Empresas que lidam com dados sensíveis — como bancos, seguradoras e organizações de saúde — enfrentam um dilema: precisam de dados realistas para treinar algoritmos, testar sistemas e simular cenários, mas não podem expor dados reais de clientes. A Synthesized surgiu para resolver esse problema, usando IA generativa para criar dados sintéticos realistas, anonimizados e prontos para uso — preservando o valor estatístico dos dados originais, sem comprometer a privacidade.
Organizações modernas dependem de dados de alta qualidade para:
- Treinar modelos de IA e machine learning.
- Testar e validar sistemas complexos (como ERPs, CRMs e plataformas bancárias).
- Executar análises e simulações realistas sem violar regulamentações (como LGPD, GDPR e HIPAA).
No entanto, os dados reais não podem ser facilmente compartilhados ou manipulados devido a:
- Restrições legais e regulatórias.
- Risco de exposição de informações sensíveis ou identificáveis.
- Complexidade para anonimizar dados mantendo relevância estatística.
- Custo e tempo elevados para criar bases de teste manualmente.
A Synthesized aplica inteligência artificial generativa e modelos probabilísticos para criar datasets sintéticos com as mesmas propriedades estatísticas dos dados reais, para:
- Leitura e aprendizado da estrutura dos dados reais (tipos, distribuição, correlações).
- Geração automática de um novo dataset com valores fictícios, mas estatisticamente coerentes.
- Ferramentas de comparação de qualidade para garantir que o dataset sintético tenha alta fidelidade de comportamento.
- APIs e integrações com pipelines de CI/CD para uso em desenvolvimento e testes contínuos.
Os dados sintéticos não contêm informações pessoais reais, mas permitem que times técnicos validem sistemas com alta representatividade e sem riscos legais.
A adoção da Synthesized trouxe grandes benefícios para empresas que precisam de dados com segurança e eficiência:
- Redução de tempo de preparação de dados para testes.
- Aumento da cobertura de testes com cenários mais diversos e realistas.
- Eliminação de riscos legais relacionados à manipulação de dados reais.
- Facilidade para simular exceções, casos raros e cargas extremas.
- Capacitação de times de desenvolvimento para trabalhar com dados confiáveis desde os primeiros estágios.
