Cómo convierten las organizaciones científicas la inversión en IA en resultados que respaldan los objetivos empresariales.
La IA desempeña ahora un papel central en muchas estrategias científicas y de I+D. Sin embargo, lograr resultados medibles y coherentes sigue siendo un reto.
Una encuesta reciente de Roland Berger reveló que el 67 % de los responsables de I+D no están satisfechos con la velocidad de implementación de la IA, lo que indica que las inversiones actuales no están dando los rendimientos esperados. A pesar del aumento de los presupuestos y los avances en las herramientas, muchos equipos siguen teniendo dificultades para traducir la actividad de IA en resultados significativos.
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 se traduce en un progreso más rápido y un mayor impacto operativo.
Cómo aceleraron unos datos más limpios el descubrimiento de una empresa química global
Los datos no estructurados o incoherentes provocan retrasos que a menudo pasan desapercibidos hasta que los plazos comienzan a incumplirse. Los archivos de los instrumentos o colaboradores pueden llegar con errores de formato o transcripción que bloquean los análisis. Los equipos pierden tiempo corrigiendo estos problemas cuando deberían centrarse en la interpretación. La estandarización contribuye a mitigar estos contratiempos y mantiene los proyectos en marcha.
Una empresa química global se encontró con este problema en múltiples fuentes de datos. Cada día, cientos de nuevas sustancias entraban en sus sistemas procedentes de CRO y proveedores, cada uno de los cuales utilizaba diferentes identificadores y reglas de nomenclatura que causaban duplicaciones y confusión.
CAS contribuyó a unificarlo mediante CAS Registry Numbers® (CAS RN®) como referencia de control verificada. Se estandarizaron todos los registros y se implementó una API para verificar de forma automática las nuevas entradas. Las correcciones manuales se redujeron de forma drástica y la precisión de los datos mejoró en todos los ámbitos. Los científicos recuperaron tiempo para dedicarse al descubrimiento en lugar de a la limpieza de datos, y la empresa redujo sus costes administrativos.
Lea el caso práctico completo para obtener más detalles sobre cómo ayudó CAS a la empresa química a resolver sus retos en materia de datos y a mejorar su rendimiento diario.
Unas prioridades claras guiaron a 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 los descubrimientos».
El Instituto Nacional de Propiedad Industrial (INPI) de Brasil se fijó un objetivo claro: reducir el retraso de 150 000 solicitudes de patentes en dos años sin aumentar la plantilla.
CAS colaboró con el INPI para crear un flujo de trabajo respaldado por IA que combinaba búsquedas por similitud con la supervisión de los examinadores. El enfoque integró los datos de CAS Content CollectionTM directamente en los sistemas existentes, lo que permitió a los examinadores localizar con rapidez la técnica anterior y mantener la calidad de la revisión.
En dos años, el retraso se redujo en un 80 % aproximadamente. El tiempo medio de revisión se redujo a la mitad y la oficina cumplió su objetivo antes de lo previsto. Los objetivos claros mantuvieron el proyecto centrado y facilitaron la medición de su impacto.
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 catalogados mejoraron la precisión de las predicciones y la fiabilidad experimental
La precisión de las predicciones 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 catalogados que reflejan con precisión el comportamiento químico real producen predicciones más sólidas y coherentes.
ChemLex, una organización de investigación basada en la IA, se encontró con este problema mientras desarrollaba un modelo de regioselectividad (la elección del lugar donde 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 fáciles, pero fallara en condiciones experimentales reales.
CAS colaboró con ChemLex para desarrollar un conjunto de datos de entrenamiento personalizado extraído de CAS Content Collection. Los pasos seguidos incluyeron:
- Revisar y estandarizar todos los registros de reacciones.
- Añadir los detalles mecánicos y los parámetros experimentales que faltaban.
- Verificar la exactitud y la integridad de los datos para la preparación del modelo.
- Habilitar el reentrenamiento que mejoró la precisión y la estabilidad del modelo.
Las predicciones comenzaron a alinearse con los resultados de laboratorio, lo que proporcionó a los equipos la información necesaria para perfeccionar los experimentos con mayor rapidez y agilizar el desarrollo.
Consulte el estudio de caso completo de ChemLex para comprender mejor cómo ayudaron los conjuntos de datos personalizados al equipo a alinear las predicciones con los resultados de laboratorio.
Cómo creó la gestión estructurada de datos un progreso repetible y una continuidad estratégica
Tras mejorar la precisión, el siguiente reto es ampliar 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 trasladarse al siguiente, en lugar de tener que recrearlos cada vez.
Un fabricante mundial de materiales aplicó este enfoque durante el desarrollo de componentes electrónicos de última generación. Sus equipos de I+D recopilaron años de datos dispersos en diferentes sistemas, a menudo dispersos en archivos e informes de laboratorio. Gran parte del conocimiento clave estaba en manos de científicos sénior, lo que dificultaba su documentación o transferencia entre proyectos. Como resultado, el progreso se ralentizó y los equipos a menudo se veían obligados a repetir experimentos de forma innecesaria.
CAS ayudó a la empresa a organizar estos conocimientos en datos estructurados y preparados para la inteligencia artificial. CAS puso orden en miles de registros de materiales, conectando los componentes de cada material, su procesamiento y su rendimiento.
Los científicos de CAS incorporaron los parámetros que faltaban de CAS Content Collection para llenar los vacíos de datos y armonizar la terminología entre los grupos. El conjunto de datos catalogados sirvió de base para modelos predictivos que podían reproducir el razonamiento de los expertos e identificar los materiales candidatos que cumplían los 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.
Creación de 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 ven un progreso real comienzan con datos en los que pueden confiar y objetivos fácilmente medibles. A partir de ahí, el éxito depende de la creación de sistemas que puedan crecer y adaptarse a medida que surgen nuevos descubrimientos.
En CAS, ayudamos a las organizaciones a que su IA sea verdaderamente inteligente desde el punto de vista científico. Nuestros datos científicos catalogados y la validación de expertos proporcionan a la IA científica el contexto que necesita para funcionar con precisión en entornos de investigación del mundo real, lo que conduce a una mejora de la I+D y a mejores resultados empresariales.
¿Desea que la IA sea un motor constante del crecimiento empresarial? Póngase en contacto con los especialistas de CAS para explorar estrategias que puedan reforzar la toma de decisiones y aumentar la fiabilidad de sus modelos predictivos.