Mark Coudray: risultati reali con l'intelligenza artificiale

Nel primo di tre articoli con Mark Coudray, innovatore statunitense del settore della stampa, esaminiamo come l'intelligenza artificiale può influenzare le aziende di stampa a livello quotidiano.

Pochi istanti dopo l'inizio della nostra chiamata Zoom con Mark Coudray, è chiaro quanto apprezzi l'intelligenza artificiale (AI), anche a livello personale. Quando chiediamo se gli dispiace se registriamo la conversazione, la risposta è molto positiva.




"In realtà, registro ogni chiamata che faccio e poi le inserisco tutte in un software di apprendimento automatico per addestrare l'intelligenza artificiale che utilizzo", spiega.

“Questo costruisce il modello. Identifica modelli oltre la nostra normale consapevolezza intuitiva. Sta trovando relazioni esistenti di cui normalmente non siamo consapevoli perché abbiamo i nostri pregiudizi cognitivi basati sulla nostra attività, il nostro mercato, la nostra conoscenza, dove viviamo, i nostri valori sociali. Tutte queste cose creano pregiudizi. L'intelligenza artificiale è ignara di questi pregiudizi, ma può vedere le relazioni.

Più dati puoi inserire nel modello, più diventa predittivo, quindi più alto è il livello dell'indice di confidenza

“Quindi, più chiamate ho, anche se possono sembrare del tutto casuali, meglio è per il modello di apprendimento trovare relazioni lì. Questo è davvero uno dei punti di forza fondamentali dell'intelligenza artificiale: la capacità di identificare modelli per creare comportamenti predittivi per il futuro. È come quando compri cose su Amazon e ti suggerisce quello che hanno comprato anche le altre persone che hanno comprato quel prodotto. In tal caso, si tratta dell'esperienza del cliente, che è davvero ciò che mi ha fatto iniziare nell'IA circa sette anni fa.

A prova di futuro

Il background professionale di Mark abbraccia due aree particolari. Come fondatore di Coudray Serigraphics, ha un'esperienza diretta nel settore della serigrafia e il suo lavoro è stato pubblicato più di 500 volte in tutto il mondo. Oltre a ciò, l'altra attività di Mark, Coudray Growth Technologies, fornisce consulenza alle aziende su come passare da organizzazioni analogiche della vecchia scuola potenzialmente stagnanti ad aziende redditizie e a prova di futuro che possono prosperare nel mondo digitale.

È stato attraverso Coudray Growth Technologies che Mark ha avuto la sua prima esperienza nel mondo dell'IA. Sette anni fa ha agito come consulente per un centro benessere olistico che aveva difficoltà a convertire le richieste di vendita in prenotazioni. Dopo aver ascoltato centinaia di chiamate per un periodo di sei mesi, Mark ha ideato una metodologia analogica - una conversazione guidata - che ha aiutato a portare il tasso di conversione delle vendite dal 25% fino a un picco del 93%. Ma è stata la sua introduzione al team che gestiva il progetto Watson AI di IBM a cambiare completamente le cose.

Ora l'intero mondo dell'IA è guidato dall'analisi conversazionale e semantica

“Nel 2016 abbiamo iniziato a convertire quella metodologia di conversazione guidata da un modello analogico a un modello AI. Ciò ha comportato due passaggi. Il primo passo è stato l'apprendimento automatico in cui abbiamo addestrato il modello. Il secondo passo è stato quando abbiamo applicato quella formazione a questa struttura, che è stata quindi in grado di fornire una guida, prendere una decisione, fornire raccomandazioni, identificare modelli aggiuntivi o fare ogni sorta di altre cose ", afferma Mark.

"È stato molto interessante per me, anche se è stato molto difficile da raggiungere nel 2016 e nel 2017. Poi, nel 2018, c'è stato un importante cambiamento tecnologico nello spazio dell'IA, guidato principalmente da Siri, Alexa e altri software di interfaccia utente a comando vocale . Ora l'intero mondo dell'IA è guidato dall'analisi conversazionale e semantica. Non funziona su righe e colonne in un database come l'analisi dei dati tradizionale; funziona su un modello casuale e osserva le relazioni tra i componenti del linguaggio.

Scavando più a fondo

Mentre l'avanguardia della nuova rivoluzione dell'apprendimento automatico sta portando le cose a livelli appena immaginabili, nel mondo della stampa l'influenza dell'intelligenza artificiale è ancora in una fase relativamente elementare.

"Siamo a un punto nel nostro settore in cui tutto questo è ancora ai livelli alfa e beta", afferma Mark.

“Se guardi alla diffusione dell'innovazione o al modo in cui le idee si propagano, dove stiamo attualmente assistendo a questo spettacolo è a livello di RIP o elaborazione digitale. Questi processi prevedono circostanze all'interno dei tipi di file in arrivo. Controllano la risoluzione, lo spazio colore, i profili collegati o i conflitti di profilo. Questa è la cosa davvero facile da fare perché l'intelligenza artificiale ha un elenco e controlla le cose rispetto a quell'elenco. Quindi tiene traccia del numero di volte in cui un evento si presenta in una determinata situazione.

“Quindi questo è super, super rudimentale – la tecnologia non sta davvero imparando. Ma quando entri nell'apprendimento automatico, diventa davvero profondo, molto veloce.

Manutenzione predittiva

Un'area particolarmente interessante per gli stampatori, e un'area che sta rapidamente guadagnando terreno tra i produttori di macchine da stampa, è il concetto di manutenzione predittiva.

“Quando combini l'IoT [Internet of Things], che è l'aspetto della raccolta dei dati e la loro propagazione, l'intelligenza artificiale cerca schemi all'interno. Sta cercando relazioni disparate: variazioni di temperatura, variazioni di attriti, variazioni di viscosità. Qualunque cosa stia cambiando, sta equiparando il cambiamento al fallimento futuro. Questo è un perfetto esempio di modellazione predittiva in uno spazio AI. Più dati puoi inserire nel modello, più diventa predittivo, quindi più alto è il livello dell'indice di confidenza", afferma Mark.

"Penso che alcuni dei fornitori più grandi come Agfa, Fuji, Durst - i più grandi attori aziendali - siano tutti consapevoli di ciò che sta accadendo nello spazio di apprendimento dell'IA e il loro obiettivo è rendere le cose così semplici che diventa solo una semplice pressione del pulsante.

Le aziende di stampa devono portare la prevedibilità e il modello di apprendimento a un livello superiore con l'obiettivo di mantenere l'unicità

“Questo è esattamente il punto in cui si sta dirigendo: sta mercificando il lavoratore fuori dall'equazione. Fondamentalmente lo sta rendendo robotico. Nel processo, lo rende anche completamente intercambiabile. se è completamente intercambiabile, l'hai mercificato.

“Ciò significa che le aziende di stampa devono portare la prevedibilità e il modello di apprendimento a un livello superiore, con l'obiettivo di mantenere l'unicità. Per avere successo, devi avere un differenziale unico sul mercato.

Questo è ciò che esamineremo nel prossimo articolo: per vedere come le aziende di stampa possono utilizzare l'intelligenza artificiale e l'innovativa filosofia commerciale di Mark per creare la propria unicità sul mercato.

Per saperne di più su Mark e sui suoi approcci unici alla stampa, visita coudray.com .