¿Colombia podrá tener «laboratorios del futuro»? Cuatro aspectos tecnológicos para impulsar este sector

 Los laboratorios farmacéuticos en Colombia atraviesan una etapa de consolidación y expansión. Según la Asociación Colombiana de la Industria Farmacéutica (Ascif), el sector provee el 80 % de las unidades de medicamentos consumidas en el sistema de salud, genera cerca de 57.000 empleos directos y representa el 12 % del PIB industrial del país. En los últimos tres años, su capacidad instalada ha crecido un 35 %, impulsada por inversiones en infraestructura y cumplimiento regulatorio.

Este crecimiento, aunque positivo, también expone algunas tensiones estructurales al interior de los laboratorios, como sistemas fragmentados, procesos inconsistentes, equipos sobrecargados y una presión creciente por producir resultados más rápidos, reproducibles y auditables. 

Por eso se pone sobre la mesa la discusión sobre lo que algunos expertos del sector llaman «laboratorio del futuro» (lotF en sus siglas en inglés), un concepto que empieza a tomar fuerza como una hoja de ruta para fortalecer este sector de la ciencia y la salud.

En una publicación oficial de EPAM Systems Inc. titulada El laboratorio del futuro: cuatro prioridades estratégicas para la transformación digital a corto plazo, los expertos, quienes han acompañado procesos de transformación digital a nivel global y tienen presencia en Colombia, señalan que la modernización efectiva debe ser gradual, avanzando en prioridades tecnológicas concretas que generen 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 cuellos de botella más críticos en este momento es la fragmentación de la información. Si bien muchas organizaciones ya tienen sistemas como LIMS o cuadernos electrónicos de laboratorio, estos operan meramente como repositorios aislados, sin habilitar analítica avanzada ni colaboración efectiva.

Para evolucionarlo, se deben implementar plataformas de datos modernas que capturen información estructurada, integren los instrumentos de laboratorio y hagan un registro de metadatos en tiempo real. Además, se puede escalar el acceso y facilitar la colaboración entre sedes mediante arquitecturas en la nube, sentando así las bases del uso de analítica avanzada. Esto, por supuesto, debe ir acompañado de esquemas claros de gobierno y trazabilidad.

2. Aplicar inteligencia artificial donde ya entrega valor

Con la inteligencia artificial, ya se puede hablar de implementar herramientas de apoyo al diseño experimental, monitoreo de calidad de datos, optimización de protocolos o síntesis de literatura científica permiten reducir ciclos de prueba y error, así como de detectar inconsistencias tempranas y acelerar la toma de decisiones.

Para implementar estos modelos, se deben tener en cuenta procesos bien definidos y con supervisión humana permanente. Bien se sabe que la IA, aunque amplifica la capacidad de análisis y aprendizaje continuo de los equipos, no sustituye jamás el criterio científico, 

3. Automatizar de forma selectiva los procesos críticos

La automatización debe ser una prioridad, solo si tiene un enfoque estratégico. Más allá del volúmen, los laboratorios están priorizando estandarizar procesos repetitivos que consumen gran parte del tiempo de los científicos. Hablamos aquí de la preparación de muestras, ensayos rutinarios, gestión de inventarios o captura de datos instrumentales.

Los proyectos más exitosos combinan optimización operativa con automatización modular, liberando tiempo para tareas de mayor valor como el diseño experimental y la interpretación de resultados.

4. Desarrollar capacidades humanas y fluidez digital

Como es usual en la transformación digital, el mayor desafío es el factor humano. La falta de talento con habilidades digitales y analíticas es una barrera recurrente. 

Por eso, quienes avanzan con mayor solidez son los que invierten en desarrollar competencias internas, crean referentes dentro de los equipos y vinculan a los científicos desde etapas tempranas en el diseño y adopción de nuevas herramientas. Y esto debe escalar más allá de las capacitaciones teóricas; deben usarse casos de uso visibles, aplicados al trabajo cotidiano del laboratorio.

Si el sector farmacéutico nacional sigue creciendo y ampliando su capacidad productiva, será necesario adoptar esta visión de «Laboratorio del futuro», en aras de sostener el crecimiento, cumplir con los marcos regulatorios y seguir impulsando la competitividad científica del país en los próximos años.

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