternativen är det värt att överväga följande förslag:

  1. Mostly AI (https://mostly.ai/). Dess främsta fördel är en användarvänlig plattform som inte kräver avancerad teknisk kunskap. Den tillhandahåller högst anpassningsbara syntetiska data, inklusive strukturerade (tabellbaserade) data, bilder, video och tidsserier. Den specialiserar sig på att generera realistiska data som skyddar användarens integritet och minskar snedvridning i datamängder. AI används oftast inom finanssektorn, detaljhandeln och mjukvaruutvecklingsföretag.
  2. Gretel (https://gretel.ai/) Gretel fokuserar å sin sida på strukturerade och textbaserade data och erbjuder verktyg som enkelt integreras med befintliga system. Deras främsta fördel är integritetsskydd, vilket är tillämpligt inom finans eller vård, där anonymitet av data är en prioritet.
  3. Datagen (https://datagen.tech/), specialiserar sig på 3D-data och erbjuder fotorealistiska modeller av människor. Deras teknik används inom detaljhandeln, i medicinska simuleringar och utvecklingen av människa-datorinteraktion med hjälp av avancerade AR- och VR-applikationer. Dess främsta fördelar är fotorealistiska resultat som är användbara för att simulera mänsklig interaktion och utveckla augmented reality (AR) eller virtual reality (VR) applikationer.
Syntetiska data

Källa: Mostly AI (https://mostly.ai/)

Sammanfattning

Syntetiska data öppnar upp nya möjligheter för företag, vilket gör att de kan optimera processer, öka konkurrenskraften och påskynda innovation. Dess användning gör det möjligt för dem att utforska nya områden utan att kompromissa med integritet och säkerhet. Därför är det värt att överväga implementeringen av syntetiska data i din affärsstrategi för att dra nytta av dess potential och fördelar. Vi uppmuntrar dig att lära dig mer om syntetiska data och hur du kan använda dem för att växa ditt företag.

Syntetiska data

Om du gillar vårt innehåll, gå med i vår aktiva community av busy bees på Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.

Robert Whitney

JavaScript-expert och instruktör som coachar IT-avdelningar. Hans huvudmål är att höja teamets produktivitet genom att lära andra hur man effektivt samarbetar medan man kodar.

View all posts →

AI in business:

  1. 6 fantastiska ChatGTP-plugins som kommer att göra ditt liv enklare
  2. Navigera nya affärsmöjligheter med ChatGPT-4
  3. 3 fantastiska AI-skribenter du måste prova idag
  4. Syntetiska skådespelare. Topp 3 AI-videogeneratorer
  5. Vilka är svagheterna i min affärsidé? En brainstorming-session med ChatGPT
  6. Att använda ChatGPT i affärer
  7. Nya tjänster och produkter som använder AI
  8. Automatiserade inlägg på sociala medier
  9. Schemalägga inlägg på sociala medier. Hur kan AI hjälpa till?
  10. AI:s roll i affärsbeslutsfattande
  11. Affärsnlp idag och imorgon
  12. AI-assisterade textchattbotar
  13. AI-applikationer inom affärsvärlden - översikt
  14. Hot och möjligheter med AI i affärer (del 2)
  15. Hot och möjligheter med AI i affärer (del 1)
  16. Vad är framtiden för AI enligt McKinsey Global Institute?
  17. Artificiell intelligens i affärer - Introduktion
  18. Vad är NLP, eller naturlig språkbehandling i affärer
  19. Google Translate vs DeepL. 5 tillämpningar av maskinöversättning för företag
  20. Automatisk dokumenthantering
  21. Drift och affärsapplikationer för röstrobotar
  22. Virtuell assistentteknik, eller hur man pratar med AI?
  23. Vad är affärsintelligens?
  24. Hur kan artificiell intelligens hjälpa till med BPM?
  25. Kreativ AI idag och imorgon
  26. Artificiell intelligens i innehållshantering
  27. Utforska kraften i AI inom musikskapande
  28. 3 användbara AI-grafikdesignverktyg. Generativ AI i affärer
  29. AI och sociala medier – vad säger de om oss?
  30. Kommer artificiell intelligens att ersätta affärsanalytiker?
  31. AI-verktyg för chefen
  32. Framtidens arbetsmarknad och kommande yrken
  33. RPA och API:er i ett digitalt företag
  34. Nya interaktioner. Hur förändrar AI sättet vi använder enheter?
  35. Multimodal AI och dess tillämpningar inom affärer
  36. Artificiell intelligens och miljön. 3 AI-lösningar för att hjälpa dig bygga en hållbar verksamhet
  37. AI-innehållsdetektorer. Är de värda det?
  38. ChatGPT vs Bard vs Bing. Vilken AI-chattbot leder racet?
  39. Är chatbot-AI en konkurrent till Google-sökning?
  40. Effektiva ChatGPT-frågor för HR och rekrytering
  41. Prompt engineering. Vad gör en promptingenjör?
  42. AI och vad mer? Toppteknologitrender för företag 2024
  43. AI och affärsetik. Varför du bör investera i etiska lösningar
  44. Meta AI. Vad bör du veta om Facebooks och Instagrams AI-stödda funktioner?
  45. AI-reglering. Vad behöver du veta som entreprenör?
  46. 5 nya användningar av AI i affärer
  47. AI-produkter och projekt - hur skiljer de sig från andra?
  48. AI som en expert i ditt team
  49. AI-team vs. rollfördelning
  50. Hur väljer man ett karriärområde inom AI?
  51. AI inom HR: Hur rekryteringsautomation påverkar HR och teamutveckling
  52. AI-assisterad processautomation. Var ska man börja?
  53. 6 mest intressanta AI-verktyg 2023
  54. Vad är företagets AI-mognadsanalys?
  55. AI för B2B-personalisering
  56. ChatGPT-användningsfall. 18 exempel på hur du kan förbättra ditt företag med ChatGPT 2024
  57. AI Mockup-generator. Topp 4 verktyg
  58. Mikrolärande. Ett snabbt sätt att få nya färdigheter
  59. De mest intressanta AI-implementationerna i företag 2024
  60. Vilka utmaningar medför AI-projektet?
  61. Topp 8 AI-verktyg för företag 2024
  62. AI i CRM. Vad förändrar AI i CRM-verktyg?
  63. UE:s AI-lag. Hur reglerar Europa användningen av artificiell intelligens
  64. Topp 7 AI webbplatsbyggare
  65. Ingen kodverktyg och AI-innovationer
  66. Hur mycket ökar användningen av AI produktiviteten i ditt team?
  67. Hur man använder ChatGTP för marknadsundersökningar?
  68. Hur kan du bredda räckvidden för din AI-marknadsföringskampanj?
  69. AI inom transport och logistik
  70. Vilka affärsproblem kan AI lösa?
  71. Hur matchar du en AI-lösning med ett affärsproblem?
  72. Artificiell intelligens i medierna
  73. AI inom bank och finans. Stripe, Monzo och Grab
  74. AI inom resebranschen
  75. Hur AI främjar födelsen av nya teknologier
  76. AI inom e-handel. Översikt över globala ledare
  77. Topp 4 AI-bildskapande verktyg
  78. Topp 5 AI-verktyg för dataanalys
  79. Revolutionen av AI i sociala medier
  80. Är det alltid värt att lägga till artificiell intelligens i produktutvecklingsprocessen?
  81. 6 största affärsmisstag orsakade av AI
  82. AI-strategi i ditt företag - hur bygger man den?
  83. Bästa AI-kurser – 6 fantastiska rekommendationer
  84. Optimera sociala medier-lyssnande med AI-verktyg
  85. IoT + AI, eller hur man minskar energikostnaderna i ett företag
  86. AI inom logistik. 5 bästa verktyg
  87. GPT Store – en översikt över de mest intressanta GPT:erna för företag
  88. LLM, GPT, RAG... Vad betyder AI-förkortningar?
  89. AI-robotar – framtiden eller nutiden för affärer?
  90. Vad kostar det att implementera AI i ett företag?
  91. Vad gör specialister inom artificiell intelligens?
  92. Hur kan AI hjälpa till i en frilansares karriär?
  93. Automatisera arbete och öka produktiviteten. En guide till AI för frilansare
  94. AI för startups – bästa verktyg
  95. Bygga en webbplats med AI
  96. Eleven Labs och vad mer? De mest lovande AI-startups.
  97. OpenAI, Midjourney, Anthropic, Hugging Face. Vem är vem i AI-världen?
  98. Syntetisk data och dess betydelse för utvecklingen av ditt företag
  99. Topp AI-sökmotorer. Var ska man leta efter AI-verktyg?
  100. Video AI. De senaste AI-videogeneratorerna
  101. AI för chefer. Hur AI kan göra ditt jobb enklare
  102. Vad är nytt i Google Gemini? Allt du behöver veta
  103. AI i Polen. Företag, möten och konferenser
  104. AI-kalender. Hur optimerar du din tid i ett företag?
  105. AI och framtiden för arbete. Hur förbereder du ditt företag för förändring?
  106. AI-röstkloning för företag. Hur skapar man personliga röstmeddelanden med AI?
  107. "Vi är alla utvecklare". Hur kan medborgarutvecklare hjälpa ditt företag?
  108. Faktakontroll och AI-hallucinationer
  109. AI i rekrytering – utveckla rekryteringsmaterial steg för steg
  110. Sora. Hur kommer realistiska videor från OpenAI att förändra affärer?
  111. Midjourney v6. Innovationer inom AI-bildgenerering
  112. AI i små och medelstora företag. Hur kan små och medelstora företag konkurrera med jättar med hjälp av AI?
  113. Hur förändrar AI influencer-marknadsföring?
  114. Är AI verkligen ett hot mot utvecklare? Devin och Microsoft AutoDev
  115. Bästa AI-chatbots för e-handel. Plattformar
  116. AI-chattbottar för e-handel. Fallstudier
  117. Hur håller man sig uppdaterad om vad som händer i AI-världen?
  118. Tämja AI. Hur tar man de första stegen för att tillämpa AI i sitt företag?
  119. Förvirring, Bing Copilot eller You.com? Jämförelse av AI-sökmotorer
  120. AI-experter i Polen
  121. ReALM. En banbrytande språkmodell från Apple?
  122. Google Genie — en generativ AI-modell som skapar helt interaktiva världar från bilder
  123. Automation eller förstärkning? Två tillvägagångssätt för AI i ett företag
  124. LLMOps, eller hur man effektivt hanterar språkmodeller i en organisation
  125. AI-videogenerering. Nya horisonter inom videoinnehållsproduktion för företag
  126. Bästa AI-transkription verktyg. Hur man omvandlar långa inspelningar till koncisa sammanfattningar?
  127. Sentimentanalys med AI. Hur hjälper det till att driva förändring i företag?
  128. AI:s roll i innehållsmoderering