Transformacja organizacji wspierająca innowacje biznesowe

Założona w 1876 roku firma Dai Nippon Printing Co., Ltd. (DNP) to jedna z największych firm drukarskich na świecie, zatrudniająca ponad 37 000 pracowników na całym świecie. Firma DNP ma portfolio obejmujące rozwiązania z zakresu inteligentnej komunikacji, życia codziennego i opieki zdrowotnej oraz elektroniki. Jej motto w deklaracji marki brzmi „Tworzymy standardy przyszłości”, a nacisk w działalności spoczywa na łączeniu ludzi i społeczeństw przy jednoczesnym promowaniu zrównoważonego rozwoju.

W ramach tego zobowiązania DNP od dawna stosuje nowatorskie technologie. W kwietniu 2023 roku firma podjęła strategiczną decyzję o wdrożeniu AI w całej organizacji. Do maja firma DNP stworzyła bezpieczne środowisko pozwalające na używanie tej technologii w całym przedsiębiorstwie. W lutym 2025 roku firma wdrożyła ChatGPT Enterprise w dziesięciu najważniejszych działach. W ciągu trzech miesięcy osiągnęła następujące rezultaty:

• 90% zastosowań ChatGPT Enterprise przyniosło wartościowe rezultaty
• Wskaźnik aktywnego użycia w tygodniu na poziomie 100%
• 87% automatyzacji (umożliwiającej skrócenie czasu wykonywania zadań)
• Wskaźnik ponownego wykorzystania wiedzy na poziomie 70% (niestandardowe modele GPT)
• 10-krotny wzrost wolumenu przetwarzania danych

Aby móc w pełni czerpać korzyści z generatywnej AI, firma DNP skupiła się na dziesięciu działach o największym potencjale. Określono jasne cele: każdy pracownik powinien korzystać z ChatGPT co najmniej 100 razy w tygodniu, a wskaźnik automatyzacji umożliwiającej przyspieszenie zadań powinien wynosić ponad 50%.

W rezultacie indywidualne usprawnienia rozprzestrzeniły się w zespołach dzięki niestandardowym modelom GPT i udostępnianym przykładom zastosowań, tworząc podstawowe wzorce, które obecnie napędzają transformację biznesową.

Spośród działów, w których wdrożono ChatGPT Enterprise, największy wpływ odnotowano w dziale badań i rozwoju ICT. Yohei Ishida, dyrektor generalny P&I Innovation Research and Development Unit, Advanced Business Center, pokierował pracami swojego zespołu, których celem było zautomatyzowanie ręcznych zadań w ramach strategii badań i zgłoszeń dotyczących patentów i ich usprawnienie.

Jego zespół stworzył następujące procesy przy użyciu ChatGPT Enterprise:

• Badania dotyczące patentów: automatyzacja wyszukiwania, tworzenie podsumowań i klasyfikacja przekładające się na skrócenie czasu badań o 95% i dziesięciokrotne zwiększenie zakresu
• Strategia wniosków: zidentyfikowano najważniejsze czynniki odróżniające technologię DNP od patentów konkurencji, zmniejszając ryzyko odrzucenia i minimalizując liczbę poprawek
• Analiza konkurencji: automatyczne generowanie wersji roboczych raportów, skracające czas przygotowania o 80%

Nadając większy priorytet strategii dotyczącej własności intelektualnej, DNP wzmacnia podstawy wyjątkowości produktów i długoterminowej konkurencyjności.

Dział badawczy DNP promuje postępy w technologii produkcji, rozwijając innowacje w zakresie jakości, kosztów i dostaw (QCD), aby zwiększyć wartość istniejących produktów i usług, oraz dąży do opracowania nowych produktów i usług. W obszarach wymagających zaawansowanych technik analitycznych i ewaluacyjnych DNP znacznie skróciła czas tradycyjnie potrzebny na zadania takie jak obsługa eksperymentalnego sprzętu do oceny materiałów, przeprowadzanie pomiarów i wykonywanie analiz, wykorzystując ChatGPT Enterprise.

Kluczowe korzyści:

• Uzyskanie ustrukturyzowanych informacji z patentów w języku angielskim i zasad dotyczących urządzeń w ciągu trzech dni zamiast kilku miesięcy
• Pracownicy nieznający języka Python mogą generować i wykonywać kod przy użyciu ChatGPT Enterprise

Szczególnie godnym uwagi zastosowaniem było umożliwienie pracownikom bez wcześniejszego doświadczenia z językiem Python generowania kodu i analizowania danych bez konieczności nauki. Prace nad stworzeniem rozwiązania, które tradycyjnie zajęłyby ponad rok, zostały zrealizowane w ciągu zaledwie kilku dni. Dzięki połączeniu zdolności AI ze specjalistyczną wiedzą naukowców udało się uzyskać nowe spostrzeżenia, które miały znaczący wpływ na cały dział.

DNP modernizuje nadzór nad IT przy użyciu ChatGPT Enterprise. Masahiro Kobayashi, dyrektor generalny System Infrastructure Development Division, ICT Center, Information Innovation Operations, podkreślił usprawnienia w zadaniach, które wcześniej były wykonywane ręcznie i w sposób niespójny:

• Zewnętrzny audyt zabezpieczeń: skrócono czas porównania audytu z 30 minut do 5 minut; skrócono czas wyboru zestawu kryptograficznego z 3 godzin do 1 godziny
• Zabezpieczenia chmury: ukończono wstępną kontrolę około 100 niezgodności z testem porównawczym ~100 CIS Benchmark w ciągu 10 minut zamiast dwóch dni roboczych
• Wsparcie weryfikacji: skrócenie czasu weryfikacji wymagań z 1 godziny do 30 minut dzięki odniesieniu do zasad projektowania i wcześniejszych zapisów

„Weryfikacja i końcowa kontrola pozostaje w gestii ludzi” – dodaje, podkreślając, że ludzki nadzór nad AI jest konieczny.

Jednym z największych wyzwań dla firmy DNP jest utrata wiedzy. Specjalistyczna wiedza często znajduje się w umysłach doświadczonych pracowników lub jest ukryta w papierowych dokumentach.

DNP używa obecnie AI do rozwiązania tego problemu pod kierownictwem Isaku Osawy, dyrektora generalnego Technology Development w AI Business Development Unit w Advanced Business Center.

Jego zespół korzysta z ChatGPT Enterprise do ustrukturyzowania i digitalizacji nieustrukturyzowanych danych od papierowych instrukcji po historyczne rejestry jakości. Po przetworzeniu te rejestry staną się częścią wewnętrznej bazy wiedzy, do której wszyscy będą mieć dostęp przy użyciu niestandardowych modeli GPT. Czas potrzebny do zdefiniowania architektury danych został skrócony o 90%. Zespół podwoił również liczbę artykułów technicznych, które mógł przeanalizować.

„Naszym celem jest przekształcenie wiedzy pokoleniowej w cyfrową pracę” — powiedział Osawa. Zmiana ta nie tylko rekompensuje brak pracowników, ale także tworzy potencjał innowacji w dłuższej perspektywie.

• 90% zastosowań przyniosło wymierne rezultaty
• Wskaźnik aktywnego użycia w tygodniu na poziomie 100%
• Skrócenie czasu badań patentowych o 95%
• 87% automatyzacji (umożliwiającej skrócenie czasu wykonywania zadań)
• 10-krotny wzrost wolumenu przetwarzania danych

„Agenty AI staną się niezauważalnymi uczestnikami różnych sytuacji, dzięki czemu wszyscy będą mogli czerpać korzyści z AI, nawet nie zdając sobie z tego sprawy” — powiedział Otake. Przewiduje przejście od współpracy między ludźmi i AI do modelu, w którym część działalności biznesowej będzie oparta na interakcji między AI i AI. Wraz z rozwojem robotów trend ten będzie się nasilał, prowadząc do przyszłości, w której fizyczna AI będzie działać w realnym świecie.

Patrząc w przyszłość, Otake podkreśla, że kluczowe będzie kultywowanie wiedzy: „Musimy przekształcić informacje stworzone dla ludzi w informacje zrozumiałe dla AI i upewnić się, że wiedza zostanie zachowana i będzie dostępna dla wszystkich. Naszym celem jest poprawa produktywności, ponieważ przygotowujemy się na mniejszą liczbę pracowników“. Celem jest skodyfikowanie praktycznej wiedzy z pierwszej linii i rejestrów jakości w postaci ustrukturyzowanych danych, aby agenty AI i przyszła fizyczna AI mogły się uczyć tej wiedzy i stosować ją. Zmniejszy to zależność od specjalistycznej wiedzy poszczególnych osób i przekształci wiedzę organizacji w trwałą przewagę konkurencyjną.

Zgodnie z mottem w deklaracji marki „Tworzymy standardy przyszłości” DNP dąży do rozszerzenia swoich mocnych stron w zakresie technologii drukarskich i IT oraz transformacji w firmę opartą na AI, która wyznacza nowe standardy dla społeczeństwa.