Cómo la IA puede beneficiar su recopilación de datos

Las imprentas recopilan datos sobre todo, desde los costos hasta los clientes y el inventario. Pero ¿cómo puede la IA ayudarlo a aprovecharlos al máximo?

Adoptar nuevas tecnologías es vital para muchas empresas de impresión que corren el riesgo de quedarse atrás si no lo hacen. La tecnología de la que más se habla en la actualidad, la IA, ofrece numerosas oportunidades de innovación, eficiencia y de hacer las cosas de manera diferente. Desde productos personalizados en empresas de impresión web hasta personalización masiva y pruebas virtuales en la industria textil, las soluciones impulsadas por la IA tienen el potencial de revolucionar los procesos tradicionales.

Pero con la IA, “solo se obtiene lo que se invierte”, por lo que es necesario entrenarla utilizando los conjuntos de datos para aprovechar al máximo estas oportunidades. Pero, ¿cuáles son estas oportunidades? Al aprovechar los datos con la IA, se pueden obtener conocimientos, agilizar las operaciones y mejorar la experiencia del cliente. Ya sea para optimizar las estrategias de marketing, predecir las tendencias de ventas o permitir pruebas virtuales sin inconvenientes, las posibles aplicaciones de la IA son enormes.

Si bien se puede generar mucho con la IA (como millones de personas, probablemente hayas probado a usar ChatGPT), funciona mucho mejor con entradas claramente definidas y una gran cantidad de información relevante. Si le das algo con lo que trabajar, puede ser verdaderamente transformador, de muchas maneras. Por ejemplo, si los impresores de prendas quieren reducir el costo de las devoluciones, los probadores virtuales se están perfeccionando todo el tiempo: Google lanzó recientemente un probador virtual de ropa que muestra cómo se ve la ropa en una amplia gama de tipos de cuerpo, con detalles de tela muy importantes como pliegues y arrugas capturados.

¿Cómo puede la IA ayudarle a aprovechar al máximo sus datos?

Las herramientas de inteligencia artificial tienen varias aplicaciones que pueden aprovechar sus datos de maneras que le resultarán útiles y le permitirán ahorrar tiempo y dinero. A continuación, se muestran algunos ejemplos de lo que puede hacer con sus datos.

Mejorar la calidad de impresión: al estudiar trabajos anteriores, la IA puede determinar las mejores configuraciones para nuevos trabajos de impresión, asegurándose de que siempre tengan una buena calidad. Esto se traduce en clientes más satisfechos que vuelven una y otra vez.

Mantenimiento de equipos: al controlar los datos de las máquinas y estudiar los registros de mantenimiento anteriores, la IA puede predecir cuándo algo podría salir mal o indicarle que debe realizar un mantenimiento proactivo antes de que se produzca un problema grave. Esto se traduce en menos tiempo de inactividad y menores costos de reparación. Escribimos sobre el modelo de mantenimiento predictivo de Durst aquí.

Reducción de costes: la IA puede determinar la cantidad de material que se utiliza, los costes energéticos y los gastos de personal. Al detectar áreas en las que se puede ahorrar o reducir la escala, la IA puede ayudar a mejorar la eficiencia, reducir los residuos e, idealmente, reducir los gastos y, por tanto, aumentar las ganancias.

Atención al cliente: Al observar lo que les gusta a los clientes, lo que han pedido anteriormente y su comportamiento de compra, la IA puede ayudarlo a ofrecerles un servicio personalizado. Esto podría significar ofertas especiales o sugerirles impresiones que podrían gustarles. El marketing dirigido se hace más fácil con la segmentación, mientras que los chatbots siempre activos significan que puede operar las 24 horas del día, los 7 días de la semana en todas las zonas horarias.

Gestión de existencias: la gestión de existencias es otra área en la que la IA puede ayudar a su empresa. Al estudiar trabajos anteriores y predecir el uso futuro, la IA puede predecir qué materiales necesitará y cuándo. Esto puede ayudar con los pedidos, pero también a garantizar que no tenga demasiado inventario.

Cómo empezar a entrenar la IA en conjuntos de datos

Por ejemplo, pedirle a la IA que gestione tu inventario solo funciona si le dices qué inventario tienes actualmente y cuánto, históricamente, has utilizado en varios trabajos de impresión. Si bien es un ahorro de tiempo indudable, no puedes esperar que la IA saque cifras de la nada. También querrás utilizar el software adecuado para el trabajo adecuado. Existe una gama cada vez mayor de herramientas de IA especializadas que cubren todo, desde la producción de video hasta la gestión de proyectos, la generación de imágenes y la impresión a pedido. Aquí te mostramos cómo brindar a la plataforma de IA que elijas datos precisos y relevantes para que puedas lograr los mejores resultados.

Sea preciso: sea cual sea la plataforma de IA que elija, deberá establecer objetivos claros. Por ejemplo, si desea utilizar la IA para atender las necesidades de mantenimiento de su equipo o administrar el inventario, deberá definir exactamente qué puede hacer por usted.

Añadir datos: es posible que tenga más datos de los que puede gestionar. La IA puede resultar de gran ayuda en este caso. Ya se trate de trabajos de impresión anteriores, facturas, una base de datos de inventario, configuraciones de la maquinaria de impresión, información de clientes o cualquier otra cosa que sea relevante para usted como empresa de impresión, cuanto más relevantes y utilizables sean los datos, mejor. Aunque la IA puede parecer capaz de hacer maravillas, usted o un miembro de su equipo tendrá que pensar en qué datos quiere que la IA procese por usted.

Elige tu modelo: puede que aquí haya un poco de tecnicismo, pero muchas de las mejores soluciones de IA te guiarán a través de gran parte de este proceso, o harán gran parte de él "bajo el capó". Si la IA que has elegido tiene claro lo que necesitas introducir para obtener el mejor resultado, perfecto. Otras opciones pueden requerir que elijas el modelo de IA que mejor se adapte a tus datos y a la tarea en cuestión. Esto puede incluir algoritmos de aprendizaje automático o modelos de aprendizaje profundo. Algunos modelos funcionan bien para determinadas tareas; por ejemplo, es posible que quieras utilizar la agrupación para reunir datos en grupos según los criterios que establezcas.

Entrena y prueba tu IA: Existen diferentes formas de entrenar y probar a tu asistente de IA, según con qué estés trabajando. Sin embargo, en líneas generales, tendrás que cargarlo con datos y luego realizar una validación. Básicamente, se trata de una forma de ver qué tan bien tu modelo de IA maneja datos que no ha visto antes, porque a veces pueden funcionar de maravilla con datos antiguos con los que está familiarizado, pero no con datos nuevos. Es importante afinarlo para que pueda manejar ambos con la misma precisión. La principal diferencia que puedes hacer aquí es asegurarte de que tus datos sean de alta calidad y estén etiquetados correctamente. Una vez que hayas evaluado el rendimiento de tu modelo de IA, estarás listo para que funcione para ti. Si algo de esto parece algo que simplemente no puedes hacer, no te preocupes. Hay un número cada vez mayor de expertos en aprendizaje automático y datos de IA que puedes contratar o con los que puedes colaborar. La subcontratación del manejo de datos también es una opción si los beneficios son lo suficientemente grandes.

Implementación y actualización de datos : el trabajo manual que debe realizar para garantizar que la IA le resulte útil puede parecer complicado, pero gran parte de él se realiza al principio y, una vez que haya implementado la IA, solo tendrá que integrarla en lo que hace. Después de eso, deberá supervisarla, agregar nuevos datos cuando sea pertinente y disfrutar de los frutos de lo que puede hacer.

Como puede ver, no tiene mucho sentido utilizar la IA en papel a menos que tenga un objetivo claro en mente. Una vez que sepa qué beneficios puede obtener de la IA y cómo puede transformar su forma de trabajar, eso debería guiarlo en cuanto a cómo abordar el entrenamiento con sus conjuntos de datos. Hay ayuda disponible de expertos en IA, pero también hay una cantidad cada vez mayor de modelos de IA intuitivos que puede probar de forma gratuita.