“Per le correzioni, perché non caricate il file su un sistema di AI e vi fate indicare che cosa è sbagliato? Oppure possiamo farlo noi.”
Lo ammettiamo: quando sentiamo questa proposta ci ribolle un po’ il sangue.
Non perché siamo contrari all’utilizzo dell’intelligenza artificiale nei processi di verifica. Può essere uno strumento utile per individuare refusi, incongruenze o anomalie. Il problema nasce quando uno strumento di supporto viene considerato un sostituto della conoscenza del prodotto e della responsabilità di chi deve approvare il contenuto.
Noi non conosciamo il prodotto quanto lo conosce il cliente. Possiamo controllare la coerenza grafica, la presenza degli elementi, la qualità delle immagini e la corretta costruzione del documento. Non possiamo però sapere con certezza se ogni codice, misura, finitura, descrizione tecnica o informazione commerciale sia corretta.
Questi dati, ancora oggi, vengono in gran parte inseriti manualmente — e, per certi versi, verrebbe da dire: per fortuna. Dietro ogni informazione rimane una persona che conosce il prodotto, ne comprende le caratteristiche e può valutarne la correttezza. Naturalmente, dove esiste un intervento umano può verificarsi anche un errore.
Per questo l’approvazione finale prima della stampa è sempre stata, e continua a essere, una procedura concreta e molto seria.
Sappiamo che, arrivati alla fine di un catalogo, il cliente può essere stanco di rivedere pagine che conosce quasi a memoria. Tuttavia, proprio in quella fase è necessario un ultimo controllo attento perchè è proprio la stanchezza che spesso gioca qualche scherzo umano. Occorre verificare che non siano rimasti errori o sviste — idealmente già individuati durante la lavorazione — e che i processi di conversione ed esportazione non abbiano modificato, spostato o eliminato elementi del documento.
Da parte nostra controlliamo quella che tradizionalmente viene chiamata “cianografica”: verifichiamo che il file destinato alla produzione corrisponda al progetto approvato e che tutti gli elementi grafici siano presenti e correttamente posizionati.
Ma esiste una distinzione fondamentale: noi possiamo verificare che il dato sia presente e leggibile; soltanto il cliente può confermare che quel dato sia corretto.
Un sistema di AI può certamente affiancare questo processo, confrontare documenti o segnalare possibili anomalie. Tuttavia, se il cliente sceglie di affidargli la validazione delle informazioni di prodotto, deve essere consapevole che la responsabilità dell’approvazione rimane sua.
Delegare un controllo a uno strumento non significa delegare anche la responsabilità del risultato.