बिज़नेस इनोवेशन के लिए ऑर्गनाइज़ेशनल ट्रांसफ़ॉर्मेशन को आगे बढ़ाना

1876 में स्थापित Dai Nippon Printing Co., Ltd. (DNP) दुनिया की सबसे बड़ी प्रिंटिंग कंपनियों में से एक है, जो वैश्विक स्तर पर 37,000 से अधिक लोगों को रोजगार देती है. स्मार्ट कम्युनिकेशन, लाइफ एंड हेल्थकेयर, और इलेक्ट्रॉनिक्स में फैले अपने पोर्टफोलियो के साथ, DNP अपने ब्रांड स्टेटमेंट, "भविष्य के मानक बनाना" द्वारा निर्देशित होता है. और लोगों तथा समाज को जोड़ने के साथ-साथ स्थिरता को बढ़ावा देने की प्रतिबद्धता.

इस प्रतिबद्धता के तहत, DNP ने लंबे समय से उभरती प्रौद्योगिकियों को अपनाया है. अप्रैल 2023 में, कंपनी ने पूरे संगठन में AI को अपनाने का रणनीतिक निर्णय लिया. मई तक, DNP ने पूरे उद्यम के उपयोग के लिए एक सुरक्षित वातावरण तैयार कर लिया था. फरवरी 2025 में, कंपनी ने दस मुख्य विभागों में ChatGPT Enterprise लॉन्च किया. सिर्फ़ तीन महीनों में बेमिसाल नतीजे मिले:

• 90% यूज़ केस में ChatGPT Enterprise से मेज़रेबल रिज़ल्ट मिले
• 100% वीकली एक्टिव यूसेज रेट
• टाइम रिडक्शन के लिए 87% ऑटोमेशन रेट
• 70% नॉलेज री-यूज़ रेट (कस्टम GPTs)
• प्रोसेसिंग वॉल्यूम में 10 गुना वृद्धि

जेनरेटिव AI के लाभों का पूर्ण रूप से उपयोग करने के लिए, DNP ने उन दस विभागों को लक्षित किया जहाँ प्रभाव की संभावना सबसे अधिक थी. कंपनी ने स्पष्ट मानक स्थापित किए: प्रत्येक कर्मचारी को सप्ताह में कम से कम 100 बार ChatGPT का उपयोग करना चाहिए और कार्य समय में 50% से अधिक स्वचालन दर प्राप्त करनी चाहिए.

नतीजा यह हुआ कि इंडिविजुअल लेवल पर किए गए सुधार, कस्टम GPTs और शेयर्ड यूज़ केस के ज़रिए अलग-अलग टीमों में फ़ैल गए, जिससे अब वे कोर पैटर्न बन गए हैं जो बिज़नेस ट्रांसफॉर्मेशन को ड्राइव कर रहे हैं.

जिन विभागों में ChatGPT Enterprise पेश किया गया, उनमें सबसे बड़ा प्रभाव ICT अनुसंधान और विकास प्रभाग में देखा गया. Yohei Ishida, जनरल मैनेजर, P&I इनोवेशन रिसर्च एंड डेवलपमेंट यूनिट, एडवांस्ड बिजनेस सेंटर, ने अपनी टीम का नेतृत्व करते हुए पेटेंट अनुसंधान और फाइलिंग रणनीतियों को स्वचालित और बेहतर बनाया, जिससे मैनुअल कार्यों की जगह ली जा सकी.

उनकी टीम ने ChatGPT Enterprise की मदद से ये वर्कफ़्लो बनाए:

• पेटेंट रिसर्च: ऑटोमेटेड सर्च, समराइज़ेशन और क्लासिफ़िकेशन — रिसर्च टाइम में 95% रिडक्शन, कवरेज 10 गुना बढ़ी
• एप्लिकेशन स्ट्रैटेजी: DNP की टेक्नोलॉजी और कॉम्पिटिटर्स के पेटेंट्स के बीच के प्रमुख डिफ़रेंशियेटर्स को पहचाना, जिससे रिजेक्शन रिस्क घटा और रिविज़न मिनिमाइज़ हुए
• कॉम्पिटिटिव एनालिसिस: ऑटोमैटिकली फ़र्स्ट-ड्राफ़्ट रिपोर्ट्स जेनरेट कीं, जिससे प्रिपरेशन टाइम 80% तक घट गया

IP स्ट्रैटेजी को और मज़बूत बनाकर, DNP अपने प्रोडक्ट्स की यूनिकनेस और लॉन्ग-टर्म कॉम्पिटिटिवनेस की नींव को और भी मज़बूत कर रहा है.

DNP का रिसर्च डिवीज़न मौजूदा प्रोडक्ट्स और सर्विसेज़ की वैल्यू बढ़ाने के लिए प्रोडक्शन टेक्नोलॉजी में एडवांस QCD (क्वालिटी, कॉस्ट, डिलीवरी) इनोवेशन को बढ़ावा देता है, और नए प्रोडक्ट्स व सर्विसेज़ के डेवलपमेंट पर काम करता है. जहाँ एडवांस्ड एनालिटिक्स और इवैल्यूएशन तकनीकों की ज़रूरत होती है, वहाँ DNP ने ChatGPT Enterprise का इस्तेमाल करके ऐसे कामों में पारंपरिक रूप से लगने वाला समय काफ़ी घटा दिया है, जैसे कि मटीरियल इवैल्यूएशन के लिए एक्सपेरिमेंटल इक्विपमेंट ऑपरेट करना, मेज़रमेंट करना, और एनालिसिस करना.

मुख्य परिणाम इस प्रकार हैं:

• इंग्लिश पेटेंट्स और इक्विपमेंट प्रिंसिपल्स से जानकारी को स्ट्रक्चर करने का काम, जो पहले कई महीनों में होता था, अब सिर्फ़ तीन दिनों में पूरा हुआ
• ChatGPT Enterprise की मदद से, बिना किसी Python अनुभव वाले कर्मचारियों ने खुद कोड लिखा और चलाया

एक विशेष उपयोग मामले में, जिन कर्मचारियों को पहले कभी Python का अनुभव नहीं था, वे बिना किसी सीखने की लागत के कोड बनाने और डेटा का विश्लेषण करने में सक्षम थे. जो विकास कार्य पहले एक साल से अधिक समय लेता था, वह अब कुछ ही दिनों में पूरा किया गया. इन क्षमताओं को शोधकर्ताओं की विशेषज्ञता और ज्ञान के साथ जोड़कर, नई अंतर्दृष्टियाँ सामने आईं, जिससे पूरे विभाग में महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ा.

ChatGPT Enterprise के ज़रिए DNP अपनी IT गवर्नेंस को आधुनिक बना रहा है. Masahiro Kobayashi, जनरल मैनेजर, सिस्टम इन्फ्रास्ट्रक्चर डेवलपमेंट डिवीजन, ICT सेंटर, इनफॉर्मेशन इनोवेशन ऑपरेशन्स, ने बताया कि पहले जो काम मैनुअल और असंगत थे, उनमें सुधार हुआ है:

• एक्सटर्नल सिक्योरिटी ऑडिट: ऑडिट कम्पैरिज़न का समय 30 मिनट से घटाकर 5 मिनट हो गया; क्रिप्टोग्राफ़िक सूट सिलेक्शन का समय 3 घंटे से घटाकर 1 घंटा कर दिया गया
• क्लाउड सिक्योरिटी: लगभग 100 CIS बेंचमार्क नॉन-कंप्लायंस आइटम्स का शुरुआती चेक, जिसको करने में पहले दो लोगों को दो दिन लगते थे, अब सिर्फ़ 10 मिनट में पूरा हो जाता है
• रिव्यू सपोर्ट: डिज़ाइन पॉलिसी और पुराने रिकॉर्ड्स को रेफ़रेंस करते हुए रिक्वायरमेंट रिव्यू का समय 1 घंटे से घटाकर 30 मिनट कर दिया गया

वह आगे कहते हैं कि AI इंसानी निगरानी की जगह नहीं लेगा: "जांच-पड़ताल और आखिरी जांच की ज़िम्मेदारी लोगों की ही रहेगी."

DNP की सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक है ज्ञान का नुकसान. अक्सर विशेषज्ञता अनुभवी कर्मचारियों के दिमाग में सीमित रह जाती है या एनालॉग दस्तावेज़ों में दबी होती है.

Advanced Business Center की AI Business Development Unit में प्रौद्योगिकी विकास के महाप्रबंधक Isaku Osawa के नेतृत्व में, DNP अब इस मुद्दे का सीधे समाधान करने के लिए AI का उपयोग कर रहा है.

उनकी टीम ChatGPT Enterprise का उपयोग करके पेपर मैनुअल से लेकर ऐतिहासिक गुणवत्ता लॉग तक के असंरचित डेटा को संरचित और डिजिटाइज़ कर रही है. एक बार डेटा ग्रहण कर लेने के बाद, ये रिकॉर्ड एक आंतरिक ज्ञान आधार का हिस्सा बन जाते हैं, जिसे कोई भी कस्टम GPTs के माध्यम से एक्सेस कर सकता है. डेटा आर्किटेक्चर को परिभाषित करने में लगने वाला समय 90% कम हो गया. टीम ने उन तकनीकी पत्रों की संख्या भी दोगुनी कर दी, जिनकी वे समीक्षा कर सकते थे.

Osawa कहते हैं, “हमारा लक्ष्य पीढ़ीगत ज्ञान को डिजिटल श्रम में बदलना है.” यह बदलाव न सिर्फ़ श्रम की कमी को पूरा करता है, बल्कि नवाचार के लिए दीर्घकालिक क्षमता भी बनाता है.

• 90% यूज़ केस में मापने योग्य परिणाम दिखे
• 100% वीकली एक्टिव यूसेज रेट
• पेटेंट अनुसंधान के समय में 95% की कमी
• कार्य समय में कमी में 87% ऑटोमेशन दर
• प्रोसेसिंग वॉल्यूम में 10 गुना वृद्धि

Otake कहते हैं, “AI एजेंट अलग-अलग परिस्थितियों में सहजता से काम करेंगे, जिससे हर कोई AI का लाभ उठा सकेगा.” वह एक ऐसे भविष्य की कल्पना करते हैं जहाँ इंसान और AI का सहयोग आगे बढ़कर ऐसी नींव में बदलेगा, जहाँ बिज़नेस के कुछ हिस्से AI टू AI इंटरैक्शन के ज़रिए चलेंगे. जैसे-जैसे रोबॉटिक्स आगे बढ़ेगा, यह ट्रेंड और तेज़ होगा, और एक ऐसा समय आएगा जब फ़िज़िकल AI असल दुनिया में काम करेगा.

भविष्य की ओर देखते हुए, ओटाके इस बात पर ज़ोर देते हैं कि ज्ञान का संरक्षण अत्यंत महत्वपूर्ण होगा: "हमें लोगों के लिए तैयार की गई जानकारी को ऐसी जानकारी में बदलना होगा जिसे AI समझ सके, और यह सुनिश्चित करना होगा कि उस ज्ञान का संरक्षण हो और उसे साझा किया जाए." हमारा लक्ष्य उत्पादकता में सुधार करना है, क्योंकि हम कम होती कार्यबल के लिए तैयारी कर रहे हैं." इसका उद्देश्य फ्रंटलाइन अनुभव और गुणवत्ता रिकॉर्ड्स को संरचित डेटा में बदलना है, ताकि AI एजेंट्स और भविष्य के भौतिक AI सिस्टम्स उनसे सीख सकें और उन्हें लागू कर सकें. इससे किसी एक विशेषज्ञ पर निर्भरता कम होती है और यह एक स्थायी प्रतिस्पर्धात्मक लाभ में बदल जाता है.

अपने ब्रांड स्टेटमेंट, "भविष्य के मानक बनाना"—के तहत, DNP प्रिंटिंग और सूचना प्रौद्योगिकियों के क्षेत्र में अपनी क्षमताओं का विस्तार करना चाहता है, और एक ऐसी AI-नेटिव कंपनी में तब्दील होना चाहता है जो समाज के लिए नए मानक स्थापित करे.