Biología Sintética conectada: IA y digitalización desde la I+D hasta la industrialización
Partiendo de los procesos, aplicaciones y sistemas existentes, combinamos Inteligencia Artificial, AI Low-Code, gestión empresarial, analítica, automatización, integración y desarrollo de software específico para crear aplicaciones y workflows adaptados a organizaciones y procesos altamente especializados.
El enfoque permite construir y evolucionar la solución alrededor de las necesidades reales de cada organización, complementando los sistemas científicos, técnicos y de laboratorio existentes y evitando imponer una plataforma sectorial cerrada.
Problema
A medida que un proyecto avanza desde la investigación hacia el escalado y la industrialización, aumenta la necesidad de coordinar recursos, mantener la trazabilidad, controlar costes y conectar la actividad técnica con la gestión empresarial.
Esta fragmentación puede dificultar además la transferencia de conocimiento entre las diferentes etapas y limitar la capacidad para disponer de una visión integrada de la evolución del proyecto.
Solución
Mediante AI Low-Code y desarrollo específico pueden digitalizarse y automatizarse workflows, controles y aplicaciones propias, complementando los sistemas científicos y de laboratorio existentes e integrándose con ellos cuando resulte técnicamente viable.
Sobre información autorizada, la Inteligencia Artificial y la analítica pueden facilitar la consulta y análisis de información, la recuperación de antecedentes y conocimiento y la identificación de patrones que ayuden a los profesionales a disponer de mejor información para la toma de decisiones.
La solución puede evolucionar junto al proyecto, incorporando nuevas necesidades de gestión, trazabilidad, calidad y producción a medida que avanza desde la I+D hacia el escalado y la industrialización.
Resultado
Mayor control y trazabilidad desde la I+D hasta el escalado y la industrialización, conectando proyectos, recursos, procesos, información y costes para reducir la fragmentación, preservar el conocimiento y facilitar la evolución de nuevas biosoluciones hacia modelos productivos más eficientes y competitivos.
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