Ein traditionsreiches Unternehmen treibt seine digitale Transformation voran: Dai Nippon Printing (DNP) führt eine unternehmensweite KI-Nutzung ein und koppelt sie eng an Sicherheits- und Wissensstandards. Der Schritt zeigt, wie sich generative KI in großen Organisationen gezielt einsetzen lässt, um Wissen zu sichern und Prozesse messbar zu beschleunigen.
In nur drei Monaten nach dem Rollout über zehn Kernabteilungen beschleunigte DNP die Patentrecherche um 95 Prozent, verzehnfachte das verarbeitete Volumen, erreichte 100 Prozent wöchentliche Aktivität, automatisierte 87 Prozent geeigneter Arbeitsschritte und nutzte 70 Prozent vorhandenen Wissens erneut.
Hintergrund und Ziele
Unternehmen im Überblick
Dai Nippon Printing (DNP) gehört zu den größten Druck- und Informationstechnologieunternehmen Japans. Mit einem breiten Portfolio von Verpackungen bis zu Informationslösungen steht DNP für hohe Qualitäts- und Sicherheitsstandards.
Weshalb generative KI jetzt
- Skalierbare Produktivität: Routineaufgaben lassen sich beschleunigen und in größerem Umfang abwickeln.
- Wissenssicherung: Implizites Know-how wird strukturiert, auffindbar und mehrfach nutzbar.
- Wettbewerbsvorteil: Schnellere Recherchen und präzisere Ergebnisse verkürzen Innovationszyklen.
Implementierung und Governance
Rollout über zehn Kernabteilungen
DNP führte ChatGPT Enterprise gezielt in zentralen Bereichen ein, um eine hohe Abdeckung der wichtigsten Wissens- und Prozessknoten zu erzielen. Die frühe Standardisierung erleichterte die schnelle Adaption und das Teilen bewährter Praktiken.
Sicherheit, Compliance und Wissenshoheit
- Unternehmensweite Richtlinien: Klar definierte Nutzungsregeln für sensible Daten und Ausgabenprüfung.
- Zugriffsmanagement: Rollenbasierte Freigaben schützen interne Inhalte und steuern Wissensfreigabe.
- Transparenz: Nachvollziehbare Arbeitsabläufe schaffen Vertrauen und Auditierbarkeit.
Ergebnisse in Zahlen
- 95% schneller bei der Patentrecherche – Entscheidungen kommen früher, Revisionsschleifen schrumpfen.
- 10x höheres Verarbeitungsvolumen – gleichbleibende Qualität bei deutlich mehr Output.
- 100% wöchentliche Aktivität – alle Nutzer in den beteiligten Teams arbeiten regelmäßig mit dem System.
- 87% Automatisierung geeigneter Arbeitsschritte – Mitarbeitende konzentrieren sich stärker auf Wertschöpfung.
- 70% Wissenswiederverwendung – vorhandene Antworten und Bausteine werden systematisch recycelt.
Anwendungsfelder im Alltag
Patentrecherche und -analyse
Durch strukturierte Abfragen und präzise Zusammenfassungen lassen sich Patentlandschaften schneller sichten, Ähnlichkeiten prüfen und Relevanz filtern.
Dokumentenbearbeitung
Standardisierte Dokumente werden schneller aufbereitet, geprüft und in nutzbare Wissenseinheiten überführt, was Qualität und Konsistenz erhöht.
Support- und interne Wissensarbeit
Teams greifen auf kuratierte Antworten und Vorlagen zurück. Wiederkehrende Fragen werden effizient gelöst, seltene Fälle bleiben nachvollziehbar dokumentiert.
Was die Zahlen bedeuten
Die Kennzahlen stehen für mehr als nur Tempo: Sie zeigen, dass produktive KI dann am stärksten wirkt, wenn sie in bestehende Prozesse und eine robuste Governance eingebettet ist. Besonders die Wiederverwendung von Wissen deutet auf nachhaltige Effekte hin – jedes gut beantwortete Anliegen schafft die Basis für die nächste, noch schnellere Lösung.
Ausblick
DNP hat den Grundstein gelegt, um generative KI als festen Bestandteil der Wertschöpfung zu verankern. Nächste Schritte dürften darin bestehen, den Einsatz auf weitere Teams auszuweiten, domänenspezifische Workflows zu verfeinern und den Wissenspool kontinuierlich zu kuratieren – mit dem Ziel, Effizienzgewinne zu verstetigen und Innovationszyklen weiter zu verkürzen.
