Thúc đẩy chuyển đổi tổ chức để đổi mới kinh doanh

Dai Nippon Printing Co., Ltd. (DNP) được thành lập vào năm 1876, và là một trong những công ty in ấn lớn nhất thế giới, với hơn 37.000 nhân viên trên toàn cầu. Hoạt động trong các lĩnh vực truyền thông thông minh, đời sống & chăm sóc sức khỏe, và điện tử, DNP lấy tuyên ngôn thương hiệu "Tạo nên tiêu chuẩn của tương lai" làm kim chỉ nam, cam kết gắn con người với xã hội, đồng thời tăng cường phát triển bền vững.

Là một phần trong cam kết này, DNP đã sớm áp dụng các công nghệ tiên tiến. Vào tháng 4 năm 2023, công ty đã ra một quyết định chiến lược về việc triển khai AI (Trí tuệ nhân tạo) ở khắp tổ chức. Đến tháng 5, DNP đã thiết lập được một môi trường an toàn nhằm triển khai trên toàn doanh nghiệp. Vào tháng 2 năm 2025, công ty đã triển khai ChatGPT Enterprise ở mười phòng ban chủ chốt. Trong ba tháng triển khai đã ghi nhận được những kết quả sau đây:

• 90% trường hợp ứng dụng ChatGPT Enterprise cho thấy các kết quả định lượng được
• 100% nhân viên sử dụng thường xuyên mỗi tuần
• Tỷ lệ tự động hóa đạt 87%, giúp rút ngắn thời gian
• 70% tri thức được tái sử dụng (nhờ các GPT tùy chỉnh)
• tăng gấp 10 lần khối lượng công việc được xử lý

Nhằm tận dụng tối đa các lợi ích của AI tạo sinh, DNP tập trung vào mười phòng ban có tiềm năng tác động lớn nhất. Công ty thiết lập các tiêu chuẩn rõ ràng: mỗi nhân viên cần sử dụng ChatGPT ít nhất 100 lần mỗi tuần, và tỷ lệ tự động đạt trên 50% nhằm rút ngắn thời gian.

Kết quả là, những cải tiến riêng lẻ được lan tỏa sang nhiều đội nhóm thông qua GPT tùy chỉnh và các trường hợp cùng sử dụng chung, hình thành nên những mẫu hình cốt lõi hiện thúc đẩy chuyển đổi hoạt động.

Tại các phòng ban được triển khai ChatGPT Enterprise, tác động rõ rệt nhất được ghi nhận ở bộ phận nghiên cứu và phát triển ICT. Ông Yohei Ishida, Tổng Giám đốc Đơn vị Nghiên cứu & Phát triển Đổi mới P&I, Trung tâm Kinh doanh Tiên tiến, đã lãnh đạo nhóm triển khai tự động hóa và nâng cao chiến lược nghiên cứu và đăng ký bằng sáng chế, loại bỏ các thao tác thủ công.

Nhờ sử dụng ChatGPT Enterprise, nhóm của ông đã xây dựng được các quy trình làm việc sau:

• Nghiên cứu bằng sáng chế: tự động tìm kiếm, tóm tắt, và phân loại, giúp rút ngắn 95% thời gian nghiên cứu và mở rộng phạm vi phân tích gấp 10 lần
• Chiến lược ứng dụng: xác định những điểm khác biệt chính giữa công nghệ của DNP và bằng sáng chế của đối thủ cạnh tranh, giúp giảm rủi ro bị từ chối và hạn chế chỉnh sửa hồ sơ
• Phân tích đối thủ cạnh tranh: tự động soạn bản dự thảo báo cáo đầu tiên, giảm 80% thời gian chuẩn bị

Thông qua nâng tầm chiến lược Sở hữu trí tuệ (IP), DNP đang củng cố nền tảng cho các sản phẩm độc đáo và năng lực cạnh tranh dài hạn.

Bộ phận nghiên cứu của DNP thúc đẩy đổi mới về QCD (chất lượng, chi phí, giao hàng) trong công nghệ sản xuất, nhằm nâng cao giá trị của sản phẩm và dịch vụ hiện có, đồng thời phát triển các sản phẩm và dịch vụ mới. Ở những lĩnh vực đòi hỏi kỹ thuật phân tích và thẩm định cấp cao, DNP giảm đáng kể thời gian cần cho các nhiệm vụ truyền thống như vận hành thiết bị thí nghiệm để đánh giá vật liệu, tiến hành đo đạc, và thực hiện phân tích nhờ ứng dụng ChatGPT Enterprise.

Các kết quả chính bao gồm:

• Sắp xếp thông tin về các bằng sáng chế tiếng Anh và nguyên lý thiết bị theo cấu trúc chỉ trong ba ngày, thay vì mất vài tháng như trước
• Cho phép nhân viên không có kinh nghiệm về Python vẫn có thể tạo và chạy mã lập trình thông qua ChatGPT Enterprise

Một trường hợp sử dụng đáng chú ý là những nhân viên chưa từng có kinh nghiệm về Python vẫn có thể tạo mã và phân tích dữ liệu mà không tốn chi phí học tập. Công việc phát triển vốn cần hơn một năm, nay lại được triển khai chỉ trong vài ngày. Khi kết hợp những khả năng này với chuyên môn và tri thức của các nhà nghiên cứu, chúng tôi khám phá được những hiểu biết mới, tạo ra tác động đáng kể trên toàn bộ phận.

DNP đang hiện đại hóa quản trị CNTT bằng ChatGPT Enterprise. Ông Masahiro Kobayashi, Tổng Giám đốc Bộ phận Phát triển Hạ tầng Hệ thống, Trung tâm ICT, Khối Vận hành Đổi mới Thông tin, nhấn mạnh những cải tiến đạt được ở các nhiệm vụ trước đây được làm thủ công và thiếu nhất quán:

• Kiểm toán bảo mật bên ngoài: rút ngắn thời gian so sánh báo cáo kiểm toán từ 30 phút xuống còn 5 phút; giảm thời gian lựa chọn bộ mã hóa từ 3 giờ xuống 1 giờ
• Bảo mật đám mây: hoàn tất kiểm tra ban đầu khoảng 100 mục không tuân thủ Đối chuẩn CIS chỉ trong 10 phút, thay vì hai ngày công
• Hỗ trợ rà soát: rút ngắn thời gian xem xét yêu cầu từ 1 giờ xuống 30 phút nhờ tham khảo các chính sách thiết kế và hồ sơ trong quá khứ

Ông cũng bổ sung rằng AI sẽ không thay thế hoạt động giám sát của con người: "Xác minh và kiểm tra cuối cùng vẫn thuộc trách nhiệm của con người."

Một trong những thách thức lớn nhất mà DNP đang đối mặt là tình trạng thất thoát tri thức. Tri thức chuyên môn thường nằm trong đầu của những nhân viên có kinh nghiệm, hoặc bị chôn vùi trong các tài liệu truyền thống.

Dưới sự lãnh đạo của ông Isaku Osawa, Tổng Giám đốc Phát triển Công nghệ thuộc Đơn vị Phát triển Kinh doanh AI, Trung tâm Kinh doanh Tiên tiến, DNP hiện đang sử dụng AI để giải quyết trực diện vấn đề này.

Nhóm của ông sử dụng ChatGPT Enterprise để cấu trúc và số hóa dữ liệu phi cấu trúc, từ sổ tay hướng dẫn trên giấy cho đến nhật ký chất lượng trước đây. Sau khi được đưa vào hệ thống, các dữ liệu này trở thành cơ sở tri thức nội bộ mà mọi nhân viên đều có thể truy cập thông qua các GPT tùy chỉnh. Thời gian cần thiết để xác định kiến trúc dữ liệu đã được cắt giảm 90%. Nhóm cũng tăng gấp đôi số lượng tài liệu kỹ thuật mà họ rà soát.

“Mục tiêu của chúng tôi là biến tri thức tích lũy qua nhiều thế hệ thành nguồn lực kỹ thuật số", ông Osawa chia sẻ. Quá trình chuyển đổi này không chỉ giúp bù đắp tình trạng thiếu hụt nhân lực, mà còn tăng cường năng lực đổi mới lâu dài cho doanh nghiệp.

• 90% trường hợp ứng dụng cho thấy các kết quả định lượng được
• 100% nhân viên sử dụng thường xuyên mỗi tuần
• Giảm 95% thời gian nghiên cứu bằng sáng chế
• 87% tỷ lệ tự động hóa trong việc giảm thời gian tác vụ
• tăng gấp 10 lần khối lượng công việc được xử lý

“Các tác nhân AI sẽ hòa nhập liền mạch vào nhiều tình huống khác nhau, giúp mọi người hưởng lợi từ AI trong khi có thể chính họ lại không nhận ra điều đó”, ông Otake nói. Ông hình dung về một sự chuyển dịch từ mô hình hợp tác giữa con người và AI sang nền tảng nơi các bộ phận hoạt động kinh doanh được vận hành thông qua tương tác giữa các hệ thống AI với nhau. Khi công nghệ robot phát triển, xu hướng này sẽ tăng tốc, hướng tới một tương lai nơi AI vật lý có thể hoạt động trong thế giới thực.

Nhìn về phía trước, Otake nhấn mạnh rằng việc bảo tồn kiến thức sẽ rất quan trọng: " Chúng ta phải chuyển đổi thông tin được tạo ra cho mọi người thành thông tin AI có thể hiểu và đảm bảo rằng kiến thức được bảo tồn và chia sẻ. Mục tiêu của chúng tôi là nâng cao năng suất trong khi chuẩn bị cho bối cảnh lực lượng lao động đang thu hẹp.” Mục tiêu sẽ là mã hóa các bí quyết thực tiễn tiên tiến và dữ liệu chất lượng thành dữ liệu được cấu trúc, để các tác nhân AI và AI vật lý trong tương lai có thể học hỏi và áp dụng, giảm phụ thuộc vào chuyên môn cá nhân và biến thành lợi thế cạnh tranh bền vững.

Dưới tuyên bố thương hiệu " Tạo ra các tiêu chuẩn tương lai, " DNP tìm cách mở rộng thế mạnh trong công nghệ in ấn và thông tin và chuyển đổi thành một công ty gốc AI tạo ra các tiêu chuẩn mới cho xã hội.