In che modo l'intelligenza artificiale sta rivoluzionando la stampa di grande formato?

Nessan illustra chiaramente come l'intelligenza artificiale nella stampa si basi sul confronto di modelli di dati, già ottimizzando il software per i fornitori di servizi di stampa di grande formato. Prevede che ciò si tradurrà in una maggiore integrazione dell'intelligenza artificiale nella pianificazione del flusso di lavoro, nella gestione delle code di lavoro, nella correzione del colore, nell'upscaling delle immagini e nella manutenzione predittiva tramite sensori e sistemi di visione, semplificando in definitiva le operazioni e offrendo maggiore flessibilità.

A giudicare dai titoli dei giornali di tutto il mondo, l'interesse per l'Intelligenza Artificiale, o IA, è oggi molto elevato, con multinazionali e governi che parlano apertamente dell'utilizzo di questa tecnologia per ottimizzare la produzione e generare maggiori profitti. Ma come si rifletterà tutto questo sull'industria della stampa e, in particolare, sui numerosi fornitori di servizi di stampa di grande formato che servono il mercato della cartellonistica e dell'esposizione?

Ironicamente, non c'è molta intelligenza coinvolta nell'IA. L'intelligenza normalmente implica un certo livello di ragionamento cognitivo per risolvere i problemi. Ma l'IA non fa altro che raccogliere grandi quantità di dati, inclusi esempi passati di ragionamento, e confrontarli con gli schemi che emergono da tali dati. In ogni data situazione, la maggior parte dei sistemi di IA si limita a fare la migliore ipotesi possibile sulla base dei dati disponibili (e a volte questo genera falsità). Abbiamo già utilizzato algoritmi per fare qualcosa di simile, ma ciò che distingue davvero l'IA sono gli enormi set di dati di informazioni grezze che questi sistemi assimilano. Questo è stato reso possibile dai progressi nella potenza di calcolo.

Gran parte dell'attuale entusiasmo si concentra sull'IA generativa, in grado di creare soluzioni basate su prompt immessi nel sistema. Tuttavia, tali sistemi devono essere pre-addestrati su dati esistenti, per cui sono più propriamente definiti Generative Pre-Trained, o GPT. Il più noto di questi è probabilmente ChatGPT.

In generale, questi sistemi possono essere utilizzati in modo pratico, ad esempio per creare bozze iniziali di lettere di accompagnamento a preventivi o persino intere presentazioni di vendita. Poiché l'intelligenza artificiale non è perfetta, è più indicato per le bozze iniziali piuttosto che per le copie finali, ma ciò nonostante, è sufficiente per consentire agli utenti di fare di più in meno tempo.

Alcune varianti di intelligenza artificiale sono più focalizzate sulla creazione di immagini e sono già sufficientemente avanzate da consentire a persone con un certo livello di conoscenza di produrre opere che altrimenti sarebbero al di là delle loro capacità. Questo riduce notevolmente i costi di produzione, anche solo per creare bozzetti rapidi prima di rivolgersi a un designer professionista. Può includere elementi come la grafica per uno stand fieristico o i modelli per la stampa digitale di abbigliamento.

Tuttavia, non pensate che l'IA si limiterà a fare tutto il lavoro al posto vostro. La qualità dei risultati dipende dalla qualità dei prompt che inserite nel sistema, e questo richiede di per sé una certa formazione. Ciò significa che chi è stato formato all'uso dell'IA sarà in grado di lavorare in settori in cui non ha ricevuto lo stesso livello di formazione. Questo tipo di multi-competenza si riflette nella frase: "L'IA non vi ruberà il lavoro, ma probabilmente qualcuno che la usa sì".

Intelligenza artificiale e stampa

Esistono diversi ambiti in cui l'intelligenza artificiale può avere un profondo impatto sulla stampa, alcuni dei quali sono già visibili. La tecnologia dell'intelligenza artificiale non è così nuova come suggeriscono alcuni titoli di giornale. È in uso da oltre un decennio ed è già integrata in alcuni software disponibili per il settore della stampa. La novità è che, mentre in precedenza veniva utilizzata in singoli prodotti isolati, ora possiamo aspettarci di vedere queste soluzioni più integrate, con una maggiore automazione basata sull'intelligenza artificiale in tutti i flussi di lavoro di produzione.

Didascalia: Esko Phoenix utilizza l'intelligenza artificiale per l'imposizione e l'annidamento automatizzati.

Ciò includerà la pianificazione del modo più efficiente per produrre i lavori, che può essere utilizzato sia per generare un preventivo che per pianificare il percorso di produzione. L'intelligenza artificiale viene inoltre sempre più utilizzata per gestire la coda di stampa. Una parte intrinseca di ciò è il modo in cui i diversi lavori vengono raggruppati o annidati l'uno sull'altro sul foglio o sulla bobina per ridurre al minimo la quantità di supporti sprecati. Questo si è evoluto dall'imposizione, ovvero la disposizione delle pagine su un foglio di stampa per ottimizzare il layout. Esistono diversi programmi, come Esko Phoenix, che utilizzano già l'intelligenza artificiale per l'imposizione, e questa tecnologia è ora applicata alla gestione dei lavori di grande formato. Ci sono diversi parametri da considerare, tra cui le modalità di finitura dei diversi lavori e i tempi di consegna concordati per ciascuno di essi. E naturalmente tutti questi fattori cambiano costantemente nel corso della giornata con l'arrivo di nuovi ordini. Ma la capacità di gestire gli ordini in ritardo è una componente essenziale dell'attuale sistema di ordini on-demand a rapida esecuzione, che i clienti ormai si aspettano.

Un altro ambito che sta già beneficiando della tecnologia AI è la gestione del colore. Molti file dei clienti includono errori di gestione del colore, alcuni dei quali, come l'utilizzo di uno spazio colore errato, possono essere facilmente corretti. Molti programmi di gestione del colore ora utilizzano anche l'AI per modificare i colori in questi file e ottenere un aspetto più naturale, il che può ridurre il rischio che i clienti rifiutino i lavori a causa della percezione dei colori stampati. Spesso, questo viene semplicemente etichettato nel software come miglioramento automatico e non segnalato come basato sull'AI.

Didascalia: L'ultima stampante Latex di HP, la serie 830, è dotata di uno spettrofotometro integrato per la gestione automatizzata del colore basata sull'intelligenza artificiale.

La gestione del colore copre anche altri ambiti, dalla linearizzazione e calibrazione delle stampanti, alla creazione di profili per tutti i diversi supporti e alla scelta delle impostazioni più adatte a ogni lavoro. Gradualmente, stiamo iniziando a vedere sempre più spettrofotometri integrati nelle stampanti di grande formato, consentendo l'automazione di tutta questa gestione del colore, con un intervento minimo da parte dell'operatore. Anche in questo caso, l'intelligenza artificiale è alla base di tutto.

L'intelligenza artificiale viene utilizzata anche per migliorare altri aspetti della qualità delle immagini. Questo potrebbe includere l'upscaling delle immagini, essenzialmente utilizzando l'intelligenza artificiale per aggiungere pixel aggiuntivi a un'immagine in base alla sua migliore ipotesi dopo aver analizzato i pixel esistenti. Questo è un vantaggio evidente per chiunque desideri creare cartelloni pubblicitari di grandi dimensioni. Aiuta anche a superare i problemi con i clienti che inviano file a bassa risoluzione.

Un settore che sta realmente beneficiando di un maggiore utilizzo dell'IA è quello della manutenzione predittiva. La pandemia, con i suoi vari lockdown, ha costretto la maggior parte dei fornitori a ripensare la propria offerta di servizi, poiché è diventato più difficile inviare tecnici in loco. Ma l'IA ha permesso a questi fornitori di analizzare i dati già in loro possesso sulle cause delle chiamate di assistenza per prevedere quando ciascun componente potrebbe guastarsi.

Per aumentare l'automazione, le stampanti di grande formato dovranno generare più dati. Quindi, nei prossimi anni, quasi certamente vedremo l'aggiunta di più sensori alle stampanti di grande formato per rilevare potenziali problemi e individuare i componenti difettosi. Le stampanti più grandi saranno sicuramente dotate di più sistemi di visione artificiale, per verificare che ciò che viene stampato corrisponda alle aspettative del cliente.

Un altro ambito in cui l'intelligenza artificiale potrebbe prestarsi è la gestione dell'inventario, incluso l'ordine di ulteriori materiali di consumo e pezzi di ricambio in base alle necessità. Il segreto è non ordinare in eccesso, il che bloccherebbe il capitale in magazzino, ma allo stesso tempo non rischiare di rimanere senza qualcosa che potrebbe bloccare la produzione.

L'intelligenza artificiale è alla base anche di molti dei servizi di analisi introdotti da alcuni fornitori di stampanti, così come di alcuni sistemi MIS. È efficace nell'individuare schemi ricorrenti, come un calo delle vendite in alcune aree, e nell'elaborare soluzioni basate su idee sperimentate con successo da altri, ma adattate alla situazione specifica di ogni singolo utente sulla base dei suoi dati.

In conclusione, l'intelligenza artificiale è ben lungi dall'essere una tecnologia del futuro, ma è già integrata in gran parte del software di automazione già in uso. E possiamo aspettarci che altro hardware – sotto forma di sensori, spettrofotometri e sistemi di visione – venga aggiunto alle stampanti per facilitare tale automazione. L'intelligenza artificiale dovrebbe semplificare l'integrazione di soluzioni tra diversi fornitori. Questo, a sua volta, dovrebbe offrire agli utenti di stampanti di grande formato maggiore libertà di creare flussi di lavoro di produzione più adatti alle proprie esigenze individuali.