04/02/2026

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Dati sintetici: la risposta delle aziende per proteggere la privacy nell'era degli LLM

Gago (Cloudera): le organizzazioni ricorrono a dati artificiali per addestrare modelli AI senza esporre informazioni sensibili

Sergio Gago, CTO di Cloudera, spiega che la crescente diffusione dell'intelligenza artificiale nelle attività quotidiane costringe le imprese a alimentare i modelli con volumi di dati mai visti prima. L'impiego di Large Language Models (LLM) per il supporto clienti, l'analisi dei dati, la produttività degli sviluppatori e la gestione della conoscenza aziendale è ormai consolidato. Parallelamente, gli agenti AI, capaci di ricercare informazioni, elaborarle e agire su più strumenti, aumentano la superficie di esposizione a informazioni riservate. Trascrizioni, note, cronologie delle transazioni e log operativi contengono spesso dati personali identificabili (PII), dati regolamentati o informazioni aziendali confidenziali. Anche con politiche di privacy rigorose, è facile che questi elementi finiscano in set di addestramento, test o librerie di prompt, soprattutto quando i team accelerano lo sviluppo di casi d'uso AI.

In risposta, i dati sintetici hanno riacquistato rilevanza. Si tratta di dati creati algoritmicamente, progettati per riprodurre i pattern chiave dei dataset reali senza replicare record effettivi. L'idea è di consentire lo sviluppo rapido di soluzioni AI riducendo il rischio di esposizione di informazioni sensibili. Tuttavia, la sicurezza non è assoluta: dataset sintetici mal generati possono ancora rivelare combinazioni uniche o esempi insufficientemente anonimizzati, mentre versioni eccessivamente "pulite" rischiano di produrre modelli che funzionano bene solo in ambienti di test.
Un uso pragmatico prevede di trattare i dati sintetici come uno strumento di mitigazione del rischio, inserito in un processo disciplinato. Se gestiti correttamente, permettono di ridurre la dipendenza da dati reali durante il fine tuning, la valutazione o il testing, specialmente quando le organizzazioni non dispongono di quantità sufficienti di dati etichettati e di alta qualità. La generazione moderna supera i semplici dataset tabulari, includendo istruzioni sintetiche, dialoghi, ticket di incidenti e coppie domanda-risposta che riflettono flussi di lavoro reali.

Le principali applicazioni operative dei dati sintetici includono:

- Fine tuning supervisionato per modelli specifici di dominio, con terminologia, policy e logiche aziendali riprodotte in modo sicuro.
- Creazione di suite di valutazione su larga scala, con scenari di query, casi limite e argomenti sensibili testati senza ricorrere a dati grezzi.
- Generazione di query e interazioni multi-turno per testare sistemi di recupero aumentato (RAG) e agenti AI, riducendo l'uso di conversazioni reali.
- Simulazione di incidenti e ticket per addestrare sistemi di supporto senza divulgare dati clienti.
- Produzione di set di dati per attività di "red team" volte a individuare vulnerabilità dei modelli. Per garantire che i dati sintetici siano davvero "sicuri per la privacy", è necessario adottare una disciplina di progettazione: definire lo scopo (training, valutazione, test), minimizzare le informazioni granulari, verificare la conservazione dei pattern utili, controllare il rischio di ricostruzione e documentare metodi e finalità. Tali pratiche supportano la governance, soprattutto in contesti regolamentati.

"I dati sintetici non eliminano la necessità di controlli di governance, ma li integrano in modo efficace", afferma Gago.
Nel complesso, le imprese che ampliano l'adozione di LLM e agenti AI stanno scoprendo che i dati sintetici offrono un percorso pratico per ridurre la dipendenza da informazioni personali, a patto di inserirli in una piattaforma dati e AI unificata e governata, capace di gestire l'intero ciclo di vita dell'intelligenza artificiale.