Inteligência artificial e impressão: qual a relação atual?

As conversas sobre Inteligência Artificial (IA - ou AI quando trazida do termo Artificial Intelligence) estão em todos os lugares. As ferramentas avançam e impressionam. A IA produz textos, imagens, vídeos e músicas. Inclusive, a imagem que ilustra este artigo foi feita com IA.

É de fato incrível, mas como a Inteligência Artificial existe de fato na nossa indústria de impressão? O especialista Mark Coudray tratou do tema para a FESPA e reproduzimos abaixo os principais trechos da reflexão.

Fique atento: as ferramentas de Inteligência Artificial estarão cada vez mais presentes nas empresas de impressão.

Quais os benefícios da IA na impressão?

A inteligência artificial (IA) tornou-se palavra-chave em várias indústrias, com aplicações se estendendo além dos domínios do design e automação. Um setor em que a IA começa a causar impacto significativo é o de impressão especial, especificamente serigrafia e impressão em grandes formatos.

Embora o uso de IA generativa para criar designs e automatizar processos já seja popular, há um potencial profundo e transformador em aproveitar a IA para descobrir padrões ocultos dentro dos dados existentes. Isso pode fornecer vantagens competitivas não reveladas, semelhantes a encontrar um caçador camuflado nos arbustos das atuais condições de mercado.

Qual o cenário atual das empresas de impressão?

A serigrafia e a impressão em grandes formatos são essenciais a muitas indústrias, como publicidade, moda e manufatura. Tradicionalmente, os setores dependem de processos manuais e intuição humana.

A integração de tecnologias digitais abriu possibilidades para a eficiência e inovação. Apesar dos avanços técnicos em imagem, a maioria das empresas não explora o potencial da IA na análise e interpretação de conjuntos de dados complexos que podem levar a insights acionáveis.

O poder da análise de dados da impressão

O valor real está em descobrir padrões ocultos nos dados analisados, o que pode ser considerado como descobertas de segunda, terceira e quarta ordens.

Os padrões revelam insights críticos sobre condições de mercado, comportamento do cliente e eficiência operacional, que quase nunca são aparentes ao olho nu e ao observador casual.

Exemplo: considere a floresta de dados que descrevem a atividade dos clientes como uma densa vegetação. Dentro da vegetação, há padrões ocultos que representam vantagens competitivas não reveladas.

Os padrões estão relacionados à atividade de vendas dos clientes (frequência e valor), retenção de clientes, taxas de rotatividade, métricas de crescimento e valor vitalício do cliente ao longo do tempo.

Com o uso da IA certa, as empresas descobrem padrões com alto grau de precisão e usam a análise preditiva para prever mudanças futuras com níveis de confiança entre 95% e 99% e uma margem de erro muito baixa. Isso se traduz em alto grau de exatidão.

Identificando padrões ocultos nos dados dos clientes

Uma das maiores vantagens de usar IA na impressão é analisar dados de clientes para identificar tendências e padrões não imediatamente visíveis.

Exemplo: a atividade de vendas dos clientes ao longo dos anos pode inicialmente parecer flutuações aleatórias. No entanto, ao aplicar algoritmos de IA, as empresas descobrem padrões que indicam taxas de retenção de clientes, taxas de rotatividade ou atrito e métricas de crescimento.

Também pode ser usada com alto grau de precisão para prever como as vendas dos clientes diminuem e crescem ano após ano. É difícil reconhecer isso, a menos que se compare os padrões de muitos clientes ao longo do tempo.

>> Retenção e rotatividade de clientes: A IA analisa dados históricos de vendas para identificar quais clientes provavelmente permanecerão leais e quais estão em risco de rotatividade. Ao entender os padrões, as empresas implementam estratégias de retenção direcionadas a reduzir a rotatividade e melhorar a lealdade dos clientes.

>> Crescimento de clientes ano a ano: A IA ajuda as empresas a acompanhar tendências de crescimento dos clientes ano após ano, identificando quais segmentos estão crescendo e quais estão em declínio. As informações orientam estratégias de marketing e vendas para focar em áreas de alto crescimento. Isso tem impacto dramático na lucratividade e no Custo de Aquisição de Clientes (CAC).

>> Valor vitalício do cliente: A IA calcula o valor vitalício dos clientes ao longo do tempo, fornecendo insights sobre a lucratividade a longo prazo de diferentes segmentos de clientes. As informações são usadas para adaptar esforços de marketing e ofertas de produtos para maximizar o valor.

Os insights obtidos dessa análise são muito úteis para determinar como o crescimento do valor vitalício do cliente varia ano a ano. Não é um crescimento uniforme e há perdas previsíveis de valor ocorrendo em certos anos.

Aumentando a eficiência operacional

Além de analisar dados dos clientes, a IA aumenta a eficiência operacional. Ao analisar dados de produção, a IA identifica ineficiências e sugere melhorias que podem levar a economias de custos e aumento da produtividade.

>> Manutenção preditiva: A IA monitora o desempenho dos equipamentos e prevê quando a manutenção é necessária, reduzindo o tempo de inatividade e prevenindo quebras custosas.

>> Otimização da cadeia de suprimentos: A IA analisa dados da cadeia de suprimentos para identificar gargalos e otimizar a gestão de estoques, garantindo que os materiais estejam disponíveis quando necessários, sem estocagem desnecessária.

>> Otimização de processos: A IA analisa processos de produção e design de fluxos de trabalho para identificar áreas onde a eficiência pode ser melhorada. Exemplos: redução de desperdícios, otimização das velocidades de impressão, identificação de taxas relacionadas e restrições de caminho crítico.

Quais as vantagens competitivas da análise preditiva?

Uma das aplicações mais poderosas da IA na impressão é sua capacidade de usar a análise preditiva para prever tendências futuras com alto grau de confiança.

Ao analisar dados históricos, comparativos e identificar padrões ocultos, a IA pode fazer previsões precisas sobre oportunidades futuras de mercado, oportunidades com clientes e desempenho operacional.

>> Tendências de mercado: A IA analisa dados de mercado para modelar e prever tendências futuras, ajudando as empresas a se manterem à frente da concorrência ao antecipar mudanças na demanda e ajustar suas estratégias de acordo.

>> Demanda de vendas: A IA usa dados históricos de vendas para prever vendas futuras, ajudando as empresas a planejar sua produção e gestão de estoques de forma mais eficaz. Para grandes programas, use a prática de Design de Experimentos para testar a demanda do mercado. As quantidades finais de produção são escalonadas com base na confiança e margem de erro da amostra de teste. A abordagem visa maximizar o potencial com base na demanda real demonstrada pelo mercado.

>> Gestão de riscos: A IA pode analisar fatores de risco, como indicadores econômicos e tendências de mercado, para prever e reduzir potenciais riscos e ajudar a desenvolver estratégias para mitigá-los. O uso de cálculos de confiança e margem de erro reduz o risco e maximiza o retorno ao usuário final.

Estudo de Caso: IA na impressão em grandes formatos

Para ilustrar o potencial transformador da IA na impressão, considere um estudo de caso na impressão em grandes formatos. Uma empresa especializada em impressão em grandes formatos utilizou IA para analisar seus dados de clientes e identificar padrões que não eram imediatamente aparentes.

Ao aplicar algoritmos de IA aos dados históricos de vendas, a empresa descobriu que certos segmentos de clientes tinham taxas de retenção e valores vitalícios mais altos do que outros.

Eles descobriram que certas áreas de mercado ou nichos tinham lucratividade e retenção de clientes incomumente altas ao longo do tempo. As informações permitiram que a empresa focasse seus esforços de marketing nesses segmentos de alto valor, resultando em maior lealdade dos clientes, menores custos de aquisição de clientes e maior receita desses clientes e segmentos de mercado.

A empresa usou IA para otimizar seus processos de produção. Analisando dados de produção com um modelo específico de IA, identificaram ineficiências e restrições no fluxo de trabalho de impressão e sugeriram melhorias que reduziram o desperdício e aumentaram a produtividade. Como resultado, a empresa conseguiu reduzir custos e melhorar sua eficiência operacional geral.

Finalmente, a empresa usou a análise preditiva para prever tendências e vendas de clientes. Ao analisar dados históricos e identificar padrões ocultos, a IA forneceu previsões precisas sobre a demanda futura, permitindo que a empresa planejasse sua produção e gestão de estoques de forma mais eficaz. Essa abordagem proativa permitiu que a empresa se mantivesse à frente da concorrência e alcançasse um crescimento sustentável.

Conclusão

O uso de IA na impressão vai além do design generativo e da automação. Aproveitar a IA para analisar dados revela padrões ocultos. Com os padrões revelados, as empresas podem obter uma compreensão profunda das condições de mercado, comportamento dos clientes e eficiência operacional.

Os insights revelam vantagens competitivas permitindo que as empresas tomem decisões baseadas em dados com alto grau de confiança. À medida que a indústria continua a evoluir, a integração da IA desempenha um papel crucial na promoção da inovação e crescimento nas empresas de impressão.

Fonte: FESPA