L'IA diventa programmazione

Usano algoritmi per rispondere alle richieste, sfruttando i set di dati disponibili per formulare le risposte. Si può insegnare loro a rispondere a quasi tutto ciò che può essere suddiviso in passaggi. Possono analizzare e sintetizzare dati e contenuti per fornire informazioni aggiuntive. E possono commettere errori. Sono le intelligenze artificiali. Vediamo come possono supportare l’attività di stampa.

Di Pat McGrew e Ryan McAbee | Su PRINTlovers 101

Cosa sappiamo dell’intelligenza artificiale?
Nessun argomento oggi è così controverso nella comunità tecnologica quanto l’intelligenza artificiale. Per qualcuno rappresenta la rovina della specie umana e per altri rappresenta il secondo Rinascimento. Quel che è certo è che esistono super computer in grado di eseguire in un secondo calcoli che, secondo una ricerca dell’Università dell’Indiana, richiederebbero a una persona più di trentuno miliardi di anni per formularli. Questo livello di potenza computazionale ha fatto avanzare la scienza e migliorato le prestazioni, ad esempio, dei nostri smartphone, diventati device insostituibili nella nostra vita.
La differenza è che le macchine guidate dall’intelligenza artificiale possono eseguire funzioni che consideriamo simili a quelle umane come la percezione, l’apprendimento, la creatività e il ragionamento. È per questo che le nuove piattaforme di IA generativa come ChatGPT di Open AI e Google Bard colpiscono la nostra immaginazione e a volte suscitano timore per via delle loro capacità potenzialmente dirompenti. L’intelligenza artificiale generativa crea contenuti basati su input o suggerimenti, principalmente sotto forma di richieste formulate in un linguaggio naturale. Ad esempio, si può dire a Dall-E 2 di Open AI di creare un ritratto dettagliato di Johannes Gutenberg nello stile di Andy Warhol e potrebbe generare qualcosa di simile all’immagine di questa pagina.
Come avviene nella maggior parte delle tecnologie, il risultato probabilmente saprà collocarsi a metà strada tra generare in noi un indicibile stupore oppure convincerci che siamo destinati all’estinzione, trovando in ogni caso applicazioni pratiche. Il che ci porta alla vera domanda: esistono oggi esempi concreti di impiego delle intelligenze artificiali nell’industria della stampa? Se sì, dobbiamo preoccuparcene?

Le applicazioni pratiche per la stampa
L’intelligenza artificiale generativa serve per creare contenuti. Può creare testo e immagini, trascrivere e tradurre audio e scrivere codici informatici. Quale modo migliore per capire come questa tecnologia può essere utilizzata nel settore della stampa se non chiedere all’intelligenza artificiale stessa, ad esempio a ChatGPT?
I primi 6 ambiti di utilizzo, secondo ChatGPT, sono:
assistenza clienti
assistenza alla progettazione
personalizzazione dell’ordine
risoluzione dei problemi di prestampa
raccomandazioni sui prodotti
monitoraggio/aggiornamento degli ordini.

Un recente sondaggio di Gartner Group condotto su 2.500 dirigenti ha rilevato che questo tipo di intelligenza artificiale è impiegato principalmente per accrescere la fidelizzazione dei clienti e migliorare la customer experience. L’implementazione di chatbot basati sull’IA è vista come un’opportunità per le aziende per instaurare un dialogo più naturale con il loro target di riferimento rispetto alla maggior parte dei bot interattivi basati su script, con la convinzione che i clienti lo trovino più piacevole.

I chatbot
I chatbot AI e gli altri casi d’uso principali non sono offerti come soluzioni complete in questo momento. Ogni caso d’uso richiede la conoscenza di come utilizzare le API per sfruttare il motore di intelligenza artificiale e una codifica aggiuntiva per addestrare o ottimizzare il modello che sarà in grado di fornire le risposte migliori e più appropriate.
Come semplice test, abbiamo aggiunto un chatbot al sito Web di The Print University basato su ChatGPT, indicizzando e incorporando il contenuto del sito Web per perfezionare il modello e posto alcune semplici domande. I risultati sono stati interessanti ma non sempre precisi e accurati.
Alla domanda: “Cos’è The Print University?” il chatbot ha fornito una risposta generalmente accettabile affermando che è un organismo che offre video di formazione per il settore della stampa. Alla domanda sul costo, le risposte sono state imprecise e sembravano prodotte basandosi su fonti diverse di dati. Una risposta lo ha paragonato al prezzo della piattaforma di contenuti WordPress. Un’altra risposta ha suggerito che il prezzo dei moduli variava da $ 49 a $ 599, sebbene non siano mai stati venduti singolarmente. Forse è per questo che ChatGPT ha fornito questo disclaimer alla prima domanda su come potrebbe essere utilizzato nel settore della stampa: È importante notare che mentre ChatGPT può automatizzare le interazioni con i clienti, potrebbero presentarsi casi in cui è necessario l’intervento umano. Le aziende di stampa dovrebbero garantire che i clienti abbiano la possibilità di dialogare con un soggetto umano quando necessario. Inoltre, la formazione regolare e l’aggiornamento della base di conoscenza del modello impiegato contribuiranno a migliorarne le prestazioni e l’accuratezza nel tempo.
I risultati possono essere utili e accurati se si impartiscono le giuste istruzioni e se si impiega la corretta ingegneria dell’intelligenza artificiale. La generazione di immagini, come il ritratto di Gutenberg precedentemente citato, è un esempio di quanto possa essere valida la tecnologia per applicazioni specifiche. I fornitori di servizi di stampa, senza alcuna competenza IT interna, possono utilizzare la tecnologia come supporto alla scrittura di contenuti e descrizioni di prodotto per i loro siti Web. Anche i grafici e gli operatori di prestampa possono utilizzare la generazione di immagini per realizzare bozze veloci, trasferire idee ai clienti ed eventualmente migliorare il processo di progettazione finale, sebbene alcuni siano limitati rispetto al formato file con cui possono essere condivisi e scaricati. Questi usi, tuttavia, comportano un serie di avvertenze.

Limiti attuali dell’intelligenza artificiale generativa
Sebbene sia impressionante, l’intelligenza artificiale generativa presenta ancora diversi limiti. Richiedere contenuti scritti di elevata lunghezza spesso espone al rischio di incorrere in ripetizioni, soprattutto se l’argomento è molto specifico. In alcuni casi, soprattutto nella generazione di immagini, il testo a corredo dell’immagine potrebbe essere incoerente con la richiesta. L’esempio riportato in questa pagina è stato generato dalla funzionalità di conversione testo in immagine di Canva per creare un logo per un’azienda fittizia denominata “Destination Properties”. Il risultato non è all’altezza di un designer professionista e contiene un testo senza senso.
In altri casi, l’output prodotto dall’IA generativa è semplicemente sbagliato. I generatori di immagini spesso hanno difficoltà a creare tratti del viso precise. Allo stesso modo, la generazione di testo può comportare informazioni completamente inventate come le informazioni sui prezzi menzionate in precedenza. Il punto è che per ottenere un buon risultato occorre l’intervento umano per rivedere, modificare e affinare qualsiasi contenuto creato da questa tecnologia.

I fornitori del settore utilizzano l’IA generativa
Mentre ChatGPT, Bard, il nuovo Google Duet Workspace e tanti altri hanno catturato l’attenzione dei media, molti fornitori del settore della stampa hanno iniziato a valutare la possibilità di utilizzare l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico (ML) anni fa. I fornitori di soluzioni di imposition hanno sfruttato la combinazione di tecniche di intelligenza artificiale e ML per presentare gli schemi di imposizione più efficienti basati su richieste specifiche come la riduzione degli sprechi e dei cambi lavoro. Altri strumenti hanno iniziato a incorporare tecniche AI/ML per accelerare lo sviluppo di profili colore, profili di flusso di lavoro di prestampa e di regole di workflow per soluzioni di automazione. Ognuno di noi può avere utilizzato soluzioni di intelligenza artificiale senza saperlo perché i fornitori di tecnologia di stampa non lo hanno rivelato.
L’uso dell’intelligenza artificiale nelle architetture di soluzioni software è in crescita sia nella stampa sia nella comunicazione con i clienti. Assistendo a webinar e alle demo di prodotto, si trovano alcune interessanti integrazioni di ChatGPT di OpenAI, AutoGPT di Significant-Gravitas e persino delle nuove funzionalità GrammarlyGO. Naturalmente, gran parte dell’applicazione dell’intelligenza artificiale non viene rivelata nelle specifiche di prodotto.
MessagePoint, Crawford Technologies e Quadient impiegano l’intelligenza artificiale generativa per migliorare le loro soluzioni. MessagePoint si è impegnata a sfruttare ChatGPT per migliorare le comunicazioni con i clienti generate da MARCIE e per fornire indicazioni per garantire che il tono dei messaggi corrisponda ai valori aziendali. Il team di Crawford Technologies ha sfruttato le tecniche di intelligenza artificiale per creare SmartSetup 2.0 con AutoSense consentendo di eliminare gli script dall’indicizzazione dei documenti e da altri processi attraverso l’uso di modelli intelligenti. Il team Quadient ha sfruttato l’intelligenza artificiale per la propria soluzione di migrazione dei modelli basata sull’intelligenza artificiale, progettata per ottimizzare i contenuti legacy prima della migrazione e produrre nuovi modelli adatti ad ambienti moderni.

I rischi dell’IA generativa
Il primo rischio riguarda ovviamente l'aspetto normativo. I sistemi di intelligenza artificiale generativa vengono addestrati su enormi set di dati che potrebbero contenere opere protette da copyright e marchi, inclusa la proprietà intellettuale. I contenziosi già avviati, comprese le azioni legali collettive, inizieranno a modellare le leggi, i regolamenti e le regole future.
Il secondo rischio è collegato ai sistemi di aggiornamento delle IA generative. Alcune soluzioni, come ChatGPT, utilizzano set di dati per alimentare la propria intelligenza artificiale ma non sono attuali e quindi il risultato potrebbe non contenere informazioni aggiornate.
Infine, c'è il rischio dell'attendibilità: i sistemi possono produrre risultati insensati o addirittura completamente inventati.
Come con qualsiasi tecnologia innovativa, le forze dirompenti cambiano. Cambiamento nel modo in cui supportiamo e comunichiamo con i clienti. Cambiamenti nel modo in cui lavoriamo. Modifiche alle norme e ai regolamenti.
Fino a quando la tecnologia e il quadro giuridico non matureranno ulteriormente, un cauto ottimismo sarà l’approccio migliore. Come settore, dobbiamo capire come funzionano e come stanno progredendo queste tecnologie. Ha la possibilità di spostare, sostituire e aumentare le attività nella produzione di stampa. Non oggi, ma prima di quanto vorremmo ammettere.
Avete mai provato a utilizzare una delle sempre più numerose tecnologie di intelligenza artificiale generativa come Bard, Google Duet, ChatGPT o una di quelle che utilizzano l’infrastruttura Open.AI, Microsoft, AWS e altre piattaforme che offrono soluzioni interessanti?



Pat McGrew, fondatrice e managing director di McGrew Group Inc. e di MC2 Services, è una industry evangelist del mondo del printing: con oltre 30 anni di esperienza, supporta i clienti a raggiungere il successo attraverso progetti di comunicazione. PCM@McGrewGroup.com

Ryan McAbee, con circa 20 anni di esperienza in ambito di software per l’ottimizzazione dei processi di stampa, si occupa di consulenza strategica e ricerca per OEM e fornitori di tecnologie. Realizza ricerche di mercato, analisi e previsioni, oltre a dedicarsi a scrittura tecnica e formazione.