Resultados sólidos de provas de conceito frequentemente estagnam durante a implementação, seja em design molecular generativo, previsão de ADME ou descoberta de biomarcadores. Os projetos-piloto perdem o ritmo, as ferramentas ficam sem uso e iniciativas promissoras não avançam para fluxos de trabalho de produção. Esse padrão é observado de forma muito consistente nas organizações para ser atribuído apenas a problemas isolados de execução.
O Relatório de IA em Biotecnologia 2026 da Benchling mostra que casos de uso de IA bem-sucedidos são construídos sobre dados limpos e verificáveis, já integrados aos fluxos de trabalho existentes. Organizações com modelos sofisticados e infraestrutura madura reconhecem que o fator limitante não é a capacidade computacional, mas a prontidão dos dados.
O Relatório de 2026 sobre o Estado da Integridade de Dados e Prontidão para IA entrevistou mais de 500 líderes seniores de dados e análise em grandes empresas dos EUA e da região EMEA. Oitenta e oito por cento relataram que suas organizações possuem a prontidão de dados necessária para a IA. Quarenta e três por cento desses mesmos líderes citaram a prontidão dos dados como um grande obstáculo para a implementação. A coexistência dessas perspectivas destaca um problema fundamental.
Quando as empresas afirmam que seus dados estão prontos, elas geralmente se referem a data lakes centralizados, políticas de governança estabelecidas e sistemas tecnicamente conectados. Embora essas sejam condições necessárias para a implementação de IA corporativa, elas são insuficientes em P&D científico. No entanto, um data lake oferece uma visão limitada sobre a prontidão para IA. A verdadeira medida é se o conhecimento científico contido nele está estruturado, harmonizado e confiável o suficiente para apoiar os modelos na entrega de insights acionáveis.
Para organizações de P&D que desenvolvem estratégias de IA corporativa, o sucesso depende menos da sofisticação do modelo e mais do alinhamento de sua camada de dados científicos com as realidades operacionais de P&D.
"Equipes de P&D que passam o próximo ano debatendo qual modelo de IA usar estão resolvendo o problema errado primeiro. A sofisticação do modelo amplifica o que quer que esteja nos dados de treinamento. Um modelo mais poderoso — operando com as mesmas entradas não resolvidas e descontextualizadas — produz versões mais graves das mesmas falhas. O ponto de alavancagem está a montante do modelo."
— Andrea Jacobs, Diretora de Inteligência Artificial, CAS
Dados científicos prontos para IA exigem expertise científica
Dados científicos diferem fundamentalmente de dados de negócios. Enquanto registros de CRM, transações financeiras e tickets de suporte ao cliente existem dentro de esquemas estruturados e bem definidos, os dados científicos são multimodais, dependentes de contexto e complexos de maneiras que plataformas de uso geral não foram projetadas para acomodar.
Três desafios de dados científicos determinam consistentemente se as iniciativas de IA em organizações intensivas em P&D terão sucesso ou travarão:
- Dados experimentais proprietários frequentemente existem em formatos incompatíveis. As saídas de instrumentos em ambientes laboratoriais são geradas em diversos formatos de arquivo e convenções de metadados, e substâncias, reações ou resultados idênticos podem ser descritos de forma diferente entre equipes, locais e sistemas. Sem expertise científica para normalizar os dados antes que entrem em um pipeline de IA, os modelos aprendem com informações desconexas em vez de um contexto científico unificado.
- Silos de conhecimento existem entre disciplinas científicas, domínios de propriedade intelectual e sistemas de armazenamento. Dados experimentais são armazenados em ELNs, a literatura reside em plataformas como o CAS SciFinder®, e dados moleculares e de ensaios são mantidos em bancos de dados internos desconectados. Um sistema de IA com acesso a apenas uma dessas fontes pode gerar resultados incompletos e enganosos que refletem apenas uma fração do cenário científico relevante.
- Requisitos de rastreabilidade regulatória são críticos. No desenvolvimento de medicamentos, qualificação de materiais e fabricação química, os dados devem ser rastreáveis até suas fontes com documentação abrangente de cadeia de custódia. Sistemas de IA genéricos não são arquitetados para atender a esses requisitos, resultando em uma lacuna entre as saídas geradas por IA e as expectativas de agências reguladoras, autoridades de patentes e bancos de dados de segurança.
Quando modelos de IA são treinados com dados científicos inadequadamente curados, suas saídas podem parecer numericamente válidas, mas serem quimicamente implausíveis, biologicamente inconsistentes ou diretamente contraditórias à literatura estabelecida.
"Raciocínio e conhecimento são duas capacidades diferentes. A IA fez um progresso extraordinário no raciocínio, mas o conhecimento ainda depende inteiramente do que o modelo tem acesso e de quão bem essa informação está estruturada, padronizada e verificada."
— Andrea Jacobs, Diretora de Inteligência Artificial, CAS
A baixa prontidão dos dados tem consequências cumulativas em todas as organizações de P&D:
- A tomada de decisão torna-se lenta, pois as equipes não conseguem agir com confiança com base em recomendações geradas por IA.
- As equipes de P&D tornam-se relutantes em implementar sistemas de IA além de ambientes-piloto controlados.
- O ROI diminui à medida que as organizações continuam investindo em iniciativas de IA que não conseguem escalar de forma confiável nos fluxos de trabalho de P&D.
Quando fluxos de trabalho orientados por IA não alcançam os resultados desejados, os modelos costumam ser culpados, deixando os problemas subjacentes sem solução em iniciativas futuras.
Alinhando sua base de dados científicos à sua estratégia de IA corporativa
Organizações que conseguem reduzir a lacuna entre a ambição e o desempenho em IA reconhecem que a experiência científica deve estar integrada à infraestrutura de dados para gerar resultados confiáveis. Alcançar a prontidão de dados, no entanto, não é um esforço único. Exige uma estrutura sequenciada com conhecimento científico incorporado em cada etapa. Como as equipes de P&D já estão sobrecarregadas com prioridades de pesquisa, essa estrutura deve operar sem desviar talentos científicos de suas responsabilidades principais.
A operacionalização da IA corporativa em P&D científico requer quatro capacidades fundamentais para tornar o conhecimento científico confiável, conectado e utilizável em escala:
- Um modelo de governança de dados adaptado ao conhecimento científico. Uma governança eficaz vai além de controles de acesso e marcação de metadados, incluindo abordagens padronizadas para nomear, classificar e conectar entidades científicas (por exemplo, compostos, reações, alvos e tipos de ensaios) entre sistemas. Cada tipo de dado requer padrões de curadoria claros, com responsabilidades definidas para manter a qualidade e a consistência dos dados ao longo do tempo. Com esses padrões, os modelos de IA aprendem com o conhecimento científico, e não com as inconsistências que o cercam.
Conhecimento científico interno e externo integrado. Dados experimentais proprietários são apenas uma parte do cenário científico. Fontes externas, incluindo literatura revisada por pares, patentes, dados de reação e informações de segurança, fornecem o contexto necessário para validar e extrapolar descobertas internas. Organizações que integram fontes internas e externas desenvolvem sistemas de IA capazes de raciocinar sobre todo o espectro da ciência relevante, não apenas sobre o subconjunto de dados gerado internamente. Essa base de conhecimento conectada permite que as equipes de P&D tomem decisões mais rápidas e seguras.
Sequenciamento de casos de uso alinhado à prontidão de dados. As aplicações de IA em P&D variam significativamente em seus requisitos de dados. A síntese de literatura pode avançar quando os dados estão limpos, enquanto o design molecular generativo e a toxicologia preditiva exigem dados multimodais, interequipes e uma infraestrutura de validação rigorosa. Organizações que alinham a prontidão de dados ao seu roteiro de IA ganham impulso. Cada caso de uso estabelece a base para o próximo, em vez de expor repetidamente as mesmas lacunas subjacentes.
Infraestrutura de validação incorporada desde o início. A qualidade dos resultados de modelos de IA em P&D não pode ser avaliada apenas por métricas corporativas padrão (taxas de precisão, latência, tempo de atividade). Os resultados científicos também devem ser avaliados quanto à plausibilidade, consistência com o conhecimento estabelecido e capacidade de apoiar a tomada de decisão. Incorporar a experiência no domínio desde o início reduz retrabalho, atrasos e gastos com resultados que não atendem aos padrões científicos.
Escalando a IA sem sobrecarregar suas equipes de P&D
Organizações que incorporam experiência em curadoria à sua infraestrutura de dados, em vez de depender apenas de suas equipes de P&D, estão mais preparadas para escalar suas iniciativas de IA sem comprometer a produtividade que pretendiam melhorar. No entanto, construir e manter essa base exige um conhecimento profundo do domínio que a maioria das organizações de P&D não consegue sustentar internamente sem desviar cientistas de suas prioridades de pesquisa.
Fazer parcerias com organizações especializadas em curadoria de dados científicos permite que as equipes de P&D acelerem a prontidão para IA sem desviar talentos críticos de atividades de alto valor. As organizações de P&D que se destacarem em 2026 podem não possuir os modelos mais avançados, mas sim as bases de conhecimento científico robustas que tornam esses modelos valiosos.