С тех пор, как в 2017 году агентство Quocirca впервые опубликовало результаты своих исследований о потенциале искусственного интеллекта для индустрии печати, искусственный интеллект стал мейнстримом, всесторонне воздействуя на нашу повседневную жизнь, от самоуправляемых машин до чат-ботов. Появление ChatGPT в ноябре 2022 года ознаменовало новую эру в генерирующем искусственном интеллекте и может произвести переворот в различных областях. По мере того, как искусственный интеллект становится новой реальностью для предприятий, все более очевидным становится его способность изменить будущее самых различных производств.
Демократизация искусственного интеллекта
Появление ChatGPT, созданного Open AI в ноябре 2022, сразу обратило на себя внимание общественности, за 60 дней у ChatGPT появилось 100 миллионов пользователей. Будучи формой генеративного искусственного интеллекта (GenAI), основанного на крупных моделях по изучению языка (large language learning models, LLMs), ChatGPT сделал искусственный интеллект доступным для всех. GPT-3 (Generative Pretrained Transformer 3, генеративный заранее обученный трансформер 3) и GPT-4 являются моделями искусственного интеллекта с обработкой естественного языка, генерирующие тексты, подобные человеческим. GPT и другие изучающие язык модели могут применяться в ряде областей: чат-боты для обслуживания клиентов, создание контента, предиктивное моделирование, автоматизация, кодирование, аналитика и безопасность.
Внедрение искусственного интеллекта набирает обороты. Компания Microsoft вставила технологию ChatGPT в поисковик, Bing, а также представила Microsoft 365 Copilot, который интегрирует искусственный интеллект в офисный набор Microsoft 365. В Google создали Bard, генеративный чат-бот с искусственным интеллектом, доступным в 180 странах.
По мере того, как искусственный интеллект стал широко доступным всем типам пользователей, у него появился потенциал реально менять бизнес. Демократизация AI может помочь подстегнуть инновации, повысить эффективность, улучшить принятие решений, а также повысить уровень удобства клиентов в каждой из отраслей.
Применение искусственного интеллекта в индустрии печати
Искусственный интеллект может трансформировать ряд областей в индустрии печати, особенно по мере того, как передовые компьютерные технологии перемещают искусственный интеллект в реальные задачи, позволяя осуществлять принятие решений в реальном времени с минимальной латентностью. Все из перечисленных ниже областей имеют потенциал к трансформации имеющихся подходов к управлению услугами по печати, позволяя клиентам получать лучшие результаты в плане надёжности услуг, снижать риск и повышать эффективность.
- Сервисные инновации с помощью моделей предиктивного обслуживания.
Сочетание передовых данных и искусственного интеллекта позволяет производителям печатающих устройств обеспечить большую эффективность, осуществляя предиктивное обслуживание более эффективно. Сегодняшние МФУ – это подсоединённые к интернету вещей передовые устройства, оборудованные многочисленными датчиками, создающими большие объёмы информации. Используя машинное обучение, модели предиктивного обслуживания делают прогнозы, основанные на тенденциях в плане использования для выявления и диагностирования нарушений, а также подсчёта того, когда случится отказ на основе нынешнего и прошлого состояния оборудования и датчиков.
Такое предиктивное обслуживание на основе искусственного интеллекта позволит поставщикам оптимизировать обслуживание парка устройств и использовать сервисных инженеров более эффективно за счёт уменьшения времени проведённого на выезде, снижения расходов за счёт уменьшения простоя устройств и более быстрого принятия решений при обслуживании. Клиенты извлекут реальную и вполне очевидную выгоду из увеличенного времени эксплуатации устройства и более удобной и быстрой его утилизации. Компания Lexmark, например, уже встроила модели машинного обучения (ML) и искусственного интеллекта (AI) в свою платформу Optra IoT.
- Расширение показателей с помощью аналитики от искусственного интеллекта
Современные приборные панели (dashboards), как правило, демонстрируют актуальную на данный момент и «прошлую» информацию, часто — в графическом формате. Обычно они полагаются на «прошлые» данные, и часто бывают довольно статичными, поэтому не обновляются в реальном времени. Совершенствование приборных панелей требует больших усилий и значительного финансирования.
Передовая аналитика, такая как прескриптивная (prescriptive) и предиктивная (predictive) аналитики, используют машинное обучение, чтобы указать на возможные последствия и повысить уровень (качество) принятия решений. Это может помочь, например, пользователям оценивать не только цифры, демонстрируемые счетчиками принтеров, а реально оценить использование печати по всем устройствам и пользователям и понять свои реальные расходы на печать. Можно также использовать передовую аналитику, чтобы раскрыть возможности цифровизации бизнес-процессов, а также предсказать ее воздействие на расходы и производительность.
- Безопасность точек ввода-вывода
Обеспечение безопасности данных на точках ввода-вывода, включая принтеры, жизненно важно, особенно при росте объемов домашней и «смешанной» работы. У искусственного интеллекта есть высокий потенциал стать как другом, так и врагом, когда дело заходит о информационной и кибербезопасности. Вредоносное ПО следующего поколения уже использует искусственный интеллект, чтобы вести себя как человек-хакер, определяя цели и избегая обнаружения. Подсоединенные устройства интернета-вещей, принтеры и МФУ – это неподвижная мишень для злоумышленников, равно как ПО и серверы по управлению печатью.
Новые возможности хакеров требует передовых методов и средств обеспечения безопасности, которые также будут использовать искусственный интеллект, чтобы производить самомониторинг и самоисправление. Помимо окказиональных (эпизодически выпускаемых) пэтчей для конкретых моделей устройств, машинное обучение в сочетании с более передовыми методами принятия решений на основе искусственного интеллекта поможет производителям и вендорам ПО обеспечить аналитику поведения на уровне сети, а также обнаружить аномалии в реальном масштабе времени.
Контроль аутентификации и доступа может использовать передовые алгоритмы и машинное обучение, чтобы выявлять потенциальные угрозы безопасности. Кроме того, атаки нулевого для (первые в своём роде) могут быть лучшим образом нивелированы за счёт анализа искусственным интеллектом активностей в системе и анонимных наборов данных в реальном времени. Защита от подобных угроз может затем быть применена к устройствам и средам, которые требуют немедленной защиты. Там, где происходит взлом систем безопасности, эффективное и быстрое реагирование с использованием машинного обучения в комбинации с передовой аналитикой может оптимизировать решения по устранению проблем.
Безопасность контента также может быть дополнена решениями на основе искусственного интеллекта, которые могут классифицировать данные по уровню конфиденциальности и дополнять существующие программы по предотвращению потери данных.
- Умная обработка документов (IDP, Intelligent document processing)
Хотя многие предприятия продолжают полагаться на бумагу, ускорение цифровых трансформаций идёт своим чередом. Автоматизация процессов на бумажной основе приносит одновременно и трудности и новые возможности для индустрии печати. Если искусственный интеллект может быть встроен в платформы по распознаванию документов, то он предоставит столь необходимый мост между бумажными и цифровыми мирами.
IDP — это технология автоматизации, которая использует AI (искусственный интеллект), ML (машинное обучение), OCR (оптическое распознавание письменных знаков) и обработку естественных языков (NLP) для распознавания, извлечения и обработки данных из документов в различных форматах (бумажных и цифровых) без участия человека. Преимущества IDP включают повышенную точность, сниженные объемы ручной обработки, соответствие требованиям и безопасность. Примеры включают решение Microsoft на основе Azure по умному распознаванию документов, Amazon Web Services’ (AWS) IDP, и Google Document AI. Примеры на рынке печати, использующие ML и AI, включают платформу Xerox IDP и платформу Kofax TotalAgility IDP.
Заключение
Индустрия печати вынуждена развиваться под давлением динамичных и быстро меняющихся облачных сервисов, интернета вещей и искусственного интеллекта. И хотя необходимо соблюдать осторожность из-за ограничений и рисков от искусственного интеллекта, чтобы правильно реализовать его революционный потенциал, вендоры должны стремиться образовывать новые партнёрства и сотрудничества, при этом гарантируя, чтобы в разработанных устройствах был встроен свой интеллект, достаточный для интеграции с облачными платформами искусственного интеллекта. Это будет означать отход от частных вендорных архитектур к открытым, чтобы полностью воспользоваться скоростью и масштабностью решений, предлагаемых искусственным интеллектом.
Искусственный интеллект предоставляет возможности не только для вендоров, но также и для канала сбыта. Клиенты будут искать возможности, которые включат функциональность искусственного интеллекта и решения, доступные от устройств, в их более широкую IT-систему и такая интеграционная возможность – это то, чем должен воспользоваться канал.
Подробности: https://sforp.ru/news/_novosti_industrii/59.htm#1440
