Mark Coudray: 인공 지능을 사용한 실제 결과

미국 인쇄 무역 혁신가인 Mark Coudray와 함께한 3개의 기사 중 첫 번째 기사에서는 인공 지능이 인쇄 비즈니스에 일상적인 수준에서 어떤 영향을 미칠 수 있는지 살펴봅니다.

Mark Coudray와의 Zoom 통화가 시작된 지 얼마 지나지 않아 그가 개인 수준에서도 인공 지능(AI)을 얼마나 중요하게 여기는지 분명해졌습니다. 우리가 대화를 녹음해도 되는지 그에게 물으면 매우 긍정적인 대답이 나옵니다.




"사실 저는 제가 하는 모든 통화를 녹음한 다음 제가 사용하는 AI를 훈련시키기 위해 모두 기계 학습 소프트웨어에 넣습니다."라고 그는 설명합니다.

“그것은 모델을 구축합니다. 그것은 우리의 정상적인 직관적 인식을 넘어서는 패턴을 식별합니다. 비즈니스, 시장, 지식, 거주지, 사회적 가치에 기반한 인지적 편향이 있기 때문에 일반적으로 인식하지 못하는 존재하는 관계를 찾는 것입니다. 그 모든 것들이 편견을 만듭니다. AI는 이러한 편견을 인식하지 못하지만 관계를 볼 수 있습니다.

모델에 제공할 수 있는 데이터가 많을수록 예측 가능성이 높아지므로 신뢰 지수 수준이 높아집니다.

"따라서 호출이 많을수록 완전히 무작위로 보일 수 있지만 학습 모델이 관계를 찾는 것이 더 좋습니다. 이것은 실제로 AI의 모든 것의 핵심 강점 중 하나입니다. 패턴을 식별하여 예측 가능한 미래 행동을 생성하는 능력입니다. 아마존에서 물건을 구매하면 그 제품을 구매한 다른 사람들도 구매한 것을 제안하는 것과 같습니다. 그렇다면 고객 경험에 관한 것인데, 약 7년 전에 제가 AI를 시작하게 된 계기가 되었습니다.”

미래 보장

Mark의 전문적인 배경은 두 가지 특정 영역에 걸쳐 있습니다. Coudray Serigraphics의 설립자로서 그는 스크린 인쇄 무역에 대한 직접적인 경험을 가지고 있으며 그의 작품은 전 세계적으로 500회 이상 출판되었습니다. 그와 함께 Mark의 다른 비즈니스인 Coudray Growth Technologies는 잠재적으로 정체된 구식 아날로그 조직에서 디지털 세계에서 번창할 수 있는 수익성 있고 미래 지향적인 비즈니스로 전환하는 방법에 대해 회사에 조언합니다.

Mark가 AI 세계를 처음으로 경험한 것은 Coudray Growth Technologies를 통해서였습니다. 7년 전 그는 판매 문의를 예약으로 전환하는 데 어려움을 겪고 있는 전체적인 웰빙 리조트의 컨설턴트로 활동했습니다. 6개월 동안 수백 건의 통화를 들은 후 Mark는 판매 전환율을 25%에서 최대 93%까지 높이는 데 도움이 되는 아날로그 방법론(안내 대화)을 고안했습니다. 그러나 상황을 완전히 바꾼 것은 IBM의 Watson AI 프로젝트를 운영하는 팀에 대한 그의 소개였습니다.

이제 전체 AI 세계는 대화형 및 의미론적 분석에 의해 주도됩니다.

“2016년에 우리는 아날로그 모델에서 AI 모델로 유도 대화 방법론을 전환하기 시작했습니다. 여기에는 두 단계가 포함되었습니다. 첫 번째 단계는 모델을 교육하는 기계 학습이었습니다. 두 번째 단계는 해당 교육을 이 구조에 적용한 다음 지침을 제공하고, 결정을 내리고, 권장 사항을 제공하고, 추가 패턴을 식별하거나, 기타 모든 종류의 작업을 수행할 수 있는 단계였습니다.”라고 Mark는 말합니다.

"2016년과 2017년에는 달성하기가 매우 어려웠지만 저에게는 매우 흥미로웠습니다. 그리고 2018년에는 주로 Siri, Alexa 및 기타 음성 기반 사용자 인터페이스 소프트웨어에 의해 주도된 AI 공간에서 주요 기술 변화가 있었습니다. . 이제 전체 AI 세계는 대화 및 의미 분석에 의해 주도됩니다. 기존 데이터 분석과 같이 데이터베이스의 행과 열에서 작동하지 않습니다. 무작위 모델에서 작동하고 언어 구성 요소 간의 관계를 살펴봅니다.”

더 깊이 파고들다

새로운 기계 학습 혁명의 최전선이 거의 상상할 수 없는 수준까지 일을 진행하고 있지만, 인쇄 세계에서 AI의 영향은 아직 비교적 기초적인 단계에 있습니다.

"우리는 이 모든 것이 여전히 알파 및 베타 수준에 있는 우리 업계의 시점에 있습니다."라고 Mark는 말합니다.

“혁신의 확산이나 아이디어가 전파되는 방식을 살펴보면 현재 이 현상이 나타나고 있는 곳은 RIP 수준 또는 디지털 처리입니다. 이러한 프로세스는 들어오는 파일 형식 내의 상황을 예측합니다. 해상도, 색 공간, 연결된 프로필 또는 프로필 충돌을 확인합니다. AI가 목록을 가지고 있고 그 목록에 대해 확인하기 때문에 정말 쉬운 일입니다. 그런 다음 특정 상황에서 발생이 나타나는 횟수를 추적합니다.

“따라서 이것은 매우 초보적입니다. 기술은 실제로 배우는 것이 아닙니다. 하지만 기계 학습에 들어가면 정말 깊고 빨라집니다.”

예측 유지보수

프린터에서 특히 흥미로운 영역 중 하나이자 인쇄 기계 제조업체 사이에서 급속도로 주목을 받고 있는 영역은 예측 유지 관리의 개념입니다.

“데이터 수집 측면과 해당 데이터 전파인 IoT [사물 인터넷]을 결합하면 AI가 패턴을 찾습니다. 온도 변화, 마찰 변화, 점도 변화와 같은 이질적인 관계를 찾고 있습니다. 무엇이 바뀌든 그것은 변화를 미래의 실패와 동일시하는 것입니다. 이는 AI 공간에서 예측 모델링의 완벽한 예입니다. 모델에 제공할 수 있는 데이터가 많을수록 예측 가능성이 높아져 신뢰도 지수가 높아집니다.”라고 Mark는 말합니다.

“Agfa, Fuji, Durst와 같은 더 큰 기업 플레이어는 모두 AI 학습 공간에서 무슨 일이 일어나고 있는지 알고 있으며 그들의 목표는 버튼을 누르기만 하면 될 정도로 간단하게 만드는 것입니다.

인쇄 비즈니스는 고유성을 유지하는 데 중점을 두고 예측 가능성과 학습 모델을 더 높은 수준으로 끌어 올려야 합니다.

“그것이 정확히 향하고 있는 곳입니다. 그것은 노동자를 방정식에서 상품화하고 있습니다. 기본적으로 로봇으로 만듭니다. 그 과정에서 완전히 상호 교환이 가능하도록 만들고 있습니다. 완전히 상호 교환이 가능하다면 상품화한 것입니다.

“이는 인쇄 비즈니스가 고유성을 유지하는 데 중점을 두고 예측 가능성과 학습 모델을 더 높은 수준으로 끌어 올려야 한다는 것을 의미합니다. 성공하려면 시장에서 고유한 차별성을 가져야 합니다.”

이것이 바로 다음 기사에서 살펴보게 될 것입니다. 인쇄 비즈니스가 AI와 Mark의 혁신적인 상업 철학을 사용하여 시장에서 고유성을 창출하는 방법을 살펴보겠습니다.

Mark와 그의 고유한 인쇄 접근 방식에 대해 자세히 알아보려면 coudray.com 을 방문하십시오.