L’adozione dell’IA nella gestione degli artwork è guidata da una reale pressione operativa. La vera domanda non è se adottare l’IA, ma se la struttura dei dati presente sia pronta a farla funzionare in modo corretto. Agire troppo velocemente su dati non ben organizzati, introduce molti più rischi, invece di eliminarli.
I team di lavoro responsabili della gestione degli artwork e del packaging sono oggi sempre più sotto pressione. Uno dei sintomi più rilevanti è la complessità del portfolio prodotti: in generale, il numero degli SKU è in aumento, le varianti di formato si moltiplicano e l’espansione globale dei mercati implica che lo stesso prodotto richieda decine di versioni linguistiche e normative differenti. Le mutate esigenze dei consumatori e la crescente concorrenza spingono i brand a rinnovare continuamente e più rapidamente – più gusti, più formati in diverse grammature e più frequenti riformulazioni di ricetta. Un singolo brand, che un tempo aveva poche varianti di prodotto, ora ne gestisce decine. Ne deriva che il carico di lavoro sugli artwork non aumenti in modo lineare, ma si amplifichi esponenzialmente.
Parallelamente cresce la pressione normativa. Il costo degli errori di etichettatura – dalle ristampe, ai richiami, alle sanzioni, oltre che ai danni di immagine e di reputazione – è in forte aumento. I processi di verifica manuale, adeguati fino a pochi anni fa, non sono più sufficienti a causa della crescita continua degli item e della velocità richiesta oggi.
La sostenibilità del packaging aggiunge ulteriore pressione. Nuovi materiali, nuovi formati e requisiti in evoluzione per il riciclo e l’etichettatura ambientale, comportano una revisione quasi costante del design, della grafica e dei relativi contenuti testuali del packaging. Inoltre, occorre considerare che ogni modifica di prodotto, ogni nuova variante ed ogni aggiornamento normativo generano sia nuovi artwork, sia una quantità di nuovi materiali promozionali e di marketing che devono essere creati, verificati e approvati insieme.
Le aziende, infine, sono sottoposte ad una continua pressione per ridurre i costi operativi a vari livelli. Aumentare l’organico raramente rappresenta una soluzione praticabile; al contempo, rendere scalabile un processo di verifica manuale non è semplicemente possibile. L’IA promette di risolvere tale discrepanza e sembra rappresentare la soluzione definitiva a una combinazione esplosiva di difficoltà operative sempre più crescenti.
I rischi di un’accelerazione prematura
Una pressione crescente può compromettere decisioni ponderate in qualsiasi ambito. Nella gestione degli artwork e del packaging, ciò si manifesta quando si decide di adottare l’IA prima che esistano le condizioni per garantire il suo utilizzo con successo.
È facile comprenderne il motivo. In tutti i settori, i team dirigenziali spingono per abbracciare l’IA, spesso trattandola come una soluzione miracolosa prima ancora di aver compreso cosa comporti realmente a livello pratico. L’indicazione di forzare l’uso dell’IA arriva dall’alto. I fornitori alimentano le aspettative con promesse di trasformazione dei processi, così i progetti pilota vengono approvati. I team coinvolti iniziano sempre più spesso a sperimentare in autonomia e senza un coordinamento centrale, le diverse potenzialità dell’IA.
Ma nell’entusiasmo di muoversi rapidamente, raramente ci si pone una domanda cruciale: i dati relativi ai nostri artwork/packaging sono davvero di qualità sufficiente per addestrare l’IA in modo affidabile?
Quando l’IA viene adottata troppo in fretta, su basi poco solide, i risultati possono essere peggiori del non fare nulla:
- Gli errori, che i processi manuali risolvevano silenziosamente, vengono amplificati su larga scala
- Le incongruenze, che i membri esperti del team gestivano d’istinto, si trasformano in veri e propri guasti di sistema
- Le lacune di conformità, che un tempo venivano intercettate da un revisore esperto, passano inosservate, perché l’IA non è mai stata addestrata a riconoscerle
L’azienda si ritrova così a gestire le conseguenze di un progetto di automazione inefficace, cercando allo stesso tempo di risolvere i problemi dei dati che lo hanno causato – il tutto sotto la stessa pressione di tempo e risorse che aveva spinto inizialmente verso l’adozione dell’IA.
Le organizzazioni che ottengono i massimi benefici dall’IA nella gestione degli artwork non sono necessariamente quelle che corrono più veloci; sono quelle che considerano l’IA come il risultato di una rigorosa disciplina dei dati, non come un suo sostituto. È proprio questa distinzione a separare una trasformazione autentica da una delusione costosa.
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