Aumente a eficiência em química com IA
Descubra como a IA pode transformar fluxos de trabalho em química, reduzindo o atrito cognitivo e permitindo descobertas mais rápidas e aprofundadas.
Introdução
Profissionais de química no meio acadêmico enfrentam hoje expectativas crescentes e cada vez menos tempo, mas ferramentas fragmentadas e o excesso de dados desaceleram a inovação.
Pesquisadores passam até 9 horas por semana alternando entre plataformas e perdem esse tempo com ineficiências, em vez de dedicá-lo à descoberta.1
Descubra como instituições voltadas para o futuro estão recuperando esse tempo com fluxos de trabalho em química baseados em IA, que conectam dados, reduzem o atrito e aceleram a geração de insights.
O desafio
Profissionais de química no meio acadêmico têm acesso a dados em escala inédita, mas também enfrentam uma complexidade sem precedentes, com fluxos de trabalho tradicionais longe de serem integrados.
A alternância constante entre ferramentas e bancos de dados distintos gera atrito cognitivo, prejudicando a concentração e reduzindo a produtividade.
Assim, profissionais de química de hoje trabalham sob uma “ilusão cognitiva” de eficiência, sem perceber quanto seus fluxos de trabalho realmente custam.
É hora de substituir fluxos fragmentados por sistemas especializados em química, que reúnem dados sobre substâncias, sínteses, literatura e patentes em uma visão única, integrada e inteligente.
Profissionais de química perdem o equivalente a 22 dias de trabalho por ano buscando informações.1
IA na prática
A IA está redefinindo os fluxos de trabalho tradicionais em química e transformando atrito em foco.
Com compreensão semântica e busca com reconhecimento de estruturas, profissionais de química podem fazer facilmente perguntas em linguagem natural (“síntese de ivabradina”) e receber resultados contextualizados e ordenados por relevância, sem depender de palavras-chave exatas nem de lógica booleana.
Além disso, a retrossíntese preditiva baseada em IA pode reduzir o tempo de planejamento de dias para horas e identificar rotas mais sustentáveis, seguras e eficientes.
Plataformas integradas podem reunir tudo, de dados de patentes a precedentes experimentais, em um fluxo contínuo de descoberta, substituindo a “ilusão cognitiva” de eficiência por eficiência real.
O planejamento baseado em IA pode reduzir em 40% o número de etapas de síntese e melhorar os resultados de sustentabilidade.2
Liderança em biblioteconomia
À medida que a IA deixa de ser uma competência opcional e se torna essencial, profissionais de biblioteconomia frequentemente lideram iniciativas de letramento em IA e de uso responsável da tecnologia nas instituições. Atuam como elo entre os recursos tecnológicos e as necessidades da pesquisa, transformando a forma como as instituições (e seus estudantes) conduzem pesquisas em química com apoio de IA.
Programas da Elsevier, como GenAI Literacy for Librarians e Princípios de IA Responsávelopens in new tab/window, também oferecem às instituições orientações para inovar de forma ética e eficaz.
Instituições que oferecem capacitação prática em IA observam maior adoção e melhores resultados.3
Lidere a próxima era da descoberta em química
Incorporar a IA aos fluxos de trabalho em química permite que pesquisadores recuperem tempo, clareza e confiança para se concentrar no que realmente importa: a inovação. As instituições que veem a IA como infraestrutura necessária, e não apenas como uma inovação, estarão mais bem posicionadas para liderar esta nova era de excelência em pesquisa na área de química. Baixe o relatório completo e descubra como ferramentas baseadas em IA, como o Reaxys, podem ajudar a mitigar os custos ocultos do fluxo de trabalho atual em química, transformando atrito em foco.
Referências
1. Cottrill Research. (8 de novembro de 2013). Various Survey Statistics: Workers Spend Too Much Time Searching for Information. https://cottrillresearch.com/various-survey-statistics-workers-spend-too-much-time-searching-for-information/opens in new tab/window 2. Lapkin, A., Wagschal, S., Madzhidov, T., & Neary, V. (25 de março de 2025). AI in Action: Sustainability and Efficiency in Chemical Synthesis [Webinário]. Elsevier. https://webinars.elsevier.com/elsevier/AI-in-Action-Sustainability-and-Efficiency-in-chemical-synthesis opens in new tab/window 3. Elsevier (maio de 2025). Reaxys Buyer Insight Report.