De Rol van Synthetische Data in Kostenefficiënte AI: De Samenwerking tussen NTT Data en Bifrost

november 21, 2025

De vooruitgang in kunstmatige intelligentie wordt gedreven door een onverzadigbare behoefte aan data. Traditioneel vertrouwen organisaties op het verzamelen van enorme hoeveelheden data uit de echte wereld om hun modellen te trainen. Deze aanpak stuit echter op steeds grotere en kostbaardere obstakels. De kosten voor het verzamelen, opslaan en vooral het labelen van data kunnen exponentieel oplopen, waardoor AI-projecten financieel onhaalbaar worden. Bovendien brengen privacywetgevingen zoals de AVG (GDPR) strenge eisen en aanzienlijke risico's met zich mee bij het verwerken van persoonsgegevens. De recente samenwerking tussen NTT Data en Bifrost AI adresseert deze uitdagingen frontaal door de inzet van **synthetische data voor AI-modellen**. Deze strategische alliantie biedt een alternatief dat niet alleen de kosten drastisch verlaagt, maar ook de ethische en juridische complexiteit wegneemt, waardoor de weg wordt vrijgemaakt voor een meer schaalbare en financieel verantwoorde ontwikkeling van AI-systemen. Het is een cruciale stap richting een volwassen, kostbewuste AI-strategie.

Luister naar dit artikel:

Het gebruik van data uit de echte wereld introduceert aanzienlijke financiële en operationele frictie in de AI-levenscyclus. De acquisitiekosten, variërend van het inzetten van sensoren en voertuigen tot het inhuren van veldteams, vormen slechts het topje van de ijsberg. De meest significante kostenpost is vaak data-annotatie: het handmatig labelen van objecten, wat een arbeidsintensief, duur en foutgevoelig proces is. Voor complexe modellen zijn miljoenen gelabelde datapunten nodig, wat de projectkosten en doorlooptijden enorm opdrijft. Daarnaast creëert het beheer van petabytes aan ruwe data hoge, terugkerende cloudopslagkosten. Vanuit een FinOps-perspectief is de onvoorspelbaarheid van deze uitgaven een groot probleem. Het is moeilijk om te budgetteren voor het verzamelen van zeldzame, maar kritieke 'edge cases', waardoor teams vaak genoegen moeten nemen met suboptimale datasets. De verborgen kosten van compliancy, zoals het anonimiseren van data en het uitvoeren van juridische audits, vormen een extra financiële last en een potentieel risico op hoge boetes.

Synthetische data, kunstmatig gegenereerd om de statistische eigenschappen van echte data na te bootsen, biedt een elegante oplossing voor de genoemde problemen. Het platform van Bifrost AI, een virtuele omgeving voor het genereren van data, stelt ontwikkelaars in staat om perfecte, automatisch gelabelde datasets op aanvraag te creëren. Dit elimineert de noodzaak voor kostbare fysieke dataverzameling en handmatige annotatie volledig. De financiële voordelen zijn direct en significant: ontwikkelingscycli worden verkort van maanden naar dagen, en de uitgaven verschuiven van onvoorspelbare operationele kosten naar een voorspelbaar, controleerbaar model. Een van de krachtigste aspecten is de mogelijkheid om 'edge cases' systematisch te genereren. Teams kunnen specifieke, zeldzame scenario's simuleren om de robuustheid van hun AI-modellen te testen en te verbeteren, iets wat met echte data onbetaalbaar zou zijn. Dit verhoogt niet alleen de kwaliteit en veiligheid van de AI, maar maximaliseert ook de return on investment door de kans op kostbare fouten in de productieomgeving te minimaliseren.

advertenties

De samenwerking tussen de technologische expertise van Bifrost en de wereldwijde implementatiekracht van NTT Data markeert een volwassenwording van de AI-markt. Het positioneert synthetische data als een fundamentele enabler voor schaalbare, enterprise-grade AI. Voor organisaties die FinOps-principes omarmen, is deze technologie een gamechanger. Het zorgt voor voorspelbaarheid en controle over de kosten in de AI-waardeketen, waardoor engineering- en finance-teams effectiever kunnen samenwerken. Budgetten voor AI-projecten worden nauwkeuriger, omdat ze gebaseerd kunnen worden op voorspelbare simulatiekosten in plaats van op de vage schattingen van dataverzameling. Deze aanpak verlaagt niet alleen de totale eigendomskosten (TCO) van AI-oplossingen, maar versnelt ook de time-to-market. Door de afhankelijkheid van gevoelige, echte data weg te nemen, wordt bovendien een aanzienlijk bedrijfsrisico geëlimineerd. Deze verschuiving naar een datastrategie gebaseerd op synthetische data is essentieel voor elke organisatie die op een duurzame en financieel verantwoorde manier wil innoveren met kunstmatige intelligentie.

Olivia Nolan is redacteur bij MSP2Day, waar zij zich richt op het vertalen van complexe IT- en technologische ontwikkelingen naar toegankelijke en inspirerende artikelen. Met haar ervaring als content manager en social media expert weet zij inhoud niet alleen informatief, maar ook aantrekkelijk en relevant te maken voor een breed publiek.

Tanium XEM Platform: De Evolutie naar Autonome IT-Operaties

AppDirect Versterkt MSP-Ecosysteem met Strategische Overname van NXTSYS