当谈到人工智能（AI）时，许多人会想到算法和先进的技术。 然而，每一次创新都依赖于一个鲜少被认可的基本要素：数据。 用户提供的信息对企业来说非常宝贵，但保护这些数据的安全是每天面临的挑战，鉴于近年来严重的信息泄露事件以及关于该主题的法律法规，如《通用数据保护法》（LGPD）。在这种情况下，合成数据在数字领域引起关注，归功于其确保使用人工智能工具隐私的能力——根据BCC Research的预测，到2028年，全球合成数据市场可能达到21亿美元。 旨在引领这一趋势，优达利一家成立于2023年的巴西初创公司，致力于通过这项及其他技术，推动技术进步与数字隐私的和谐结合。
作为由算法生成以模拟真实数据的信息，合成数据使任何行业的企业都能在不泄露个人、敏感和机密信息的情况下进行创新，成为医疗、金融和法律等行业流程的理想工具。 在金融领域，例如，他们允许在不暴露真实客户的情况下训练反欺诈模型，而在医疗行业，则实现了临床研究和流行病学模拟，而不影响患者的隐私。 在巴西，尤达利亚在以结构化方式提供这项技术方面处于领先地位, 将其作为一种易于融入这些及其他行业日常生活的解决方案。
“市场已经认识到，合成数据不仅仅是一种替代方案，而是克服技术和监管挑战、加快创新的战略支柱。通过观察我们平台的用户，我们发现采用这种方法的企业能够将人工智能解决方案的开发时间缩短最多60%，并大幅降低运营成本，”他表示卢卡斯·米拉贝拉，Eudalia的首席执行官兼创始人。通过采用这一创新工具，企业可以训练人工智能模型，降低安全风险，同时遵守巴西法律法规中的隐私规定。
除了减轻信息泄露风险之外，该功能的另一个优点是大规模使用人工智能。 在企业环境中，用合成数据取代机密数据简化了大规模语言模型（LLMs）等技术的采用，降低了成本并增强了安全性。
我们的目标是确保任何企业都能投资于技术并以敏捷的方式运营，但同时不放弃像LGPD这样重要的法规以及客户的信任。突显米拉贝拉。人工智能的未来只有在创新与责任相结合的情况下才是安全的，而Eudalia的使命就是成为这座桥。毕竟，既可以成长、创新，又能保护最宝贵的东西：人们。
按照这个逻辑，尤达利亚的提议很明确：创建从生成个性化场景到自动替换敏感文件中的机密信息的解决方案。 此外，这些工具具有灵活性，能够满足从初创企业到大型企业的需求。 无论是通过API集成还是定制人工智能工具，公司都确保任何组织都能以敏捷、安全且符合现行法规的方式运营。
