Impulsar la transformació organitzativa per innovar

Fundada el 1876, Dai Nippon Printing Co., Ltd. (DNP) és una de les empreses d’impressió més grans del món, amb més de 37.000 empleats a escala global. Amb una cartera que abasta Smart Communication, Life & Healthcare i Electronics, DNP es guia pel seu lema de marca, «Creating future standards.», i pel compromís de connectar les persones i la societat mentre impulsa la sostenibilitat.

Com a part d’aquest compromís, DNP fa temps que adopta tecnologies emergents. L’abril de 2023, l’empresa va prendre la decisió estratègica d’adoptar IA a tota l’organització. Al maig, DNP havia construït un entorn segur per a l’ús a escala empresarial. El febrer de 2025, l’empresa va llançar ChatGPT Enterprise en deu departaments clau. En només tres mesos, els resultats van incloure:

• El 90% dels casos d’ús amb ChatGPT Enterprise van mostrar resultats mesurables
• 100% de taxa d’ús actiu setmanal
• 87% de taxa d’automatització en la reducció del temps
• 70% de taxa de reutilització del coneixement (GPT personalitzats)
• augment de 10x del volum de processament

Per materialitzar plenament els beneficis de la IA generativa, DNP va orientar-se a deu departaments amb el potencial d’impacte més alt. L’empresa va establir indicadors clars: cada empleat havia d’utilitzar ChatGPT almenys 100 vegades per setmana i assolir més d’un 50% d’automatització en la reducció del temps de les tasques.

Com a resultat, les millores individuals es van estendre entre equips a través de GPT personalitzats i casos d’ús compartits, formant patrons bàsics que ara impulsen la transformació del negoci.

Als departaments on es va introduir ChatGPT Enterprise, l’impacte més gran es va veure a la divisió d’investigació i desenvolupament d’ICT. Yohei Ishida, director general de la Unitat de Recerca i Desenvolupament d’Innovació P&I, Advanced Business Center, va liderar el seu equip per automatitzar i millorar la recerca de patents i les estratègies de presentació, substituint tasques manuals.

El seu equip va crear els fluxos de treball següents amb ChatGPT Enterprise:

• Recerca de patents: cerca, resum i classificació automatitzats, reduint el temps de recerca en un 95% i ampliant la cobertura 10x
• Estratègia de sol·licitud: identificació dels diferenciadors clau entre la tecnologia de DNP i les patents de la competència, reduint el risc de rebuig i minimitzant revisions
• Anàlisi competitiva: generació automàtica d’informes de primer esborrany, reduint el temps de preparació en un 80%

En elevar l’estratègia de propietat intel·lectual, DNP està reforçant els fonaments de la singularitat dels seus productes i de la competitivitat a llarg termini.

La divisió de recerca de DNP que impulsa la tecnologia de producció promou la innovació QCD (qualitat, cost, lliurament) per millorar el valor dels productes i serveis existents, i impulsa el desenvolupament de nous productes i serveis. En àrees que requereixen tècniques avançades d’anàlisi i avaluació, DNP ha reduït significativament el temps tradicionalment necessari per a tasques com operar equips experimentals per a l’avaluació de materials, fer mesuraments i realitzar anàlisis aprofitant ChatGPT Enterprise.

Els resultats clau inclouen:

• Estructuració d’informació de patents en anglès i principis d’equipament en tres dies, en lloc de diversos mesos
• Capacitar empleats sense experiència en Python perquè generin i executin codi amb ChatGPT Enterprise

Un cas d’ús especialment destacat va implicar empleats sense experiència prèvia en Python, que van poder generar codi i analitzar dades sense cap cost d’aprenentatge. Una feina de desenvolupament que tradicionalment trigaria més d’un any es va implementar en només pocs dies. En combinar aquestes capacitats amb l’expertesa i els coneixements dels investigadors, es van descobrir noves idees que van generar un impacte significatiu a tota la divisió.

DNP està modernitzant la governança IT amb ChatGPT Enterprise. Masahiro Kobayashi, director general de la Divisió de Desenvolupament d’Infraestructura de Sistemes, Centre ICT, Operacions d’Innovació de la Informació, va destacar millores en tasques que abans eren manuals i inconsistents:

• Auditoria de seguretat externa: reducció del temps de comparació d’auditoria de 30 minuts a 5 minuts; selecció de suites criptogràfiques de 3 hores a 1 hora
• Seguretat al núvol: verificació inicial d’uns 100 elements d’incompliment del CIS Benchmark en 10 minuts en lloc de dos dies-persona
• Suport a revisions: escurçament de les revisions de requisits d’1 hora a 30 minuts consultant polítiques de disseny i registres anteriors

Afegeix que la IA no substituirà la supervisió humana: «La verificació i les comprovacions finals continuen sent responsabilitat de les persones.»

Un dels reptes més grans de DNP és la pèrdua de coneixement. L’expertesa sovint resideix en la ment dels empleats amb experiència o queda enterrada en documents analògics.

Sota el lideratge d’Isaku Osawa, director general de Desenvolupament Tecnològic de la Unitat de Desenvolupament de Negoci d’IA de l’Advanced Business Center, DNP ara utilitza la IA per abordar aquest problema de manera directa.

El seu equip utilitza ChatGPT Enterprise per estructurar i digitalitzar dades no estructurades, des de manuals en paper fins a registres històrics de qualitat. Un cop incorporats, aquests registres passen a formar part d’una base interna de coneixement a la qual qualsevol persona pot accedir mitjançant GPT personalitzats. El temps necessari per definir l’arquitectura de dades es va reduir un 90%. L’equip també va duplicar el nombre d’articles tècnics que podia revisar.

«El nostre objectiu és convertir el coneixement generacional en treball digital», diu Osawa. Aquest canvi no només compensa l’escassetat de mà d’obra, sinó que també construeix capacitat d’innovació a llarg termini.

• El 90% dels casos d’ús van mostrar resultats mesurables
• 100% de taxa d’ús actiu setmanal
• 95% de reducció del temps de recerca de patents
• 87% de taxa d’automatització en la reducció del temps de tasques
• augment de 10x del volum de processament

«Els agents d’IA s’integraran perfectament en diverses situacions, de manera que tothom es podrà beneficiar de la IA sense ni tan sols ser-ne conscient», diu Otake. Imagina un canvi des de la col·laboració entre humans i IA cap a una base en què parts del negoci funcionin mitjançant interaccions d’IA a IA. A mesura que la robòtica avanci, aquesta tendència s’accelerarà i conduirà a un futur en què la IA física treballi al món real.

De cara al futur, Otake subratlla que preservar el coneixement serà fonamental: «Hem de convertir la informació creada per a les persones en informació que la IA pugui entendre i garantir que el coneixement es preservi i es comparteixi. El nostre objectiu és millorar la productivitat mentre ens preparem per a una força laboral minvant.» L’objectiu és codificar el saber fer de primera línia i els registres de qualitat en dades estructurades perquè els agents d’IA i la futura IA física puguin aprendre’n i aplicar-los, reduint la dependència de l’expertesa individual i convertint-la en un avantatge competitiu durador.

Sota el seu lema de marca, «Creating future standards.», DNP busca ampliar els seus punts forts en tecnologies d’impressió i informació i transformar-se en una empresa nativa en IA que generi nous estàndards per a la societat.