"Prever para escolher o que testar": a transformação digital no pipeline de insumos agropecuários

Cruzamento automatizado de dados e governança regulatória apoiam pesquisadores no desenvolvimento de vacinas e antiparasitários com maior previsibilidade

A inteligência artificial (IA) e os modelos preditivos vêm redefinindo os processos operacionais e a gestão de recursos na pesquisa e desenvolvimento de insumos para a saúde animal. Em um setor com ciclos longos de desenvolvimento e regulação rigorosa, a estruturação e a análise de dados históricos têm sido utilizadas para otimizar o planejamento de experimentos, antecipar gargalos regulatórios e reduzir retrabalhos, direcionando recursos para projetos de maior potencial.

Na Ourofino Saúde Animal, a aplicação de modelos preditivos é dividida em quatro frentes estratégicas: inteligência científica e regulatória, desenvolvimento de formulações, análise estatística de dados técnicos e gestão do portfólio de projetos. A primeira frente organiza e cruza dados de literatura, patentes, ensaios clínicos e órgãos reguladores como o Ministério da Agricultura e Pecuária (MAPA), a VICH, a EMA e a FDA. A segunda atua na seleção de composições e na estimativa de comportamento ao longo do prazo de validade, reduzindo decisões que antes dependiam de até seis meses de estudo acelerado para prazos apoiados por estimativas obtidas em semanas.

A gestão do portfólio e das análises técnicas também passa pela automação de relatórios semanais e pelo uso da base de dados acumulada de projetos anteriores. Com a padronização de códigos únicos por versão testada e perfis-alvo de cada composição, a empresa converte o histórico de ensaios laboratoriais em insumos para modelos preditivos, apoiando a tomada de decisão em projetos de vacinas para suínos e antiparasitários para bovinos.

Ferdinando Almeida, diretor de Negócios e Inovação da Ourofino Saúde Animal, explica a lógica adotada no processo de gestão de inovação:

“O ponto comum é que a IA entra onde há muito dado e pouca hora de especialista disponível. Ela organiza, cruza e questiona a informação, e o pesquisador decide.”

Ele reforça que a mudança atua na previsibilidade dos testes laboratoriais:

“A mudança principal é de lógica: deixamos de testar para descobrir e passamos a prever para escolher o que testar.”

Do ponto de vista de governança e rigor técnico, a condução envolve quatro pilares: validação de saídas como hipóteses por especialistas, rastreabilidade dos cálculos com citação de fontes primárias, confirmação em testes laboratoriais sob normas regulatórias e calibração contínua dos modelos com novos dados.

Sobre a soberania da decisão técnica no ambiente corporativo, Almeida destaca:

“Em um setor regulado como saúde animal, a decisão final é sempre humana, científica e documentada.”