کاروباری جدت کے لیے تنظیمی تبدیلی کو فروغ دینا

1876 میں قائم شدہ، Dai Nippon Printing Co., Ltd. (DNP) دنیا کی سب سے بڑی پرنٹنگ کمپنیوں میں سے ایک ہے، جو دنیا بھر میں 37,000 سے زائد افراد کو ملازمت فراہم کرتی ہے. اسمارٹ کمیونیکیشن، لائف اینڈ ہیلتھ کیئر اور الیکٹرانکس پر مشتمل اپنے پورٹ فولیو کے ساتھ، DNP اپنے برانڈ بیان، "مستقبل کے معیارات تخلیق کرنا." سے رہنمائی حاصل کرتی ہے. اور لوگوں اور معاشرے کو جوڑنے کے ساتھ ساتھ پائیداری کو آگے بڑھانے کا عزم.

اس عزم کے حصے کے طور پر، DNP طویل عرصے سے ابھرتی ہوئی ٹیکنالوجیز کو اپناتی آئی ہے. اپریل 2023 میں، کمپنی نے پوری تنظیم میں AI کو اپنانے کا ایک اسٹریٹجک فیصلہ کیا. مئی تک، DNP نے انٹرپرائز بھر میں استعمال کے لیے ایک محفوظ ماحول تیار کر لیا تھا. فروری 2025 میں، کمپنی نے دس بنیادی محکموں میں ChatGPT Enterprise لانچ کیا. تین ماہ کے اندر، نتائج میں شامل تھے:

• ChatGPT Enterprise کے ساتھ 90% استعمال کے معاملات نے قابلِ پیمائش نتائج فراہم کیے
• 100% ہفتہ وار فعال استعمال
• وقت میں کمی میں 87% آٹومیشن کی شرح
• 70% معلومات کے دوبارہ استعمال کی شرح (مخصوص GPTs)
• پروسیسنگ کے والیم میں 10 گنا اضافہ

جنریٹو AI کے فوائد سے مکمل طور پر استفادہ کرنے کے لیے، DNP نے ان دس محکموں کو ہدف بنایا جہاں اثرات کے امکانات سب سے زیادہ تھے. کمپنی نے واضح معیارات مقرر کیے: ہر ملازم کو ہر ہفتے کم از کم 100 بار ChatGPT استعمال کرنا چاہیے اور ٹاسک کے وقت میں کمی کے لیے 50% سے زیادہ آٹومیشن ریٹ ہونا چاہیے.

نتیجتاً، انفرادی بہتریاں کسٹم GPTs اور مشترکہ استعمال کے کیسز کے ذریعے ٹیموں میں پھیلتی ہیں اور بنیادی پیٹرنز تشکیل دیتی ہیں جو اب کاروباری تبدیلی کو آگے بڑھا رہے ہیں.

جن محکموں میں ChatGPT Enterprise متعارف کرایا گیا، ان میں سب سے زیادہ اثر ICT تحقیق و ترقی کے شعبے میں دیکھا گیا. ایڈوانسڈ بزنس سینٹر کے P&I انوویشن ریسرچ اینڈ ڈیولپمنٹ یونٹ کے جنرل مینیجر، یوہی اشیدا، نے اپنی ٹیم کی قیادت کرتے ہوئے پیٹنٹ تحقیق اور فائلنگ کی حکمت عملیوں کو خودکار اور بہتر بنایا، اور دستی کاموں کی جگہ لے لی.

ان کی ٹیم نے ChatGPT Enterprise استعمال کرتے ہوئے درج ذیل ورک فلوز تیار کیے:

• پیٹنٹ تحقیق: خودکار تلاش، خلاصہ سازی، اور درجہ بندی، تحقیقی وقت میں 95% کمی اور کوریج کو 10 گنا بڑھانا
• درخواست کی حکمت عملی: DNP کی ٹیکنالوجی اور حریفوں کے پیٹنٹس کے درمیان اہم امتیازی خصوصیات کی نشاندہی کی، جس سے مسترد ہونے کے خطرے کو کم کیا گیا اور ترامیم کو کم سے کم رکھا گیا
• مسابقتی تجزیہ: پہلے مسودے کی رپورٹس خودکار طور پر تیار کیں، جس سے تیاری کے وقت میں 80% کمی آئی

IP حکمت عملی کو بلند کر کے، DNP مصنوعات کی انفرادیت اور طویل مدتی مسابقت کی بنیادوں کو مضبوط بنا رہا ہے.

DNP کا تحقیقی شعبہ پیداواری ٹیکنالوجی میں پیش رفت کو فروغ دیتے ہوئے QCD (معیار، اخراجات، ڈیلیوری) میں جدت کو آگے بڑھاتا ہے تاکہ موجودہ مصنوعات اور خدمات کی قدر میں اضافہ کیا جا سکے، اور نئی مصنوعات اور خدمات کی ترقی پر بھی کام کرتا ہے. ایسے شعبوں میں جہاں اعلٰی درجے کی تجزیاتی اور تشخیصی تکنیکوں کی ضرورت ہوتی ہے، DNP نے ChatGPT Enterprise سے استفادہ کرتے ہوئے مٹیریل کی تشخیص کے لیے تجرباتی آلات چلانے، پیمائشیں انجام دینے اور تجزیے کرنے جیسے کاموں کے لیے روایتی طور پر درکار وقت کو نمایاں طور پر کم کر دیا ہے.

اہم نتائج میں شامل ہیں:

• انگریزی پیٹنٹس اور آلات کے اصولوں سے معلومات کو ساخت دینا، کئی مہینوں سے گھٹ کر تین دن میں
• Python کا تجربہ نہ رکھنے والے ملازمین کو ChatGPT Enterprise کے ذریعے کوڈ تیار کرنے اور چلانے کے قابل بنانا

ایک خاص طور پر نمایاں مثال میں ایسے ملازمین شامل تھے جنہیں Python کا کوئی سابقہ تجربہ نہیں تھا اور وہ بغیر کسی سیکھنے کی لاگت کے کوڈ تیار کرنے اور ڈیٹا کا تجزیہ کرنے کے قابل تھے. ترقیاتی کام، جو روایتی طور پر ایک سال سے زیادہ وقت لیتا، صرف چند دنوں میں مکمل کر دیا گیا. ان صلاحیتوں کو محققین کی مہارت اور علم کے ساتھ یکجا کرنے سے نئی بصیرتیں دریافت ہوئیں، جس کے نتیجے میں پورے ڈویژن میں نمایاں اثرات مرتب ہوئے.

DNP، ChatGPT Enterprise کے ساتھ IT گورننس کو جدید بنا رہا ہے. ماساہیرو کوبیاشی، جنرل مینیجر، سسٹم انفراسٹرکچر ڈیولپمنٹ ڈویژن، ICT سینٹر، انفارمیشن انوویشن آپریشنز، نے ایسے کاموں میں بہتریوں کو اجاگر کیا جو کبھی دستی اور غیر یکساں تھے:

• بیرونی سیکیورٹی آڈٹ: آڈٹ کے تقابلی وقت کو 30 منٹ سے کم کر کے 5 منٹ کر دیا گیا؛ کرپٹوگرافک سوئٹ کے انتخاب کا وقت 3 گھنٹے سے کم کر کے 1 گھنٹہ کر دیا گیا
• کلاؤڈ سیکیورٹی: CIS بینچ مارک کے ~100 عدم تعمیل والے آئٹمز کی ابتدائی جانچ دو شخصی دنوں کے بجائے 10 منٹ میں مکمل کی
• جائزہ معاونت: ڈیزائن پالیسیوں اور سابقہ ریکارڈز کا حوالہ دے کر ضروریات کے جائزوں کا وقت ایک گھنٹے سے تیس منٹ تک کم کر دیا

وہ مزید کہتے ہیں کہ AI انسانی نگرانی کی جگہ نہیں لے گا: "تصدیق اور حتمی جانچ لوگوں کی ذمہ داری ہی رہتی ہے."

DNP کے بڑے ترین چیلنجز میں سے ایک علم کا ضیاع ہے. مہارت اکثر تجربہ کار ملازمین کے ذہنوں میں ہوتی ہے یا روایتی دستاویزات میں دبی ہوتی ہے.

ایڈوانسڈ بزنس سینٹر کے AI بزنس ڈیولپمنٹ یونٹ میں ٹیکنالوجی ڈیولپمنٹ کے جنرل مینیجر، Isaku Osawa کی قیادت میں، DNP اب اس مسئلے سے براہِ راست نمٹنے کے لیے AI استعمال کر رہی ہے.

ان کی ٹیم ChatGPT Enterprise کا استعمال کاغذی مینولز سے لے کر تاریخی کوالٹی لاگز تک غیر ساختہ ڈیٹا کو منظم اور ڈیجیٹائز کرنے کے لیے کرتی ہے. ایک بار سسٹم میں شامل ہو جانے کے بعد، یہ ریکارڈز اندرونی علم کے ذخیرے کا حصہ بن جاتے ہیں، جسے کوئی بھی کسٹم GPTs کے ذریعے استعمال کر سکتا ہے. ڈیٹا آرکیٹیکچر کی تعریف کے لیے درکار وقت میں 90% کمی کر دی گئی. ٹیم نے ان تکنیکی مقالوں کی تعداد کو بھی دوگنا کر دیا جن کا وہ جائزہ لے سکتے تھے.

"ہمارا مقصد نسل در نسل منتقل ہونے والے علم کو ڈیجیٹل محنت میں تبدیل کرنا ہے،" اوساوا کہتے ہیں. یہ تبدیلی نہ صرف افرادی قوت کی کمی کو پورا کرتی ہے بلکہ جدت کے لیے طویل مدتی صلاحیت بھی پیدا کرتی ہے.

• 90% استعمال کے معاملات نے قابلِ پیمائش نتائج دکھائے
• 100% ہفتہ وار فعال استعمال
• پیٹنٹ کے تحقیقی وقت میں 95% کمی
• کام کے وقت میں کمی میں 87% خودکاری کی شرح
• پروسیسنگ کے والیم میں 10 گنا اضافہ

"AI ایجنٹس مختلف حالات میں بغیر کسی رکاوٹ کے گھل مل جائیں گے، جس سے ہر ایک AI سے فائدہ اٹھا سکے گا، بغیر اس کا شعوری طور پر احساس کیے." اوتاکے کہتے ہیں. وہ ایک ایسی منتقلی کا تصور کرتا ہے جس میں انسان اور AI کے تعاون سے آگے بڑھ کر ایسی بنیاد قائم ہو جہاں کاروبار کے کچھ حصے AI سے AI تعامل کے ذریعے چلائے جائیں. جیسے جیسے روبوٹکس ترقی کرے گی، یہ رجحان مزید تیز ہوگا، جس کے نتیجے میں ایک ایسا مستقبل سامنے آئے گا جہاں فزیکل AI حقیقی دنیا میں کام کرے گا.

مستقبل کی جانب دیکھتے ہوئے، اوتاکے اس بات پر زور دیتے ہیں کہ علم کا تحفظ نہایت اہم ہوگا: "ہمیں لوگوں کے لیے تیار کی گئی معلومات کو ایسی معلومات میں تبدیل کرنا ہوگا جسے AI سمجھ سکے اور یہ یقینی بنانا ہوگا کہ علم محفوظ رہے اور اس کا اشتراک کیا جائے." ہمارا مقصد سکڑتی ہوئی افرادی قوت کے لیے تیاری کرتے ہوئے پیداواریت کو بہتر بنانا ہے." مقصد یہ ہے کہ فرنٹ لائن عملی معلومات اور معیار کے ریکارڈز کو منظم ڈیٹا کی شکل دی جائے تاکہ AI ایجنٹس اور مستقبل کا فزیکل AI انہیں سیکھ سکیں اور ان کا اطلاق کر سکیں، جس سے انفرادی مہارت پر انحصار کم ہو اور اسے ایک پائیدار مسابقتی برتری میں تبدیل کیا جا سکے.

اپنے برانڈ بیان، "مستقبل کے معیارات تخلیق کرنا" کے تحت، DNP پرنٹنگ اور معلوماتی ٹیکنالوجیز میں اپنی مضبوطیوں کو مزید وسعت دینے اور ایک AI-native کمپنی میں تبدیل ہونے کی کوشش کر رہا ہے جو معاشرے کے لیے نئے معیارات پیدا کرے.