Spodbujanje organizacijske preobrazbe za poslovne inovacije

Ustanovljeno leta 1876, Dai Nippon Printing Co., Ltd. DNP je eno največjih tiskarskih podjetij na svetu, ki po vsem svetu zaposluje več kot 37.000 ljudi. DNP s portfeljem, ki obsega pametne komunikacije, zdravstvo in elektroniko, vodi izjava njegove blagovne znamke: "Ustvarjamo standarde prihodnosti." in zavezanost povezovanju ljudi in družbe ob hkratnem spodbujanju trajnosti.

Kot del te zaveze DNP že dolgo sprejema nastajajoče tehnologije. Aprila 2023 je podjetje sprejelo strateško odločitev za uvedbo UI v celotni organizaciji. Do maja je DNP vzpostavil varno okolje za uporabo v celotnem podjetju. Februarja 2025 je podjetje uvedlo ChatGPT Enterprise v desetih ključnih oddelkih. V treh mesecih so rezultati vključevali:

• 90 % primerov uporabe s ChatGPT Enterprise je pokazalo merljive rezultate
• 100% tedenska stopnja aktivne uporabe
• 87% stopnja avtomatizacije pri skrajšanju časa
• 70% stopnja ponovne uporabe znanja (prilagojeni GPT‑ji)
• 10-kratno povečanje obsega obdelave

Da bi DNP v celoti uresničil prednosti generativne UI, se je osredotočil na deset oddelkov z največjim potencialnim učinkom. Podjetje je določilo jasna merila: vsak zaposleni bi moral uporabiti ChatGPT vsaj 100-krat na teden in doseči več kot 50% stopnjo avtomatizacije za skrajšanje časa opravil.

Posledično se posamezne izboljšave širijo med ekipami prek prilagojenih GPT‑jev in skupnih primerov uporabe, kar oblikuje temeljne vzorce, ki zdaj spodbujajo poslovno preobrazbo.

V oddelkih, kjer je bil uveden ChatGPT Enterprise, je bil največji učinek opažen na oddelku za raziskave in razvoj s področja IKT. Yohei Ishida, generalni direktor enote za raziskave in razvoj inovacij na področju P&I v naprednem poslovnem centru, je svojo ekipo vodil pri avtomatizaciji in izboljšanju strategij patentnih raziskav in prijav, s čimer je nadomestil ročna opravila.

Njegova ekipa je z uporabo storitve ChatGPT Enterprise vzpostavila naslednje delovne tokove:

• Patentne raziskave: avtomatizirano iskanje, povzemanje in razvrščanje, ki skrajšajo čas raziskovanja za 95 % in razširijo obseg za 10-krat
• Prijavna strategija: opredelila ključne razlikovalne elemente med tehnologijo družbe DNP in patenti konkurentov, s čimer se je zmanjšalo tveganje za zavrnitev in potreba po popravkih
• Analiza konkurence: samodejno ustvarjanje prvih osnutkov poročil, s čimer se čas priprave skrajša za 80 %

DNP z nadgradnjo strategije intelektualne lastnine krepi temelje edinstvenosti izdelkov in dolgoročne konkurenčnosti.

Raziskovalni oddelek DNP z napredkom v proizvodni tehnologiji spodbuja inovacije na področju QCD (kakovost, stroški, dobava), da bi povečal vrednost obstoječih izdelkov in storitev ter razvijal nove izdelke in storitve. Na področjih, ki zahtevajo napredne analitične tehnike in tehnike vrednotenja, je DNP z uporabo storitve ChatGPT Enterprise znatno skrajšal čas, potreben za naloge, kot so upravljanje eksperimentalne opreme za vrednotenje materialov, izvajanje meritev in analize.

Ključni rezultati vključujejo:

• Strukturiranje informacij iz angleških patentov in načel delovanja opreme v treh dneh namesto v več mesecih
• Da zaposlenim brez izkušenj s Pythonom omogočimo, da lahko ustvarjajo in poganjajo kodo prek storitve ChatGPT Enterprise

Posebej opazen primer uporabe je vključeval zaposlene brez predhodnih izkušenj s programskim jezikom Python, ki so lahko generirali kodo in analizirali podatke brez kakršnega koli vložka v učenje. Razvojno delo, ki bi običajno trajalo več kot eno leto, je bilo izvedeno v le nekaj dneh. Z združevanjem teh zmožnosti s strokovnim znanjem in poznavanjem raziskovalcev so bila odkrita nova spoznanja, kar je imelo pomemben učinek na celotni oddelek.

DNP posodablja upravljanje IT s ChatGPT Enterprise. Masahiro Kobayashi, generalni direktor oddelka za razvoj sistemske infrastrukture v centru IKT, sektorja za informacijske inovacije, je izpostavil izboljšave pri opravilih, ki so bila nekoč ročna in nedosledna:

• Zunanja varnostna revizija: skrajšala bi čas primerjave revizij s 30 minut na 5 minut; skrajšala bi izbor kriptografskega nabora s 3 ur na 1 uro
• Varnost v oblaku: opravili začetni pregled približno 100 postavk neskladnosti z referenčnim testom CIS Benchmark v 10 minutah namesto v dveh delovnih dneh
• Podpora pri pregledih: skrajšala preglede zahtev z 1 ure na 30 minut s sklicevanjem na oblikovalske smernice in pretekle zapise

Dodaja, da umetna inteligenca ne bo nadomestila človeškega nadzora: "Preverjanje in končni pregledi ostajajo odgovornost ljudi."

Eden največjih izzivov DNP-ja je izguba znanja. Strokovno znanje se pogosto skriva v glavah izkušenih zaposlenih ali pa je zakopano v analognih dokumentih.

Pod vodstvom Isakuja Osawe, generalnega direktorja za tehnološki razvoj v enoti za razvoj poslovanja na področju UI v okviru centra Advanced Business Center, DNP zdaj uporablja UI, da se neposredno loteva tega izziva.

Njegova ekipa uporablja ChatGPT Enterprise za strukturiranje in digitalizacijo nestrukturiranih podatkov iz papirnatih priročnikov in zgodovinskih dnevnikov kakovosti. Ko so ti zapisi enkrat vključeni, postanejo del notranje baze znanja, do katere lahko prek personaliziranih GPT‑jev dostopa kdor koli. Čas, potreben za opredelitev podatkovne arhitekture, se je skrajšal za 90 %. Ekipa je prav tako podvojila število strokovnih člankov, ki jih je lahko pregledala.

»Naš cilj je medgeneracijsko znanje spremeniti v digitalno delo,« pravi Osawa. Ta premik ne le blaži pomanjkanje delovne sile, temveč tudi gradi dolgoročne zmogljivosti za inovacije.

• 90 % primerov uporabe je pokazalo merljive rezultate
• 100% tedenska stopnja aktivne uporabe
• 95% zmanjšanje časa patentnih raziskav
• 87% stopnja avtomatizacije pri zmanjšanju časa opravil
• 10-kratno povečanje obsega obdelave

»Agenti umetne inteligence se bodo brezhibno vključili v različne situacije in vsem omogočili, da bodo imeli koristi od umetne inteligence, ne da bi se tega sploh zavedali,« pravi Otake. Predvideva premik od sodelovanja med ljudmi in umetno inteligenco k temelju, kjer deli poslovanja potekajo prek interakcije med sistemi umetne inteligence. Z napredkom robotike se bo ta trend pospešil, kar bo vodilo v prihodnost, v kateri fizična UI deluje v resničnem svetu.

V prihodnje Otake poudarja, da bo ohranjanje znanja ključnega pomena: »Informacije, ustvarjene za ljudi, moramo pretvoriti v informacije, ki jih umetna inteligenca lahko razume, ter zagotoviti, da se znanje ohranja in deli. Naš cilj je izboljšati produktivnost, saj se pripravljamo na zmanjšanje delovne sile.« Cilj je kodificirati znanje zaposlenih v prvih vrstah in evidence o kakovosti v strukturirane podatke, da se jih lahko agenti umetne inteligence in prihodnje fizične oblike umetne inteligence naučijo ter jih uporabljajo, s čimer se zmanjša odvisnost od strokovnega znanja posameznikov in to spremeni v trajno konkurenčno prednost.

V skladu s svojo izjavo blagovne znamke "Ustvarjanje prihodnjih standardov" si DNP prizadeva nadgraditi svoje prednosti na področju tiskarskih in informacijskih tehnologij ter se preobraziti v podjetje, ki temelji na umetni inteligenci in ustvarja nove družbene standarde.