Avançando a transformação organizacional para inovar nos negócios

Fundada em 1876, a Dai Nippon Printing Co., Ltd. (DNP) é uma das maiores empresas de impressão do mundo, com mais de 37.000 pessoas globalmente. Com um portfólio que abrange Comunicação Inteligente, Vida e Saúde e Eletrônica, a DNP é guiada por seu posicionamento de marca, "Criando padrões para o futuro." e pelo compromisso de conectar pessoas e sociedade, ao mesmo tempo em que avança a sustentabilidade.

Como parte desse compromisso, a DNP há muito tempo adota tecnologias emergentes. Em abril de 2023, a empresa tomou uma decisão estratégica de adotar IA em toda a organização. Em maio, a DNP já havia criado um ambiente seguro para uso em toda a empresa. Em fevereiro de 2025, a empresa lançou o ChatGPT Enterprise em dez departamentos centrais. Em três meses, os resultados incluíram:

• 90% dos casos de uso com o ChatGPT Enterprise mostraram resultados mensuráveis
• 100% de taxa de uso ativo semanal
• 87% de taxa de automação na economia de tempo
• 70% de taxa de reutilização de conhecimento (GPTs personalizados)
• Aumento de 10x no volume de processamento

Para aproveitar ao máximo os benefícios da IA generativa, a DNP priorizou dez departamentos com maior potencial de impacto. A empresa definiu metas claras: cada colaborador deve usar o ChatGPT ao menos 100 vezes por semana e atingir mais de 50% de automação na redução do tempo das tarefas.

Como resultado, melhorias individuais se espalharam entre equipes por meio de GPTs personalizados e casos de uso compartilhados, formando padrões centrais que hoje impulsionam a transformação dos negócios.

Nos departamentos em que o ChatGPT Enterprise foi implementado, o maior impacto foi visto na divisão de P&D de ICT. Yohei Ishida, gerente geral da Unidade de Pesquisa e Desenvolvimento de Inovação P&I, Centro de Negócios Avançados, liderou sua equipe para automatizar e aprimorar a pesquisa de patentes e as estratégias de depósito, substituindo tarefas manuais.

Sua equipe criou os seguintes fluxos de trabalho usando o ChatGPT Enterprise:

• Pesquisa de patentes: busca, resumo e classificação automatizados, reduzindo o tempo de pesquisa em 95% e ampliando a cobertura em 10x
• Estratégia de depósito: identificou diferenciais-chave entre a tecnologia da DNP e as patentes de concorrentes, reduzindo o risco de rejeição e minimizando revisões
• Análise competitiva: gerou relatórios em primeira versão automaticamente, reduzindo o tempo de preparação em 80%

Ao elevar a estratégia de propriedade intelectual, a DNP fortalece os pilares da singularidade dos produtos e da competitividade de longo prazo.

A divisão de pesquisa da DNP, que promove avanços em tecnologia de produção, impulsiona a inovação em QCD (qualidade, custo e entrega) para aumentar o valor de produtos e serviços existentes e desenvolver novos produtos e serviços. Em áreas que exigem técnicas avançadas de análise e avaliação, a DNP reduziu significativamente o tempo tradicionalmente necessário para tarefas como operar equipamentos experimentais para avaliação de materiais, realizar medições e executar análises ao usar o ChatGPT Enterprise.

Os principais resultados incluem:

• Estruturar informações de patentes em inglês e princípios de equipamentos em três dias — antes levava vários meses
• Permitir que colaboradores sem experiência em Python gerem e executem código pelo ChatGPT Enterprise

Um caso de uso especialmente notável envolveu colaboradores sem experiência prévia em Python, que conseguiram gerar código e analisar dados sem nenhum custo de aprendizado. Trabalhos de desenvolvimento que normalmente levariam mais de um ano foram implementados em apenas alguns dias. Ao combinar essas capacidades com a expertise e o conhecimento de pesquisadores, surgiram novos insights, gerando impacto significativo em toda a divisão.

A DNP está modernizando a governança de TI com o ChatGPT Enterprise. Masahiro Kobayashi, gerente geral da Divisão de Desenvolvimento de Infraestrutura de Sistemas, Centro de ICT, Operações de Inovação da Informação, destacou melhorias em tarefas que antes eram manuais e inconsistentes:

• Auditoria externa de segurança: reduziu o tempo de comparação de auditorias de 30 minutos para 5 minutos; reduziu a seleção de suíte criptográfica de 3 horas para 1 hora
• Segurança em nuvem: concluiu a checagem inicial de ~100 itens de não conformidade com o CIS Benchmark em 10 minutos em vez de dois dias-pessoa
• Suporte à revisão: encurtou revisões de requisitos de 1 hora para 30 minutos ao consultar diretrizes de projeto e registros anteriores

Ele acrescenta que a IA não substituirá a supervisão humana: "A verificação e as checagens finais continuam sendo responsabilidade das pessoas."

Um dos maiores desafios da DNP é a perda de conhecimento. Muitas vezes, o conhecimento especializado fica na mente de colaboradores experientes ou enterrado em documentos físicos.

Sob a liderança de Isaku Osawa, gerente geral de Desenvolvimento de Tecnologia na Unidade de Desenvolvimento de Negócios de IA do Centro de Negócios Avançados, a DNP agora usa IA para enfrentar esse problema de frente.

Sua equipe usa o ChatGPT Enterprise para estruturar e digitalizar dados não estruturados, de manuais em papel a registros históricos de qualidade. Depois de incorporados, esses registros passam a integrar uma base interna de conhecimento que qualquer pessoa pode acessar por GPTs personalizados. O tempo necessário para definir a arquitetura de dados foi reduzido em 90%. A equipe também dobrou o número de artigos técnicos que conseguia revisar.

Nosso objetivo é transformar o conhecimento geracional em mão de obra digital, diz Osawa. Essa mudança não apenas compensa a escassez de mão de obra, como também cria capacidade de inovação no longo prazo.

• 90% dos casos de uso mostraram resultados mensuráveis
• 100% de taxa de uso ativo semanal
• Redução de 95% no tempo de pesquisa de patentes
• Taxa de automação de 87% na redução do tempo das tarefas
• Aumento de 10x no volume de processamento

Agentes de IA vão se integrar perfeitamente a diferentes situações, permitindo que todos se beneficiem da IA sem nem perceber, diz Otake. Ele prevê uma mudança da colaboração entre pessoas e IA para uma base em que partes do negócio operam por meio de interações IA-para-IA. À medida que a robótica avança, essa tendência vai se acelerar, levando a um futuro em que a IA física atua no mundo real.

Olhando para frente, Otake destaca que preservar conhecimento será essencial: "Precisamos transformar informações criadas para pessoas em informações que a IA consiga entender e garantir que esse conhecimento seja preservado e compartilhado. Nosso objetivo é aumentar a produtividade enquanto nos preparamos para uma força de trabalho em retração." O objetivo é codificar o know-how da linha de frente e os registros de qualidade em dados estruturados para que agentes de IA e a futura IA física possam aprender e aplicá-los, reduzindo a dependência de expertise individual e transformando isso em uma vantagem competitiva duradoura.

Sob seu posicionamento de marca, "Criando padrões para o futuro", a DNP busca ampliar seus pontos fortes em tecnologias de impressão e informação e transformar-se em uma empresa nativa de IA que gera novos padrões para a sociedade.