Desde el Centro de Datos e Inteligencia Artificial (CDIA) – UdeC, compartimos la reflexión de nuestra COO, Karla Cerda, sobre cómo la inteligencia artificial está transformando la manera en que las organizaciones toman decisiones estratégicas.
IA como copiloto de los líderes: de la gestión reactiva a la gestión predictiva Read More »
Desde lo alto del norte de Chile, el nuevo Observatorio Vera C. Rubin comenzará a explorar el universo con la cámara digital más grande jamás construida: 3.200 megapíxeles que capturarán el cielo del hemisferio sur cada 40 segundos, durante 10 años. Viene con la ambiciosa misión de estudiar la evolución del cosmos, detectar supernovas, rastrear asteroides, observar objetos transitorios, y profundizar en uno de los mayores enigmas de la ciencia, la materia oscura. Pero el verdadero desafío no es solo mirar el cielo, sino entender en tiempo real los millones de datos que este telescopio generará cada noche. Y ahí es donde entra en escena ALeRCE, el sistema chileno de inteligencia artificial seleccionado como uno de los siete brókers astronómicos del mundo -único en el hemisferio sur- con la misión de procesar esa avalancha de información. “Este logro tiene que ver con la apuesta que han hecho varias instituciones desde hace más de una década en la formación de capital humano avanzado en preparación para Rubin, en particular el Instituto Milenio de Astrofísica (MAS) y el Centro de Modelamiento Matemático (CMM). Sin este financiamiento ALeRCE no existiría”, comentó el cofundador y miembro del comité científico y estratégico del bróker, Francisco Förster. Por otro lado, Guillermo Cabrera, investigador principal de ALeRCE, destacó que esto los posiciona como actores clave en una de las iniciativas más ambiciosas de la astronomía moderna. “Asumir este rol ha implicado enormes desafíos: construir infraestructura capaz de procesar millones de alertas por noche, desarrollar algoritmos de inteligencia artificial de última generación y colaborar estrechamente con equipos internacionales. Pero también representa una oportunidad única para que Chile lidere en la ciencia de datos aplicada al universo”, comentó. Un puente entre el cielo y los datos Desarrollado en 2019 por el Instituto Milenio de Astrofísica (MAS), el Centro de Modelamiento Matemático (CMM) de la Universidad de Chile, el Data Observatory y la Universidad de Concepción, ALeRCE opera como un intermediario inteligente entre los grandes sondeos astronómicos y los telescopios de seguimiento, permitiendo la rápida clasificación y priorización de fenómenos celestes. Utilizando técnicas avanzadas de inteligencia artificial y aprendizaje automático, el bróker ya procesa más de 300 mil alertas cada noche, logrando identificar más de 23 mil supernovas hasta la fecha. “El desarrollo más importante ha sido la pipeline de procesamiento de datos masivos con un survey precursor (Zwicky Transient Facility), utilizando herramientas avanzadas de la industria como Kafka y Kubernetes. Este desarrollo se ha hecho operando en AWS usando a créditos otorgados por DO”, comentó Forster. De cara a Rubin, ALeRCE migrará a infraestructura propia, gracias al fondo concursable Quimal, lo que permitirá reducir costos y aumentar la autonomía tecnológica. Además, el equipo ha creado diversas APIs e interfaces web que permiten a investigadores y usuarios acceder fácilmente a sus productos astronómicos. Gestionar millones de alertas por noche requiere una combinación de infraestructura computacional robusta y algoritmos de inteligencia artificial altamente optimizados. “En ALeRCE hemos desarrollado en Chile una arquitectura de software escalable y un conjunto de modelos de clasificación que nos permiten procesar la información en segundos, priorizando lo más interesante para la comunidad científica. Todo esto se ha logrado gracias al trabajo conjunto de astrónomos, ingenieros y científicos de datos, y demuestra que desde Chile podemos crear tecnología de frontera para resolver desafíos mundiales”, destacó Cabrera, quien también es director del Centro de Datos e Inteligencia Artificial (CDIA) UdeC. Un nuevo capítulo para la astronomía chilena La participación de ALeRCE en el Observatorio Rubin marca un hito para la ciencia chilena: no solo por su rol estratégico en una de las misiones astronómicas más ambiciosas del siglo, sino por demostrar que Chile no solo observa el cielo, también lo interpreta con tecnología propia.
Chile encabeza el ranking latinoamericano de inteligencia artificial según el Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA) 2024. Un logro notable que posiciona al país como líder regional en infraestructura, formación y gobernanza en IA. Pero el mayor desafío sigue pendiente: transformar ese potencial en impacto real. ¿Qué es el ILIA? El ILIA –Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial– mide el desarrollo de la inteligencia artificial en 12 países de la región. Evalúa cinco dimensiones: talento, infraestructura, adopción, gobernanza y datos. Chile obtuvo un puntaje total de 73,07, superando ampliamente el promedio regional de 42,08, y se ubicó en el puesto número 1 en Latinoamérica. Chile tiene lo esencial: talento, estrategia y gobernanza. El informe destaca tres grandes fortalezas del país: Talento y formación con 84,6 puntos en alfabetización digital; 65,8 puntos en formación profesional en IA y; 69 puntos en talento avanzado. Estas cifras reflejan el papel clave de las universidades y centros de investigación en la formación de profesionales altamente capacitados. El CDIA UdeC, desde la Universidad de Concepción, es parte activa de esta transformación, desarrollando capacidades en IA. Gobernanza y visión estratégica Chile alcanzó 100 puntos en estrategia nacional de IA, institucionalidad y gobernanza. Esto demuestra que existe un marco normativo y político preparado para guiar el desarrollo responsable de la IA, con participación pública y visión a largo plazo. Hay un punto crítico a considerar: la poca adopción en empresas y organizaciones; esto conlleva un importante desafío, que es la adopción práctica de la inteligencia artificial. Pese a un sólido puntaje de 84,1 en capacidades, Chile baja a 72,6 en implementación real. Faltan proyectos concretos, decisiones estratégicas y aplicación directa en procesos productivos y servicios públicos. ¿Y ahora qué? Chile tiene lo que se necesita: talento, estrategia y capacidades. Lo que falta es tomar la decisión de aplicar inteligencia artificial en la vida real. En el CDIA UdeC, no hablamos de IA como una idea abstracta: Llevamos la IA al territorio, a procesos que necesitan eficiencia, a políticas públicas que requieren evidencia y a sectores clave como salud, energía, logística y educación. El liderazgo regional es una gran noticia, pero si no se adopta ese potencial se estanca. 🔗 Conoce más sobre cómo trabajamos en el CDIA UdeC 📚 Fuente: ILIA 2024 – Ficha País Chile
Inteligencia artificial en Chile: primeros en Latinoamérica según ILIA 2024 Read More »
El proyecto chileno ALeRCE (Automatic Learning for the Rapid Classification of Events) fue protagonista en la Expo Osaka 2025, con una charla y una pieza visual exhibida en el pabellón de Chile. Esta iniciativa científica, liderada por Guillermo Cabrera Vives, académico de la Facultad de Ingeniería y director del Centro de Datos e Inteligencia Artificial de la Universidad de Concepción (CDIA UdeC), mostró cómo la inteligencia artificial está transformando el estudio del universo. En su presentación “ALeRCE: Real-Time A.I. for the Changing Sky”, Cabrera Vives detalló el uso de algoritmos de machine learning para procesar en tiempo real millones de alertas astronómicas generadas por telescopios de gran campo, anticipando el futuro del análisis de datos en astronomía. “Gracias a sus cielos privilegiados, Chile alberga gran parte de los telescopios más importantes del mundo, lo que lo convierte en la capital mundial de la astronomía. La participación de ALeRCE en la Expo Osaka 2025 permite mostrar cómo estamos liderando, desde Chile, el uso de inteligencia artificial para explorar el universo gracias a los datos a los cuales tenemos acceso”, señaló Cabrera Vives. IA y astronomía: ciencia chilena al servicio del mundo “El futuro de la astronomía pasa por la inteligencia artificial”, afirmó Francisco Förster Burón, investigador del Centro de Modelamiento Matemático (CMM) y cofundador de ALeRCE. La capacidad de análisis automatizado será esencial para gestionar los volúmenes masivos de datos generados por nuevos telescopios como el Observatorio Vera Rubin. También se exhibió el video “Chile: from clear skies to advanced science”, desarrollado por el CMM y el equipo de ALeRCE, donde se destacan los avances del país en ciencia astronómica y el potencial tecnológico nacional. Sobre ALeRCE ALeRCE es un broker astronómico desarrollado por el CMM, el Instituto Milenio de Astrofísica (MAS), la Universidad de Concepción y el Data Observatory. Procesa datos en tiempo real mediante infraestructura cloud e inteligencia artificial, y es el único proyecto chileno seleccionado para trabajar con el flujo de alertas del Legacy Survey of Space and Time (LSST) del Observatorio Vera Rubin. Chile en Expo Osaka 2025 La Expo Osaka se realiza entre el 13 de abril y el 13 de octubre de 2025, y Chile participa bajo el lema “Salvando Vidas”, abordando desafíos como la prevención de desastres, la salud pública y la sostenibilidad ambiental. ALeRCE representa un ejemplo de cómo la ciencia de datos y la inteligencia artificial chilena están al servicio de soluciones globales.
Astronomía chilena dijo «presente» en Expo Osaka gracias a proyecto ALeRCE Read More »
En el marco del programa Mundo Laboral y Empleabilidad UdeC de Alumni UdeC, el Centro de Datos e Inteligencia Artificial desarrolló la charla “Potencia tu Búsqueda de Empleo con Inteligencia Artificial”, una actividad orientada a estudiantes y egresados/as interesados en fortalecer sus estrategias laborales mediante el uso de herramientas digitales. Durante la sesión, se exploraron aplicaciones prácticas de la inteligencia artificial (IA) para enfrentar de mejor manera los desafíos del mundo del trabajo, con foco en áreas clave como mejorar el CV y la preparación estratégica para entrevistas. Además, se abordó un aspecto cada vez más relevante: cómo los reclutadores utilizan IA en sus propios procesos de selección, y por qué es clave comprender estas dinámicas para destacar como candidato/a. «Conocer y utilizar correctamente las herramientas de Inteligencia Artificial puede marcar una diferencia en la búsqueda de empleo. Cuando se usan con criterio, estas tecnologías permiten resaltar habilidades de forma estratégica y eficiente, potenciando el perfil profesional y mejorando las oportunidades reales en el mercado laboral», destacó Ricardo Hernández, ingeniero de Proyectos CDIA UdeC. También valoró la oportunidad de acercar conocimiento práctico y accesible a estudiantes y profesionales en formación: «Fue una grata experiencia poder acercar herramientas de Inteligencia Artificial que pueden aportar de manera concreta en la búsqueda de empleo. El objetivo fue ofrecer recursos útiles y aplicables, y confío en que puedan marcar una diferencia en sus procesos laborales. La charla fue bien recibida, lo que me deja contento y con la sensación de haber generado un aporte».
Inteligencia artificial para potenciar tu búsqueda de empleo: charla Alumni y CDIA UdeC Read More »
En enero de 2024, la CPC Biobío publicó su informe de actividad económica. Los resultados alertan sobre una tendencia que ya no puede ignorarse: la necesidad urgente de tomar decisiones basadas en datos en el Biobío. Las cifras son claras: Las inversiones aprobadas en la región cayeron un 55% respecto a 2019. El desempleo alcanzó el 7,8%, una de las tasas más altas en los últimos años. Las empresas están priorizando la mantención de operaciones, dejando de lado la expansión. Esta situación no solo refleja una economía contenida, sino también una falta de estrategias basadas en evidencia. El Biobío tiene datos. ¿Por qué no los usa? En muchos niveles de decisión, públicos y privados, la información está disponible: presupuestos, proyecciones, catastro de proyectos, productividad, empleo. Sin embargo, los datos no se transforman en acción. Desde el Centro de Datos e Inteligencia Artificial de la Universidad de Concepción (CDIA UdeC) impulsamos el uso estratégico de información mediante inteligencia artificial, ciencia de datos y modelamiento predictivo. Herramientas que permiten avanzar de la intuición a la planificación efectiva. ¿Qué se puede hacer diferente? Aquí algunos ejemplos donde decisiones basadas en datos en el Biobío pueden marcar una diferencia: Definir sectores prioritarios para inversión con impacto en empleo y encadenamientos productivos. Evaluar políticas públicas antes de implementarlas, modelando escenarios. Medir impacto real de subsidios e incentivos en tiempo real. Anticipar brechas territoriales para distribuir recursos con mayor justicia. No se trata de tener más datos, sino de usarlos bien El desafío no es solo técnico, sino cultural. Durante años, la región ha confiado en decisiones replicadas por costumbre o percepción. Pero los desafíos actuales requieren evidencia, análisis y tecnología aplicada. Por eso, desde el CDIA UdeC trabajamos junto a instituciones públicas, empresas e investigadores para transformar datos en conocimiento útil. El Biobío está frente a una oportunidad. La evidencia existe. La tecnología también. Lo que falta es hacer de los datos una herramienta central en cada decisión relevante.
Biobío: menos inversión, más desempleo… y una oportunidad para decidir mejor Read More »
En la industria, cada minuto de inactividad cuesta dinero. En ese contexto, el mantenimiento predictivo con inteligencia artificial se ha convertido en una herramienta clave para mantener la continuidad operativa, reducir costos y mejorar la seguridad. Mientras algunas empresas siguen reaccionando ante fallas, otras ya están implementando modelos predictivos basados en datos que permiten anticiparse a los problemas antes de que ocurran. ¿Qué es el mantenimiento predictivo? A diferencia del mantenimiento correctivo (reparar tras la falla) o el preventivo (intervenciones programadas), el mantenimiento predictivo usa inteligencia artificial, sensores e historial de datos para identificar patrones y predecir fallas en tiempo real. Esto permite intervenir justo cuando es necesario y evitar tanto fallos imprevistos como intervenciones innecesarias. Beneficios directos para tu empresa Implementar una estrategia de mantenimiento predictivo ofrece ventajas concretas y cuantificables: Ahorro en costos: menos reparaciones de urgencia, mejor planificación de repuestos y servicios. Menos interrupciones: los equipos se mantienen operativos por más tiempo. Uso eficiente de recursos: intervenciones solo cuando realmente se necesitan. Mayor seguridad: se reducen los riesgos asociados a fallos catastróficos. Vida útil extendida: los activos duran más gracias a un monitoreo inteligente. Mejores decisiones: los datos en tiempo real permiten planificar estratégicamente. El impacto no es solo técnico: mejora la competitividad, optimiza la logística interna y permite una mejor gestión de activos a largo plazo. ¿Cómo se implementa? En el Centro de Datos e Inteligencia Artificial de la Universidad de Concepción, trabajamos con empresas para diseñar soluciones personalizadas de mantenimiento predictivo, basadas en: Integración de sensores industriales (IoT). Modelos de machine learning entrenados con datos históricos. Plataformas de monitoreo en tiempo real. Visualización de alertas e informes predictivos. Cada empresa es distinta. Por eso, las soluciones deben adaptarse a los activos, procesos y ciclos de operación propios de cada una. ¿Quieres saber cómo implementarlo en tu empresa? Contáctanos y exploremos una solución hecha a medida. Contacto
Mantenimiento predictivo con inteligencia artificial: menos fallos y más eficiencia Read More »
El Dr. Pedro Salcedo Lagos, académico de la Universidad de Concepción y miembro del Doctorado en Inteligencia Artificial del CRUCH Biobío-Ñuble, fue invitado por el Tribunal Laboral de Concepción para dictar la charla “Transformando el trabajo judicial: el poder de la IA en los tribunales laborales”. La actividad abordó el potencial de la inteligencia artificial (IA) como herramienta de apoyo en la labor de jueces, abogadas y abogados, en un contexto de creciente carga de trabajo y complejidad jurídica. Aplicaciones de la IA en los procesos judiciales La presentación, solicitada directamente por el tribunal, respondió al interés institucional por explorar cómo la IA puede contribuir a la mejora de procesos judiciales. El Dr. Salcedo expuso los fundamentos tecnológicos de la IA, sus aplicaciones en el ámbito jurídico y los principales desafíos éticos asociados a su adopción. Entre los beneficios destacados, mencionó la automatización de tareas como la revisión documental, la gestión de expedientes y la programación de audiencias. Estas herramientas permitirían optimizar recursos humanos y enfocar el trabajo en aquellas decisiones que requieren análisis crítico y juicio humano. Más eficiencia, mayor acceso y transparencia Además de la mejora operativa, el Dr. Salcedo subrayó el potencial de la IA para fortalecer el acceso a la justicia y la transparencia institucional. “El interés del Poder Judicial en explorar las aplicaciones de la inteligencia artificial es de vital relevancia”, señaló el Dr. Salcedo, y agregó: “Imagina asistentes virtuales que traduzcan resoluciones complejas a lenguaje claro, o motores de búsqueda inteligentes que permitan a cualquier ciudadano encontrar jurisprudencia relevante. Todo esto contribuye a una justicia más abierta y cercana”. Herramientas concretas para el derecho laboral Durante su exposición, el académico presentó casos de uso aplicados a procesos laborales, incluyendo herramientas como Gemini Flash, Gemini 2.5 Pro, NotebookLM y Deep Research. Mostró cómo estas soluciones pueden ser útiles en etapas como la tramitación de demandas, el análisis de contratos o la elaboración de informes que acompañen la deliberación judicial. En un caso hipotético sobre despido por actividad sindical, demostró cómo la IA puede ayudar a identificar patrones jurídicos y evaluar escenarios posibles. En este contexto, enfatizó: “La IA no toma decisiones judiciales. Lo que hace es aportar evidencia estructurada, contexto jurídico y análisis de datos, siempre como un complemento al juicio humano”. Ética, riesgos y responsabilidad Consultado sobre los temores que genera la implementación de IA en instituciones como el Poder Judicial, el Dr. Salcedo no esquivó el tema: “Uno de los mayores riesgos es el sesgo en los datos. Si los algoritmos se entrenan con información histórica que reproduce desigualdades, se pueden perpetuar decisiones injustas”. También advirtió: “Los jueces deben poder entender por qué una herramienta sugiere determinada información. Si no lo entienden, no pueden confiar en ella”. Entre otros riesgos, mencionó la automatización excesiva, la vulneración de la privacidad, la dificultad para determinar responsabilidades legales en caso de error, y la resistencia cultural al cambio. Y puntualizó: “Por eso es vital mantener la supervisión humana, establecer marcos éticos claros y promover capacitación constante en IA aplicada a contextos públicos”. Modelos de mundo: los límites del conocimiento artificial Uno de los conceptos que más resonó entre las y los magistrados asistentes fue el de “modelo del mundo”. El Dr. Salcedo explicó: “Las máquinas no pueden captar el conocimiento que callamos: intuiciones, contradicciones internas, sentido común construido socialmente. Por eso, la IA no puede —ni debe— reemplazar la deliberación humana en justicia”. Vinculación entre academia y sociedad La participación del Dr. Salcedo como académico del Doctorado en Inteligencia Artificial del CRUCH Biobío-Ñuble refuerza la misión de este programa: desarrollar conocimiento avanzado en IA con un enfoque interdisciplinario y al servicio de los desafíos sociales del país. Con una destacada trayectoria en investigación aplicada —en áreas como salud mental, lingüística, educación y ética de la tecnología—, el Dr. Salcedo aporta una mirada integral al desarrollo responsable de la inteligencia artificial.
Con el objetivo de optimizar la gestión del Centro y fortalecer sus vínculos con la industria y la comunidad académica, es que el CDIA UdeC reestructuró su modelo de gestión, pasando de un único director a un directorio compuesto por seis académicos. Dicha estructura permitirá establecer redes más directas con investigadores y profesionales del área, aumentando así, la capacidad del Centro para conectar con actores clave. Además, dicha modificación permitirá una mejor alineación con las estrategias tanto de la Facultad de Ingeniería como de la Universidad de Concepción, para una mejor gestión. El nuevo directorio lo integran los siguientes académicos y académica de amplia trayectoria: Guillermo Cabrera Vives, Doctor en Ciencias de la Computación, Universidad de Chile Marcela Varas Contreras, Magíster en Ciencias de la Computación, Universidad de Concepción Julio Godoy del Campo, Doctor en Ciencias de la Computación, Universidad de Minnesota Gonzalo Rojas Durán, Doctor en Ingeniería de Software, Universidad Politécnica de Valencia José Fuentes Sepúlveda, Doctor en Ciencias de la Computación, Universidad de Concepción Hugo Garcés Hernández, Doctor en Ciencias de la Ingeniería, Universidad de Concepción Este cambio representa un paso significativo para el Centro, que continúa su misión de impulsar la transferencia tecnológica, desde la academia hacia organizaciones públicas y privadas, permitiendo explotar su conocimiento a través de los datos.
Liderando por segundo año consecutivo, Chile se posicionó en el primer lugar con 73,07 puntos sobre 100 en la 2° edición del Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA 2024). Este ranking, encabezado por el Centro Nacional de Inteligencia Artificial de Chile (CENIA), evaluó la situación de 19 países de la región. En segundo y tercer lugar se ubicaron Brasil (69,30 puntos) y Uruguay (64,98 puntos), respectivamente. Apoyado por la Unión Europea en el marco de la Alianza Digital UE-LAC, este índice analiza 76 variables agrupadas en tres dimensiones clave: Factores Habilitantes, Investigación, Desarrollo y Adopción, y Gobernanza. Chile destacó entre los líderes regionales, sobresaliendo en áreas como gobernanza, infraestructura, talento humano, investigación, desarrollo y adopción de IA. Liderazgo de Chile en IA En particular, Chile se encuentra sobresaliendo en infraestructura, ítem crucial para el avance de la IA en cualquier nación. “Los centros como el nuestro aportan a su desarrollo, ya que a partir de ellos se generan fondos que sirven para comprar nuevas máquinas, más potentes y más poderosas. Y partir de estas, se pueden entrenar nuevos modelos, con nuevas capacidades o incorporando mayor cantidad de datos”, señaló Manuel Pérez, CTO del Centro de Datos e Inteligencia Artificial UdeC. “Desde el CDIA, por ejemplo, a partir de fondos como los del proyecto Deep-Hub, hemos comprado computadores que hoy están alojados en Ingeniería de Sistema de la UdeC, y parte de nuestros estudiantes también pueden hacer uso de esos recursos para poder desarrollar sus memorias de títulos, tesis, y aprender sobre el tema”, añadió Manuel. Por otro lado, en la dimensión de investigación, desarrollo y adopción (I+D+A), Chile comparte posiciones de liderazgo junto a potencias regionales como Brasil y Uruguay. Espacios como el CDIA UdeC son clave para impulsar la investigación avanzada y fomentar la innovación tecnológica. “Somos un centro donde se genera innovación e investigación que permite desarrollar proyectos de vanguardia que se adopten dentro de distintas organizaciones para sacar provecho de ello. Entonces esta comunicación con la industria ayuda a que se genere innovación en la misma” comentó Manuel. “Por otra parte también tenemos nuestros programas académicos que ayudan en la formación de nuevos talentos y nuevas capacidades en inteligencia artificial, que ayudan a que más personas estén desarrollando y solucionando problemas con este tipo de tecnología”, concluyó.
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CRÉDITOS 6 / 48 HORAS
Esta asignatura está orientada a la formación de competencias básicas para la solución de problemas de naturaleza algorítmica elemental, junto con el diseño y consulta de bases de datos relacionales de baja complejidad. Contempla el desarrollo de habilidades básicas en programación y algoritmos e incluye conceptos fundamentales para el trabajo con bases de datos.
