Nuestra visión

Los datos y la IA están transformando la I+D y multiplicando el potencial de innovación.

La IA cambia lo que los equipos de investigación e innovación pueden lograr:

Un time-to-market más rápido, sustituyendo parte de los ensayos físicos por evaluaciones in silico y automatizando los procesos de I+D.
Costes de I+D optimizados, con menos iteraciones de prueba y error.
Ideación generativa y productos superiores, explorando muchas más opciones de las que ningún laboratorio podría probar.
Diseño predictivo de productos, que anticipa el rendimiento de un producto antes incluso de fabricarlo.

La IA para la I+D no es una IA cualquiera. La I+D trabaja con datos especiales (experimentales, históricos, a menudo escasos y heterogéneos), responde a usos únicos, cercanos al descubrimiento científico, y exige una madurez en datos e IA mayor que la mayoría de las funciones de la empresa.

Para liberar todo su potencial se necesitan:

Unas bases de datos sólidas: convertir los datos históricos y experimentales de la I+D en activos aprovechables por la IA.
Una organización integrada: incorporar las competencias de datos e IA directamente en los laboratorios de investigación.
Una estrategia de talento híbrido: tender puentes entre la data science y la experiencia científica.
Un cambio cultural: impulsar la adopción de la IA mediante la capacitación y la gestión del cambio.
Ecosistemas estratégicos: alianzas y decisiones de make or buy.

Los datos y la IA para la I+D exigen un enfoque, unas competencias y unas herramientas específicos.

Qué hacen las organizaciones de I+D con mejores resultados

Hemos realizado un benchmark del impacto de los datos y la IA en la I+D con más de diez líderes de la industria farmacéutica, alimentación y bebidas, gran consumo y belleza. Se desprenden cuatro conclusiones.

1. Del ensayo y error al descubrimiento impulsado por la IA

Una reducción del 10 al 20 % del time-to-market gracias a la adopción de la IA. La IA reduce los plazos y los costes de la I+D al sustituir los ensayos físicos por la ideación generativa, la evaluación in silico, los gemelos digitales y la automatización de los procesos de I+D.

2. Los datos como ventaja competitiva

Muchas empresas líderes están llevando a cabo grandes transformaciones de datos y modernizando las bases de datos de su I+D para acelerar los análisis, colaborar mejor y desplegar la IA con más eficacia.

3. Equipos de datos e IA dedicados a la I+D

Las empresas líderes integran la experiencia en datos e IA directamente en los equipos de I+D, lo que les da más autonomía para experimentar, y tratan la IA como una competencia científica en sí misma.

4. El giro hacia el talento híbrido

Las transformaciones de éxito se apoyan en la capacitación, la gestión del cambio y una selección exigente, con la aparición de perfiles híbridos, a la vez científicos y de datos. Las organizaciones que invierten en las personas tanto como en la tecnología tienen varias veces más probabilidades de superar a sus competidores.

Hasta el doble de innovación en los sectores en los que los productos se basan sobre todo en la propiedad intelectual o están cerca del descubrimiento científico.

Convertir la I+D en un motor de rendimiento estratégico

La I+D y la innovación tienen tres misiones esenciales:

Investigación y conocimiento: vigilancia tecnológica estratégica y exploración científica en profundidad, para construir ventajas competitivas duraderas.
Innovación: traducir la ciencia en beneficios únicos para los productos y los procesos.
Desarrollo y escalado: pasar del laboratorio a la fábrica, garantizando que los productos son viables, rentables e industrializables.

A lo largo de un proceso de I+D iterativo (investigación científica básica, diseño y prototipado, desarrollo e industrialización, preparación del lanzamiento, alimentado por el conocimiento de los consumidores y del mercado y dirigido por la estrategia y el gobierno de la I+D), la IA acelera cada paso y responde a cuatro retos:

Conciliar el impulso científico con las expectativas de los consumidores: vincular los avances científicos con las necesidades de los consumidores para crear fuertes barreras de entrada, garantizando a la vez la seguridad y la pertinencia para el mercado.
Reducir el riesgo de la innovación y validar el encaje con el mercado: limitar la incertidumbre técnica y garantizar el carácter diferencial del producto y su pertinencia para los consumidores.
Asegurar el escalado industrial: salvar la distancia entre el laboratorio y la fábrica y acelerar la llegada al mercado garantizando la industrialización de fórmulas y procesos y su viabilidad económica.
Dominar el cumplimiento normativo y la justificación de las alegaciones: garantizar el cumplimiento normativo en todo el mundo y realizar ensayos clínicos rigurosos que aporten pruebas sólidas para respaldar las alegaciones de los productos y la confianza de los consumidores.

Casos de uso de la IA en toda la cadena de valor de la I+D

Descubrimiento científico

Diseño generativo y molecular
Cribado virtual y molecular
Exploración automatizada de la literatura científica
Bioanalítica avanzada

Desarrollo y diseño de productos

Predicción experta
Modelización predictiva
Gemelos digitales de productos
Optimización de formulaciones (producto y envase)
Modelización por inferencia causal

Ensayos clínicos

Diseño y planificación de ensayos
Predicción de resultados de los ensayos
Recogida de datos de ensayos clínicos
Automatización de estudios clínicos
Evaluación de imágenes clínicas
Datos de vida real

Funciones transversales

Conocimiento del consumidor: comportamiento del consumidor, análisis sensorial, explotación de insights de consumidores
Optimización de los procesos de I+D: transferencia de conocimiento, gestión de datos, asistente de IA interno, automatización robotizada de laboratorios
Marketing: envases personalizados, gemelos 3D de productos para la creación de contenidos
Producción: optimización de los procesos de fábrica, gemelos digitales de productos y líneas de producción
Cadena de suministro: conocimiento de proveedores e ingredientes, predicción del rendimiento de las materias primas

Por qué Emerton Data

Nos apoyamos en una sólida legitimidad científica para tender puentes entre la investigación de vanguardia y el rendimiento industrial.

Nuestros equipos: competencias híbridas de alto nivel

Nuestro equipo reúne perfiles híbridos (bioinformáticos, doctores, ingenieros de datos y estrategas) para liberar el valor de los datos con métodos de vanguardia y analítica avanzada.

El 30 % del equipo tiene un doctorado.
Bioinformáticos especializados en ciencias de la vida, salud y biotecnología.
Un director de investigación en IA que dirige nuestra propia estrategia de investigación.

Excelencia científica e innovación industrial

Aplicamos a nosotros mismos lo que recomendamos y reinvertimos en investigación científica para construir activos propios. Al conectar el mundo académico y el industrial, desarrollamos soluciones únicas para problemas fuera de lo común.

Artículos científicos, como GLIDE para la evaluación de sistemas agénticos.
Una iniciativa colaborativa con organizaciones científicas como la Fundación Lagrange (cuatro medallas Fields).
Nuestro start-up studio, con una profunda experiencia en IA y deeptech.

Una excelencia en I+D probada sobre el terreno

Realizamos proyectos de alto impacto en sectores en los que la precisión de la I+D es decisiva, como la salud, la alimentación y la industria pesada, de principio a fin, de la estrategia a la industrialización:

Estrategia y hoja de ruta de IA para la I+D: priorizar los casos de uso de alto impacto y definir los modelos operativos objetivo.
Implementación integral: pruebas de concepto e industrialización completa de activos complejos como gemelos digitales o herramientas de IA agéntica.
Optimización de procesos y equipos: acompañar los cambios culturales y estructurales necesarios para integrar los datos y la IA en los procesos científicos.

Nuestra oferta

Un enfoque global y una oferta completa para convertir el potencial de los datos y la IA en rendimiento de la I+D.

Estrategia y hoja de ruta de datos e IA

Definición de la hoja de ruta: identificar, priorizar y delimitar los casos de uso de I+D de alto impacto con una metodología sólida y probada.
Modelo operativo objetivo de la I+D: diseñar el gobierno, los flujos de datos y las estructuras organizativas que permiten integrar los datos y la IA.
Estrategia de make or buy: un marco claro para decidir entre desarrollo interno y alianzas externas, con el fin de optimizar el retorno de la inversión y la rapidez.

Implementación integral (los «hacedores» de los datos y la IA)

Prototipado rápido y pruebas de concepto: validar la viabilidad técnica y el valor de negocio en semanas, no en meses.
Industrialización a escala: convertir un prototipo de éxito en una solución robusta y escalable, integrada en los procesos industriales clave, liberando sinergias internas.
I+D propia: apoyarnos en nuestro laboratorio de investigación interno y en nuestra investigación en IA para trasladar los avances académicos a aplicaciones industriales.

Transformación de las personas y la organización

Capacitación estratégica: seminarios para comités de dirección y equipos directivos, para alinear a los líderes sobre los retos y las oportunidades de la IA.
Gestión del cambio: acompañar las nuevas formas de trabajar para garantizar una adopción duradera de las herramientas basadas en IA.
Capacitación e hibridación: definir y desplegar estrategias de formación para desarrollar los perfiles híbridos que conectan la I+D y los datos.