ബിസിനസ് നവീകരണത്തിനായി സംഘടനാ-പരിവർത്തനം മുന്നോട്ട് നയിക്കുന്നു
DNP ഒന്നിലധികം വിഭാഗങ്ങളിലുടനീളം പ്രവൃത്തി പ്രവാഹങ്ങൾ മെച്ചപ്പെടുത്താനും ഉൽപ്പാദനക്ഷമത വർദ്ധിപ്പിക്കാനും ChatGPT Enterprise പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നു.
ഫലങ്ങൾ
90%
ChatGPT Enterprise ഉപയോഗിച്ചുള്ള ഉപയോഗ കേസുകളിൽ അളക്കാവുന്ന ഫലങ്ങൾ കാണിച്ചു
ഫലങ്ങൾ
100%
ആഴ്ചതോറുമുള്ള സജീവ ഉപയോഗ നിരക്ക്
ഫലങ്ങൾ
87%
സമയം ലഘൂകരിക്കുന്നതിലെ ഓട്ടോമേഷൻ നിരക്ക്
ഫലങ്ങൾ
10x
പ്രോസസ്സിംഗ് വോളിയം വർധിക്കുന്നു
1876-ൽ സ്ഥാപിതമായ Dai Nippon Printing Co., Ltd. (DNP) ലോകത്തിലെ ഏറ്റവും വലിയ അച്ചടി കമ്പനികളിലൊന്നാണ്. ലോകമെമ്പാടുമായി 37,000-ത്തിലധികം ആളുകൾ ഇവിടെ ജോലി ചെയ്യുന്നു. സ്മാർട്ട് കമ്മ്യൂണിക്കേഷൻ, ലൈഫ് & ഹെൽത്ത് കെയർ, ഇലക്ട്രോണിക്സ് എന്നിവയിലുടനീളമുള്ള ഒരു പോർട്ട്ഫോളിയോ ഉപയോഗിച്ച്, "ഭാവി മാനദണ്ഡങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു" എന്ന ബ്രാൻഡ് പ്രസ്താവനയാണ് DNPയെ നയിക്കുന്നത്. കൂടാതെ, സുസ്ഥിരത മുന്നോട്ട് കൊണ്ടുപോകുന്നതിനോടൊപ്പം ആളുകളെയും സമൂഹത്തെയും ബന്ധിപ്പിക്കാനുള്ള പ്രതിബദ്ധത.
ഈ പ്രതിബദ്ധതയുടെ ഭാഗമായി, DNP വളരെക്കാലമായി ഉയർന്നുവരുന്ന സാങ്കേതികവിദ്യകളെ സ്വീകരിച്ചുവരുന്നു. 2023 ഏപ്രിലിൽ, കമ്പനി സംഘടനയിലുടനീളം AI സ്വീകരിക്കാൻ ഒരു തന്ത്രപരമായ തീരുമാനം എടുത്തു. മെയ് മാസത്തോടെ, DNP എന്റർപ്രൈസ്-തലത്തിലുള്ള ഉപയോഗത്തിനായി ഒരു സുരക്ഷിതമായ അന്തരീക്ഷം നിർമ്മിച്ചിരുന്നു. 2025 ഫെബ്രുവരിയിൽ, കമ്പനി പത്ത് പ്രധാന വകുപ്പുകളിലുടനീളം ChatGPT Enterprise ലോഞ്ച് ചെയ്തു. മൂന്ന് മാസത്തിനുള്ളിൽ, ഫലങ്ങളിൽ ഇവ ഉൾപ്പെട്ടു:
- ChatGPT Enterprise-ന്റെ 90% ഉപയോഗ സാഹചര്യങ്ങൾ അളക്കാവുന്ന ഫലങ്ങൾ നൽകിയത് തെളിയിച്ചു
- 100% ആഴ്ചതോറുള്ള സജീവ ഉപയോഗ നിരക്ക്
- സമയം ലഘൂകരിക്കുന്നതിൽ 87% ഓട്ടോമേഷൻ നിരക്ക്
- 70% അറിവ് പുനരുപയോഗ നിരക്ക് (കസ്റ്റം GPTകൾ)
- പ്രോസസ്സിംഗ് വോളിയത്തിൽ 10x വർധന
തന്ത്രപരമായ വിന്യാസത്തിലൂടെ ദത്തെടുക്കൽ വേഗത്തിലാക്കുന്നു
ജനറേറ്റീവ് AI യുടെ നേട്ടങ്ങൾ പൂർണ്ണമായി മനസ്സിലാക്കുന്നതിനായി, ഏറ്റവും ഉയർന്ന സ്വാധീന സാധ്യതയുള്ള പത്ത് വകുപ്പുകളെയാണ് DNP ലക്ഷ്യമിട്ടത്. കമ്പനി വ്യക്തമായ മാനദണ്ഡങ്ങൾ സ്ഥാപിച്ചു: ഓരോ ജീവനക്കാരനും ആഴ്ചയിൽ കുറഞ്ഞത് 100 തവണയെങ്കിലും ChatGPT ഉപയോഗിക്കണം, കൂടാതെ ടാസ്ക് സമയം കുറയ്ക്കുന്നതിന് 50%-ത്തിലധികം ഓട്ടോമേഷൻ നിരക്കും.
“ഉപയോഗം ദൃശ്യമാക്കിക്കൊണ്ടാണ് ഞങ്ങൾ ദത്തെടുക്കൽ പ്രക്രിയയെ മുന്നോട്ട് നയിച്ചത്. ഓരോ ടീമും പരീക്ഷണങ്ങൾ നടത്തി, പഠിച്ച കാര്യങ്ങൾ പങ്കിട്ടു, ആവർത്തിച്ച് മെച്ചപ്പെടുത്തി. ആ മുന്നേറ്റം വ്യാപകമായ സ്വാധീനം സൃഷ്ടിച്ചു.
തൽഫലമായി, വ്യക്തിഗത മെച്ചപ്പെടുത്തലുകൾ ഇച്ഛാനുസൃത GPT‑കളിലൂടെയും പങ്കിട്ട ഉപയോഗ കേസുകളിലൂടെയും ടീമുകളിലുടനീളം വ്യാപിച്ചു, ഇപ്പോൾ ബിസിനസ്സ് പരിവർത്തനത്തിന് കാരണമാകുന്ന പ്രധാന പാറ്റേണുകൾ രൂപപ്പെടുന്നു.
പേറ്റന്റ് ഗവേഷണ സമയം 95% കുറയ്ക്കുന്നു
ChatGPT Enterprise അവതരിപ്പിച്ച വകുപ്പുകളിൽ, ഏറ്റവും വലിയ സ്വാധീനം ICT ഗവേഷണ-വികസന വിഭാഗത്തിലാണ് കണ്ടത്. അഡ്വാൻസ്ഡ് ബിസിനസ് സെന്ററിലെ പി & ഐ ഇന്നൊവേഷൻ റിസർച്ച് ആൻഡ് ഡെവലപ്മെന്റ് യൂണിറ്റിന്റെ ജനറൽ മാനേജർ Yohei Ishida, പേറ്റന്റ് ഗവേഷണവും ഫയലിംഗ് തന്ത്രങ്ങളും ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിനും മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും തന്റെ ടീമിനെ നയിച്ചു, മാനുവൽ ജോലികൾ മാറ്റിസ്ഥാപിച്ചു.
ChatGPT Enterprise ഉപയോഗിച്ച് അദ്ദേഹത്തിന്റെ ടീം ഇനിപ്പറയുന്ന വർക്ക്ഫ്ലോകൾ നിർമ്മിച്ചു:
- പേറ്റന്റ് ഗവേഷണം: ഓട്ടോമേറ്റഡ് തിരയൽ, സംഗ്രഹീകരണം, വർഗ്ഗീകരണം, ഗവേഷണ സമയം 95% കുറയ്ക്കൽ, കവറേജ് 10 മടങ്ങ് വികസിപ്പിക്കൽ
- ആപ്ലിക്കേഷൻ തന്ത്രം: DNPയുടെ സാങ്കേതികവിദ്യയും എതിരാളികളുടെ പേറ്റന്റുകളും തമ്മിലുള്ള പ്രധാന വ്യത്യാസങ്ങൾ തിരിച്ചറിഞ്ഞു, നിരസിക്കാനുള്ള സാധ്യത കുറയ്ക്കുകയും പരിഷ്കരണങ്ങൾ കുറയ്ക്കുകയും ചെയ്തു
- മത്സര വിശകലനം: ആദ്യ ഡ്രാഫ്റ്റ് റിപ്പോർട്ടുകൾ സ്വയമേവ സൃഷ്ടിച്ചു, തയ്യാറെടുപ്പ് സമയം 80 % കുറച്ചു
IP തന്ത്രം ഉയർത്തുന്നതിലൂടെ, DNP ഉൽപ്പന്നത്തിന്റെ സവിശേഷതയ്ക്കും ദീർഘകാല മത്സരക്ഷമതയ്ക്കും ഉള്ള അടിത്തറ ശക്തിപ്പെടുത്തുന്നു.
“മുൻകാലങ്ങളിൽ, പേറ്റന്റ് അപേക്ഷകൾ വ്യക്തിഗത വിധിന്യായത്തെയാണ് പ്രധാനമായും ആശ്രയിച്ചിരുന്നത്, മാനദണ്ഡങ്ങൾ വ്യക്തിക്കും വകുപ്പിനും അനുസരിച്ച് വ്യത്യാസപ്പെട്ടിരുന്നു. “ChatGPT Enterprise ഉപയോഗിച്ച്, ഇപ്പോൾ ഞങ്ങൾക്ക് വസ്തുനിഷ്ഠമായ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാൻ കഴിയും, അതിലൂടെ ഞങ്ങളുടെ ഫയലിംഗുകളുടെ അളവും ഗുണനിലവാരവും മെച്ചപ്പെട്ടു.”
മുൻപരിചയമൊന്നുമില്ലാതെ Python സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ നിർമ്മിക്കൽ
നിലവിലുള്ള ഉൽപ്പന്നങ്ങളുടെയും സേവനങ്ങളുടെയും മൂല്യം വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിനായി DNP യുടെ പ്രൊഡക്ഷൻ ടെക്നോളജി പ്രൊമോട്ട് ചെയ്യുന്ന ഗവേഷണ വിഭാഗം QCD (ഗുണനിലവാരം, ചെലവ്, ഡെലിവറി) നവീകരണം വികസിപ്പിക്കുകയും പുതിയ ഉൽപ്പന്നങ്ങളുടെയും സേവനങ്ങളുടെയും വികസനം പിന്തുടരുകയും ചെയ്യുന്നു. വിപുലമായ വിശകലന, മൂല്യനിർണ്ണയ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ ആവശ്യമുള്ള മേഖലകളിൽ, ChatGPT Enterprise പ്രയോജനപ്പെടുത്തി മെറ്റീരിയൽ മൂല്യനിർണ്ണയത്തിനുള്ള പരീക്ഷണ ഉപകരണങ്ങൾ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക, അളവുകൾ നടത്തുക, വിശകലനങ്ങൾ നടത്തുക തുടങ്ങിയ ജോലികൾക്ക് പരമ്പരാഗതമായി ആവശ്യമായ സമയം DNP ഗണ്യമായി കുറച്ചിട്ടുണ്ട്.
പ്രധാന ഫലങ്ങളിൽ ഇവ ഉൾപ്പെടുന്നു:
- ഇംഗ്ലീഷ് പേറ്റന്റുകളിൽ നിന്നും ഉപകരണ തത്വങ്ങളിൽ നിന്നുമുള്ള വിവരങ്ങൾ മൂന്ന് ദിവസത്തിനുള്ളിൽ ഘടനാപരമായി രൂപപ്പെടുത്തുന്നു, ഇത് നിരവധി മാസങ്ങളിൽ നിന്ന് കുറഞ്ഞു
- Python പരിചയമില്ലാത്ത ജീവനക്കാർക്ക് ChatGPT Enterprise വഴി കോഡ് സൃഷ്ടിക്കാനും പ്രവർത്തിപ്പിക്കാനും സാധ്യമാക്കുന്നു
Python-ൽ മുൻപരിചയമില്ലാത്ത ജീവനക്കാർക്ക് യാതൊരു പഠനച്ചെലവും കൂടാതെ കോഡ് സൃഷ്ടിക്കാനും ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യാനും കഴിഞ്ഞ ഒരു ശ്രദ്ധേയമായ ഉപയോഗസന്ദർഭം. പരമ്പരാഗതമായി ഒരു വർഷത്തിലധികം എടുക്കുമായിരുന്ന വികസന പ്രവർത്തനം ഏതാനും ദിവസങ്ങൾക്കുള്ളിൽ നടപ്പിലാക്കി. ഈ കഴിവുകളെ ഗവേഷകരുടെ വൈദഗ്ധ്യവും അറിവും സംയോജിപ്പിച്ചുകൊണ്ട്, പുതിയ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ കണ്ടെത്തി, അത് മുഴുവൻ ഡിവിഷനിലും കാര്യമായ സ്വാധീനം ചെലുത്തി.
IT കംപ്ലയൻസും ക്ലൗഡ് പ്രവർത്തനങ്ങളും മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നത്
DNP ChatGPT Enterprise ഉപയോഗിച്ച് IT ഗവർണൻസ് ആധുനികവൽക്കരിക്കുന്നു. ഇൻഫർമേഷൻ ഇന്നൊവേഷൻ ഓപ്പറേഷൻസിലെ ഐസിടി സെന്ററിലെ സിസ്റ്റം ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ ഡെവലപ്മെന്റ് ഡിവിഷന്റെ ജനറൽ മാനേജർ Masahiro Kobayashi, ഒരുകാലത്ത് മാനുവലും പൊരുത്തമില്ലാത്തതുമായ ജോലികളിലെ മെച്ചപ്പെടുത്തലുകൾ എടുത്തുകാണിച്ചു:
- ബാഹ്യ സുരക്ഷാ ഓഡിറ്റ്: ഓഡിറ്റ് താരതമ്യ സമയം മുപ്പത് മിനിറ്റിൽ നിന്ന് അഞ്ച് മിനിറ്റാക്കി കുറച്ചു; ക്രിപ്റ്റോഗ്രാഫിക് സ്യൂട്ട് തിരഞ്ഞെടുപ്പ് സമയം മൂന്ന് മണിക്കൂറിൽ നിന്ന് ഒരു മണിക്കൂറാക്കി കുറച്ചു
- ക്ലൗഡ് സുരക്ഷ: രണ്ട് വ്യക്തി-ദിവസങ്ങൾക്ക് പകരം 10 മിനിറ്റിനുള്ളിൽ ~100 CIS Benchmark അനുസരണക്കേടുകൾ പ്രാരംഭമായി പരിശോധിച്ചു
- അവലോകന പിന്തുണ: ഡിസൈൻ നയങ്ങളും മുൻകാല റെക്കോർഡുകളും പരാമർശിച്ചുകൊണ്ട് ആവശ്യകത അവലോകനങ്ങൾ 1 മണിക്കൂറിൽ നിന്ന് 30 മിനിറ്റായി ചുരുക്കി
“പ്രസക്തമായ ഡാറ്റ ശേഖരിക്കാനും വ്യക്തമായ ഔട്ട്പുട്ട് സൃഷ്ടിക്കാനും മോഡൽ അതുല്യ കഴിവ് കാട്ടുന്നു. ഇത് ഞങ്ങളുടെ ടീമുകളെ രേഖകളുടെ താരതമ്യത്തിന് പകരം തീരുമാനമെടുക്കലിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു.
മനുഷ്യന്റെ മേൽനോട്ടത്തിന് പകരം വയ്ക്കാൻ AI ഉണ്ടാകില്ലെന്ന് അദ്ദേഹം കൂട്ടിച്ചേർക്കുന്നു: "സ്ഥിരീകരണവും അന്തിമ പരിശോധനകളും ആളുകളുടെ ഉത്തരവാദിത്തമായി തുടരും."
AI വഴി സ്ഥാപനപരമായ അറിവ് സംരക്ഷിക്കൽ
DNP-യുടെ ഏറ്റവും വലിയ വെല്ലുവിളികളിലൊന്നാണ് അറിവിന്റെ നഷ്ടം. വൈദഗ്ധ്യം പലപ്പോഴും പരിചയസമ്പന്നരായ ജീവനക്കാരുടെ മനസ്സുകളിലാണ് നിലനിൽക്കുന്നത്, അല്ലെങ്കിൽ അനലോഗ് രേഖകളിൽ മറഞ്ഞുകിടക്കുന്നത്.
അഡ്വാൻസ്ഡ് ബിസിനസ് സെന്ററിന്റെ AI ബിസിനസ് ഡെവലപ്മെന്റ് യൂണിറ്റിലെ ടെക്നോളജി ഡെവലപ്മെന്റ് ജനറൽ മാനേജർ Isaku Osawaയുടെ നേതൃത്വത്തിൽ, DNP ഇപ്പോൾ ഈ പ്രശ്നം നേരിട്ട് പരിഹരിക്കാൻ AI ഉപയോഗിക്കുന്നു.
പേപ്പർ മാനുവലുകൾ മുതൽ ചരിത്രപരമായ ഗുണനിലവാരമുള്ള ലോഗുകൾ വരെയുള്ള ഘടനാരഹിതമായ ഡാറ്റ ഘടനാപരമാക്കുന്നതിനും ഡിജിറ്റൈസ് ചെയ്യുന്നതിനും അദ്ദേഹത്തിന്റെ ടീം ChatGPT Enterprise ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഒരിക്കൽ ഉൾക്കൊള്ളിച്ചാൽ, ഈ രേഖകൾ കസ്റ്റം GPT‑കൾ വഴി ആർക്കും ആക്സസ് ചെയ്യാവുന്ന ഒരു ആന്തരിക അറിവ് ശേഖരത്തിന്റെ ഭാഗമാകും. ഡാറ്റ ആർക്കിടെക്ചർ നിർവചിക്കാൻ ആവശ്യമായ സമയം 90% കുറച്ചു. സംഘത്തിന് അവലോകനം ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന സാങ്കേതിക പ്രബന്ധങ്ങളുടെ എണ്ണം ഇരട്ടിയാക്കി.
"തലമുറകളിലൂടെ കൈമാറിയ അറിവിനെ ഡിജിറ്റൽ തൊഴിലാക്കി മാറ്റുക എന്നതാണ് ഞങ്ങളുടെ ലക്ഷ്യം," Osawa പറയുന്നു. ആ മാറ്റം തൊഴിലാളി ക്ഷാമം നികത്തുക മാത്രമല്ല, നവീകരണത്തിനുള്ള ദീർഘകാല ശേഷി വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
സർവേ ഫലങ്ങൾ ഒരു നോട്ടത്തിൽ
- 90% ഉപയോഗ കേസുകളും അളക്കാവുന്ന ഫലങ്ങൾ കാണിച്ചു
- 100% ആഴ്ചതോറുള്ള സജീവ ഉപയോഗ നിരക്ക്
- പേറ്റന്റ് ഗവേഷണ സമയത്തിൽ 95% കുറവ്
- ടാസ്ക് സമയം കുറയ്ക്കുന്നതിൽ 87% ഓട്ടോമേഷൻ നിരക്ക്
- പ്രോസസ്സിംഗ് വോളിയത്തിൽ 10x വർധന
അടുത്തത് എന്താണ്
"AI ഏജന്റുമാർ വിവിധ സാഹചര്യങ്ങളുമായി സുഗമമായി ഇണങ്ങിച്ചേരുകയും, എല്ലാവർക്കും AI-യെക്കുറിച്ച് ബോധവാന്മാരാകാതെ തന്നെ അതിൽ നിന്ന് പ്രയോജനം നേടാൻ അനുവദിക്കുകയും ചെയ്യും," Otakeപറയുന്നു. മനുഷ്യ-എഐ സഹകരണത്തിൽ നിന്ന് ബിസിനസിന്റെ ഭാഗങ്ങൾ AI-യിൽ നിന്ന് AI ഇടപെടലിലൂടെ കടന്നുപോകുന്ന ഒരു അടിത്തറയിലേക്കുള്ള മാറ്റം അദ്ദേഹം വിഭാവനം ചെയ്യുന്നു. റോബോട്ടിക്സ് പുരോഗമിക്കുന്നതോടെ, ഈ പ്രവണത കൂടുതൽ വേഗത്തിലാകും, അതിലൂടെ ഭൗതിക AI യഥാർത്ഥ ലോകത്തിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഒരു ഭാവിയിലേക്ക് നയിക്കും.
ഭാവിയിലേക്ക് നോക്കുമ്പോൾ, അറിവ് സംരക്ഷിക്കുന്നത് നിർണായകമാണെന്ന് ഒറ്റാകെ ഊന്നിപ്പറയുന്നു: "ആളുകൾക്കായി സൃഷ്ടിച്ച വിവരങ്ങൾ AI-ക്ക് മനസ്സിലാക്കാൻ കഴിയുന്ന വിവരങ്ങളാക്കി മാറ്റുകയും അറിവ് സംരക്ഷിക്കപ്പെടുകയും പങ്കിടപ്പെടുകയും ചെയ്യുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുകയും വേണം. തൊഴിലാളിശക്തി ചുരുങ്ങിവരുന്നതിനെ നേരിടാൻ ഞങ്ങൾ തയ്യാറെടുക്കുമ്പോൾ ഉൽപ്പാദനക്ഷമത മെച്ചപ്പെടുത്തുക എന്നതാണ് ഞങ്ങളുടെ ലക്ഷ്യം". മുൻനിര അറിവും ഗുണനിലവാര രേഖകളും ഘടനാപരമായ ഡാറ്റയിലേക്ക് ക്രോഡീകരിക്കുക എന്നതാണ് ലക്ഷ്യം, അതുവഴി AI ഏജന്റുമാർക്കും ഭാവിയിലെ ഭൗതിക AI-ക്കും അവ പഠിക്കാനും പ്രയോഗിക്കാനും കഴിയും, അതുവഴി വ്യക്തിഗത വൈദഗ്ധ്യത്തെ ആശ്രയിക്കുന്നത് കുറയ്ക്കുകയും അത് ഒരു നിലനിൽക്കുന്ന മത്സര നേട്ടമാക്കി മാറ്റുകയും ചെയ്യും.
"ഭാവി മാനദണ്ഡങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കൽ" എന്ന ബ്രാൻഡ് പ്രസ്താവനയ്ക്ക് കീഴിൽ, DNP അച്ചടി, വിവര സാങ്കേതിക വിദ്യകളിലെ ശക്തി വികസിപ്പിക്കാനും സമൂഹത്തിന് പുതിയ മാനദണ്ഡങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്ന ഒരു AI- നേറ്റീവ് കമ്പനിയായി മാറാനും ശ്രമിക്കുന്നു.
പുതിയ കാലഘട്ടത്തിലെ ജോലിയുടെ ഭാഗമാകൂ
വായന തുടരുക
