Cómo las organizaciones científicas transforman la inversión en IA en resultados que respaldan los objetivos empresariales.
La IA desempeña actualmente un papel central en muchas estrategias científicas y de I+D. Sin embargo, lograr resultados medibles y coherentes sigue siendo un desafío.
Una encuesta reciente de Roland Berger reveló que el 67 por ciento de los líderes de I+D están insatisfechos con la velocidad de implementación de la IA, lo que indica que las inversiones actuales no están generando los retornos esperados. Incluso a medida que aumentan los presupuestos y avanzan las herramientas, muchos equipos siguen teniendo dificultades para traducir la actividad de IA en resultados relevantes.
Los programas eficaces comparten un patrón coherente. Definen sus objetivos desde el principio y organizan los flujos de trabajo en torno a información fiable, lo que conduce a un progreso más rápido y a un mayor impacto operativo.
Cómo unos datos más limpios aceleraron el descubrimiento en una empresa química global
Los datos no estructurados o incoherentes generan retrasos que a menudo pasan desapercibidos hasta que los plazos comienzan a incumplirse. Los archivos de instrumentos o colaboradores pueden llegar con lagunas de formato o errores de transcripción que bloquean los análisis. Los equipos pierden tiempo corrigiendo estos problemas cuando el enfoque debería estar en la interpretación. La estandarización ayuda a mitigar estos contratiempos y mantiene los proyectos en marcha.
Una empresa química global se enfrentó a este problema en múltiples fuentes de datos. Cada día, cientos de nuevas sustancias entraban en sus sistemas procedentes de organizaciones de investigación por contrato (CRO) y proveedores, cada una con identificadores y reglas de nomenclatura diferentes que causaban duplicaciones y confusión.
CAS ayudó a unificar todo utilizando los números de registro CAS (CAS Registry Numbers®, CAS RN®) como referencia de control verificada. Todos los registros se estandarizaron y se implementó una API para verificar las nuevas entradas automáticamente. Las correcciones manuales disminuyeron drásticamente y la precisión de los datos mejoró en todos los ámbitos. Los científicos recuperaron tiempo para la investigación en lugar de dedicarlo a la limpieza de datos, y la empresa redujo sus costes administrativos.
Lea el caso práctico completo para obtener más detalles sobre cómo CAS ayudó a la empresa química a resolver sus desafíos de datos y mejorar su rendimiento diario.
Prioridades claras orientaron la IA hacia un éxito fiable y cuantificable
Las iniciativas de IA funcionan mejor cuando el éxito se define en términos medibles, en lugar de objetivos generales como "mejorar la eficiencia" o "acelerar el descubrimiento".
El Instituto Nacional de Propiedad Industrial (INPI) de Brasil estableció un objetivo claro: reducir el retraso de 150.000 solicitudes de patentes en dos años sin aumentar el personal.
CAS colaboró con el INPI para crear un flujo de trabajo asistido por IA que combinaba búsquedas de similitud con la supervisión de los examinadores. El enfoque integró datos de la CAS Content CollectionTM directamente en los sistemas existentes, lo que permitió a los examinadores localizar el estado de la técnica rápidamente y mantener la calidad de la revisión.
En dos años, el retraso se redujo aproximadamente en un 80 por ciento. Los tiempos medios de revisión se redujeron a la mitad y la oficina cumplió su objetivo antes de lo previsto. Los objetivos claros mantuvieron el proyecto enfocado e hicieron que su impacto fuera fácil de medir.
Obtenga más información sobre nuestro trabajo con el INPI de Brasil y vea cómo unos objetivos claros impulsaron una mejora significativa en el examen de patentes.
Los conjuntos de datos científicos seleccionados mejoraron la precisión de las predicciones y la fiabilidad experimental
La precisión de la predicción determina si la IA mejora el descubrimiento o introduce errores. Cuando los modelos se basan en datos incompletos o genéricos, sus resultados dejan de ser fiables. Los conjuntos de datos seleccionados que reflejan con precisión el comportamiento químico real producen predicciones más sólidas y coherentes.
ChemLex, una organización de investigación basada en IA, se encontró con este problema al desarrollar un modelo de regioselectividad (la elección de dónde se forma un nuevo enlace químico) para reacciones catalizadas por metales. Los datos de reacción de código abierto que utilizó contenían demasiados ejemplos de reacciones simples y bien estudiadas, y muy pocos de reacciones complejas. Este desequilibrio hizo que el modelo funcionara bien en casos sencillos, pero fallara en condiciones experimentales reales.
CAS colaboró con ChemLex para desarrollar un conjunto de datos de entrenamiento a medida, extraído de la CAS Content Collection. Los pasos seguidos fueron:
- Revisión y estandarización de todos los registros de reacciones.
- Incorporación de detalles mecanísticos y parámetros experimentales ausentes.
- Verificación de la precisión e integridad de los datos para garantizar la preparación del modelo.
- Habilitación de un reentrenamiento que mejoró la precisión y la estabilidad del modelo.
Las predicciones comenzaron a alinearse con los resultados de laboratorio, proporcionando a los equipos la información necesaria para perfeccionar los experimentos con mayor rapidez y optimizar el desarrollo.
Consulte el caso práctico de ChemLex al completo para comprender mejor cómo los conjuntos de datos personalizados ayudaron al equipo a alinear las predicciones con los resultados de laboratorio.
Cómo la gestión de datos estructurados generó un progreso repetible y continuidad estratégica
Tras mejorar la precisión, el siguiente reto es escalar el éxito a todos los programas. Cuando los datos y los flujos de trabajo se organizan de forma coherente, los resultados de un proyecto pueden aprovecharse para respaldar el siguiente, en lugar de tener que recrearlos cada vez.
Un fabricante mundial de materiales aplicó este enfoque durante el desarrollo de componentes electrónicos de nueva generación. Sus equipos de I+D recopilaron años de datos dispersos en diferentes sistemas, a menudo ocultos en archivos e informes de laboratorio. Gran parte del conocimiento clave estaba en manos de científicos veteranos, lo que dificultaba su documentación o intercambio entre proyectos. Como resultado, el progreso se ralentizó y los equipos a menudo repetían experimentos innecesariamente.
CAS ayudó a la empresa a organizar este conocimiento en datos estructurados y listos para la IA. Aportó orden a miles de registros de materiales, conectando su composición, su procesamiento y su rendimiento.
Los científicos de CAS incorporaron parámetros ausentes de la CAS Content Collection para cubrir lagunas de datos y unificar la terminología entre grupos. El conjunto de datos curado sirvió de base para modelos predictivos capaces de reproducir el razonamiento experto e identificar candidatos a materiales que cumplían objetivos de diseño precisos.
Vea el caso práctico completo para obtener más información sobre cómo CAS ayudó al fabricante de materiales a crear datos estructurados que mejoraron el flujo de desarrollo.
Generar un impacto medible en I+D mediante una IA científica inteligente, escalable y basada en datos
La IA está cambiando la forma en que los equipos de investigación científica piensan, prueban y toman decisiones. Los programas que logran un progreso real comienzan con datos fiables y objetivos fáciles de medir. A partir de ahí, el éxito depende de la creación de sistemas capaces de crecer y adaptarse a medida que surgen nuevos descubrimientos.
En CAS, ayudamos a las organizaciones a dotar a su IA de una verdadera inteligencia científica. Nuestros datos científicos curados y la validación de expertos proporcionan a la IA el contexto necesario para funcionar con precisión en entornos de investigación reales, lo que conduce a una mejora de la I+D y a mejores resultados empresariales.
¿Desea convertir la IA en una fuente constante de crecimiento empresarial? Póngase en contacto con los especialistas de CAS para explorar estrategias que refuercen la toma de decisiones y aumenten la fiabilidad de sus modelos predictivos.