Não há dúvida de que a IA vai liderar o laboratório do futuro para organizações visionárias. Imagine o valor de automatizar tudo, desde a programação e a avaliação de risco até a preparação e o processamento de amostras.
Embora a transição já esteja em andamento em muitas organizações, a promessa da IA ainda não está sendo realizada na maioria das empresas. De acordo com dois relatórios recentes do Gartner, 85 % dos projetos de IA e aprendizado de máquina falham em entregar valor, e apenas 53 % dos projetos chegam de protótipos a produção.
Se essa tecnologia tem tanto potencial, por que tantas implementações de IA falham?
A resposta simples é que, embora muitos laboratórios e outras organizações reconheçam o potencial da IA, muitas vezes não sabem o que fazer com ela. É tão fácil se envolver nas minúcias da configuração do sistema que as equipes de laboratório não conseguem definir adequadamente os desafios específicos que ele precisa enfrentar ou reconhecer seu potencial para interromper e melhorar os processos de negócios atuais.
O que os usuários de IA bem-sucedidos estão fazendo corretamente?
Apesar dos desafios, os benefícios são claros para quem viu a IA bem feita. Aqueles que a implementaram com sucesso - e têm uma estratégia proativa - não estão apenas percebendo um excelente valor, eles tendem a ter margens de lucro substancialmente maiores.
Em um caso de uso, por exemplo, a IA e o aprendizado de máquina (ML) retornaram mais de cinco vezes o investimento da empresa em apenas três anos, entregando processos automatizados com 97 % de qualidade e reduzindo imediatamente o tempo de processamento para lotes "ruins".
Cinco etapas principais podem ajudar seu laboratório a perceber cada um dos estágios na curva - e o valor que cada nível fornece.
5 passos para uma transformação bem-sucedida da IA
· Identificar casos de uso e fontes de valor
Comece examinando o horizonte de casos de uso da sua organização em busca de aplicativos onde a IA possa fazer uma diferença real. É fundamental articular as necessidades reais dos negócios, em vez de apenas mergulhar de cabeça. Crie um caso de negócios atraente que seja o mais específico possível, demonstrando fontes de valor quantificável.
· Estabelecer ecossistemas de dados integrados
Os insights orientados por IA são tão bons quanto os dados disponíveis permitem. Sempre que possível, você precisará quebrar os silos de dados existentes. Decida o nível de agregação e pré-análise que você precisará e identifique os dados de alto valor que sua solução de IA precisará para obter uma visão completa.
· Avaliar testes e ferramentas
Identifique ferramentas de IA adequadas à finalidade que atenderão às necessidades das operações do seu laboratório. Pode ser necessário fazer parcerias com outras organizações para preencher lacunas de capacidade. Adote uma abordagem ágil de "testar e aprender" antes de implementar soluções de IA em toda a sua organização para garantir que elas forneçam o valor que você está procurando.
· Integração de fluxo de trabalho
Depois de determinar as soluções de IA certas, é hora de começar a integrá-las aos processos do local de trabalho. Talvez seja necessário fazer isso gradualmente para não sobrecarregar sua equipe com muitas mudanças ao mesmo tempo. Otimize a interface homem/máquina o máximo possível para tornar a transição e o uso contínuo o mais perfeito possível.
· Promover uma cultura de "organização aberta"
Ao longo desse processo, tome medidas para incentivar uma cultura aberta e colaborativa - os silos de dados muitas vezes não são as únicas barreiras que precisam ser quebradas. As partes interessadas em todos os níveis de sua organização precisam estar envolvidas na transição e precisarão criar confiança nos insights que sua solução de IA fornece. Requalifique sua força de trabalho conforme necessário para garantir um relacionamento complementar entre sua equipe e a IA para que cada um possa se destacar no que faz melhor.
A vantagem do LabVantage Analytics
O LabVantage Analytics (LVA) otimiza todas as etapas descritas acima, aumentando os recursos do LIMS e promovendo um ecossistema digital orientado por dados no laboratório. Este sistema totalmente modular é projetado para diferentes níveis de adoção, dependendo das necessidades do seu laboratório.
No nível mais básico, o LVA vem com um conjunto de aceleradores de soluções prontos para uso, projetados para problemas de negócios específicos no laboratório, que podem ser implementados com configurações mínimas. Uma estrutura de desenvolvimento low-code permite que você crie e implemente um portfólio de soluções especializadas de análise de dados. O LVA também está equipado com os recursos exaustivos necessários para alcançar uma estrutura digital centrada em dados para seu laboratório a longo prazo.
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