Como as organizações científicas transformam o investimento em IA em resultados que apoiam os objetivos de negócios.
A IA desempenha hoje um papel central em muitas estratégias científicas e de P&D. No entanto, alcançar resultados mensuráveis e consistentes continua sendo um desafio.
Uma pesquisa recente da Roland Berger revelou que 67% dos líderes de P&D estão insatisfeitos com a velocidade da implementação da IA, indicando que os investimentos atuais não estão gerando os retornos esperados. Mesmo com o aumento dos orçamentos e o avanço das ferramentas, muitas equipes ainda têm dificuldades para traduzir as atividades de IA em resultados relevantes.
Programas eficazes compartilham um padrão consistente. Eles definem seus objetivos desde o início e organizam os fluxos de trabalho com base em informações confiáveis, o que leva a um progresso mais rápido e a um maior impacto operacional.
Como dados mais limpos aceleraram as descobertas para uma empresa química global
Dados não estruturados ou inconsistentes criam atrasos que muitas vezes passam despercebidos até que os prazos comecem a ser ultrapassados. Os arquivos provenientes de instrumentos ou colaboradores podem chegar com falhas de formatação ou erros de transcrição que impedem as análises. As equipes perdem tempo corrigindo esses problemas quando o foco deveria estar na interpretação. A padronização ajuda a mitigar esses contratempos e mantém os projetos em andamento.
Uma empresa do setor químico global encontrou esse problema em várias fontes de dados. Todos os dias, centenas de novas substâncias de CROs e fornecedores entram em seus sistemas, cada uma usando identificadores e regras de nomenclatura diferentes que causavam duplicação e confusão.
A CAS ajudou a reunir tudo usando o CAS Registry Numbers® (CAS RN®) como referência de controle verificada. Todos os registros foram padronizados e uma API foi implementada para verificar automaticamente as novas entradas. As correções manuais diminuíram drasticamente e a precisão dos dados melhorou em todos os aspectos. Os cientistas voltaram a ter tempo para fazer descobertas, em vez de ficar limpando dados, e a empresa reduziu seus custos administrativos.
Leia o estudo de caso completo para obter mais detalhes sobre como a CAS ajudou a empresa do setor químico a resolver seus desafios de dados e a melhorar o desempenho diário.
Prioridades claras guiaram a IA rumo a um sucesso confiável e quantificável.
As iniciativas de IA funcionam melhor quando o sucesso é definido em termos mensuráveis, em vez de objetivos gerais como "melhorar a eficiência" ou "acelerar as descobertas".
O Instituto Nacional de Propriedade Industrial (INPI) do Brasil estabeleceu uma meta clara: reduzir um atraso de 150.000 pedidos de patente em dois anos sem aumentar o quadro de funcionários.
A CAS colaborou com o INPI para criar um fluxo de trabalho com suporte de IA que combinava buscas por similaridade com a supervisão de examinadores. A abordagem integrou dados da CAS Content Collection™ diretamente nos sistemas existentes, permitindo que os examinadores localizassem a anterioridade rapidamente e mantivessem a qualidade da revisão.
Em dois anos, o atraso foi reduzido em aproximadamente 80%. O tempo médio de revisão foi reduzido pela metade, e o escritório atingiu sua meta antes do previsto. Objetivos claros mantiveram o projeto focado e facilitaram a mensuração de seu impacto.
Saiba mais sobre nosso trabalho com o INPI Brasil e veja como metas claras impulsionaram uma melhoria significativa na análise de patentes.
Conjuntos de dados científicos com curadoria melhoraram a precisão das previsões e a confiabilidade experimental.
A precisão da previsão determina se a IA melhora a descoberta ou introduz erros. Quando os modelos dependem de dados incompletos ou genéricos, seus resultados se tornam não confiáveis. Conjuntos de dados com curadoria que refletem com precisão o comportamento químico real produzem previsões mais sólidas e consistentes.
A ChemLex, uma organização de pesquisa baseada em IA, deparou-se com esse problema ao desenvolver um modelo de regioseletividade (a escolha de onde uma nova ligação química se forma) para reações catalisadas por metais. Os dados de reação de código aberto que ela usou continham muitos exemplos de reações simples e bem estudadas e poucos exemplos de reações complexas. Esse desequilíbrio fez com que o modelo tivesse um bom desempenho em casos simples, mas falhasse em condições experimentais reais.
A CAS trabalhou com a ChemLex para desenvolver um conjunto de dados de treinamento personalizado extraído da CAS Content Collection. As medidas tomadas incluíram:
- Revisão e padronização de todos os registros de reação.
- Adicionar detalhes mecanísticos e parâmetros experimentais ausentes.
- Verificar a exatidão e a integridade dos dados para a prontidão do modelo.
- Permitir o retreinamento que melhorou a precisão e a estabilidade do modelo.
As previsões começaram a se alinhar com os resultados de laboratório, fornecendo às equipes os insights necessários para refinar os experimentos mais rapidamente e agilizar o desenvolvimento.
Veja o estudo de caso completo da ChemLex para entender melhor como conjuntos de dados personalizados ajudaram a equipe a alinhar as previsões com os resultados de laboratório.
Como o gerenciamento estruturado de dados criou um progresso repetível e uma continuidade estratégica
Depois de melhorar a precisão, o próximo desafio é ampliar o sucesso em todos os programas. Quando os dados e os fluxos de trabalho são organizados de forma consistente, os resultados de um projeto podem ser aproveitados no próximo, em vez de serem recriados toda vez.
Um fabricante global de materiais aplicou essa abordagem durante o desenvolvimento de componentes eletrônicos de última geração. Suas equipes de P&D coletaram anos de dados dispersos em diferentes sistemas, muitas vezes ocultos em arquivos e relatórios de laboratório. Grande parte do conhecimento fundamental estava nas mãos de cientistas seniores, o que dificultava a documentação ou o compartilhamento entre projetos. Como resultado, o progresso diminuiu e as equipes muitas vezes se viam obrigadas a refazer os experimentos desnecessariamente.
A CAS ajudou a empresa a organizar esse conhecimento em dados estruturados e prontos para a IA. Isso organizou milhares de registros de materiais, conectando a composição de cada material, como ele era processado e qual era seu desempenho.
Os cientistas da CAS incorporaram parâmetros ausentes da CAS Content Collection para preencher lacunas de dados e alinhar a terminologia entre os grupos. O conjunto de dados com curadoria serviu como base para modelos preditivos capazes de reproduzir o raciocínio de especialistas e identificar os materiais candidatos que atendessem a metas de design precisas.
Veja o estudo de caso completo para obter mais informações sobre como a CAS ajudou a fabricante de materiais a criar dados estruturados que melhoraram o fluxo de desenvolvimento.
Gerar impacto mensurável em P&D por meio de IA científica, escalável e orientada por dados.
A IA está mudando a forma como as equipes de pesquisa científica pensam, testam e tomam decisões. Os programas que veem progresso real começam com dados confiáveis e metas fáceis de mensurar. A partir daí, o sucesso depende da construção de sistemas que possam crescer e se adaptar à medida que novas descobertas surgem.
Na CAS, ajudamos as organizações a tornar sua IA verdadeiramente inteligente do ponto de vista científico. Nossos dados científicos com curadoria e a validação de especialistas fornecem à IA com conhecimento específico o contexto necessário para que ela tenha um desempenho preciso em ambientes de pesquisa do mundo real, resultando em melhorias em P&D e melhores resultados comerciais.
Quer fazer da IA uma fonte consistente de crescimento dos negócios? Entre em contato com especialistas da CAS para explorar estratégias que podem fortalecer a tomada de decisões e aumentar a confiabilidade de seus modelos preditivos.