Kuendeleza mabadiliko ya shirika kwa uvumbuzi wa biashara

Iliyoanzishwa mwaka wa 1876, Dai Nippon Printing Co., Ltd. (DNP) ni moja ya kampuni kubwa zaidi za uchapishaji duniani, ikiwaajiri zaidi ya watu 37,000 duniani kote. Ikiwa na potifolio ya bidhaa na huduma zinazojumuisha Mawasiliano Mahiri, Maisha na Huduma za Afya, na Elektroniki, DNP inaongozwa na kauli mbiu ya chapa yake, "Kuunda viwango vya siku zijazo." na kujitolea kuwaunganisha watu na jamii huku tukikuza uendelevu.

Kama sehemu ya ahadi hii, DNP imekumbatia teknolojia zinazoibuka kwa muda mrefu. Mnamo Aprili 2023, kampuni ilifanya uamuzi wa kimkakati wa kupokea AI kote katika shirika. Kufikia Mei, DNP ilikuwa imejenga mazingira salama kwa matumizi katika biashara nzima. Mnamo Februari 2025, kampuni ilizindua ChatGPT Enterprise katika idara kumi kuu. Ndani ya miezi mitatu, matokeo yalijumuisha:

• Asilimia tisini ya matumizi ya ChatGPT Enterprise yalionyesha matokeo yanayoweza kupimika
• Kiwango cha matumizi hai ya kila wiki cha asilimia 100
• Kiwango cha ufanyaji otomatiki cha asilimia 87 katika kupunguza muda
• Kiwango cha urejeleaji wa maarifa cha asilimia 70 (GPT maalum)
• Ongezeko la mara 10 katika kiasi cha uchakataji

Ili kutimiza kikamilifu manufaa ya AI zalishi, DNP ililenga idara kumi zenye uwezekano mkubwa zaidi wa kuleta matokeo. Kampuni iliweka vigezo wazi: kila mfanyakazi anapaswa kutumia ChatGPT angalau mara 100 kwa wiki, na kiwango otomatiki cha zaidi ya asilimia 50 cha kupunguza muda wa kazi.

Kwa sababu hiyo, maboresho ya mtu binafsi huenea katika timu mbalimbali kupitia GPT maalum na visa vya matumizi vinavyoshirikiwa, na kuunda mifumo ya msingi ambayo sasa inaendesha mabadiliko ya biashara.

Katika idara ambazo ChatGPT Enterprise ilianzishwa, athari kubwa zaidi zilionekana katika kitengo cha utafiti na maendeleo cha ICT. Yohei Ishida, Meneja Mkuu wa Kitengo cha Utafiti na Maendeleo cha Ubunifu cha P&I, Advanced Business Center, aliongoza timu yake kuboresha na kuendesha kiotomatiki mikakati ya utafiti wa hataza na uwasilishaji wake, ikichukua nafasi ya kazi za mikono.

Timu yake iliunda taratibu za kazi zifuatazo kwa kutumia ChatGPT Enterprise:

• Utafiti wa hataza: utafutaji, ufupishaji wa muhtasari, na uainishaji otomatiki, kupunguza muda wa utafiti kwa asilimia 95 na kupanua wigo mara 10
• Mkakati wa uwasilishaji: ulitambua tofauti kuu kati ya teknolojia ya DNP na hati miliki za washindani, hivyo kupunguza hatari ya kukataliwa na kupunguza marekebisho.
• Uchanganuzi wa ushindani: ulitengeneza rasimu za kwanza za ripoti kiotomatiki, ukipunguza muda wa maandalizi kwa asilimia 80

Kwa kuinua mkakati wa IP, DNP inaimarisha misingi ya upekee wa bidhaa na ushindani wa muda mrefu.

Kitengo cha utafiti cha DNP kinachokuza maendeleo katika teknolojia ya uzalishaji kinaendeleza uvumbuzi wa QCD (ubora, gharama, utoaji) ili kuongeza thamani ya bidhaa na huduma zilizopo, na pia kufanikisha maendeleo ya bidhaa na huduma mpya. Katika maeneo yanayohitaji mbinu za hali ya juu za uchanganuzi na tathmini, DNP imepunguza kwa kiwango kikubwa muda uliokuwa ukihitajika kitamaduni kwa kazi kama vile kuendesha vifaa vya majaribio kwa ajili ya tathmini ya nyenzo, kufanya vipimo, na kutekeleza uchanganuzi kwa kutumia ChatGPT Enterprise.

Matokeo muhimu yanajumuisha:

• Kuainisha taarifa kutoka hati miliki za Kiingereza na kanuni za vifaa kwa siku tatu, kutoka miezi kadhaa
• Kuwawezesha wafanyakazi wasio na uzoefu wa Python kutengeneza na kuendesha msimbo kupitia ChatGPT Enterprise

Hali moja ya matumizi ya kipekee ilihusisha wafanyakazi wasio na uzoefu wa awali katika Python, ambao waliweza kuzalisha msimbo na kuchanganua data bila gharama yoyote ya kujifunza. Kazi ya maendeleo ambayo kwa kawaida ingechukua zaidi ya mwaka mmoja ilitekelezwa ndani ya siku chache tu. Kwa kuchanganya uwezo huu na utaalamu wa watafiti na maarifa yao, maarifa mapya yaligunduliwa, yakileta matokeo makubwa katika kitengo kizima.

DNP inaboresha usimamizi wa IT kwa kutumia ChatGPT Enterprise. Masahiro Kobayashi, Meneja Mkuu wa Kitengo cha Maendeleo ya Miundombinu ya Mfumo, Kituo cha ICT, Shughuli za Ubunifu wa Taarifa, alisisitiza maboresho katika kazi ambazo hapo awali zilifanywa kwa mikono na kwa njia zisizo thabiti:

• Ukaguzi wa nje wa usalama: ilipunguza muda wa kulinganisha ukaguzi kutoka dakika 30 hadi dakika 5; ilipunguza uteuzi wa mkusanyiko wa kriptografia kutoka saa 3 hadi saa 1
• Usalama wa wingu: ilikamilisha ukaguzi wa awali wa vipengee takriban 100 vya kutokidhi utiifu vya CIS Benchmark kwa dakika 10 badala ya siku mbili za kazi za mtu mmoja
• Usaidizi wa ukaguzi: ulifupisha muda wa ukaguzi wa mahitaji kutoka saa 1 hadi dakika 30 kwa kurejelea sera za usanifu na rekodi za awali

Anaongeza kuwa AI haitachukua nafasi ya usimamizi wa binadamu: "Uthibitishaji na ukaguzi wa mwisho unasalia kuwa jukumu la watu."

Mojawapo ya changamoto kubwa zaidi za DNP ni upotevu wa maarifa. Utaalamu mara nyingi huwa katika akili za wafanyakazi wenye uzoefu, au umefichwa katika hati za analogi.

Chini ya uongozi wa Isaku Osawa, Meneja Mkuu wa Maendeleo ya Teknolojia katika Kitengo cha Maendeleo ya Biashara ya AI cha Advanced Business Center, DNP sasa inatumia AI kukabiliana moja kwa moja na suala hili.

Timu yake hutumia ChatGPT Enterprise kupanga na kuweka katika mfumo wa kidijitali data isiyo na muundo kutoka kwenye miongozo ya karatasi hadi kumbukumbu za kihistoria za ubora. Mara tu zinapoingizwa, rekodi hizi zinakuwa sehemu ya hifadhidata ya ndani ya maarifa ambayo mtu yeyote anaweza kufikia kupitia GPT maalum. Muda uliotakiwa kufafanua usanifu wa data ulipunguzwa kwa asilimia 90. Timu pia iliongeza maradufu idadi ya karatasi za kiufundi walizoweza kukagua.

"Lengo letu ni kubadilisha maarifa ya vizazi kuwa kazi ya kidijitali," anasema Osawa. Mabadiliko hayo hayapunguzi tu uhaba wa wafanyakazi bali pia yanajenga uwezo wa muda mrefu wa uvumbuzi.

• Asilimia 90 ya matumizi yalionyesha matokeo yanayoweza kupimika
• Kiwango cha matumizi hai ya kila wiki cha asilimia 100
• Asilimia 95 ya kupunguzwa kwa muda wa utafiti wa hati miliki
• Kiwango cha asilimia 87 cha uwekaji otomatiki katika kupungua kwa muda wa shughuli
• Ongezeko la mara 10 katika kiasi cha uchakataji

“Mawakala wa AI watachangamana bila matatizo katika hali mbalimbali, na kuwawezesha kila mtu kunufaika na AI bila hata kutambua,” anasema Otake. Anaona mabadiliko kutoka kwa ushirikiano kati ya binadamu na AI kwenda kwenye msingi ambapo sehemu za biashara zinaendeshwa kupitia mwingiliano wa AI kwa AI. Kadri roboti zinavyoendelea, mwelekeo huu utaongezeka, na kusababisha mustakabali ambapo AI halisi inafanya kazi katika ulimwengu halisi.

Kwa kuangalia mbele, Otake anasisitiza kwamba uhifadhi wa maarifa utakuwa muhimu sana: "Lazima tubadilishe taarifa zilizoundwa kwa ajili ya watu kuwa taarifa ambazo AI inaweza kuelewa na kuhakikisha kwamba maarifa yanahifadhiwa na kushirikiwa. Lengo letu ni kuboresha tija tunapojiandaa kwa nguvu kazi inayopungua." Lengo ni kuweka katika mfumo wa kanuni ujuzi wa mstari wa mbele na rekodi za ubora katika data iliyopangwa kimfumo ili mawakala wa AI na AI halisi za baadaye ziweze kujifunza na kuzitumia, kupunguza utegemezi kwa utaalamu wa mtu binafsi na kuugeuza kuwa faida ya ushindani ya kudumu.

Chini ya kauli mbiu ya chapa yake, "Kuunda viwango vya siku zijazo," DNP inalenga kupanua nguvu zake katika teknolojia za uchapishaji na habari na kubadilika kuwa kampuni inayojengwa kwa msingi wa AI ambayo inaunda viwango vipya kwa jamii.