Encuesta revela que gestión mejorada de datos de laboratorio e IA son cruciales para laboratorios del futuro

Los datos desempeñan un papel fundamental en la transformación de los laboratorios digitales actuales, actuando como un desafío clave y como un catalizador para la innovación, como lo revela una encuesta a más de 150 científicos.

La gestión y el manejo de la sobrecarga de datos se perfilaron como el problema más acuciante que afectaba los flujos de trabajo de laboratorio. Sin embargo, esta afluencia de datos también representa una oportunidad significativa: los participantes identificaron la capacidad de la IA para procesar y extraer información de las enormes cantidades de datos generados por instrumentos, experimentos y otras fuentes como su aplicación más valiosa de cara al futuro. Este contraste posiciona a los datos no solo como una complicación, sino también como el ingrediente esencial que dirige los futuros avances impulsados por la IA en el laboratorio. La encuesta, realizada por Titian Software (Westborough, MA, EUA), proveedor de la plataforma de gestión de muestras Mosaic, y Labguru (Westborough, MA, EUA), proveedor de soluciones LIMS, ELN, de inventario y de gestión de datos, explora el cambiante panorama digital de las operaciones de laboratorio en el campo de las ciencias de la vida.

A pesar del impacto transformador previsto de la IA y el aprendizaje automático en las prácticas de laboratorio, muchos laboratorios aún no están completamente equipados para capitalizar estas tecnologías. Persisten obstáculos fundamentales, con un fuerte enfoque en optimizar la gestión de inventario y reducir la dependencia de las tareas manuales. Un notable 65 % de los encuestados destacó la gestión del inventario de reactivos y suministros como la principal tecnología que pretenden implementar. Además, el 77 % cree que la automatización será el principal impulsor del cambio para 2026, lo que enfatiza la necesidad de resolver los cuellos de botella operativos antes de que los laboratorios puedan integrar tecnologías más avanzadas. Estas tendencias se mantuvieron consistentes en todos los tipos de laboratorios, desde grandes compañías farmacéuticas hasta startups emergentes. Si bien el interés en herramientas innovadoras como la robótica y la IA continúa creciendo, solo el 15 % de los laboratorios informa estar completamente digitalizado, y casi el 50 % aún depende de procedimientos manuales.

De cara al futuro, el 45 % de los encuestados planea implementar tecnologías de laboratorio avanzadas como la IA en los próximos dos años, pero el 25 % no tiene planes inmediatos o espera que la implementación tome más de cinco años. Esta brecha señala un período de transición crítico donde las mejoras fundamentales deben venir primero para desbloquear todas las capacidades de la IA. La principal promesa de la IA reside en su capacidad para interpretar los vastos y complejos volúmenes de datos generados en los laboratorios. Alrededor del 24 % de los encuestados mencionó el manejo de datos de experimentos e instrumentos como el rol más importante para la IA en las operaciones de laboratorio en los próximos cinco años. Además, el 54 % señaló la sobrecarga y la gestión de datos como una fuerza central que impulsa el cambio. El problema no es solo la cantidad de datos, es la complejidad que abarca varias modalidades, lo que agrega presión en áreas como la automatización, el almacenamiento, la adquisición, el cumplimiento y la adherencia a las regulaciones. A medida que la IA pasa de ser una promesa teórica a una necesidad práctica, el sector de las ciencias de la vida está al borde de una transformación significativa. Si bien las organizaciones generalmente reconocen el potencial de la IA para agilizar las operaciones, acelerar el descubrimiento y clarificar conjuntos de datos complejos, la madurez digital general varía ampliamente y desafíos como la fragmentación de datos y las dudas en torno a los resultados generados por la IA continúan obstaculizando el progreso.

"Hoy en día, los laboratorios generan más datos que nunca, pero sin los sistemas adecuados, estos se convierten en una carga en lugar de un beneficio", afirmó Keith Hale, director ejecutivo del grupo Titian Software y Labguru. "Unas mejores prácticas de gestión de datos y una gestión más inteligente de muestras e inventarios son esenciales no solo para optimizar las operaciones diarias, sino también para sentar las bases de capacidades más avanzadas. La IA no puede ofrecer un beneficio real y significativo sin datos conectados y bien gestionados. Ahí es donde entramos nosotros. Al ayudar a los laboratorios a optimizar y estructurar sus operaciones y la gestión de datos hoy, podemos aprovechar el poder de la IA para transformar los laboratorios del futuro".

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