Intelligenza Artificiale. A che punto siamo prima di fine anno.

Il 2024 è stato un anno importante per l’IA in termini di nuove piattaforme, hardware, strategie e soluzioni. Tuttavia, nel mondo del lavoro, essa sta penetrando ma in maniera differente, a seconda delle dimensioni e della digitalizzazione delle aziende.

Nel web è possibile trovare tantissimo materiale su come l’adozione dell’IA, in particolare quella generativa, sia quella più considerata. Tuttavia, vi è tanto divario tra i mercati, le aziende e le differenti aree del mondo, per cui si facilmente rischia di entrare in confusione quando si cerca di capire qualcosa di più sull’IA.

A differenza della facilità con cui se ne parla, vi sono difficoltà oggettive (ma superabili) nell’adozione: dove la uso, come la uso, cosa uso, come identifico le aree dove l’IA può aiutarmi.

A differenza di quando è nato il web o i social, la grande velocità con cui le informazioni girano e le evoluzioni delle piattaforme (in poche settimane abbiamo avuto la chat vocale e l’implementazione dei motori di ricerca su OpenAI e un test di automazione di uso autonomo del computer da parte di un agente creato da Antrophic) rendono in apparenza ancora più difficile costruire un quadro utilizzabile per le aziende.

La realtà è che siamo in fase embrionale e che non esistono strategie di adozione predefinite ma ognuna va tagliata in base all’azienda. Certo, esistono framework e suggerimenti ma che non sono scritti nella pietra, anzi, evolvono a una velocità impressionante.

Questo però non ci impedisce di sbirciare in giro e capire cosa potrà succedere a breve.

Adozione

Il report di HubSpot del 2024 AI Trends Report, si sottolinea che il 75% dei marketer utilizza già strumenti IA per migliorare la produttività e il coinvolgimento dei clienti. Tuttavia, anche per Hubspot, il passaggio da esperimenti isolati a una trasformazione veramente aziendale richiede un approccio strategico e misurabile. Che significa? Che bisogna trovare delle metriche per capire se il valore dell’implementazione dell’IA porta un vantaggio competitivo (qualunque esso sia). Ovviamente, non solo in termini di efficienza operativa, ma anche la capacità di creare valore attraverso l’innovazione che scaturisce dal suo uso e l’automazione dei processi (Rapporto 4Manager 2024).

Le applicazioni più diffuse ad oggi per le aziende commerciali

Riguardo l’IA generativa, le applicazioni principali oggi sono riassumibili in due mega gruppi:

  • Marketing e contenuti. Generazione testi per blog, siti web, social, report, strumenti per venditori, documenti interni, brainstorming, campagne, sia in formato testuale che immagini
  • Analisi dei dati. Lettura testi e report, riassunti, estrazione dei punti principali, analisi e rilevazione di pattern.

Queste applicazioni, già di loro, offrono dei motivi validi per provare l’adozione di piattaforme LLM multimodali come ChatGPT, Claude, Gemini o Mistral.

Cosa ci attende

Nonostante il potenziale, molte organizzazioni, è indubbio piccole e grandi, faticano a implementare l’IA Tra le principali difficoltà, già citate in apertura, vi sono

  • Costi e Risorse: L’implementazione dell’IA richiede investimenti in termini di acquisto piattaforme, training, digitalizzazione e infrastrutture. Specifichiamo bene però cosa significa. Un’azienda può benissimo acquistare una piattaforma LLM come ChatGPT e usarla immediatamente al costo di circa 20 euro al mese a licenza. Occorrerà però del tempo per capire come fare e dei corsi per usarla al meglio. Questo significa investire su sé stessi e sul personale. Se poi si vuole usare l’IA per la gestione della comunicazione con clienti tramite chatbot basati su IA generativa, si apre un nuovo capitolo che include il costo di una piattaforma per gestire i bot, la preparazione del database (meglio il knowledge base) del modello, l’infrastruttura e la consulenza. Si possono fare dei tentativi con piattaforme in commercio ma per una soluzione seria giriamo attorno ai 20K di media.
  • Sicurezza, privacy ed etica. Quando si usano sistemi di IA generativa come ChatGPT, la raccomandazione di solito è quella di non caricare dati sensibili, informazioni personali e di clienti, per ovvii motivi. I dati che usiamo, se non selezioniamo specificatamente l’opt-out sul nostro account, possono essere usati dal gestore del modello per addestrare il suoi modelli di IA. In più, se generiamo contenuti a scopo marketing, dobbiamo essere sicuri che rispecchino il nostro modo di parlare come azienda, non includano stereotipi e bias e che siamo effettivamente corretti e validati. Se poi si creano infrastrutture ad hoc dove ospitare I propri strumenti di IA in locale, si dovrà richiedere al fornitore l’ottemperanza al GDPR e all’IA Act, per evitare potenziali problemi di sorta.
  • Formazione.  Una delle voci più importanti. Il mio consiglio è di formarsi autonomamente per capire il campo da gioco e fare qualche tiro in porta. E poi farsi affiancare da consulenti per degli aggiornamenti e utilizzi mirati. Almeno per il momento, questo mondo gira troppo in fretta per poter avere il tempo fisico per stare dietro a tutto, soprattutto se dobbiamo anche lavorare! Magari seguire alcune newsletter aiuta. L’IA è un utensile e non deve diventare lo scopo. Organizzare dei workshop di tanto in tanto e dei check point aiuta a sfruttarla la meglio per il nostro business.

Conclusione

L’IA rappresenta una svolta epocale per le imprese di tutti i settori ma essa non si vede fino a quando poi accade qualcosa che ci costringe a correre. Voglio parafrasare una famosa frase che si usa in quest’ambito: l’IA non ti toglierà il lavoro ma un concorrente che sa usare l’IA meglio di te lo farà.

Adottare anche un semplice piano insieme a un consulente ci farà fare un bel passo avanti, senza avere paura e senza ignorare le potenzialità molto concrete che una conoscenza e l’uso di questi strumenti porta alla nostra azienda.

Come le aziende possono creare prompt efficaci. Una miniguida pratica per sfruttare al meglio l’intelligenza artificiale

In un mondo in cui l’intelligenza artificiale (soprattutto generativa) diventa sempre più presente nel nostro quotidiano, saper comunicare efficacemente con questi strumenti rappresenta una competenza cruciale, soprattutto in ambito lavorativo.

Come sempre, ci rivolgiamo a stampatori e creativi ma questo  articolo va benissimo per ogni tipo di azienda che vuole migliorare la produttività, generare nuove idee creative, o semplicemente ottimizzare un processo ripetitivo. In questo, la capacità di creare prompt efficaci può fare la differenza.

Vediamo tra un attimo cos’è un prompt. Anche se ci sono tantissime tecniche per realizzarli, questo articolo è pensato per guidare il lettore nella creazione di prompt utilizzando un semplice schema, che troverete più avanti. In più, ho aggiunto alcuni altri elementi che potenziano lo schema iniziale. A voi la scelta di usarli. Andiamo!

Cos’è un prompt? Il destino nel nome.

Partiamo dall’inizio, senza dare nulla per scontato. Un prompt (letteralmente un’imbeccata) è una richiesta che facciamo a un modello di intelligenza artificiale generativa, come ChatGPT, Gemini o Claude, per ottenere una risposta coerente alla richiesta, attingendo dalla conoscenza dello strumento.

Può essere una domanda, un comando o un suggerimento. L’obiettivo è dare abbastanza informazioni e contesto al modello per far sì che generi una risposta utile e pertinente al risultato che si vuole ottenere.

Ad esempio, se si desidera che l’IA generi un titolo accattivante per una nostra campagna pubblicitaria, si può fornire un contesto allo strumento di IA includendo nel nostro prompt di richiesta dettagli sul prodotto che vogliamo pubblicizzare, il pubblico a cui la campagna si rivolgerà e lo stile desiderato. Vederemo come farlo in maniera efficace.

Esempio prompt
Un esempio di un prompt semplice su ChatGPT4

 

 

 

 

Potete paragonare il fare prompting a una conversazione con un amico che è sempre pronto ad aiutarvi: più si è chiari, più è probabile che la risposta sia utile o che si raggiunga il risultato in tempi accettabili.

Chiedi come scrivi

Il grande vantaggio oggi è che si può interagire con l’IA generativa usando semplicemente il nostro linguaggio naturale e una chat, senza bisogno di conoscere codici o linguaggi di programmazione.

Questa accessibilità permette a diversi settori aziendali di coinvolgersi nell’uso dell’IA, rendendola uno strumento versatile, utilizzabile da chiunque abbia un minimo di consapevolezza, anche senza competenze tecniche specifiche.

Da considerare che l’IA generativa, come ChatGPT, funziona in modo “probabilistico” prevedendo quale sarà la parola o il modello di parole più attinenente al contesto precedente.

Questo significa che il modello darà sempre una risposta, a prescindere dalla qualità della richiesta contenuta nel prompt. Quindi, teoricamente, non esiste una risposta “giusta” o “sbagliata”, ma piuttosto risposte che possono cambiare in base alle informazioni su cui il modello è stato addestrato (quantità di dati e parametri) e a come viene formulato il prompt. La risposta andrà comunque sempre verificata in base alle nostra esperienza e competenza nel dominio in cui lavoriamo.

Perché dovremmo investire del tempo per imparare come fare un buon prompt

Imparare a creare un buon prompt può fare una grande differenza nel lavoro quotidiano: può aiutare a risolvere problemi più velocemente, generare idee veramente creative (e non generiche come capita alla maggior parte degli utenti che approccia questi sistemi) e migliorare la produttività generale.

L’IA generativa può aiutare in maniera molto efficace a scrivere testi, creare contenuti visivi, generare idee per campagne, trovare keyword, scrivere mail, contenuti per la forza vendita e newsletter e tanto altro.

Con un prompt ben progettato, si ottiene esattamente ciò di cui si ha bisogno, migliorando la qualità del lavoro grazie alla usabilità della risposta ottenuta.

Fondamentali dei prompt

Passiamo alla pratica! Un buon prompt è chiaro, specifico e fornisce al modello tutto il contesto necessario per generare una risposta accurata e pertinente.

Ci sono tre componenti principali da considerare: il contesto, il compito, e le istruzioni. Ciascuno di questi svolge un ruolo cruciale nel guidare l’IA verso la risposta che desideriamo. Vediamo come:

  • Contesto. Con il contesto, forniamo all’IA informazioni dettagliate per definire il suo comportamento, cioè come deve agire e chi deve impersonare, ad esempio, un esperto di marketing o un consulente tecnico. Questo contesto, se ben definito, aiuta l’IA a comprendere meglio la situazione e ad adottare il giusto approccio, verticalizzandosi su quella specifica disciplina, evitando di partire dal mare magnum della sua sterminata conoscenza, che, giocoforza, condurrà a una risposta più generica.
  • Compito. Con il compito, descriviamo esattamente cosa vogliamo che l’IA faccia. Questo potrebbe includere rispondere a una domanda specifica, come generare idee creative, scrivere un testo o anche fare una lista di raccomandazioni. Più è dettagliata la descrizione del compito, più l’IA sarà in grado di rispondere in maniera mirata.
  • Istruzioni. Qui indichiamo chiaramente come il compito deve essere svolto. Specifichiamo lo stile (formale, informale), il formato (ad esempio, una lista, un paragrafo, un messaggio breve) e il tono (amichevole, professionale, creativo). Questi dettagli aiutano a garantire che l’output soddisfino le nostre aspettative e sia adatto all’audience a cui è destinato.

Un esempio utilizzando i tre parametri: contesto, compito e istruzioni

Ecco un esempio di prompt che raccoglie quanto detto. Sei un copywriter creativo specializzato in nomi e slogan per offerte commerciali su prodotti grafici. Scrivi tre proposte di nome e slogan per una nuova serie di gadget personalizzati che lanceremo il mese prossimo. Mantieni un tono professionale ma amichevole, che spieghi i benefici e i vantaggi dell’oggettistica personalizzata.

Combinando i tre elementi descritti, si possono già creare prompt efficaci che massimizzano la qualità e la precisione delle risposte fornite dall’IA. Potremmo fermarci qui ma possiamo fare di più. Vediamo come.

Aggiungere elementi per migliorare il prompt iniziale

Come detto, le informazioni di cui sopra ci permettono di costruire già un buon prompt. Possiamo però migliorare il risultato aggiungendo al nostro prompt questi altri elementi.

  • Audience. Qui definiamo per chi è pensato il contenuto creato dall’IA. Capire a chi ci rivolgiamo permette alla nostra IA di creare messaggi in linea con chi li riceve. Ad esempio, potremmo rivolgertci ad aziende manifatturiere, a un pubblico di età specifica o a un distretto industriale particolare. Oppure alla nostra forza vendita o al supporto tecnico interno. Ecco un esempio: “Crea una serie di post per Facebook per centri wellness e percorsi benessere dove evidenziare l’importanza del merchandising personalizzato.
  • Formato dell’output. Si può anche specificare il formato che si desidera, se necessario. Indicare il formato aiuta l’IA a fornire la risposta nella maniera più utile per i nostri scopi, ad esempio come liste puntate, paragrafi o titoli. Oppure chiedere di formattare il contenuto per determinate piattaforme social o software di scrittura (i.e. MS Word). Ad esempio “Nei post che crei per Facebook, evidenzia i benefici principali in tre punti.
  • Vincoli e limitazioni. Qualche volta può essere necessario specificare cosa evitare. Indicare nel prompt chiaramente le parole o i concetti che non devono essere inclusi aiuta a evitare fraintendimenti o output inappropriati. Ad esempio”Nel comunicato evita di usare le parole ‘problema’ o ‘difficoltà’ ma proponi dei sinonimi più proattivi.

Migliorare ulteriormente i prompt

Con quanto sopra, siete più che equipaggiati per sbizzarrirvi nelle vostre richieste e ottenere risultati di alto livello. Ma, visto che siete arrivati sin qui con la lettura, ecco alcuni altri suggerimenti che vi porteranno nell’Olimpo della promptitudine!

Fornire esempi di marchi, competitor o pubblico target

Fornire all’IA esempi di marchi competitor o di pubblico target può aiutare il modello a comprendere meglio il contesto della richiesta e ad allinearsi meglio con la tipologia di pubblico a cui ci rivolgiamo. Ad esempio, si possono citare nomi di brand noti come Nike o Apple se si desidera ottenere un posizionamento simile in termini di innovazione e aspirazione, oppure dare degli esempi di siti di nostri concorrenti per capire come differenziarci, oppure descrivere il tipo di audience che si vuole intercettare fornendo dei siti web dove ci sono aziende a cui vogliamo rivolgerci.

Questo aiuta a ottenere risposte più pertinenti e focalizzate. Ad esempio “Stiamo sviluppando una nuova serie di gadget per palestre. Il mio competitor principale lo trovi a questa pagina web www.example.com. Fornisci idee per il nome e lo slogan del nostro servizio differenziandoti dal competitor.” Oppure “Stiamo sviluppando una nuova serie di gadget per palestre. Ecco una serie di siti web di palestre italiane e straniere da cui prendere spunto. Fornisci idee adeguate a questa tipologia di utenti

Uso di delimitatori

Per chiarire meglio alla nostra IA alcune sezioni del prompt, è consigliato l’uso di delimitatori come triple virgolette “””. Questo aiuta l’IA a capire quali parti del testo trattare in modo diverso o evidenziare parti specifiche, ad esempio pezzi di contenuto che avete copiato nel prompt per dare più contesto o un contenuto precedente che volete che l’IA migliori. 

Iterare con l’IA

Si può anche migliorare un prompt in base alla risposta iniziale dell’IA. Ad esempio, si può iniziare con un prompt generico e poi aggiungere dettagli per renderlo più specifico. Ecco come potrebbe svilupparsi

Prompt iniziale: “Elenca le tendenze attuali nella personalizzazione degli articoli.

Livello successivo: “Quali sono gli elementi che rendono queste tendenze attraenti per i clienti?

Livello successivo: “Che tipo di articoli promozionali sono associati a queste tendenze?“. E via di questo passo per avere risposte più attinenti ed efficaci.

 

Ottimizzazione dei prompt

A volte un prompt esistente può essere ulteriormente migliorato chiedendo all’IA stessa di migliorarlo. Può essere un nostro prompt o uno di quelli che troviamo nei vari siti di prompt, che solitamente sono abbastanza generici. Facciamo un esempio. Ottimizza questo prompt aggiungendo gli elementi mancanti. “”” Devo lanciare un nuovo servizio di personalizzazione t-shirt su internet. Suggerisci come fare “””.

Risposta dell’IA “Ho analizzato l’immagine che mi hai fornito, e sembra contenere un prompt di base per il lancio di un nuovo servizio di personalizzazione di t-shirt online. Per ottimizzare il prompt e aggiungere ulteriori dettagli, è essenziale includere contesto, audience, obiettivi specifici, e le piattaforme di marketing da utilizzare. Proverò a riformularlo per ottenere un risultato più efficace” e prosegue con una serie di dati che praticamente si auto-chiederà grazie al prompt potenziato dall’IA stessa.

In alternativa, possiamo invece chiedere all’IA di farci domande affinché abbia tutti gli elementi per dare una risposta adeguata. Tipo: “Devo lanciare un nuovo servizio di personalizzazione t-shirt su internet (oppure il prompt iniziale con tutti gli elementi di cui sopra). Chiedimi eventuali informazioni mancanti che ancora ti occorrono per fornirmi una risposta adeguata.

Chain of Thought

Il metodo “Chain of Thought”, letteralmente catena di pensiero, è un sistema più sofisticato che aiuta l’IA a ragionare passo dopo passo per arrivare a una risposta più accurata. Questo approccio è particolarmente utile per problemi complessi o per richieste più articolate. Come riferimento, pensate a quando si ragiona e si dimostrano concetti matematici, dove ogni passo deve essere verificato prima di procedere.

Ecco un esempio: “Spiega come avviare un servizio di stampa personalizzata di t-shirt, considerando i passaggi necessari dalla fase iniziale fino alla vendita finale.

Possibile rispostaPrima di tutto, è necessario identificare il mercato target, come giovani creativi o piccole imprese. Successivamente, sviluppare una piattaforma online per permettere ai clienti di caricare i propri design. Bisogna assicurarsi che ci sia una buona integrazione del sistema di pagamento e considerare le opzioni di spedizione per raggiungere al meglio i clienti. Infine, promuovere il servizio utilizzando social media e collaborazioni con influencer per aumentare la visibilità.

Prompt: “Bene. Sviluppa meglio il primo passo e attendi il mio ok per il successivo.” Avremmo potuto anche chiedere nel prompt iniziale di mostrarci passo per passo il ragionamento. A voi la scelta.

Tecniche di creatività e problem solving

Alcune ultime (lo giuro!) chicche da utilizzare all’occorrenza.

Brainstorming guidato

Se si è a corto di idee o si vogliono, al contrario, espandere le proprie, si può usare l’IA per generare idee in modalità che possiamo definire. Ad esempio:

Prompt: “Facciamo un brainstorming per generare argomenti da usare per scrivere articoli per il nostro blog riguardanti la personalizzazione di flotte aziendali. Concentrati sui trend di personalizzazione e idee più redditizie. Usa strategie di Oceano Blu e Mucca Viola (per chi non lo sapesse, sono due strategie che puntano alla differenziazione verso i concorrenti).”

Prompt per approcci alternativi

Questo metodo è utile per esplorare approcci diversi a uno stesso problema. Ad esempio:

Prompt: “Proponi X approcci diversi per promuovere grafiche per vetrine. Descrivi vantaggi e svantaggi di ciascun approccio. Usa approcci non convenzionali

Prova tu stesso. Esempi pratici

Sapere, fare, saper fare. Provate questi esercizi per applicare quanto abbiamo letto e sperimentare i vari elementi del prompt design.

  • Esercizio 1: Scrivere un prompt per creare il nome di un nuovo prodotto rivolto a un pubblico di circa vent’anni. Definite chiaramente il tipo di prodotto (ad esempio, un gadget tecnologico o un prodotto di bellezza) e includete informazioni sul pubblico target, come interessi e preferenze di stile.
  • Esercizio 2: Chiedete all’IA di generare un annuncio pubblicitario per personalizzare abiti da lavoro. Specificate il tono (ad esempio, motivazionale o serio), il pubblico di riferimento (es. piccole imprese o artigiani), e i vincoli (ad esempio, evitare termini troppo tecnici e mantenere un linguaggio accessibile). Inoltre, includete dettagli come i vantaggi della personalizzazione per la brand identity e il comfort dei lavoratori.
  • Esercizio 3: Sperimentate con un prompt iterativo per migliorare un testo generato dall’IA sulla grafica da interni e floor graphic. Iniziate con un prompt generico e aggiungiete dettagli specifici passo dopo passo, come il tipo di spazio (ufficio, casa, negozio), il pubblico target (clienti retail, aziende, famiglie) e il messaggio principale da comunicare (eleganza, creatività, professionalità).

Conclusione

Come abbiamo visto, creare prompt efficaci richiede l’uso di alcuni elementi ricorrenti per fornire la giusta chiarezza all’IA.

Prendetevi del tempo e sperimentate. Sia con versioni gratuite che con versioni a pagamento di modelli come ChatGPT, Claude, Gemini, Mistral, conoscere le tecniche di un buon prompt porta a risultati mirati e in linea con i nostri obiettivi.

Un buon punto di partenza è iniziare con prompt semplici e poi aggiungere dettagli man mano, verificando cosa funziona meglio allo scopo. L’IA è uno strumento potente che funziona al meglio quando comunichiamo chiaramente con lei (beh, è così anche con le persone). Buon prompting!

Risorse per creare immagini potenziate con l’IA

Nel panorama odierno, l’intelligenza artificiale sta rivoluzionando il modo in cui creiamo e diamo forma alle nostre idee visive. Dalla generazione di immagini realistiche alla modifica avanzata delle foto, l’IA apre nuove possibilità per chiunque desideri ottenere risultati con una certa qualità, indipendentemente dal livello di competenza o dall’ambito in cui opera.

In questa pagina, raccolgo alcune delle risorse disponibili per creare immagini e grafiche potenziate con l’IA.

L’uso delle stesse sta a te. Che tu sia un creativo alla ricerca di ispirazione, un marketer alla scoperta di strumenti per migliorare le tue campagne, o una piccola impresa che vuole ottimizzare i processi, c’è qualcosa che probabilmente fa per te.

Queste piattaforme coprono diverse esigenza: dalla generazione di illustrazioni ad alta risoluzione all’ottimizzazione delle immagini esistenti, fino alla creazione di loghi su misura.

Questa pagina verrà arricchita regolarmente con nuove risorse e suggerimenti, per assicurarti di avere sempre a portata di mano gli strumenti più innovativi e adatti alle tue esigenze.

Strumenti di immagini potenziate con l’IA

DALL·E 

Cos’è: Un generatore di immagini basato sull’intelligenza artificiale sviluppato da OpenAI.

Cosa fa: Crea immagini realistiche o artistiche a partire da descrizioni testuali, rendendo accessibile la generazione di contenuti visivi anche a chi non ha competenze grafiche.

Extra: Ideale per creare concept iniziali di progetti, mockup o per brainstorming visivi. Ottimo punto di partenza per esplorare la creatività con l’IA.

MidJourney 

Cos’è: Un servizio di generazione di immagini tramite AI, particolarmente apprezzato per la qualità delle sue creazioni.

Cosa fa: Permette di generare immagini ad alta risoluzione basate su descrizioni testuali, spesso con un’estetica molto artistica e dettagliata.

Extra: Perfetto per progetti artistici, illustrazioni e copertine digitali. Può essere utilizzato anche per creare immagini d’atmosfera o mood board visivi per presentazioni.

Stable Diffusion 

Cos’è: Un modello di intelligenza artificiale open-source per la generazione di immagini.

Cosa fa: Consente di creare immagini ad alta risoluzione e può essere utilizzato sia online che localmente, offrendo grande flessibilità per l’editing visivo.

Extra: Ottimo per chi desidera personalizzare e ottimizzare il processo di generazione delle immagini, grazie alla possibilità di intervenire direttamente sui modelli di AI.

Imagen 

Cos’è: Il sistema di generazione di immagini sviluppato da Google.

Cosa fa: Produce immagini di alta qualità partendo da descrizioni testuali, focalizzandosi sulla precisione e sulla fedeltà ai dettagli della richiesta.

Extra: Utilizzato soprattutto per la ricerca e lo sviluppo nell’ambito dell’AI, ma può essere sfruttato per progetti che richiedono precisione nei dettagli.

Firefly 

Cos’è: Una suite di strumenti AI di Adobe dedicata alla creazione di contenuti visivi.

Cosa fa: Offre funzionalità avanzate per generare e modificare immagini direttamente all’interno degli strumenti Adobe come Photoshop, rendendo più semplice l’integrazione nel workflow creativo.

Extra: Perfetta per i professionisti del design che già utilizzano la suite Adobe. L’integrazione nativa permette di risparmiare tempo e semplifica la gestione dei progetti.

Flux 

Cos’è: Una piattaforma per la generazione di immagini tramite AI.

Cosa fa: Crea immagini ad alta risoluzione e offre opzioni avanzate per l’ottimizzazione e la personalizzazione dei contenuti visivi.

Extra: Ideale per chi ha bisogno di grande controllo sui parametri delle immagini generate, come la risoluzione e lo stile.

Canva 

Cos’è: Uno strumento di progettazione grafica online che utilizza l’intelligenza artificiale per semplificare la creazione di contenuti visivi.

Cosa fa: Permette di creare e modificare immagini, illustrazioni e grafiche di ogni tipo, anche senza competenze di design, grazie a modelli preimpostati e funzionalità intuitive.

Extra: Adatto per la creazione rapida di contenuti social, presentazioni e materiali di marketing. L’uso di modelli semplifica la personalizzazione per i brand.

Ideogram 

Cos’è: Un generatore di immagini basato su AI.

Cosa fa: Realizza immagini ad alta risoluzione a partire da descrizioni testuali, con un focus sulla creatività e sulla qualità visiva.

Extra: Ottimo per chi cerca soluzioni rapide per la creazione di illustrazioni o immagini per blog e articoli.

Freepik 

Cos’è: Una piattaforma che offre risorse grafiche di vario tipo, incluse immagini potenziate dall’IA.

Cosa fa: Fornisce accesso a migliaia di immagini, icone, vettoriali e effetti grafici creati con l’intelligenza artificiale, ideali per arricchire i progetti visivi.

Extra: Perfetta per chi ha bisogno di contenuti visivi pronti all’uso e vuole arricchire i propri progetti senza partire da zero.

ImageFX 

Cos’è: Un software di generazione di immagini ad alta risoluzione tramite AI.

Cosa fa: Crea immagini realistiche o stilizzate, ottimizzando la qualità visiva per vari tipi di contenuti, dall’editoria digitale alla stampa.

Extra: Consigliato per chi lavora con immagini destinate alla stampa e richiede elevata qualità di risoluzione e dettagli.

Luminar 

Cos’è: Un editor fotografico avanzato con funzioni basate sull’intelligenza artificiale.

Cosa fa: Migliora e modifica le foto con strumenti automatici per la correzione dei colori, la riduzione del rumore e il miglioramento dei dettagli.

Fotor 

Cos’è: Un software di editing fotografico online.

Cosa fa: Consente di modificare e migliorare le foto con funzioni AI per l’ottimizzazione automatica delle immagini e la creazione di collage o disegni.

Bigjpg 

Cos’è: Un servizio online per il miglioramento delle immagini.

Cosa fa: Utilizza l’AI per scalare, ritoccare e ingrandire immagini senza perdere qualità, migliorando i dettagli delle foto a bassa risoluzione

Jpghi 

Cos’è: Uno strumento per il miglioramento delle immagini basato sull’intelligenza artificiale.

Cosa fa: Permette di scalare, ritoccare e ingrandire immagini mantenendo la qualità visiva originale.

VanceAI 

Cos’è: Una piattaforma di miglioramento delle immagini tramite AI.

Cosa fa: Offre strumenti per ingrandire, migliorare e ritoccare le foto, con funzionalità che spaziano dalla riduzione del rumore al miglioramento della nitidezza.

Upscayl 

Cos’è: Un software open-source per il miglioramento delle immagini.

Cosa fa: Utilizza l’intelligenza artificiale per ingrandire e migliorare la qualità delle immagini, ideale per la stampa o il web.

PixelCut 

Cos’è: Un’app per la creazione di immagini di prodotti, pensata per e-commerce e social media.

Cosa fa: Consente di realizzare foto di prodotti di alta qualità con strumenti di ritaglio automatico e ottimizzazione.

Leonardo 

Cos’è: Una piattaforma di generazione di immagini ad alta risoluzione tramite AI.

Cosa fa: Permette di creare immagini dettagliate e realistiche partendo da descrizioni, con particolare attenzione alla qualità visiva.

Photoshoot 

Cos’è: Uno strumento per la creazione di foto di prodotti.

Cosa fa: Facilita la realizzazione di scatti professionali per e-commerce, utilizzando funzionalità di ottimizzazione automatica per migliorare l’illuminazione e i dettagli.

Upscale

Cos’è: Un servizio per migliorare la qualità delle immagini prodotte con l’IA.

Cosa fa: Utilizza algoritmi avanzati per aumentare la risoluzione e ottimizzare la qualità visiva delle immagini.

Shrink 

Cos’è: Un software per la gestione delle immagini prodotte con l’IA.

Cosa fa: Offre funzionalità di compressione e ottimizzazione delle immagini, mantenendo alta la qualità visiva.

Squoosh 

Cos’è: Un’applicazione online per la compressione delle immagini.

Cosa fa: Permette di ridurre le dimensioni dei file immagine senza compromettere la qualità, rendendo le immagini più adatte all’uso sul web.

Clip Drop 

Cos’è: Un’app per la creazione e l’editing di immagini tramite AI.

Cosa fa: Offre strumenti per generare immagini, eseguire ritagli automatici e migliorare la qualità visiva delle foto.

Bing 

Cos’è: Un motore di ricerca con funzionalità di generazione di immagini tramite AI.

Cosa fa: Consente di creare immagini basate su descrizioni testuali direttamente dalla ricerca Bing, sfruttando la tecnologia di OpenAI.

Recraft 

Cos’è: Una piattaforma per la creazione di immagini e illustrazioni tramite intelligenza artificiale.

Cosa fa: Genera immagini artistiche e personalizzate basate su descrizioni testuali, con un’attenzione particolare alla qualità dei dettagli.

Replicate 

Cos’è: Un servizio di generazione di immagini basato sull’AI.

Cosa fa: Replica immagini simili a quelle originali utilizzando algoritmi di intelligenza artificiale per creare varianti coerenti con lo stile richiesto.

Remini 

Cos’è: Un’app per migliorare la qualità delle foto, in particolare quelle vecchie o danneggiate.

Cosa fa: Utilizza l’AI per restaurare e migliorare le immagini, rendendo le foto sgranate o rovinate più nitide e definite.

Piclooks

Cos’è: Una piattaforma di immagini AI specializzata in foto profilo generate artificialmente.

Cosa fa: Fornisce foto profilo realistiche e autentiche in pochi secondi, perfette per mockup, progetti di marketing e presentazioni. Tutte le immagini sono completamente gratuite e possono essere utilizzate per scopi commerciali.

Extra: Ideale per designer che cercano alternative ai classici stock photo, risparmiando tempo e ottenendo immagini uniche senza problemi di diritti d’uso.

Craiyon

Cos’è: Una piattaforma di generazione di immagini tramite IA, precedentemente nota come DALL·E mini.

Cosa fa: Craiyon trasforma semplici descrizioni testuali in immagini generate dall’intelligenza artificiale. Con pochi click, puoi ottenere fino a nove immagini contemporaneamente.

Extra: È perfetto per utenti che cercano una soluzione gratuita e accessibile per esplorare le possibilità dell’arte generata dall’IA, con opzioni avanzate per migliorare la qualità delle immagini con un piano pro. Ottimo per progetti creativi e divertenti.

Khroma

Cos’è: Uno strumento AI per scoprire e creare palette di colori personalizzate.

Cosa fa: Khroma utilizza il machine learning per comprendere le tue preferenze cromatiche e generare infinite combinazioni di colori. Permette di salvare, filtrare e visualizzare le palette come tipografie, gradienti o immagini personalizzate, offrendo anche valutazioni di accessibilità e codice CSS per ogni combinazione.

Extra: Perfetto per designer che vogliono creare schemi di colori unici e personalizzati per i propri progetti.

Pixmaker
Cos’è: Una piattaforma AI per creare e modificare contenuti visivi.

Cosa fa: Pixmaker permette di generare immagini accattivanti e personalizzate con facilità, utilizzando l’intelligenza artificiale. Offre strumenti per l’editing e la creazione di grafiche ideali per progetti digitali, social media e marketing visivo, senza bisogno di competenze tecniche avanzate.

Extra: Perfetto per chi desidera creare immagini di alta qualità per uso personale o professionale con un’interfaccia semplice e intuitiva.

Delle
Cos’è: Una piattaforma AI per creare foto di prodotti di alta qualità senza la necessità di modelle o studi fotografici.

Cosa fa: Delle permette di generare immagini realistiche dei tuoi capi di abbigliamento caricando semplicemente una foto del prodotto. Puoi selezionare modelli e ottenere immagini pronte per l’uso in pochi minuti.

Extra: Ideale per e-commerce e brand di moda che vogliono risparmiare tempo e costi sui servizi fotografici, mantenendo comunque un’immagine professionale.

Playground

Cos’è: Uno strumento di design basato su intelligenza artificiale per creare contenuti visivi personalizzati.

Cosa fa: Permette di progettare loghi, t-shirt, grafiche per social media e molto altro, con un’interfaccia intuitiva e senza bisogno di competenze tecniche. L’AI assiste gli utenti nella creazione di design accattivanti e professionali.

Extra: Ideale per designer, creativi e aziende che vogliono sviluppare contenuti visivi unici in modo rapido e semplice.

Loghi

Piattaforme per la creazione di loghi

Wix Logo Maker 

Cos’è: Una piattaforma per la creazione di loghi.

Cosa fa: Utilizza l’IA per generare loghi personalizzati, adattandosi alle preferenze di design dell’utente e alle esigenze del brand.

Tailor Brands 

Cos’è: Un servizio per la creazione di loghi e branding online.

Cosa fa: Genera loghi unici utilizzando l’intelligenza artificiale, permettendo agli utenti di personalizzare i design per adattarli alla propria attività.

Looka 

Cos’è: Una piattaforma di design per loghi basata sull’IA.

Cosa fa: Offre strumenti per creare loghi professionali in modo semplice, con molteplici opzioni di personalizzazione per ottenere il design desiderato.

Infografiche

GraphicInfo

Cos’è: Un generatore di infografiche basato sull’intelligenza artificiale.

Cosa fa: Trasforma articoli e contenuti in infografiche visivamente accattivanti con un solo click. Offre opzioni di personalizzazione avanzate per adattare testi e immagini, rendendo le infografiche ideali per siti web, social media e presentazioni.

Extra: Perfetto per chi vuole creare contenuti visivi professionali in poco tempo, senza la necessità di competenze grafiche. Funzione di ricerca in tempo reale per contenuti aggiornati.

Quale IA per gli stampatori. Le opportunità dell’intelligenza artificiale generativa

Oggi la parola “intelligenza artificiale” è sulla bocca di tutti: un argomento che, a seconda dei casi, può essere pop, trendy o trash.

Ed è perfettamente normale. Come ogni innovazione epocale, coinvolge più discipline e ognuno, nel suo ruolo e nella sua competenza, esprime il proprio punto di vista.

Ma non è una moda. È qui per restare. Per noi che siamo nel mondo della stampa, essa rappresenta una magnifica opportunità.

Nella stampa, come in altri settori, l’intelligenza artificiale assume forme diverse, ognuna in specifiche applicazioni o strumenti.

Questo, pur essendo un grande vantaggio, innesca però qualche confusione, nel senso che troviamo la parola IA un po’ dappertutto.

Cerchiamo allora di fare chiarezza in modo che i vantaggi di questa tecnologia per noi siano chiari, distinguendo l’IA in due grandi gruppi, quella predittiva, che già c’è, e quella generativa, che ci interessa in modo particolare. 

IA predittiva. Una vecchia conoscenza (anche se magari ignoravamo si chiamasse così).

Sebbene sottotraccia fino a poco tempo fa, l’IA predittiva è probabilmente già presente nei software che molti stampatori utilizzano quotidianamente.

Per predittiva intendiamo un tipo di intelligenza artificiale, basato sul Machine Learning, che consente di prevedere eventuali attività, trend o eventi nel futuro, basandosi sui dati storici accumulati.

Questa tecnologia è molto importante ed è utilizzata per diversi scopi tra cui prevedere i tempi di completamento dei lavori, ottimizzare i flussi di produzione o prevenire guasti alle macchine o anomalie tramite la manutenzione, appunto, predittiva.

Ci consente anche di determinare i ritorni d’investimento, di migliorare la gestione del flusso di stampa o degli ordini in entrata. Magari lavoriamo già con cruscotti di questo tipo che ci forniscono questi dati.

Permette poi di raccomandare ai visitatori del nostro eshop prodotti simili o complementari a quelli che hanno comprato in precedenza e di fidelizzare la nostra clientela (come fa Netflix o Spotify nel raccomandarci film o video). Il tutto basato su dati storici.

Come detto, i costruttori implementano già funzioni predittive o di ottimizzazione e potete trovarle nei software di gestione (qualsiasi essi siano) sotto queste modalità classiche:

  • Sotto forma di classificazione dati (di solito per categorie, in modo da farci scoprire pattern o nuove opportunità);
  • Sotto forma di cluster, cioè gruppi di dati che hanno caratteristiche simili (di solito per tipologie di pubblico);
  • Sotto forma di evidenziazione di dati anomali (ritardi di pagamento, comportamenti fuori dallo standard);
  • Sotto forma di previsioni temporali (ad esempio evoluzione del business).

Quanto sopra è intelligenza artificiale a tutti gli effetti, anche se non luccicante come l’IA generativa!

 

Esempi di cruscotti predittivi su Roland DG Connect
Roland DG Connect – Cruscotti

 

IA generativa: La vera rivoluzione creativa

Se l’IA predittiva ottimizza i processi, l’IA generativa lavora con e per la nostra creatività.

Come dice il nome, questo tipo di IA è in grado di creare contenuti completamente nuovi, dalle immagini ai testi, strategie di marketing o design personalizzati, post e reel per i nostri social, audio dai nostri testi o suggerimenti per un brainstorming.

E qui sta la vera novità. Avere la possibilità per gli stampatori di generare idee, tattiche e materiali creativi che in passato avrebbero richiesto settimane di lavoro, deleghe all’esterno o semplicemente riattivare progetti accantonati per mancanza di tempo o d’ispirazione.

Questo avviene interagendo con gli strumenti, in linguaggio naturale. Esiste una vasta letteratura su come creare richieste alle piattaforme di IA (prompt) ma il fatto che possiamo interagire così come facciamo con una normale chat è stupefacente e riduce la complessità precedente dove si parlava alle macchine solo con linguaggi di programmazione.

L’intelligenza artificiale generativa è disponibile con diverse applicazioni, secondo quello che si vuole fare. Dagli straconosciuti ChatGPT, Gemini o Claude per la generazione di testo (e non solo) ai diversi strumenti per immagini, video, grafici, audio, musica, codice e analisi dati (dare un’occhiata qui, solo come esempio).

La bellezza dell’IA generativa sta anche nella potenza che ci mette a disposizione. Non solo possiamo creare noi le cose che ci occorrono (per poi magari svilupparle meglio con i nostri collaboratori o fare un brief più preciso ad agenzie che collaborano con noi), ma possiamo usufruire della grandissima conoscenza che queste piattaforme hanno, essendo state addestrate con enormi quantità di dati che contengono strategie, soluzioni, processi, immagini e tanto altro ancora provenienti da tutto il mondo.

Non solo, possiamo anche chiedere all’IA di far valutare le nostre richieste a guru o personaggi di riferimento del mondo del business, del marketing o della finanza, poiché le loro strategie sono state sicuramente implementate all’interno dei modelli di IA durante l’addestramento.

Un piccolo esempio usando ChatGPT e testo

Voglio entrare in un nuovo mercato che non conosco bene ma che ho notato essere interessante per me. Chiedo a ChatGPT di comportarsi come esperto di marketing del settore che ho scelto e di identificare i profili dei possibili clienti, le loro aspirazioni e i punti di preoccupazione. Poi chiedo allo strumento di sviluppare una strategia di marketing e di generazione contatti, magari privilegiando la parte social. Quindi posso chieder la creazione di una serie di post che userò sulle mie piattaforme che parlano il linguaggio della mia audience e ne toccano i punti principali. Ecco, il tutto in meno di un’ora, considerando anche che sarà poi la mia professionalità ed esperienza a rivedere e validare il tutto.  Potete farlo con altre piattaforme (Claude, Gemini, Mistral) , generare immagini a tema o musiche per i social.

Il futuro dell’integrazione dell’IA generativa nei software di stampa

Proprio come è avvenuto per l’IA predittiva, è plausibile che l’IA generativa verrà presto integrata nei software di gestione della stampa, come i RIP, rendendo questi strumenti ancora più potenti e facili da usare, riducendo la curva di conoscenza necessaria all’utilizzo dei software, e parlando con le nostre piattaforme come facciamo in una normale chat.

Alcuni produttori stanno già iniziando a includere funzionalità di AI nei loro software per automatizzare parti del processo creativo.

Le piattaforme per la creazione d’immagini di uso generale funzionano già tramite chat e linguaggio naturale.

L’importanza di padroneggiare l’IA generativa oggi

In attesa che queste tecnologie siano integrate in modo capillare nelle piattaforme di stampa, è fondamentale che gli stampatori inizino a familiarizzare con gli strumenti di IA generativa disponibili oggi. Non solo per essere pronti alle future integrazioni, ma anche per acquisire un vantaggio competitivo immediato, visto che, nonostante se ne parli tanto, siamo ancor agli inizi. Quindi alcuni suggerimenti, anche se possono apparire banali:

  • Sperimentare ogni con strumenti come ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity, Midjourney e DALL-E e provare a generare testi, ricerche, strategie e immagini.
  • Integrare l’IA nel flusso di lavoro quotidiano. Utilizzare l’IA per la creazione di contenuti, analizzare report, costruire presentazioni, rispondere a mail o personalizzare i prodotti.
  • Imparare come dialogare con l’IA. Prendersi del tempo per approfondire le tecniche per scrivere le richieste (prompt) in modo che l’IA ci dia sempre il massimo.

Per chiudere

L’intelligenza artificiale, sia predittiva che generativa, rappresenta una grande opportunità per gli stampatori.

Se da un lato l’IA predittiva migliora l’efficienza operativa ed è già probabilmente integrata nei nostri strumenti, dall’altro l’IA generativa ci permette di esplorare nuove strade creative e di business.

Investire ora del tempo e del denaro (relativamente poco, per quello che le piattaforme di IA ci danno) nel capire, nel formarsi, e nell’utilizzare queste tecnologie una delle cose più sane che possiate fare per la vostra azienda di cui non vi pentirete sicuramente.

 

Mappa essenziale dell’intelligenza artificiale per stampatori e creativi

Introduzione

L’Intelligenza Artificiale (IA) è oggi uno dei temi più discussi in ogni  ambito. Quello che vedo però è che spesso si da per scontato che le persone (tutte le persone) capiscano al volo di cosa si sta parlando, le sigle, dei nomi, le terminologie tecniche, i contesti.

Per mia esperienza, non do mai nulla per scontato, soprattutto quando stiamo parlando di un qualcosa che è relativamente nuovo e che, soprattutto, si evolve in maniera estremante veloce. Di un qualcosa che è ancora nebuloso per molti, e non per ignoranza ma semplicemente per mancanza di tempo o di occasioni per approfondire.

Basti pensare alle decine di novità che sono uscite negli ultimi mesi per rendersene conto nel mondo dei modelli di IA, tra nuove piattaforme per immagini, video o modelli più piccoli con altissime prestazioni.

La domanda che mi sono fatto è come uno stampatore o un creativo può star dietro a tutto questo, soprattutto se siamo ogni giorno focalizzati sulla creazione di progetti grafici, sulla qualità e la resa dei colori, sulla configurazione delle stampanti e la qualità del risultato finale. Insomma, su ciò che ci fa crescere professionalmente e personalmente.

Però, l’IA oltre a essere un tumultuoso presente, è anche il prossimo futuro. È qui per restare e noi dobbiamo essere in grado di contestualizzare tutte le novità che arriveranno, sia come piattaforme separate sia se inserite nei nostri software grafici o di gestione progetti o clienti. Ci servirà altresì per capire eventuali proposte da fornitori e consulenti circa l’uso dei nostri dati per applicazioni di business che utilizzano l’IA.

Per questo ho preparato questo articolo che illustra, in maniera molto semplificata, ciò che ci serve sapere sull’IA e i suoi componenti, come si relazionano tra di loro e che connessioni hanno.

Se pensiamo all’IA, possiamo raffigurarla come una serie di sotto insiemi. L’IA infatti racchiude al suo interno discipline sempre più specifiche. Sfrutteremo questo esempio consci anche del fatto che semplificheremo alcuni concetti che però ognuno di noi può sempre approfondire personalmente.

La mappa dell'IA e dei suoi componenti principali
La mappa dell’IA e dei suoi componenti principali

Intelligenza Artificiale (IA)

Partiamo dall’inizio, cioè dal concetto di Intelligenza Artificiale. L’IA, come probabilmente abbiamo già intuito, è una disciplina dell’informatica che si occupa di creare sistemi in grado di simulare comportamenti umani, come prendere decisioni, suggerire soluzioni, riconoscere immagini o comprendere il linguaggio naturale. Lo scopo dell’IA è rendere le macchine capaci di eseguire compiti che normalmente richiederebbero l’intelligenza umana. L’IA è un grosso ombrello, che copre diverse altre cose, oppure, se volete, immaginatelo come la fisica classica che studiamo a scuola, che racchiude altre materie come la termodinamica, il magnetismo o la meccanica.

Differenza tra IA tradizionale e Machine Learning

Prima di esplorare il Machine Learning, che è il primo step all’interno dell’IA, è importante comprendere la differenza tra i sistemi tradizionali di IA che si utilizzavano in maniera pressochè unica prima dell’arrivo dell’IA generativa e quelli basati sul Machine Learning, cioè sistemi che imparano da soli.

Nei sistemi di IA tradizionali, detti anche condizionali, si utilizzano regole apunto condizionali ‘if-then’ (se accade questo, allora fai questo) dove ogni possibile scenario è pre-programmato da un esperto (infatti sono chiamati anche sistemi esperti). Questo approccio, che sfrutta la conoscenza e l’esperienza in un determinato campo (chiamato anche knowledge base) e fornisce soluzioni in base a una serie di risposte sequenziali. Sono sistemi che sono stati usati ad esempio nella diagnostica medica o in configuratori per la scelta di un prodotto o in procedure di manutenzione e identificazione guasti.

Il problema di questi sistemi è che per adattarsi a nuovi scenari necessitano ogni volta di essere rivisti e riprogrammati e per situazioni complesse con molte variabili, questo rappresenta un limite, date le risorse che tali attività necessitano senza comunque acquisire flessibilità. Da qui la necessità di trovare alternative più efficaci e che autonomamente possano gestire situazioni nuove o inaspettate.

Abbiamo citato l’IA tradizionale perché, pur se in maniera minore che in passato, i modelli condizionali si usano dove la quantità di dati non è alta, dove complessità è gestibile o dove vi sono limiti di costo sui progetti.

Machine Learning (ML)

All’interno dell’ombrello che rappresenta l’IA troviamo il Machine Learning. Il ML è una sotto-disciplina dell’IA che si focalizza su algoritmi e modelli che permettono alle macchine di ‘imparare’ dai dati. In altre parole, anziché programmare esplicitamente ogni passo, i sistemi di ML identificano schemi e fanno previsioni o decisioni basate su dati passati. Un esempio di questo funzionamento è una app di musica che suggerisce nuove canzoni basate sugli ascolti precedenti oppure previsioni del traffico basate sullo storico dei dati precedenti. Qui si stanno utilizzando tecniche di Machine Learning. Il ML è stato una rivoluzione nel suo ambito, soprattutto con l’adozione di reti neurali sempre più sofisticate, che ha segmentato ancor di più le applicazioni possibili come vedremo sotto.

Deep Learning (DL)

All’interno del Machine Learning, troviamo il Deep Learning, una verticalizzazione delle applicazioni di Machine Learning appunto. Il Deep Learning utilizza reti neurali artificiali molto sofisticate con diversi strati (da qui il nome Deep) strutture ispirate al cervello umano e rese tramite modelli matematici, per analizzare grandi quantità di dati e fare previsioni molto precise.

È il DL che, insieme ai dati disponibili e alla discesa dei costi di computazione dei dati stessi, ha reso possibili molte delle recenti innovazioni nell’IA, come il riconoscimento delle immagini o la comprensione del linguaggio naturale. Quando si carica una foto su un social network e il sistema riconosce automaticamente i volti nelle immagini, c’è il Deep Learning in azione.

AI Generativa

Un sottoinsieme del Deep Learning che ha guadagnato una grandissima popolarità è l’IA Generativa. Questa sotto branca dell’IA utilizza modelli di Deep Learning per creare nuovi contenuti, come immagini, testo, audio, video o codice, a partire da dati esistenti. L’AI Generativa non si limita a fare previsioni, ma è in grado di generare qualcosa di completamente nuovo in base ai comandi dell’utente, spesso forniti sotto forma di ‘prompt’ in linguaggio naturale. È nell’IA generativa che troviamo la maggior parte delel applicazioni che oggi sono così popolari, da ChatGPT a MidJourney, da Claude a Dall-E o Sora. I campi specifici in cui lavora includono:

Generazione di testo – Creazione di articoli, storie o risposte a domande (es. ChatGPT o Gemini).
Generazione di immagini – Creazione di immagini originali (appunto MidJourney, Leonardo, Dall-E, Adobe Firefly)
Generazione di audio – Creazione di tracce musicali o sintesi vocale (es. Suno o Udio).
Generazione di video – Creazione di brevi clip video a partire da descrizioni testuali (es. Sora, Runaway, HeyGen).
Generazione di codice -Scrittura di codice sorgente in vari linguaggi di programmazione.

 

L’IA generativa utilizza architetture neurali molto sofisticate, come i Transformer, che si basano su diversi layer di software e che utilizzano migliaia di parametri al loro interno per fornire i risultati attesi.

La tendenza oggi è quella di avere modelli con milioni di parametri perché più alto è il numero, migliore è la resa e la performance del modello (a seconda di quello che si vuole fare ovviamente). Questi modelli sono addestrati su enormi quantità di dati in modo che possano poi identificare e ricreare pattern senza l’intervento umano, e si può dialogare con loro tramite prompt, ovverossia richieste in linguaggio naturale, come abbiamo visto nel precedente articolo.

È importante ricordare che, sebbene l’IA offra strumenti molto potenti, il ruolo della creatività umana e l’indirizzamento delle scelte creative in base alle esigenze del cliente rimane centrale e insostituibile. L’IA è un potenziatore di capacità creative e produttive, e non un mero sostituto della professionalità umana, che anzi, può sperimentare di più e meglio, in maniera veloce e a costi abbordabili.

LLM – Modelli di linguaggio di grandi dimensioni

Abbiamo visto che l’IA generativa è divisa per applicazioni. Quella del testo è basata su LLM ovvero ai Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni, un tipo specifico di AI Generativa, dedicato principalmente alla gestione e processo del testo. Gli LLM, come GPT-4, sono modelli addestrati su enormi quantità di testo per comprendere e generare linguaggio naturale in modo fluente. Questi modelli possono scrivere articoli, rispondere a domande tradurre testi, post per social, idee per brainstorming, strategie marketing e di vendita e molto altro.

Gli LLM più famosi sono ChatGPT di OpenAI, Gemini di Google, Claude di Antrophic, Mistral, Perplexity, GroK di X, Copilot di Microsoft. Da tener presente che questi modelli oggi sono addestrati e possono lavorare non solo con il testo ma anche con immagini e codici di programmazione (nonché vari tipi di file come PDF Excel ecc.). Per questo sono detti multimodali oppure omnimodali. Ad esempio, ChatGPT include al suo interno Dall-E per la generazione di immagini.

Oggi però sta prendendo piede anche la possibilità di avere sistemi basati e addestrati sui propri dati, che non sono condivisi all’esterno ma sono proprietà dell’azienda. In questo caso parliamo di SLM o modelli di linguaggio più piccoli (Small Language Model), in cui girano principalmente dati aziendali, che possono venire dal CRM, dal CMS, dal nostro ERP aziendale o knowledge base su SharePoint o semplici file di uso interno (ad esempio file di prodotto o di servizi offerti). Questi modelli, pur essendo meno potenti dei LLM in termini di parametri, sono altamente efficienti e possono essere utilizzati in applicazioni dove le risorse computazionali sono limitate o non si vuole affidare i propri dati ad altri. Gli SLM stanno vedendo una grande crescita grazie alla loro capacità di essere implementati su dispositivi meno potenti e di fornire comunque prestazioni eccellenti in compiti specifici.
Un’altra cosa da sapere sugli LLM e SLM. Esistono modelli Open Source, cioè scaricabili e programmabili dagli utenti, come ad esempio Llama di Meta, e che crescono in base all’esperienza e alla condivisone degli utenti. Vi sono poi modelli Closed Source, come ChatGPT o Gemini che sono appunto chiusi dall’azienda che ne controlla il codice e l’addestramento.

Un esempio comune dell’uso di LLM è un chatbot avanzato che può lavorare su un database creato e gestito dall’azienda in modo da controllare le risposte e che può essere basato su tecnologia open o closed source.

DM – I modelli di diffusione

I modelli di diffusione (o diffusion model) sono architetture che servono per la riproduzione delle immagini, video ma anche audio. Sono estremamente importanti per chi fa grafica o creatività perché la maggior parte dei software di IA generativa per immagini utilizza questo modello. La creazione delle immagini avviene tramite una richiesta fatta in linguaggio naturale (prompt), proprio come negli LLM, su cui basano molte soluzioni in comune.

Il software, tramite delle operazioni particolari (chiamate diffusion e denoising), genera l’immagine richiesta. Si possono aggiungere parametri per riproduzioni particolari (es, tipo di macchina fotografica o focale) o lavorare su dettagli dell’immagine. Stable Diffusion, MidJourney, Imagen  o Adobe Firefly sono tutti software che usano i modelli di diffusione per la creazione d’immagini. Da ricordare che questi modelli sono ormai fondamentali per chiunque lavori nel campo della grafica o della stampa digitale, offrendo nuovi strumenti per esplorare e innovare soluzioni grafiche, creare mock-up e prototipi di applicazioni grafiche (ad esempio proposte di packaging o ambientazioni di grafiche da interno) e presentazioni accattivanti per la clientela in poco tempo.

Conclusione

L’Intelligenza Artificiale è un campo vasto e complesso, ma non per questo oscuor. Basta solo sapere che è composta da livelli che racchiudono concetti sempre più specifici e potenti, cime abbiamo visto sopra. Dall’IA generale fino agli LLM, ognuno di questi concetti gioca un ruolo fondamentale nel rendere le tecnologie moderne più intelligenti e capaci di aiutarci nei nostri compiti quotidiani.

All’atto di un progetto, di considerazioni d’acquisto di sistemi o dell’uso di determinate applicazioni, capire come esse si situano nel contesto dell’IA può essere senz’altro d’aiuto e dissipare confusione o dubbi o a discutere in maniera più consapevole con eventuali fornitori.

Come abbiamo detto, ogni specifico argomento può essere approfondito ma, come per guidare la macchina non dobbiamo essere necessariamente meccanici esperti, così per utilizzare l’IA i fondamentali possono essere già abbastanza per muoversi agevolmente tra terminologie e applicazioni.

Glossario

Intelligenza Artificiale (IA):
Una disciplina dell’informatica che si occupa di creare sistemi in grado di simulare comportamenti umani, come prendere decisioni, riconoscere immagini o comprendere il linguaggio naturale.

Machine Learning (ML):
Una sotto-disciplina dell’IA che si focalizza su algoritmi e modelli che permettono alle macchine di “imparare” dai dati. Piuttosto che essere programmati per ogni possibile scenario, i sistemi di ML identificano schemi e fanno previsioni basate su dati passati.

Deep Learning (DL):
Una specializzazione del Machine Learning che utilizza reti neurali artificiali molto sofisticate, ispirate al cervello umano, per analizzare grandi quantità di dati e fare previsioni molto precise. È alla base di molte delle recenti innovazioni nell’IA.

AI Generativa:
Una branca dell’IA che utilizza modelli di Deep Learning per creare nuovi contenuti, come immagini, testo, audio, video o codice, a partire da dati esistenti. Gli utenti interagiscono con questi sistemi utilizzando “prompt” in linguaggio naturale.

Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLM):
Modelli IA specializzati nella gestione e generazione di linguaggio naturale. Questi modelli, come GPT-4, sono addestrati su enormi quantità di testo e possono svolgere una varietà di compiti, dalla scrittura di articoli alla traduzione di testi.

Modelli di Linguaggio di Piccole Dimensioni (SLM):
Versioni più leggere e focalizzate dei LLM, che possono essere addestrate su dati specifici di un’azienda o su risorse limitate. Sono utili quando si desidera mantenere il controllo sui propri dati o quando le risorse computazionali sono limitate.

Modelli di Diffusione (Diffusion Models):
Architetture utilizzate principalmente per la generazione di immagini, video, e audio. Questi modelli funzionano tramite un processo di “diffusion” e “denoising” per creare contenuti visivi e sonori di alta qualità a partire da descrizioni testuali o altre informazioni di input.

Le mani in pasta con l’intelligenza artificiale

Parlando di intelligenza artificiale e volendo scendere sul concreto, come possiamo oggi mettere le mani su questo formidabile strumento e cercare di fare cose che possono aiutarci nel nostro business di stampa digitale o di personalizzazione?

Ci sono due sfide relative all’AI oggi per chi stampa. La prima è capire come funziona. Ho accennato qualcosa nel mio precedente post e prometto di fare qualcosa di più dettagliato ma digeribile prossimamente.

L’altra sfida, di cui parliamo in questo articolo, è capire dove e come usarla nel nostro quotidiano.

L’intelligenza artificiale c’è già

Chiariamo una cosa. Ci sono software che noi usiamo che hanno già elementi di intelligenza artificiale.

Ad esempio, se utilizziamo software che monitorano le nostre periferiche, ci indicano le manutenzioni da effettuare, i consumi previsti o il nostro ritorno d’investimento (come, ad esempio, Roland DG Connect), parliamo di intelligenza artificiale predittiva.

A differenza di quella generativa, non crea alcunché di nuovo ma usando i dati che arrivano dalle periferiche o da altri sistemi, calcolano eventuali azioni future. Esattamente il task per cui sono stati creati.

Spostandoci verso la parte grafica invece, l’intelligenza artificiale generativa si sta invece piano piano integrando nei software di grafica, dalle suite Adobe o plug-in Corel, a software più commerciali come Canva o il nuovo Designer di Microsoft.

Probabilmente assisteremo a integrazioni future di modelli come MidJourney o DALL-E in altre piattaforme oppure le stesse evolveranno creando piattaforme alternative a quelle sopra menzionate.

Queste piattaforme di AI generativa per immagini, chiamate anche Diffusion Models, lavorano partendo dalle richieste dell’utente e creando immagini secondo il prompt che è stato utilizzato (potete far sempre riferimento al mio articolo precedente per saperne un po’ di più sui prompt).

Il livello di qualità delle immagini è incredibile e sono perfette per presentazioni, mock-up o per il web. A livello di stampa, la risoluzione è ancora insufficiente, cosa che dipende principalmente dalle risorse e relativi costi che la generazione di tali immagini impegna.

L’altro lato dell’intelligenza artificiale generativa che m’interessa trattare in questo articolo invece è quello relativo agli LLM, large language model, modelli di AI generativa che lavorano con il linguaggio naturale come ChatGPT, Gemini o Claude.

Questo tipo di IA è immediatamente applicabile nel nostro business giornaliero, ed è veramente una questione di metterci le mani per cominciare a capire come funziona e cosa se ne può trarre.

Mani in pasta

Faccio riferimento a ChatGPT, ma le stesse osservazioni valgono per gli altri modelli LLM che utilizzeremo.

Innanzitutto, raccomando l’acquisto delle versioni a pagamento, per potenza e capacità di risposta. Potete anche divertirvi con le versioni free ma il numero di parametri (regolazioni e aggiustamenti con cui il modello è ottimizzati) è molto più alto e performante. Il costo mensile è accessibilissimo (parliamo di una media di 20 dollari al mese) e ci eviterà di trarre i nostri giudizi utilizzando versioni meno performanti.

Configurazione

Alla creazione dell’account, potrete subito configurare ChatGPT dicendoli chi siete, cosa fate e quali sono i vostri obiettivi. In questo modo, eviterete di dover ripetere le vostre esigenze a ogni prompt mentre ChatGPT saprà esattamente chi siete, come parlarvi e cosa volete ottenere. Nel menu delle impostazioni, definirete:

  • Quello che volete che ChatGPT sappia di voi per adeguare le sue risposte (ruolo, lavoro, missione aziendale, obiettivi, traguardi, sfide);
  • Come volete che ChatGPT vi risponda (professionale, amichevole, ruolo che deve assumere, come chiamarvi, se dare opinioni o essere creativo nelle risposte

Qui c’è un esempio a riguardo.

Nella prima casella potreste scrivere qualcosa tipo “Sono Giovanni, proprietario di un’azienda di stampa digitale. Produco grafica pubblicitaria, oggetti promozionali, abbigliamento personalizzato, grafiche per veicoli, per interni e segnaletica. Lavoro in Lombardia, nord Italia. Il mio obiettivo è essere sempre all’avanguardia nella proposizione dei miei prodotti alla clientela, cercare nuovi mercati inerenti alla stampa digitale, coltivare relazioni con colleghi, clienti ed esperti nel settore. Ho 8 dipendenti e io sono responsabile delle decisioni finali su acquisti e prezzi

Nella seconda casella invece, potreste dire a ChatGPT “Scrivi le tue risposte in maniera informale ma professionale. Sii sempre chiaro e preciso. Usa liste ed elenchi numerati. Comportati come un esperto di stampa digitale di piccolo, medio e grande formato, con tanti anni di esperienza e conoscenza di trend e applicazioni grafiche. Mostrami le sorgenti dei dati quando occorre. Puoi rivolgerti a me chiamandomi Giovanni. Offri prospettive differenti, non fermarti allo standard

Questi due piccoli e non esaustivi esempi ci aiuteranno nel configurare il nostro modello. A meno che non lo vogliate, ricordatevi anche di disattivare la condivisione dei vostri dati, che altrimenti verranno usati da OpenAI per l’addestramento dei suoi modelli (impostazioni, controllo dei dati).

ChatGPT Custom Instrucions

Usare l’IA generativa nel nostro business di stampa

Come applicare la IA generativa nel nostro quotidiano?

Un mito da sfatare è quello che l’IA rende tutto più semplice ed è applicabile ovunque. Queste due cose sono vere, se identifichiamo il processo a cui applicarla (e lo vedremo a breve). Se ci mettete più tempo nello scrivere un prompt che per ottenere una risposta, allora sarà meglio riconsiderare se non conviene usare gli approcci standard.

Il mio suggerimento, nella fase inziale, è quella di usare ChatGPT (o altri modelli), il più possibile. Rispondere a una mail, fare una ricerca, chiedere delle idee, analizzare un foglio Excel. Questo ci renderà il tutto più intuitivo, facendoci padroneggiare meglio lo strumento.

I prompt dovranno sempre seguire una struttura per funzionare bene, che di solito è la seguente:

  • Dare contesto, dire all’IA chi deve impersonare;
  • Definire il compito che deve eseguire, il task;
  • Dare le istruzioni su come farlo e come riprodurlo (tono, approccio, sentiment);
  • Definire l’audience a cui il risultato “parlerà”
  • Il formato di uscita (lingua, lunghezza);
  • Se occorre, definire dei limiti (non dire x o y);
  • Dare degli esempi per meglio guidare l’IA nelel rispose (questa tecnica si chiama few-shot prompting)

Aggiungo che si può sempre chiedere al modello di rivedere il prompt e di suggerire eventuali integrazioni d’informazioni mancanti. Lo si può fare addirittura 3 o 4 volte dicendo alla macchina di leggere ciò che produce e migliorarsi progressivamente generando prompt sempre più accurati. Dedicheremo ai prompt un prossimo articolo. Nel frattempo, potete anche esplorare raccoglitori di prompt da usare per ogni svariata occasione.

Applicazioni pratiche per lo stampatore

Prendiamo ora ad esempio alcune circostanze dove usare ChatGPT per aiutarci nel nostro business quotidiano. Usiamo l’interior decoration come esempio, ponendoci nel ruolo di chi vuole approcciare questo business. Potete sostituire interior decoration con qualsiasi altro mercato ovviamente (merchandising, t-shirt, grafica veicolare ecc.). Da qui, proviamo a sviluppare dei prompt che ci aiuteranno ad impostare la nostra strategia.

Analizzare un mercato

Quindi, il nostro obiettivo è di entrare nel mercato della decorazione d’interni, sia per il retail, che per arredamento. Vogliamo conoscere quindi di più questo mercato e confrontare ciò che già spaiiamo di esso. Potremmo iniziare chiedendo a ChatGPT:

Sei un esperto di stampa digitale per la decorazione d’interni con oltre 20 anni di esperienza nel settore. Il tuo compito è valutare la dimensione del mercato, il trend di crescita, le applicazioni più richieste. La tua valutazione deve servirmi per impostare il mio business e programmare il mio investimento. A questo link www.esempio.com, trovi un’attività che sta già proponendo questo servizio. Cita sempre le sorgenti dei report che usi per le tue ststistiche. Prima di procedere, leggi i prompt e verifica se hai tutte le informazioni necessarie. Proponimi un eventuale miglioramento prima di eseguire il prompt

A seconda della risposta, potremmo chieder a ChatGPT di approfondire alcuni aspetti o di esplicarne meglio altri. Vi consiglio di salvare questo progetto come un PDF in modo poi da riproporlo a ChatGPT per successive richieste.

Creare le nostre Buyer Personas

A chi ci rivolgiamo? Fatto quanto sopra, potremmo anche chiedere la seguente informazione extra “Descrivi le buyer persona per questo mercato e dividile per influencer (architetti e designer) e utenti (negozi, spazi pubblici, case private). Crea una tabella dove per ogni persona riporti una breve descrizione, le esigenze, i benefici e i punti critici. A questi link trovi alcune attività come le mie. Utilizza i siti per arricchire le tue personas. Prima di procedere, leggi i prompt e verifica se hai tutte le informazioni necessarie. Proponimi un eventuale miglioramento prima di eseguire il prompt”.

Se continuate nella stessa finestra, il prompt di cui sopra potrebbe essere sufficiente. Potete allegare il PDF con il piano sviluppato per reinforzare ulteriormente il prompt. Se lo fate da una nuova finestra, sarà obbligatorio caricare il PDF insieme al prompt per meglio guidare la macchina.

Queste personas potranno essere salvate in un documento a parte oppure (consigliato) inserite nel PDF di cui sopra, in modo da lavorare con un unico documento.

Brainstorming con i colleghi sul nuovo mercato

Ora, volendo discutere questa cosa interamente e volendo tirare fuori altre idee dai nostri collaboratori potremmo chiedere a ChatGPT “Crea una struttura di brainstorming basata sulla seguente domanda – Come entrare nel mercato dell’interior decoration con la stampa digitale – usa approcci creativi e suggerisci idee per posizionare l’azienda e i nostri prodotti stampati. La struttura deve includere analisi di mercato, strategia di posizionamento, idee per proporre i nostri prodotti ed eventuali strategie di marketing e vendita. Utilizzeremo i risultati per una discussione interna. Usa il PDF in allegato come base di lavoro. Prima di procedere, leggi i prompt e verifica se hai tutte le informazioni necessarie. Proponimi un eventuale miglioramento prima di eseguire il prompt”.

Creare una pagina web per l’interior decoration

Da qui potremmo ora chiedere “In base a quanto discusso finora, crea una struttura di pagina web dove pubblicizzare il nostro servizio per l’interior decoration, basata sulle personas X, Y e Z, dove evidenzi i pro di utilizzare la stampa digitale e la qualità del nostro servizio. Inserisci slogan e testi con tono professionale ma amichevole e aggiungi una call- to-action per le conversioni. Individua le keyword usate da queste personas e aggiungile nel testo della pagina. Usa il PDF in allegato come base di lavoro. Prima di procedere, leggi i prompt e verifica se hai tutte le informazioni necessarie. Proponimi un eventuale miglioramento prima di eseguire il prompt

Articoli blog per la nostra promozione

Se abbiamo un blog e delle pagine social, potremo chiedere al nostro modello

Sei un esperto di stampa digitale per la decorazione d’interni con oltre 20 anni di esperienza nel settore. Prepara tre articoli per il nostro blog che parlano dei vantaggi dell’uso della decorazione digitale per gli interni. Nel primo articolo concentrati sulle applicazioni nel mondo retail. Nel secondo su come la creatività di architetti e designer può essere amplificata con la stampa digitale, nel terzo sulla decorazione di muri con carte da parati personalizzate o wall graphics. Evidenzia i benefici e come i punti critici delel varie personas vengono risolte dalle soluzioni che proponiamo. Per ogni articolo inserisci le keyword più usate. Ecco alcuni esempi di pagine simili sviluppate dalla concorrenza – www.abc.com, www.def.com, www.ghi.com – Sii creativo ma mantieni un tono amichevole ma professionale e concludi sempre invitando al contatto con la nostra azienda. Usa il PDF in allegato come base di lavoro. Prima di procedere, leggi i prompt e verifica se hai tutte le informazioni necessarie. Proponimi un eventuale miglioramento prima di eseguire il prompt

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Fatto questo, gli chiederemo di creare 5 post per i nostri canali social “Sei un esperto di stampa digitale per la decorazione d’interni con oltre 20 anni di esperienza nel settore. Crea 5 post sulla stampa digitale per la decorazione d’interni per Facebook, Instagram e LinkedIn. Usa i toni tipici per ogni social. Utilizza la descrizione delle personas in allegato per meglio intercettare le audience. Usa il PDF in allegato come base di lavoro. Prima di procedere, leggi i prompt e verifica se hai tutte le informazioni necessarie. Proponimi un eventuale miglioramento prima di eseguire il prompt”.

Potremmo allegare i blog creati per dare più contesto al modello (sempre in formato PDF).

Per concludere

Questo è un piccolo e non esasutivo esempio di come una piattaforma come ChatGPT può aiutarci nell’ottimizzare il lavoro ed avere del materiale che può essere finalizzato in tempi brevi, rispettando le nostre esigenze e il pubblico a cui ci rivolgiamo. Questo materiale può essere usato internamente, se gestiamo personalmente i canali di comunicazione o dato a un’agenzia esterna come brief.

Non date tutto per scontato. Ricordo che quello che un modello LLM crea deve essere sottoposto al vostro vaglio e arricchito o corretto dalla vostra esperienza sul campo. Chiedete le sorgenti al modello quando occorre e verificate personalmente i risultati. Non accontentatevi della prima risposta ma reiterate il prompt, se occorre.

ChatGPT (o chi per lui) mette la manovalanza ma il tocco di professionalità che rende il tutto vero e fa trasparire la competenza, potete aggiungerlo solo voi.

Intelligenza artificiale e stampatori (ma non solo). Due suggerimenti per iniziare bene.

Lo so. Immagino che vedere scritto di nuovo intelligenza artificiale possa provocare reazioni che vanno dalla scrollata di spalle alla nausea, a seconda di come siamo stati esposti all’argomento.

Ma qualcosa sta succedendo, e succede ora e, a prescindere dal nostro interesse, disgusto, timore o dalla nostra curiosità, l’intelligenza artificiale cresce e prolifera in maniera repentina.

Se vi sentite un pochino persi e fate fatica a capire come questa rivoluzione potrebbe impattare (anzi, impatterà), benvenuti in questo grande club, di cui anch’io faccio parte.

Il lato positivo è che questo momento è perfetto per ritagliarsi un po’ di tempo e cercare di afferrare un paio di concetti che, secondo me, sono fondamentali, qualunque cosa accada in futuro e come l’intelligenza artificiale evolverà nel nostro ambito.

Sono basati sulla mia esperienza fino ad ora, cercando di andare oltre la superficie degli slogan e capire come un professionista che oggi ha un’azienda, può cominciare a muovere i passi giusti nella contestualizzazione di questa innovazione tecnologica, che vi assicuro, se ben compresa e usata, può far fare un salto in avanti ad ogni organizzazione. Allora, cominciamo.

C’era una volta

Chi è nella stampa digitale da un po’ e si guarda indietro, scopre come cose che sembravano assolute e inossidabili sono cambiate, evolute o scomparse. Dai cartelli dell’insegna dipinte a mano alle stampanti digitali di grande formato, dai caratteri della tipografia all’offset digitale, dalla fresatura alla stampa 3D, dai plotter a penna al getto d’inchiostro, dalle serigrafie con prodotti di massa a prodotti singoli personalizzati con tecnologie digitali.

Pensate poi al modo in cui il comunicare la propria attività è evoluto e ha creato cose nuove. Prima il passaparola, poi i manifesti, poi la radio o la TV (a seconda dei budget). Poi la mail, la newsletter, il sito web, la necessità di essere trovati, e quindi la SEO, i social, la pubblicità online a pagamento, le keyword, le immagini, i video, YouTube, i reel, TikTok, i contenuti. Tutta roba che prima non c’era e che era difficile prevedere che accadesse.

Curve a U, che hanno repentinamente cambiato il nostro modo di lavorare. Come diceva l’economista Oren Harari, l’invenzione della lampadina non è arrivata da un continuo miglioramento delle candele. Cioè, a un certo punto si svolta.  Si può però evitare che questa svolta ci colga impreparati.

Allacciare le cinture

Per l’intelligenza aartificiale, mi focalizzerei su due cose.

Partiamo dalla prima: capire, almeno a grandi linee, cosa c’è dietro l’intelligenza artificiale a livello tecnico, per poi facilmente valutare le varie proposte che ci arriveranno.

Capire cioè che l’intelligenza artificiale è un mondo, che abbraccia diverse metodologie che tendono a far fare alle macchine operazioni che semplificano e aiutano l’uomo.

Sapere poi che le macchine possono essere addestrate con procedure che si chiamano Machine Learning e che il Machine Learning diventa più sofisticato quando utilizza architetture basate su reti neurali (così chiamate perché mimano i nostri neuroni, in realtà sono dei sofisticati complessi matematici che lavorano proprio come un neurone e i suoi collegamenti, dando più o meno importanza ad alcuni input, a seconda dell’output che si vuole ottenere).

L’evoluzione delle reti neurali, dell’hardware a supporto per fare calcoli enormi con grandi quantità di dati, di algoritmi sempre più sofisticati (pensiamo agli algoritmi come a una serie d’istruzioni per far fare al nostro sistema di AI dei particolari compiti), tutto questo ha portato a un sottoinsieme del Machine Learning che si chiama IA generativa.

Tirate il fiato ora, questa premessa era necessaria per arrivare a un punto che considero chiave per noi: comprendere quello che sta succedendo oggi.

AI generativa e dintorni

L’IA generativa appunto genera, cioè crea cose nuove che prima non c’erano. Mentre un classico sistema guidato da IA più semplici (per modo di dire), come ad esempio il sistema di raccomandazione di Netflix per il prossimo film che magari potrebbe piacere, fa solo quel compito (task), l’IA generativa, nel suo ambito genera un nuovo contenuto. Questo avviene semplicemente chiedendolo.

Incredibile vero? Ma come con le persone, bisogna saper chiedere. Ci torniamo tra un attimo.

L’IA generativa ha un altro sottoinsieme (lo so, sembra complicato ma non lo è così tanto) che si chiama LLM, Large Language Model, grandi modelli di linguaggio.

Questi sistemi di IA sono focalizzati sul testo.

Specificatamente, sono capaci di predire le giuste parole che compongono la risposta alla richiesta che noi abbiamo allegramente inserito nel nostro ChatGPT.

Semplifico questo concetto (e non me ne vogliano i più tecnici). Se a una persona chiedo “La matita è…..” lui probabilmente mi risponderà “sul tavolo” o “sulla scrivania”. Sono risposte che sono probabili statisticamente. Meno probabile è che la risposta sia “sott’acqua”. Potrebbe, ma statisticamente è molto improbabile.

Come abbiamo insegnato agli LLM a rispondere in maniera giusta alle nostre richieste? Facendogli ingerire tonnellate di contenuti disponibili digitalmente, allenando i modelli LLM con tecniche di Machine Learning, fornendogli domande e risposte, rifinendo le risposte quando non erano adeguate. Ho semplificato in maniera orribile ma il succo è questo.

I modelli di testo cercano la risposta più probabile alla nostra richiesta. Sapete come? Vettorializzando il testo, come un software RIP, e trasformandolo in un numero. Le parole vettorializzate, saranno disposte su più piani cartesiani virtuali all’interno del modello.

Nel caso precedente matita, tavolo e scrivania saranno vicini mentre sott’acqua sarà più lontano, e quindi meno probabile che venga usato come risposta.

ChatGPT è un LLM. Gemini è un LLM così come Claude e CoPilot. GPT sta per generative Pre-Trained Transformer, un sistema che genera (generative), addestrato e rifinito con enormi quantità di dati (pre-trained) basato su una rete neurale, appunto Transformer, molto sofisticata.

Questi modelli, che danno l’impressione di essere umani, in realtà sono modelli statistici allenati su prodotti di intelligenze umane che mimano artificialmente il nostro comportamento.

Questi sono le cose che dobbiamo conoscere.

Sapere come funzionano questi sistemi, da dove vengono e come sono composti ci permetterà di capire come verranno utilizzati all’interno dei nostri software che usiamo e smitizzeranno le varie terminologie usate dai fornitori e consulenti.

Ne capiremo poi anche i limiti. Ad esempio, essendo sistemi programmati per predire, daranno sempre una risposta, anche se inventata (si parla in questo caso di allucinazioni). Infatti, il loro obiettivo è di eseguire sempre il loro task, che in questo caso è dare una risposta. Più che un problema, è paradossalmente la loro natura.

Quindi?

Gli LLM stanno diventando da generalisti a verticalisti. Cosa cambia? Cambia il set di dati con cui essi vengono addestrati. E succederà che prima o poi vi proporranno dei sistemi basati su IA, che presumibilmente saranno degli LLM. Questi LLM potranno funzionare prioritariamente con i vostri dati.

Immaginate di poter collegare la vostra parte documentale, la parte di analitica del web o del vostro CRM e poter sfruttare la potenza di questi dati che oggi sono frammentati su differenti piattaforme o database (o file Excel). Immaginate di poter collegare anche questi sistemi che esplorano le novità di mercato e poter trarre, semplicemente con una domanda, una tendenza o un modo di potersi promuovere in un mercato o ai clienti che hanno già fatto acquisti. Immaginate un chatbot che risponde h24 utilizzando i vostri dati e l’approccio che voi volete, per generare interesse e contatti.

In più, anche i sistemi robotizzati, che verranno sempre più implementati all’interno delle produzioni (vuoi per la mancanza di forza lavoro o perché i collaboratori possono fare cose più creative mentre i robot quelle più ripetitive), eseguiranno istruzioni basati su comandi in linguaggio naturale.

Conoscere quindi la tecnologia (almeno a grandi linee), come funziona e i suoi limiti insiti e soprattutto come dialogare con essa. Ed ecco il secondo punto. Vediamolo insieme.

Parlare con l’IA

Un passo indietro. Abbiamo visto che gli LLM sono un sottoinsieme dell’IA generativa. L’IA generativa non contempla solo gli LLM focalizzati sui testi, ma anche sistemi per generare immagini, audio, video, parlato e codice di programmazione.

Piattaforme come DALL-E, Midjourney o Firefly per le immagini, Runaway, Pika, HeyGen o Sora per il video, Stable Audio, Suno o Whisper per l’audio, offrono diverse possibilità di generare le cose che ci servono.

Qual è la cosa in comune tra questi software e gli LLM? Possiamo chiedere cosa ci serve. C’è il linguaggio che ci permette d’interfacciarci con loro, e noi programmiamo questi sistemi con il nostro linguaggio naturale.

Non per questo una delle piattaforme più diffuse si chiama ChatGPT, dove il chattare (parlare) è rappresentato visivamente da un box dove scrivere. L’esplosione dell’IA in termini di diffusione è partita quando OpenAI ha messo a disposizione di tutti la possibilità di parlare con la piattaforma in maniera naturale (si parla infatti anche di programmazione con linguaggio naturale).

I sistemi si basano su questo. In gergo, l’istruzione che noi diamo si chiama prompt. Per i più stagionati, il prompt era la linea dove immettere i comandi sui vecchi sistemi MS-DOS. Oggi il prompt è una finestra e saper chiedere in maniera giusta alla nostra IA quello che vogliamo ottenere è fondamentale.

Non per niente, si è sviluppata quella nuova specialità che si chiama prompt design o prompt architecture. In pratica, si tratta di contestualizzare bene la richiesta e iterare a più riprese per raffinarla ed avere risultati che fanno veramente la differenza. Di nuovo, programmiamo la macchina con il linguaggio con un approccio pressochè simile e fatto di alcuni semplici regole:

  • Dare contesto, dire all’IA chi deve impersonare;
  • Definire il compito che deve eseguire, il task;
  • Dare le istruzioni su come farlo e come riprodurlo (tono, approccio, sentiment);
  • Definire l’audience a cui il risultato “parlerà”;
  • Il formato di uscita (lingua, lunghezza, formattazione);
  • Se occorre, definire dei limiti (non dire x o y);
  • Dare degli esempi in modo che la macchina capisca prima cosa deve fare (questa tecnica si chiama few-shot learning)

Si può anche chiedere al nostro LLM di rivedere il prompt e farci suggerire miglioramenti. Sulle piattaforme di Generative AI per immagini e video, oltre al testo, si possono inserire parametri per ottenere output specifici (ad esempio per le immagini si può specificare la focale, il tipo di apparecchio fotografico o la pellicola).

Da ricordare anche che i sistemi LLM, prioritariamente costruiti per il testo, oggi si definiscono multi-modali o omni-modali. Significa che oltre ad input e output testuali, possono fornire anche accettare immagini o altre tipologie di file (fogli di calcolo, pdf) e restituire output in immagini, tabelle e altro ancora. Quindi spesso combinano diverse modalità generative. Sono sicuro che a breve verranno supportate anche altre funzioni, essendo questo un argomento in divenire.

Comunque, c’è una tonnellata di materiale in giro e non è questo il luogo su cui approfondire sulle tecniche di prompt. Ho citato quanto sopra per far vedere praticamente quanto è importante imparare a scrivere bene le nostre richieste.

Questo è il secondo punto quindi. Insieme alla tecnologia, dobbiamo far nostro il dialogo.

Per concludere

Come si evince, l’argomento è vasto e per questo complesso, almeno all’inizio. So anche che ho semplificato alcuni concetti e omesso alcuni dettagli e trascurato le implicazioni etiche ma per il fine dell’articolo, non erano indispensabili.

Facendo propria la tecnologia (ad alto livello ovviamente, senza diventare dei programmatori) e la maniera di dialogare con le piattaforme, facciamo già un bel grosso passo avanti.

Poi tutto sembrerà magicamente più semplice e potremo gestire eventuali proposte di fornitori o agenzie, capire le integrazioni di IA ai nostri software esistenti, seguire le evoluzioni senza perdersi.

Come farlo?

In due modi principalmente. Seguire corsi e ritagliarsi dello spazio per approfondire. L’IA abbraccia non solo la tecnologia, ma anche l’etica, la filosofia, la finanza.  Questo vi fa capire come essa sia un evento che impatta tutto il nostro mondo contemporaneo a una velocità molto sostenuta.

Mettete a budget un bel corso, preferibilmente in presenza, per voi e il vostro personale. Ci sono tante agenzie che lo offrono oppure pagate un consulente che venga in azienda.

Chiedete di approfondire l’IA generativa, gli LLM e le tecniche di prompt, così come le varie attività che tramite buoni prompt potete realizzare: brainstorming, content, data analysis, calendari social, creazione massiva di post, nuove idee per i clienti, analisi della concorrenza, scrittura di guide e articoli, revisione dei nostri testi, immagini, video clip, traduzioni, video in altre lingue.

Veramente non c’è limite. Appunto per questo, dobbiamo imparare a guidarla e a farla nostra. Non ve ne pentirete!

Personalizzazione indumenti da lavoro. Un’opportunità che si rinnova.

Il mercato dell’abbigliamento da lavoro è in continua crescita. Secondo le stime, questo settore cresce a un ritmo annuale compreso tra il 5.6% e il 6.5%, raggiungendo un valore di 29 miliardi di dollari a livello globale.

Tuttavia, oltre alla crescita del mercato, è importante considerare le opportunità offerte dalla personalizzazione di questi indumenti. La personalizzazione aggiunge valore unico a capi altrimenti anonimi, diventando una tendenza sempre più diffusa tra le aziende di vari settori.

La personalizzazione di camici, felpe, t-shirt, polo, tute, salopette e pantaloni con il proprio brand o slogan conferisce immediatamente professionalità all’azienda, fungendo da efficace strumento di comunicazione della competenza aziendale. Questo mercato vede una crescita annua del 7.22%, superando il trend generale dell’abbigliamento da lavoro.

Polo

La personalizzazione degli indumenti da lavoro comporta numerosi benefici simili a quelli riscontrati nei prodotti o servizi personalizzati: miglior riconoscimento del brand, migliori interazioni con i clienti e una percezione più marcata della presenza e della professionalità.

Un fatto interessante è che l’abbigliamento da lavoro è stato celebrato come fonte d’ispirazione e simbolo di uguaglianza per gli stilisti in mostre come quelle del Nieuwe Institute e della Triennale di Milano. Questo rende ancora più rilevante la trasformazione di capi semplici in espressioni di personalità e forza di chi li indossa.

Dove proporsi

L’abbigliamento da lavoro personalizzato sta diventando sempre più popolare in vari settori grazie alla sua capacità di rafforzare l’identità aziendale e migliorare l’immagine professionale del team. Ecco alcuni settori da considerare e gli effetti positivi dell’uso di abbigliamento personalizzato:

  • Settore Medicale: Abiti personalizzati per dottori, dentisti e studi clinici migliorano l’igiene e la professionalità, creando un ambiente rassicurante per i pazienti.
  • Settore Fisioterapico: La personalizzazione aiuta a distinguere le varie professionalità e a creare un ambiente accogliente, facilitando la fiducia dei clienti.
  • Settore delle Palestre, Wellness e Fitness: Indumenti personalizzati per istruttori e staff promuovono il marchio e migliorano la coesione del team, aumentando il senso di appartenenza dei membri.
  • Club e Associazioni: Uniformi personalizzate per i membri dei club rafforzano il senso di appartenenza e la visibilità, aiutando a promuovere eventi e sponsorizzazioni.
  • Edilizia: L’abbigliamento da lavoro personalizzato e gli equipaggiamenti protettivi migliorano la professionalità sul cantiere, facilitando l’identificazione del personale. L’uso di indumenti ad alta visibilità aumenta anche la sicurezza.
  • Ristorazione e Ospitalità: Chef, camerieri e staff alberghiero con uniformi personalizzate creano un’impressione positiva e professionale, migliorando l’esperienza dei clienti.
  • Settore Retail: L’abbigliamento personalizzato per il personale dei negozi migliora la coesione del team e l’esperienza dei clienti, rendendo il marchio più riconoscibile e instillando fiducia nella clientela.
  • Servizi di Pulizia: Uniformi personalizzate per il personale di pulizia aumentano la credibilità e la sicurezza, facilitando l’identificazione del personale e dell’azienda.
  • Logistica e Trasporti: Abiti personalizzati per autisti e operatori logistici migliorano la visibilità e la professionalità, aumentando la fiducia dei clienti.
  • Settore Educativo: Divise personalizzate per il personale scolastico creano un ambiente più organizzato e professionale, migliorando l’immagine dell’istituto e facilitando l’identificazione del personale.
  • Settore Manifatturiero: Abbigliamento personalizzato per i lavoratori in fabbrica offre una sensazione di team e coesione, facilitando l’identificazione delle varie squadre o reparti.
  • Settore Tecnologico e Laboratori: Uniformi personalizzate per tecnici e ingegneri rafforzano l’immagine professionale e la riconoscibilità aziendale, migliorando la percezione di competenza.

T-shirt

I vantaggi da proporre alla clientela

La personalizzazione degli indumenti da lavoro offre diversi vantaggi significativi da ribadire ai potenziali clienti. Ecco un riassunto per creare una Value Proposition efficace:

  • Miglioramento della professionalità percepita: Gli abiti personalizzati contribuiscono a un’immagine più professionale e curata, aumentando la fiducia dei clienti.
  • Percezione del servizio: Clienti e partner percepiscono un livello superiore di serietà e attenzione ai dettagli, migliorando la soddisfazione generale.
  • Identità aziendale rafforzata: Uniformi personalizzate promuovono il marchio aziendale e aumentano la visibilità, creando coerenza visiva tra i dipendenti.
  • Sicurezza migliorata: Gli indumenti personalizzati possono includere colori ad alta visibilità e materiali resistenti, migliorando la sicurezza.
  • Riconoscimento del brand: Per club e marchi, l’abbigliamento personalizzato offre un senso di appartenenza e comunità.

Polo

Tecnologie per la personalizzazione degli indumenti da lavoro

Ecco una panoramica delle tecnologie per la personalizzazione dell’abbigliamento da lavoro:

  • Serigrafia: Ideale per grandi volumi con design semplici, perfetta per stampe durature e resistenti ai lavaggi frequenti.
  • Ricamo: Perfetto per un aspetto di alta qualità e durata, ideale per loghi e nomi su camicie e giacche.
  • DTG (Direct-to-Garment): Ottimo per stampe dettagliate e a colori su capi di cotone, ideale per piccole tirature.
  • Trasferimento Termico (Heat Transfer Vinyl): Tecnologia flessibile e adatta a vari indumenti. I materiali HTV possono essere tagliati o stampati e poi applicati per creare grafiche complesse e multicolore. Roland offre periferiche sia desktop per piccole tirature che macchine più performanti.
  • DTF (Direct-to-Film): Una delle più recenti tecnologie di personalizzazione. Molto versatile per stampe dettagliate, offre eccellente resa cromatica e durata. Roland DG offre soluzioni facili da usare con alta resa cromatica.

aprons

 

Possibilità di business parallele

La personalizzazione dell’abbigliamento da lavoro offre la possibilità di espandere l’offerta includendo altri prodotti personalizzati come borse, asciugamani, cappelli e vari oggetti promozionali come penne, chiavette USB, metri di misura e utensili, aumentando la marginalità del servizio.

tote-bags

Conclusione

Il mercato dell’abbigliamento personalizzato rappresenta un’opportunità importante per gli stampatori. Investire nelle giuste tecnologie e offrire prodotti di alta qualità può portare a un posizionamento solido nel mercato, permettendo di differenziarsi e diventare un punto di riferimento a livello locale e nazionale, grazie anche alla possibilità di lavorare online.

Partecipare a manifestazioni di settore (medicina, odontoiatria, costruzioni, meccanica, HORECA, impiantistica) consente di raggiungere rapidamente nuova clientela e sviluppare offerte su misura per soddisfare tutte le esigenze, verticalizzandosi in maniera profittevole.

Decorazione d’interni e stampa digitale di grande formato. Che succede?

Negli ultimi anni, la decorazione d’interni ha subito una trasformazione graduale ma significativa verso l’adozione della stampa digitale di grande formato. Diversi fattori convergenti stanno accelerando questa trasformazione, tra cui:

  • Una marcata inclinazione verso la personalizzazione, riconosciuta come un valore aggiunto capace di fare la differenza.
  • La possibilità di creare e applicare grafiche digitali in periodi relativamente brevi;
  • La diffusione di materiali per interni da usare con le diverse tecnologie di stampa;
  • Una consapevolezza che la sostenibilità passa non solo nell’utilizzo di materiali sostenibili, ma anche nel fornire ambienti che facciano stare meglio chi li frequenta;
  • La presa di coscienza dei marchi produttori di stampanti, materiali e degli organizzatori di eventi di offrire più materiale e spazio a tali tecnologie;
  • La consapevolezza di architetti e designer di poter offrire soluzioni che prima non erano possibili.

Per questo, è sempre più frequente imbattersi in articoli dove si sottolinea come la stampa digitale è una risposta importante alle esigenze di personalizzazione e di decorazione in ambito di decorazione d’interni e architetturale.

La domanda allora è al seguente: può oggi uno stampatore considerare la decorazione d’interni per espandere la sua offerta e il suo portfolio? Qui, senza pretendere di dare risposte esaustive, diamo un’occhiata ad alcuni aspetti che vale la pena considerare.

 

Un esempio di stampe per interni con tecnologia UV
Un esempio di stampe per interni con tecnologia UV

Gli elementi in gioco

Credo che ciò che catalizzi la trasformazione di cui sopra possa esser riassunta in tre punti.

  1. Il primo è l’avanzamento tecnologico delle soluzioni di stampa nelle diverse tipologie d’inchiostri e colori disponibili, che facilita di molto la creazione di applicazioni grafiche.
  2. Il secondo è la “democratizzazione” della stampa digitale di grande formato, oggi disponibile in diverse tipologie di prezzo (non solo per pochi adepti) e integrabile nei flussi di lavoro delle stamperie, con tanti tipi di materiali proposti dai costruttori di supporti per le più diverse applicazioni grafiche.
  3. Il terzo invece è la crescente richiesta di soluzioni personalizzate negli spazi abitativi e commerciali, che sta definendo un nuovo paradigma nel design degli interni.

Cosa dicono i dati

Analizzare le principali applicazioni grafiche nell’interior design offre prospettive sulle future direzioni di questo trend.  Prendiamo ad esempio la traiettoria di crescita della carta da parati stampata digitalmente, che è una delle applicazioni principe nella decorazione d’interni.

Essa ha una crescita prevista (CAGR) che va dal 18.2% al 19.1% con un incremento della domanda di soluzioni di decorazione personalizzate, on-demand e just-in-time. In Europa il mercato della decorazione murale si attesta su una crescita del 9.9% (quasi il doppio del 4.6% previsto per la stampa digitale di grande formati).

Questa tendenza è probabilmente il riflesso della propensione dei consumatori e delle aziende a investire in ambienti unici e su misura, come accennato sopra, che riflettano la loro identità o il brand.

Diversi articoli suggeriscono futuri promettenti per l’interior (qui uno) e le tecnologie digitali con le loro potenzialità cominciano a essere conosciute e apprezzate nell’ambito della decorazione.

Adesivo murale
Adesivo murale

Vale la pena?

La domanda da farsi è se per uno stampatore digitale vale oggi la pena dedicarsi alla stampa d’interni e al settore architetturale. Ovviamente mi riferisco a chi non ha compiuto questo passo, che, in base alla mia esperienza sul campo sono ancora in parecchi.

Io guarderei ad alcuni aspetti che suggeriscono una risposta positiva.

  • In primis, quello della dotazione tecnologica. Mai come oggi vi è tanta disponibilità di soluzioni di stampa per ogni tipo di esigenza e applicazione: eco-solvente, UV, resina/latex o pellicole in vinile da intagliare.
  • Poi l’ampia gamma di materiali da decorazione oggi disponibili e l’expertise dei produttori di materiali, che si affinata con il passare del tempo, quando la decorazione d’interni sembrava un posto per pochi eletti.
  • Citerei poi l’esperienza maturata dagli stampatori in applicazioni di comunicazione visiva, veicoli, esposizione fieristiche, vetrine ed eventi creai una base molto solida per trasferire queste competenze su altri mercati, come appunto la decorazione d’interni.
  • Poi vi è la marginalità, con profitti potenzialmente più interessanti rispetto a mercati più saturi come quello della comunicazione visiva. Questo aspetto è interessante sia perché applicazioni di questo tipo sono normalmente più remunerative ma anche perché si ha la possibilità di poter fornire più prodotti grafici rispetto alla richiesta iniziale. Faccio un esempio banale per chi fa comunicazione visiva ma non tanto per la decorazione d’interni. Partendo da una grafica murale, si può anche proporre alla clientela un rivestimento diverso per ogni ambiente, tele pittoriche, grafiche da pavimento, pellicole per vetrate, schermi solari su finestre, sticker murali, retroilluminati, personalizzazioni temporanee con materiali removibili, stampe su tessuto, insegne e segnaletica interna.
La stampante Dimensor S di DG DIMENSE per lal produzione di carta da parati materica
La stampante Dimensor S di DG DIMENSE per lal produzione di carta da parati materica

Dove sono le sfide

La stampa per interni però non è la comunicazione visiva e ci sono delle peculiarità che lo stampatore deve avere bene a mente.

Innanzitutto, la platea a cui ci si rivolge, che pretende professionalità e conoscenza del settore, risultati di qualità e materiali, ove possibile, sostenibili.

Spesso l’interfaccia qui è l’architetto o il designer, per cui bisogna saper parlare a queste figure in maniera che capiscano la potenzialità che state proponendo. In più, bisogna sviluppare con essi collaborazioni strategiche perché esse lavorino come collettori di potenziali clienti e influencer della tecnologia digitale.

Architetti e designer sono anche consci che eventuali decorazioni debbano avere una durata abbastanza lunga e bisogna garantire che tale necessità sia soddisfatta.

Quindi uno sviluppo di una sensibilità diversa, più legata al design e alle tecnologie che meglio si prestano a soddisfare le esigenze di questa utenza per fornire soluzioni non sono solo esteticamente piacevoli ma anche funzionalmente innovativi e sostenibili.

Questo presuppone un riposizionarsi come immagine e l’adozione di un marketing mirato al settore e anche prendersi del tempo per imparare, il tutto, mentre si continua ad alimentare il business giornaliero.

Poi probabilmente ci sarà la necessità d’investire in nuove tecnologie come appunto stampanti in resina/latex o quelle per superfici materiche, nonché sistemi di finissaggio (se non già presenti in azienda).

Non ultimo, il settore del design, così trendy, fresco e affascinante, offre la possibilità di assumere e formare designer e creativi all’interno della propria azienda dedicati alla decorazione d’interni, in maniera sicuramente più facile rispetto al personale dedicato alla stampa digitale, dove appunto la carenza di tali figure è fonte di preoccupazione per diversi professionisti della stampa.

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Per concludere

Come diceva la pubblicità di una carta di credito tempo fa “per molti, ma non per tutti”.

Sicuramente la decorazione d’interni con la stampa digitale rappresenta un’area di crescita potenziale per gli stampatori, rispetto agli ambiti più tradizionali. A ciò aggiungiamo la possibilità di migrare le competenze acquisite nella comunicazione visiva nel settore dell’interior.

Vi sono poi le competenze da acquisire e un eventuale riposizionamento per parlare bene a questo mercato. Vi è la novità che la stampa digitale porta a designer e architetti, cioè la possibilità di poter rinfrescare eventuali ambienti in maniera più frequente, proponendo sempre nuove ambientazioni con spese più contenute rispetto a lavori murari e uscendo fuori dai cliché minimalistici utilizzati sino ad oggi.

Siamo però nelle condizioni di poter valutare con criterio come e cosa possiamo fare, confrontandoci con colleghi che già lavorano nell’ambito, con i marchi di materiale e stampanti o con architetti e designer per programmare poi una strategia che porti nuova linfa alla nostra azienda in termini creativi e di business.

Sticker murali per interni
Sticker murali per interni

Stampa UV Flatbed: la nuova frontiera della personalizzazione industriale

L’adozione di tecnologie innovative e digitali è il motore che sta guidando il cambiamento nel settore della produzione industriale e il mindset degli addetti ai lavori, per massimizzare le produzioni, per consegne just-in-time, gestione degli stock e soddisfazione delle esigenze specifiche dei vari clienti.

Dati come la trasformazione digitale nell’ambito dei processi in crescita del 19.4% fino al 2029 e la manifattura digitale in crescita del 16.5%, indicano che il digitale è parte integrante dell’industria manufatturiera. A ciò, dobbiamo unire la richiesta crescente di personalizzazione dei prodotti dei prodotti, considerato uno dei megatrend industriali. Questo è un aspetto in cui vogliamo far focus in quest’articolo.

Stampa UV oggetti

Personalizzazione e tecnologie di stampa

Parlando di personalizzazione, notiamo che la stampa Direct-To-Shape, cioè su superfici e oggetti, tra cui includiamo anche parti e componenistica dell’industria elettronica e meccanica, presenta una crescita del 7.2%. Il Printing-on-Demand, cioè la stampa su specifica richiesta (just-in-time, piccoli lotti, prototipi e mock-up), dato trasversale per tutti i segmenti commerciali, prevede uno sviluppo pari al 25.8% fino al 2030, segno si una necessità ben specifica di flessibilità e prontezza nella risposta al mercato.

La personalizzazione è strettamente legata con i processi di stampa. In questo caso consideriamo la stampa digitale con inchiostri UV, anch’essa in crescita del 9.5% annuo. La stampa con inchiostri UV è una soluzione che coniuga sia la possibilità di stampa a richiesta che di personalizzazione di oggetti, parti o superfici.  In particolare, le stampanti flatbed (a letto piano) possono offrire la massima versatilità all’industria che intende avvalersi della personalizzazione con inchiostri UV, soprattutto nei settori elettronico, elettrotecnico e meccatronico.

Stampa UV Industriale Roland

 

Applicazioni della stampa UV nei segmenti elettronico, elettrotecnico e meccatronico.

Considerando quanto sopra, le possibilità offerte dalla stampa UV flatbed sono particolarmente rilevanti per il settore tecnologico, consentendo la personalizzazione di telai e chassis di apparecchiature elettriche e elettroniche, pannelli frontali o di controllo, tastiere a membrana (graphic overlay), packaging di prodotto, placche, rack, componentistica, astucci, contenitori e tanto altro ancora.

Una delle caratteristiche principali della stampa UV è proprio quella di poter stampare su una molteplicità di superfici, rendendo molto vasto il campo applicativo e produttivo.

Stampa UV Industriale Roland

La tecnologia di stampa UV. Un Incontro tra qualità ed efficienza

Approfondiamo allora brevemente perché la stampa UV è così versatile e si presta ad essere un valido supporto nel mondo della manifattura attenta alla personalizzazione. La stampa UV utilizza inchiostri che, esposti a luce ultravioletta, induriscono (polimerizzano) immediatamente. Questo processo assicura adesione e durabilità su diversi materiali, oltre a vantaggi come:

  • Asciugatura istantanea per una maggiore efficienza produttiva con consegne più rapide, sia di produzioni per clienti che di mock-up o prototipi (ad esempio per il reparto marketing o tecnico)
  • Durata e resistenza dei colori nel tempo.
  • Ampia gamma cromatica per riprodurre colori molto ricchi oppure fuori dalla gamma standard della quadricromia, grazie all’uso di colori aggiuntivi come rosso e arancione.
  • Stampa su materiali scuri o trasparenti grazie all’uso come base dell’inchiostro bianco ad alta coprenza.
  • Dettagli di alto livello e passaggi tonali tra colori eccellenti.
  • Possibilità di aggiungere texture a rilievo lucide o opache su parti specifiche o sull’intera superfice per effetti tattili, materici o tridimensionali.
  • Adesione a superfici molto ostiche grazie all’uso di primer appositi
  • Riduzione dell’impatto ambientale grazie a inchiostri certificati e alla possibilità di ottimizzare le produzioni senza la necessità di creare e stoccare telai (come avviene con la serigrafia).
La stampa UV in azione: inchiostro, effetto 3D e asciugatura
La stampa UV in azione: inchiostro, effetto 3D e asciugatura

L’integrazione con processi di stampa esistenti

Molta parte della manifattura già personalizza produzioni grazie all’uso di impianti serigrafici o tampografici interni, oppure utilizzando aziende esterne specializzate. La stampa UV si affianca alle risorse già esistenti e può lavorare in complementarità con esse oppure in maniera indipendente. Ciò vale sia per le aziende che per gli stampatori industriali. Citiamo qui alcuni vantaggi della stampa digitale UV flatbed:

Produzione just-in-time o i tempi molto brevi.

  • Realizzazione di parti on-demand per ridurre sprechi e inventario.
  • Flessibilità in termini di pezzature, ideale per serie limitate e prototipi.
  • Controllo della qualità dello stampato.
  • Realizzazione di mock-up e prototipi in tempi brevi

Quali prodotti flatbed UV per l’industria

Parlando di stampa UV flatbed, parliamo di apparecchiature che per loro natura si adattano a diversi contesti e disponibili in diverse grandezze. Sono disponibili diverse soluzioni dai marchi più importanti. Tra questi, vorrei citare le soluzioni di Roland DG.

La Roland MO-240, con un’area di stampa di formato A2, è ideale per oggettistica e piccole produzioni, posizionabile in diversi ambienti, dai laboratori, agli stufi grafici interni come sulle linee di produzione.

Roland MO-240
Roland MO-240

Per produzioni più grandi, si può valutare la serie CO-i. Una soluzione flatbed con due diverse luci di stampa in larghezza e tre in lunghezza, che possono ospitare e personalizzare numerose quantità di oggetti oppure articoli come porte, pannelli, valigie e chassis.

Roland CO-i
Roland CO-i

Tutte offrono la possibilità di ospitare altezza attorno ai 20cm e hanno una gamma colore riproducibile estesa, effetti materici e tridimensionali lucidi e opachi, gestione completa della stampa da software dedicato. In più, per produzioni ripetute, è anche disponibile un software che permette di automatizzare il processo di stampa e di far usare la macchina anche a chi non è esperto di stampa digitale, elemento non secondario in caso di turnover o di utilizzo di manodopera non specializzate. Gli inchiostri hanno certificazioni GREENGUARD Gold, che assicurano il rispetto degli standard per una stampa sostenibile.

Ci sono esempi pratici che danno l’idea della versatilità e della flessibilità di tale tecnologia: Sam Cases, per la personalizzazione di contenitori, Shooter Padel per la customizzazione di racchette da padel, Monro per la personalizzazione di packaging e Tipolitografia Mazzarini per la creazione di elementi brandizzati a scopo pubblicitario.

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Perché valutare ora la stampa UV flatbed per l’industria

Nell’industria, gli uffici marketing, di design, gestori di linee produttive e uffici di pianificazione oppure chi lavora in outsourcing per le manifatture devono considerare che la richiesta di produzioni personalizzate, just-in-time, piccoli lotti e on-demand sono una realtà in crescita. Di riflesso, questo sta spingendo la necessità di dotarsi di più tecnologie di stampa e tra questa, quella UV flatbed, che soddisfa le richieste i cui sopra e si propone come soluzione ideale.

L’invito è quello di valutare come la stampa UV possa soddisfare le esigenze produttive e di provare dal vero la flessibilità e la qualità di una stampante flatbed.

Un esempio di stampa UV flatbed per la personalizzazione industriale
Un esempio di stampa UV flatbed per la personalizzazione industriale