目前，资料管理与人工智慧（AI）的快速发展，已对人类社会的各个层面产生了深远影响，从日常的人际互动到复杂的商业交易无不涉足。在印刷业，这种影响同样显著且日益深入，并非局限于单一领域。

 

 印刷联合联盟首席经济学家安迪?帕帕罗齐明确指出，AI和卓越的资料管理正在赋能印刷产业的每项关键任务功能。「从品质控制到供应链管理，从细致的客户偏好分析到基于这些偏好实现的个性化服务，无一不受益于人工智慧和强大的数据库构建、维护与访问。」

 

尽管人工智慧技术发展迅猛，对一些印刷服务提供者而言，它可能仍然是一个相对新颖的概念。然而，Imagine AI Live的创办人兼执行长史蒂夫?梅特卡夫提醒道，印刷服务供应商其实已经具备了在资料管理方面的专业知识基础。

 

他强调：「首先我想说的是，在印刷业，尤其是在为客户管理数据方面，已经积累了大量的专业知识。」他举例说明，想像一下，当一家印刷企业负责执行一个大规模的邮件行销活动时，它往往需要处理数十万甚至数百万条数据记录。由此可见，数据与印刷业早已是密不可分、深度融合的关系。

 

帕帕罗齐进一步将资料分为三大类别，并指出在每种类型的资料管理中，标准化管理都是必需的，而人工智慧的介入，无疑使得资料管理取得了巨大的进展。他解释说，结构化数据，例如财务数据、市场人口统计和客户资料等，可以完美地储存并处理于传统的电脑电子表格中。而非结构化数据，如音讯档案、视讯档案和各类文字文件，则无法被电子表格很好地处理。

 

介于两者之间的则是半结构化数据，例如物联网（IoT）感测器产生的数据，它们是结构化和非结构化数据的混合体。帕帕罗齐强调，人工智慧能够对所有这些类型的数据进行深度分析，从而帮助印刷企业做出最佳决策，而不是仅仅依靠传统的「直觉」或经验猜测。至于印刷业的下一步将如何发展，尤其是在人工智慧科技日新月异的今天，要做出精确预测并非易事。梅特卡夫特别指出，他认为产业最大的变革将更多来自于产业整体认知度的提升。他认为，目前几乎不可能完全跟上人工智慧的每项最新创新，因此，有些技术甚至连印刷服务提供者可能都尚未意识到它们的存在或潜力。他预测，这可能是印刷业在未来12到18个月内将经历的最大转变。

 梅特卡夫在与印刷业领导者交流时表示：「我认为这并不是他们的错。」他指出，许多行业领导者仅仅是忙于日常繁重的工作，以至于没有意识到，他们现在就可以开始利用人工智慧解决实际问题，而不必非要等待MIS（管理资讯系统）软体供应商来提供新的功能，也不必等待微软等大型科技公司推出成熟的解决方案。

 

他警告说，事实上，如果企业选择等待，反而可能因此处于劣势。「无论是少量的人工智慧谘询，还是人工智慧应用的简单构建，或者其他任何形式，你今天，甚至今天下午就可以开始着手解决问题。而且我认为人们甚至还没有意识到这一切发生得有多快。」

 

当然，这并非意味着没有需要重点关注的具体领域。帕帕罗齐指出，在接下来的12到18个月周期中，他最密切关注的领域主要集中在以下几个方面：「运营创新」，这包括品质控制和预测性维护，因为在竞争如此激烈的市场中，印刷企业已无法将低效率的成本转嫁给客户；「自动化」，它可以显著提高生产力、缓解生产速度，同时有效解决存在的劳动力问题；「数据驱动决策」，这能够为公司持续做出卓越的决策提供数据支持；以及「网络安全和风险管理」，因为正如印刷联合联盟研究中的一位参与者所说：「无论你的业务做得多么好，运营得多么出色，它都可能瞬间发生转变。」这凸显了在数码化时代，数据安全和风险防范的重要性。

 

 

那么，对于普通的印刷企业而言，面对如此迅速的变化，又该如何做好准备，更不用说实际实施人工智慧技术了？梅特卡夫和帕帕罗齐都强调，最关键的第一步是从小处着手，切勿试图一次完成所有事情。他们建议企业可以从营运中的某一个具体领域开始进行分析，找出效率低下的环节。可以向员工询问，哪些任务是他们认为最具挑战性的，无论是因为重复性高或令人沮丧。同时，也要考虑这些任务与其他工作之间是否有重叠之处？哪些资料需要多次输入才能在不同的系统间传输？这些正是开始研究人工智慧工具的理想切入点——寻找能够简化复杂难题中一小部分的方法。从这里开始，公司可以逐步建立一套完整的人工智慧应用流程。例如，哪些任务或部门与已经添加了人工智慧分析和自动化的功能相关联？这些任务或部门是否也可以自动化，或从自身的人工智慧分析工具中受益？最终，企业可以建立一个与业务各个方面紧密相连的系统。但他们再次强调，切勿一开始就追求全面覆盖，否则可能会因过于庞大而感到不堪重负，甚至导致专案失败。

 

其次，「垃圾进，垃圾出」这句老话在人工智慧和数据分析领域显得格外重要。无论是应用于库存管理、生产工作流程、预测性维护或其他任何任务，人工智慧工具只有在接收高品质资料时才能产生良好的结果。如果所提供的数据不完整或存在错误，甚至同一组数据在两个不同的系统中存在差异，任何先进的人工智慧工具都无法发挥其最大作用。因此，在探索人工智慧工具之前，请务必确保资料干净、清晰，并详细制定资料输入和维护的政策，将其明确告知组织中的每一个人，确保资料的准确性和一致性。

最后，两位专家建议，企业应该挑选一位或几位人员作为其数据和人工智慧领域的「专家」或「负责人」。跟上新的创新，并弄清楚如何在印刷业务中以合理且有效的方式实施这些创新，这本身可能就是一份全职的工作。安排专门的人员负责解答员工关于人工智慧的问题，就企业应该在哪些领域进行投资提出建议，并作为关键人物对人工智慧产生的数据进行品质检查，这对于专案的成功实施至关重要。根据企业营运的规模和范围，可能需要多名人员负责此流程的不同部分，但关键在于角色和职责需要明确界定，确保各司其职，高效协作。

梅特卡夫指出，负责人工智慧和资料任务的人员不必只停留在思考公司下一步该投资什么——他们完全可以亲自尝试一些工具，并亲手完成工作。他强调，如今的公司「现在可以将任何人培养成数据分析师，然后启动应用程式来支援他们。」他将这比作是「临时应用程式」的概念，认为这或许只是未来获得更强大功能的垫脚石。企业现在就可以创建一个临时的应用程式，亲身体验一下自己能做什么。「也许这并非最终目标。也许你会花几个小时在上面，然后说『那不太合适』。但现在你对自己能做什么有了更好的认识。」他进一步强调，这意味着即使印刷服务提供者最终决定开始探索不同供应商的解决方案，他们也会对自身需求有更清晰、更具体的了解，而不是盲目地随机选择一个人工智慧工具并寄望最好的结果。

 

人工智慧的优势，特别是在资料管理领域，正以肉眼可见的速度日益增长。帕帕罗齐总结道：「拥抱人工智慧并以数据为驱动，各种类型和规模的公司都能够透过自动化以前无法实现的、全公司范围内的低附加价值任务来显著提高生产力，从而将员工的时间和精力腾出来，用于为客户、员工和公司创造最大价值的活动，并大幅增强市场分析和预测能力。」他强调，这在一个机会范围不断下降的行业中尤其重要。

 

对梅特卡夫而言，实现这一切的关键在于找到一个可以交流想法并激发热情的社群。他建议，无论企业位于芝加哥、堪萨斯城、波士顿，或其他任何城市，无论城市规模大小，都可以积极去寻找并加入当地的同行群体。他观察到，本地的人工智慧社群正在如雨后春笋般涌现。他建议企业和个人花时间与其他人工智慧领域的专业人士交流，以了解其他人是如何应用和使用人工智慧的。这些社群通常会定期举行会议，让人工智慧领域的人聚集在一起，互相学习，交流意见，汲取灵感。

对帕帕罗齐来说，这再次强调了企业在拥抱人工智慧方面不能有丝毫犹豫。他明确指出，拒绝与人工智慧互动已不再是可行的选择。他建议企业「听取印刷联合联盟行业现状报告参与者的建议」，并引用了他们的警示：「『你不能对人工智慧袖手旁观，因为它将从根本上改变我们的业务，所以一定要学习它。它不会消失』；『我们行业的最大赢家将在公司的各个层面掌握人工智慧』；『我们强烈要求我们的组织学习和使用人工智慧，因为如果我们不这样做，我们的竞争对手就会超越我们。』」这些来自行业内部的强烈呼声，无疑是对所有印刷企业发出的最后通牒：要么拥抱变革，要么被时代淘汰。