В представлении руководства автоматизация газетного производства может выглядеть почти идеально: пустой офис, один стол и большая кнопка, которую достаточно нажать раз в день. Именно так старший специалист по развитию печатного направления Bonnier News Беньямин Пеэтре описывал ожидания от автоматизации. Система, которую построила шведская медиагруппа, оказалась гораздо сложнее.
Сегодня ИИ и автоматизированный препресс участвуют в выпуске более 50 газет Bonnier в Швеции и Финляндии. По данным разработчика автоматизированного процесса Naviga, производственные центры автоматически собирают уже более 9500 газетных полос в месяц. Sappi оценивает сокращение рабочей нагрузки примерно вдвое. Но полностью безлюдным производство не стало, хоть и без увольнений не обошлось.
Ненадёжная первая попытка
Bonnier News Local начала экспериментировать с автоматической вёрсткой ещё в 2021 году. В конце 2022-го первая полоса, сверстанная с помощью ИИ, ушла в печать. После этого проект поставили на паузу: технологию решили доработать и сделать надёжнее. Причину Пеэтре позднее объяснил INMA — результат был непредсказуемым: в один день система могла собрать полосу, которую можно было сразу отправлять в печать, в другой — получившиеся страницы требовали серьёзной ручной переделки.
В Bonnier сделали два важных шага. Первый — дождались более совершенной версии технологии Naviga. Второй — изменили сами газеты под автоматизацию: унифицировали дизайн и переработали шаблоны так, чтобы алгоритму было проще собирать из них устойчивые макеты. Подгонка ИИ под собственные процессы могла оказаться слишком сложной задачей, реалистичнее было скорректировать редакционные процессы и правила макетирования газет.
Что изменилось
В новой модели редакционный и печатный процессы разделили. Журналисты готовят материалы прежде всего для цифровых каналов и не должны подгонять текст под заранее заданное количество знаков на печатной полосе. Опубликованные в сети материалы поступают из редакционной CMS в Naviga Flow. Затем принт-планнер (print planner — специалист, который формируют номер и контролирует автоматизированную вёрстку) выбирает материалы следующего номера и задаёт их приоритетность.
Дальше система перебирает варианты компоновки, подбирает статьи, фотографии и цитаты и формирует полосы. Сами тексты статей Flow при этом не переписывает и заголовки не меняет: задача системы — собрать из подготовленного контента подходящую композицию полосы.
После запуска автоматизации свёрстанный макет номера может быть сформирован примерно за пять–десять минут. Полученные полосы остаются редактируемыми в Adobe InDesign. Многие из них можно отправлять дальше без изменений, другие требуют вмешательства специалиста — например, если заголовок слишком длинный или у статьи оказалось слишком много фотографий.
В марте 2024 года к этому добавили автоматизированный препресс: система размещает рекламу, выполняет пагинацию файлов InDesign и готовит файлы к выводу. Принт-планнеры контролируют нестандартные случаи и проводят финальную проверку. Именно совокупный эффект автоматической ИИ-вёрстки и последующей работы АСУТП позволил сократить нагрузку на штат примерно вдвое.
От 24 газет до всей сети
Масштабирование шло поэтапно: в марте 2024 года новую систему запустили для первых 24 газет Bonnier News Local, выходивших не чаще четырёх раз в неделю. Первые номера в новом режиме вышли 7 марта. Для их производства компания создала в Сундсвалле, городе в центральной Швеции, центр подготовки печатных выпусков. После нескольких месяцев работы Bonnier сочла результат успешным и осенью того же года начала переводить на автоматизированную модель ещё 13 газет.
В течение 2025 года к системе подключили финские издания группы, а осенью — последние крупные шведские газеты. В октябре 2025 года Bonnier сообщила, что все подписные печатные издания Bonnier News Local перешли на автоматизированную модель. К лету 2026 года Naviga уже говорит о более чем 50 газетах в Швеции и Финляндии и более 9500 автоматически производимых полосах ежемесячно.
Без увольнений не обошлось
Пеэтре подчёркивает: автоматизации по-прежнему требуется профессиональный контроль. Принт-планнеры выбирают материалы, определяют их приоритетность, исправляют проблемные элементы и проверяют результат перед передачей номера в производство. Но изменился характер работы и сам объём её уменьшился: при запуске ИИ-вёрстки весной 2024 года изменения затронули 25 сотрудников — десять были уволены, 15 получили другие должности.
При подготовке следующего этапа — перевода на ИИ-вёрстку ещё 13 газет — изменения затрагивали более десяти должностей. Компания стала меньше — и более устойчивой в экономическом плане —, однако часть наиболее квалифицированных специалистов печатного направления была переведена на работы, связанную с визуализацией новостей для цифровых продуктов.
История Bonnier — это не «ИИ пришёл и всех уволил», но и не «ИИ внедрили, но людей оставили». Скорее это пример более сложной перестройки: часть ручных операций просто исчезла, штат сократился, некоторые сотрудники сменили специализацию, а оставшаяся человеческая работа сместилась в сторону контроля, исключений и задач, требующих большей квалификации.
Автоматизация потребовала изменений
Пеэтре подчёркивает, что одно лишь внедрение технологии само по себе дало бы ограниченный эффект. Действовать пришлось шире: Bonnier одновременно меняла дизайн газет, вела перераспределение функций между журналистами и принт-планнерами и перенастраивала путь материала от цифровой публикации до газетной полосы.
Унификация газетного дизайна была частью производственной экономики. Более гибкие шаблоны полос облегчили и ручное редактирование, и работу автоматической системы. Заодно журналистов освободили от необходимости писать текст «в размер» — в расчёте на конкретную площадь в газетном макете. По сути Bonnier перестроила всю логику производства печатного выпуска.
Что здесь важно
Кейс Bonnier показывает ограниченность двух противоположных представлений об ИИ. Первое — что автоматизация позволит просто убрать человека из производственной цепочки. Нет, не позволила: контроль, работа с исключениями и ответственность за конечный продукт сохранились за людьми. Второе — что автоматизация вообще не влияет на кадровую модель. Да, влияет: Bonnier сократила часть должностей, централизовала производство и перенаправила квалифицированных сотрудников на другой функционал.
Для производственных компаний, в том числе и типографий, вопросы внедрения ИИ нужно решать на более высоком уровне и начинать с понимания, какие операции внутри существующего рабочего процесса можно передать системе и что останется после этого человеку.
Именно эту границу между автоматизируемымиоперациями и профессиональными компетенциями мы разберём дальше на примерах из полиграфии и промышленного производства.
Ненадёжная первая попытка
Bonnier News Local начала экспериментировать с автоматической вёрсткой ещё в 2021 году. В конце 2022-го первая полоса, сверстанная с помощью ИИ, ушла в печать. После этого проект поставили на паузу: технологию решили доработать и сделать надёжнее. Причину Пеэтре позднее объяснил INMA — результат был непредсказуемым: в один день система могла собрать полосу, которую можно было сразу отправлять в печать, в другой — получившиеся страницы требовали серьёзной ручной переделки.
В Bonnier сделали два важных шага. Первый — дождались более совершенной версии технологии Naviga. Второй — изменили сами газеты под автоматизацию: унифицировали дизайн и переработали шаблоны так, чтобы алгоритму было проще собирать из них устойчивые макеты. Подгонка ИИ под собственные процессы могла оказаться слишком сложной задачей, реалистичнее было скорректировать редакционные процессы и правила макетирования газет.
Что изменилось
В новой модели редакционный и печатный процессы разделили. Журналисты готовят материалы прежде всего для цифровых каналов и не должны подгонять текст под заранее заданное количество знаков на печатной полосе. Опубликованные в сети материалы поступают из редакционной CMS в Naviga Flow. Затем принт-планнер (print planner — специалист, который формируют номер и контролирует автоматизированную вёрстку) выбирает материалы следующего номера и задаёт их приоритетность.
Дальше система перебирает варианты компоновки, подбирает статьи, фотографии и цитаты и формирует полосы. Сами тексты статей Flow при этом не переписывает и заголовки не меняет: задача системы — собрать из подготовленного контента подходящую композицию полосы.
После запуска автоматизации свёрстанный макет номера может быть сформирован примерно за пять–десять минут. Полученные полосы остаются редактируемыми в Adobe InDesign. Многие из них можно отправлять дальше без изменений, другие требуют вмешательства специалиста — например, если заголовок слишком длинный или у статьи оказалось слишком много фотографий.
В марте 2024 года к этому добавили автоматизированный препресс: система размещает рекламу, выполняет пагинацию файлов InDesign и готовит файлы к выводу. Принт-планнеры контролируют нестандартные случаи и проводят финальную проверку. Именно совокупный эффект автоматической ИИ-вёрстки и последующей работы АСУТП позволил сократить нагрузку на штат примерно вдвое.
От 24 газет до всей сети
Масштабирование шло поэтапно: в марте 2024 года новую систему запустили для первых 24 газет Bonnier News Local, выходивших не чаще четырёх раз в неделю. Первые номера в новом режиме вышли 7 марта. Для их производства компания создала в Сундсвалле, городе в центральной Швеции, центр подготовки печатных выпусков. После нескольких месяцев работы Bonnier сочла результат успешным и осенью того же года начала переводить на автоматизированную модель ещё 13 газет.
В течение 2025 года к системе подключили финские издания группы, а осенью — последние крупные шведские газеты. В октябре 2025 года Bonnier сообщила, что все подписные печатные издания Bonnier News Local перешли на автоматизированную модель. К лету 2026 года Naviga уже говорит о более чем 50 газетах в Швеции и Финляндии и более 9500 автоматически производимых полосах ежемесячно.
Без увольнений не обошлось
Пеэтре подчёркивает: автоматизации по-прежнему требуется профессиональный контроль. Принт-планнеры выбирают материалы, определяют их приоритетность, исправляют проблемные элементы и проверяют результат перед передачей номера в производство. Но изменился характер работы и сам объём её уменьшился: при запуске ИИ-вёрстки весной 2024 года изменения затронули 25 сотрудников — десять были уволены, 15 получили другие должности.
При подготовке следующего этапа — перевода на ИИ-вёрстку ещё 13 газет — изменения затрагивали более десяти должностей. Компания стала меньше — и более устойчивой в экономическом плане —, однако часть наиболее квалифицированных специалистов печатного направления была переведена на работы, связанную с визуализацией новостей для цифровых продуктов.
История Bonnier — это не «ИИ пришёл и всех уволил», но и не «ИИ внедрили, но людей оставили». Скорее это пример более сложной перестройки: часть ручных операций просто исчезла, штат сократился, некоторые сотрудники сменили специализацию, а оставшаяся человеческая работа сместилась в сторону контроля, исключений и задач, требующих большей квалификации.
Автоматизация потребовала изменений
Пеэтре подчёркивает, что одно лишь внедрение технологии само по себе дало бы ограниченный эффект. Действовать пришлось шире: Bonnier одновременно меняла дизайн газет, вела перераспределение функций между журналистами и принт-планнерами и перенастраивала путь материала от цифровой публикации до газетной полосы.
Унификация газетного дизайна была частью производственной экономики. Более гибкие шаблоны полос облегчили и ручное редактирование, и работу автоматической системы. Заодно журналистов освободили от необходимости писать текст «в размер» — в расчёте на конкретную площадь в газетном макете. По сути Bonnier перестроила всю логику производства печатного выпуска.
Что здесь важно
Кейс Bonnier показывает ограниченность двух противоположных представлений об ИИ. Первое — что автоматизация позволит просто убрать человека из производственной цепочки. Нет, не позволила: контроль, работа с исключениями и ответственность за конечный продукт сохранились за людьми. Второе — что автоматизация вообще не влияет на кадровую модель. Да, влияет: Bonnier сократила часть должностей, централизовала производство и перенаправила квалифицированных сотрудников на другой функционал.
Для производственных компаний, в том числе и типографий, вопросы внедрения ИИ нужно решать на более высоком уровне и начинать с понимания, какие операции внутри существующего рабочего процесса можно передать системе и что останется после этого человеку.
Именно эту границу между автоматизируемымиоперациями и профессиональными компетенциями мы разберём дальше на примерах из полиграфии и промышленного производства.
⭕️ Подписывайтесь на «PrintInsider | Дмитрий Старцев»: от личного опыта — к отраслевому знанию. Мы растём в «Максе» — присоединяйтесь! Видео — в YouTube
