Je zou denken: als je AI-modellen wil trainen, heb je vooral veel echte data nodig. Maar wat als die data er niet is? Of als je ’m niet mág gebruiken vanwege privacywetgeving?

Steeds meer organisaties kiezen ervoor om zelf hun datasets te genereren. Niet met Excel-scripts, maar met slimme AI-technieken die realistische data simuleren: synthetic data.

Maar hoe werkt dat precies? En belangrijker: wanneer is het een goed idee?

Wat is synthetic data (en wat is het niet)?

Synthetic data is geen nepdata. Het is data die kunstmatig gegenereerd is op basis van bestaande patronen, met behoud van de statistische eigenschappen van je originele dataset – zonder dat er persoonsgegevens in staan.

Het doel?
Een veilige, flexibele en schaalbare basis om AI-modellen te trainen, testen of valideren.

Belangrijke kenmerken:

• Realistisch, maar niet herleidbaar
• Repliceert structurele patronen (geen exacte kopieën)
• Beschermt privacy én bedrijfsgevoelige informatie

🔗 Bron Techcrunch: Gartner voorspelde dat in 2024 (let op: inmiddels al realiteit) 60% van de data die gebruikt wordt voor AI-trainingsdoeleinden synthetisch zal zijn.

Wanneer synthetic data waarde toevoegt

Niet in alle situaties is synthetic data de beste oplossing. Maar er zijn een paar scenario’s waarin het goud waard is:

1. Beperkte of gevoelige data

Bijvoorbeeld in de gezondheidszorg of finance, waar je niet zomaar patiënt- of klantdata mag gebruiken. Met synthetic data kun je tóch AI trainen, zonder AVG-risico’s.

2. Bias verminderen

Je kunt met synthetic data ondervertegenwoordigde groepen aanvullen om bias in je model tegen te gaan.

3. Testen in edge cases

Denk aan fraudedetectie of zelfrijdende auto’s: je wil je model ook laten leren van zeldzame scenario’s. Synthetic data maakt dat mogelijk.

4. Sneller modelleren

Geen tijd om een clean dataset op te bouwen? Synthetic data geeft je een vliegende start, zeker in R&D-fases.

Hoe bouw je een synthetic dataset op?

Stap 1: Doel definiëren

Wat wil je bereiken met je synthetic data? Training, validatie of biasvermindering?

Stap 2: Brondata analyseren

Welke kenmerken en patronen moeten behouden blijven? Let op statistische verdelingen, correlaties en zeldzame gevallen.

Stap 3: Kiezen van een generatiemodel

Denk aan:

• GANs (Generative Adversarial Networks)
• Variational Autoencoders
• Language Models (voor tekstdata)

Stap 4: Genereren en controleren

De gegenereerde data moet realistisch zijn én representatief. Gebruik statistische validatie en menselijke experts om dit te toetsen.

Stap 5: Testen met AI-modellen

Hoe presteert je model met synthetic data versus echte data? Itereer en optimaliseer.

De risico’s van synthetic data (en hoe je ze voorkomt)

Synthetic data is krachtig, maar niet zonder risico’s. Wie denkt dat het ‘AVG-proof’ is om zomaar gegenereerde data te gebruiken, vergist zich. Hieronder enkele valkuilen:

1. ‘Leakage’ van echte data

Sommige generatieve modellen, zoals GANs, kunnen onbedoeld stukjes echte data reconstrueren – vooral als de trainingsset te klein of te homogeen is. Daarmee loop je alsnog risico op datalekken of identificeerbare patronen.

Voorbeeld: In een onderzoek van Harvard (2021) werd aangetoond dat sommige AI-modellen die met synthetic data zijn getraind, gevoelige elementen uit de originele dataset kunnen reproduceren – vooral als ze overfit zijn op de brondata.

Aanpak:

• Gebruik privacy-preserving trainingstechnieken zoals differential privacy.
• Houd je samplegrootte voldoende hoog.
• Monitor of gegenereerde data te dicht bij de bron komt met tools voor membership inference of data leakage detection.

2. Verkeerde aannames in het generatiemodel

Als het model waarmee je de data genereert foute aannames bevat (bias, verkeerde distributies, ontbrekende afhankelijkheden), dan creëer je synthetische data die misleidend is — met downstream AI-modellen die slecht generaliseren of verkeerde beslissingen nemen.

Praktijkvoorbeeld: Een verzekeraar bouwde een synthetische dataset voor risicomodellen, maar vergat zeldzame schadegevallen goed te modelleren. Het gevolg? De AI onderschatte structureel het risico op claims bij oudere bestuurders.

Aanpak:

• Betrek domein experts bij de validatie van gegenereerde data.
• Test je synthetic data met verschillende downstream modellen om generaliseerbaarheid te checken.
• Simuleer ook edge cases, niet alleen de meest voorkomende patronen.

3. Valse sense of security (‘het is toch geen echte data?’)

Organisaties beschouwen synthetic data soms als automatisch AVG-proof of risicoloos. Maar als je de originele data niet goed anonimiseert vóór training, of gevoelige kenmerken toch meeneemt, kun je alsnog ethische en juridische risico’s lopen.

Aanpak:

• Documenteer elke stap in je synthetic data pipeline (van bronselectie tot validatie).
• Houd rekening met ethische implicaties — synthetic data kan net zo goed schadelijke biases versterken.
• Gebruik externe audits of ethical AI reviews.

‍

Wat zou synthetic data voor jouw organisatie kunnen betekenen?

Heb je een datastrategie waarbij privacy, snelheid of representativiteit knelt?
Werk je aan een AI-traject maar loop je vast op toegang tot goede trainingsdata?

Wij helpen organisaties om synthetic data niet alleen veilig, maar vooral effectief in te zetten — als versneller van AI-ontwikkeling. Geen theoretisch verhaal, maar hands-on: van datastructuur tot modelvalidatie.

Sparren over je eigen use case?‍

Laat het ons weten. We denken graag mee, zelfs als het nog in de verkennende fase zit.