Hace apenas un par de años, la inteligencia artificial dejó de ser un término reservado para especialistas y comenzó a instalarse en el lenguaje cotidiano. En 2023, millones descubrimos ChatGPT, y con él, una nueva forma de relacionarnos con la tecnología. Algunos creyeron que era el fin de los trabajos; otros, que no era para tanto. Pero su impacto es evidente: la IA llegó para quedarse.
En los ´90 ya había aplicaciones concretas en empresas, como detección de fraudes bancarios. En 2010 conocí Watson de IBM y me sorprendió su capacidad para analizar perfiles desde redes sociales. Aun así, era algo lejano, reservado a corporaciones. Con la llegada de ChatGPT, esa distancia se acortó. La diferencia estuvo en la IA generativa, que puede crear contenido nuevo gracias al poder del cómputo y los datos en línea. La IA tradicional clasificaba o predecía; esta otra inventa, produce, genera.
En Tecnoera nos entusiasmamos y destinamos presupuesto para explorar este campo. Rápidamente descubrimos que construir soluciones propias en IA es muy distinto al desarrollo de software tradicional. Además, surgía una preocupación central: la privacidad de los datos. Exponer información sensible en plataformas externas no era viable. Por eso, decidimos montar infraestructura local.
Ahí comenzó un camino fascinante y complejo: comprender las plataformas, los sistemas, los requisitos técnicos y los marcos para desarrollar IA de verdad. Un territorio distinto al de los algoritmos simples. Fue en ese contexto que participamos y ganamos el concurso de la Corfo para infraestructura de supercómputo e inteligencia artificial, lo que nos dio un nuevo impulso.
Aprendimos que mucho del desarrollo en IA ha venido desde la investigación y el mundo universitario. Las herramientas existen, pero falta conectar los puntos. Hay abundante tecnología: modelos preentrenados, librerías, entornos de prueba. Están ahí, disponibles. Lo desafiante es saber cuál usar, cómo y para qué.
Modelos como los de Hugging Face, frameworks como TensorFlow o PyTorch, sistemas para generar imágenes, transcribir audio o automatizar tareas... Muchos necesitan GPUs, otros no. Nvidia y AMD lideran la fabricación de esos chips. La IA visual (como el reconocimiento de imágenes) y la del lenguaje (como los chatbots) se están cruzando cada vez más. Hoy se pueden describir imágenes con texto o generar imágenes desde una descripción. Las fronteras se diluyen.
Para aplicar IA de forma efectiva, se necesitan datos. Muchos. Pero no basta con tenerlos: hay que estructurarlos y entenderlos. Muchas empresas ni siquiera saben por dónde empezar. Pero en Chile hay una base técnica que viene madurando: profesionales que entienden el valor de la información. Eso allana el camino.
Identificamos tres perfiles clave en este entorno: quienes aplican IA a problemas concretos, quienes diseñan la infraestructura necesaria, y quienes entienden las herramientas. Nosotros estamos construyendo capacidades en infraestructura, y queremos ponerla a disposición de todo el ecosistema. Muchas soluciones se pueden ejecutar sin GPU; otras requieren mucha potencia. Lo importante es saber cuándo y dónde usar cada recurso.
El Csiaa permitirá que empresas chilenas accedan a una plataforma avanzada para desarrollar e implementar soluciones de IA. Este esfuerzo se complementa con el SCI-LABS, impulsado por la Universidad de Chile, con foco en investigación científica. Ambos centros son necesarios: uno construye conocimiento, el otro lo pone en acción.
Estamos al inicio del camino. Aún hay pocos integradores y muchas empresas apenas están comenzando. Debemos formar profesionales, fomentar alianzas, y promover una IA aplicada que sea accesible y transformadora.
Las universidades tienen conocimientos clave, pero no siempre logran traspasarlos a las empresas. Estas, a su vez, no pueden asumir solas los costos y tiempos de la investigación. Por eso, necesitamos puentes. Modelos de colaboración realistas, prácticos y adaptados a nuestra realidad. Donde el saber se traduzca en soluciones, y las soluciones generen impacto.
Lo que viene es exigente. Pero también es la mejor oportunidad que hemos tenido para hacer que la inteligencia artificial deje de ser un misterio y se transforme en motor de desarrollo para todos.
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