95 % stran vypadá stejně — a v tom je ta past
U běžné knižní digitalizace je většina stran předvídatelná a model si s nimi poradí spolehlivě. Problém tvoří zbývajících pár procent: atypické formáty, poškozené předlohy, dvojstrany a rukopisné vsuvky. Právě na nich se rozhoduje, jestli automatizace ušetří čas, nebo vytvoří novou práci s opravami.
Vlastní model místo univerzálního
U historických sbírek se metodika ořezu liší od současných skenů. Řešením není lepší obecný model, ale možnost natrénovat vlastní z malého vzorku ručně opravených dat — a ten pak nasadit na zbytek sbírky.
Kde nechat rozhodnutí na člověku
Klíčové je nedělat z AI autonomní systém. Model navrhuje, odborník potvrzuje výjimky. Tahle hranice platí stejně v knihovně jako u firemní nebo technické dokumentace v jiném oboru.