Organizacinės transformacijos spartinimas verslo inovacijoms

Įkurta 1876 m., „Dai Nippon Printing Co., Ltd.“ (DNP) yra viena didžiausių spaudos bendrovių pasaulyje, joje visame pasaulyje dirba daugiau kaip 37 tūkst. žmonių. Turėdama portfelį, apimantį sritis „Smart Communication“, „Life & Healthcare“ ir „Electronics“, DNP vadovaujasi savo prekių ženklo šūkiu „Kuriame ateities standartus“ ir įsipareigojimu jungti žmones bei visuomenę, kartu skatinant tvarumą.

Vykdydama šį įsipareigojimą, DNP jau seniai diegia naujas technologijas. 2023 m. balandį bendrovė strategiškai nusprendė diegti DI visoje organizacijoje. Iki gegužės DNP buvo sukūrusi saugią aplinką naudoti visos organizacijos mastu. 2025 m. vasarį bendrovė įdiegė „ChatGPT Enterprise“ dešimtyje pagrindinių padalinių. Per tris mėnesius pasiekti tokie rezultatai:

• 90 % „ChatGPT Enterprise“ naudojimo atvejų davė išmatuojamų rezultatų
• 100 % savaitinio aktyvaus naudojimo rodiklis
• 87 % automatizavimo rodiklis trumpinant užduočių atlikimo laiką
• 70 % žinių pakartotinio naudojimo rodiklis (pasirinktiniai GPT)
• 10 kartų padidėjusi apdorojimo apimtis

Siekdama visapusiškai išnaudoti generatyvinio DI naudą, DNP pasirinko dešimt padalinių, kuriuose poveikis galėtų būti didžiausias. Bendrovė nustatė aiškius orientyrus: kiekvienas darbuotojas turėtų naudoti „ChatGPT“ mažiausiai 100 kartų per savaitę, o užduočių atlikimo laiką mažinantis automatizavimo rodiklis turėtų viršyti 50 proc.

Todėl individualūs patobulinimai per pasirinktinius GPT ir bendrus naudojimo atvejus pasklido po komandas, suformuodami pagrindinius veikimo modelius, kurie dabar skatina verslo transformaciją.

Padaliniuose, kuriuose įdiegtas „ChatGPT Enterprise“, didžiausias poveikis matyti IRT tyrimų ir plėtros padalinyje. Yohei Ishida, Yohei Ishida, Pažangiojo verslo centro Spaudos ir informacijos inovacijų, tyrimų ir plėtros padalinio generalinis direktorius, vadovavo savo komandai automatizuojant ir tobulinant patentų tyrimų bei paraiškų teikimo strategijas, pakeitusias rankines užduotis.

Jo komanda, naudodama „ChatGPT Enterprise“, sukūrė šias darbo eigas:

• patentų tyrimai: automatizuota paieška, apibendrinimas ir klasifikavimas, todėl tyrimų laikas sutrumpėjo 95 proc., o aprėptis padidėjo dešimt kartų;
• paraiškų strategija: nustatyti esminiai DNP technologijų ir konkurentų patentų skirtumai, taip mažinant atmetimo riziką ir pataisų poreikį;
• konkurencinė analizė: automatiškai rengiami pirmieji ataskaitų juodraščiai, todėl pasirengimo laikas sutrumpėjo proc.

Stiprindama intelektinės nuosavybės strategiją, DNP tvirtina produkto išskirtinumo ir ilgalaikio konkurencingumo pagrindus.

DNP tyrimų padalinys, skatinantis gamybos technologijų pažangą, diegia QCD (kokybės, sąnaudų ir pristatymo) inovacijas, kad didintų esamų produktų ir paslaugų vertę, ir kuria naujus produktus bei paslaugas. Srityse, kuriose reikia pažangių analizės ir vertinimo metodų, DNP, pasitelkdama „ChatGPT Enterprise“, gerokai sutrumpino laiką, kurio anksčiau reikėdavo tokioms užduotims kaip eksperimentinės medžiagų vertinimo įrangos valdymas, matavimų atlikimas ir analizė.

Pagrindiniai rezultatai:

• angliškų patentų ir įrangos veikimo principų informacija susisteminta per tris dienas vietoje kelių mėnesių;
• „Python“ patirties neturintiems darbuotojams sudaryta galimybė per „ChatGPT Enterprise“ generuoti ir vykdyti kodą.

Ypač išsiskyrė naudojimo atvejis, kai jokios ankstesnės „Python“ patirties neturintys darbuotojai be papildomų mokymosi sąnaudų galėjo generuoti kodą ir analizuoti duomenis. Plėtros darbai, kurie įprastai truktų ilgiau nei metus, buvo atlikti vos per kelias dienas. Sujungus šias galimybes su tyrėjų kompetencija ir žiniomis, atsirado naujų įžvalgų, kurios padarė didelį poveikį visam padaliniui.

DNP su „ChatGPT Enterprise“ modernizuoja IT valdyseną. Masahiro Kobayashi, „Information Innovation Operations“ „ICT Center“ „System Infrastructure Development Division“ generalinis vadovas, pabrėžė patobulinimus užduotyse, kurios anksčiau buvo atliekamos rankiniu būdu ir nenuosekliai:

• išorinis saugumo auditas: audito palyginimo laikas sutrumpėjo nuo 30 min. iki 5 min.; kriptografinių rinkinių parinkimo laikas sumažėjo nuo 3 val. iki 1 val.;
• debesijos saugumas: pradinis maždaug 100 „CIS Benchmark“ neatitikties punktų patikrinimas atliktas per 10 min. vietoje dviejų žmogaus darbo dienų;
• pagalba atliekant peržiūras: reikalavimų peržiūros sutrumpėjo nuo 1 val. iki 30 min., nes remtasi projektavimo nuostatomis ir ankstesniais įrašais.

Jis priduria, kad DI nepakeis žmonių priežiūros: „Už tikrinimą ir galutinę patikrą vis dar atsako žmonės.“

Vienas didžiausių DNP iššūkių — žinių praradimas. Ekspertinės žinios dažnai lieka patyrusių darbuotojų galvose arba būna paslėptos analoginiuose dokumentuose.

Vadovaujant Isaku Osawai, „Advanced Business Center“ „AI Business Development Unit“ technologijų plėtros generaliniam vadovui, DNP dabar tiesiogiai sprendžia šią problemą pasitelkdama DI.

Jo komanda naudoja „ChatGPT Enterprise“, kad susistemintų ir suskaitmenintų nesusistemintus duomenis — nuo popierinių vadovų iki istorinių kokybės žurnalų. Juos įkėlus, šie įrašai tampa vidinės žinių bazės dalimi, kurią per pasirinktinius GPT gali pasiekti visi. Duomenų architektūros apibrėžimui reikalingas laikas sutrumpėjo 90 proc. Komanda taip pat dukart padidino techninių straipsnių, kuriuos galėjo peržiūrėti, skaičių.

„Mūsų tikslas — paversti kelių kartų sukauptas žinias skaitmenine darbo jėga“, — sako I. Osawa. Šis pokytis ne tik padeda kompensuoti darbo jėgos trūkumą, bet ir kuria ilgalaikius inovacijų pajėgumus.

• 90 % naudojimo atvejų davė išmatuojamų rezultatų
• 100 % savaitinio aktyvaus naudojimo rodiklis
• 95 % sutrumpėjęs patentų tyrimų laikas
• 87 % automatizavimo rodiklis trumpinant užduočių atlikimo laiką
• 10 kartų padidėjusi apdorojimo apimtis

„DI agentai sklandžiai įsilies į įvairias situacijas, todėl visi galės naudotis DI net to nesuvokdami“, — sako H. Otake. Jis numato perėjimą nuo žmogaus ir DI bendradarbiavimo prie modelio, kuriame dalis verslo procesų vyks per DI tarpusavio sąveiką. Robotikai tobulėjant, ši tendencija spartės ir ves į ateitį, kurioje fizinis DI veiks realiame pasaulyje.

Žvelgdamas į priekį, H. Otake pabrėžia, kad žinių išsaugojimas bus itin svarbus: „Turime žmonėms sukurtą informaciją paversti informacija, kurią DI gali suprasti, ir užtikrinti, kad žinios būtų išsaugotos bei perduodamos. Mūsų tikslas — didinti našumą ruošiantis mažėjančiai darbo jėgai.“ Tikslas — pirmosios linijos praktinę patirtį ir kokybės įrašus paversti susistemintais duomenimis, kad DI agentai ir būsimas fizinis DI galėtų iš jų mokytis ir juos taikyti, mažinant priklausomybę nuo individualios kompetencijos ir paverčiant ją ilgalaikiu konkurenciniu pranašumu.

Vadovaudamasi savo prekių ženklo šūkiu „Kuriame ateities standartus“, DNP siekia plėsti stiprybes spaudos ir informacinių technologijų srityse ir tapti DI pagrindu veikiančia bendrove, kuriančia naujus standartus visuomenei.