Organisatsioonilise muudatuse edendamine äriinnovatsiooniks

1876. aastal asutatud Dai Nippon Printing Co., Ltd. (DNP) on üks maailma suurimaid trükiettevõtteid, mis annab tööd enam kui 37 000 inimesele üle maailma. Portfelliga, mis ulatub nutikast suhtlusest elu- ja tervishoiu ning elektroonikani, juhindub DNP oma brändi sõnumist „Luues tuleviku standardeid” ning pühendumusest ühendada inimesi ja ühiskonda, edendades samal ajal jätkusuutlikkust.

Osana sellest pühendumusest on DNP pikaajaliselt omaks võtnud arenevad tehnoloogiad. 2023. aasta aprillis tegi ettevõte strateegilise otsuse võtta tehisintellekt kasutusele kogu organisatsioonis. Maikuuks oli DNP loonud turvalise keskkonna ettevõtteüleseks kasutuseks. 2025. aasta veebruaris käivitas ettevõte ChatGPT Enterprise’i kümnes põhiosakonnas. Kolme kuu jooksul olid tulemused järgmised:

• 90% ChatGPT Enterprise'i kasutusjuhtudest näitas mõõdetavaid tulemusi
• 100% iganädalane aktiivse kasutamise määr
• 87% automatiseerimise määr aja kokkuhoius
• 70% teadmiste taaskasutuse määr (kohandatud GPT‑d)
• 10-kordne töötlusmahu suurenemine

Et täielikult realiseerida generatiivse tehisintellekti eeliseid, valis DNP välja kümme osakonda, millel on suurim potentsiaalne mõju. Ettevõte kehtestas selged võrdlusalused: iga töötaja peaks kasutama ChatGPT‑d vähemalt 100 korda nädalas ja saavutama üle 50% automatiseerimise määra ülesannete täitmiseks kuluva aja vähendamisel.

Selle tulemusena levisid individuaalsed täiustused meeskondade vahel läbi kohandatud GPT‑de ja jagatud kasutusjuhtude, moodustades põhimustrid, mis nüüd juhivad äri ümberkujundamist.

Osakondades, kus ChatGPT Enterprise kasutusele võeti, ilmnes suurim mõju ICT teadus- ja arendusosakonnas. Yohei Ishida, P&I innovatsiooni teadus- ja arendusüksuse peadirektor, Advanced Business Center, juhtis oma meeskonda patendiuuringute ja esitamisstrateegiate automatiseerimisel ja täiustamisel, asendades käsitsi tehtavaid ülesanded.

Tema meeskond lõi ChatGPT Enterprise'i abil järgmised töövood:

• Patendiuuring: automatiseeritud otsing, kokkuvõtete tegemine ja klassifitseerimine, vähendades uuringu tegemiseks kuluvat aega 95% võrra ja laiendades ulatust 10 korda.
• Taotlusstrateegia: tuvastati peamised erisused DNP tehnoloogia ja konkurentide patentide vahel, vähendades tagasilükkamise riski ja minimeerides parandusi.
• Konkurentsianalüüs: aruannete esmased mustandid genereeriti automaatselt, vähendades ettevalmistusaega 80% võrra.

Intellektuaalomandi strateegiat tõstes tugevdab DNP toodete ainulaadsuse ja pikaajalise konkurentsivõime aluseid.

DNP teadusosakond, mis edendab tootmistehnoloogiat, arendab QCD (kvaliteet, kulu, tarne) innovatsiooni, et tõsta olemasolevate toodete ja teenuste väärtust ning tegeleb uute toodete ja teenuste arendamisega. Valdkondades, mis nõuavad täiustatud analüüsi- ja hindamistehnikaid, on DNP oluliselt vähendanud materjalide hindamiseks mõeldud katseseadmete käitamisele, mõõtmiste läbiviimisele ja analüüside teostamisele kuluvat aega, rakendades selleks ChatGPT Enterprise’i võimalusi.

Peamised tulemused hõlmavad:

• ingliskeelsetest patentidest ja seadmete põhimõtetest teabe struktureerimine kolme päevaga varasema mitme kuu asemel;
• võimalus töötajatel, kellel puudub Pythoni kogemus, genereerida ja käivitada koodi ChatGPT Enterprise’i kaudu.

Eriti märkimisväärne kasutusjuhtum hõlmas töötajaid, kellel puudus varasem Pythoni kogemus, kuid kes suutsid genereerida koodi ja analüüsida andmeid ilma igasuguse õppimiskuluta. Arendustöö, mis traditsiooniliselt võtaks rohkem kui aasta, viidi ellu vaid mõne päevaga. Kombineerides need võimalused teadlaste ekspertiisi ja teadmistega, avastati uusi teadmisi, mis andsid märkimisväärse mõju kogu osakonnale.

DNP ajakohastab IT-juhtimist ChatGPT Enterprise’i abil. Masahiro Kobayashi, teabeinnovatsiooni operatsioonide ICT Centeri süsteemitaristu arenduse divisjoni peadirektor, tõi esile parandusi ülesannetes, mida kunagi tehti käsitsi ja mis olid ebaühtlased:

• Väline turvaaudit: lühendas auditi võrdlusaega 30 minutilt 5 minutile; vähendas krüptograafiliste moodulite valikut 3 tunnilt 1 tunnile.
• Pilveturve: viis lõpule ~100 CIS Benchmarki mittevastavuse esmase kontrolli 10 minutiga kahe inimpäeva asemel.
• Ülevaatuse tugi: lühendas nõuete ülevaatusi 1 tunnilt 30 minutile, viidates projekteerimispoliitikatele ja varasematele sissekannetele.

Ta lisab, et tehisintellekt ei asenda inimlikku järelevalvet: „Verifitseerimine ja lõplikud kontrollid jäävad inimeste vastutusalasse.”

Üks DNP suurimaid väljakutseid on teadmiste kadu. Ekspertiis elab sageli kogenud töötajate mõtetes või on maetud analoogdokumentidesse.

Isaku Osawa, arenenud ärikeskuse tehisintellekti äriarendusüksuse tehnoloogiaarenduse peadirektori juhtimisel kasutab DNP nüüd tehisintellekti selle probleemi otseseks lahendamiseks.

Tema meeskond kasutab ChatGPT Enterprise’i, et struktureerida ja digiteerida struktureerimata andmeid paberjuhenditest kuni ajalooliste kvaliteedipäevikuteni. Pärast sisestamist saavad neist kirjetest osa sisesest teadmusbaasist, millele igaüks pääseb ligi kohandatud GPT‑de kaudu. Andmearhitektuuri defineerimiseks kuluv aeg vähenes 90% võrra. Meeskond kahekordistas ka tehniliste artiklite arvu, mida nad suutsid läbi vaadata.

„Meie eesmärk on muuta põlvkondade teadmised digitaalseks tööjõuks,” ütleb Osawa. See muutus mitte ainult ei korva tööjõupuudust, vaid loob pikaajalise võimekuse innovatsiooniks.

• 90% kasutusjuhtumitest näitasid mõõdetavaid tulemusi
• 100% iganädalane aktiivse kasutamise määr
• 95% vähenemine patendiuuringute ajas
• 87% automatiseerimise määr ülesannete aja vähendamisel
• 10-kordne töötlusmahu suurenemine

„Tehisintellekti agendid sulanduvad sujuvalt erinevatesse olukordadesse, võimaldades kõigil tehisintellektist kasu saada ilma sellele isegi teadlikult mõtlemata,” ütleb Otake. Ta näeb ette nihet inimeste ja tehisintellekti koostöölt vundamendile, kus osa äritegevusest toimub tehisintellektide vahelise suhtluse kaudu. Robootika arenedes see trend kiireneb, viies tulevikuni, kus füüsiline tehisintellekt töötab reaalsetes oludes.

Tulevikku vaadates rõhutab Otake, et teadmiste säilitamine on kriitiline: „Me peame muutma inimeste jaoks loodud teabe informatsiooniks, mida tehisintellekt mõistab, ning tagama, et teadmiseid säilitatakse ja jagatakse. Meie eesmärk on parandada jõudlust, valmistudes tööjõu vähenemiseks.“ Eesmärk on kodifitseerida eesliini oskusteave ja kvaliteedikirjed struktureeritud andmeteks, nii et tehisintellekti agendid ja tulevane füüsiline tehisintellekt saaksid neid õppida ja rakendada, vähendades sõltuvust individuaalsest ekspertiisist ja muutes selle kestvaks konkurentsieeliseks.

Oma brändilubaduse „Luues tuleviku standardeid” raames püüab DNP laiendada oma tugevusi trüki- ja infotehnoloogia vallas ning kujuneda AI-põhiseks ettevõtteks, mis loob ühiskonnale uusi standardeid.