Mark Coudray: resultados reales con inteligencia artificial

En el primero de tres artículos con el innovador del comercio de impresión de EE. UU. Mark Coudray, analizamos cómo la inteligencia artificial puede afectar a las empresas de impresión en el día a día.

Solo unos momentos después de que comience nuestra llamada de Zoom con Mark Coudray, está claro cuánto valora la inteligencia artificial (IA), incluso a nivel personal. Cuando le preguntamos si le importa si grabamos la conversación, la respuesta es muy positiva.




“En realidad, grabo todas las llamadas que hago y luego las pongo todas en un software de aprendizaje automático para entrenar la IA que uso”, explica.

“Eso construye el modelo. Identifica patrones más allá de nuestra conciencia intuitiva normal. Es encontrar relaciones que existen de las que normalmente no somos conscientes porque tenemos nuestros propios sesgos cognitivos basados en nuestro negocio, nuestro mercado, nuestro conocimiento, dónde vivimos, nuestros valores sociales. Todas esas cosas crean sesgos. La IA no se da cuenta de esos sesgos, pero puede ver las relaciones.

Cuantos más datos pueda introducir en el modelo, más predictivo se vuelve, por lo que el nivel más alto es el índice de confianza.

“Entonces, cuantas más llamadas tenga, aunque parezcan completamente aleatorias, mejor será para el modelo de aprendizaje encontrar relaciones allí. Esta es realmente una de las fortalezas centrales de lo que se trata la IA: la capacidad de identificar patrones para crear un comportamiento futuro predictivo. Es como cuando compras cosas en Amazon y te sugiere lo que otras personas que compraron ese producto también compraron. En ese caso, se trata de la experiencia del cliente, que es realmente lo que me inició en la IA hace unos siete años”.

A prueba de futuro

La experiencia profesional de Mark abarca dos áreas particulares. Como fundador de Coudray Serigraphics, tiene experiencia directa en el comercio de serigrafía y su trabajo ha sido publicado más de 500 veces en todo el mundo. Además de eso, el otro negocio de Mark, Coudray Growth Technologies, asesora a las empresas sobre cómo pasar de organizaciones análogas de la vieja escuela potencialmente estancadas a negocios rentables y preparados para el futuro que pueden florecer en el mundo digital.

Fue a través de Coudray Growth Technologies que Mark tuvo su primera experiencia en el mundo de la IA. Hace siete años, actuó como consultor de un complejo de bienestar holístico que tenía dificultades para convertir las consultas de ventas en reservas. Después de escuchar cientos de llamadas durante un período de seis meses, Mark ideó una metodología analógica, una conversación guiada, que ayudó a obtener una tasa de conversión de ventas del 25 % hasta un máximo del 93 %. Pero fue su presentación al equipo que dirigía el proyecto Watson AI de IBM lo que cambió las cosas por completo.

Ahora todo el mundo de la IA está impulsado por el análisis conversacional y semántico.

“En 2016 comenzamos a convertir esa metodología de conversación guiada de un modelo analógico a un modelo de IA. Eso implicó dos pasos. El primer paso fue el aprendizaje automático donde entrenamos el modelo. El segundo paso fue donde aplicamos esa capacitación a esta estructura, y luego pudo brindar orientación, tomar una decisión, brindar recomendaciones, identificar patrones adicionales o hacer todo tipo de otras cosas”, dice Mark.

“Eso fue muy interesante para mí, aunque fue muy difícil de lograr en 2016 y 2017. Luego, en 2018, hubo un cambio tecnológico importante en el espacio de la IA, impulsado principalmente por Siri, Alexa y otro software de interfaz de usuario controlado por voz. . Ahora todo el mundo de la IA está impulsado por el análisis conversacional y semántico. No funciona con filas y columnas en una base de datos como el análisis de datos tradicional; funciona a partir de un modelo aleatorio y analiza las relaciones entre los componentes del lenguaje”.

Profundizando más

Si bien la vanguardia de la nueva revolución del aprendizaje automático está llevando las cosas a niveles apenas imaginables, en el mundo de la impresión, la influencia de la IA aún se encuentra en una etapa relativamente básica.

“Estamos en un punto de nuestra industria donde todo esto todavía está en los niveles alfa y beta”, dice Mark.

“Si observa la difusión de la innovación o cómo se propagan las ideas, donde vemos que aparece actualmente es en el nivel RIP o procesamiento digital. Estos procesos predicen circunstancias dentro de los tipos de archivos que ingresan. Comprueban la resolución, el espacio de color, los perfiles adjuntos o los conflictos de perfiles. Esas son las cosas realmente fáciles de hacer porque la IA tiene una lista y está comparando las cosas con esa lista. Luego, realiza un seguimiento de la cantidad de veces que aparece una ocurrencia en una situación determinada.

“Así que esto es súper, súper rudimentario: la tecnología realmente no está aprendiendo. Pero cuando te metes en el aprendizaje automático, se vuelve muy profundo, muy rápido”.

Mantenimiento predictivo

Un área particularmente interesante para las impresoras, y un área que gana terreno rápidamente entre los fabricantes de máquinas de impresión, es el concepto de mantenimiento predictivo.

“Cuando combinas el IoT [Internet de las cosas], que es el aspecto de recopilación de datos y la propagación de esos datos, la IA busca patrones internos. Está buscando relaciones dispares: cambios de temperatura, cambios de fricciones, cambios de viscosidad. Lo que sea que esté cambiando, está equiparando el cambio con el fracaso futuro. Ese es un ejemplo perfecto de modelado predictivo en un espacio de IA. Cuantos más datos pueda introducir en el modelo, más predictivo se vuelve, por lo que el nivel de confianza es más alto”, dice Mark.

“Creo que algunos de los proveedores más grandes como Agfa, Fuji, Durst, los jugadores corporativos más grandes, están al tanto de lo que está sucediendo en el espacio de aprendizaje de IA y su objetivo es hacer las cosas tan simples que se convierte en solo presionar un botón.

Las empresas de impresión deben llevar la previsibilidad y el modelo de aprendizaje a un nivel superior con el enfoque en mantener la singularidad.

“Ahí es exactamente hacia donde se dirige: está mercantilizando al trabajador fuera de la ecuación. Básicamente lo está haciendo robótico. En el proceso, también lo está haciendo completamente intercambiable. si es completamente intercambiable, lo has mercantilizado.

“Eso significa que las empresas de impresión tienen que llevar la previsibilidad y el modelo de aprendizaje a un nivel superior con el objetivo de mantener la singularidad. Para tener éxito, debe tener un diferencial único en el mercado”.

Eso es lo que veremos en el próximo artículo, para ver cómo las empresas de impresión pueden utilizar la IA y la innovadora filosofía comercial de Mark para crear su propia singularidad en el mercado.

Para obtener más información sobre Mark y sus propios enfoques únicos para imprimir, visite coudray.com .