Fortschrittliche Organisationsentwicklung zur Innovation

Gegründet 1876, Dai Nippon Printing Co., Ltd. (DNP) ist mit über 37.000 Beschäftigten weltweit eines der größten Druckunternehmen der Welt. Mit einem Portfolio, das die Bereiche Smart Communication, Life & Healthcare und Electronics abdeckt, verfolgt DNP sein Markenversprechen „Creating future standards.“ und das Versprechen, Menschen und Gesellschaft zu verbinden und die Nachhaltigkeit voranzutreiben.

Im Rahmen dieses Engagements setzt DNP seit Langem auf neue Technologien. Im April 2023 hat das Unternehmen die strategische Entscheidung getroffen, KI unternehmensweit einzuführen. Bis Mai desselben Jahres hatte DNP eine sichere Umgebung für die unternehmensweite Nutzung geschaffen. Im Februar 2025 führte das Unternehmen ChatGPT Enterprise in zehn Kernbereichen ein. Innerhalb von drei Monaten wurden folgende Ergebnisse erzielt:

• 90 % der Anwendungsfälle mit ChatGPT Enterprise zeigten messbare Ergebnisse
• 100 % wöchentliche Nutzungsrate
• 87 % Automatisierungsrate bei der Zeitreduzierung
• 70 % Wissens-Wiederverwendungsrate (benutzerdefinierte GPTs)
• 10-fache Steigerung des Verarbeitungsvolumens

Um die Vorteile generativer KI voll auszuschöpfen, hat DNP zehn Abteilungen mit dem höchsten Potenzial ausgewählt. Das Unternehmen hat klare Benchmarks festgelegt: Alle Mitarbeitenden sollten ChatGPT mindestens 100-mal pro Woche nutzen und eine Automatisierungsrate von über 50 % für die Zeitreduzierung erreichen.

In der Folge verbreiteten sich individuelle Verbesserungen in Form von benutzerdefinierten GPTs und geteilten Anwendungsfällen in den Teams. Dadurch haben sich Kernmuster herausgebildet, die die Geschäftstransformation nun vorantreiben.

In den Abteilungen, in denen ChatGPT Enterprise eingeführt wurde, war der größte Einfluss in der ICT-Forschungs- und Entwicklungsabteilung zu beobachten. Yohei Ishida, General Manager of P&I Innovation Research and Development Unit, Advanced Business Center, hat sein Team dazu angewiesen, Patentrecherche- und Anmeldestrategien zu automatisieren und zu verbessern. Dadurch konnten manuelle Aufgaben ersetzt werden.

Sein Team hat die folgenden Arbeitsabläufe mit ChatGPT Enterprise erstellt:

• Patentrecherche: automatisierte Suche, Zusammenfassung und Klassifizierung, wodurch sich die Recherchezeit um 95 % verkürzte und die Abdeckung um das Zehnfache erweitert wurde.
• Strategie für die Patentanmeldung: Identifizierung der wesentlichen Unterschiede zwischen der Technologie von DNP und den Patenten der Wettbewerber, wodurch sich das Risiko einer Ablehnung verringerte und die Anzahl der Überarbeitungen minimiert wurde.
• Wettbewerbsanalyse: Automatische Erstellung erster Entwürfe von Berichten, wodurch sich die Vorbereitungszeit um 80 % reduzierte.

Durch die Aufwertung der IP-Strategie stärkt DNP die Einzigartigkeit und die langfristige Wettbewerbsfähigkeit seiner Produkte.

Die Forschungsabteilung von DNP fördert Innovationen in der Produktionstechnologie in den Bereichen Qualität, Kosten und Lieferzeit, um den Wert bestehender Produkte und Dienstleistungen zu steigern, und treibt die Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen voran. In Bereichen, die fortgeschrittene analytische und Evaluierungstechniken erfordern, konnte DNP mithilfe von ChatGPT Enterprise die für Aufgaben wie die Bedienung von Geräten zur Materialbewertung, die Durchführung von Messungen und die Auswertung benötigte Zeit erheblich reduzieren.

Zu den wichtigsten Ergebnissen gehören:

• Strukturierung von Informationen aus englischen Patenten und Ausrüstungsprinzipien in drei Tagen statt mehreren Monaten
• Befähigung von Mitarbeitenden ohne Python-Kenntnisse, mithilfe von ChatGPT Enterprise Code zu generieren und auszuführen.

Ein besonders bemerkenswerter Anwendungsfall betraf Mitarbeitende ohne Vorkenntnisse in Python: Sie konnten Code generieren und Daten analysieren, ohne dass Schulungskosten entstanden. Entwicklungsarbeit, die traditionell mehr als ein Jahr in Anspruch genommen hätte, wurde innerhalb weniger Tage umgesetzt. Durch die Kombination dieser Fähigkeiten mit der Expertise und dem Wissen der Forscher:innen konnten neue Erkenntnisse gewonnen werden, die einen signifikanten Einfluss auf die gesamte Abteilung hatten.

DNP modernisiert die IT-Governance mit ChatGPT Enterprise. Masahiro Kobayashi, General Manager of System Infrastructure Development Division, ICT Center, Information Innovation Operations, hob Verbesserungen bei Aufgaben hervor, die früher manuell und uneinheitlich ausgeführt wurden.

• Externe Sicherheitsprüfung: Prüfungsvergleichszeit wurde von 30 auf 5 Minuten reduziert, Auswahl der kryptografischen Suite wurde von 3 auf 1 Stunde reduziert.
• Cloud-Sicherheit: Die anfängliche Prüfung von etwa 100 CIS-Benchmark-Nichtkonformitätselementen wurde in 10 Minuten statt in zwei Personentagen abgeschlossen.
• Überprüfungsunterstützung: Die Überprüfung der Anforderungen wurde durch das Referenzieren von Designrichtlinien und vergangenen Aufzeichnungen von einer Stunde auf 30 Minuten verkürzt.

Er fügt hinzu, dass KI menschliche Aufsicht nicht ersetzen wird: „Überprüfungen und abschließende Kontrollen bleiben die Verantwortung von Menschen.“

Eine der größten Herausforderungen für DNP ist der Verlust von Wissen. Expertise steckt oft in den Köpfen erfahrener Mitarbeitender oder ist in analogen Dokumenten vergraben.

Unter der Leitung von Isaku Osawa, General Manager of Technology Development at the Advanced Business Center's AI Business Development Unit von DNP, setzt das Unternehmen nun KI ein, um dieses Problem direkt anzugehen.

Sein Team nutzt ChatGPT Enterprise, um unstrukturierte Daten aus Handbüchern auf Papier und historischen Qualitätsprotokollen zu strukturieren und zu digitalisieren. Sobald diese Daten importiert werden, werden sie Teil einer internen Wissensdatenbank, auf die jeder über benutzerdefinierte GPTs zugreifen kann. Die Zeit, die für die Definition der Datenarchitektur benötigt wurde, konnte um 90 % reduziert werden. Zudem konnte die Anzahl der technischen Papiere, die das Team überprüfte, verdoppelt werden.

„Unser Ziel ist es, generatives Wissen in digitale Arbeit umzuwandeln“, so Osawa. Dieser Wandel gleicht nicht nur Arbeitskräftemangel aus, sondern schafft auch langfristige Kapazitäten für Innovation.

• 90 % der Anwendungsfälle zeigten messbare Ergebnisse
• 100 % wöchentliche Nutzungsrate
• Patentrecherchezeit um 95 % kürzer
• 87 % Automatisierungsrate bei der Reduzierung der Aufgabenzeit
• 10-fache Steigerung des Verarbeitungsvolumens

„KI-Agenten werden nahtlos in verschiedene Situationen integriert, sodass alle von KI profitieren, ohne sich dessen bewusst zu sein“, erklärt Otake. Er sieht eine Entwicklung von der Zusammenarbeit von Mensch und KI hin zu einem System, in dem Teile des Geschäfts durch KI gesteuert werden. Mit dem Fortschritt der Robotik wird sich dieser Trend beschleunigen und zu einer Zukunft führen, in der physische KI in der realen Welt arbeitet.

Otake betont, dass die Wissensspeicherung in Zukunft von entscheidender Bedeutung sein wird: „Wir müssen Informationen, die für Menschen erstellt wurden, in ein Format umwandeln, das KI verstehen kann, und sicherstellen, dass Wissen erhalten und geteilt wird.“ Unser Ziel ist es, die Produktivität zu steigern, während wir uns auf eine schrumpfende Belegschaft vorbereiten.“ Dazu wollen wir Frontline-Know-how und Qualitätsdaten in strukturierte Daten umwandeln, damit KI-Agenten und zukünftige physische KI diese lernen und anwenden können. So verringern wir die Abhängigkeit von individueller Expertise und machen sie zu einem nachhaltigen Wettbewerbsvorteil.

Getreu dem Unternehmensmotto „Creating future standards“ möchte DNP seine Stärken in den Bereichen Druck- und Informationstechnologien ausbauen und sich zu einem KI-nativen Unternehmen entwickeln, das neue Standards für die Gesellschaft setzt.