385. Cómo enfrentarnos a las evaluaciones de grants asistidas por IA

¿Te imaginas obtener un 94% o un 95% en una convocatoria Marie Curie y aun así quedarte fuera porque el corte está en el 96%? Eso es lo que ha ocurrido recientemente. Un umbral que hace unos años rondaba el 90–91% ahora se sitúa en cifras que rozan la perfección. Y no es un caso aislado: está pasando en proyectos europeos, ERC y otras convocatorias. El sistema se ha vuelto mucho más competitivo y la pregunta ya no es solo cómo escribir una buena propuesta, sino qué está cambiando para que necesitemos prácticamente la excelencia absoluta para entrar.

Una de las causas más evidentes es el uso masivo de inteligencia artificial por parte de los solicitantes. Investigadores con buenas ideas y buen currículum, pero menos tiempo o habilidad de redacción, ahora pueden generar propuestas sólidas con apoyo de estas herramientas. Resultado: más solicitudes y, en promedio, mejor presentadas. Si aumenta el número de propuestas competitivas, el corte necesariamente sube.

Pero el cambio también está en la evaluación. Cada vez hay más indicios de que se utilizan modelos de lenguaje para realizar un primer filtrado: cargar las bases, cargar la propuesta y pedir una evaluación por criterios. Después, el evaluador humano revisa las mejor puntuadas. Podemos debatir si es adecuado o no, pero lo prudente es asumir que puede estar ocurriendo y prepararse para ello.

Eso implica actuar en dos niveles. Primero, competir mejor: leer en profundidad las bases, entender exactamente qué se evalúa y formular el proyecto con el lenguaje y las palabras clave que activan la máxima puntuación. No basta con tener buenas ideas; deben estar expresadas como espera la convocatoria. Segundo, simular el filtro algorítmico: evaluar nuestra propuesta con distintos modelos, varias veces, identificar patrones de debilidad y corregirlos de forma iterativa. No infinitamente, pero sí lo suficiente para eliminar puntos ciegos.

Después llega la fase humana. Ahí importa la coherencia global, la claridad y la credibilidad científica. En ese punto es clave obtener feedback de supervisores, colegas con experiencia o incluso consultores especializados. Porque aunque la IA pueda filtrar, la decisión final sigue dependiendo de personas.

Y una última idea estratégica: no apostar todo a una única convocatoria. Diversificar, buscar programas nicho menos masificados y reducir la densidad competitiva puede ser tan importante como optimizar el texto. La carrera investigadora implica aplicar de forma constante. Si el sistema cambia, nuestra manera de prepararnos también debe cambiar.

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