Dados sintéticos em IA: quando usar, benefícios e cuidados

Projetos de Inteligência Artificial dependem de dados para treinar modelos, testar hipóteses e gerar resultados confiáveis. No entanto, nem sempre as empresas possuem dados em quantidade suficiente, com a qualidade necessária ou disponíveis para uso. Questões relacionadas à privacidade, segurança e acesso também podem dificultar o desenvolvimento de soluções de IA. Para lidar com esses desafios, muitas organizações passaram a considerar o uso de dados sintéticos. 

É nesse contexto que essa alternativa ganha espaço. Gerados artificialmente a partir de modelos, regras ou técnicas de Inteligência Artificial, esses dados podem reproduzir características e padrões presentes em conjuntos de dados reais, reduzindo a exposição de informações sensíveis. 

A relevância do tema acompanha o avanço da própria Inteligência Artificial. Segundo o Gartner, a disponibilidade de dados esteve entre as cinco principais barreiras para a implementação de IA generativa, em uma pesquisa realizada com 644 organizações no quarto trimestre de 2023. A consultoria aponta os dados sintéticos como uma alternativa para lidar com desafios relacionados à disponibilidade, privacidade e conformidade. 

Mais do que uma alternativa para situações de restrição de acesso, os dados sintéticos podem complementar bases existentes e ampliar as possibilidades de experimentação em projetos de IA. Mas quando faz sentido utilizá-los e quais cuidados devem ser considerados? 

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O que são dados sintéticos? 

Dados sintéticos são informações criadas artificialmente para representar características, relações e padrões de dados reais. Sua geração pode utilizar diferentes métodos, desde regras de negócio e modelos estatísticos até técnicas mais avançadas de IA generativa, como redes generativas adversariais (GANs), modelos de linguagem e outras arquiteturas de aprendizado de máquina. 

Um exemplo simples seria uma empresa que precisa treinar um modelo para identificar determinados comportamentos em transações financeiras, mas não pode disponibilizar sua base real para testes devido à presença de informações confidenciais. Nesse cenário, é possível criar uma base sintética que preserve características estatísticas e relações relevantes dos dados originais, sem reproduzir diretamente os registros reais. Esse ponto, porém, precisa ser verificado, já que modelos generativos podem memorizar e reproduzir registros usados no treinamento. 

De acordo com o IBM Research, dados sintéticos podem ser utilizados para complementar ou substituir dados reais em determinados contextos, apoiar o treinamento de modelos de IA e proteger informações sensíveis. 

Isso permite que equipes de dados e tecnologia tenham um ambiente mais adequado para desenvolvimento, testes e experimentação, especialmente quando o acesso aos dados de produção é limitado. Essa lógica se aproxima da ideia de tratar dados como produto, com ativos preparados para uso seguro por diferentes equipes. 

Quando utilizar dados sintéticos?

A utilização de dados sintéticos não precisa substituir os dados reais. Em muitos projetos, eles funcionam como uma camada complementar, ajudando a solucionar desafios específicos ao longo do desenvolvimento de uma aplicação de IA.

1. Quando existem restrições de privacidade e segurança 

Projetos de IA podem envolver dados pessoais, financeiros, médicos, comportamentais ou informações estratégicas. Mesmo quando existe uma justificativa para seu uso, o compartilhamento dessas informações entre equipes, fornecedores e ambientes de desenvolvimento pode aumentar os riscos relacionados à segurança e à privacidade. 

Os dados sintéticos podem ser utilizados para criar bases destinadas a desenvolvimento e testes, reduzindo a necessidade de expor diretamente informações reais. 

É importante destacar, porém, que dados sintéticos não são, automaticamente, dados anonimizados nem isentos de riscos. A qualidade do processo de geração e a possibilidade de reidentificação precisam ser avaliadas de acordo com o contexto e com a finalidade de uso. 

No Brasil, esse cuidado também se relaciona à LGPD, que trata de forma distinta dados pessoais e dados anonimizados. Além disso, o uso de dados reais para treinar o modelo gerador também é uma atividade que precisa ser avaliada. Por isso, iniciativas desse tipo devem envolver, desde o início, as áreas jurídica, de privacidade e de segurança da informação. 

O Gartner destaca que existe um equilíbrio entre privacidade e utilidade: quanto mais os dados sintéticos se aproximam do conjunto original, maior o risco para a privacidade, especialmente no caso de registros únicos ou atípicos. Por outro lado, técnicas que reforçam a privacidade, como a privacidade diferencial, tendem a reduzir a utilidade dos dados gerados. 

2. Quando a quantidade de dados reais é insuficiente

 Modelos de IA podem demandar grandes volumes de exemplos para identificar padrões com maior consistência. Em determinados casos, a organização possui uma base real, mas ela é pequena ou não contempla uma variedade suficiente de situações. 

Nesse cenário, os dados sintéticos podem ampliar a quantidade de exemplos disponíveis e ajudar a representar diferentes cenários. Eles também podem ser utilizados para complementar conjuntos de dados existentes, especialmente quando determinados eventos são pouco frequentes. 

O interesse por esse recurso também aparece nas projeções de mercado. Segundo uma previsão do Gartner, cujo prazo é 2026, 75% das empresas usariam IA generativa para criar dados sintéticos de clientes, frente a menos de 5% em 2023. 

Mesmo sendo uma projeção, e não uma medição de adoção, o dado sinaliza que a geração artificial de dados tende a ganhar espaço como parte das estratégias de dados e de desenvolvimento de aplicações de IA.

3. Para representar situações raras

Alguns problemas de negócio envolvem eventos que acontecem com baixa frequência, mas que são importantes para o funcionamento do modelo. 

Fraudes, falhas de equipamentos, incidentes de segurança e determinados comportamentos de clientes são exemplos de situações que podem ser difíceis de encontrar em quantidade suficiente em uma base histórica. 

A geração de dados sintéticos pode ajudar a criar exemplos adicionais dessas situações e permitir que o modelo seja submetido a diferentes cenários durante o treinamento ou os testes. 

Esse resultado, porém, não é automático. Um gerador treinado apenas com a base histórica tende a reproduzir sua distribuição original: se os eventos raros forem escassos ou ausentes nos dados reais, também serão escassos nos dados gerados. Por isso, é comum combinar técnicas como geração condicionada, simulação e regras definidas por especialistas. Também é preciso validar se os exemplos criados são plausíveis e se não distorcem a forma como o modelo avalia situações reais.

4. Para testar modelos antes do acesso aos dados de produção

Outra aplicação está nas etapas iniciais de desenvolvimento. Antes que uma aplicação de IA seja conectada aos dados reais da organização, equipes podem utilizar dados sintéticos para validar integrações, fluxos, regras de negócio e comportamento de aplicações. 

Isso contribui para separar o ambiente de experimentação do ambiente produtivo e pode acelerar ciclos de desenvolvimento. 

Em vez de depender desde o início de uma base com informações sensíveis, as equipes podem trabalhar com conjuntos sintéticos durante determinadas etapas de desenvolvimento e validação, reduzindo a exposição dos dados reais.

5. Para simular diferentes cenários

Dados sintéticos também podem ser utilizados para criar cenários que ainda não existem em uma base histórica. 

Em projetos de IA, essa capacidade pode ser relevante para testes de estresse, simulações e avaliação do comportamento de modelos diante de diferentes condições. A organização pode, por exemplo, explorar como determinado sistema se comportaria diante de alterações em variáveis específicas sem precisar esperar que esses eventos ocorram naturalmente. 

Essa abordagem pode ser especialmente útil quando o objetivo é testar hipóteses antes de colocá-las em prática ou avaliar o comportamento de uma solução diante de situações que ainda não foram observadas na operação.

Quais são os benefícios dos dados sintéticos para projetos de IA?

Quando utilizados de forma adequada, os dados sintéticos podem contribuir para diferentes etapas do desenvolvimento de soluções de Inteligência Artificial. 

Maior disponibilidade de dados: permitem complementar bases reais e criar novos exemplos para treinamento e testes. 

Redução da exposição de informações sensíveis: podem diminuir a necessidade de utilizar dados reais em determinados ambientes de desenvolvimento e experimentação. 

Mais velocidade para testar hipóteses: equipes podem gerar diferentes conjuntos de dados e cenários sem depender exclusivamente da coleta de novos dados reais. 

Representação de eventos raros: possibilitam ampliar a presença de determinados padrões que aparecem com pouca frequência nas bases históricas, desde que os exemplos gerados sejam validados. 

Maior flexibilidade para testes: permitem criar cenários controlados para avaliar o comportamento de modelos e aplicações de IA. 

Apoio à inovação: ao facilitar o acesso a dados para experimentação, podem contribuir para acelerar a criação e validação de novos casos de uso. 

Além desses benefícios, a utilização de dados sintéticos está relacionada a um movimento mais amplo de preparação das organizações para a Inteligência Artificial. Em julho de 2026, o Gartner apontou que a falta de dados preparados para IA está entre as principais barreiras à adoção da tecnologia, o que tem levado mais de 75% das organizações a priorizar investimentos nessa frente.

Dados sintéticos substituem os dados reais?

Não necessariamente. A escolha depende do objetivo do projeto, das características do conjunto de dados e do nível de fidelidade necessário. 

Um dos principais cuidados é garantir que os dados sintéticos representem adequadamente os padrões relevantes do problema que está sendo analisado. Se a geração não preservar características importantes dos dados originais, o modelo pode aprender padrões artificiais e apresentar resultados pouco confiáveis quando aplicado a situações reais. 

Outro ponto de atenção são os vieses: como os dados sintéticos são gerados a partir de dados reais, eles podem herdar e até amplificar distorções presentes na base de origem. 

Pesquisas do IBM Research destacam a importância de avaliar diferentes dimensões dos dados sintéticos, incluindo fidelidade aos dados de origem, utilidade, robustez, vieses e preservação da privacidade. 

Por isso, a utilização de dados sintéticos deve fazer parte de uma estratégia mais ampla de dados. É necessário avaliar sua qualidade, representatividade, consistência, segurança e aderência ao objetivo do projeto. Mesmo quando o treinamento utiliza dados sintéticos, a avaliação final do modelo deve considerar dados reais, para confirmar que o desempenho se sustenta nas condições de uso. 

Em muitos casos, a combinação entre dados reais e sintéticos pode ser mais adequada do que optar exclusivamente por uma das abordagens.

Como incorporar dados sintéticos à estratégia de dados?

Para que os dados sintéticos gerem valor, sua utilização precisa estar conectada à arquitetura e à governança de dados da organização. Antes de iniciar a geração, é importante compreender quais dados estão disponíveis, quais são suas características, quais restrições existem e qual problema de negócio será solucionado. 

Também é necessário estabelecer critérios para avaliar os dados gerados. Entre eles estão a qualidade, a consistência, a representatividade dos padrões relevantes, os riscos à privacidade e o nível de aderência ao uso pretendido. 

Esse processo reforça a importância de uma abordagem estruturada para dados, que considere desde a estratégia e a arquitetura até qualidade, integração, governança e aplicação dos dados em iniciativas de IA. 

A preparação dos dados também precisa acompanhar a evolução das aplicações de Inteligência Artificial. Para o Gartner, a construção de uma arquitetura de dados preparada para IA deve considerar elementos como gerenciamento de metadados, contexto, integração, governança e experimentação, e a própria consultoria inclui a adoção de dados sintéticos entre as práticas que ajudam a escalar a IA.  

Dados sintéticos como parte da jornada de IA 

A adoção de Inteligência Artificial não depende apenas da escolha de um modelo. A disponibilidade, a qualidade e a organização dos dados são elementos fundamentais para transformar experimentos em aplicações capazes de gerar valor para o negócio, valor que precisa ser acompanhado com indicadores claros de retorno. 

Nesse contexto, os dados sintéticos podem atuar como um recurso complementar para ampliar a disponibilidade de informações, viabilizar testes e reduzir barreiras relacionadas ao acesso a determinados dados. Seu uso, porém, precisa estar inserido em uma estratégia que considere todo o ciclo de vida dos dados, da base de origem aos conjuntos gerados. 

A Data Journey da Engineering Brasil apoia as organizações na evolução de sua estratégia de dados, conectando iniciativas de negócio, arquitetura, integração, qualidade e governança para criar uma base preparada para novos casos de uso. 

Já a ferramenta DHuO reúne recursos voltados à gestão e ao uso inteligente dos dados, incluindo capacidades de Data Catalog e Data Quality, criando uma base mais estruturada para iniciativas que envolvem IA e dados. 

Sua empresa está avaliando o uso de dados sintéticos ou quer preparar sua base para as próximas iniciativas de IA? Conheça a Data Journey e o DHuO e veja como estruturar dados confiáveis, governados e prontos para inovação.