Impulsionados pela ampla adoção nos setores científico e industrial, os gastos globais com inteligência artificial (IA) estão crescendo rapidamente e a previsão é de que alcancem US$ 632 bilhões até 2028. No entanto, apesar da promessa de transformar a P&D científico, mais de dois terços das organizações têm dificuldades em expandir as iniciativas de IA e converter investimentos significativos em retornos mensuráveis. Como resultado, os esforços em IA muitas vezes ficam estagnados nas fases iniciais de experimentação ou piloto, em vez de gerar um impacto significativo em toda a empresa. O desafio não é a IA em si, mas a base de dados que sustenta os modelos.
As organizações costumam tentar implementar modelos sofisticados de IA em infraestruturas de dados que nunca foram projetadas para interoperabilidade ou prontidão para aprendizado de máquina. Para as equipes de P&D que estão constantemente mesclando conjuntos de dados legados com novos resultados científicos, a infraestrutura desatualizada torna ainda mais difícil preparar os dados para iniciativas de IA, impedindo a escalabilidade e limitando o ROI.
Para dar suporte a iniciativas de IA de alta escala e desbloquear o valor de longo prazo, as organizações de P&D devem migrar de arquiteturas estáticas, centradas no armazenamento, para ecossistemas de dados dinâmicos e prontos para IA, criados para a inteligência científica.
A IA não terá sucesso em bases de dados desatualizadas.
A IA não precisa apenas de mais dados; ela precisa de melhores infraestruturas. Historicamente, a infraestrutura de dados científicos tem sido otimizada para o armazenamento estático em vez de inteligência. Por outro lado, a IA requer sistemas interconectados que permitam que os dados fluam perfeitamente pelos fluxos de trabalho.
Os ambientes tradicionais de dados científicos apresentam diversos obstáculos:
- Formatos rígidos e entradas inconsistentes fragmentam os dados: ELNs, LIMS e sistemas desenvolvidos internamente frequentemente dependem de formatos não padronizados e carecem de protocolos de entrada estruturados. Sem harmonização, os modelos de IA precisam navegar por conjuntos de dados incompatíveis, o que limita sua capacidade de reconhecer padrões e fornecer insights precisos.
- Sistemas desconectados impedem que a IA acesse o contexto científico completo: os fluxos de trabalho de P&D abrangem múltiplas plataformas, mas muitas foram desenvolvidas como ferramentas independentes, sem levar em consideração a interoperabilidade. Como resultado, os dados ficam isolados em diferentes disciplinas e departamentos. Dessa forma, a IA não consegue interpretar todo o contexto experimental ou organizacional, reduzindo a qualidade, a confiabilidade e a relevância de seus resultados.
- A ausência de mecanismos de governança limita a confiança e a reprodutibilidade: plataformas mais antigas geralmente carecem de rastreamento de linhagem, trilhas de auditoria e controle de versão. Quando as equipes não conseguem verificar e rastrear a origem dos dados, a confiança nos resultados gerados por IA diminui. Isso retarda a adoção e aumenta o risco de desvio do modelo, interpretação errônea ou alucinação.
Esses problemas interrompem o fluxo dos dados entre cientistas, sistemas e modelos de IA. Nem mesmo o algoritmo mais avançado terá um bom desempenho se o ambiente ao seu redor não for adequado para a troca inteligente de dados.
Três atualizações de infraestrutura de dados necessárias para seus modelos de IA
Uma estratégia robusta de IA depende da qualidade e da estrutura dos dados. Para as equipes de P&D, três atualizações são essenciais para preparar os sistemas de P&D para uma IA escalável e de alto desempenho:
1. Conectar os sistemas para desbloquear o fluxo de dados
Quando os ELNs, LIMS, registros e bancos de dados legados operam isoladamente, a IA recebe apenas visões parciais do panorama científico completo. As organizações precisam unificar as plataformas isoladas em um ambiente de dados interoperável para que os modelos de IA possam obter uma visão holística do cenário científico existente.
Por que isso importa:
Quando os sistemas se comunicam, a IA pode preencher as lacunas de informações e evitar o viés dos dados, o que melhora o desempenho geral e a precisão da previsão para obter melhores insights e decisões embasadas.
2. Estruturar os dados na fonte
Entradas não estruturadas ou capturadas de forma inconsistente obrigam as equipes a investir tempo em pré-processamento intensivo de dados, o que retarda a implementação da IA e reduz a eficiência do modelo. As organizações devem padronizar a captura de dados em todas as funções para maximizar a prontidão para a IA desde o ponto de entrada.
Por que isso importa:
A padronização dos protocolos e sistemas de coleção de dados em toda a organização não apenas alivia a carga de pré-processamento das equipes de TI e de P&D, mas também melhora a interoperabilidade dos dados para uma implementação mais rápida da IA.
3. Escalonar a IA sem sacrificar a confiança
À medida que os modelos de IA se expandem em P&D, inconsistências nos dados, falta de histórico e ausência de governança aumentam o risco de desvio de dados, degradação do desempenho do modelo e problemas de conformidade. As equipes devem integrar as estruturas de governança, incluindo rastreamento de linhagem, auditabilidade e controle de versão, para garantir a confiabilidade à medida que os volumes de dados e a complexidade dos modelos aumentam.
Por que isso importa:
Uma governança robusta protege a integridade científica e gera confiança interna na IA, fornecendo aos modelos de IA a base para ampliar as iniciativas além de pilotos isolados.
Acelere as atualizações de infraestrutura para maximizar o investimento digital com o CAS Custom Services℠
As equipes de P&D já operam com uma largura de banda limitada, frequentemente sem tempo e capacidade para atualizar a infraestrutura enquanto apoiam as operações do dia a dia. Infelizmente, as ferramentas prontas para uso geralmente resolvem apenas parte desse problema, deixando as tarefas mais complexas de gestão do conhecimento (limpeza, curadoria e mapeamento do dados científicos) para as equipes internas. No entanto, para obter retorno sobre o investimento em IA, as organizações precisam agir rapidamente com uma infraestrutura projetada para velocidade e escala científicas.
É aí que a CAS Custom Services faz a diferença. Nossos especialistas combinam conhecimentos científicos, de gestão do conhecimento e expertise digital avançada para ajudar organizações a desenvolver infraestruturas robustas e escaláveis que preparem os dados para a IA. Diferente das ferramentas prontas para uso, o CAS Custom Services oferece suporte sob medida para superar as barreiras de integração, harmonizar os sistemas fragmentados e transformar os dados desconectados em ativos confiáveis e prontos para gerar insights. O resultado é uma base de dados projetada para IA aplicada à ciência, permitindo uma implementação mais rápida da IA, decisões científicas mais inteligentes e um retorno maximizado sobre o investimento digital.
Uma base de dados construída para o futuro da inovação científica.
A IA está remodelando a forma como a P&D opera, mas seu impacto depende da qualidade e agilidade do ecossistema de dados subjacente. Quando a infraestrutura está conectada, estruturada e governada, a IA pode fornecer insights mais rápidos, maior reprodutibilidade e resultados científicos mais confiáveis. Por outro lado, sistemas obsoletos limitam a visibilidade, tornam a tomada de decisões mais lenta e restringem o valor que as organizações podem extrair de seus investimentos digitais.
Uma infraestrutura de dados preparada para o futuro transforma a IA de um experimento isolado em um mecanismo cotidiano para a inteligência científica. Ao modernizar a forma como os dados fluem, são capturados e gerenciados, as organizações podem preparar o terreno para uma IA escalável e confiável que acelera as descobertas e fortalece sua vantagem competitiva.