Inteligencia artificial: ¿debería preocuparse la industria de la impresión? (y II)

La combinación de Big Data e IA permite a las empresas impulsar una mayor eficiencia al realizar un mantenimiento predictivo de manera más efectiva. El mantenimiento predictivo no es nada nuevo en la industria de la impresión, y la calidad y eficiencia del servicio es la razón principal por la que las organizaciones recurren a un servicio de impresión gestionado (MPS).

La mayoría de los dispositivos (impresoras en red, copiadoras e impresoras multifunción) tienen tecnología de sensores incorporada que permite recopilar y analizar datos. Sin embargo, el volumen de datos que generan los dispositivos de impresión conectados aún no se ha explotado completamente, más allá de la supervisión continua. En muchos casos, las herramientas analíticas de gestión de impresión no están diseñadas para el análisis masivo de datos y, a menudo, no son lo suficientemente flexibles para incorporar el aprendizaje automático. La clave para mejorar la eficiencia del negocio es dar el siguiente paso y combinar algoritmos avanzados con el aprendizaje automático para tomar medidas en tiempo real. Los fabricantes de impresión deben determinar las mejores formas de integrar la inteligencia en sus dispositivos y luego desarrollar las técnicas óptimas para recopilar y analizar datos para generar información útil.

Por otro lado, la IA tiene el potencial de ser tanto un amigo como un enemigo cuando se trata de seguridad. Se piensa que la próxima generación de malware utilizará la IA para comportarse como un atacante humano, identificando objetivos y evitando la detección. Dado que las impresoras y dispositivos multifunción son dispositivos conectados exigirá una nueva clase de seguridad que utilice IA para permitir que los dispositivos se monitoricen a sí mismos y se curen automáticamente.

En lugar de parches ocasionales a nivel de dispositivo, el aprendizaje automático combinado con una toma de decisiones de IA más avanzada ayudará a los fabricantes a proporcionar análisis de comportamiento a nivel de red y detección de anomalías en tiempo real. Cuando se produce una brecha en la seguridad, una respuesta efectiva y rápida utilizando el aprendizaje automático en combinación con un motor de análisis avanzado puede optimizar los esfuerzos de remediación.

Finalmente, si bien muchos negocios siguen dependiendo del papel, la aceleración de las iniciativas de digitalización está en marcha. La automatización de procesos robóticos (RPA) es complementaria a la IA, ya que es una clase de software que replica las acciones de los seres humanos para ejecutar procesos de negocios. Aunque los robots RPA no tienen la capacidad de autoaprender, cuando la tecnología se combina con la IA, puede ser extremadamente potente.

Aunque no es necesariamente verdadera la inteligencia artificial, la tecnología RPA utiliza algoritmos para comprender documentos complejos no estructurados, como información escrita a mano y escrita, y convertirlos en archivos digitales legibles y categorizados. Los trabajos manuales repetitivos, como el procesamiento de facturas, pueden manejarse de manera efectiva utilizando este enfoque. La automatización de los procesos basados ​​en papel es tanto un desafío como una oportunidad para la industria de la impresión: si la IA puede integrarse en las plataformas de captura de documentos, proporcionará un puente muy necesario entre el mundo del papel y el digital.

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