İş inovasyonu için kurumsal dönüşümün ilerletilmesi

1876’da kurulan Dai Nippon Printing Co., Ltd. (DNP), dünya çapında 37.000’i aşkın çalışanı bulunan, dünyanın en büyük matbaacılık şirketlerinden biri. Akıllı İletişim, Yaşam ve Sağlık Hizmetleri ve Elektronik alanlarını kapsayan geniş bir portföye sahip DNP, "Geleceğin standartlarını yaratma." marka söyleminden güç alıyor ve insanlarla toplumu birbirine bağlarken sürdürülebilirliği de ilerletme kararlılığıyla hareket ediyor.

DNP, bu taahhüdün bir parçası olarak uzun süredir yeni teknolojilerden yararlanıyor. Şirket, Nisan 2023'te yapay zekanın kuruluş genelinde kullanıma sokulmasına yönelik stratejik bir karar aldı. Mayıs ayına gelindiğinde, kurum çapında kullanım için güvenli bir ortam oluşturulmuştu. Şubat 2025’te şirket, ChatGPT Enterprise’ı on ana departmanda kullanıma sundu. Üç ay içinde şu sonuçları elde etti:

• ChatGPT Enterprise'ın kullanıldığı durumların %90'ında ölçülebilir sonuçlar
• Haftalık %100 aktif kullanım oranı
• Zaman tasarrufunda %87 otomasyon oranı
• %70 oranında bilgi yeniden kullanımı (özel GPT'ler)
• İşlem hacminde 10 kat artış

DNP, üretken yapay zekanın avantajlarından en yüksek düzeyde yararlanmak için en yüksek etki potansiyeline sahip on departmanı hedefledi. Şirket, her çalışanın haftada en az 100 defa ChatGPT kullanması ve görev sürelerinde %50'nin üzerinde otomasyon oranına ulaşılması gibi net ölçütler belirledi.

Sonuç olarak bireysel iyileştirmeler, özel GPT'ler ve paylaşılan kullanım örnekleri aracılığıyla ekipler arasında yayıldı ve şu anda iş faaliyetlerindeki dönüşümünün itici gücü olan temel modelleri oluşturdu.

ChatGPT Enterprise'ın kullanıma sokulduğu departmanlar arasında en büyük etki, Bilgi ve İletişim Teknolojileri ARGE bölümünde gözlemlendi. İleri İş Merkezi bünyesindeki P&I İnovasyon ARGE Birimi Genel Müdürü Yohei Ishida, ekibine liderlik ederek manuel işleri ortadan kaldırmak üzere patent araştırması ve başvuru stratejilerini otomatikleştirip iyileştirdi.

Ekibi, ChatGPT Enterprise'ı kullanarak şu iş akışlarını oluşturdu:

• Patent araştırması: Arama, özetleme ve sınıflandırma süreçleri otomatikleştirildi; araştırma süresi %95 kısaltıldı ve kapsama alanı 10 kat genişledi
• Uygulama stratejisi: DNP'nin teknolojisi ile rakip patentler arasındaki temel farklılıklar belirlenip ret riski azaltıldı ve revizyon ihtiyacı en aza indirildi
• Rekabet analizi: İlk taslak raporlar otomatik olarak oluşturularak hazırlık süresi %80 oranında kısaltıldı.

DNP, fikri mülkiyet stratejisini güçlendirerek ürünlerin benzersizliğini ve uzun vadeli rekabet gücünü destekleyen temelleri sağlamlaştırıyor.

DNP’nin üretim teknolojilerini geliştirmeye yönelik çalışmalar yürüten araştırma departmanı, QCD (kalite, maliyet, teslim süresi) inovasyonunu ilerleterek mevcut ürün ve hizmetlerin değerini artırmayı amaçlıyor ve yeni ürün ve hizmetlerin geliştirilmesine odaklanıyor. DNP, gelişmiş analiz ve değerlendirme teknikleri gerektiren alanlarda malzeme değerlendirmeye yönelik deneysel ekipmanların çalıştırılması, ölçüm yapılması ve analizler gerçekleştirilmesi gibi görevlerde harcanan standart süreleri ChatGPT Enterprise'dan yararlanarak önemli ölçüde kısalttı.

Başlıca sonuçlar:

• İngilizce patentlerde ve ekipman çalışma prensiplerinde yer alan bilgilerin yapılandırılması için gereken süre birkaç aydan üç güne indirildi.
• Python deneyimi olmayan çalışanlar, ChatGPT Enterprise sayesinde kod oluşturup çalıştırabilir hale geldi

Daha öncesinde hiçbir Python deneyimi olmayan çalışanların herhangi bir öğrenme maliyeti olmaksızın kod oluşturup veri analiz edebilmesi, öne çıkan kullanım örneklerinden biri oldu. Normalde bir yıldan fazla sürecek geliştirme çalışmaları yalnızca birkaç gün içinde hayata geçirilebilir hale geldi. Bu yeteneklerin, araştırmacıların uzmanlığı ve bilgi birikimiyle birleştirilmesi, yeni bilgilerin ortaya çıkmasını sağladı ve departman genelinde önemli bir etki yarattı.

DNP, ChatGPT Enterprise ile BT yönetişimini modernleştiriyor. Bilgi İnovasyonu Operasyonları bünyesindeki Bilgi ve İletişim Teknolojileri Merkezi Sistem Altyapısı Geliştirme Bölümü Genel Müdürü Masahiro Kobayashi, geçmişte manuel ve tutarsız şekilde yürütülen görevlerdeki iyileştirmeler arasında şunları gösteriyor:

• Dış güvenlik denetimi: Denetim karşılaştırma süresi 30 dakikadan 5 dakikaya, şifreleme paketi seçimi ise 3 saatten 1 saate düşürüldü
• Bulut güvenliği: CIS Benchmark'taki yaklaşık 100 uyumsuzluk kriterine yönelik ilk kontrol, iki tam iş günü yerine 10 dakikada tamamlandı
• İnceleme desteği: Tasarım ilkeleri ve önceki kayıtlar temel alınarak yürütülen gereksinim incelemeleri 1 saatten 30 dakikaya indirildi

Ayrıca yapay zekanın insan denetiminin yerini almayacağını da ekliyor: "Doğrulama ve nihai kontroller halen insanların sorumluluğunda."

DNP'nin en büyük zorluklarından biri bilgi kaybıdır. Uzmanlık, çoğu zaman deneyimli çalışanların zihninde ya da analog belgelerde saklı kalıyor.

İleri İş Merkezi bünyesindeki Yapay Zeka İş Geliştirme Birimi Teknoloji Geliştirme Genel Müdürü Isaku Osawa'nın liderliğinde DNP, artık bu sorunu doğrudan ele almak için yapay zekadan yararlanıyor.

Osawa'nın ekibi, basılı kılavuzlardan, geçmiş kalite kayıtlarına kadar her türlü yapılandırılmamış veriyi yapılandırmak ve dijitalleştirmek için ChatGPT Enterprise'ı kullanıyor. Bu veriler işlendikten sonra herkesin özel GPT'ler aracılığıyla erişebileceği kurum içi bir bilgi tabanının parçası haline geliyor. Veri mimarisini tanımlamak için gereken süre %90 kısalmış durumda. Ekip ayrıca inceleyebildiği teknik belgelerin sayısını da iki katına çıkardı.

Osawa, "Hedefimiz nesilden nesle aktarılan bilgiyi dijital iş gücüne dönüştürmek," diyor. Bu dönüşüm, iş gücü açığını telafi etmekle kalmayıp aynı zamanda uzun vadeli inovasyon kapasitesi de yaratıyor.

• Kullanıldığı durumların %90'ında ölçülebilir sonuçlar
• Haftalık %100 aktif kullanım oranı
• Patent araştırma süresinde %95 azalma
• Görev süresi azaltımında %87 otomasyon oranı
• İşlem hacminde 10 kat artış

Otake, "Yapay zeka ajanları çeşitli durumlara sorunsuzca entegre olacak ve böylece herkesin farkında bile olmadan yapay zekadan faydalanmasına olanak sağlayacak," diyor. Kendisi, insan ve yapay zeka arasındaki iş birliğinden, faaliyetlerin bazı bölümlerinin yapay zekalar arası etkileşim temelinde gerçekleştiği bir işleyişe geçileceğini düşünüyor. Robotik teknolojiler geliştikçe bu eğilim ivme kazanacak ve fiziksel yapay zekanın gerçek dünyada çalıştığı bir geleceğe zemin hazırlayacak.

Gelecek konusunda ise Otake, bilgi birikimini korumanın kritik bir önem taşıyacağını vurguluyor: "İnsanlar için üretilen bilgiyi, yapay zekanın anlayabileceği bir forma dönüştürmeli ve bilginin korunup paylaşılmasını sağlamalıyız. İş gücündeki küçülmeye hazırlanırken verimliliği artırmayı hedefliyoruz." Amaç, uygulamaya yönelik bilgi birikimini ve kalite kayıtlarını yapılandırılmış verilere dönüştürerek bunların yapay zeka ajanları ile gelecekteki fiziksel yapay zeka sistemleri tarafından öğrenilip uygulanabilmesini ve böylece bireysel uzmanlığa duyulan ihtiyacı azaltarak kalıcı bir rekabet avantajına dönüşmesini sağlamak.

DNP, "Geleceğin standartlarını yaratmaya" yönelik marka vizyonu çerçevesinde baskı ve bilgi teknolojilerindeki güçlü yönlerini artırarak toplum için yeni standartlar belirleyen, yapay zeka temelli bir şirkete dönüşmeyi amaçlıyor.