Poročilo BARC Data, BI & Analytics Trend Monitor 2026 jasno sporoča vsem podatkovno usmerjenim organizacijam: razvoj umetne inteligence se pospešuje, vendar brez zaupanja vrednih, kakovostnih in upravljanih podatkov tudi najambicioznejše AI-pobude ne dosežejo ciljev. Kako te ugotovitve vplivajo na področje življenjskih znanosti, predvsem pa na farmacevtsko industrijo?
V nadaljevanju povzemamo, kaj najvišje uvrščeni trendi pomenijo za farmacevtske ekipe — in katere konkretne korake lahko organizacije sprejmejo, da se pripravijo na naslednjo fazo inteligentne, skladne avtomatizacije.
Lestvica BARC 2026 nedvoumno kaže: kakovost podatkov, varnost, upravljanje podatkov (governance) in podatkovna pismenost ostajajo najpomembnejši pospeševalci AI — še posebej v reguliranih okoljih, kot sta farmacevtska proizvodnja in razvoj. Povečana prisotnost agentne umetne inteligence, intelligence odločanja in napredne analitike še dodatno okrepi potrebo po transparentnih, revizijsko sledljivih in kontekstualiziranih podatkovnih tokovih. Zato pot do AI ni le tehnološko vprašanje, temveč predvsem izziv podatkovne pripravljenosti.
Najprej zaupajte podatkom, šele nato umetni inteligenci
AI can’t fix poor data: Why data quality and governance lead the rankings.
Vodenje kakovosti podatkov je letos ponovno zasedlo prvo mesto, takoj za tem sledi varnost in zasebnost podatkov. Za farmacevtski sektor to le potrjuje vsakodnevno izkušnjo: zanesljivi, validirani in varni podatki so predpogoj za: skladno poročanje, avtomatizirano odločanje, uvedbo AI, stabilne laboratorijske in proizvodne procese. Razdrobljeni formati podatkov, ročni izvozi ter nepovezani zgodovinski rezultati še naprej upočasnjujejo napredek. Tudi najnaprednejši algoritmi ne morejo nadomestiti: nepopolnih, osamljenih ali slabo strukturiranih podatkov, ročno obdelanih datotek, manjkajoče sledljivosti. Ugotovitve BARC potrjujejo: pripravljenost na AI se začne veliko prej, preden se organizacija sploh loti AI-tehnologij.
Upravljanje podatkov in podatkovna pismenost: nujna stebra reguliranih okolij
Upravljanje podatkov in podatkovna pismenost sta med petimi najpomembnejšimi globalnimi trendi. Za organizacije, ki delujejo po GxP-standardih, to pomeni: popolno sledljivost podatkov, validacijske korake, jasno določene odgovornosti, procesne kontrole, transparentne revizijske sledi. BARC opozarja tudi na vse večjo razliko med vodilnimi podjetji in ostalimi, ki zaostajajo; vodilni sistematično vlagajo v governance in pismenost, kar ekipam omogoča samozavestno delo z upravljanimi, kontekstualiziranimi podatki. BARC also highlights a growing gap between best-in-class companies and laggards: leaders invest more in governance and literacy, ensuring that scientists, engineers, and analysts can confidently work with governed, contextualized data.
Samopostrežna analitika in intelligenca odločanja pridobivata zagon
Samopostrežna analitika raste, še posebej zaradi široke uporabe generativne umetne inteligence. Farmacevtske ekipe lahko tako hitreje analizirajo trende v QC, primerjave med serijami, razvojne podatke, stabilnostne študije. A to je mogoče le, kadar imajo na voljo čiste, skladne in kontekstualizirane podatke. Inteligenca odločanja in avtomatizacija prav tako pospešujeta prehod v smeri bolj inteligentnih procesov v proizvodnji, kakovosti, R&D in oskrbovalnih verigah.
AI/ML, generativna AI in agentna AI širijo spekter inovacij
AI/ML ostaja med top 10 trendi, generativna in agentna umetna inteligenca pa prinašata nove priložnosti: avtomatizirana dokumentacija, odkrivanje anomalij, proaktivno zagotavljanje kakovosti, inteligentna procesna optimizacija. Toda BARC opozarja: brez strukturiranih, visokokakovostnih in upravljanih podatkov AI postane tveganje, ne rešitev. Agentna UI, torej avtonomni sistemi, ki izvajajo naloge, koordinirajo korake in analizirajo podatke, zahteva še strožje podatkovno upravljanje, bogate metapodatke in popolno revizijsko sledljivost.
Kaj naj farmacevtske organizacije postavijo v ospredje?
Poročilo izpostavlja štiri nujne prioritete:
- Validirani, sledljivi, revizijsko pripravljeni podatkovni tokovi (GxP)
- Avtomatizacija ročnih procesov zmanjša človeške napake in s tem nejasnosti v podatkih to reduce human error and eliminate data drift
- Enoten, kontekstualiziran dostop do zgodovinskih podatkov for reliable comparisons and trend analysis
- Tesno sodelovanje med QC, QA, IT, podatkovnimi ekipami in znanstveniki between QC, QA, IT, data teams, and scientists
.
Kako NETILAB zagotavlja prioritete farmacije
Na podlagi vzorcev, ki jih izpostavlja BARC, farmacevtske organizacije potrebujejo sisteme, ki niso le povezani, temveč tudi upravljani, ponovno uporabni, validirani in AI-pripravljeni že od same zasnove dalje. To je področje, kjer NETILAB prinaša neposredno vrednost: pametna in skladna podatkovna plast, ki orkestrira inteligentne podatkovne tokove med sistemi, procesi in ekipami ter ustvarja okolje za stalne inovacije in merljive rezultate.
✅ GxP-upravljani, sledljivi, revizijsko pripravljeni podatkovni tokovi
Z vgrajenimi validacijami, odobritvami, sledljivostjo podatkov (lineage) in delovnimi tokovi, usmerjenimi v zagotavljanje kakovosti, NETILAB ustvarja preglednost, ki jo zahtevajo regulirana okolja.
✅ Avtomatizacija, ki odpravlja ročne, napakam izpostavljene postopke
NETILAB integrira CDS, LIMS, Unicorn OPC, Empower, Chromeleon, LabX ter vse druge vire, senzorje, dokumente in datoteke, ter avtomatizira zajem in primerjavo podatkov. Primeri iz prakse kažejo, da lahko zaradi avtomatizirane integracije laboratorij prihrani tudi do 200 dni na leto.
✅ Enoten, hiter dostop do zgodovinskih in kontekstualnih podatkov
NETILAB centralizira podatke z instrumentov, kar omogoča hitro iskanje, primerjave med izvedbami ter ponovno uporabo preteklih eksperimentov.
✅ Business-in-the-Loop sodelovanje
Ključno vodilo NETILAB-a je povezovanje IT, QA, QC in znanstvenikov neposredno v validacijske in obogatitvene podatkovne tokove. Z drugimi besedami: AI-pripravljena farmacija se začne z AI-pripravljenimi podatki — NETILAB pa je orkestracijska plast, ki to omogoča.
Ta usklajenost ni naključna, temveč načrtna. NETILAB je nastal in se skozi leta izpopolnjeval v tesnem sodelovanju s farmacevtskimi razvojnimi centri, kjer je neposredno naslovil izzive, s katerimi se ekipe srečujejo v realnih laboratorijskih, QC-, QA- in proizvodnih okoljih. NETILAB je v svojem bistvu rezultat dejanskih izzivov farmacije, preoblikovan v skalabilno rešitev.
Poročilo BARC 2026 poudarja pomembno dejstvo: uspeh umetne inteligence v farmaciji se ne začne z AI — temveč z zaupanja vrednimi podatki.
Tukaj je natančen, strokoven in terminološko dosleden slovenski prevod — popolnoma v istem tonu, kot sva prevajali preostanek članka:
- upravljati podatkovne tokove,
- avtomatizirati ročne postopke,
- povezati razdrobljene sisteme,
- zagotoviti popolno sledljivost
- in omogočiti sodelovanje med različnimi ekipami.
Z NETILAB-om podatkovno usmerjene organizacije pridobijo podatkovno osnovo, ki jo poročilo BARC 2026 jasno opredeljuje kot ključno.
Ključni poudarki:
-
Umetna inteligenca v farmaciji temelji na zaupanja vrednih, skladnih in visokokakovostnih podatkih.
-
Poročilo BARC 2026 med najvišje prioritete postavlja kakovost podatkov, upravljanje podatkov (governance) in podatkovno pismenost.
-
Ročni procesi in podatkovni silosi zavirajo uvedbo AI.
-
Enotni, revizijsko pripravljeni podatkovni tokovi omogočajo hitrejše vpoglede in večjo regulatorno zanesljivost.
-
Enotni, revizijsko pripravljeni podatkovni tokovi omogočajo hitrejše vpoglede in večjo regulatorno zanesljivost.
NETILAB zagotavlja orkestriran podatkovni sloj, ki omogoča pripravo podatkov za nadaljnjo AI uporabo (AI -Ready Data)