¿Cómo está revolucionando la IA la impresión de gran formato?

Nessan explica con claridad cómo la IA en la impresión se basa en la coincidencia de patrones de datos, lo que ya está optimizando el software para proveedores de gran formato. Predice que esto resultará en una mayor integración de la IA en la planificación del flujo de trabajo, la gestión de colas de trabajos, la corrección de color, el escalado de imágenes y el mantenimiento predictivo mediante sensores y sistemas de visión, lo que, en última instancia, optimizará las operaciones y ofrecerá una mayor flexibilidad.

A juzgar por los titulares de prensa de todo el mundo, existe un gran interés en la Inteligencia Artificial (IA), ya que multinacionales y gobiernos hablan abiertamente sobre el uso de esta tecnología para optimizar su producción y generar mayores ingresos. Pero ¿cómo se trasladará esto a la industria gráfica y, en particular, a los numerosos proveedores de servicios de impresión de gran formato que atienden el mercado de la rotulación y la exhibición?

Irónicamente, la IA no implica mucha inteligencia. Normalmente, la inteligencia implica cierto nivel de razonamiento cognitivo para resolver problemas. Pero la IA simplemente recopila grandes cantidades de datos, incluyendo ejemplos de razonamiento anteriores, y los compara con los patrones que surgen de ellos. En cualquier situación, la mayoría de los sistemas de IA se limitan a hacer la mejor estimación posible basándose en los datos disponibles (lo que a veces genera errores). Anteriormente hemos utilizado algoritmos para hacer algo similar, pero lo que realmente distingue a la IA son los enormes conjuntos de datos de información sin procesar que estos sistemas procesan. Esto ha sido posible gracias a los avances en la capacidad de computación sin procesar.

Gran parte del entusiasmo actual gira en torno a la IA generativa, que puede crear soluciones a partir de las indicaciones introducidas en el sistema. Sin embargo, estos sistemas requieren un preentrenamiento con datos existentes, por lo que se les conoce con mayor precisión como sistemas preentrenados generativos o GPT. El más conocido de estos sistemas es probablemente ChatGPT.

En general, estos sistemas pueden utilizarse de forma práctica, como para crear borradores iniciales de cartas que acompañan presupuestos o incluso presentaciones de ventas completas. Dado que la IA no es perfecta, es mejor usarla para borradores iniciales que para copias finales; sin embargo, esto es suficiente para que los usuarios puedan hacer más en menos tiempo.

Algunas variantes de IA se centran más en la creación de imágenes y ya son lo suficientemente buenas como para permitir que personas con cierto nivel de conocimientos produzcan trabajos que de otro modo estarían fuera de su alcance. Esto reduce considerablemente los costes de producción, incluso para crear maquetas rápidas antes de contratar a un diseñador profesional. Esto puede incluir elementos como los gráficos para un stand de exposición o patrones para ropa impresa digitalmente.

Sin embargo, no piense que la IA simplemente se encargará de todo el trabajo por usted. La calidad de los resultados depende de la calidad de las indicaciones que introduzca en el sistema, y esto requiere cierta capacitación. Esto significa que alguien capacitado para usar IA podrá realizar trabajos en otras áreas donde no ha recibido el mismo nivel de capacitación. Este tipo de polivalencia se refleja en la frase: «La IA no le quitará el trabajo, pero alguien que la use probablemente sí».

IA e impresión

Existen diversas áreas donde la IA puede tener un profundo impacto en la impresión, algunas de las cuales ya podemos observar. La tecnología de IA no es tan nueva como sugieren algunos titulares de prensa. Lleva más de una década en uso y ya se utiliza en parte del software disponible para la industria de la impresión. La novedad es que, si bien antes se utilizaba en productos individuales, ahora podemos esperar ver soluciones más integradas, con mayor automatización impulsada por la IA en todos los flujos de trabajo de producción.

Leyenda: Esko Phoenix utiliza IA para la imposición y anidación automatizadas.

Esto incluirá la planificación de la forma más eficiente de producir trabajos, lo cual puede utilizarse tanto para generar un presupuesto como para planificar la ruta de producción. La IA también se utiliza cada vez más para gestionar la cola de trabajos. Un aspecto intrínseco de esto es la forma en que los diferentes trabajos se agrupan o anidan en la hoja o rollo para minimizar el desperdicio de material. Esto ha evolucionado desde la imposición, es decir, la organización de las páginas en una hoja de impresión para optimizar el diseño. Existen varios programas, como Esko Phoenix, que ya utilizan IA para la imposición, y esta tecnología se ha trasladado a la gestión de trabajos de gran formato. Hay diversos parámetros a considerar, como la forma en que se terminarán los diferentes trabajos y los plazos de entrega acordados para cada uno. Y, por supuesto, todos estos factores cambiarán constantemente a lo largo del día a medida que se reciban más pedidos. Pero la capacidad de gestionar los pedidos con retraso es un componente esencial de la rápida entrega de pedidos bajo demanda, algo que los clientes esperan hoy en día.

Otro ámbito que ya se beneficia de la tecnología de IA es la gestión del color. Muchos archivos de clientes contienen errores de gestión del color, algunos de los cuales, como el espacio de color incorrecto, se pueden corregir fácilmente. Muchos programas de gestión del color ahora también utilizan IA para ajustar los colores de estos archivos y lograr un aspecto más natural, lo que puede reducir el rechazo de trabajos por parte de los clientes debido a la percepción de los colores impresos. A menudo, esto simplemente se etiqueta en el software como una mejora automática y no se indica como basado en IA.

Leyenda: La última impresora Latex de HP, la serie 830, tiene un espectrofotómetro incorporado para la gestión automatizada del color impulsada por IA.

La gestión del color también abarca otras áreas, desde la linealización y calibración de impresoras hasta la creación de perfiles para los diferentes soportes y la selección de la configuración adecuada para cada trabajo. Poco a poco, estamos viendo más espectrofotómetros integrados en impresoras de gran formato que permiten automatizar toda esta gestión del color con una mínima intervención del operador. De nuevo, esto también está impulsado por la IA.

La IA también se utiliza para mejorar otros aspectos de la calidad de imagen. Esto podría incluir el escalado de imágenes, básicamente mediante el uso de IA para añadir píxeles adicionales a una imagen basándose en su mejor estimación tras analizar los píxeles existentes. Esta es una ventaja evidente para cualquiera que busque crear vallas publicitarias de gran tamaño. También ayuda a solucionar los problemas de los clientes que envían archivos de baja resolución.

Un área que se está beneficiando significativamente de un mayor uso de la IA es el mantenimiento predictivo. La pandemia, con sus diversos confinamientos, obligó a la mayoría de los proveedores a replantear su oferta de servicios, ya que se hizo más difícil enviar ingenieros a las instalaciones. Sin embargo, la IA ha permitido a estos proveedores analizar los datos que ya poseen sobre los motivos de las llamadas de servicio para anticipar cuándo podría fallar cada componente.

Para aumentar la automatización, las impresoras de gran formato deberán generar más datos. Por lo tanto, es casi seguro que en los próximos años veremos más sensores incorporados a las impresoras de gran formato para detectar posibles problemas e identificar piezas defectuosas. Las impresoras de mayor tamaño seguramente incorporarán más sistemas de visión para comprobar que la impresión cumple con las expectativas del cliente.

Otro ámbito en el que la IA podría ser útil es la gestión de inventario, incluyendo el pedido de más consumibles y repuestos según sea necesario. La clave está en no sobrecomprar, ya que esto inmovilizaría el capital en existencias, pero al mismo tiempo, evitar el riesgo de quedarse sin algo que pueda retrasar la producción.

La IA también sustenta muchos de los servicios de análisis que han introducido algunos proveedores de impresoras, así como algunos sistemas de información gerencial (MIS). Es eficaz para detectar patrones, como una caída de las ventas en ciertas áreas, y para generar soluciones basadas en ideas que otros han probado con éxito, pero adaptadas a la situación específica de cada usuario según sus datos.

En conclusión, la IA está lejos de ser una tecnología del futuro, pero ya está integrada en gran parte del software de automatización que ya se utiliza. Y cabe esperar que se incorpore más hardware a las impresoras, como sensores, espectrofotómetros y sistemas de visión, para facilitar dicha automatización. La IA debería facilitar la integración de soluciones entre diferentes proveedores. Esto, a su vez, debería dar a los usuarios de gran formato mayor libertad para crear flujos de trabajo de producción que se adapten mejor a sus necesidades individuales.