{"id":849741,"date":"2024-10-23T06:35:00","date_gmt":"2024-10-23T06:35:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.capgemini.com\/it-it\/?p=849741"},"modified":"2026-02-23T17:08:17","modified_gmt":"2026-02-23T17:08:17","slug":"rivoluzione-dei-dati-sintetici","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.capgemini.com\/it-it\/prospettive\/i-nostri-articoli\/rivoluzione-dei-dati-sintetici\/","title":{"rendered":"La rivoluzione dei dati sintetici nel mondo dell\u2019intelligenza artificiale"},"content":{"rendered":"\n<header class=\"wp-block-cg-blocks-hero-blogs header-hero-blogs\"><div class=\"container\"><div class=\"hero-blogs\"><div class=\"hero-blogs-content-wrapper\"><div class=\"row\"><div class=\"col-12\"><div class=\"header-title\"><h1>La rivoluzione dei dati sintetici nel mondo dell\u2019intelligenza artificiale<\/h1><\/div><\/div><\/div><\/div><div class=\"hero-blogs-bottom\"><div class=\"header-author\"><div class=\"author-img\"><img decoding=\"async\" src=\"\/wp-content\/themes\/capgemini2025\/assets\/images\/cg-logo-white.svg?w=200&amp;quality=10\" alt=\"\" loading=\"lazy\"\/><\/div><div class=\"author-name-date\"><h5 class=\"author-name\">Capgemini<\/h5><h5 class=\"blog-date\">Oct 23, 2024<\/h5><\/div><\/div><div class=\"brand-image\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" src=\"\/wp-content\/themes\/capgemini2025\/assets\/images\/capgemini-engineering-white.svg\" alt=\"capgemini-engineering\"\/><\/div><\/div><\/div><\/div><\/header>\n\n\n\n<section class=\"wp-block-cg-blocks-group undefined section section--article-content\"><div class=\"article-main-content\"><div class=\"container\"><div class=\"row\"><div class=\"col-12 col-md-1\"><nav class=\"article-social\"><ul class=\"social-nav\"><li class=\"ip-order-fb\"><a href=\"https:\/\/www.facebook.com\/sharer\/sharer.php?u=https:\/\/www.capgemini.com\/it-it\/?p=849741\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" title=\"si apre in una nuova finestra\"><i aria-hidden=\"true\" class=\"icon-fb\"><\/i><span class=\"sr-only\">Facebook<\/span><\/a><\/li><li class=\"ip-order-li\"><a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/sharing\/share-offsite\/?url=https:\/\/www.capgemini.com\/it-it\/?p=849741\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" title=\"si apre in una nuova finestra\"><i aria-hidden=\"true\" class=\"icon-li\"><\/i><span class=\"sr-only\">Linkedin<\/span><\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div><div class=\"col-12 col-md-11 col-lg-10\"><div class=\"article-text article-quote-text\">\n<p><em>Esploriamo il crescente utilizzo dei dati sintetici nell&#8217;intelligenza artificiale, evidenziando i loro vantaggi, applicazioni e il futuro mercato.<\/em><\/p>\n\n\n\n<p>Il boom dell\u2019intelligenza artificiale (AI) nell\u2019ultimo decennio, in particolare a partire dal 2023, con la diffusione di massa di modelli come <strong>Chat GPT<\/strong>, <strong>Microsoft Copilot<\/strong> e <strong>Google Gemini<\/strong>, ha favorito un\u2019enorme spinta nell\u2019investimento di <a href=\"https:\/\/www.capgemini.com\/it-it\/prospettive\/i-nostri-articoli\/ai-copilot-microsoft\/\">tecnologie Gen AI based<\/a>. Secondo il <a href=\"https:\/\/www.capgemini.com\/it-it\/news\/comunicati-stampa\/la-maggior-parte-dei-dirigenti-aziendali-si-dichiara-ottimista-sulla-crescita-della-propria-organizzazione-nel-2024\/\">report <em>&#8220;Embracing a brighter future: Investment priorities for 2024&#8221;<\/em><\/a> del Capgemini Research Institute, molte organizzazioni riconoscono il potenziale dell\u2019AI come strumento&nbsp;per promuovere l\u2019innovazione, la produttivit\u00e0 e la crescita dei ricavi. Quasi 9 organizzazioni su 10 prevedono di utilizzare l\u2019intelligenza artificiale generativa entro i prossimi 12-18 mesi. Tale previsione \u00e8 confermata anche dagli <strong>analisti di Gartner<\/strong>, secondo cui entro il 2026 oltre l\u201980% delle aziende si avvarr\u00e0 modelli di <strong>AI generativa<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p>Disporre di un ampio bacino di <strong>dati di alta qualit\u00e0<\/strong> per l\u2019addestramento e il test dei modelli di <strong>intelligenza artificiale<\/strong> \u00e8 un fattore di grande importanza in questo contesto di corsa all\u2019<strong>innovazione tecnologica<\/strong>. Tuttavia,<strong> raccogliere i dati necessari<\/strong> pu\u00f2 essere costoso, dispendioso in termini di tempo, presentare problematiche legali, etiche o di privacy. In alcuni casi, i <strong>dati <\/strong>potrebbero essere perfino impossibili da acquisire. Ed \u00e8 qui che entrano in gioco i <strong><em>dati sintetici<\/em><\/strong> (in inglese,<em> synthetic data<\/em>).<\/p>\n\n\n\n<p>Come il nome stesso suggerisce, si tratta di <strong>dati<\/strong> generati artificialmente tramite simulazioni e algoritmi, anzich\u00e9 essere raccolti da osservazioni o misurazioni nel mondo reale. I <strong>dati sintetici<\/strong> possono quindi essere progettati per replicare specifici scenari e considerare una vasta gamma di variabili: sono quindi estremamente utili per il miglioramento delle prestazioni dell\u2019AI.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-i-vantaggi-dei-dati-sintetici-i-5-fattori-che-li-rendono-utili\">I vantaggi dei dati sintetici: i 5 fattori che li rendono utili<\/h2>\n\n\n\n<p>I <strong>dati sintetici<\/strong> offrono numerosi benefici rispetto ai<strong> dati reali.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ol start=\"1\" class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>I dati sintetici fanno fronte alla carenza di dati: <\/strong>in molti ambiti i<strong> dati reali<\/strong> sono scarsi o difficili da ottenere, come nel caso di quelli legati a eventi rari o casi limite come anomalie di produzione o situazioni pericolose. I <strong>dataset sintetici<\/strong> possono essere creati ad hoc per fornire dati realistici che vanno a colmare queste lacune, migliorando notevolmente l\u2019efficacia degli algoritmi di AI nel riconoscerli.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>&nbsp;I dati sintetici eliminano i bias:<\/strong> i dati reali spesso mancano di variabilit\u00e0 e possono contenere intrinsecamente alcuni pregiudizi (<em>bias<\/em>): ad esempio, dati raccolti soltanto in specifiche zone del mondo potrebbero contenere bias geografici o culturali. I <strong>dati sintetici<\/strong>, al contrario, non sono soggetti a queste limitazioni: combinando migliaia di variazioni contestuali, risultano pi\u00f9 equilibrati e rappresentativi di tutti i possibili scenari, migliorando cos\u00ec l&#8217;affidabilit\u00e0 e la robustezza dei modelli.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>I dati sintetici rispettano la privacy: <\/strong>uno dei vantaggi pi\u00f9 significativi \u00e8 che sono <strong>dati<\/strong> completamente nuovi e creati artificialmente, quindi non soggetti al rischio di esporre informazioni sensibili. I <strong>dataset sintetici <\/strong>permettono di addestrare i modelli in modo efficace senza compromettere la <strong>privacy<\/strong> di alcun individuo e senza dover ricorrere a tecniche di anonimizzazione.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>I dati sintetici producono un vantaggio economico: <\/strong>creare dati tramite simulazioni \u00e8 spesso molto pi\u00f9 rapido ed economico rispetto alla raccolta e annotazione manuale di <strong>dati reali<\/strong>. Disporre di enormi quantit\u00e0 di <strong>dati<\/strong> in tempi brevi riduce i costi e accelera i processi di <strong>sviluppo e innovazione<\/strong>.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>I dati sintetici sono versatili e riutilizzabili:<\/strong> un generatore di dati \u00e8 in grado di produrre milioni di combinazioni con la possibilit\u00e0 di modificare qualche parametro per introdurre ulteriore variabilit\u00e0 nel dataset. Inoltre, in caso di simulazioni in <strong>ambiente virtuale<\/strong>, a partire da un unico generatore, \u00e8 possibile simulare una moltitudine di sensori diversi di acquisizione come telecamere, lidar, radar, etc. Infine, lo scenario realizzato pu\u00f2 essere utilizzato parallelamente per ulteriori scopi al di l\u00e0 della generazione di <strong>dati sintetici<\/strong>, come <a href=\"https:\/\/www.capgemini.com\/insights\/research-library\/digital-twins\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">digital twin<\/a> o applicazioni XR in <a href=\"https:\/\/www.capgemini.com\/it-it\/prospettive\/i-nostri-articoli\/real-time-3d\/\">real-time<\/a>.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-come-vengono-prodotti-i-dati-sintetici\">Come vengono prodotti i dati sintetici?<\/h2>\n\n\n\n<p>Gli approcci pi\u00f9 diffusi per la generazione di dati sintetici possono essere raggruppati in tre tipologie: <strong>simulazioni in ambienti virtuali<\/strong>, <strong>modelli di AI generativa<\/strong> e <strong>modelli AI basati su distribuzioni statistiche<\/strong>. La scelta della tecnologia migliore per una determinata applicazione dipende dall\u2019<strong>ambito di utilizzo<\/strong>, dal tipo di <strong>dati sintetici <\/strong>da produrre e dal grado di accuratezza desiderato. Ci\u00f2 che accomuna tutti questi approcci \u00e8 la capacit\u00e0 di produrre <strong>risultati realistici e significativi<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p>Motori <strong>grafici 3D<\/strong> come Unity, Nvidia Omniverse e Unreal Engine consentono di creare <strong>ambienti virtuali 3D<\/strong> molto realistici nei quali \u00e8 possibile simulare scenari specifici con un elevato livello di dettaglio. Questi software<strong> offrono un ambiente di sviluppo flessibile <\/strong>e potente e risultano ideali per una vasta gamma di applicazioni: permettono di controllare ogni aspetto della simulazione, a partire dagli oggetti presenti nella scena, fino alle condizioni di illuminazione e meteorologiche. \u00c8 perfino possibile simulare eventuali acquisizioni erronee che possono capitare in <strong>situazioni reali<\/strong> come occlusioni parziali della visuale o difetti dei sensori di acquisizione.<\/p>\n\n\n\n<p>Questa metodologia permette di creare <strong>dati sintetici<\/strong> altamente personalizzati, realistici e robusti, che includono sia dati visivi che dati ausiliari contenenti un\u2019elevata quantit\u00e0 di informazioni. \u00c8 in grado di replicare scenari complessi e specifici con un alto grado di controllo e affidabilit\u00e0, requisiti particolarmente ricercati per esempio in <strong>ambito manifatturiero<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-la-generative-adversarial-networks-gan\">La Generative Adversarial Networks (GAN)<\/h2>\n\n\n\n<p>Le <strong>GAN<\/strong> sono modelli <strong>AI generativi <\/strong>che coinvolgono due reti neurali: una generativa e una discriminativa. La <strong>rete generativa<\/strong> crea nuovi dati a partire da una distribuzione casuale, mentre la <strong>rete discriminativa<\/strong> cerca di distinguere tra <strong>dati reali<\/strong> e <strong>dati generati<\/strong>. Questo processo di competizione continua porta a produrre <strong>dati sintetici <\/strong>sempre pi\u00f9 realistici. Le <strong>GAN<\/strong> sono particolarmente efficaci per generare immagini, video e altri dati visivi complessi.<\/p>\n\n\n\n<p>Le GAN offrono meno controllo sulle condizioni della simulazione e sulle possibilit\u00e0 di personalizzazione e i loro output dipendono molto dai <strong>dati reali<\/strong> forniti in partenza. Sono versatili, creative ed efficienti, in grado di generare <strong>dati visivi di alta qualit\u00e0<\/strong>, e quindi <strong>scenari realistici complessi<\/strong> (ad esempio situazioni di guida).<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-variational-autoencoder-vae\">Variational Autoencoder (VAE)<\/h2>\n\n\n\n<p>Al pari delle <strong>GAN<\/strong>, i <strong>VAE<\/strong> sono una classe di <strong>modelli generativi<\/strong> e sono composti da due <strong>reti neurali<\/strong>: un <strong>encoder<\/strong> e un <strong>decode<\/strong>r. Tuttavia, a differenza dalle <strong>GAN<\/strong>, apprendono una <strong>rappresentazione della distribuzione probabilistica dei dati<\/strong> che poi usano per generare nuovi campioni. Questo approccio permette di creare dati che mantengono le caratteristiche statistiche fondamentali dei dati originali.<\/p>\n\n\n\n<p>I <strong>VAE<\/strong> sono particolarmente utili per generare <strong>dati simili<\/strong> tra loro contenenti piccole variazioni, oppure tipologie di <strong>dati sintetici <\/strong>in modo controllato, compresi immagini, testi e dati strutturati.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-dati-sintetici-casi-di-studio\">Dati sintetici: casi di studio<\/h2>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-l-addestramento-di-autonomous-things\">L\u2019addestramento di Autonomous Things<\/h3>\n\n\n\n<p>L&#8217;<strong>industria automobilistica <\/strong>e quella robotica beneficiano enormemente dei<strong> dati sintetici <\/strong>per l\u2019addestramento e la validazione di apparecchi a guida autonoma, siano essi robot, veicoli o droni. In<strong> ambito automotive<\/strong> le simulazioni possono creare una vasta gamma di scenari di guida prevedendo condizioni stradali e meteorologiche diverse, interazioni con altri veicoli e pedoni. Nel caso della <strong>robotica<\/strong>, le simulazioni possono includere ambienti di lavoro complessi, interazioni con oggetti e persone, pericolosi incidenti sul lavoro, imprevisti o malfunzionamenti della linea produttiva, navigazione in spazi ristretti o affollati.<\/p>\n\n\n\n<p>Queste <strong>simulazioni avanzate<\/strong> permettono di superare le limitazioni dei dati raccolti in ambienti reali, che possono essere incompleti, costosi o troppo pericolosi da ottenere, permettendo ai sistemi autonomi di apprendere e adattarsi anche a situazioni difficilmente replicabili, migliorando la loro capacit\u00e0 di operare in modo sicuro ed efficiente.<\/p>\n\n\n\n<p>Un&#8217;azienda automobilistica potrebbe utilizzare <strong>dati sintetici<\/strong> per creare milioni di scenari di guida in una citt\u00e0 virtuale. Questi scenari includerebbero condizioni di luce variabile, traffico intenso e comportamenti imprevisti dei pedoni. Potrebbe anche <strong>acquisire dati provenienti da diversi sensori<\/strong> da installare nel veicolo. Addestrando i veicoli autonomi con questi dati, l&#8217;azienda pu\u00f2 garantire che i propri algoritmi siano preparati per affrontare anche le situazioni pi\u00f9 impreviste.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-la-quality-assurance-nella-catena-produttiva\">La quality assurance nella catena produttiva<\/h3>\n\n\n\n<p>Nel<strong> settore manifatturiero i dati sintetici<\/strong> possono essere utilizzati per addestrare modelli di AI nel rilevamento dei difetti nei prodotti. Creare dataset di difetti rari e variabili pu\u00f2 essere difficile e dispendioso con dati reali, ma i <strong>dati sintetici<\/strong> possono facilmente simulare questi difetti e produrre milioni di questi dati, migliorando l&#8217;<strong>accuratezza dei modelli di rilevamento<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p>Un produttore di elettronica potrebbe generare <strong>dati sintetici<\/strong> di schede circuitali con vari tipi di difetti, ad esempio errori nel posizionamento, componenti danneggiate o mancanti. Queste informazioni vengono utilizzate per addestrare un<strong> modello di intelligenza artificiale <\/strong>che pu\u00f2 rilevare rapidamente e con precisione i difetti durante il processo di produzione, migliorando la <strong>qualit\u00e0 del prodotto finale<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-ricerca-medica-e-privacy\">Ricerca medica e privacy<\/h3>\n\n\n\n<p>La <strong>privacy<\/strong> dei pazienti \u00e8 una delle principali preoccupazioni del <strong>settore sanitario <\/strong>nell\u2019utilizzo dei dati, la cui condivisione rischia di sollevare enormi problemi di conformit\u00e0 con le normative. Inoltre, spesso i <strong>dataset sanitari<\/strong> sono limitati in termini di variet\u00e0 e volume, soprattutto per le malattie rare o condizioni poco comuni.<\/p>\n\n\n\n<p>Pertanto, l\u2019utilizzo di <strong>dati sintetici <\/strong>\u00e8 fondamentale per facilitare la condivisione dei dati tra ricercatori e istituzioni senza compromettere la<strong> privacy <\/strong>dei pazienti. Inoltre ci permette di disporre di un ampio <strong>bacino di dati <\/strong>in grado di sviluppare e affinare nuove tecniche e tecnologie, tra cui nuovi dispositivi medici e modelli di intelligenza artificiale.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-rilevazione-di-frodi\">Rilevazione di frodi<\/h3>\n\n\n\n<p>I <strong>dati sintetici <\/strong>offrono vantaggi significativi anche nel <strong>settore finanziario<\/strong>, in particolare per la rilevazione delle frodi, la gestione del rischio e l&#8217;innovazione dei servizi. Anche in questo ambito <strong>garantire la privacy<\/strong> e la conformit\u00e0 normativa sono priorit\u00e0 assolute, che rendono difficile l\u2019utilizzo dei dati reali.<\/p>\n\n\n\n<p>Una banca potrebbe utilizzare <strong>dati sintetici<\/strong> per simulare transazioni fraudolente e addestrare modelli di i<strong>ntelligenza artificiale<\/strong> a riconoscerne gli schemi, migliorando cos\u00ec l&#8217;efficacia dei <strong>sistemi di monitoraggio<\/strong>. Inoltre, questi <strong>dati <\/strong>possono accelerare lo sviluppo di nuovi prodotti finanziari, permettendo test rapidi e sicuri senza comportare rischi reali.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-trend-e-potenziale-economico-dei-dati-sintetici\">Trend e potenziale economico dei dati sintetici<\/h2>\n\n\n\n<p>I dati sintetici sono in grado di offrire un supporto che si sta rivelando sempre pi\u00f9 importante per l\u2019addestramento e la validazione delle <strong>AI<\/strong>. E vista la crescente popolarit\u00e0 di queste ultime, anche l&#8217;utilizzo di questi dati ha visto una crescita significativa negli ultimi anni. Al tempo stesso, aumenta il numero di aziende propense a investire nella produzione per sopperire alla crescente necessit\u00e0 di dati.<\/p>\n\n\n\n<p>Non a caso, secondo una <strong>previsione di&nbsp;Gartner<\/strong>, gi\u00e0 entro la fine del 2024, il 60% dei <strong>dati<\/strong> utilizzati per lo sviluppo di progetti di intelligenza artificiale e di analisi sar\u00e0 generato sinteticamente.<\/p>\n\n\n\n<p>La crescente popolarit\u00e0 dei dati sintetici \u00e8 evidente anche dall&#8217;aumento delle ricerche sul web effettuate sul tema, confermando un sempre maggiore interesse sull\u2019argomento a livello globale.<\/p>\n\n\n\n<p>Questo andamento di espansione del mercato dei dati sintetici sarebbe confermato anche dalla previsione di Gartner secondo cui entro il 2026, il 75% delle aziende utilizzer\u00e0 l\u2019intelligenza artificiale generativa per creare dati sintetici. Sotto questa spinta positiva, il mercato potrebbe crescere dai 300 milioni di dollari nel 2023 a 2,1 miliardi di dollari entro il 2028, con un tasso annuale composto (CAGR) del 45.7% . In conclusione, i <strong>dati sintetici<\/strong> stanno rivoluzionando il panorama dell&#8217;<strong>intelligenza artificiale<\/strong>, offrendo soluzioni innovative per affrontare le sfide legate alla raccolta dei dati reali, migliorando la qualit\u00e0, la privacy e l&#8217;efficienza dei modelli <strong>AI<\/strong>, e aprendo nuove opportunit\u00e0 di sviluppo e applicazione in vari settori industriali.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/section>\n\n\n\n<section class=\"wp-block-cg-blocks-profile-card undefined profile-card section profile-card-slider\"><div class=\"container profileCardContainer\"><div class=\"profile-box\"><div class=\"row\"><div class=\"col-md-6 col-lg-3\"><div class=\"box\"><div class=\"box-author-img\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.capgemini.com\/it-it\/wp-content\/uploads\/sites\/15\/2024\/10\/Luca-Hartz.jpg?w=500&amp;quality=70\" 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Product Engineering 1, CoE Experience Engineering<\/p><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/section>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Esploriamo il crescente utilizzo dei dati sintetici nell&#8217;intelligenza artificiale, evidenziando i loro vantaggi, applicazioni e il futuro 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