Из этой статьи вы узнаете:
- Почему ИИ в полиграфии — это скорее эволюция, чем революция, и какие технологии уже применялись раньше.
- Как современные ИИ-инструменты помогают в обработке изображений, префлайте и подготовке файлов к печати.
- Почему качественные данные — ключевой ресурс для успешного внедрения ИИ в печатном производстве.
- Как ИИ может помочь справиться с дефицитом кадров и изменением структуры заказов.
- Что ждет отрасль в будущем: специализированные GPT-агенты, стандарты и новые роли для сотрудников.
ИИ как эволюция, а не революция в полиграфии
Эксперты единодушно подчеркивают: то, что сегодня называется искусственным интеллектом, на самом деле не ново для полиграфической индустрии. Под разными названиями эти технологии применяются уже десятилетия.
«Думаю, ИИ стал популярным и модным, конечно, в последние пару лет из-за взрывного распространения таких инструментов, как ChatGPT или Claude, или всех этих других инструментов ИИ, которые на самом деле просто в основном угадывают наиболее вероятные слова в логической последовательности, когда вы задаете им вопрос, — отмечает Крейг Пауэлл. - Были времена, когда автоматизация приходила и уходила через различные инструменты. Это всегда была автоматизация на основе правил и различных алгоритмов, которые мы называли по-разному на протяжении многих лет».
Дэйви Верстаен поддерживает эту мысль: «У нас есть разные уровни ИИ, и, безусловно, в последние пару лет их появляется всё больше. Но ИИ уже давно существует. Некоторые говорят, например, что автоматизация на основе правил — это тоже своего рода ИИ, это когда кто-то фактически определил, что нужно делать на определенном этапе процесса. И именно это правило было перенесено в программное обеспечение. Разница лишь в том, что в классической автоматизации на основе алгоритма вы получаете вариант «А» или «Б», которые статичны, а ИИ позволяет создавать динамичные ответы, которые могут меняться в зависимости от влияния множества факторов, в том числе, прогнозируемых».
Текущее применение ИИ в полиграфии
Несмотря на то, что технологии ИИ не новы для отрасли, их современное развитие открывает новые возможности их применения. В интервью эксперты поделились многочисленными примерами текущего использования ИИ в полиграфии.
Одно из наиболее практических применений ИИ — обработка изображений. С помощью инструментов искусственного интеллекта можно, например, добавлять вылеты на изображениях для последующей обрезки.
Также весьма эффектно современные приложения способны удалять фон и конвертировать файлы в различные форматы.
«В прошлом мы делали эту операцию в Photoshop, и это занимало несколько минут, иногда часов, в зависимости от количества волос у определенного человека – отмечает Дэйви. - Необходимо было потратить много времени на выделение изображения и удаление фона. Теперь это можно сделать буквально за миллисекунды».
Системы на основе искусственного интеллекта существенно упростили работу по префлайту – когда необходима проверка файлов на их наличие и соответствие требуемым форматам для определенного типа печати: «В скором будущем в каждой полиграфической компании будет свой GPT-агент, который за секунды будет поводить аудит файлов и при необходимости выдавать рекомендации по их корректировке».
Такой подход позволит автоматизировать процесс исправления ошибок и подготовки файлов к печати, который сейчас часто требует вмешательства специалиста.
Эксперты также отмечают, что 55% жизненного цикла печатных заданий приходится на оценку, администрирование заданий и планирование. Это огромный процент, который может быть сокращен благодаря применению ИИ.
«Я считаю, что крайне важно для повышения конкурентоспосбности использовать решения, которые упрощают выполнение задач и позволяют сосредоточиться на более значимых вещах. Такие инструменты берут на себя рутинную работу, выполняют повторяющиеся задачи, освобождая ваше время для важных дел, способных продвинуть проекты вперед», — объясняет Крейг Пауэлл.
Роль данных в развитии ИИ
Эксперты подчеркивают и критическую важность сбора и распространения данных между различными системами для эффективной работы ИИ в полиграфии.
«Данные — это основа для автоматизации бизнеса. Они важны как для использования ИИ, так и для простой автоматизации на основе правил. Ключевыми являются не только данные из MIS-систем (Management Information System — это информационная система управления, которая моделирует и поддерживает все бизнес-процессы, существующие в полиграфии), но и информация, поступающая из производственной среды», — отмечает Дэйви Верстаен. - Допустим, вам нужно подготовить файл для производства. Если данные о продукте, материале, оборудовании и размере листа передаются автоматически, это поможет оптимизировать рабочий процесс и снизить ручной труд».
Крейг Пауэлл добавляет: «Для эффективной работы ИИ необходимо как можно больше данных. На их основе модели могут обучаться и адаптироваться под задачи конкретного бизнеса».
Дэйви также предупреждает: «Если у компании нет достаточного количества данных или они не используются на всех уровнях производства, внедрение ИИ будет неэффективным или даже невозможным».
Будущее ИИ в отрасли
Дэйви Верстаппен предполагает, что в будущем каждая компания будет использовать индивидуализированные ИИ-системы: «Я считаю, что следующий этап развития приведет к тому, что каждая производственная компания обзаведется своим собственным GPT, который сможет обучаться специфическим действиям, необходимым для производства именно их продуктов».
Он также подчеркивает важность создания стандартов для применения ИИ в полиграфической отрасли. «Наша индустрия имеет множество специфических терминов и технологий, которые ИИ должен понимать. Например, это касается настройки вылетов, рамок обрезки или оверпринта. Поэтому нам нужна система ИИ, способная разбираться в этих особенностях», — добавляет он.
Дэйви соглашается с этим подходом и добавляет: «В нашей отрасли уже существуют стандарты, такие как профили префлайта PDF или стандарты ISO. Возможно, следующим этапом эволюции станет внедрение стандарта, подобного RAG, который сможет эффективно поддерживать нашу индустрию».
Крейг Пауэлл подчеркивает перспективы внедрения технологии RAG (Retrieval-Augmented Generation). Он объясняет, что суть технологии заключается в использовании мощных универсальных моделей, которые, получив доступ к специализированной базе знаний или инструкциям, начинают выдавать приоритетные ответы на основе авторитетных источников.
Вопрос замены сотрудников
Один из наиболее обсуждаемых вопросов в контексте развития ИИ — заменит ли он рабочие места или создаст новые возможности?
Крейг Пауэлл замечает: «Возможно, некоторые рабочие процессы уже подошли к стадии, когда их можно автоматизировать. Однако я считаю, что в нашей отрасли мы всегда стремились найти способы расширить наши возможности, чтобы выполнять больше задач с тем же количеством сотрудников или даже с меньшими ресурсами».
Дэйви подчеркивает, что опасения работников относительно потери рабочих мест могут быть связаны с их способностью адаптироваться к новым условиям. Он отмечает: «Все зависит от гибкости человека. Если в результате автоматизации или внедрения ИИ объем работы в отделе допечатной подготовки уменьшается, возможно, сотрудник сможет освоить новые задачи и стать полезным в другой области».
Эксперты также обращают внимание на проблему кадрового дефицита в отрасли, отмечая, что молодежь не стремится занять места опытных, но уходящих на пенсию или по иным причинам, сотрудников.
ИИ может стать инструментом для решения проблемы: теперь, когда доступны технологии, способные учиться на коллективных знаниях о бизнесе и отрасли, они помогают выполнять больше задач тем же количеством сотрудников. Это позволяет снизить зависимость от необходимости замены уходящих специалистов, поскольку внедрение таких инструментов берет на себя часть их функций и облегчает процесс адаптации компании к изменениям кадрового состава.
В то же время с приходом новых цифровых технологий меняется структура заказов в отрасли. Дэйви поясняет: «Мы видим, что количество продукции на одно задание сокращается, но общее число заданий возрастает. Это требует от нас способности обрабатывать больше заказов в течение дня. Например, вместо миллиона брошюр люди теперь заказывают партии по 50 экземпляров, но объем таких заказов увеличивается в определенные периоды времени. А обработка большего количества заказов в единицу времени не способствует сокращению обслуживающего персонала. По крайней мере, пока».
Таким образом, с одной стороны, новые технологии снижают количество ручного труда, где необходимо вмешательство человека. А, с другой стороны, увеличивают количество мелких заказов, где так или иначе всё еще требуется контроль со стороны человека. Накопление и использование данных в автоматизации производственных процессов снижают уровень требований к компетенциям сотрудников, что в итоге сглаживает переход к новой реальности. Но для того, чтобы оставаться в авангарде бизнеса, эксперты подчеркивают важность адаптации к новым технологиям и постоянного обучения для работников отрасли.
ИИ не заменит человека, но станет мощным инструментом!
Подводя итоги дискуссии, можно сделать вывод, что ИИ в полиграфии — это действительно эволюция, а не революция. Технологии, которые сегодня называются искусственным интеллектом, в той или иной форме использовались в отрасли уже много лет. Однако их современное развитие открывает новые возможности для повышения эффективности производства, автоматизации рутинных процессов и решения проблемы кадрового дефицита.
Ключевыми факторами успешного внедрения ИИ в полиграфическом бизнесе являются правильная интеграция данных между различными системами, создание специализированных ИИ-моделей, понимающих специфику отрасли, и адаптация персонала к новым технологиям.
ИИ не заменит полностью человеческий труд, но станет мощным инструментом, который позволит сотрудникам сосредоточиться на более творческих и стратегических задачах, оставив рутину автоматизированным системам.
