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Chile inteligencia artificial ILIA 2024

Inteligencia artificial en Chile: primeros en Latinoamérica según ILIA 2024

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

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Inteligencia artificial para potenciar tu búsqueda de empleo: charla Alumni y CDIA UdeC

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».    

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Mantenimiento predictivo con inteligencia artificial: menos fallos y más eficiencia

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  

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CRÉDITOS 6 / 48 HORAS

Fundamentos de bases de datos y algoritmos

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.