{"id":8352,"date":"2025-12-07T18:53:53","date_gmt":"2025-12-07T17:53:53","guid":{"rendered":"https:\/\/www.netica.si\/?p=8352"},"modified":"2025-12-08T11:34:52","modified_gmt":"2025-12-08T10:34:52","slug":"insights-barc-2026-ai-ready-data-in-pharma","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.netica.si\/si\/insights-barc-2026-ai-ready-data-in-pharma\/","title":{"rendered":"BARC 2026: Klju\u010dni vpogledi za AI-Ready podatke v farmaciji"},"content":{"rendered":"

Poro\u010dilo BARC Data, BI & Analytics Trend Monitor 2026 jasno sporo\u010da vsem podatkovno usmerjenim organizacijam: razvoj umetne inteligence se pospe\u0161uje, vendar brez zaupanja vrednih, kakovostnih in upravljanih podatkov tudi najambicioznej\u0161e AI-pobude ne dose\u017eejo ciljev.\nKako te ugotovitve vplivajo na podro\u010dje \u017eivljenjskih znanosti, predvsem pa na farmacevtsko industrijo?<\/p>\n

\"What<\/a><\/p>\n

V nadaljevanju povzemamo, kaj najvi\u0161je uvr\u0161\u010deni trendi pomenijo za farmacevtske ekipe \u2014 in katere konkretne korake lahko organizacije sprejmejo, da se pripravijo na naslednjo fazo inteligentne, skladne avtomatizacije.<\/p>\n

Lestvica BARC 2026 nedvoumno ka\u017ee: kakovost podatkov, varnost, upravljanje podatkov (governance) in podatkovna pismenost ostajajo najpomembnej\u0161i pospe\u0161evalci AI \u2014 \u0161e posebej v reguliranih okoljih, kot sta farmacevtska proizvodnja in razvoj.\n\nPove\u010dana prisotnost agentne umetne inteligence, intelligence odlo\u010danja in napredne analitike \u0161e dodatno okrepi potrebo po transparentnih, revizijsko sledljivih in kontekstualiziranih podatkovnih tokovih.\n\nZato pot do AI ni le tehnolo\u0161ko vpra\u0161anje, temve\u010d predvsem izziv podatkovne pripravljenosti.<\/p>\n

\"Data<\/a><\/p>\n

Najprej zaupajte podatkom, \u0161ele nato umetni inteligenci<\/h4>\n
AI can\u2019t fix poor data: Why data quality and governance lead the rankings.<\/h5>\n
\n
\n
\n
\n
\n
\n
\n
\n
\n

Vodenje kakovosti podatkov je letos ponovno zasedlo prvo mesto, takoj za tem sledi varnost in zasebnost podatkov. Za farmacevtski sektor to le potrjuje vsakodnevno izku\u0161njo: zanesljivi, validirani in varni podatki so predpogoj za: skladno poro\u010danje, avtomatizirano odlo\u010danje, uvedbo AI, stabilne laboratorijske in proizvodne procese.\n\nRazdrobljeni formati podatkov, ro\u010dni izvozi ter nepovezani zgodovinski rezultati \u0161e naprej upo\u010dasnjujejo napredek. Tudi najnaprednej\u0161i algoritmi ne morejo nadomestiti: nepopolnih, osamljenih ali slabo strukturiranih podatkov,\nro\u010dno obdelanih datotek, manjkajo\u010de sledljivosti.\n\nUgotovitve BARC potrjujejo: pripravljenost na AI se za\u010dne veliko prej, preden se organizacija sploh loti AI-tehnologij.<\/p>\n

Upravljanje podatkov in podatkovna pismenost: nujna stebra reguliranih okolij<\/span><\/b>\u00a0<\/span><\/h5>\n

Upravljanje podatkov in podatkovna pismenost sta med petimi najpomembnej\u0161imi globalnimi trendi. Za organizacije, ki delujejo po GxP-standardih, to pomeni: popolno sledljivost podatkov, validacijske korake, jasno dolo\u010dene odgovornosti, procesne kontrole, transparentne revizijske sledi. BARC opozarja tudi na vse ve\u010djo razliko med vodilnimi podjetji in ostalimi, ki zaostajajo; vodilni sistemati\u010dno vlagajo v governance in pismenost, kar ekipam omogo\u010da samozavestno delo z upravljanimi, kontekstualiziranimi podatki. <\/span>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.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Samopostre\u017ena analitika in intelligenca odlo\u010danja pridobivata zagon<\/span><\/b><\/h5>\n

Samopostre\u017ena analitika raste, \u0161e posebej zaradi \u0161iroke uporabe generativne umetne inteligence. Farmacevtske ekipe lahko tako hitreje analizirajo trende v QC, primerjave med serijami, razvojne podatke, stabilnostne \u0161tudije.\nA to je mogo\u010de le, kadar imajo na voljo \u010diste, skladne in kontekstualizirane podatke.\n\nInteligenca odlo\u010danja in avtomatizacija prav tako pospe\u0161ujeta prehod v smeri bolj inteligentnih procesov v proizvodnji, kakovosti, R&D in oskrbovalnih verigah.<\/p>\n

AI\/ML, generativna AI in agentna AI \u0161irijo spekter inovacij<\/span><\/b><\/h5>\n

AI\/ML ostaja med top 10 trendi, generativna in agentna umetna inteligenca pa prina\u0161ata nove prilo\u017enosti: avtomatizirana dokumentacija, odkrivanje anomalij, proaktivno zagotavljanje kakovosti, inteligentna procesna optimizacija.\n\nToda BARC opozarja: brez strukturiranih, visokokakovostnih in upravljanih podatkov AI postane tveganje, ne re\u0161itev. Agentna UI, torej avtonomni sistemi, ki izvajajo naloge, koordinirajo korake in analizirajo podatke, zahteva \u0161e stro\u017eje podatkovno upravljanje, bogate metapodatke in popolno revizijsko sledljivost.<\/p>\n

Kaj naj farmacevtske organizacije postavijo v ospredje?<\/strong><\/h4>\n

Poro\u010dilo izpostavlja \u0161tiri nujne prioritete:<\/p>\n