Nessan habla claramente de cómo la IA en la impresión se basa en la correspondencia de patrones de datos, que ya está mejorando el software de los proveedores de gran formato. Predice que esto se traducirá en una mayor integración de la IA en la planificación del flujo de trabajo, la gestión de la cola de trabajos, la corrección del color, la ampliación de la imagen y el mantenimiento predictivo mediante sensores y sistemas de visión, lo que en última instancia agilizará las operaciones y ofrecerá una mayor flexibilidad.

A juzgar por los titulares de los periódicos de todo el mundo, actualmente existe un gran interés por la Inteligencia Artificial, o IA, ya que las multinacionales y los gobiernos hablan abiertamente de utilizar esta tecnología para optimizar su producción y generar más ingresos. Pero, ¿cómo llegará esto al sector de la impresión y, en particular, a los numerosos proveedores de servicios de impresión de gran formato que prestan servicio al mercado de la rotulación y la cartelería?

Irónicamente, en realidad no hay mucha inteligencia implicada en la IA. La inteligencia implica normalmente cierto nivel de razonamiento cognitivo para resolver problemas. Pero la IA consiste simplemente en acumular grandes cantidades de datos, incluidos ejemplos anteriores de razonamiento, y compararlos con patrones que surgen de esos datos. En cualquier situación, la mayoría de los sistemas de IA se limitan a hacer la mejor conjetura basándose en los datos disponibles (y a veces esto genera falsedades). Anteriormente hemos utilizado algoritmos para hacer algo parecido, pero lo que realmente diferencia a la IA son los enormes conjuntos de datos de información bruta que ingieren estos sistemas. Esto ha sido posible gracias a los avances en la potencia informática bruta.

Gran parte de la exageración actual se basa en la IA generativa, que puede crear soluciones basándose en las indicaciones que se introducen en el sistema. Sin embargo, estos sistemas deben preentrenarse con datos existentes, por lo que se conocen más exactamente como Preentrenados Generativos, o GPT (Generative Pre-Trained). El más conocido de ellos es probablemente ChatGPT.

A nivel general, estos sistemas pueden utilizarse de forma práctica, como para crear borradores iniciales de cartas que acompañen a presupuestos o incluso presentaciones de ventas completas. Como la IA no es perfecta, es mejor utilizarla para borradores iniciales que para copias finales, pero, aun así, es suficiente para que los usuarios hagan 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 enormemente los costes de producción de material gráfico, aunque sólo sea para crear maquetas rápidas antes de contratar a un diseñador profesional. Puede incluir cosas como los gráficos de un stand de feria, o patrones para ropa impresa digitalmente.

Sin embargo, no pienses que la IA se pondrá manos a la obra y hará todo el trabajo por ti. La calidad de los resultados depende de la calidad de las indicaciones que introduzcas en el sistema, y esto requiere cierta formación en sí mismo. Significa que alguien que haya recibido formación para utilizar la IA podrá realizar trabajos en otras áreas en las que no haya recibido el mismo grado de formación. Este tipo de polivalencia se refleja en la frase: «La IA no te quitará el trabajo, pero alguien que utilice la IA probablemente sí».

IA e impresión

Hay varias áreas en las que la IA puede tener un profundo impacto en la impresión, algunas de las cuales ya podemos ver. La tecnología de IA no es tan nueva como sugieren algunos titulares de prensa. Lleva utilizándose más de una década y ya se emplea en algunos de los programas informáticos disponibles para la industria de la impresión. La novedad es que, mientras que antes se utilizaba en productos individuales aislados, ahora podemos esperar que esas soluciones estén más integradas, con más automatización impulsada por la IA a través de los flujos de trabajo de producción.

Pie de foto: Esko Phoenix utiliza la IA para la imposición y el anidado automatizados.

Esto incluirá la planificación de la forma más eficiente de producir los trabajos, que 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. Una parte intrínseca de esto es la forma en que los distintos trabajos se agrupan o anidan unos alrededor de otros en la hoja o rollo para minimizar la cantidad de material desperdiciado. Esto ha evolucionado a partir de la imposición, es decir, la disposición de las páginas en una hoja de prensa para optimizar la maquetación. Existen varios programas, como Esko Phoenix, que ya utilizan la IA para la imposición, y esta tecnología se ha trasladado ahora a la gestión de trabajos de gran formato. Hay que tener en cuenta una serie de parámetros diferentes, como la forma en que se terminarán los distintos trabajos y los plazos de entrega acordados para cada uno de ellos. Y, por supuesto, todos estos factores cambiarán constantemente a lo largo del día a medida que lleguen más pedidos. Pero la capacidad de hacer frente a los pedidos tardíos es un componente esencial de los actuales pedidos rápidos a la carta, que los clientes ya esperan.

Otro ámbito que ya se está beneficiando de la tecnología de IA es la gestión del color. Muchos archivos de clientes incluyen errores de gestión del color, algunos de los cuales, como un espacio de color incorrecto, pueden corregirse fácilmente. Muchos programas de gestión del color utilizan ahora también la IA para ayudar a ajustar los colores de estos archivos y conseguir un aspecto más natural, lo que puede reducir el rechazo de trabajos por parte de los clientes debido a percepciones sobre los colores impresos. A menudo, esto sólo se etiqueta en el software como una mejora automática y no se indica que se basa en la IA.

Pie de foto: La última impresora Latex de HP, la serie 830, tiene un espectrofotómetro integrado para la gestión automatizada del color con IA.

La gestión del color también abarca otras áreas, desde la linealización y calibración de las impresoras, hasta la creación de perfiles para los distintos soportes y la elección de los ajustes adecuados para cada trabajo. Poco a poco empezamos a ver más espectrofotómetros integrados en las impresoras de gran formato para poder automatizar toda esta gestión del color, con una intervención mínima del operador. Una vez más, esto también está siendo impulsado por la IA.

La IA también se utiliza para mejorar otros aspectos de la calidad de la imagen. Eso podría incluir el aumento de escala de las imágenes, esencialmente utilizando la IA para añadir píxeles adicionales a una imagen basándose en su mejor estimación tras analizar los píxeles existentes. Es una ventaja obvia para quien quiera crear grandes vallas publicitarias. También ayuda a superar los problemas de los clientes que envían archivos de baja resolución.

Un área que realmente se está beneficiando de un mayor uso de la IA es la del mantenimiento predictivo. La pandemia, con sus diversos cierres, obligó a la mayoría de los proveedores a replantearse su oferta de servicios, ya que cada vez resultaba más difícil enviar ingenieros a visitar las instalaciones. Pero la IA ha permitido a esos proveedores analizar los datos que ya tienen sobre los motivos de las llamadas al servicio técnico para anticipar cuándo puede fallar cada componente.

Para añadir más automatización, las impresoras de gran formato tendrán que generar más datos. Por tanto, es casi seguro que en los próximos años añadiremos más sensores a las impresoras de gran formato para detectar posibles problemas y detectar piezas que estén fallando. Las impresoras más grandes seguramente incorporarán más sistemas de visión, para comprobar que lo que se ha impreso coincide con las expectativas del cliente.

Otra área a la que podría prestarse la IA es la gestión de inventarios, incluido el pedido de más consumibles y piezas de repuesto según sea necesario. El truco está en no hacer pedidos excesivos, que inmovilizarían capital en existencias, pero al mismo tiempo no arriesgarse a quedarse sin algo que retrasaría la producción.

La IA también sustenta muchos de los servicios analíticos que han introducido algunos proveedores de impresoras, así como algunos MIS. Es buena detectando patrones, como un descenso de las ventas en algunas zonas, y proponiendo soluciones basadas en ideas que otros han probado con éxito, pero adaptadas a la situación específica de cada usuario en función de sus datos.

En conclusión, la IA no es ni mucho menos una tecnología del futuro, sino que ya está integrada en gran parte del software de automatización que ya se utiliza. Y podemos esperar que se añada más hardware -en forma de sensores, espectrofotómetros y sistemas de visión- a las impresoras para facilitar esa automatización. La IA debería facilitar la integración de soluciones entre distintos proveedores. Esto, a su vez, debería dar a los usuarios de gran formato más libertad para crear flujos de trabajo de producción que se adapten mejor a sus necesidades individuales.