Todos los laboratorios de biotecnología del mundo están perdiendo dinero silenciosamente. A través del tiempo perdido. No equipos rotos ni experimentos fallidos, sino algo mucho menos visible: información que existe en algún lugar de la organización pero que no se puede encontrar cuando se necesita.
Todos los días, los científicos desplazan, buscan y comparan información. Hurgan en informes antiguos, presentaciones de diapositivas y documentos regulatorios en busca de un eslabón perdido, que podría ser el resultado de una prueba anterior de una molécula, una nota de formulación de un estudio abandonado o un patrón de datos enterrado en las notas de alguien en una computadora portátil. Es una dolorosa ironía que la respuesta a menudo ya existe, pero obviamente está oculta en los detalles.
Para un grupo de I+D de diez empleados, esta fricción invisible da como resultado una pérdida anual de productividad de alrededor de un millón de dólares. Al escalar a un nivel empresarial, este número es crece hasta el rango de millones de dos dígitos. Es el problema de los 10 millones de dólares para el que ningún director financiero incluye una partida en su informe anual y, sin embargo, todos los líderes de biotecnología sienten la tensión de los hitos no cumplidos, las presentaciones tardías y la fatiga cada vez mayor.
El impuesto de descubrimiento oculto
La biotecnología se ha convertido en una industria rica en datos pero con poca respuesta porque cada proceso, ya sea formulación, validación o presentación, genera más documentos y notas de los que un equipo humano puede manejar razonablemente.
El software tradicional fue diseñado para el almacenamiento, no para la comprensión. Es bueno llevar registros, pero no conectarlos. Todas las relaciones entre los datos deben ser establecidas por expertos en bases de datos mucho antes de que alguien pueda comenzar a utilizar el sistema. Estas suposiciones sobre cómo se relaciona la información bloquean el sistema en una forma fija de pensar.
Una vez establecidas estas reglas, el software ya no puede adaptarse fácilmente a medida que surgen nuevos tipos de conexiones más adelante. Por lo tanto, en la mente de las personas debe surgir una idea de cómo encajan realmente los datos. Los científicos, ingenieros y gerentes se convierten en el “tejido conectivo” de la organización, uniendo mentalmente fragmentos de información para que tengan sentido.
Estos conocimientos humanos conducen a avances. Pero examinar manualmente datos enormes y dispersos lleva años. No es de extrañar Se necesitan entre 12 y 15 años para que un medicamento exitoso llegue al mercado. No porque la ciencia sea lenta, sino porque el conocimiento está atrapado.
Los equipos redoblan esfuerzos, vuelven a realizar pruebas o toman decisiones conservadoras, lo que supone una pérdida silenciosa pero implacable de la capacidad de innovación y distorsiona la toma de decisiones estratégicas.
En una organización preclínica de tamaño mediano, los analistas pueden dedicar hasta el 40 por ciento de su semana simplemente buscando protocolos antiguos y resultados de pruebas para confirmar resultados anteriores antes de desarrollar otros nuevos. Un equipo regulador necesita seis meses para conciliar los datos históricos de una presentación, lo que podría haber llevado días si el conocimiento interno se hubiera podido buscar y contextualizar adecuadamente.
Por qué el software tradicional no puede solucionar el problema
Para comprender la magnitud del problema, imaginemos el panorama de datos de una empresa de biotecnología, donde los químicos medicinales almacenan estructuras y reacciones en un formato, el equipo clínico almacena datos de ensayos en otro y el departamento regulatorio gestiona narrativas de texto largas.
Las bases de datos y los sistemas de búsqueda tradicionales operan dentro de estos muros. Son buenos para datos estructurados o consultas predefinidas (“Buscar ID de conexión 123”). Pero las verdaderas preguntas científicas suelen ser relacionales: ¿cómo se comportó el compuesto X bajo estrés térmico en pruebas analógicas anteriores? ¿Qué señales clínicas se correlacionan con este patrón?
Responder a estas preguntas requiere algo más que simplemente recuperarlas. Significa ser capaz de conectar significados en formatos como texto, tablas, imágenes, números y reunirlos en una idea coherente. Aquí es donde la mayoría de las herramientas empresariales se quedan cortas y parte del pesado “trabajo de pensamiento” que tienen que realizar los científicos y médicos puede respaldarse mediante el uso de la IA.
Los límites de la IA en la nube en una industria sensible
Durante los últimos dos años, la IA generativa ha prometido revolucionar la investigación y el desarrollo. Aún así, la mayoría de los sistemas basados en la nube todavía no son una opción para los ejecutivos de biotecnología que necesitan proteger la propiedad intelectual.
Cargar bibliotecas de compuestos internas, notas clínicas o métodos propietarios en un modelo basado en la nube plantea un riesgo inaceptable. Incluso los datos anónimos pueden revelar una intención estratégica o una orientación para la formulación. Para las organizaciones cuya valoración depende enteramente de la propiedad intelectual molecular, esa amenaza es existencial.
Además, muchos Los modelos de nubes generativas son conocidos por producir respuestas que suenan plausibles pero incorrectas, es decir, “alucinantes”.. Se basan exclusivamente en modelos de lenguaje grandes (LLM) con ventanas de contexto grandes pero limitadas y tienden a encontrar respuestas donde existen lagunas de conocimiento.
En un contexto científico, esto es peligroso porque las decisiones sobre dosis, estabilidad o criterios de valoración del estudio dependen de la precisión de los hechos y no tienen margen de error.
El futuro de la biotecnología no puede depender únicamente de LLM remotos, sino que debe depender de sistemas de inteligencia artificial más inteligentes y desplegables localmente que combinen LLM con redes de conocimiento y sean capaces de eliminar las alucinaciones al decir qué es real y qué no.
Del almacenamiento de datos a las redes de conocimiento
Imagine un sistema que transforme automáticamente cada nuevo documento, conjunto de datos o nota de experimento en un gráfico de conocimiento dinámico y conectado: un mapa digital de cómo se conecta la información. Cuando un científico pregunta: “¿Qué estudios previos muestran patrones de resistencia a esta molécula?”, el sistema no busca nombres de archivos; Se argumenta a través de relaciones y la respuesta aparece en segundos, respaldada por referencias precisas y una lógica comprensible.
Ya están surgiendo arquitecturas de IA que pueden analizar información no estructurada, codificarla semánticamente y recuperar respuestas contextuales en entornos locales seguros, lo que las hace viables para la mayoría de las configuraciones de TI de biotecnología.
En lugar de navegar por carpetas interminables, los científicos pueden interactuar con la inteligencia colectiva de su organización: una IA copiloto con acceso a todo el conocimiento interno.
La economía del tiempo
La compresión del tiempo en la investigación y el desarrollo es de importancia estratégica. Incluso una pequeña reducción del 30 por ciento en el tiempo típico de desarrollo de un fármaco de 15 años mediante una generación más rápida de conocimiento puede reducir el tiempo de comercialización de tres a cinco años. La primera empresa que recibe la aprobación en una clase de terapia suele captar hasta el 90 por ciento de la cuota de mercado. El segundo rara vez alcanza el punto de equilibrio.
El impacto humano del acceso inteligente
Cuando los investigadores dedican menos tiempo a la investigación burocrática, la vida cotidiana se convierte en una solución creativa de problemas. Los sistemas de gestión del conocimiento basados en IA brindan a las organizaciones una memoria institucional: un cerebro colectivo que nunca olvida y nunca se cansa de que le hagan la misma pregunta dos veces.
Para los directivos, esto significa continuidad. Para los científicos significa libertad. Para la empresa, significa velocidad sin concesiones.
Llamado al liderazgo
Para los CIO, CTO y jefes de investigación y desarrollo, la frontera competitiva en biotecnología ya no son los laboratorios de química y biología de última generación, sino la velocidad del conocimiento: la rapidez con la que su empresa puede descubrir, verificar y actuar sobre sus propios datos.
Las redes de conocimiento impulsadas por la IA transformarán el aprendizaje organizacional de la misma manera que la secuenciación del genoma humano revolucionó la medicina. Los líderes que actúan tempranamente no sólo ahorran tiempo y dinero, sino que también redefinen la forma en que se produce el descubrimiento.
Se acerca una revolución silenciosa
El problema de los 10 millones de dólares no es ningún secreto: es una falla en la forma en que se gestiona el conocimiento, donde los mayores descubrimientos permanecen ocultos por la fricción entre lo que ya sabemos y lo que podemos encontrar. No se requieren más datos para la solución. requiere sistemas capaces de comprender los datos.
Los laboratorios que adopten este cambio descubrirán que muchas de las respuestas que buscaban nunca faltaron. Estaban simplemente esperando a ser conectados. Y en este contexto reside el futuro de la biotecnología: más rápida, más segura, más creativa y, en definitiva, más humana.
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Dr. Swarbhanu Chatterjeees CEO y fundador de Tienen IAuna empresa que desarrolla sistemas de inteligencia artificial seguros para IP y datos que se ejecutan completamente en las instalaciones y se basan en modelos locales patentados y redes de gráficos de conocimiento. Su copiloto insignia de IA médica, Answer Seeker AI, permite a las empresas cargar todos los documentos internos en una “tienda” de IA unificada con una ventana contextual infinitamente escalable, lo que permite una respuesta instantánea y un análisis de toda la base de conocimientos a la vez. Con más de una década de experiencia en la creación de potentes sistemas de inteligencia artificial, Swarbhanu ha liderado proyectos en nuevas empresas y empresas globales, incluidas PwC y American Express, ayudando a las organizaciones a optimizar los flujos de trabajo. También es miembro de Expliqueambiguity, un grupo de expertos en IA con sede en Roma, Italia, que se especializa en el uso sostenible de la IA en la industria farmacéutica. El grupo publica periódicamente en revistas médicas revisadas por pares tanto en inglés como en italiano y asesora a empresas de los sectores farmacéutico, de dispositivos médicos y relacionados en la UE.
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