Acelerar 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 colaboradores em todo o mundo. Com um portefólio que abrange Comunicação Inteligente, Vida e Cuidados de Saúde e Eletrónica, a DNP é guiada pela sua declaração de marca, «Creating future standards.» e por um compromisso de ligar pessoas e sociedade enquanto promove a sustentabilidade.

Como parte deste compromisso, a DNP tem, há muito, adotado tecnologias emergentes. Em abril de 2023, a empresa tomou uma decisão estratégica de adotar IA em toda a organização. Em maio, a DNP tinha construído um ambiente seguro para utilização 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 apresentaram resultados mensuráveis
• 100% de taxa de utilização ativa semanal
• 87% de taxa de automação na redução do tempo
• 70% de taxa de reutilização de conhecimento (GPTs personalizados)
• aumento de 10x no volume de processamento

Para concretizar plenamente os benefícios da IA generativa, a DNP visou dez departamentos com o maior potencial de impacto. A empresa definiu metas claras: cada colaborador deveria usar o ChatGPT pelo menos 100 vezes por semana e alcançar uma taxa de automação superior a 50% na redução do tempo das tarefas.

Como resultado, melhorias individuais espalharam-se por equipas através de GPTs personalizados e casos de uso partilhados, formando padrões-chave que hoje impulsionam a transformação do negócio.

Nos departamentos onde o ChatGPT Enterprise foi introduzido, o maior impacto foi observado na divisão de I&D de TIC. Yohei Ishida, Diretor-geral da Unidade de I&D de Inovação P&I, Centro de Negócios Avançados, liderou a sua equipa na automatização e melhoria da pesquisa de patentes e das estratégias de depósito, substituindo tarefas manuais.

A sua equipa desenvolveu os seguintes fluxos de trabalho com o ChatGPT Enterprise:

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

Ao reforçar a estratégia de propriedade intelectual, a DNP está a fortalecer os alicerces da diferenciação do produto e da competitividade a longo prazo.

A divisão de investigação da DNP, que promove avanços na tecnologia de produção, impulsiona a inovação QCD (qualidade, custo, entrega) para aumentar o valor de produtos e serviços existentes e prossegue o desenvolvimento de 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 equipamento experimental para avaliação de materiais, realizar medições e efetuar análises, recorrendo ao ChatGPT Enterprise.

Os principais resultados incluem:

• Estruturar informação de patentes em inglês e de princípios de funcionamento de equipamento em três dias, em vez de vários meses
• Permitir que colaboradores sem experiência em Python gerem e executem código através do ChatGPT Enterprise

Um caso de uso particularmente notável envolveu colaboradores sem experiência prévia em Python, que conseguiram gerar código e analisar dados sem qualquer curva de aprendizagem. Trabalho de desenvolvimento que normalmente demoraria mais de um ano foi implementado em apenas alguns dias. Ao combinar estas capacidades com a experiência e o conhecimento dos investigadores, foram descobertos novos insights, gerando um impacto significativo em toda a divisão.

A DNP está a modernizar a governação de TI com o ChatGPT Enterprise. Masahiro Kobayashi, Diretor-geral da Divisão de Desenvolvimento de Infraestrutura de Sistemas, Centro de TIC, Operações de Inovação da Informação, destacou melhorias em tarefas que antes eram manuais e inconsistentes:

• Auditoria de segurança externa: reduziu o tempo de comparação entre auditorias de 30 minutos para 5 minutos; reduziu a seleção de suites criptográficas de 3 horas para 1 hora
• Segurança na nuvem: concluiu a verificação inicial de ~100 itens de não conformidade com o CIS Benchmark em 10 minutos, em vez de dois dias-pessoa
• Apoio à revisão: encurtou as revisões de requisitos de 1 hora para 30 minutos, recorrendo a políticas de conceção e registos anteriores

Acrescenta que a IA não substituirá a supervisão humana: «A verificação e os controlos finais continuam a ser responsabilidade das pessoas.»

Um dos maiores desafios da DNP é a perda de conhecimento. O conhecimento especializado vive muitas vezes na mente de colaboradores experientes ou fica enterrado em documentos analógicos.

Sob a liderança de Isaku Osawa, Diretor-geral de Desenvolvimento Tecnológico na Unidade de Desenvolvimento de Negócio de IA do Centro de Negócios Avançados, a DNP está agora a usar IA para enfrentar este problema de frente.

A sua equipa usa o ChatGPT Enterprise para estruturar e digitalizar dados não estruturados, desde manuais em papel a registos históricos de qualidade. Depois de ingeridos, estes registos passam a integrar uma base de conhecimento interna a que qualquer pessoa pode aceder através de GPTs personalizados. O tempo necessário para definir a arquitetura de dados foi reduzido em 90%. A equipa também duplicou o número de artigos técnicos que conseguia rever.

«O nosso objetivo é transformar o conhecimento geracional em trabalho digital», diz Osawa. Essa mudança não só compensa a escassez de mão de obra, como também cria capacidade de inovação a longo prazo.

• 90% dos casos de uso apresentaram resultados mensuráveis
• 100% de taxa de utilização ativa 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

«Os agentes de IA vão integrar-se perfeitamente em diferentes situações, permitindo que todos beneficiem da IA sem sequer se aperceberem disso», diz Otake. Prevê uma mudança da colaboração entre humanos e IA para uma base em que partes do negócio funcionam através de interações de IA com IA. À medida que a robótica avança, esta tendência acelerará, levando a um futuro em que a IA física atua no mundo real.

Olhando para o futuro, Otake sublinha que a preservação do conhecimento será crucial: «Temos de converter a informação criada para pessoas em informação que a IA consiga compreender e garantir que o conhecimento é preservado e partilhado. O nosso objetivo é melhorar a produtividade à medida que nos preparamos para uma força de trabalho em declínio.» O objetivo é codificar o know-how da linha da frente e os registos de qualidade em dados estruturados para que agentes de IA e futura IA física possam aprender e aplicá-los, reduzindo a dependência da especialização individual e transformando-a numa vantagem competitiva duradoura.

Sob a sua declaração de marca, «Creating future standards», a DNP procura ampliar os seus pontos fortes em tecnologias de impressão e de informação e transformar-se numa empresa nativa de IA que cria novos padrões para a sociedade.