¿Colombia podrá tener «laboratorios del futuro»? Cuatro aspectos tecnológicos para impulsar este sector

El crecimiento sostenido de la industria farmacéutica en Colombia está llevando a los
laboratorios a replantear sus capacidades tecnológicas para responder a mayores
exigencias regulatorias, operativas y científicas, sin perder eficiencia en el corto plazo.
Colombia, febrero de 2026 — Los laboratorios farmacéuticos en Colombia atraviesan una
etapa de consolidación y expansión. Según la Asociación Colombiana de la Industria
Farmacéutica (Ascif), el sector provee el 80 % de las unidades de medicamentos
consumidas en el sistema de salud, genera cerca de 57.000 empleos directos y representa
el 12 % del PIB industrial del país. En los últimos tres años, su capacidad instalada ha
crecido un 35 %, impulsada por inversiones en infraestructura y cumplimiento regulatorio.
Este crecimiento, aunque positivo, también expone algunas tensiones estructurales al
interior de los laboratorios, como sistemas fragmentados, procesos inconsistentes, equipos
sobrecargados y una presión creciente por producir resultados más rápidos, reproducibles y
auditables.
Por eso se pone sobre la mesa la discusión sobre lo que algunos expertos del sector llaman
«laboratorio del futuro» (lotF en sus siglas en inglés), un concepto que empieza a tomar
fuerza como una hoja de ruta para fortalecer este sector de la ciencia y la salud.
En una publicación oficial de EPAM Systems Inc. titulada El laboratorio del futuro: cuatro
prioridades estratégicas para la transformación digital a corto plazo, los expertos, quienes
han acompañado procesos de transformación digital a nivel global y tienen presencia en
Colombia, señalan que la modernización efectiva debe ser gradual, avanzando en
prioridades tecnológicas concretas que generen impacto en el corto y mediano plazo. Por
ello señalan cuatro puntos cruciales:
1. Fortalecer la base de datos como punto de partida
Uno de los cuellos de botella más críticos en este momento es la fragmentación de la
información. Si bien muchas organizaciones ya tienen sistemas como LIMS o cuadernos
electrónicos de laboratorio, estos operan meramente como repositorios aislados, sin
habilitar analítica avanzada ni colaboración efectiva.
Para evolucionarlo, se deben implementar plataformas de datos modernas que capturen
información estructurada, integren los instrumentos de laboratorio y hagan un registro de
metadatos en tiempo real. Además, se puede escalar el acceso y facilitar la colaboración
entre sedes mediante arquitecturas en la nube, sentando así las bases del uso de analítica
avanzada. Esto, por supuesto, debe ir acompañado de esquemas claros de gobierno y
trazabilidad.
2. Aplicar inteligencia artificial donde ya entrega valor
Con la inteligencia artificial, ya se puede hablar de implementar herramientas de apoyo al
diseño experimental, monitoreo de calidad de datos, optimización de protocolos o síntesis

de literatura científica permiten reducir ciclos de prueba y error, así como de detectar
inconsistencias tempranas y acelerar la toma de decisiones.
Para implementar estos modelos, se deben tener en cuenta procesos bien definidos y con
supervisión humana permanente. Bien se sabe que la IA, aunque amplifica la capacidad de
análisis y aprendizaje continuo de los equipos, no sustituye jamás el criterio científico,
3. Automatizar de forma selectiva los procesos críticos
La automatización debe ser una prioridad, solo si tiene un enfoque estratégico. Más allá del
volúmen, los laboratorios están priorizando estandarizar procesos repetitivos que consumen
gran parte del tiempo de los científicos. Hablamos aquí de la preparación de muestras,
ensayos rutinarios, gestión de inventarios o captura de datos instrumentales.
Los proyectos más exitosos combinan optimización operativa con automatización modular,
liberando tiempo para tareas de mayor valor como el diseño experimental y la interpretación
de resultados.
4. Desarrollar capacidades humanas y fluidez digital
Como es usual en la transformación digital, el mayor desafío es el factor humano. La falta
de talento con habilidades digitales y analíticas es una barrera recurrente.
Por eso, quienes avanzan con mayor solidez son los que invierten en desarrollar
competencias internas, crean referentes dentro de los equipos y vinculan a los científicos
desde etapas tempranas en el diseño y adopción de nuevas herramientas. Y esto debe
escalar más allá de las capacitaciones teóricas; deben usarse casos de uso visibles,
aplicados al trabajo cotidiano del laboratorio.
Si el sector farmacéutico nacional sigue creciendo y ampliando su capacidad productiva,
será necesario adoptar esta visión de «Laboratorio del futuro», en aras de sostener el
crecimiento, cumplir con los marcos regulatorios y seguir impulsando la competitividad
científica del país en los próximos años.

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