Production of data is a costly business for Biopharma, always under scrutiny, and this is highly unlikely to change. On the other hand, AI/ML is de facto data hungry and its success, by any metric, predicates on an abundance of data. It may thus seem paradoxical that in a world evangelizing a “do more with less” mentality, the future of labs in Biopharma is intertangled with that of AI/ML. But this is precisely what a Realpolitik analysis yields, taking into account cost, productivity, capacity and Director’s law. In this webinar, we will start by providing a sketch of this analysis and corroborate our assertion with empirical evidence from the bioprocessing sector. We will then move to drafting a roadmap for building the lab of the future as an amalgam of wet and dry labs. In so doing, we will deal with different aspects that naturally arise including, but not limited to, the automation vs augmentation and the insourcing vs outsourcing dilemmas. A central part of this roadmap concerns culture and change management. In the Industry 4.0 era, and owing to the omnipresence of social media, traditional psychological distance mechanisms have been demolished. In turn, this manifests as an overspread fear of robotization which triggers a “Newtonian” appeal to tradition response. Change management, an ominously perceived task in general, becomes even more arduous. While silver bullets for change management do not exist, we will provide some escape stratagems stemming from the newly defined concepts of integrated innovation and “back-to-the-future” perspectives.

Hora

14:00 - 15:00 hs GMT+1

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