Η Τεχνητή Νοημοσύνη βρίσκεται πλέον παντού, από τα αυτόνομα οχήματα μέχρι τα chatbots. Η εμφάνιση του ChatGPT τον Νοέμβριο του 2022 προανήγγειλε μια νέα εποχή σε αυτό που λέμε generative Τεχνητή Νοημοσύνη (GenAI) και πρόκειται να διαταράξει μια ποικιλία βιομηχανιών. Καθώς γίνεται η νέα πραγματικότητα για τις επιχειρήσεις, έχει τη δυνατότητα να αλλάξει το μέλλον της εργασίας. Με ποιον τρόπο η βιομηχανία της εκτύπωσης μπορεί να αγκαλιάσει την Τεχνητή Νοημοσύνη;
Η εμφάνιση του ChatGPT, που δημιουργήθηκε από την εταιρεία Open AI, τον Νοέμβριο του 2022 αιχμαλώτισε τη φαντασία του κοινού, φτάνοντας τους 100 εκατομμύρια μηνιαίους χρήστες σε 60 ημέρες. Ως μια μορφή παραγωγικής (ή γενετικής) Τεχνητής Νοημοσύνης που βασίζεται σε μεγάλα μοντέλα γλωσσικής εκμάθησης (LLM), το ChatGPT έχει κάνει το AI προσβάσιμο σε όλους. Θα λέγαμε έχει εκδημοκρατίσει την Τεχνητή Νοημοσύνη.
Να πούμε εδώ ότι η generative AI είναι ένα είδος Τεχνητής Νοημοσύνης που είναι σε θέση να παράξει ένα ευρύ φάσμα περιεχομένου, από κείμενα και εικόνες, μέχρι μουσική.
Το GPT-3 (Generative Pretrained Transformer 3) και το GPT-4 είναι μοντέλα Τεχνητής Νοημοσύνης που επεξεργάζονται φυσική γλώσσα και δημιουργούν κείμενο που μοιάζει με αυτό που θα έγραφε κάποιος άνθρωπος. Τα GPT και άλλα LLM μπορούν να εφαρμοστούν σε διάφορους τομείς – chatbot εξυπηρέτησης πελατών, δημιουργία περιεχομένου, προγνωστική μοντελοποίηση, αυτοματοποίηση, συγγραφή κώδικα, analytics και ασφάλεια.
Αυτή τη στιγμή η τεχνολογία AI επιταχύνει. Η Microsoft έχει ενσωματώσει την τεχνολογία ChatGPT στο Bing και έχει εισαγάγει το Microsoft 365 Copilot, το οποίο ενσωματώνει Τεχνητή Νοημοσύνη στη σουίτα γραφείου του Microsoft 365. Η Google έχει κάνει το Bard, το δικό της chatbot, διαθέσιμο σε 180 χώρες.
Καθώς η τεχνητή νοημοσύνη γίνεται ευρύτερα προσβάσιμη σε όλους τους τύπους χρηστών, έχει τη δυνατότητα να μεταμορφώσει τις επιχειρήσεις. Ο εκδημοκρατισμός της Τεχνητής Νοημοσύνης μπορεί να συμβάλει στην προώθηση της καινοτομίας, στη βελτίωση της αποτελεσματικότητας, στη βελτίωση της λήψης αποφάσεων και στη βελτίωση της εμπειρίας των πελατών σε κάθε κλάδο.
AI και εκτύπωση
Η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να μεταμορφώσει πολλούς τομείς στον κλάδο των εκτυπώσεων, ιδιαίτερα καθώς το edge computing φέρνει τις εργασίες επεξεργασίας AI πιο κοντά στην πηγή, επιτρέποντας αποφάσεις σε πραγματικό χρόνο. Όλοι οι ακόλουθοι τομείς έχουν τη δυνατότητα να μεταμορφώσουν τις τρέχουσες προσεγγίσεις για τη διαχείριση των υπηρεσιών εκτύπωσης, επιτρέποντας στους πελάτες να έχουν καλύτερα αποτελέσματα από την αξιοπιστία της υπηρεσίας, τον μειωμένο κίνδυνο και τη βελτιωμένη απόδοση.
1. Καινοτόμες υπηρεσίες προγνωστικής συντήρησης
Ο συνδυασμός big data και Τεχνητής Νοημοσύνης επιτρέπει στους κατασκευαστές να έχουν μεγαλύτερη αποτελεσματικότητα εκτελώντας πιο αποτελεσματική προγνωστική συντήρηση. Οι σημερινοί πολυλειτουργικοί εκτυπωτές είναι στην πραγματικότητα συνδεδεμένες συσκευές IoT edge, εξοπλισμένες με πολλούς αισθητήρες που παράγουν πλήθος δεδομένων. Χρησιμοποιώντας μηχανική μάθηση (ML), τα μοντέλα προγνωστικής συντήρησης κάνουν προβλέψεις με βάση τις τάσεις χρήσης για τον εντοπισμό και τη διάγνωση βλαβών και εκτιμούν πότε θα συμβεί μια αστοχία με βάση την τρέχουσα και την προηγούμενη κατάσταση του εξοπλισμού και του αισθητήρα.
Αυτή η προγνωστική συντήρηση με βάση την Τεχνητή Νοημοσύνη επιτρέπει στους παρόχους υπηρεσιών να βελτιστοποιούν τη συντήρηση του στόλου και να χρησιμοποιούν τους μηχανικούς επιτόπιων σέρβις πιο αποτελεσματικά. Την ίδια στιγμή οι επιχειρήσεις απολαμβάνουν μειωμένο κόστος λόγω χαμηλότερου χρόνου διακοπής λειτουργίας της συσκευής και ταχύτερων αναλύσεων. Οι πελάτες επωφελούνται από τον αυξημένο χρόνο λειτουργίας της συσκευής και την καλύτερη χρήση της συσκευής.
Για παράδειγμα, η Lexmark, έχει ενσωματώσει μοντέλα μηχανικής μάθησης και Τεχνητής Νοημοσύνης στην πλατφόρμα Optra IoT.
2. Analytics υποστηρίζονται από AI
Οι σημερινοί πίνακες ελέγχου επικεντρώνονται κυρίως στην παρουσίαση δεδομένων (τρεχόντων και ιστορικών) σε γραφική μορφή. Τα παραδοσιακά dashboards βασίζονται συνήθως σε δεδομένα ιστορικού και συχνά είναι στατικά, επομένως δεν ενημερώνονται σε πραγματικό χρόνο. Η δημιουργία και η συντήρηση του dashboards μπορεί να είναι χρονοβόρα και δαπανηρή.
Τα προηγμένα analytics, χρησιμοποιούν μηχανική μάθηση για να προτείνουν πιθανά αποτελέσματα και να βελτιώσουν τη λήψη αποφάσεων. Αυτό μπορεί, για παράδειγμα, να βοηθήσει τους πελάτες να ελέγξουν πιο αποτελεσματικά την πραγματική χρήση εκτύπωσης ανά συσκευή και χρήστη για να κατανοήσουν το κόστος εκτύπωσης. Επιπλέον, η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να αποκαλύψει ευκαιρίες για διαδικασίες που μπορούν να ψηφιοποιηθούν και να προβλέψει τον αντίκτυπό τους στο κόστος και την παραγωγικότητα.
3. Ασφάλεια endpoint
Η διασφάλιση δεδομένων στα endpoints, συμπεριλαμβανομένων των εκτυπωτών, είναι κρίσιμης σημασίας, ιδιαίτερα με την άνοδο της απομακρυσμένης και κατανεμημένης εργασίας. Όπως είχαμε γράψει και σε αυτό το άρθρο, η Τεχνητή Νοημοσύνη έχει τη δυνατότητα να γίνει και φίλος και εχθρός σε ό,τι αφορά την κυβερνοασφάλεια. Το κακόβουλο λογισμικό επόμενης γενιάς χρησιμοποιεί ήδη Τεχνητή Νοημοσύνη για να συμπεριφέρεται σαν άνθρωπος εισβολέας, εντοπίζοντας στόχους και αποφεύγοντας τον εντοπισμό. Οι συνδεδεμένες συσκευές IoT, οι εκτυπωτές και τα MFP αποτελούν σταθερό στόχο για κακόβουλους εισβολείς, όπως και το λογισμικό διαχείρισης εκτυπώσεων και οι servers.
Έτσι, απαιτείται προηγμένη ασφάλεια που χρησιμοποιεί Τεχνητή Νοημοσύνη για να επιτρέπει στις συσκευές να αυτοπαρακολουθούν και να αυτοθεραπεύονται. Αντί για περιστασιακές ενημερώσεις κώδικα σε επίπεδο συσκευής, η μηχανική εκμάθηση σε συνδυασμό με πιο προηγμένη λήψη αποφάσεων Τεχνητής Νοημοσύνης θα βοηθήσει τους κατασκευαστές και τους προμηθευτές λογισμικού να παρέχουν αναλυτικά στοιχεία συμπεριφοράς σε επίπεδο δικτύου και ανίχνευση ανωμαλιών σε πραγματικό χρόνο.
Ο έλεγχος ταυτότητας και ο έλεγχος πρόσβασης που βασίζεται σε AI μπορούν να χρησιμοποιήσουν προηγμένους αλγόριθμους και μηχανική εκμάθηση για τον εντοπισμό πιθανών απειλών ασφαλείας. Επιπλέον, οι επιθέσεις zero-day μπορούν να μετριαστούν καλύτερα μέσω της Τεχνητής Νοημοσύνης για την ανάλυση της δραστηριότητας σε ένα ευρύ και ανώνυμο σύνολο δεδομένων σε πραγματικό χρόνο. Η προστασία από τέτοια ζητήματα μπορεί στη συνέχεια να εφαρμοστεί σε συσκευές και περιβάλλοντα που χρειάζονται άμεση προστασία. Όπου συμβαίνει παραβίαση ασφάλειας, μια αποτελεσματική και ταχεία απόκριση με χρήση μηχανικής εκμάθησης σε συνδυασμό με προηγμένη μηχανή ανάλυσης μπορεί να βελτιστοποιήσει τις προσπάθειες αποκατάστασης.
Η ασφάλεια περιεχομένου μπορεί επίσης να αυξηθεί με AI. Μια μηχανή AI μπορεί να ταξινομήσει δεδομένα σύμφωνα με το επίπεδο εμπιστευτικότητας και να αυξήσει τα υπάρχοντα προγράμματα πρόληψης απώλειας δεδομένων.
4. Έξυπνη επεξεργασία εγγράφων (IDP)
Αν και πολλές επιχειρήσεις εξακολουθούν να εξαρτώνται από το χαρτί, η επιτάχυνση των πρωτοβουλιών ψηφιοποίησης βρίσκεται σε εξέλιξη. Η αυτοματοποίηση των διαδικασιών που βασίζονται σε χαρτί είναι ταυτόχρονα μια πρόκληση και μια ευκαιρία για τον κλάδο της εκτύπωσης – εάν η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να ενσωματωθεί σε πλατφόρμες λήψης εγγράφων, θα προσφέρει μια πολύ αναγκαία γέφυρα μεταξύ του χαρτιού και του ψηφιακού κόσμου.
Το IDP είναι μια τεχνολογία αυτοματισμού που χρησιμοποιεί έναν συνδυασμό AI, ML, OCR και επεξεργασίας φυσικής γλώσσας (NLP) για τη λήψη, εξαγωγή και επεξεργασία δεδομένων από μια ποικιλία μορφών εγγράφων – έντυπων και ψηφιακών – χωρίς ανθρώπινη παρέμβαση. Τα οφέλη του IDP περιλαμβάνουν αυξημένη ακρίβεια, μειωμένη χειροκίνητη επεξεργασία, αυξημένη παραγωγικότητα και βελτιωμένη συμμόρφωση και ασφάλεια. Παραδείγματα περιλαμβάνουν τη μηχανή έξυπνης επεξεργασίας εγγράφων της Microsoft που βασίζεται στο Azure, το IDP των υπηρεσιών ιστού της Amazon (AWS) και το Document AI της Google. Παράδειγμα στη βιομηχανία εκτύπωσης που χρησιμοποιεί ML και AI είναι η πλατφόρμα IDP της Xerox.
Συμπεράσματα
Ο κλάδος της εκτύπωσης πρέπει να εξελιχθεί στη δυναμική και ταχέως μεταβαλλόμενη εποχή του cloud, του IoT και της Τεχνητής Νοημοσύνης. Αν και πρέπει να δοθεί μεγάλη προσοχή στους περιορισμούς και τους κινδύνους της Τεχνητής Νοημοσύνης, το κανάλι θα πρέπει να αναζητήσει συνεργασίες, διασφαλίζοντας παράλληλα ότι οι συσκευές είναι κατασκευασμένες με την ενσωματωμένη τεχνολογία ώστε να μπορέσουν να ενσωματωθούν σε πλατφόρμες cloud που υποστηρίζονται από AI. Αυτό σημαίνει απομάκρυνση από τις ιδιόκτητες σε ανοιχτές αρχιτεκτονικές για να αξιοποιηθεί πλήρως η ταχύτητα και η επεκτασιμότητα που μπορεί να προσφέρει η Τεχνητή Νοημοσύνη.
Το βέβαιο είναι ότι η Τεχνητή Νοημοσύνη παρουσιάζει ευκαιρίες όχι μόνο για τους κατασκευαστές, αλλά και για το κανάλι. Οι πελάτες θα αναζητήσουν λύσεις που θα μπορέσουν να ενσωματώσουν τη λειτουργικότητα της Τεχνητής νοημοσύνης στην ευρύτερη υποδομή τους και αυτή η ευκαιρία ενσωμάτωσης είναι κάτι που το κανάλι θα πρέπει να αναζητήσει να αξιοποιήσει.