Бизнесийн инновацид чиглэсэн байгууллагын шинэчлэл

1876 онд үүсгэн байгуулагдсан Dai Nippon Printing Co., Ltd. (DNP) нь дэлхийн хамгийн том хэвлэлийн компаниудын нэг бөгөөд дэлхий даяар 37,000 гаруй ажилтантай. Smart Communication, Life & Healthcare, Electronics-ийг хамарсан багцтай DNP нь “Ирээдүйн стандартыг бүтээнэ” гэсэн брэнд уриа, мөн хүн ба нийгмийг холбож, тогтвортой хөгжлийг ахиулах зорилгод тулгуурлан ажилладаг.

Энэ зорилгын хүрээнд DNP шинэ тутам технологийг эртнээс нэвтрүүлсээр ирсэн. 2023 оны 4-р сард компани байгууллага даяар AI нэвтрүүлэх стратегийн шийдвэр гаргасан. 5-р сар гэхэд DNP байгууллага даяар ашиглах аюулгүй орчныг бүрдүүлсэн. 2025 оны 2-р сард компани ChatGPT Enterprise-ийг үндсэн арван хэлтэст нэвтрүүлсэн. Гурван сарын дотор дараах үр дүнд хүрэв:

• ChatGPT Enterprise ашигласан тохиолдлуудын 90% нь хэмжигдэхүйц үр дүн үзүүлсэн
• 7 хоногийн идэвхтэй хэрэглээний түвшин 100%
• Цаг хэмнэлтэд хүргэсэн автоматжуулалтын түвшин 87%
• Мэдлэгийн дахин ашиглалтын түвшин 70% (custom GPTs)
• Боловсруулалтын хэмжээ 10x өссөн

Үүсгэгч AI-ийн үр ашгийг бүрэн хүртэхийн тулд DNP хамгийн өндөр нөлөө үзүүлэх боломжтой арван хэлтсийг онцлон сонгосон. Компани тодорхой шалгуур тогтоосон: ажилтан бүр ChatGPT‑ийг долоо хоногт дор хаяж 100 удаа ашиглах, мөн ажлын цаг бууруулах автоматжуулалтын түвшин 50%-иас дээш байх ёстой.

Үүний үр дүнд custom GPTs болон хуваалцсан хэрэглээний тохиолдлуудаар дамжин хувь хүний сайжруулалтууд багуудад түгэн тархаж, одоо бизнесийн өөрчлөлтийг хөдөлгөж буй үндсэн хэв маягуудыг бүрдүүлжээ.

ChatGPT Enterprise-ийг нэвтрүүлсэн хэлтсүүдээс хамгийн их нөлөө ICT судалгаа, хөгжүүлэлтийн хэлтэст ажиглагдсан. Advanced Business Center-ийн P&I Innovation Research and Development Unit-ийн ерөнхий менежер Yohei Ishida гар ажиллагаатай ажлуудыг орлуулж, патентын судалгаа болон мэдүүлгийн стратегийг автоматжуулж сайжруулах ажлыг багаа удирдан хэрэгжүүлсэн.

Түүний баг ChatGPT Enterprise ашиглан дараах ажлын урсгалуудыг бүтээсэн:

• Патентын судалгаа: хайлт, хураангуйлалт, ангиллыг автоматжуулж, судалгааны хугацааг 95%-иар бууруулан, хамрах хүрээг 10x тэлсэн
• Мэдүүлгийн стратеги: DNP-ийн технологи ба өрсөлдөгчдийн патентын гол ялгааг тодорхойлж, татгалзах эрсдэлийг бууруулан, засварыг багасгасан
• Өрсөлдөөний шинжилгээ: тайлангийн эхний хувилбарыг автоматаар үүсгэж, бэлтгэх хугацааг 80%-иар бууруулсан

Оюуны өмчийн стратегийг дээшлүүлснээр DNP бүтээгдэхүүний онцлог, урт хугацааны өрсөлдөх чадварын суурийг бэхжүүлж байна.

DNP-ийн үйлдвэрлэлийн технологийн дэвшлийг дэмждэг судалгааны хэлтэс нь одоо байгаа бүтээгдэхүүн, үйлчилгээний үнэ цэнийг нэмэгдүүлэхийн тулд QCD (чанар, өртөг, нийлүүлэлт)-ийн инновацыг ахиулж, шинэ бүтээгдэхүүн, үйлчилгээ хөгжүүлэхийг зорьдог. Ахисан түвшний шинжилгээ, үнэлгээний арга шаарддаг чиглэлүүдэд DNP нь ChatGPT Enterprise-ийг ашигласнаар материалын үнэлгээний туршилтын төхөөрөмж ажиллуулах, хэмжилт хийх, шинжилгээ гүйцэтгэх зэрэг ажлуудад уламжлал ёсоор шаардагддаг хугацааг мэдэгдэхүйц бууруулсан.

Гол үр дүнгээс дурдвал:

• Англи патентууд болон төхөөрөмжийн ажиллагааны зарчмын мэдээллийг хэдэн сараас 3 хоногт багтаан бүтэцжүүлсэн
• Python-ийн туршлагагүй ажилтнууд ChatGPT Enterprise-ээр код үүсгэж, ажиллуулдаг болсон

Ялангуяа Python-ийн өмнөх туршлагагүй ажилтнууд ямар ч сургалтын зардалгүйгээр код үүсгэж, өгөгдөл шинжилж чадсан хэрэглээний тохиолдол онцгой байв. Уламжлал ёсоор нэг жилээс илүү хугацаа шаардах хөгжүүлэлтийн ажлыг хэдхэн хоногт хэрэгжүүлсэн. Эдгээр боломжийг судлаачдын туршлага, мэдлэгтэй хослуулснаар шинэ ойлголтууд нээгдэж, бүх хэлтэс даяар мэдэгдэхүйц нөлөө үзүүлжээ.

DNP ChatGPT Enterprise-ээр IT засаглалаа шинэчилж байна. Information Innovation Operations-ийн ICT Center-ийн System Infrastructure Development Division-ийн ерөнхий менежер Masahiro Kobayashi өмнө нь гар ажиллагаатай, тогтворгүй байсан ажлууд сайжирсныг онцолсон:

• Гадаад аюулгүй байдлын аудит: аудитын харьцуулалтын хугацааг 30 минутаас 5 минут болгож, криптографийн багц сонголтыг 3 цагаас 1 цаг болгож бууруулсан
• Үүлэн аюулгүй байдал: ~100 CIS Benchmark үл нийцлийн зүйлийн анхны шалгалтыг хоёр хүний хоёр өдрийн оронд 10 минутанд дуусгасан
• Хяналтын дэмжлэг: дизайны бодлого болон өмнөх бүртгэлийг ашиглан шаардлагын хяналтыг 1 цагаас 30 минут болгож богиносгосон

Тэрээр мөн AI хүний хяналтыг орлохгүй гэдгийг нэмж хэлэв: “Баталгаажуулалт болон эцсийн шалгалт нь хүмүүсийн хариуцлага хэвээр байна.”

DNP-ийн хамгийн том сорилтуудын нэг бол мэдлэгийн алдагдал юм. Мэргэжлийн мэдлэг ихэвчлэн туршлагатай ажилтнуудын оюунд, эсвэл цаасан баримтад дарагдан үлддэг.

Advanced Business Center-ийн AI Business Development Unit-ийн Технологи хөгжүүлэлтийн ерөнхий менежер Isaku Osawa-гийн удирдлага дор DNP энэ асуудлыг AI ашиглан шууд шийдвэрлэж эхэлсэн.

Түүний баг ChatGPT Enterprise-ийг ашиглан цаасан гарын авлагаас эхлээд чанарын түүхэн бүртгэл хүртэлх бүтэцгүй өгөгдлийг бүтэцжүүлж, дижитал хэлбэрт шилжүүлж байна. Нэгтгэсний дараа эдгээр бүртгэл нь custom GPTs-ээр дамжин хэн ч хандах боломжтой дотоод мэдлэгийн сангийн нэг хэсэг болдог. Өгөгдлийн архитектур тодорхойлоход шаардагдах хугацааг 90%-иар бууруулсан. Мөн багийнхан хянаж чаддаг техникийн өгүүллийн тоог хоёр дахин нэмэгдүүлжээ.

“Бидний зорилго бол үе дамжсан мэдлэгийг дижитал хөдөлмөр болгон хувиргах явдал” гэж Osawa хэлэв. Энэ өөрчлөлт нь ажиллах хүчний хомсдолыг нөхөхөөс гадна инновацийн урт хугацааны чадавхыг бий болгодог.

• Хэрэглээний тохиолдлуудын 90% нь хэмжигдэхүйц үр дүн үзүүлсэн
• 7 хоногийн идэвхтэй хэрэглээний түвшин 100%
• Патентын судалгааны хугацаа 95%-иар буурсан
• Ажлын цаг бууруулах автоматжуулалтын түвшин 87%
• Боловсруулалтын хэмжээ 10x өссөн

“AI агентууд янз бүрийн нөхцөл байдалд саадгүй уусч, хүн бүр AI-гийн үр ашгийг бараг анзааралгүй хүртэх боломжтой болно” гэж Otake хэлэв. Тэрээр хүн ба AI-ийн хамтын ажиллагаанаас бизнесийн зарим хэсэг AI-оос AI-д харилцах суурь руу шилжихийг төсөөлж байна. Робот техникийн хөгжил ахихын хэрээр энэ чиг хандлага хурдасч, биет AI бодит ертөнцөд ажиллах ирээдүйд хүргэнэ.

Цаашид Otake мэдлэг хадгалалт маш чухал болно гэдгийг онцолжээ: “Бид хүмүүст зориулан бүтээгдсэн мэдээллийг AI ойлгох мэдээлэл болгон хөрвүүлж, мэдлэг хадгалагдан, хуваалцагдахыг баталгаажуулах ёстой. Ажиллах хүч багасах нөхцөлд бэлтгэхийн зэрэгцээ бүтээмжийг сайжруулах нь бидний зорилго.” Зорилго нь талбар дээрх ноу-хау болон чанарын бүртгэлийг бүтэцтэй өгөгдөл болгон кодчилж, ингэснээр AI агентууд болон ирээдүйн биет AI тэдгээрээс суралцаж, хэрэгжүүлэн, хувь хүний мэргэшлээс хамаарах хамаарлыг бууруулж, үүнийг урт настай өрсөлдөөний давуу тал болгох явдал юм.

“Ирээдүйн стандартыг бүтээнэ” гэсэн брэнд уриан дор DNP хэвлэл болон мэдээллийн технологийн давуу талаа өргөжүүлж, нийгэмд шинэ стандарт бий болгодог AI-native компани болон өөрчлөгдөхийг зорьж байна.