На вопрос о применении ИИ в рабочих процессах ответили 294 компании. Чаще всего они используют ИИ в продажах и маркетинге — 50%. В препрессе и подготовке макетов для печати его применяют 36%, в прогнозировании и планировании — 30%, в анализе клиентских данных — 26%.
Нехватку компетенций назвали серьёзным или существенным препятствием для расширения применения искусственного интеллекта (ИИ) 40% из 224 полиграфических компаний, недостаточную интеграцию информационных систем — 39%, ограниченный бюджет — 35%. Данные получены в исследовании AI in Print подразделения Alliance Insights американской отраслевой ассоциации PRINTING United Alliance. Всего в опросе участвовали 294 компании. Исследователи также провели 16 углублённых интервью.
Среди других препятствий участники опроса назвали устаревшие технологии (34%), отсутствие специализированных отраслевых решений (31%) и сложности с определением задач для ИИ (29%). Различия между наиболее частыми ответами невелики.
Среди других препятствий участники опроса назвали устаревшие технологии (34%), отсутствие специализированных отраслевых решений (31%) и сложности с определением задач для ИИ (29%). Различия между наиболее частыми ответами невелики.
Почему автоматизация не отменяет потребности в квалифицированных специалистах, мы разбирали в материале «Автоматизировать операцию — не значит сократить штат»
Какие системы используют лидеры по применению ИИ
Исследователи сравнили две группы компаний — лидеров (Leaders) и отстающих (Laggards) по уровню применения ИИ. К лидерам отнесли 48 компаний, которые одновременно соответствовали трём условиям:
В группе отстающих — 224 компании. Таким образом, сравнение охватывает 272 предприятия из 294 участников исследования. Почему оставшиеся 22 компании не вошли в него, в открытой презентации не объясняется.
Среди лидеров программы автоматизации рабочих процессов (workflow automation software) используют 67% компаний против 37% в группе отстающих. ERP-системы распространены среди 44% лидеров и 24% отстающих, системы сбора производственных данных (production data collection) — среди 48% и 28% соответственно.
Авторы исследования связывают готовность к более широкому применению ИИ с наличием информационных систем, которые позволяют получать и обрабатывать данные. При этом сравнение не доказывает, что внедрение таких систем само по себе повышает эффективность ИИ.
Исследователи сравнили две группы компаний — лидеров (Leaders) и отстающих (Laggards) по уровню применения ИИ. К лидерам отнесли 48 компаний, которые одновременно соответствовали трём условиям:
- применяют ИИ в нескольких подразделениях или основных рабочих процессах;
- имеют стратегию применения ИИ либо разрабатывают её;
- измеряют результаты внедрения.
В группе отстающих — 224 компании. Таким образом, сравнение охватывает 272 предприятия из 294 участников исследования. Почему оставшиеся 22 компании не вошли в него, в открытой презентации не объясняется.
Среди лидеров программы автоматизации рабочих процессов (workflow automation software) используют 67% компаний против 37% в группе отстающих. ERP-системы распространены среди 44% лидеров и 24% отстающих, системы сбора производственных данных (production data collection) — среди 48% и 28% соответственно.
Авторы исследования связывают готовность к более широкому применению ИИ с наличием информационных систем, которые позволяют получать и обрабатывать данные. При этом сравнение не доказывает, что внедрение таких систем само по себе повышает эффективность ИИ.
Русскоязычный практический пример — опыт PixelPrint. Компания использовала ИИ для интеграции CRM Bitrix24 и ERP-системы «Аксиома».
Где типографии используют ИИ
ИИ значительно чаще применяют в офисных процессах, чем непосредственно на производстве. В продажах и маркетинге его используют 50% компаний, а для контроля качества — только 5%.
На вопрос о применении ИИ в рабочих процессах ответили 294 компании. При этом 56% из 272 компаний, ответивших на вопрос о целях применения ИИ, назвали повышение производительности одной из основных задач.
ИИ значительно чаще применяют в офисных процессах, чем непосредственно на производстве. В продажах и маркетинге его используют 50% компаний, а для контроля качества — только 5%.
На вопрос о применении ИИ в рабочих процессах ответили 294 компании. При этом 56% из 272 компаний, ответивших на вопрос о целях применения ИИ, назвали повышение производительности одной из основных задач.
Один из примеров автоматизации приёма заказов — HP AI Order Intake. Система извлекает данные из писем и файлов клиентов, формирует структурированные заказы и поддерживает их передачу во внешние ERP/MIS через Orders API.
Три примера применения ИИ
В презентации Alliance Insights приведены три кейса из исследования. Авторы описывают полученные результаты, но не раскрывают полные условия внедрения и методику расчёта экономического эффекта.
Этикеточная типография с 14 сотрудниками использовала выгрузку производственных данных и чат-бот. В презентации заявлена экономия материалов более 100 тыс. долларов в год. Для работы потребовались подписка на универсальный ИИ-сервис и участие руководителя, знакомого с экономическими показателями производства. Внешних консультантов не привлекали. Какие материалы удалось сэкономить и как рассчитывался результат, не уточняется.
Компания по декорированию одежды с 30 сотрудниками использовала базу данных о заказах за семь лет. На основе 26 тыс. диалогов создали инструмент для обучения сотрудников. Каждый ответ системы проверяет человек. Новую систему управления производством не внедряли. В презентации не указано, с кем велись диалоги и как устроен инструмент.
Книжно-каталожная типография за две недели разработала с помощью ИИ информационную панель (dashboard) для контроля заказов. ИИ использовали для её программирования. Действующую систему управления производством (MIS), которой около 20 лет, сохранили без изменений.
По данным исследователей, число просроченных заказов сократилось с 30 до 12. Период измерения и общее количество заказов не указаны, как и численность сотрудников типографии. Все три проекта начались с выгрузки данных из действующих систем. В каждом случае компании использовали уже накопленную информацию без полной замены программного обеспечения.
Об исследовании
AI in Print: Data Readiness, Technology Alignment, and Unlocking High-Value Use Cases — исследование Alliance Insights, опубликованное в 2026 году. Его результаты представили 23 сентября на мероприятии PRINTING United Alliance.
В презентации Alliance Insights приведены три кейса из исследования. Авторы описывают полученные результаты, но не раскрывают полные условия внедрения и методику расчёта экономического эффекта.
Этикеточная типография с 14 сотрудниками использовала выгрузку производственных данных и чат-бот. В презентации заявлена экономия материалов более 100 тыс. долларов в год. Для работы потребовались подписка на универсальный ИИ-сервис и участие руководителя, знакомого с экономическими показателями производства. Внешних консультантов не привлекали. Какие материалы удалось сэкономить и как рассчитывался результат, не уточняется.
Компания по декорированию одежды с 30 сотрудниками использовала базу данных о заказах за семь лет. На основе 26 тыс. диалогов создали инструмент для обучения сотрудников. Каждый ответ системы проверяет человек. Новую систему управления производством не внедряли. В презентации не указано, с кем велись диалоги и как устроен инструмент.
Книжно-каталожная типография за две недели разработала с помощью ИИ информационную панель (dashboard) для контроля заказов. ИИ использовали для её программирования. Действующую систему управления производством (MIS), которой около 20 лет, сохранили без изменений.
По данным исследователей, число просроченных заказов сократилось с 30 до 12. Период измерения и общее количество заказов не указаны, как и численность сотрудников типографии. Все три проекта начались с выгрузки данных из действующих систем. В каждом случае компании использовали уже накопленную информацию без полной замены программного обеспечения.
Об исследовании
AI in Print: Data Readiness, Technology Alignment, and Unlocking High-Value Use Cases — исследование Alliance Insights, опубликованное в 2026 году. Его результаты представили 23 сентября на мероприятии PRINTING United Alliance.
⭕️ Подписывайтесь на «ПринтИнсайдер | Дмитрий Старцев»: от личного опыта — к отраслевому знанию. Мы растём в «Максе» — присоединяйтесь! Видео — в YouTube
