Quest'anno, passeggiare per l'area espositiva della BioTechX Europe è stato come entrare in un remix dal vivo dello stesso brano: AI ovunque, tutto insieme. Era presente sugli striscioni, nei titoli dei pannelli e proiettata al neon su quasi tutti gli stand che abbiamo incrociato nel vasto padiglione industriale. Avresti potuto giocare a Bingo con l'intelligenza artificiale e vincere prima del tuo secondo espresso gratuito. E, a dire il vero, l'unica cosa che oscurava quelle due lettere illuminate al neon erano le macchinette del caffè dello stand. Visti i prezzi del caffè a Basilea, probabilmente non è stato un cattivo investimento.
Al di sotto di tutto questo, una frase continuava ad insinuarsi in me:
"Tutti vogliono fare i DJ, ma nessuno vuole ballare".
Ok, lasciatemi riavvolgere per un secondo e spiegarvi il perché. È una frase che cattura la riluttanza a fare qualcosa di meno affascinante a favore della presenza sul palco, a dettare il ritmo. In questo caso mi sembrava stranamente appropriata. Chi vuole avere a che fare con dati disordinati quando c'è l'equivalente brillante di due lettere che tutti sembrano inseguire?
L'intelligenza artificiale è la star dello spettacolo, ma i dati continuano a fare il soundcheck. Le sessioni sui principi FAIR, sui cataloghi di dati unificati e sulla modellazione del dominio hanno accennato a un cambiamento. Le aziende stanno finalmente capendo che l'IA non fallisce perché i modelli non sono abbastanza intelligenti, ma perché i dati non sono abbastanza pronti.
Il clamore dell'IA e il suo funzionamento
Parlando con i partecipanti, l'umore era diviso. Alcuni erano entusiasti, affascinati dall'IA agenziale, dai modelli multimodali e dall'idea di superintelligenza farmaceutica.
Altri hanno avvertito un senso di sovraccarico mentale: gli stessi temi, ma non abbastanza approfondimenti pratici per portare a casa tutto. Il divario tra l'hype e il come è il punto in cui si trova oggi la biotecnologia. Abbiamo imparato la playlist, ma i passi di danza sono ancora da fare.
Tra gli interventi di Isomorphic Labs, AstraZeneca e Bayer è emerso un modello: L'intelligenza artificiale non è più un esperimento di laboratorio: sta diventando la spina dorsale della ricerca e sviluppo. Ma l'infrastruttura comporta delle responsabilità. Scalare l'IA significa scalare l'igiene, l'interoperabilità e la governance dei dati.
Il futuro appartiene alle organizzazioni che trattano la gestione dei dati non come un cantante di riserva, ma come l'atto di apertura.
"Labs Beyond 2030" prevedeva che la robotica, l'automazione e i gemelli digitali avrebbero trasformato la R&S.
Ma la battuta finale era chiara: l'automazione moltiplica sia l'efficienza che gli errori. Se i dati non sono puliti, i robot sono sempre più veloci a sbagliare.
I dati: l'eroe non celebrato dell'IA
Nonostante il fascino dell'IA, gli eroi non celebrati di BioTechX sono stati gli architetti dei dati, gli ontologi e i team di integrazione. Stanno costruendo le fondamenta che rendono possibili tutti i titoli dell'IA.
Non stanno rimescolando le parole d'ordine; stanno mantenendo il ritmo costante in modo che tutti gli altri possano ballare.
L'intelligenza artificiale sarà anche stata l'headliner di BioTechX 2025, ma i dati sono stati la band di supporto. I veri innovatori sono là fuori a ballare: sincronizzando i sistemi, curando gli insiemi di dati e facendo muovere nel tempo le parti disordinate della scienza. Perché alla fine l'IA non sostituisce i dati, ma li esegue.
Siete pronti a scoprire come SnapLogic può aiutare i vostri dati a tenere il passo con l'intelligenza artificiale? Provate oggi stesso una demo di SnapLogic e iniziate a trasformare i dati disordinati in informazioni significative.
