No cabe duda de que la IA guiará el futuro de los laboratorios en las organizaciones que buscan innovar. Imagine el valor de automatizar cada proceso, desde la planificación y la evaluación de riesgos hasta la preparación y el procesamiento de muestras.
Aunque la transición ya está en marcha en muchas organizaciones, la promesa de la IA aún no se se ha hecho realidad en la mayoría de las empresas. Según dos informes recientes de Gartner, el 85 % de los proyectos de IA y machine learning no logran aportar valor y solo el 53 % de los proyectos pasan de los prototipos a la producción.
Si esta tecnología tiene tanto potencial, ¿por qué fracasan tantas implementaciones de IA?
La respuesta es simple, si bien muchos laboratorios y otras organizaciones reconocen el potencial de la IA, a menudo no están seguros de qué hacer con ella. Es tan fácil quedar atrapado en las minucias de la configuración del sistema que los equipos de laboratorio no logran definir adecuadamente los desafíos específicos que debe abordar, o no reconocen su potencial para alterar y mejorar los procesos comerciales actuales.
¿Qué están haciendo bien los usuarios exitosos de IA?
A pesar de los desafíos, las ventajas son claras para cualquiera que haya visto IA bien hecha. Aquellos que la han implementado con éxito, y tienen una estrategia proactiva, no solo obtienen un valor excelente, sino que tienden a tener márgenes de beneficio sustancialmente mayores.
En un caso de uso, por ejemplo, la IA y el machine learning (ML) multiplicaron por más de cinco veces la inversión de la empresa en solo tres años al ofrecer procesos automatizados con un 97 % de calidad y reducir de inmediato el tiempo de procesamiento de los lotes "malos".
Existen cinco pasos clave que pueden ayudar a su laboratorio a llevar a cabo cada una de las etapas de la curva y el valor que proporciona cada nivel.
5 pasos para una transformación exitosa de la IA
· Identificar casos de uso y fuentes de valor
Comience por analizar el horizonte de casos de uso de su organización en busca de aplicaciones en las que la IA pueda marcar una diferencia real. Es fundamental articular las necesidades reales de la empresa en lugar de lanzarse simplemente. Elabore un argumento comercial convincente que sea lo más específico posible y fuentes de valor cuantificable.
· Establecer ecosistemas de datos integrados
La calidad de la información que obtiene a través de la IA depende de los datos disponibles. Siempre que sea posible, deberá romper los grupos de datos existentes aislados entre sí. Decida el nivel de agregación y análisis previo que necesitará e identifique los datos de alto valor que necesitará su solución de IA para obtener una imagen completa.
· Evaluar pruebas y herramientas
Identifique herramientas de IA adecuadas para su propósito que cumplan con las necesidades de las operaciones de su laboratorio. Es posible que sea necesario que se asocie con otras organizaciones para cubrir las brechas de capacidad. Adopte un enfoque ágil de "prueba y aprendizaje" antes de implementar soluciones de IA en toda su organización para asegurarse de que proporcionarán el valor que está buscando.
· Integrar el flujo de trabajo
Una vez que haya determinado las soluciones de IA adecuadas, es hora de comenzar a integrarlas en los procesos del lugar de trabajo. Es posible que deba hacerlo gradualmente para no abrumar a su equipo con demasiados cambios a la vez. Optimice al máximo la interfaz hombre/máquina para que la transición y el uso continuo sean lo más fluidos posible.
· Promover una cultura de "organización abierta"
Durante este proceso, tome medidas para fomentar una cultura abierta y colaborativa, los grupos de datos aislados entre sí no suelen ser las únicas barreras que hay que derribar. Las partes interesadas de todos los niveles de su organización deben participar en la transición y deberán generar confianza en la información que proporciona su solución de IA. Vuelva a capacitar a su fuerza laboral según sea necesario para garantizar una relación complementaria entre su equipo y la IA para que cada uno pueda sobresalir en lo que mejor sabe hacer.
La ventaja de LabVantage Analytics
LabVantage Analytics (LVA) agiliza todos los pasos descritos anteriormente al aumentar las capacidades del LIMS y fomentar un ecosistema digital basado en datos en el laboratorio. Este sistema completamente modular está diseñado para diferentes niveles de adopción en función de las necesidades de su laboratorio.
En el nivel más básico, LVA viene con un conjunto de aceleradores de soluciones listos para usar, diseñados para problemas comerciales específicos en el laboratorio, que se pueden implementar con configuraciones mínimas. Un marco de desarrollo de bajo código le permite crear e implementar una cartera de soluciones especializadas de análisis de datos. LVA también está equipado con las capacidades exhaustivas necesarias para lograr una arquitectura digital centrada en los datos para su laboratorio a largo plazo.
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