Los detalles cuentan la historia. Mientras el debate global sobre inteligencia artificial gira en torno a los gigantes de Silicon Valley y sus modelos de suscripción, un equipo de la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas de la Universidad de Chile lleva más de tres años construyendo una alternativa de descarga gratuita que ya acumula más de 20.000 usuarios.
El proyecto se llama DashAI. Lo lidera Felipe Bravo, académico del Departamento de Ciencias de la Computación (DCC), y ha sido desarrollado en conjunto con la Iniciativa de Datos e Inteligencia Artificial (IDIA) y más de 20 tesistas de la misma casa de estudios. No hay capital de riesgo detrás, ni ronda de financiamiento que anunciar: es academia pura, código abierto y colaboración universitaria.
La propuesta es concreta: permitir que personas sin conocimientos de programación entrenen modelos de inteligencia artificial a partir de archivos Excel. Desde ahí, el usuario puede medir la salud de un conjunto de datos, realizar clasificación tabular o aplicar modelos predictivos. El software también incluye un módulo generativo —comparable en función a herramientas como ChatGPT o Claude— que permite dar instrucciones en lenguaje natural para analizar información.
El crecimiento en descargas, según el propio equipo, se ha concentrado en los últimos meses, lo que sugiere que la explosión de interés popular en la IA ha empujado también hacia herramientas locales y accesibles.
Datos que no salen del computador
Hay un detalle técnico que distingue a DashAI de la mayoría de las plataformas de análisis de datos disponibles hoy: es un programa de descarga, no una aplicación en la nube. Eso significa que la información que el usuario procesa permanece en su propio equipo, sin pasar por servidores externos.
Para sectores como salud, finanzas o derecho —donde la confidencialidad no es opcional sino obligatoria— esa característica no es menor. El vicerrector de Tecnologías de la Información de la Universidad de Chile, José Correa, ha señalado que precisamente esa eliminación de barreras técnicas abre el uso de la plataforma a disciplinas tan diversas como ciencias sociales, biología o derecho.
La decana de la Fcfm, Susana Mondschein, lo resume sin rodeos: «La plataforma DashAI es la prueba de que la academia chilena puede desarrollar tecnología de inteligencia artificial de forma abierta y colaborativa, sin depender de una sola empresa, de plataformas privadas ni de infraestructura extranjera».
El siguiente paso: las pymes
El equipo tiene un objetivo declarado para la próxima etapa. Bravo explica que la mirada está puesta en las pequeñas y medianas empresas, un segmento que necesita gestión de datos para mejorar su eficiencia pero que rara vez puede costear un equipo de programadores. «Hay muchas pymes que necesitan más resultados, y no tienen las capacidades o los recursos para tener programadores. Nos interesaría tener programas de capacitación a pymes a través de los centros que nos apoyan», dice el académico.
La ruta que propone el equipo pasa por centros de apoyo ya existentes, no por nueva burocracia ni por subsidios directos. Es, en ese sentido, un modelo de transferencia tecnológica que apuesta por la capacitación antes que por la dependencia institucional.
La lectura de Hemisferio
DashAI ilustra algo que el debate sobre soberanía tecnológica suele perder de vista: la mejor respuesta a la concentración del mercado de IA no es la regulación estatal ni el proteccionismo, sino la innovación abierta que baja el costo de entrada para el sector privado. Un software gratuito, desarrollado sin infraestructura extranjera y diseñado para que una pyme sin presupuesto tecnológico pueda competir con información de calidad es, en el fondo, un argumento a favor del libre mercado: más herramientas, más actores, menos dependencia de plataformas que cobran por cada consulta.
El reto ahora es que ese potencial llegue efectivamente a las empresas pequeñas. Si los programas de capacitación que menciona Bravo se articulan con agilidad y sin capas innecesarias de intermediación pública, DashAI podría convertirse en un caso de estudio sobre cómo la academia latinoamericana puede generar valor real para la economía productiva. La tecnología ya existe. Lo que sigue depende de cuánta burocracia se interponga en el camino.
