推进组织转型促进业务创新

# 推进组织转型促进业务创新 来源：https://openai.com/index/dai-nippon-printing/ 大日本印刷株式会社（DNP）成立于1876年，是全球最大的印刷公司之一，在全球拥有37000多名员工。DNP的业务涵盖智能通信、生命健康和电子产品等领域，以"创造未来标准"为品牌理念，致力于连接人与社会，推进可持续发展。 作为这一承诺的一部分，DNP长期以来一直积极采用新兴技术。2023年4月，公司做出战略决定，在全组织范围内采用AI。到5月，DNP已经建立了企业级安全使用环境。2025年2月，公司在十个核心部门推出了ChatGPT Enterprise。在三个月内，取得了以下成果： - 90%的ChatGPT Enterprise使用案例显示可衡量的成果 - 100%的周活跃使用率 - 87%的任务时间缩减自动化率 - 70%的知识复用率（自定义GPT） - 处理量增加10倍 为了充分发挥生成式AI的优势，DNP重点关注了十个潜在影响最大的部门。公司制定了明确的基准：每名员工每周应至少使用ChatGPT 100次，任务时间缩减自动化率超过50%。 > "我们通过提高使用可见性来推动采用。每个团队进行试验、分享学习成果并不断迭代。这种势头创造了可扩展的影响。" ——R&D和工程管理部门ICT控制办公室总经理大竹弘之 因此，个人的改进通过自定义GPT和共享使用案例在团队间传播，形成了现在推动业务转型的核心模式。 一栋现代化玻璃办公楼，楼上有"DNP"标志，周围是蓝天、树木和城市建筑。 在引入ChatGPT Enterprise的部门中，ICT研发部门获得了最大的影响。高级商务中心P&I创新研究开发部门总经理石田洋平领导他的团队自动化并改进了专利研究和申报战略，替代了手工任务。 他的团队使用ChatGPT Enterprise建立了以下工作流程： - 专利研究：自动化搜索、总结和分类，将研究时间减少95%，覆盖范围扩大10倍 - 申报战略：识别DNP技术与竞争对手专利之间的关键差异，降低驳回风险并最小化修订 - 竞争分析：自动生成初稿报告，将准备时间减少80% 通过提升知识产权战略，DNP正在加强产品独特性和长期竞争力的基础。 > "过去，专利申请严重依赖个人判断，标准因人而异、因部门而异。使用ChatGPT Enterprise后，我们现在可以做出客观决策，这提高了申报的数量和质量。" ——高级商务中心P&I创新研究开发部门总经理石田洋平 DNP的研究部门致力于推进生产技术进步，进行QCD（质量、成本、交付）创新以提升现有产品和服务的价值，并追求开发新产品和新服务。在需要高级分析和评估技术的领域，DNP利用ChatGPT Enterprise显著缩短了传统上用于操作实验设备进行材料评估、进行测量和分析等任务所需的时间。 主要成果包括： - 从材料和设备原理的英文专利中组织信息，从数月缩短至三天 - 使没有Python经验的员工能够通过ChatGPT Enterprise生成和运行代码 一个特别值得注意的使用案例涉及没有Python先前经验的员工，他们能够生成代码和分析数据而无需任何学习成本。传统上需要超过一年的开发工作在短短几天内就完成了。通过将这些功能与研究人员的专业知识相结合，发现了新的见解，在整个部门产生了重大影响。 DNP正在使用ChatGPT Enterprise现代化IT治理。系统基础设施开发部门、ICT中心、信息创新运营总经理小林雅宏强调了曾经手工且不一致的任务的改进： - 外部安全审计：将审计对比时间从30分钟缩短到5分钟；将密码套件选择从3小时缩短到1小时 - 云安全：在10分钟内完成约100个CIS基准不合规项目的初步检查，而不是两个人工天 - 审查支持：通过参考设计策略和过去的记录，将需求审查从1小时缩短至30分钟 > "该模型擅长收集相关数据和生成清晰的输出。这使我们的团队能够专注于决策，而不是文档对比。" ——系统基础设施开发部门、ICT中心、信息创新运营总经理小林雅宏 他补充说AI不会取代人工审查："验证和最终检查仍然是人的责任。" DNP面临的最大挑战之一是知识流失。专业知识通常存在于有经验员工的头脑中，或者埋藏在纸质文档中。 在高级商务中心AI业务开发部门技术开发总经理大泽功足的领导下，DNP现在正在使用AI正面应对这一问题。 他的团队使用ChatGPT Enterprise来结构化和数字化纸质手册和历史质量日志中的非结构化数据。一旦导入，这些记录就成为任何人都可以通过自定义GPT访问的内部知识库的一部分。定义数据架构所需的时间减少了90%。该团队还将他们能够审查的技术论文数量翻倍。 "我们的目标是将代际知识转化为数字劳动力，"大泽说。这种转变不仅弥补了劳动力短缺，还为创新建立了长期能力。 - 90%的使用案例显示可衡量的成果 - 100%的周活跃使用率 - 专利研究时间减少95% - 87%的任务时间缩减自动化率 - 处理量增加10倍 "AI代理将无缝融入各种情况，使每个人都能受益于AI，甚至无需意识到这一点，"大竹说。他设想从人类与AI的协作转向AI与AI交互构成基础的阶段。随着机器人技术的进步，这一趋势将加速，导致物理AI在现实世界中工作的未来。 展望未来，大竹强调知识保护将至关重要："我们必须将为人类创建的信息转化为AI能理解的信息，并确保知识得到保护和共享。我们的目标是在准备应对劳动力萎缩之际提高生产力。"目标是将一线专有技术和质量记录编纂为结构化数据，使AI代理和未来的物理AI能够学习和应用，减少对个人专业知识的依赖，将其转化为持久的竞争优势。 在"创造未来标准"品牌理念的指引下，DNP寻求扩展印刷和信息技术的优势，转变为生成社会新标准的AI原生公司。