La plataforma de código abierto dashAI está pensada para poner el entrenamiento y la evaluación de modelos de Machine Learning y el uso de modelos de inteligencia artificial generativa sin necesidad de programar y que funciona en el computador de cada usuario/a.
La iniciativa aborda un desafío central del panorama tecnológico actual: el acceso a la inteligencia artificial y la ciencia de datos. Crear o evaluar algoritmos de IA solía requerir avanzados conocimientos de programación en código Python o la dependencia de costosas infraestructuras comerciales en la nube; dashAI rompe este paradigma mediante una interfaz intuitiva "no-code" (sin código) y todo el procesamiento ocurre en el equipo del usuario/a, de modo que los datos nunca salen de su dispositivo.
"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. Para nuestra Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas (FCFM) representa una muestra de liderazgo en el desarrollo de IA para los distintos desafíos del país, demostrando que la democratización de la tecnología requiere herramientas abiertas, que no dejen fuera a quienes no saben programar", destacó la decana, Susana Mondschein.
El desarrollo de esta plataforma fue liderado por la FCFM a través de su Departamento de Ciencias de la Computación (DCC) y de la Iniciativa de Datos e Inteligencia Artificial (IDIA). La construcción de este ecosistema está integrado por el Centro Nacional de Inteligencia Artificial (CENIA) como institución beneficiaria, el Instituto Milenio Fundamentos de los Datos (IMFD) como colaborador, y la empresa Unholster como socio de la industria, logrando escalar la herramienta gracias al financiamiento estatal de la Agencia Nacional de Investigación y Desarrollo (ANID) mediante el fondo Fondef IDeA.
“Esta iniciativa demuestra que Chile puede desarrollar inteligencia artificial de clase mundial desde la colaboración entre la universidad, los centros de investigación y la industria. Nuestro objetivo es democratizar el acceso a estas tecnologías mediante herramientas abiertas que permitan a investigadores, empresas e instituciones innovar sin renunciar al control y la privacidad de sus datos”, explicó el director de IDIA FCFM, profesor del DCC y líder del proyecto, Felipe Bravo.
“Esta plataforma también nos ha permitido robustecer un modelo de desarrollo de tecnologías que articula el esfuerzo de estudiantes universitarios con una visión de largo plazo para construir tecnologías como un bien público para Chile y la región. En el proceso han participado más de 20 tesistas y memoristas de la Universidad de Chile”, agregó la también académica FCFM Uchile, Claudia López.
En la misma línea, el vicerrector de Tecnologías de la Información de la Universidad de Chile, José Correa, subrayó que la eliminación de barreras técnicas permite acercarse directamente, sin conocimientos previos, a modelos de análisis que facilitan la gestión de datos en ciencias sociales, biología, salud o derecho. Y tan importante como todo lo anterior es la seguridad porque “dashAI funciona de manera local. El análisis se realiza en el propio computador, sin que la información salga de él. Para quienes trabajan con datos sensibles, esto no es un detalle menor”.
Mientras que James McPhee, vicerrector de Investigación y Desarrollo de la U. de Chile, explicó que "con dashAI ponemos a disposición de toda la comunidad científica, desarrolladores y del mundo de los datos, un conocimiento de vanguardia generado por la Universidad de Chile. Esta plataforma pública, gratuita y de código abierto democratiza el uso de la inteligencia artificial, y permitirá a quien lo necesite entrenar sus propios modelos locales, resguardando la privacidad de los datos. Este es parte del compromiso con el desarrollo tecnológico del país. Nuestra casa de estudios ofrece una herramienta colaborativa y accesible que aborda desafíos reales al servicio de investigadores, estudiantes y la comunidad en general".
A nivel de innovación técnica, dashAI funciona como una aplicación de escritorio que unifica en un solo entorno el procesamiento de datos, el entrenamiento, la evaluación y la explicabilidad de 76 modelos disponibles, abarcando desde clasificadores tabulares hasta modelos generativos avanzados como Mistral y DeepSeek.
Cada herramienta que se suma a dashAI trae consigo la descripción de sus propias opciones, y el programa genera automáticamente la pantalla para configurarla. Eso permite incorporar nuevos componentes con muy poco trabajo adicional. A la fecha, la plataforma registra más de 18.500 descargas globales.
Desde el sector privado, el director de Tecnologías de Unholster, Sebastián Acuña, agregó que “el valor de esta colaboración es que acorta el camino entre la investigación de punta y su adopción real. dashAI demuestra que cuando la universidad, los centros de investigación y la empresa privada empujan en la misma dirección, la innovación llega a las personas. Y esa articulación es la clave que permite que Chile desarrolle tecnología soberana, hecha acá y con talento local, en lugar de solo consumir la que se diseña afuera”.
Valoraciones desde el ecosistema IA en Chile
Rodrigo Durán, gerente general de CENIA, valoró la presentación de la plataforma, “un proyecto que hemos apoyado para el desarrollo de inteligencia artificial local, segura y responsable en espacios controlados, donde podemos experimentar con mucha mayor facilidad, tranquilidad y a un costo más bajo de lo que se puede hacer en otros espacios”. “Estamos muy contentos del liderazgo que ha tenido Felipe Bravo en esta iniciativa, como investigador principal del CENIA, junto con Cristián Tambley, Pablo Badilla y otros que han participado desde el inicio del CENIA también en la construcción de dashAI. Así que, muchas felicitaciones al equipo y muy contentos hoy día de este nuevo paso”, agregó.
Para Juan Reutter, director de IMFD, esta plataforma “nos permite entrenar modelos de IA en un entorno local, manteniendo la soberanía y privacidad de los datos de entrenamiento, y ofreciendo una alternativa valiosa a los servicios en la nube. Que las personas puedan analizar sus datos y entrenar modelos manteniendo el control sobre su información es un paso importante para fortalecer una IA más accesible y responsable, pues sin datos bien gestionados no podemos crear modelos confiables”.