Programa Lab 4.0 Indovinya: da estruturação dos dados à geração de valor em P&D

# Programa Lab 4.0 Indovinya: da estruturação dos dados à geração de valor em P&D

Resumo

Este relato apresenta o Programa Lab 4.0 da Indovinya, uma iniciativa global de transformação digital voltada à organização, governança e reutilização do conhecimento científico produzido pelas áreas de Pesquisa e Desenvolvimento. Antes do programa, dados experimentais e informações técnicas estavam dispersos em cadernos de laboratório, planilhas, arquivos locais, sistemas independentes e práticas específicas de cada região. Esse cenário dificultava a localização de experimentos anteriores, a comparação de resultados, a rastreabilidade, a colaboração entre equipes e o reaproveitamento do conhecimento gerado ao longo do tempo. Após avaliar aproximadamente 80 fornecedores, a empresa selecionou a plataforma em nuvem Uncountable para estabelecer uma base digital global para experimentação, gestão do conhecimento e tomada de decisão orientada por dados. A iniciativa foi concebida não apenas como implantação de um Electronic Laboratory Notebook, mas como um programa integrado envolvendo padrões globais de dados, métodos de teste padronizados, governança multinível, redes de especialistas, suporte permanente e uma Comunidade Global de Prática. O Lab 4.0 alcançou adoção global em menos de um ano e registra mais de 10 mil experimentos e mais de 45 mil resultados experimentais estruturados por mês. Os resultados informados incluem redução aproximada de 20% no retrabalho experimental, redução de cerca de 75% no tempo de busca e acesso a informações, aumento aproximado de 30% na produtividade dos cientistas e redução próxima de 20% no desperdício de insumos laboratoriais. O caso demonstra que a geração de valor em laboratórios digitais depende da articulação entre tecnologia, dados estruturados, governança, processos laboratoriais, colaboração global e mudança cultural.

**Palavras-chave:** transformação digital; P&D; laboratório digital; governança de dados; gestão do conhecimento; inteligência artificial.

1. Introdução

Em organizações globais baseadas em ciência e conhecimento, a capacidade de transformar resultados experimentais em aprendizado reutilizável é um elemento central de competitividade. Áreas de Pesquisa e Desenvolvimento produzem continuamente dados sobre formulações, matérias-primas, métodos analíticos, parâmetros de processo, medições, resultados, equipamentos, solicitações laboratoriais e decisões técnicas. Quando esses dados permanecem dispersos, o conhecimento produzido torna-se mais difícil de localizar, comparar, auditar e reutilizar.

Antes da criação do Lab 4.0, o P&D da Indovinya operava em um ambiente fragmentado. Registros experimentais eram mantidos em cadernos de laboratório, planilhas, arquivos locais e sistemas desconectados. Além disso, diferentes regiões e laboratórios utilizavam formas próprias de registro, vocabulários, processos e práticas de documentação. Como consequência, o histórico experimental nem sempre estava disponível de forma rápida e comparável para equipes distribuídas geograficamente.

Essa fragmentação produzia impactos operacionais e científicos. A busca por informações exigia esforço significativo; experimentos anteriores podiam ser difíceis de recuperar; aprendizados relevantes ficavam vinculados ao profissional, ao arquivo ou ao laboratório que os havia produzido; e a comparação entre resultados dependia de interpretação manual. O cenário também limitava a construção de uma base consistente para análises avançadas, modelagem estatística, aprendizado de máquina e inteligência artificial.

O Lab 4.0 foi criado para enfrentar esse problema por meio de uma transformação digital global do P&D. O objetivo foi estruturar dados experimentais, padronizar registros e métodos, ampliar a rastreabilidade, facilitar o acesso ao conhecimento e criar uma base corporativa governada para decisões orientadas por dados. A iniciativa dialoga com os princípios FAIR, segundo os quais dados devem ser localizáveis, acessíveis, interoperáveis e reutilizáveis, tanto por pessoas quanto por máquinas. Também se alinha a recomendações contemporâneas de governança de dados, que enfatizam o acesso e o compartilhamento com preservação de segurança, privacidade, direitos e propriedade intelectual.

Este artigo relata o contexto, o desafio, a solução desenvolvida, o modelo de implementação, a governança, os resultados informados, as limitações de mensuração e as possibilidades de replicação do Programa Lab 4.0.

2. Contexto e problema

A Indovinya enfrentava um desafio comum a organizações intensivas em P&D: grande volume de conhecimento científico produzido diariamente, mas registrado em formatos e sistemas heterogêneos. Em laboratórios globais, essa heterogeneidade tende a ser ampliada por diferenças regionais, processos locais, especialidades técnicas distintas e graus variados de maturidade digital.

No cenário anterior ao programa, informações sobre experimentos, formulações, parâmetros, medições, resultados e solicitações laboratoriais estavam distribuídas entre registros físicos e digitais não integrados. Essa dispersão dificultava a recuperação de dados históricos e aumentava a dependência de memória individual, conhecimento tácito e redes informais de consulta.

O problema não era apenas armazenar informações em meio digital. A empresa precisava garantir que os dados fossem estruturados, comparáveis, rastreáveis e governados. Sem essas condições, a simples digitalização poderia reproduzir a fragmentação existente em um novo ambiente tecnológico. Portanto, o desafio central consistia em transformar registros laboratoriais dispersos em uma base global de conhecimento científico capaz de apoiar colaboração, análise e tomada de decisão.

O desafio envolvia quatro dimensões principais. A primeira era tecnológica: selecionar e implantar uma plataforma capaz de operar em escala global, com funcionalidades adequadas à realidade de laboratórios de P&D. A segunda era informacional: definir padrões de dados, metadados, métodos de teste e modelos de registro que tornassem os experimentos pesquisáveis e comparáveis. A terceira era organizacional: criar governança, papéis, fluxos de suporte e mecanismos de priorização. A quarta era cultural: promover adoção entre usuários acostumados a práticas locais consolidadas ao longo de muitos anos.

3. Solução desenvolvida

O Lab 4.0 foi concebido como um programa global de transformação digital, e não apenas como a implementação de uma ferramenta. Após a avaliação de aproximadamente 80 fornecedores, a Indovinya selecionou a plataforma em nuvem Uncountable para atuar como base tecnológica da iniciativa.

A plataforma passou a integrar, em um ambiente digital comum, registros experimentais, dados e metadados, gestão do conhecimento, solicitações de laboratório, inventários e ingredientes, ativos e equipamentos, agendas, relatórios, painéis e ferramentas de visualização e comparação de resultados. Os experimentos passaram a ser documentados com informações estruturadas sobre formulações, parâmetros de processo, medições, réplicas e resultados calculados.

A inclusão de metadados foi um elemento relevante da solução, pois permitiu que informações antes dispersas se tornassem pesquisáveis, comparáveis e reutilizáveis. A partir de registros estruturados, os usuários passaram a ter melhores condições de localizar experimentos anteriores, visualizar resultados, comparar formulações e recuperar aprendizados técnicos.

Além do registro experimental, o programa incorporou funcionalidades relacionadas à gestão de demandas de laboratório, priorização de solicitações por Kanban, atualização automatizada de tabelas dos registros experimentais, automatização da baixa de inventário, fluxos relacionados a equipamentos e ativos, relatórios automáticos e indicadores de acompanhamento. Dessa forma, o Lab 4.0 ampliou seu escopo para além do Electronic Laboratory Notebook, aproximando-se de um modelo integrado de gestão digital do trabalho laboratorial.

O programa também incorporou recursos de inteligência artificial e inteligência artificial generativa relacionados a busca e filtragem em linguagem natural, criação de visualizações, sumarização de informações, interpretação de documentos, apoio à geração de experimentos e assistentes virtuais de suporte. Esses recursos dependem da existência de uma base estruturada e governada; por isso, a padronização e a qualidade dos dados foram tratadas como fundação para aplicações analíticas mais avançadas.

4. Implementação e governança

A implementação do Lab 4.0 combinou seleção tecnológica, desenho de processos, padronização de dados, capacitação, suporte e governança. O programa estabeleceu padrões globais de dados, métodos de teste padronizados e modelos de registro experimental, buscando equilibrar uniformidade global e flexibilidade para diferentes áreas de pesquisa.

A governança foi organizada em níveis complementares. Os administradores ficaram responsáveis pela configuração da plataforma, pela definição de prioridades e pela evolução da solução. Os especialistas de domínio, ou SMEs, passaram a apoiar usuários localmente, realizar treinamentos, disseminar boas práticas e direcionar demandas. Os usuários finais executam os fluxos experimentais, documentam os experimentos e fornecem feedback para melhoria contínua.

A liderança executiva patrocinou a transformação e definiu seus direcionadores estratégicos. A equipe de Transformação Digital de P&D conduziu a governança, a implantação e a evolução da plataforma. Especialistas dos laboratórios participaram da definição de processos, modelos de dados, métodos de teste e registros experimentais. A Uncountable forneceu a plataforma tecnológica, a infraestrutura em nuvem, o suporte e a evolução das funcionalidades.

A participação dos usuários desde as etapas de avaliação e desenho foi um fator relevante para a aderência da solução. Necessidades relacionadas à busca de informações, duplicidade de experimentos, padronização de dados, colaboração entre regiões e integração das atividades laboratoriais foram consideradas no processo de implantação. O feedback passou a ser capturado por especialistas de domínio, comunidades de prática, suporte aos usuários, acompanhamento da adoção e backlog de melhorias.

Esse modelo reforça que a transformação digital em P&D não se limita à disponibilidade de tecnologia. A adoção exige papéis definidos, canais de escuta, capacitação, acompanhamento, priorização de melhorias e alinhamento entre liderança, especialistas e usuários.

5. Colaboração e transformação cultural

A colaboração global foi um dos pilares do Lab 4.0. O programa criou uma Comunidade Global de Prática que reúne profissionais das Américas, Europa e Ásia em sessões regulares de compartilhamento de conhecimento, discussão de desafios, apresentação de funcionalidades e disseminação de boas práticas.

Essa comunidade ajudou a reduzir a distância entre regiões e a criar um espaço permanente de aprendizagem. Administradores, especialistas técnicos, usuários-chave, cientistas, equipes de P&D e usuários finais participaram de um processo contínuo de construção conjunta. A troca entre regiões permitiu identificar necessidades comuns, disseminar soluções já testadas e fortalecer a padronização sem ignorar especificidades locais.

Capacitações, workshops, suporte estruturado e atuação de especialistas regionais contribuíram para tratar riscos relacionados à resistência à mudança, ao planejamento e à insuficiência de conhecimento interno. Em programas desse tipo, a resistência não decorre apenas da adoção de uma nova ferramenta, mas da mudança na forma de registrar, compartilhar e reutilizar conhecimento. Ao tornar os dados corporativos, pesquisáveis e governados, o Lab 4.0 alterou práticas consolidadas de documentação e colaboração científica.

A experiência indica que o engajamento dos usuários é parte do desenho da solução, e não uma etapa posterior. A implantação global exigiu comunicação recorrente, demonstração de valor, suporte próximo e incorporação de feedback. Assim, a transformação cultural foi tratada como componente permanente do programa.

6. Resultados e ganhos reportados

O Lab 4.0 alcançou adoção global em menos de um ano e foi adotado nos Estados Unidos, México, Brasil, APAC e EMEA. Para sustentar essa escala, foram criados padrões globais, redes de especialistas, estruturas de governança, mecanismos permanentes de suporte e ações de capacitação.

O programa registra mais de 10 mil experimentos e mais de 45 mil resultados experimentais estruturados por mês. Também já processou digitalmente mais de 5.800 solicitações laboratoriais, com média atual de aproximadamente 220 solicitações por mês. Em novembro de 2025, a plataforma registrou 10.928 novos experimentos, 46.895 entradas experimentais, 46.203 saídas experimentais, 440 solicitações de laboratório e mais de 23 mil acessos de usuários. Esses números representam volumes registrados na plataforma durante o mês, mas não devem ser tratados como equivalentes aos agregados mensais sem reconciliação das respectivas regras de contagem.

Os impactos reportados incluem redução aproximada de 20% no retrabalho experimental, redução aproximada de 75% no tempo de busca e acesso a informações, aumento aproximado de 30% na produtividade dos cientistas e redução próxima de 20% no desperdício de insumos e consumíveis laboratoriais.

Além dos indicadores quantitativos, o programa gerou ganhos qualitativos relevantes. A centralização dos registros ampliou a rastreabilidade, a reprodutibilidade e a comparabilidade dos experimentos. O acesso estruturado ao histórico experimental permite decisões baseadas em evidências e favorece a reutilização do conhecimento entre equipes globais. O modelo também reduziu a dependência de registros locais e de conhecimento retido individualmente.

Do ponto de vista da sustentabilidade, a redução de repetições experimentais e de retrabalho contribui para diminuir consumo evitável de produtos químicos, materiais, água, energia e solventes. Os controles digitais de inventário ajudam a identificar materiais próximos ao vencimento e a evitar compras desnecessárias. A automatização da baixa de inventário e a maior rastreabilidade reduzem erros manuais e retrabalho na conciliação de estoques laboratoriais.

7. Originalidade e contribuição do caso

Electronic Laboratory Notebooks, sistemas de gestão de informações laboratoriais, governança de dados e gestão do conhecimento são práticas conhecidas no contexto de transformação digital de laboratórios. Portanto, a originalidade do Lab 4.0 não está na existência isolada desses componentes.

A contribuição específica do programa está na combinação, em escala global, entre experimentação digital, dados e metadados padronizados, processos laboratoriais, governança multinível, redes regionais de especialistas, comunidade permanente de prática, suporte contínuo à adoção e recursos de análise e inteligência artificial. Essa combinação permitiu transformar dados experimentais antes dispersos em um ativo corporativo estruturado, governado, reutilizável e preparado para aplicações orientadas por dados.

Em relação ao cenário anterior da companhia, o modelo rompeu com a lógica de conhecimento vinculado ao profissional, ao arquivo ou ao laboratório que o produziu. Os registros passaram a compor uma base corporativa pesquisável e governada, com padrões comuns e mecanismos permanentes de evolução.

Outro diferencial está no equilíbrio entre padronização global e flexibilidade para diferentes áreas de pesquisa. A padronização é necessária para garantir comparabilidade e governança; a flexibilidade é necessária para que a solução atenda a realidades científicas distintas. O programa buscou evitar que a digitalização reproduzisse, dentro de um novo sistema, a fragmentação existente anteriormente.

8. Maturidade, replicabilidade e expansão

O Lab 4.0 ultrapassou a etapa de projeto-piloto e está incorporado à execução diária do P&D. A adoção em diferentes regiões demonstra a capacidade do programa de operar em ambientes com necessidades científicas e laboratoriais distintas. A arquitetura modular permite priorizar e incorporar funcionalidades continuamente sem reconstruir a base central da solução.

Entre as evoluções documentadas estão governança de tickets, painéis e indicadores, fluxos para equipamentos, automação de inventário e suporte dedicado do fornecedor. As possibilidades de desenvolvimento incluem interpretação automatizada de documentos, entrada rápida de dados, geração assistida de experimentos, assistentes virtuais de suporte e integração de informações comerciais com a execução laboratorial.

O modelo é replicável em operações intensivas em conhecimento, especialmente laboratórios de pesquisa, qualidade, desenvolvimento de produtos e áreas técnicas. Entretanto, sua replicabilidade não depende apenas da adoção da mesma plataforma. O aprendizado central está na combinação entre seleção tecnológica estruturada, padronização de dados, governança, participação dos usuários, redes de especialistas, comunidades de prática e acompanhamento contínuo da adoção.

Os materiais do projeto identificam possibilidades de ampliação para módulos e atividades relacionados a Controle de Qualidade e Product Lifecycle Management, além de integração com outros sistemas corporativos. Essas expansões partem de uma base já implementada, governada e utilizada globalmente.

9. Limitações

A principal limitação deste relato está na metodologia de mensuração dos indicadores. O documento informa resultados e volumes operacionais, mas não apresenta detalhes suficientes para reconstruir os cálculos de todos os impactos reportados. Para fortalecer a robustez do caso, é necessário explicitar fontes, períodos, linhas de base, definições de indicadores e procedimentos de cálculo.

Por exemplo, reduções de retrabalho, tempo de busca e desperdício, bem como aumento de produtividade, são indicadores relevantes, mas dependem de definições claras sobre o que foi medido, em qual período, contra qual referência e por meio de qual método de apuração. Da mesma forma, volumes mensais registrados na plataforma devem ser interpretados conforme suas regras de contagem, evitando equivalências indevidas entre novos experimentos, entradas experimentais, saídas experimentais, resultados estruturados, solicitações e acessos.

Outra limitação é que o caso descreve a implantação e os resultados reportados no contexto da Indovinya. Embora o modelo seja replicável, sua aplicação em outras organizações dependerá de maturidade digital, cultura de dados, patrocínio executivo, complexidade laboratorial, disponibilidade de especialistas e capacidade de governança.

10. Conclusão

O Lab 4.0 não representou apenas a digitalização dos laboratórios da Indovinya. A iniciativa estabeleceu uma nova forma de produzir, registrar, compartilhar e reutilizar conhecimento científico em escala global. Ao integrar tecnologia em nuvem, registros experimentais estruturados, governança de dados, gestão laboratorial, colaboração global, análise de dados e inteligência artificial, o programa transformou informações antes dispersas em um ativo corporativo reutilizável e escalável.

Os resultados informados demonstram adoção e geração de valor: mais de 10 mil experimentos e mais de 45 mil resultados estruturados registrados mensalmente, redução aproximada de 20% no retrabalho experimental, diminuição de cerca de 75% no tempo de busca por informações, aumento aproximado de 30% na produtividade dos cientistas e redução próxima de 20% no desperdício de insumos laboratoriais. A sustentação desses resultados requer a explicitação das definições, fontes, períodos e procedimentos de cálculo.

A contribuição central do Lab 4.0 está na integração entre dados, processos, governança e adoção em escala global. O caso evidencia que o valor de um laboratório digital não decorre apenas da implantação de uma ferramenta, mas da criação de uma base estruturada de conhecimento, sustentada por padrões, papéis, colaboração, suporte contínuo e evolução permanente. Com isso, o programa estabelece a fundação necessária para ampliar o uso de análise de dados, modelagem estatística, aprendizado de máquina e inteligência artificial no P&D.

Referências

WILKINSON, M. D. et al. The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship. Scientific Data, v. 3, art. 160018, 2016. DOI: 10.1038/sdata.2016.18.

OECD. Enhancing Access to and Sharing of Data in the Age of Artificial Intelligence: Companion Document to the OECD Council Recommendation on Enhancing Access to and Sharing of Data. Paris: OECD, 2025.