Los laboratorios farmacéuticos en Colombia se encuentran en un período de consolidación y expansión. Según la Asociación Colombiana de la Industria Farmacéutica (Ascif), el sector aporta el 80% de las unidades farmacéuticas que se consumen en el sistema de salud, crea casi 57.000 empleos directos y representa el 12% del PIB industrial del país. En los últimos tres años, la capacidad instalada ha crecido un 35%, impulsada por las inversiones en infraestructura y el cumplimiento normativo.
Si bien este crecimiento es positivo, también revela algunas tensiones estructurales dentro de los laboratorios, como sistemas fragmentados, procesos inconsistentes, equipos sobrecargados y la presión cada vez mayor para lograr resultados más rápidos, reproducibles y verificables.
Por ello, se pone sobre la mesa la discusión sobre lo que algunos expertos de la industria llaman el “laboratorio del futuro” (lotF en las siglas en inglés), un concepto que cada vez cobra más importancia como hoja de ruta para fortalecer este sector de ciencia y salud.
En una publicación oficial de EPAM Systems Inc. titulada El laboratorio del futuro: cuatro prioridades estratégicas para la transformación digital a corto plazoLos expertos que han acompañado procesos de transformación digital a nivel global y están presentes en Colombia señalan que una modernización efectiva debe ser gradual y promover prioridades tecnológicas específicas que tengan impacto en el corto y mediano plazo. Por ello, señalan cuatro puntos cruciales:
1. Fortalecer la base de datos como punto de partida
Uno de los mayores obstáculos en este momento es la fragmentación de la información. Si bien muchas organizaciones ya cuentan con sistemas como LIMS o libros de laboratorio electrónicos, estos simplemente funcionan como repositorios aislados sin permitir análisis avanzados o colaboración efectiva.
Para seguir desarrollándolo, se deben implementar plataformas de datos modernas que capturen información estructurada, integren instrumentos de laboratorio y capturen metadatos en tiempo real. Además, las arquitecturas de nube pueden escalar el acceso y facilitar la colaboración entre ubicaciones, sentando las bases para el uso de análisis avanzados. Por supuesto, esto debe ir acompañado de sistemas claros de gobernanza y trazabilidad.
2. Utilizar la inteligencia artificial allí donde ya ofrezca valor añadido
Con la inteligencia artificial ahora podemos hablar de implementar herramientas que soporten el diseño experimental, la monitorización de la calidad de los datos, la optimización de protocolos o la síntesis de literatura científica, permitiendo reducir los ciclos de prueba y error así como detectar inconsistencias tempranas y acelerar la toma de decisiones.
Para implementar estos modelos se deben tener en cuenta procesos claramente definidos y un seguimiento humano constante. Es bien sabido que la IA aumenta la capacidad de los equipos para analizar y aprender continuamente, pero nunca reemplaza los criterios científicos.
3. Automatización dirigida de procesos críticos
La automatización sólo debería ser una prioridad si se adopta un enfoque estratégico. Más allá del volumen, los laboratorios ponen énfasis en estandarizar procesos repetitivos que ocupan gran parte del tiempo de los científicos. Estamos hablando de preparación de muestras, pruebas de rutina, gestión de inventarios o recopilación de datos instrumentales.
Los proyectos más exitosos combinan la optimización operativa con la automatización modular, liberando tiempo para tareas de mayor valor, como el diseño experimental y la interpretación de resultados.
4. Desarrollar habilidades humanas y alfabetización digital
Como suele ocurrir con la transformación digital, el factor humano es el mayor desafío. La falta de talento con habilidades digitales y analíticas es un obstáculo recurrente.
Por lo tanto, los avances más sólidos los lograrán quienes inviertan en el desarrollo de competencias internas, creen referencias dentro de los equipos y científicos de redes en las primeras fases del diseño y la introducción de nuevas herramientas. Y esto debe ir más allá de la formación teórica; Se deben utilizar casos de uso visibles que puedan trasladarse al trabajo diario en el laboratorio.
A medida que el sector farmacéutico nacional siga creciendo y ampliando sus capacidades de producción, será necesario adoptar esta visión del “laboratorio del futuro” para sostener el crecimiento, cumplir con los marcos regulatorios y promover aún más la competitividad científica del país en los próximos años.
