CDMX. 3 de febrero de 2026. La industria farmacéutica en México atraviesa un momento de fuerte impulso productivo y de inversión. Como parte del Plan México, el Gobierno federal anunció recientemente una inversión de 12 mil 250 millones de pesos por parte de cuatro compañías globales del sector farmacéutico, para fortalecer capacidades productivas, tecnológicas y de investigación.
Este paquete de inversiones contempla la generación de más de 3.100 empleos directos altamente especializados y cerca de 22 mil 500 empleos indirectos, algo que podrá consolidar al país epicentro de la industria de la salud y las ciencias de la vida en la región.
Además, se suma la creación del primer Polo de Desarrollo Económico para el Bienestar (PODECOBI) enfocado en industria y manufactura avanzada, algo que refuerza la necesidad de que los laboratorios mexicanos fortalezcan sus capacidades tecnológicas para responder a mayores exigencias regulatorias, operativas y científicas sin perder eficiencia en el corto plazo.
Allí 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 México, 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 volumen, 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.