Negli ultimi mesi sono apparsi diversi articoli che aiutano gli stampatori a orientarsi nell’uso dell’intelligenza artificiale. Alcuni esempi sono il recente approfondimento di Keypoint pubblicato da FESPA, che esplora come l’AI stia già trasformando vari aspetti del settore, e l’articolo di Drupa “8 Reasons to Integrate AI into the Printing Process”, che elenca i benefici potenziali dell’integrazione dell’IA nei processi di stampa.
Queste analisi offrono spunti utili, ma mostrano anche un fattore comune: spesso le applicazioni di IA predittiva (già presenti da anni nei software di gestione e controllo) e quelle di IA generativa (più recenti, capaci di creare contenuti o cose che prima non esistevano) vengono presentate insieme, senza una distinzione chiara. Per chi opera nella stampa, capire in quale “famiglia” collocare ciò che viene proposto è fondamentale. Cambia il valore dell’investimento, il tipo di benefici e la velocità con cui si possono ottenere risultati ma soprattutto si riesce a capire bene di cosa si ta parlando, evitando il classico mischine di concetti e tecnologia
Cos’è l’IA predittiva
Partiamo dalla più longeva. L’Intelligenza Artificiale predittiva si basa sull’analisi di dati storici e in tempo reale per stimare quello che potrebbe accadere in futuro o per identificare anomalie in tempo reale. È come avere un “consulente digitale” che osserva i tuoi processi, individua schemi ricorrenti e ti segnala in anticipo potenziali problemi o opportunità.
Spesso e volentieri queste funzioni sono già integrate all’interno delle piattaforme e lavorano con modelli di machine learning che elaborano grandi volumi di dati per fornire previsioni o evidenziare criticità.
Un vantaggio strategico è la capacità di simulare scenari alternativi (what-if analysis), variando alcune variabili per capire in anticipo come potrebbero cambiare i risultati (molto importante nel caso di valutazione di nuovi lavori, di cambio prezzo o di nuovi scenari)
Nel settore della stampa, è già presente da anni, spesso nascosta dentro software gestionali, sistemi MIS specifici per il settore della stampa o dashboard di monitoraggio tecnico o funzionale, e oggi viene frequentemente “riverniciata” come novità AI. Ecco alcuni esempi di dove trovare in azione l’IA predittiva:
- Dashboard che stimano il consumo di inchiostro per pianificare meglio gli ordini.
- Manutenzione predittiva, con alert che segnalano quando una macchina potrebbe necessitare di interventi.
- Pianificazione automatica della produzione, ottimizzando sequenze di stampa e utilizzo delle risorse.
- Previsioni su tempi e costi di lavorazione, utili per offerte più precise e margini più stabili.
- Simulazioni di margine in base a variazioni di prezzo o forniture.
Il suo punto di forza è fornire dati e previsioni affidabili, lasciando però la decisione finale all’operatore in base alle informazioni raccolte.

Cos’è l’IA generativa
L’Intelligenza Artificiale generativa (che è quella che ha rilanciato l’intelligenza artificiale negli ultimi anni) ha un approccio diverso. Non si limita a interpretare dati, ma crea nuovi contenuti partendo da input e indicazioni umane utilizzando il linguaggio naturale (una sorta di programmazione in prosa). È capace di produrre testi, immagini, layout o pattern originali, accelerando la fase creativa e rendendola accessibile anche a chi non ha competenze grafiche avanzate. Se avete sentito parlare di ChatGPT, Claude, Gemini, sapete sicuramente di cosa sto parlando.
Nella stampa, alcuni esempi concreti sono:
- Generazione di grafiche personalizzate per un singolo cliente, sia come prototipo che finali per la produzione.
- Creazione automatica di messaggi promozionali o schede prodotto pronte per la pubblicazione.
- Proposte di layout di stampa basate sul brief del cliente e ottimizzate per il formato, i colori o il budget.
Aggiungerei, anche se non strettamente legato solo al mondo della stampa, la possibilità di fare brainstorming, di avere un partner con cui interloquire, di simulare un cliente, di creare materiale per la forza vendita e molto altro ancora.
La caratteristica distintiva è che propone soluzioni già pronte, riducendo drasticamente i tempi di preparazione dei file e permettendo di passare dalla richiesta del cliente alla produzione in tempi record.

L’ibrido: predittiva + generativa
La vera rivoluzione avviene quando l’IA predittiva e l’IA generativa lavorano insieme. In questo caso, la prima individua pattern, opportunità e criticità analizzando consumi, performance e trend dei clienti; la seconda trasforma queste analisi in azioni concrete e immediate.
Un connubio potente, che rende la creazione di contenuti finali molto veloce. Ecco alcuni esempi di applicazione ibrida nella stampa:
- Campagne promozionali mirate create a partire da previsioni di domanda basate su periodi e dati precedenti. Ad esempio in estate o in periodi particolari come Natale o San Valentino.
- Design ottimizzati in base al successo di attività simili fatte in passato, per massimizzare i margini e ridurre i tempi di produzione.
- Piani di manutenzione con guide passo-passo per il personale, generati automaticamente in base ai dati delle macchine e alle problematiche più comuni.
Questa sinergia riduce il carico decisionale, accelera l’implementazione e consente di ottenere benefici tangibili più rapidamente. In pratica, è come passare da un “assistente che ti consiglia” a un “collega che prepara già la soluzione”.

Scegliere il giusto mix di AI per la tua azienda
Prima di investire in qualsiasi soluzione di intelligenza artificiale, vale la pena fare un’autovalutazione per mappare dove potrebbero arrivare i maggiori benefici. Chiediti:
- Dove sono i miei colli di bottiglia o i casi d’uso per cui valutare l’adozione di piattaforme IA predittiva o generativa? Sono di tipo operativo (previsioni, pianificazione, manutenzione) o creativo (design, marketing, coinvolgimento clienti)?
- Quali dati raccolgo già e come potrei sfruttarli? L’IA predittiva si nutre di dati storici e strutturati, mentre l’IA generativa ha bisogno di prompt, contesto, brief e input creativi.
- Con quale rapidità mi servono i risultati? L’IA predittiva può offrire miglioramenti progressivi in efficienza, mentre l’IA generativa può fornire output creativi immediati.
- Ho le competenze e la cultura aziendale per adottarla? L’IA ibrida richiede collaborazione tra operatori esperti di dati e personale creativo.
Chiarendo questi punti, sarai più preparato a scegliere il giusto equilibrio tra IA predittiva, generativa o ibrida, a discernere le tre casistiche e a fornire un brief preciso ai fornitori.
In questo modo, “AI” smette di essere solo una parola d’effetto in una presentazione e diventa un vero motore di redditività, creatività e vantaggio competitivo nella tua attività di stampa.
E quando un fornitore ti propone un prodotto “AI-powered”, non fermarti alla superficie. Approfondisci per capire davvero cosa stai acquistando. Puoi chiedere:
- È predittiva, generativa o ibrida? Ti aiuterà a capire subito la natura della tecnologia e a impostare aspettative realistiche.
- Come si integrerà nel mio flusso di lavoro? Anche la migliore soluzione AI può diventare un peso se non si inserisce in modo fluido nei processi esistenti. Non c’è cosa più deleteria che investire in qualcosa e poi non usarlo.
- Che valore misurabile porterà alla mia azienda? Cerca risultati concreti, che siano tempo risparmiato, maggiore qualità, riduzione degli sprechi o marketing più efficace.
Formulare queste domande fin dall’inizio ti aiuterà a distinguere la vera innovazione dai semplici slogan di marketing e a garantire che ogni investimento in AI porti benefici chiari e misurabili alla tua attività di stampa.