వ్యాపార ఆవిష్కరణల కోసం సంస్థాగత పరివర్తనను అభివృద్ధి చేయడం

1876 లో స్థాపించిన డై నిప్పన్ ప్రింటింగ్ కో., లిమిటెడ్. ప్రపంచంలోని అతిపెద్ద ప్రింటింగ్ కంపెనీలలో ఒకటైన DNP, ప్రపంచవ్యాప్తంగా 37,000 కంటే ఎక్కువ మంది ఉద్యోగులను కలిగి ఉంది. స్మార్ట్ కమ్యూనికేషన్, లైఫ్ & హెల్త్‌కేర్, మరియు ఎలక్ట్రానిక్స్ రంగాలను కవర్ చేసే పోర్ట్‌ఫోలియోతో, DNP తన బ్రాండ్ స్టేట్‌మెంట్, 'క్రియేటింగ్ ఫ్యూచర్ స్టాండర్డ్స్.' ఆధారంగా ముందుకు సాగుతోంది. స్థిరత్వాన్ని పెంపొందిస్తూనే ప్రజలను మరియు సమాజాన్ని అనుసంధానించాలనే నిబద్ధతతో.

ఈ నిబద్ధతలో భాగంగా, DNP చాలా కాలంగా కొత్తగా వస్తున్న టెక్నాలజీలను ఆమోదిస్తోంది. ఏప్రిల్ 2023లో, సంస్థ మొత్తం వ్యాప్తంగా AIని స్వీకరించే వ్యూహాత్మక నిర్ణయం కంపెనీ తీసుకుంది. మే నాటికి, DNP సంస్థవ్యాప్తంగా ఉపయోగించడానికి సురక్షితమైన ఎన్విరాన్‌మెంట్‌ను ఏర్పాటు చేసింది. ఫిబ్రవరి 2025లో, కంపెనీ ChatGPT Enterprise ను పది ప్రధాన విభాగాల్లో ప్రారంభించింది. మూడు నెలల్లో, ఫలితాలు ఇలా ఉన్నాయి:

• ChatGPT Enterprise తో 90% వినియోగ సందర్భాలు కొలవదగిన ఫలితాలను చూపించాయి
• వారపు క్రియాశీల వినియోగ రేటు 100%
• సమయాన్ని ఆదా చేయడంలో 87% ఆటోమేషన్ శాతం
• 70% జ్ఞాన పునర్వినియోగ రేటు (కస్టమ్ GPTs)
• ప్రాసెసింగ్ పరిమాణంలో 10 రెట్లు పెరుగుదల

జనరేటివ్ AI పూర్తి ప్రయోజనాలను అందించేందుకు, DNP అత్యధిక ప్రభావం చూపగల పది విభాగాలను లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది. సంస్థ స్పష్టమైన ప్రమాణాలను నిర్దేశించింది: ప్రతి ఉద్యోగి వారానికి కనీసం 100 సార్లు ChatGPTని ఉపయోగించాలి మరియు పని సమయం తగ్గింపులో 50% కంటే ఎక్కువ ఆటోమేషన్ రేటును సాధించాలి.

దీని ఫలితంగా, కస్టమ్ GPTలు మరియు ఉమ్మడి వినియోగ సందర్భాల ద్వారా వ్యక్తిగత మెరుగుదలలు బృందాల అంతటా విస్తరించాయి, ఇవి ఇప్పుడు వ్యాపార పరివర్తనకు దారితీసే ప్రధాన నమూనాలుగా మారాయి.

ChatGPT Enterprise ప్రవేశపెట్టిన విభాగాలలో, అత్యంత ప్రభావం ICT పరిశోధన మరియు అభివృద్ధి విభాగంలో కనిపించింది. అధునాతన వ్యాపార కేంద్రం, P&I ఇన్నోవేషన్ రీసెర్చ్ అండ్ డెవలప్‌మెంట్ యూనిట్ జనరల్ మేనేజర్ యోహీ ఇషిదా, పేటెంట్ పరిశోధన మరియు ఫైలింగ్ వ్యూహాలను ఆటోమేట్ చేయడానికి మరియు మెరుగుపరచడానికి తన బృందాన్ని నడిపించారు, తద్వారా మాన్యువల్ పనుల స్థానంలో వీటిని ప్రవేశపెట్టారు.

అతని బృందం ChatGPT Enterpriseని ఉపయోగించి ఈ క్రింది వర్క్‌ఫ్లోలను రూపొందించింది:

• పేటెంట్ పరిశోధన: ఆటోమేటెడ్ శోధన, సారాంశం, మరియు వర్గీకరణ, పరిశోధన సమయాన్ని 95% తగ్గించి, కవరేజీని 10 రెట్లు విస్తరించడం
• అప్లికేషన్ స్ట్రాటజీ: DNP టెక్నాలజీ మరియు పోటీదారుల పేటెంట్‌ల మధ్య కీలక తేడాలను గుర్తించడం, రిజెక్షన్ రిస్క్ తగ్గించడం మరియు రివిజన్ali తగ్గించడం.
• ప్రతిస్పర్థాత్మక విశ్లేషణ: ఫస్ట్-డ్రాఫ్ట్ రిపోర్ట్లను ఆటోమేటిక్‌గా రూపొందించి, ప్రిపరేషన్ టైమ్‌ను 80 % తగ్గించడం.

IP వ్యూహాన్ని ఉన్నత స్థాయికి చేర్చడం ద్వారా, DNP ఉత్పత్తి విశిష్టతను మరియు దీర్ఘకాలిక పోటీతత్వ పునాదులను బలోపేతం చేస్తోంది.

పరిశోధన మరియు అభివృద్ధి ద్వారా ఉత్పత్తి సాంకేతికతను ప్రోత్సహించే DNP పరిశోధనా విభాగం, ఇప్పటికే ఉన్న ఉత్పత్తులు మరియు సేవల విలువను పెంచడానికి QCD (నాణ్యత, ధర, పంపిణీ) ఆవిష్కరణలను అభివృద్ధి చేస్తుంది, మరియు కొత్త ఉత్పత్తులు అలాగే సేవల అభివృద్ధిని కొనసాగిస్తుంది. అధునాతన విశ్లేషణాత్మక మరియు మూల్యాంకన పద్ధతులు అవసరమయ్యే రంగాలలో, పదార్థ మూల్యాంకనం కోసం ప్రయోగాత్మక పరికరాలను నిర్వహించడం, కొలతలు తీసుకోవడం మరియు విశ్లేషణలు చేయడం వంటి పనుల కోసం సాంప్రదాయకంగా పట్టే సమయాన్ని ChatGPT Enterpriseని ఉపయోగించడం ద్వారా DNP గణనీయంగా తగ్గించింది.

ముఖ్య ఫలితాలు ఇవి:

• ఇంగ్లీష్ పేటెంట్‌లు మరియు ఎక్విప్‌మెంట్‌ల సూత్రాల నుండి సమాచారాన్ని క్రమబద్ధీకరించడం మూడు రోజుల్లో పూర్తయింది, ఇది గత కొన్ని నెలల సమయంతో పోలిస్తే చాలా తక్కువ.
• ChatGPT Enterprise ద్వారా Python అనుభవం లేని ఉద్యోగులు కూడా కోడ్ రూపొందించి అమలు చేసేలా వీలు కల్పించడం.

ప్రత్యేకంగా గమనించదగిన ఉదాహరణగా, Pythonలో ఎలాంటి ముందస్తు అనుభవం లేని ఉద్యోగులు కూడా ఎటువంటి లెర్నింగ్ ఖర్చు లేకుండా కోడ్ రూపొందించి, డేటాను విశ్లేషించగలిగారు. సాధారణంగా ఒక సంవత్సరానికి పైగా పట్టే డెవలప్‌మెంట్ పని కేవలం కొన్ని రోజుల్లోనే పూర్తి చేయబడింది. ఈ సామర్థ్యాలను రీసెర్చర్ల నైపుణ్యం మరియు జ్ఞానంతో కలిపి ఉపయోగించడం ద్వారా, కొత్త అవగాహనలు వెలుగుచూశాయి, వాటి ప్రభావం మొత్తం విభాగంపై గణనీయంగా కనిపించింది.

DNP, ChatGPT Enterprise సహాయంతో IT గవర్నెన్స్ ను ఆధునీకరిస్తోంది. ICT సెంటర్, ఇన్ఫర్మేషన్ ఇన్నోవేషన్ ఆపరేషన్స్, సిస్టమ్ ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్ డెవలప్‌మెంట్ డివిజన్ జనరల్ మేనేజర్ మసాహిరో కోబయాషి, గతంలో మాన్యువల్‌గా మరియు అస్థిరంగా ఉన్న పనులలో జరిగిన మెరుగుదలలను నొక్కి చెప్పారు:

• బాహ్య సెక్యూరిటీ ఆడిట్: ఆడిట్ పోలిక సమయాన్ని 30 నిమిషాల నుంచి 5 నిమిషాలకు తగ్గించారు; క్రిప్టోగ్రాఫిక్ స్యూట్ ఎంపిక సమయాన్ని 3 గంటల నుంచి 1 గంటకు తగ్గించారు.
• క్లౌడ్ సెక్యూరిటీ: ఇద్దరు వ్యక్తులకు రెండు రోజులు పట్టే సుమారు 100 CIS బెంచ్‌మార్క్ నాన్-కాంప్లయెన్స్ అంశాల ప్రారంభ తనిఖీని కేవలం 10 నిమిషాల్లో పూర్తి చేశారు.
• సమీక్ష సహాయం: డిజైన్ విధానాలు మరియు గత రికార్డులను సూచించడం ద్వారా అవసరాల సమీక్షలను ఒక గంట నుంచి ముప్పై నిమిషాలకు తగ్గించారు

ఆయన ఇంకా చెబుతున్నారు, AI మానవ పర్యవేక్షణను భర్తీ చేయదు: "వెరిఫికేషన్ మరియు తుది తనిఖీ బాధ్యత మాత్రం మనుషులదే."

DNP ఎదుర్కొంటున్న అతిపెద్ద సవాళ్లలో ఒకటి జ్ఞాన నష్టం. నిపుణుల జ్ఞానం తరచుగా అనుభవజ్ఞులైన ఉద్యోగుల మేధలో లేదా పాత అనలాగ్ డాక్యుమెంట్‌ల్లో దాగి ఉంటుంది.

అడ్వాన్స్‌డ్ బిజినెస్ సెంటర్‌లోని AI బిజినెస్ డెవలప్‌మెంట్ యూనిట్‌లో టెక్నాలజీ డెవలప్‌మెంట్ జనరల్ మేనేజర్ ఇసాకు ఒసావా నాయకత్వంలో, DNP ఇప్పుడు ఈ సమస్యను AI ద్వారా నేరుగా ఎదుర్కొంటోంది.

ఆయన టీమ్ ChatGPT Enterprise ని ఉపయోగించి పేపర్ మాన్యువల్స్ నుంచి చారిత్రక క్వాలిటీ లాగ్స్ వరకు ఉన్న అసంఘటిత డేటాను స్ట్రక్చర్ చేసి డిజిటలైజ్ చేస్తోంది. ఒక్కసారి ఇంజెక్ట్ చేసిన తర్వాత, ఈ రికార్డులు కస్టమ్ GPTs ద్వారా ఎవరైనా యాక్సెస్ చేయగల అంతర్గత నాలెడ్జ్ బేస్‌లో భాగమవుతాయి. డేటా ఆర్కిటెక్చర్ ని నిర్వచించడానికి అవసరమైన సమయం 90% తగ్గించబడింది. టీమ్ ఒకేసారి సమీక్షించగల టెక్నికల్ పేపర్ల సంఖ్యను రెండింతలు చేసింది.

“తరతరాలుగా వచ్చిన జ్ఞానాన్ని డిజిటల్ లేబర్‌గా మార్చడం మా లక్ష్యం,” అని ఒసావా చెప్పారు. ఆ మార్పు కేవలం మానవ వనరుల లోటును తగ్గించడమే కాదు, దీర్ఘకాలిక ఇన్నోవేషన్ సామర్థ్యాన్ని కూడా పెంచుతుంది.

• 90% వినియోగ సందర్భాలలో కొలవదగిన ఫలితాలు కనిపించాయి.
• వారపు క్రియాశీల వినియోగ రేటు 100%
• పేటెంట్ రీసెర్చ్ టైమ్‌లో 95% తగ్గింపు
• టాస్క్ సమయాన్ని తగ్గించడంలో 87% ఆటోమేషన్ రేటు
• ప్రాసెసింగ్ పరిమాణంలో 10 రెట్లు పెరుగుదల

“AI ఏజెంట్‌లు వివిధ పరిస్థితుల్లో సహజంగా కలిసిపోతాయి, ప్రజలు దాని గురించి తెలియకుండానే AI ప్రయోజనాలను పొందగలుగుతారు,” అని ఒటాకే అన్నారు. ఆయన దృష్టిలో, మానవులు మరియు AI కలిసి పనిచేసే దశ నుంచి, వ్యాపారంలోని కొన్ని భాగాలు AI-తో-AI పరస్పర చర్యల ద్వారా నడిచే పునాదిగా మారే దిశగా పరిణామం చోటుచేసుకుంటుంది. రోబోటిక్స్ అభివృద్ధి చెందుతున్న కొద్దీ, ఈ ధోరణి వేగం పెంచుకుంటూ పోతుంది, చివరికి ఫిజికల్ AI నిజజగత్తులో పనిచేసే భవిష్యత్తుకు దారితీస్తుంది.

భవిష్యత్తు వైపు చూస్తూ, ఒటాకే జ్ఞానం సంరక్షణ అత్యంత ముఖ్యమని చెబుతున్నారు: "మనం మనుషుల కోసం సృష్టించిన సమాచారాన్ని AI అర్థం చేసుకోగల సమాచారంగా మార్చి, ఆ జ్ఞానాన్ని సంరక్షించి పంచాలి." తగ్గుతున్న వర్క్‌ఫోర్స్‌కు సిద్ధమవుతూ, ఉత్పాదకతను మెరుగుపరచడమే మా లక్ష్యం. ఫ్రంట్‌లైన్ అనుభవాన్ని మరియు నాణ్యతా రికార్డులను నిర్మాణాత్మక డేటాగా మార్చడం దీని లక్ష్యం. దీనివల్ల AI ఏజెంట్లు మరియు భవిష్యత్తులో రాబోయే ఫిజికల్ AI వాటిని నేర్చుకుని అన్వయించుకోగలవు, తద్వారా వ్యక్తుల నైపుణ్యంపై ఆధారపడటం తగ్గి, అది సంస్థకు ఒక శాశ్వతమైన పోటీతత్వ ప్రయోజనంగా మారుతుంది.

భవిష్యత్తు ప్రమాణాలను సృష్టించడం" అనే తన బ్రాండ్ నినాదానికి అనుగుణంగా, DNP ప్రింటింగ్ మరియు సమాచార సాంకేతికతలలో తన బలాన్ని విస్తరించాలని మరియు సమాజం కోసం కొత్త ప్రమాణాలను సృష్టించే AI-నేటివ్ కంపెనీగా రూపాంతరం చెందాలని లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది.