Impulsar la transformación organizacional para innovar

Fundada en 1876, Dai Nippon Printing Co., Ltd. (DNP) es una de las empresas de impresión más grandes del mundo, que emplea a más de 37 000 personas a nivel mundial. Con una cartera que abarca las áreas de comunicación inteligente, vida y salud, y electrónica, DNP se rige por su lema de marca, «Crear los estándares del futuro», y el compromiso de conectar a las personas y la sociedad, mientras promueve la sostenibilidad.

Como parte de este compromiso, DNP lleva mucho tiempo apostando por las tecnologías emergentes. En abril de 2023, la empresa tomó la decisión estratégica de adoptar la IA en toda la organización. En mayo, DNP había creado un entorno seguro para su uso en toda la empresa. En febrero de 2025, la empresa implementó ChatGPT Enterprise en diez departamentos clave. En solo tres meses, obtuvo los siguientes resultados:

• 90 % de los casos de uso con ChatGPT Enterprise mostraron resultados medibles
• 100 % de tasa semanal de uso activo
• 87 % de tasa de automatización en la reducción de tiempo
• 70 % de tasa de reutilización del conocimiento (con GPT personalizados)
• Aumento por 10 en el volumen de procesamiento

Para aprovechar al máximo los beneficios de la IA generativa, DNP se centró en los diez departamentos con mayor potencial de impacto. La empresa estableció criterios claros: cada empleado debía usar ChatGPT al menos 100 veces por semana, y se debía superar el 50 % de automatización para reducir el tiempo por tarea.

Como resultado, las mejoras individuales se difundieron por los equipos gracias a los GPT personalizados y los casos de uso compartidos, lo que permitió crear patrones clave que hoy impulsan la transformación empresarial.

En los departamentos donde se introdujo ChatGPT Enterprise, el mayor impacto se observó en la división de investigación y desarrollo de TIC. Yohei Ishida, gerente general de la Unidad de investigación y desarrollo en innovación de impresión e información (P&I), Centro de negocios avanzados, lideró a su equipo para automatizar y mejorar las estrategias de investigación y presentación de patentes, en reemplazo de las tareas manuales.

Su equipo creó los siguientes flujos de trabajo con ChatGPT Enterprise:

• Investigación de patentes: búsqueda, resumen y clasificación automatizados, que reducen el tiempo de investigación en un 95 % y amplían el alcance 10 veces.
• Estrategia de aplicación: identificación de los diferenciadores clave entre la tecnología de DNP y las patentes de la competencia, lo que redujo el riesgo de rechazo y minimizó las revisiones.
• Análisis de la competencia: generación automática de borradores de informes con una reducción del tiempo de preparación en un 80 %.

Al reforzar la estrategia de propiedad intelectual, DNP está consolidando las bases de la singularidad de los productos y la competitividad a largo plazo.

La división de investigación de DNP fomenta avances en tecnología de producción e innovación en calidad, coste, entrega (QCD ) para incrementar el valor de los productos y servicios existentes y promover el desarrollo de nuevos productos y servicios. En áreas que requieren técnicas avanzadas de análisis y evaluación, DNP ha reducido significativamente el tiempo necesario para tareas como operar equipos experimentales para evaluar materiales, realizar mediciones y llevar a cabo análisis, gracias al uso de ChatGPT Enterprise.

Los principales resultados incluyen:

• Estructuración de información a partir de patentes en inglés y principios de funcionamiento de equipos en tres días, frente a los varios meses que requerían antes.
• Permitir a empleados sin experiencia en Python para generar y ejecutar código mediante ChatGPT Enterprise.

Un caso especialmente relevante fue el de empleados sin conocimientos previos de Python que lograron generar código y analizar datos sin una curva de aprendizaje. El trabajo de desarrollo que tradicionalmente habría llevado más de un año se implementó en solo unos días. Al combinar estas capacidades con la experiencia y los conocimientos de los investigadores, se descubrieron nuevas perspectivas que tuvieron un impacto significativo en toda la división.

DNP está modernizando la gobernanza informática con ChatGPT Enterprise. Masahiro Kobayashi, gerente general de la División de desarrollo de infraestructura de sistemas del Centro de TIC, operaciones de innovación e información, destacó las mejoras en tareas que anteriormente eran manuales e inconsistentes:

• Auditoría externa de seguridad: reducción del tiempo de comparación de auditorías de 30 minutos a 5 minutos; la selección de las suites criptográficas disminuyó de 3 horas a 1 hora.
• Seguridad en la nube: revisión inicial de aproximadamente 100 elementos de incumplimiento del estándar CIS Benchmark completada en 10 minutos, en lugar de dos días-persona.
• Asistencia para revisiones: reducción de la duración de las revisiones de requisitos de 1 hora a 30 minutos, gracias a la consulta de políticas de diseño y registros anteriores.

Kobayashi añade que la IA no reemplazará la supervisión humana: «La verificación y las revisiones finales siguen siendo responsabilidad de las personas».

Uno de los mayores retos de DNP es evitar la pérdida de conocimientos. La experiencia suele residir en la mente de empleados veteranos o quedar almacenada en documentos analógicos.

Bajo el liderazgo de Isaku Osawa, gerente general de desarrollo tecnológico de la Unidad de desarrollo de negocios de IA del Centro de negocios avanzados, DNP ahora utiliza la IA para abordar este problema de forma directa.

Su equipo usa ChatGPT Enterprise para estructurar y digitalizar datos no estructurados, desde manuales en papel hasta registros históricos de calidad. Una vez ingresados, estos registros se integran en una base de conocimientos interna a la que cualquiera puede acceder a través de GPT personalizados. El tiempo necesario para definir la arquitectura de datos se redujo en un 90 %. Además, el equipo duplicó el número de artículos técnicos que podía revisar.

«Nuestro objetivo es convertir el conocimiento generacional en trabajo digital», afirma Osawa. Ese cambio no solo compensa la escasez de mano de obra, sino que también genera capacidad de innovación a largo plazo.

• El 90 % de los casos de uso mostró resultados medibles
• 100 % de tasa semanal de uso activo
• Reducción del 95 % en el tiempo dedicado a la investigación de patentes
• Tasa de automatización del 87 % en la reducción del tiempo dedicado a las tareas
• Aumento por 10 en el volumen de procesamiento

«Los agentes de IA se integrarán de forma natural en todo tipo de situaciones, permitiendo que cualquiera se beneficie de la inteligencia artificial sin siquiera notarlo», señala Otake. Prevé una evolución desde la colaboración entre humanos e IA hacia una base en la que partes del negocio se gestionen mediante interacciones entre agentes de IA. A medida que la robótica avance, esta tendencia se acelerará, lo que conducirá a un futuro en el que la IA física funcione en el mundo real.

De cara al futuro, Otake subraya que preservar el conocimiento será fundamental: «Debemos convertir la información creada para las personas en información que la IA pueda comprender y asegurarnos de que ese conocimiento se conserve y se comparta. Nuestro objetivo es mejorar la productividad mientras nos preparamos para una reducción de la fuerza laboral». El propósito es codificar los conocimientos técnicos de primera línea y los registros de calidad en datos estructurados para que los agentes de IA y los futuros sistemas físicos de IA puedan aprenderlos y aplicarlos, lo que reducirá la dependencia de la experiencia individual y la convertirá en una ventaja competitiva duradera.

Fiel al lema «Crear los estándares del futuro», DNP busca ampliar sus fortalezas en tecnologías de impresión e información y transformarse en una empresa nativa de IA capaz de generar nuevos estándares para la sociedad.