Synthetische Daten: Der verborgene Beschleuniger der KI

Künstliche Intelligenz lebt von einem entscheidenden Rohstoff: Daten. Algorithmen allein schaffen keine Durchbrüche – sie benötigen riesige Mengen an vielfältigen und hochwertigen Datensätzen. Doch während die KI-Forschung immer schneller voranschreitet, hinkt die Verfügbarkeit realer Daten hinterher. Das Sammeln, Annotieren und rechtlich Absichern authentischer Daten ist nicht nur teuer, sondern auch mit erheblichen ethischen und regulatorischen Hürden verbunden.

Aus diesem Mangel heraus entsteht eine wegweisende Lösung: synthetische Daten. Anstatt ausschließlich auf reale Informationen angewiesen zu sein, generieren Unternehmen künstliche Datensätze, die das statistische Verhalten der Realität nachbilden – ohne sensible, persönliche oder urheberrechtlich geschützte Elemente. Prognosen zufolge werden bis 2026 die meisten KI-Modelle überwiegend mit synthetischen Daten trainiert.

Im Folgenden werfen wir einen Blick darauf, warum dieser Wandel notwendig ist, wie synthetische Daten entstehen und welche Vorteile sie gegenüber traditionellen Datensätzen bieten.

Was sind synthetische Daten?

Synthetische Daten sind künstlich erzeugte Informationen, die die Struktur und statistischen Eigenschaften realer Daten widerspiegeln. Im Gegensatz zu anonymisierten oder pseudonymisierten Datensätzen enthalten sie keine Fragmente echter personenbezogener Informationen – eine Rückführung auf Individuen ist praktisch ausgeschlossen.

Sie können für dieselben Zwecke wie echte Daten verwendet werden: zum Trainieren von Modellen, Testen von Systemen oder Validieren von Prozessen. Ihr größter Vorteil: Sie sind unbegrenzt skalierbar, frei anpassbar und vollständig DSGVO-konform.

Methoden der Generierung

Die Erstellung synthetischer Datensätze richtet sich nach dem Anwendungsfall:

• Regelbasierte Ansätze erzeugen strukturierte Formate wie Finanz- oder Transaktionsdaten.

• Statistische Simulationen bilden Wahrscheinlichkeitsverteilungen der Realität nach.

• Deep-Learning-Techniken wie GANs, VAEs oder Diffusionsmodelle erzeugen realistische Texte, Bilder, Audiodaten oder Videos.

So entstehen Datensätze, die exakt auf die Anforderungen eines Unternehmens zugeschnitten werden können – ohne rechtliche Risiken.

Grenzen realer Daten

Die KI-Revolution wurde durch große Datenmengen möglich, doch die Belastungsgrenze ist erreicht. Über 80 % aller KI-Projekte scheitern nicht an den Algorithmen, sondern an unzureichenden Trainingsdaten.

Die Ursachen:

• Strenge Gesetze wie DSGVO oder CCPA

• Hohe Kosten für Sammlung und Annotation

• Re-Identifikationsrisiken bei anonymisierten Daten

• Unterrepräsentation seltener Ereignisse oder Minderheiten

Somit sind selbst die größten Konzerne nicht in der Lage, den Datenhunger von KI ausschließlich mit realen Informationen zu stillen.

Verborgene Kosten realer Daten

Die Arbeit mit echten Daten verursacht erhebliche Aufwendungen:

• Feldstudien und Genehmigungsverfahren

• Lange Freigabeprozesse in sensiblen Branchen

• Teure manuelle Annotation von Millionen Einträgen

• Hohe Risiken bei Datenschutzverstößen

Fortune-500-Unternehmen geben jährlich Milliarden für Datenvorbereitung aus – kleinere Akteure können kaum mithalten.

Strukturelle Schwächen authentischer Datensätze

Selbst verfügbare reale Daten sind oft fehlerbehaftet:

• Bias – bestimmte Gruppen oder Szenarien sind unterrepräsentiert

• Lücken – seltene Fälle existieren schlicht nicht im Datensatz

• Privatheitsrisiken – sensible Details lassen sich nicht vollständig entfernen

Modelle, die auf solchen Daten trainieren, übernehmen diese Verzerrungen. Synthetische Daten bieten einen Ausgleich, indem sie fehlende Klassen hinzufügen, Kategorien balancieren und personenbezogene Details ausschließen.

Engpässe bei Sammlung und Annotation

Bevor reale Daten nutzbar sind, müssen sie aufwendig vorbereitet werden:

• Seltene Ereignisse in der Realität erfassen

• Einwilligungen der Beteiligten einholen

• Aufwendige manuelle Annotation durchführen

• Geschützte Inhalte filtern

Diese Prozesse verlangsamen Innovation. Synthetische Daten hingegen können sofort generiert werden – exakt ausgewogen und zielgerichtet. Viele Firmen senken ihre Kosten dadurch um bis zu 70 %.

Rechtliche und ethische Barrieren

Mit Gesetzen wie der DSGVO steigen die Anforderungen an den Umgang mit personenbezogenen Informationen. Selbst anonymisierte Daten lassen sich oft zurückverfolgen – ein enormes Risiko für Unternehmen.

Synthetische Daten umgehen diese Problematik. Da sie künstlich erstellt sind, enthalten sie keine Identifikatoren und sind damit vollumfänglich gesetzeskonform.

Verzerrungen und Fairness

Ein zentrales Problem der KI sind Voreingenommenheiten in den Daten. Historische Datensätze spiegeln gesellschaftliche Ungleichheiten wider und übertragen diese in Algorithmen:

• Rekrutierungssysteme bevorzugen bestimmte Gruppen

• Kreditbewertungen benachteiligen Minderheiten

• Diagnosesysteme liefern für Randgruppen ungenauere Ergebnisse

Mit synthetischen Daten lässt sich gezielt gegensteuern. Entwickler können die Verteilung bewusst anpassen und faire Trainingsumgebungen schaffen.

Urheberrecht und Eigentum

Ein Großteil der online verfügbaren Inhalte ist urheberrechtlich geschützt. Die Nutzung solcher Daten für das KI-Training birgt erhebliche Risiken, wie laufende Klagen verdeutlichen.

Synthetische Daten schaffen hier Rechtssicherheit – sie generieren neue Inhalte, ohne Originalwerke zu kopieren.

Geschäftliche Vorteile

Unternehmen profitieren gleich mehrfach:

• Kostensenkung – bis zu 70 % weniger Aufwand für Datenaufbereitung

• Zeitgewinn – Daten stehen sofort bereit

• Rechtssicherheit – keine Gefahr von DSGVO-Strafen

• Qualität – vollständige Abdeckung aller Klassen und Szenarien

• Flexibilität – nutzbar für Tabellen, Texte, Bilder oder Sprache

Ein Kreislauf erneuerbarer Daten

Der Bedarf an Trainingsmaterial wächst exponentiell. Klassische Datenerhebung stößt an Grenzen. Neue Ansätze ermöglichen, dass KI selbst synthetische Daten erzeugt und damit ihre eigenen Nachfolger trainiert.

Technologien wie GANs oder Diffusionsmodelle simulieren sogar seltene oder gefährliche Situationen – Daten werden so zu einer erneuerbaren Ressource.

Linvelo als Partner

Wir bei Linvelo unterstützen Unternehmen dabei, den Wert synthetischer Daten zu erschließen. Mit mehr als 70 Expert:innen entwickeln wir DSGVO-konforme, skalierbare Lösungen, die den Weg in eine KI-gestützte Zukunft ebnen – von maßgeschneiderten Plattformen bis zu kompletten Integrationen.

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Häufig gestellte Fragen

Wie werden synthetische Daten erzeugt?
Über statistische Modelle oder Deep-Learning-Methoden wie GANs, die die statistischen Eigenschaften realer Daten abbilden, ohne echte Personen nachzubilden.

Können synthetische Daten reale Informationen vollständig ersetzen?
Oft dienen sie als Ergänzung. In streng regulierten Bereichen können sie jedoch die Hauptquelle darstellen.

Welche Branchen profitieren besonders?
Vor allem Gesundheitswesen, Finanzsektor und autonome Systeme – überall dort, wo Daten entscheidend und stark reguliert sind.

Wie misst man die Qualität synthetischer Daten?
Anhand von drei Dimensionen:

• Fidelity – Nähe zu realen Verteilungen

• Utility – Leistung von Modellen, die mit ihnen trainiert werden

• Privacy – Garantie, dass keine personenbezogenen Details enthalten sind