La nostra visione

Dati e IA stanno trasformando la R&S e moltiplicando il potenziale di innovazione.

L’IA cambia ciò che i team di ricerca e innovazione possono ottenere:

Un time-to-market più rapido, sostituendo parte delle prove fisiche con valutazioni in silico e automatizzando i processi di R&S.
Costi di R&S ottimizzati, con meno iterazioni per tentativi ed errori.
Ideazione generativa e prodotti superiori, esplorando molte più opzioni di quante qualsiasi laboratorio potrebbe testarne.
Progettazione predittiva dei prodotti, che anticipa le prestazioni di un prodotto prima ancora di realizzarlo.

L’IA per la R&S non è un’IA come le altre. La R&S lavora su dati particolari (sperimentali, storici, spesso scarsi ed eterogenei), risponde a usi unici, vicini alla scoperta scientifica, e richiede una maturità su dati e IA più elevata rispetto alla maggior parte delle funzioni aziendali.

Per liberarne tutto il potenziale servono:

Solide fondamenta di dati: trasformare i dati storici e sperimentali della R&S in asset sfruttabili dall’IA.
Un’organizzazione integrata: inserire le competenze su dati e IA direttamente nei laboratori di ricerca.
Una strategia di talenti ibridi: fare da ponte tra data science e competenza scientifica.
Un cambiamento culturale: favorire l’adozione dell’IA con l’upskilling e il change management.
Ecosistemi strategici: partnership e decisioni di make or buy.

Dati e IA per la R&S richiedono un approccio, competenze e strumenti specifici.

Cosa fanno le organizzazioni di R&S più performanti

Abbiamo condotto un benchmark dell’impatto di dati e IA sulla R&S con oltre dieci leader dei settori farmaceutico, food & beverage, beni di consumo e bellezza. Ne emergono quattro insegnamenti.

1. Dai tentativi ed errori alla scoperta guidata dall’IA

Una riduzione del 10-20 % del time-to-market grazie all’adozione dell’IA. L’IA riduce tempi e costi della R&S sostituendo le prove fisiche con l’ideazione generativa, la valutazione in silico, i gemelli digitali e l’automazione dei processi di R&S.

2. I dati come vantaggio competitivo

Molte aziende leader stanno conducendo grandi trasformazioni dei dati e modernizzando le fondamenta dei dati della loro R&S per accelerare le analisi, collaborare meglio e distribuire l’IA in modo più efficace.

3. Team dati e IA dedicati alla R&S

Le aziende leader integrano la competenza su dati e IA direttamente nei team di R&S, il che dà loro più autonomia per sperimentare, e trattano l’IA come una competenza scientifica a tutti gli effetti.

4. La svolta dei talenti ibridi

Le trasformazioni di successo si basano su upskilling, change management e una selezione rigorosa, con l’emergere di profili ibridi, al tempo stesso scientifici e data. Le organizzazioni che investono nelle persone quanto nella tecnologia hanno diverse volte più probabilità di superare i concorrenti.

Fino al doppio dell’innovazione nei settori in cui i prodotti si basano soprattutto sulla proprietà intellettuale o sono vicini alla scoperta scientifica.

Fare della R&S un motore di performance strategica

La R&S e l’innovazione hanno tre missioni essenziali:

Ricerca e conoscenza: monitoraggio tecnologico strategico ed esplorazione scientifica approfondita, per costruire vantaggi competitivi duraturi.
Innovazione: tradurre la scienza in benefici unici per prodotti e processi.
Sviluppo e scaling: passare dal laboratorio allo stabilimento, garantendo che i prodotti siano realizzabili, redditizi e industrializzabili.

Lungo un processo di R&S iterativo (ricerca scientifica di base, progettazione e prototipazione, sviluppo e industrializzazione, preparazione del lancio, alimentato dalla conoscenza dei consumatori e del mercato e guidato dalla strategia e dalla governance della R&S), l’IA accelera ogni passaggio e risponde a quattro sfide:

Conciliare la spinta scientifica con le aspettative dei consumatori: collegare i progressi scientifici ai bisogni dei consumatori per creare forti barriere all’ingresso, garantendo al tempo stesso sicurezza e pertinenza per il mercato.
Ridurre il rischio dell’innovazione e validare l’adeguatezza al mercato: limitare l’incertezza tecnica e garantire la distintività del prodotto e la sua rilevanza per i consumatori.
Mettere in sicurezza lo scaling industriale: colmare il divario tra laboratorio e stabilimento e accelerare l’arrivo sul mercato garantendo l’industrializzazione di formule e processi e la loro sostenibilità economica.
Padroneggiare la conformità normativa e la giustificazione dei claim: garantire la conformità normativa in tutto il mondo e condurre studi clinici rigorosi che forniscano prove solide a sostegno dei claim di prodotto e della fiducia dei consumatori.

Casi d’uso dell’IA lungo tutta la catena del valore della R&S

Scoperta scientifica

Design generativo e molecolare
Screening virtuale e molecolare
Esplorazione automatizzata della letteratura scientifica
Bioanalitica avanzata

Sviluppo e progettazione dei prodotti

Previsione esperta
Modellizzazione predittiva
Gemelli digitali dei prodotti
Ottimizzazione delle formulazioni (prodotto e packaging)
Modellizzazione basata sull’inferenza causale

Studi clinici

Progettazione e pianificazione degli studi
Previsione dei risultati degli studi
Raccolta dei dati degli studi clinici
Automazione degli studi clinici
Valutazione delle immagini cliniche
Dati del mondo reale

Funzioni trasversali

Consumer insight: comportamento dei consumatori, analisi sensoriale, sfruttamento degli insight sui consumatori
Ottimizzazione dei processi di R&S: trasferimento delle conoscenze, gestione dei dati, assistente IA interno, automazione robotizzata dei laboratori
Marketing: packaging personalizzati, gemelli 3D dei prodotti per la creazione di contenuti
Produzione: ottimizzazione dei processi di stabilimento, gemelli digitali di prodotti e linee di produzione
Supply chain: conoscenza dei fornitori e degli ingredienti, previsione delle rese delle materie prime

Perché Emerton Data

Ci basiamo su una solida legittimità scientifica per fare da ponte tra la ricerca d’avanguardia e la performance industriale.

I nostri team: competenze ibride di alto livello

Il nostro team riunisce profili ibridi (bioinformatici, dottori di ricerca, data engineer e strateghi) per liberare il valore dei dati con metodi d’avanguardia e analytics avanzati.

Il 30 % del team ha un dottorato di ricerca.
Bioinformatici specializzati in scienze della vita, salute e biotecnologie.
Un direttore della ricerca sull’IA che guida la nostra strategia di ricerca.

Eccellenza scientifica e innovazione industriale

Applichiamo a noi stessi ciò che raccomandiamo e reinvestiamo nella ricerca scientifica per costruire asset proprietari. Collegando il mondo accademico e quello industriale, sviluppiamo soluzioni uniche per problemi fuori dal comune.

Articoli scientifici, come GLIDE per la valutazione dei sistemi agentici.
Un’iniziativa collaborativa con organizzazioni scientifiche come la Fondazione Lagrange (quattro medaglie Fields).
Il nostro start-up studio, con una profonda competenza in IA e deeptech.

Un’eccellenza nella R&S provata sul campo

Realizziamo progetti ad alto impatto in settori in cui la precisione della R&S è decisiva, come la salute, il food e l’industria pesante, lungo tutto il percorso, dalla strategia all’industrializzazione:

Strategia e roadmap di IA per la R&S: prioritizzare i casi d’uso ad alto impatto e definire i modelli operativi target.
Implementazione end-to-end: proof of concept e industrializzazione completa di asset complessi come gemelli digitali o strumenti di IA agentica.
Ottimizzazione di processi e team: accompagnare i cambiamenti culturali e strutturali necessari per integrare dati e IA nei processi scientifici.

La nostra offerta

Un approccio globale e un’offerta completa per trasformare il potenziale di dati e IA in performance della R&S.

Strategia e roadmap su dati e IA

Definizione della roadmap: individuare, prioritizzare e definire i casi d’uso di R&S ad alto impatto con una metodologia solida e collaudata.
Modello operativo target della R&S: progettare la governance, i flussi di dati e le strutture organizzative che permettono di integrare dati e IA.
Strategia di make or buy: un quadro chiaro per scegliere tra sviluppo interno e partnership esterne, per ottimizzare il ritorno sull’investimento e la rapidità.

Implementazione end-to-end (i «maker» di dati e IA)

Prototipazione rapida e proof of concept: validare la fattibilità tecnica e il valore di business in settimane, non in mesi.
Industrializzazione su larga scala: trasformare un prototipo di successo in una soluzione robusta e scalabile, integrata nei processi industriali chiave, liberando sinergie interne.
R&S proprietaria: appoggiarci al nostro laboratorio di ricerca interno e alla nostra ricerca sull’IA per trasferire i progressi accademici in applicazioni industriali.

Trasformazione delle persone e dell’organizzazione

Diffusione della cultura a livello strategico: seminari dedicati a comitati esecutivi e direzioni, per allineare i leader su sfide e opportunità dell’IA.
Change management: accompagnare i nuovi modi di lavorare per garantire un’adozione duratura degli strumenti basati sull’IA.
Upskilling e ibridazione: definire e distribuire strategie di formazione per sviluppare i profili ibridi che collegano R&S e dati.