Farmakologiyanın rəqəmsallaşması üçün büdcələr əməliyyat reallığının ayaqlaşmaqda çətinlik çəkdiyi bir sürətlə genişlənməyə davam edir. Cəmi dörd il ərzində süni intellekt xərcləri təxminən üç dəfə artaraq 2026-cı ildəki 4,79 milyard dollardan 11,12 milyard dollara yüksələcək. Lakin bu rəqəmlər bütün hekayəni izah etmir.
Yerdə baş verənlərə nəzər salsaq - rəqəmsal layihələrin 70%-i dayanır və iş axınlarının 89%-i hələ də cədvəllərdə ilişib qalıb. Sənaye daha da genişlənmədən əvvəl həll edilməli olan "icra boşluğu" ilə üzləşir. Bacarıq çatışmazlığı dərmanı rəqəmsal mükəmməlliyə çatmaqdan çəkindirən əsas maneələrdən birinə çevrilir.
Bu boşluğu aradan qaldırmaq üçün texnologiyanı quranlar və ondan mağazada istifadə edənlər arasında birbaşa dialoq lazımdır. AUTOMA+ 2026, qapalı əczaçılıq avtomatlaşdırılması və rəqəmsallaşdırma konqresi, əczaçılıq əməliyyatlarının hər mərhələsində rəqəmsal transformasiyanın sürətini araşdırır. Hər bir trek, ambisiya və icra arasındakı boşluğun ən geniş olduğu xüsusi bir çətin nöqtəyə müraciət edir.
İlk və ən çox görünən sahə Generativ AI-dir. Böyük biofarma rəhbərləri arasında aparılan sorğuya əsasən, 89% süni intellekt təşəbbüslərinin yarısından çoxunu genişləndirə bilmədi və AI həllərinin yalnız 5%-i bunu pilot mərhələdən sonra istehsala çatdırdı. AUTOMA+ 2026-da "AI: Yeni Sərhədləri Kəşf etmək, Yeni Çağırışlarla üzləşmək" İcraçı Açılış Paneli şirkətlərə bu texnologiyanı uğurla inteqrasiya etməyə kömək edə biləcək halları təqdim edir.
Paneldəki natiqlər müvafiq sualları müzakirə edirlər: insanlar və süni intellekt arasında əməkdaşlıq modelləri, sənayedə sürətlə hərəkət etməyin real riskləri və süni intellektə yenilik kimi yanaşmaqdan onun standart alət kimi qəbul edilməsinə keçid. Cavab verən aparıcılar arasında Scarletred var – standartlaşdırılmış dəri təsviri və süni intellektlə işləyən dəri analizi üzrə qlobal lider. Onun CEO-su Harald Schnidar və biznes tərtibatçısı Avani Gupta, "insan və maşın" müzakirəsindən kənara necə keçdiklərinə və süni intellektin onlara insanların qərar qəbul etmə qabiliyyətini artırmaqda necə kömək etdiyinə dair real vəziyyəti göstərir.
Rəqəmsal mükəmməlliyə ehtiyac duyulan növbəti sahə R&D-dir. Bir çox yüksək məhsuldarlıqlı laboratoriya mühitlərində alimlər hələ də eksperimental məlumatları əl ilə emal etmək üçün həftədə 10 saata qədər vaxt sərf edirlər. Bu vaxta qənaət etmək səmərəlilik üçün çox vacibdir.
Xülasə — davamını mənbədə oxuyun.
