دفع عجلة التحوّل المؤسسي لتحقيق الابتكار في بيئة الأعمال

تأسست شركة Dai Nippon Printing Co., Ltd.‎ في عام 1876. وهي واحدة من أكبر شركات الطباعة في العالم، ويعمل لديها أكثر من 37,000 موظف على مستوى العالم. ومع محفظة أعمال تمتد عبر الاتصالات الذكية، والحياة والرعاية الصحية، والإلكترونيات، تلتزم شركة DNP بفلسفة علامتها التجارية التي تقول: "ابتكار معايير المستقبل"، وبالتزامها بربط الأفراد بالمجتمع مع دفع جهود الاستدامة قدمًا.

كجزء من هذا الالتزام، تبنت DNP منذ فترة طويلة التقنيات الناشئة. وفي أبريل 2023، اتخذت الشركة قرارًا استراتيجيًا بتبني الذكاء الاصطناعي في جميع أنحاء المؤسسة. وبحلول مايو، كانت شركة DNP قد أنشأت بيئة آمنة للاستخدام على مستوى المؤسسة. وفي فبراير 2025، أطلقت الشركة ChatGPT Enterprise في عشرة أقسام رئيسية. في غضون ثلاثة أشهر، شملت النتائج ما يلي:

• 90% من حالات الاستخدام مع ChatGPT Enterprise أظهرت نتائج يمكن قياسها
• 100% معدل الاستخدام النشط الأسبوعي
• 87% معدل الأتمتة في تقليل الوقت
• 70% معدل إعادة استخدام المعرفة (نماذج GPTs المخصصة)
• 10 أضعاف زيادة في حجم المعالجة

لتحقيق الفوائد الكاملة للذكاء الاصطناعي التوليدي، استهدفت DNP عشرة أقسام ذات التأثير الأكبر المحتمل. وقامت بتحديد معايير واضحة: يجب على كل موظف أن يستخدم ChatGPT على الأقل 100 مرة في الأسبوع، وأن يكون معدل الأتمتة أكثر من 50% لتقليل وقت المهام.

نتيجة لذلك، تنتشر التحسينات الفردية عبر الفرق من خلال نماذج GPT مخصصة وحالات استخدام مشتركة، مما يشكل أنماطًا أساسية تدفع الآن التحول في الأعمال.

في الأقسام التي تم فيها تقديم ChatGPT Enterprise، كان التأثير الأكبر ملحوظًا في قسم البحث والتطوير في مجال تكنولوجيا المعلومات والاتصالات. حيث قاد يوهي إيشيدا، المدير العام لوحدة البحث والتطوير للابتكار P&I، مركز الأعمال المتقدمة، فريقه لأتمتة وتحسين استراتيجيات البحث عن براءات الاختراع وإيداعها، مستبدلاً المهام اليدوية.

قام فريقه بتطوير مراحل سير العمل التالية باستخدام ChatGPT Enterprise:

• البحث في براءات الاختراع: أتمتة البحث، والتلخيص، والتصنيف، مما خفّض وقت البحث بنسبة 95% ووسّع نطاق التغطية بمقدار 10 أضعاف
• استراتيجية طلبات البراءات: تحديد أبرز عناصر التميّز بين تقنيات DNP وبراءات المنافسين، بما يقلّل مخاطر الرفض ويحدّ من المراجعات
• التحليل التنافسي: إنشاء مسودات أولية للتقارير تلقائيًا، مما خفّض وقت الإعداد بنسبة 80%

من خلال تعزيز استراتيجية الملكية الفكرية، تقوم DNP بتقوية أسس تفرد المنتج والقدرة التنافسية على المدى البعيد.

يعمل قسم الأبحاث في DNP على دفع الابتكار في QCD (الجودة، والتكلفة، والتسليم) ضمن تقنيات الإنتاج، بما يعزّز قيمة المنتجات والخدمات الحالية ويدعم تطوير منتجات وخدمات جديدة. وفي المجالات التي تتطلب تقنيات متقدمة في التحليل والتقييم، نجح DNP في تقليص الوقت المطلوب تقليديًا على نحو كبير لمهام مثل تشغيل المعدات التجريبية لتقييم المواد، وإجراء القياسات، وتنفيذ التحليلات، وذلك بالاستفادة من ChatGPT Enterprise.

تشمل النتائج الرئيسية ما يلي:

• تنظيم المعلومات المستمدة من براءات اختراع باللغة الإنجليزية ومبادئ تشغيل المعدات خلال ثلاثة أيام بدلًا من عدة أشهر.
• تمكين الموظفين الذين لا يمتلكون خبرة في لغة البرمجة بايثون من إنشاء وتشغيل الأكواد البرمجية عبر ChatGPT Enterprise.

ومن أبرز حالات الاستخدام موظفون لم تكن لديهم أي خبرة سابقة في Python، ومع ذلك تمكّنوا من إنشاء تعليمات برمجية وتحليل البيانات من دون أي كلفة وجهد تعلّم. كما أُنجزت أعمال تطوير كان تنفيذها يستغرق تقليديًا أكثر من عام خلال بضعة أيام فقط. ومن خلال الجمع بين هذه الإمكانات وخبرة الباحثين ومعرفتهم، جرى التوصل إلى رؤى جديدة أحدثت أثرًا ملموسًا على مستوى القسم بأكمله.

تقوم DNP بتحديث حوكمة تكنولوجيا المعلومات باستخدام ChatGPT Enterprise. أشار ماساهيرو كوباياشي، المدير العام لقسم تطوير البنية التحتية للنظام، مركز تكنولوجيا المعلومات والاتصالات، إلى عمليات الابتكار في مجال المعلومات، وإلى التحسينات في المهام التي كانت يدوية وغير متسقة في السابق:

• التدقيق الأمني الخارجي: تقليص وقت مقارنة التدقيق من 30 دقيقة إلى 5 دقائق، وتقليص اختيار مجموعة التشفير من 3 ساعات إلى ساعة واحدة.
• الأمن السحابي: تم الانتهاء من الفحص الأولي لحوالي 100 عنصر من عناصر عدم الامتثال لمعايير CIS في 10 دقائق بدلاً من يومي عمل لشخصين.
• دعم المراجعة: تقليص مدة مراجعة المتطلبات من ساعة إلى 30 دقيقة من خلال الرجوع إلى سياسات التصميم والسجلات السابقة.

ويضيف أن الذكاء الاصطناعي لن يحل محل الإشراف البشري: "تظل عمليات التحقق والفحوص النهائية مسؤولية الأفراد".

أحد أكبر التحديات التي تواجه DNP هو فقدان المعرفة. فغالبًا ما تكمن الخبرة في عقول الموظفين ذوي التجربة، أو تظل حبيسة الوثائق الورقية القديمة.

تحت قيادة إيساكو أوساوا، المدير العام لتطوير التكنولوجيا في وحدة تطوير أعمال الذكاء الاصطناعي في مركز الأعمال المتقدم، تستخدم DNP الآن الذكاء الاصطناعي لمعالجة هذه المشكلة بشكل مباشر.

يستخدم فريقه ChatGPT Enterprise لهيكلة ورقمنة البيانات غير المهيكلة من الكتيبات الورقية إلى سجلات الجودة التاريخية. وبمجرد إدخال هذه السجلات، تصبح جزءًا من قاعدة معرفة داخلية يمكن لأي شخص الوصول إليها عبر نماذج GPT مخصّصة. وقد انخفض الوقت اللازم لتحديد هيكلية البيانات بنسبة %90، كما ضاعف الفريق عدد الأوراق التقنية التي يمكنهم مراجعتها.

يقول أوساوا: "هدفنا هو تحويل المعرفة المتوارثة عبر الأجيال إلى عمل رقمي". ذلك التحول لا يعوض نقص العمالة فحسب، بل يبني قدرة طويلة الأمد على الابتكار.

• 90% من حالات الاستخدام أظهرت نتائج يمكن قياسها
• 100% معدل الاستخدام النشط الأسبوعي
• 95% تسريع البحث في براءات الاختراع
• 87% معدل الأتمتة في تقليل وقت المهام
• 10 أضعاف زيادة في حجم المعالجة

يقول أوتاكي: "سوف يندمج وكلاء الذكاء الاصطناعي بسلاسة في مختلف المواقف، مما يسمح للجميع بالاستفادة من الذكاء الاصطناعي دون أن يكونوا واعين بذلك". ويتصور تحولاً من التعاون بين البشر والذكاء الاصطناعي إلى أساس يتم فيه تشغيل أجزاء من الأعمال من خلال التفاعل بين الذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي. ومع تقدم الروبوتات، سيتسارع هذا الاتجاه، مما يؤدي إلى مستقبل يعمل فيه الذكاء الاصطناعي المادي في العالم الحقيقي.

وعند النظر إلى المستقبل، يؤكد أوتاكي أن الحفاظ على المعرفة سيكون أمرًا محوريًا وأساسيًا: "علينا تحويل المعلومات التي أُنشئت للبشر إلى معلومات يمكن للذكاء الاصطناعي فهمها، وضمان بقاء المعرفة محفوظة ومتبادلة. وغايتنا زيادة الإنتاجية في ظل الاستعداد لمستقبلٍ يشهد تقلصًا في اليد العاملة." الهدف هو ترميز المعرفة والخبرة الميدانية وسجلات الجودة في بيانات منظمة بحيث يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي الفيزيائي المستقبليين تعلمها وتطبيقها، مما يقلل الاعتماد على الخبرة الفردية ويحولها إلى ميزة تنافسية دائمة.

تحت شعار علامتها التجارية "إبتكار معايير المستقبل"، تسعى DNP إلى توسيع نقاط قوتها في تقنيات الطباعة والمعلومات والتحول إلى شركة تعتمد على الذكاء الاصطناعي لتوليد معايير جديدة للمجتمع.