Mark Coudray: resultados reais com inteligência artificial

No primeiro de três artigos com o inovador do comércio de impressão dos EUA, Mark Coudray, analisamos como a inteligência artificial pode afetar as empresas de impressão no dia-a-dia.

Apenas alguns momentos após o início de nossa chamada de Zoom com Mark Coudray, fica claro o quanto ele valoriza a inteligência artificial (IA), mesmo em um nível pessoal. Quando perguntamos se ele se importa se gravarmos a conversa, a resposta é muito positiva.




“Na verdade, gravo todas as chamadas que faço e as coloco no software de aprendizado de máquina para treinar a IA que uso”, explica ele.

“Isso constrói o modelo. Ele identifica padrões além de nossa consciência intuitiva normal. É encontrar relacionamentos que existem dos quais normalmente não estamos cientes porque temos nossos próprios vieses cognitivos baseados em nosso negócio, nosso mercado, nosso conhecimento, onde vivemos, nossos valores sociais. Todas essas coisas criam preconceitos. A IA ignora esses preconceitos, mas pode ver relacionamentos.

Quanto mais dados você puder inserir no modelo, mais preditivo ele se tornará, portanto, maior será o nível do índice de confiança

“Portanto, quanto mais chamadas eu tiver, mesmo que pareçam completamente aleatórias, melhor será para o modelo de aprendizado encontrar relacionamentos lá. Este é realmente um dos principais pontos fortes do que é a IA – a capacidade de identificar padrões para criar um comportamento futuro preditivo. É como quando você compra coisas na Amazon e sugere o que outras pessoas que compraram aquele produto também compraram. Nesse caso, trata-se da experiência do cliente, que é realmente o que me fez começar na IA há cerca de sete anos.”

À prova de futuro

A formação profissional de Mark abrange duas áreas específicas. Como fundador da Coudray Serigraphics, ele tem experiência direta no comércio de serigrafia e seu trabalho foi publicado mais de 500 vezes em todo o mundo. Além disso, o outro negócio de Mark – Coudray Growth Technologies – aconselha empresas sobre como passar de organizações analógicas da velha escola potencialmente estagnadas para negócios lucrativos e preparados para o futuro que podem florescer no mundo digital.

Foi através da Coudray Growth Technologies que Mark teve sua primeira experiência no mundo da IA. Sete anos atrás, ele atuou como consultor para um resort de bem-estar holístico que estava tendo dificuldade em converter consultas de vendas em reservas. Depois de ouvir centenas de chamadas durante um período de seis meses, Mark desenvolveu uma metodologia analógica – uma conversa guiada – que ajudou a obter a taxa de conversão de vendas de 25% para um pico de 93%. Mas foi sua introdução à equipe que dirigia o projeto Watson AI da IBM que mudou completamente as coisas.

Agora, todo o mundo da IA é conduzido por análises conversacionais e semânticas

“Em 2016, começamos a converter essa metodologia de conversação guiada de um modelo analógico para um modelo de IA. Isso envolveu duas etapas. A primeira etapa foi o aprendizado de máquina onde treinamos o modelo. A segunda etapa foi onde aplicamos esse treinamento a essa estrutura, e ela foi capaz de fornecer orientação, tomar uma decisão, fornecer recomendações, identificar padrões adicionais ou fazer todo tipo de outras coisas”, diz Mark.

“Isso foi muito interessante para mim, embora tenha sido muito difícil de conseguir em 2016 e 2017. Então, em 2018, houve uma grande mudança tecnológica no espaço de IA, impulsionada principalmente por Siri, Alexa e outros softwares de interface de usuário baseados em voz. . Agora, todo o mundo da IA é impulsionado pela análise conversacional e semântica. Ele não funciona com linhas e colunas em um banco de dados como a análise de dados tradicional; funciona a partir de um modelo aleatório e analisa as relações entre os componentes da linguagem”.

Indo mais fundo

Enquanto a vanguarda da nova revolução do aprendizado de máquina está levando as coisas a níveis quase inimagináveis, no mundo impresso, a influência da IA ainda está em um estágio relativamente básico.

“Estamos em um ponto em nosso setor em que tudo isso ainda está nos níveis alfa e beta”, diz Mark.

“Se você olhar para a difusão da inovação ou como as ideias se propagam, onde estamos vendo isso aparecer é no nível do RIP ou processamento digital. Esses processos estão prevendo circunstâncias nos tipos de arquivo que estão chegando. Eles estão verificando a resolução, o espaço de cores, os perfis anexados ou os conflitos de perfil. Essa é a coisa realmente fácil de fazer porque a IA tem uma lista e está verificando as coisas nessa lista. É então acompanhar o número de vezes que uma ocorrência aparece em uma determinada situação.

“Portanto, isso é super, super rudimentar – a tecnologia não está realmente aprendendo. Mas quando você entra no aprendizado de máquina, fica muito profundo, muito rápido.”

Manutenção preditiva

Uma área particularmente interessante para impressores, e uma área que está ganhando força rapidamente entre os fabricantes de máquinas de impressão, é o conceito de manutenção preditiva.

“Quando você combina a IoT [Internet das Coisas], que é o aspecto de coleta de dados e a propagação desses dados – a IA está procurando por padrões internos. Ele procura relações díspares: mudanças de temperatura, mudanças de fricção, mudanças de viscosidade. O que quer que esteja mudando, está equiparando a mudança ao fracasso futuro. Esse é um exemplo perfeito de modelagem preditiva em um espaço de IA. Quanto mais dados você inserir no modelo, mais preditivo ele se tornará, portanto, maior será o nível do índice de confiança”, diz Mark.

“Acho que alguns dos maiores fornecedores, como Agfa, Fuji, Durst – os maiores players corporativos – estão cientes do que está acontecendo no espaço de aprendizado de IA e seu objetivo é tornar as coisas tão simples que se tornem apenas um apertar de botão.

As empresas de impressão precisam levar a previsibilidade e o modelo de aprendizado a um nível mais alto, com foco na manutenção da exclusividade

“É exatamente para onde está indo – está comoditizando o trabalhador fora da equação. É basicamente torná-lo robótico. No processo, também está tornando-o completamente intercambiável. se for totalmente intercambiável, você o comoditizou.

“Isso significa que as empresas de impressão precisam levar a previsibilidade e o modelo de aprendizado a um nível mais alto, com foco na manutenção da exclusividade. Para ter sucesso, é preciso ter um diferencial único no mercado.”

Isso é o que veremos no próximo artigo – para ver como as empresas de impressão podem usar IA e a filosofia comercial inovadora de Mark para criar sua própria singularidade no mercado.

Para saber mais sobre Mark e suas próprias abordagens exclusivas para impressão, visite coudray.com .