ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਨਵੀਨਤਾ ਲਈ ਸੰਗਠਨਾਤਮਕ ਬਦਲਾਅ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਣਾ

1876 ਵਿੱਚ ਸਥਾਪਿਤ, Dai Nippon Printing Co., Ltd. (DNP) ਦੁਨੀਆ ਦੀਆਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀਆਂ ਪ੍ਰਿੰਟਿੰਗ ਕੰਪਨੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ਵ ਪੱਧਰ 'ਤੇ 37,000 ਤੋਂ ਵੱਧ ਲੋਕ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ. Smart Communication, Life & Healthcare ਅਤੇ Electronics ਤੱਕ ਫੈਲੇ ਪੋਰਟਫੋਲਿਓ ਨਾਲ, DNP ਆਪਣੇ ਬ੍ਰਾਂਡ ਬਿਆਨ, "ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਮਿਆਰ ਬਣਾਉਣਾ." ਅਤੇ ਲੋਕਾਂ ਤੇ ਸਮਾਜ ਨੂੰ ਜੋੜਦੇ ਹੋਏ ਸਥਿਰਤਾ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਣ ਦੀ ਵਚਨਬੱਧਤਾ ਤੋਂ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਹੈ.

ਇਸ ਵਚਨਬੱਧਤਾ ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਵਜੋਂ, DNP ਨੇ ਕਾਫ਼ੀ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਉਭਰਦੀਆਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਨੂੰ ਅਪਣਾਇਆ ਹੈ. ਅਪ੍ਰੈਲ 2023 ਵਿੱਚ, ਕੰਪਨੀ ਨੇ ਸਾਰੇ ਸੰਗਠਨ ਵਿੱਚ AI ਅਪਣਾਉਣ ਦਾ ਰਣਨੀਤਿਕ ਫੈਸਲਾ ਕੀਤਾ. ਮਈ ਤੱਕ, DNP ਨੇ ਸਾਰੇ ਉਦਯਮ ਲਈ ਵਰਤੋਂਯੋਗ ਇਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਵਾਤਾਵਰਣ ਤਿਆਰ ਕਰ ਲਿਆ ਸੀ. ਫ਼ਰਵਰੀ 2025 ਵਿੱਚ, ਕੰਪਨੀ ਨੇ ਦਸ ਮੁੱਖ ਵਿਭਾਗਾਂ ਵਿੱਚ ChatGPT Enterprise ਲਾਂਚ ਕੀਤਾ. ਤਿੰਨ ਮਹੀਨਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਇਹ ਸ਼ਾਮਲ ਸਨ:

• ChatGPT Enterprise ਵਾਲੇ 90% ਵਰਤੋਂ ਕੇਸਾਂ ਵਿੱਚ ਮਾਪਣਯੋਗ ਨਤੀਜੇ ਮਿਲੇ
• 100% ਹਫ਼ਤਾਵਾਰ ਸਰਗਰਮ ਵਰਤੋਂ ਦਰ
• ਸਮਾਂ ਘਟਾਉਣ ਵਿੱਚ 87% ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦਰ
• 70% ਗਿਆਨ ਦੁਬਾਰਾ ਵਰਤੋਂ ਦਰ (custom GPTs)
• ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ 10x ਵਾਧਾ

ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਦੇ ਲਾਭਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਲਈ, DNP ਨੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੰਭਾਵੀ ਪ੍ਰਭਾਵ ਵਾਲੇ ਦਸ ਵਿਭਾਗਾਂ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਇਆ. ਕੰਪਨੀ ਨੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਮਾਪਦੰਡ ਤੈਅ ਕੀਤੇ: ਹਰ ਕਰਮਚਾਰੀ ਹਫ਼ਤੇ ਵਿੱਚ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ 100 ਵਾਰ ChatGPT ਵਰਤੇ, ਅਤੇ ਕਾਰਜ ਸਮਾਂ ਘਟਾਉਣ ਲਈ 50% ਤੋਂ ਵੱਧ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦਰ ਹੋਵੇ.

ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, custom GPTs ਅਤੇ ਸਾਂਝੇ ਵਰਤੋਂ ਕੇਸਾਂ ਰਾਹੀਂ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਸੁਧਾਰ ਟੀਮਾਂ ਵਿੱਚ ਫੈਲ ਗਏ, ਅਤੇ ਅਜਿਹੇ ਮੁੱਖ ਪੈਟਰਨ ਬਣੇ ਜੋ ਹੁਣ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਬਦਲਾਅ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾ ਰਹੇ ਹਨ.

ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿਭਾਗਾਂ ਵਿੱਚ ChatGPT Enterprise ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ICT ਖੋਜ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਡਿਵੀਜ਼ਨ ਵਿੱਚ ਦੇਖਿਆ ਗਿਆ. Advanced Business Center ਦੇ P&I Innovation Research and Development Unit ਦੇ ਜਨਰਲ ਮੈਨੇਜਰ Yohei Ishida ਨੇ ਆਪਣੀ ਟੀਮ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕਰਦਿਆਂ ਹੱਥੋਂ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਕੰਮਾਂ ਦੀ ਥਾਂ ਪੇਟੈਂਟ ਖੋਜ ਅਤੇ ਫਾਈਲਿੰਗ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਨੂੰ ਆਟੋਮੇਟ ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਇਆ.

ਉਸ ਦੀ ਟੀਮ ਨੇ ChatGPT Enterprise ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾਲ ਹੇਠ ਲਿਖੇ ਵਰਕਫਲੋ ਬਣਾਏ:

• ਪੇਟੈਂਟ ਖੋਜ: ਆਟੋਮੇਟਡ ਖੋਜ, ਸੰਖੇਪ ਅਤੇ ਵਰਗੀਕਰਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਖੋਜ ਸਮਾਂ 95% ਘਟਿਆ ਅਤੇ ਕਵਰੇਜ 10x ਵਧੀ
• ਅਰਜ਼ੀ ਰਣਨੀਤੀ: DNP ਦੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਅਤੇ ਮੁਕਾਬਲੇਬਾਜ਼ਾਂ ਦੇ ਪੇਟੈਂਟਾਂ ਵਿਚਲੇ ਮੁੱਖ ਫਰਕਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਕੇ ਅਸਵੀਕਾਰੀ ਜੋਖਮ ਘਟਾਇਆ ਅਤੇ ਸੋਧਾਂ ਘੱਟ ਕੀਤੀਆਂ
• ਮੁਕਾਬਲਾਤੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ: ਪਹਿਲਾ-ਮਸੌਦਾ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਬਣਾਈਆਂ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਤਿਆਰੀ ਸਮਾਂ 80% ਘਟਿਆ

IP ਰਣਨੀਤੀ ਨੂੰ ਉੱਚਾ ਕਰਕੇ, DNP ਉਤਪਾਦ ਦੀ ਵਿਲੱਖਣਤਾ ਅਤੇ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਮੁਕਾਬਲਾਤੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦੀਆਂ ਬੁਨਿਆਦਾਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ.

DNP ਦੀ ਖੋਜ ਡਿਵੀਜ਼ਨ, ਜੋ ਉਤਪਾਦਨ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਮੌਜੂਦਾ ਉਤਪਾਦਾਂ ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੀ ਕੀਮਤ ਵਧਾਉਣ ਲਈ QCD (quality, cost, delivery) ਨਵੀਨਤਾ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਨਵੇਂ ਉਤਪਾਦਾਂ ਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰਦੀ ਹੈ. ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਉੱਚ ਪੱਧਰੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਉੱਥੇ DNP ਨੇ ChatGPT Enterprise ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਮੱਗਰੀ ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਉਪਕਰਣ ਚਲਾਉਣ, ਮਾਪ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਵਰਗੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਰਵਾਇਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲੱਗਣ ਵਾਲਾ ਸਮਾਂ ਕਾਫ਼ੀ ਘਟਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ.

ਮੁੱਖ ਨਤੀਜੇ ਇਹ ਹਨ:

• ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਪੇਟੈਂਟਾਂ ਅਤੇ ਉਪਕਰਣ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਕਈ ਮਹੀਨਿਆਂ ਦੀ ਥਾਂ ਤਿੰਨ ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਰਚਿਤ ਕਰਨਾ
• ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ Python ਦਾ ਕੋਈ ਅਨੁਭਵ ਨਹੀਂ ਸੀ, ChatGPT Enterprise ਰਾਹੀਂ ਕੋਡ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਚਲਾਉਣ ਯੋਗ ਬਣਾਉਣਾ

ਖ਼ਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਰਤੋਂ ਕੇਸ ਵਿੱਚ ਉਹ ਕਰਮਚਾਰੀ ਸ਼ਾਮਲ ਸਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ Python ਦਾ ਕੋਈ ਪਹਿਲਾਂ ਦਾ ਅਨੁਭਵ ਨਹੀਂ ਸੀ, ਪਰ ਉਹ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਸਿੱਖਣ ਲਾਗਤ ਦੇ ਕੋਡ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਮਰੱਥ ਹੋਏ. ਜੋ ਵਿਕਾਸ ਕੰਮ ਰਵਾਇਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਸਾਲ ਤੋਂ ਵੱਧ ਲੈਂਦਾ, ਉਹ ਸਿਰਫ਼ ਕੁਝ ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ. ਇਨ੍ਹਾਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਖੋਜਕਰਤਿਆਂ ਦੀ ਨਿਪੁੰਨਤਾ ਅਤੇ ਗਿਆਨ ਨਾਲ ਜੋੜ ਕੇ ਨਵੀਆਂ ਝਲਕਾਂ ਮਿਲੀਆਂ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਪੂਰੇ ਡਿਵੀਜ਼ਨ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਿਆ.

DNP ChatGPT Enterprise ਨਾਲ IT ਸ਼ਾਸਨ ਨੂੰ ਆਧੁਨਿਕ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈ. System Infrastructure Development Division, ICT Center, Information Innovation Operations ਦੇ ਜਨਰਲ ਮੈਨੇਜਰ Masahiro Kobayashi ਨੇ ਉਹਨਾਂ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਉਜਾਗਰ ਕੀਤੇ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਹੱਥੋਂ ਅਤੇ ਅਸੰਗਤ ਹੁੰਦੇ ਸਨ:

• ਬਾਹਰੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਆਡਿਟ: ਆਡਿਟ ਤੁਲਨਾ ਸਮਾਂ 30 ਮਿੰਟ ਤੋਂ 5 ਮਿੰਟ ਕੀਤਾ; ਕ੍ਰਿਪਟੋਗ੍ਰਾਫਿਕ ਸੂਟ ਚੋਣ 3 ਘੰਟਿਆਂ ਤੋਂ 1 ਘੰਟੇ ਤੱਕ ਘਟਾਈ
• ਕਲਾਉਡ ਸੁਰੱਖਿਆ: ~100 CIS Benchmark ਅਨੁਪਾਲਨਾ-ਰਹਿਤ ਆਇਟਮਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਜਾਂਚ ਦੋ ਵਿਅਕਤੀ-ਦਿਨਾਂ ਦੀ ਥਾਂ 10 ਮਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਪੂਰੀ ਕੀਤੀ
• ਰੀਵਿਊ ਸਹਾਇਤਾ: ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਨੀਤੀਆਂ ਅਤੇ ਪਿਛਲੇ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦੇ ਕੇ ਲੋੜਾਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ 1 ਘੰਟੇ ਤੋਂ 30 ਮਿੰਟ ਕੀਤੀ

ਉਹ ਇਹ ਵੀ ਜੋੜਦੇ ਹਨ ਕਿ AI ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੀ ਥਾਂ ਨਹੀਂ ਲਵੇਗੀ: "ਤਸਦੀਕ ਅਤੇ ਅੰਤਿਮ ਜਾਂਚ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਹੀ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ."

DNP ਦੀਆਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਗਿਆਨ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ ਹੈ. ਨਿਪੁੰਨਤਾ ਅਕਸਰ ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੇ ਮਨ ਵਿੱਚ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ, ਜਾਂ ਫਿਰ ਕਾਗਜ਼ੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਦਬੀ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ.

Advanced Business Center ਦੀ AI Business Development Unit ਵਿੱਚ Technology Development ਦੇ ਜਨਰਲ ਮੈਨੇਜਰ Isaku Osawa ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਹੇਠ, DNP ਹੁਣ ਇਸ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਸਿੱਧਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ.

ਉਸ ਦੀ ਟੀਮ ChatGPT Enterprise ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕਾਗਜ਼ੀ ਮੈਨੂਅਲਾਂ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਇਤਿਹਾਸਕ ਗੁਣਵੱਤਾ ਲਾਗਾਂ ਤੱਕ ਦੇ ਅਸੰਰਚਿਤ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਸੰਰਚਿਤ ਅਤੇ ਡਿਜ਼ਿਟਲ ਕਰਦੀ ਹੈ. ਇੱਕ ਵਾਰ ਡਾਟਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਜਾਣ 'ਤੇ, ਇਹ ਰਿਕਾਰਡ ਅੰਦਰੂਨੀ ਗਿਆਨ ਅਧਾਰ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਤੱਕ ਕੋਈ ਵੀ custom GPTs ਰਾਹੀਂ ਪਹੁੰਚ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਡਾਟਾ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਲੱਗਣ ਵਾਲਾ ਸਮਾਂ 90% ਘਟ ਗਿਆ. ਟੀਮ ਨੇ ਤਕਨੀਕੀ ਪੇਪਰਾਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਵੀ ਦੋਗੁਣੀ ਕਰ ਲਈ.

"ਸਾਡਾ ਲਕਸ਼ ਪੀੜ੍ਹੀ ਦਰ ਪੀੜ੍ਹੀ ਆਏ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਿਟਲ ਲੇਬਰ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਹੈ," Osawa ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ. ਇਹ ਬਦਲਾਅ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਮਜ਼ਦੂਰ ਘਾਟ ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਨਵੀਨਤਾ ਲਈ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਵੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ.

• 90% ਵਰਤੋਂ ਕੇਸਾਂ ਵਿੱਚ ਮਾਪਣਯੋਗ ਨਤੀਜੇ ਮਿਲੇ
• 100% ਹਫ਼ਤਾਵਾਰ ਸਰਗਰਮ ਵਰਤੋਂ ਦਰ
• ਪੇਟੈਂਟ ਖੋਜ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ 95% ਘਟਾਅ
• ਕਾਰਜ ਸਮਾਂ ਘਟਾਉਣ ਵਿੱਚ 87% ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦਰ
• ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ 10x ਵਾਧਾ

"AI ਏਜੰਟ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਬਿਨਾਂ ਰੁਕਾਵਟ ਦੇ ਘੁਲਮਿਲ ਜਾਣਗੇ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਹਰ ਕੋਈ AI ਤੋਂ ਲਾਭ ਲੈ ਸਕੇਗਾ, ਭਾਵੇਂ ਉਹ ਇਸ ਬਾਰੇ ਸਚੇਤ ਵੀ ਨਾ ਹੋਵੇ," Otake ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ. ਉਹ ਮਨੁੱਖ ਅਤੇ AI ਦੇ ਸਹਿਯੋਗ ਤੋਂ ਉਸ ਅਧਾਰ ਵੱਲ ਬਦਲਾਅ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੇ ਕੁਝ ਹਿੱਸੇ AI-ਤੋਂ-AI ਸੰਚਾਰ ਰਾਹੀਂ ਚਲਣਗੇ. ਜਿਵੇਂ ਜਿਵੇਂ ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਅੱਗੇ ਵਧੇਗੀ, ਇਹ ਰੁਝਾਨ ਤੇਜ਼ ਹੋਵੇਗਾ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਅਜਿਹਾ ਭਵਿੱਖ ਆਵੇਗਾ ਜਿੱਥੇ ਭੌਤਿਕ AI ਅਸਲੀ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰੇਗੀ.

ਅੱਗੇ ਵੇਖਦਿਆਂ, Otake ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਗਿਆਨ ਸੰਭਾਲਣਾ ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੋਵੇਗਾ: "ਸਾਨੂੰ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਬਣਾਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਅਜਿਹੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਹੋਵੇਗਾ ਜਿਸ ਨੂੰ AI ਸਮਝ ਸਕੇ ਅਤੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿ ਗਿਆਨ ਸੰਭਾਲਿਆ ਅਤੇ ਸਾਂਝਾ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ. ਸਾਡਾ ਲਕਸ਼ ਘਟਦੀ ਕਰਮਚਾਰੀ ਸੰਖਿਆ ਲਈ ਤਿਆਰੀ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਸੁਧਾਰਨਾ ਹੈ." ਉਦੇਸ਼ ਫਰੰਟਲਾਈਨ ਦੇ know-how ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਨੂੰ ਸੰਰਚਿਤ ਡਾਟਾ ਵਿੱਚ ਕੋਡੀਫਾਈ ਕਰਨਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ AI ਏਜੰਟ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖ ਦੀ ਭੌਤਿਕ AI ਉਨ੍ਹਾਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖ ਸਕਣ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰ ਸਕਣ, ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਨਿਪੁੰਨਤਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰਤਾ ਘਟੇ ਅਤੇ ਇਹ ਇਕ ਟਿਕਾਊ ਮੁਕਾਬਲਾਤੀ ਫਾਇਦੇ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਜਾਵੇ.

ਆਪਣੇ ਬ੍ਰਾਂਡ ਬਿਆਨ, "ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਮਿਆਰ ਬਣਾਉਣਾ," ਦੇ ਤਹਿਤ, DNP ਪ੍ਰਿੰਟਿੰਗ ਅਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਵਿੱਚ ਆਪਣੀਆਂ ਤਾਕਤਾਂ ਦਾ ਵਿਸਤਾਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇੱਕ AI-native ਕੰਪਨੀ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਮਾਜ ਲਈ ਨਵੇਂ ਮਿਆਰ ਬਣਾਏ.