Memajukan transformasi organisasi untuk inovasi perniagaan

Ditubuhkan pada tahun 1876, Dai Nippon Printing Co., Ltd. (DNP) ialah salah satu syarikat percetakan terbesar di dunia, menggaji lebih daripada 37,000 orang di seluruh dunia. Dengan portfolio yang merangkumi Komunikasi Pintar, Kehidupan & Penjagaan Kesihatan, dan Elektronik, DNP berpandukan pernyataan jenamanya, "Mencipta piawaian masa depan." dan komitmen untuk menghubungkan orang ramai dan masyarakat sambil memajukan kemampanan.

Sebagai sebahagian daripada komitmen ini, DNP telah lama menerima teknologi baharu yang sedang muncul. Pada April 2023, syarikat itu membuat keputusan strategik untuk menerima pakai AI di seluruh organisasi. Menjelang Mei, DNP telah membina persekitaran selamat untuk kegunaan di seluruh perusahaan. Pada Februari 2025, syarikat itu melancarkan ChatGPT Enterprise merentas sepuluh jabatan teras. Dalam tempoh tiga bulan, hasilnya termasuk:

• 90% daripada kes penggunaan dengan ChatGPT Enterprise menunjukkan hasil yang boleh diukur
• Kadar penggunaan aktif mingguan sebanyak 100%
• Kadar automasi 87% dalam pengurangan masa
• Kadar guna semula pengetahuan 70% (GPT tersuai)
• Peningkatan jumlah pemprosesan sebanyak 10x

Untuk merealisasikan sepenuhnya manfaat AI generatif, DNP menyasarkan sepuluh jabatan dengan potensi impak tertinggi. Syarikat menetapkan penanda aras yang jelas: setiap pekerja harus menggunakan ChatGPT sekurang-kurangnya 100 kali seminggu, dan kadar automasi melebihi 50% bagi pengurangan masa tugas.

Hasilnya, penambahbaikan individu tersebar merentasi pasukan melalui GPT tersuai (custom GPTs) dan kes penggunaan yang dikongsi, membentuk corak teras yang kini memacu transformasi perniagaan.

Dalam jabatan tempat ChatGPT Enterprise diperkenalkan, kesan paling besar dilihat dalam bahagian penyelidikan dan pembangunan ICT. Yohei Ishida, Pengurus Besar Unit Penyelidikan dan Pembangunan Inovasi P&I, Pusat Perniagaan Lanjutan, memimpin pasukannya untuk mengautomasikan dan memperbaiki strategi penyelidikan dan pemfailan paten, menggantikan tugasan manual.

Pasukannya membina aliran kerja berikut menggunakan ChatGPT Enterprise:

• Kajian paten: carian, peringkasan, dan pengelasan automatik, mengurangkan masa kajian sebanyak 95% dan meluaskan liputan 10 kali ganda
• Strategi permohonan: mengenal pasti pembeza-utama antara teknologi DNP dan paten pesaing, mengurangkan risiko penolakan dan meminimumkan semakan
• Analisis persaingan: laporan draf pertama dijana secara automatik, mengurangkan masa penyediaan sebanyak 80%

Dengan meningkatkan strategi IP, DNP sedang mengukuhkan asas keunikan produk dan daya saing jangka panjang.

Bahagian penyelidikan DNP yang mempromosikan kemajuan teknologi pengeluaran memajukan inovasi QCD (kualiti, kos, dan penyampaian) untuk meningkatkan nilai produk dan perkhidmatan sedia ada, serta turut meneruskan pembangunan produk dan perkhidmatan baharu. Dalam bidang yang memerlukan teknik analisis dan penilaian lanjutan, DNP telah mengurangkan dengan ketara masa yang secara tradisinya diperlukan untuk tugas seperti mengendalikan peralatan eksperimen bagi penilaian bahan, menjalankan pengukuran, dan melaksanakan analisis dengan memanfaatkan ChatGPT Enterprise.

Hasil utama termasuk:

• Menstrukturkan maklumat daripada paten bahasa Inggeris dan prinsip peralatan dalam masa tiga hari, berbanding beberapa bulan sebelum ini
• Membolehkan pekerja yang tidak mempunyai pengalaman Python menjana dan menjalankan kod melalui ChatGPT Enterprise

Satu kes penggunaan yang sangat ketara melibatkan pekerja tanpa pengalaman terdahulu dalam Python, yang dapat menjana kod dan menganalisis data tanpa kos pembelajaran. Kerja pembangunan yang kebiasaannya mengambil masa lebih daripada setahun berjaya dilaksanakan dalam masa beberapa hari sahaja. Dengan menggabungkan keupayaan ini dengan kepakaran dan pengetahuan para penyelidik, cerapan baharu ditemui, sekali gus memberikan kesan yang ketara di seluruh divisyen.

DNP sedang memodenkan tadbir urus IT dengan ChatGPT Enterprise. Masahiro Kobayashi, Pengurus Besar Bahagian Pembangunan Infrastruktur Sistem, Pusat ICT, Operasi Inovasi Maklumat, menekankan penambahbaikan dalam tugas yang dahulunya dilakukan secara manual dan tidak konsisten:

• Audit keselamatan luaran: mengurangkan masa perbandingan audit daripada 30 minit kepada 5 minit; mengurangkan masa pemilihan suite kriptografi daripada 3 jam kepada 1 jam
• Keselamatan awan: menyelesaikan semakan awal bagi sekitar 100 item ketidakpatuhan Penanda Aras CIS dalam masa 10 minit berbanding dua hari kerja seorang
• Sokongan semakan: memendekkan tempoh semakan keperluan daripada 1 jam kepada 30 minit dengan merujuk dasar reka bentuk dan rekod terdahulu

Beliau menambah bahawa AI tidak akan menggantikan pengawasan manusia: "Pengesahan dan semakan akhir tetap menjadi tanggungjawab manusia."

Salah satu cabaran terbesar DNP ialah kehilangan pengetahuan. Kepakaran sering tersimpan dalam minda pekerja yang berpengalaman, atau tersembunyi dalam dokumen analog.

Di bawah kepimpinan Isaku Osawa, Pengurus Besar Pembangunan Teknologi di Unit Pembangunan Perniagaan AI Advanced Business Center, DNP kini menggunakan AI untuk menangani isu ini secara langsung.

Pasukannya menggunakan ChatGPT Enterprise untuk menstruktur dan mendigitalkan data tidak berstruktur daripada manual kertas hingga log kualiti sejarah. Sebaik sahaja dimasukkan, rekod ini menjadi sebahagian daripada pangkalan pengetahuan dalaman yang boleh diakses oleh sesiapa sahaja melalui GPT tersuai. Masa yang diperlukan untuk mentakrif seni bina data telah dikurangkan sebanyak 90%. Pasukan itu juga menggandakan jumlah kertas teknikal yang boleh mereka semak.

"Matlamat kami adalah untuk menukar pengetahuan turun-temurun kepada tenaga kerja digital," kata Osawa. Perubahan itu bukan sahaja mengimbangi kekurangan tenaga kerja, malah membina kapasiti jangka panjang untuk inovasi.

• 90% daripada kes penggunaan menunjukkan hasil yang boleh diukur
• Kadar penggunaan aktif mingguan sebanyak 100%
• Pengurangan 95% dalam masa penyelidikan paten
• Kadar automasi 87% dalam pengurangan masa tugas
• Peningkatan jumlah pemprosesan sebanyak 10x

“Ejen AI akan bersepadu dengan lancar dalam pelbagai situasi, membolehkan semua orang mendapat manfaat daripada AI tanpa mereka sedar pun,” kata Otake. Beliau membayangkan satu peralihan daripada kerjasama antara manusia dan AI kepada asas yang membolehkan sebahagian proses perniagaan berjalan melalui interaksi AI dengan AI. Seiring dengan kemajuan robotik, trend ini akan semakin pesat, membawa kepada masa depan di mana AI fizikal berfungsi di dunia sebenar.

Melihat ke hadapan, Otake menekankan bahawa pemeliharaan pengetahuan akan menjadi kritikal: “Kita mesti menukarkan maklumat yang dicipta untuk manusia kepada maklumat yang boleh difahami oleh AI dan memastikan bahawa pengetahuan dipelihara dan dikongsi.” Matlamat kami adalah untuk meningkatkan produktiviti semasa kami bersiap sedia menghadapi tenaga kerja yang semakin berkurangan.” Matlamatnya adalah untuk mendokumentasikan pengetahuan praktikal barisan hadapan dan rekod kualiti ke dalam data berstruktur supaya ejen AI dan AI fizikal pada masa hadapan dapat mempelajari dan menggunakannya, mengurangkan kebergantungan pada kepakaran individu dan mengubahnya menjadi kelebihan bersaing yang berkekalan.

Di bawah pernyataan jenamanya, “Mencipta piawaian masa depan,” DNP berusaha untuk mengembangkan kekuatan dalam teknologi percetakan dan maklumat serta bertransformasi menjadi syarikat AI-natif yang menjana piawaian baharu untuk masyarakat.