- Analizar una convocatoria de propuestas con la IA: criterios, requisitos, trampas y rejilla de elegibilidad.
- Construir con la IA un primer borrador de teoría del cambio, de marco lógico y de narrativa, a partir de los datos de la organización.
- Respetar las reglas de los donantes, evitar el texto genérico y mantener una propuesta honesta y realista.
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1Analizar una convocatoria de propuestas
Una convocatoria de propuestas tiene a menudo de 30 a 80 páginas, con anexos. La IA ayuda a desmenuzarla rápidamente, siempre que se le proporcione el documento completo:
- «Enumera todos los criterios de elegibilidad (organización, socios, zonas, montos, duración) en forma de tabla, con la página de cada criterio».
- «Enumera todos los documentos que se deben aportar y los formatos exigidos (número de páginas, tipo de letra, idioma, anexos)».
- «Resume la rejilla de evaluación y el peso de cada criterio».
- «¿Qué requisitos corre el riesgo de olvidar un candidato con prisa?».
Después, verifique cada elemento en el texto original, sobre todo la fecha límite, el huso horario, los montos mínimo y máximo y las reglas de cofinanciación. Un solo error de elegibilidad hace que se rechace una candidatura, por buena que sea.
Decisión de presentarse o no. Pregunte también: «Teniendo en cuenta nuestro perfil [presencia, experiencia, presupuesto anual, socios], ¿qué criterios cumplimos, cuáles son inciertos y cuáles no cumplimos?». La decisión de presentarse sigue siendo de la dirección.
2Teoría del cambio y marco lógico
La IA es útil para estructurar la lógica de un proyecto a partir de su análisis de necesidades:
- proponer una teoría del cambio (si… entonces… porque…) con supuestos explícitos;
- proponer una jerarquía de objetivos (objetivo general, objetivo específico, resultados, actividades);
- sugerir indicadores SMART y sus medios de verificación;
- verificar la coherencia: ¿contribuye cada actividad a un resultado? ¿Tiene cada resultado un indicador?
Puntos de vigilancia:
- Las metas cuantificadas y los valores de referencia proceden de sus datos y de su capacidad real, nunca de la IA.
- Prefiera los indicadores estándar exigidos o recomendados (normas Esfera, indicadores de los clústeres, indicadores del donante): proporcione la lista al asistente.
- Los supuestos y riesgos deben reflejar su contexto real: seguridad, temporada de lluvias, acceso, precios, autoridades.
Petición tipo. «Aquí está nuestro análisis de necesidades y la lista de indicadores del clúster. Propón un marco lógico en forma de tabla. No inventes ninguna meta: deja vacía la columna de metas. Para cada indicador, indica si procede de la lista del clúster o si es una propuesta».
3La narrativa: del primer borrador al texto de la organización
Para las secciones narrativas (contexto, justificación, enfoque, sostenibilidad, género, rendición de cuentas, localización), un método eficaz:
- Sus elementos primero: enumere en viñetas los hechos, la experiencia, los socios, las lecciones aprendidas. La IA no conoce su valor añadido.
- Primer borrador por la IA, sección por sección, dentro del límite de páginas.
- Reescritura por el equipo: añadir ejemplos concretos, cifras verificadas, nombres de lugares, lecciones reales. Es lo que distingue una propuesta ganadora.
- Crítica por la IA: «Evalúa esta sección según la rejilla de la convocatoria [rejilla]; puntúa cada criterio sobre 5 y propón mejoras».
Los evaluadores leen cientos de candidaturas. Las fórmulas vacías («enfoque holístico e innovador», «sinergias multisectoriales») producidas en serie por la IA bajan la nota. Lo concreto, lo local y lo verificable la suben.
4El presupuesto y su justificación
El presupuesto sigue siendo un trabajo de especialista, con las herramientas financieras de la organización. La IA puede ayudar a:
- redactar la justificación presupuestaria (narrativa) a partir del presupuesto detallado;
- verificar la coherencia entre las actividades de la narrativa y las líneas del presupuesto («Enumera las actividades de la narrativa sin línea presupuestaria, y las líneas sin actividad correspondiente»);
- explicar o escribir fórmulas de hoja de cálculo para los cálculos.
No confíe nunca en ella para los cálculos finales sin verificar: vuelva a calcular en la hoja de cálculo. Y no le dé información salarial nominativa.
Ejemplo de control. La narrativa anuncia 12 sesiones de formación de 25 participantes, pero el presupuesto prevé viáticos para 200 participantes. 12 × 25 = 300 participaciones; si cada persona sigue 3 sesiones, eso da 100 personas, no 200. La incoherencia debe corregirse antes de la presentación: es exactamente lo que la IA puede ayudar a detectar, y lo que el equipo debe decidir.
5Las reglas de los donantes sobre la IA
Los donantes y las fundaciones han empezado a regular el uso de la IA en las candidaturas y los informes. Las posiciones varían: algunos aceptan su uso como ayuda a la redacción, otros piden declararlo, otros recuerdan que el candidato sigue siendo plenamente responsable de la exactitud y la originalidad. Varios organismos de financiación de la investigación prohíben también a los evaluadores utilizar la IA en las candidaturas confidenciales que reciben.
Buenas prácticas:
- lea las condiciones de la convocatoria y las directrices del donante sobre la IA, si las hay;
- declare el uso cuando se pida, de forma factual;
- no dé a una IA de uso general documentos que el donante haya marcado como confidenciales;
- conserve la trazabilidad de sus fuentes y versiones;
- compruebe que la propuesta no promete nada que la organización no pueda cumplir: es un compromiso contractual.
6Más allá de las propuestas: la relación con los donantes
La IA ayuda también en el resto de la captación de fondos:
- Vigilancia de las financiaciones con búsqueda web y fuentes (y luego verificación en el sitio oficial del donante);
- Fichas de donantes a partir de documentos públicos: prioridades, países, montos, procedimientos;
- Notas conceptuales cortas a partir de una propuesta larga;
- Preparación de reuniones: «¿Qué preguntas difíciles podría hacer este donante sobre nuestra estrategia de salida? Propón elementos de respuesta a partir de nuestro documento»;
- Mensajes a los donantes privados: agradecimientos, boletines, respetando la ética de la comunicación.
La relación de confianza, en cambio, se basa en personas: visitas, transparencia sobre las dificultades, informes exactos y a tiempo.
Ejercicio: revisión de coherencia de una propuesta
Situación. Una propuesta WASH de 18 meses anuncia en la narrativa: «10 pozos rehabilitados, 15 000 personas con acceso a agua potable según las normas Esfera (15 litros por persona y por día), 60 comités de gestión del agua formados». El presupuesto prevé la rehabilitación de 8 pozos y la formación de 30 comités. El marco lógico, redactado con la IA, fija como meta «100 % de hogares satisfechos» y contiene un indicador «número de sinergias creadas».
Trabajo solicitado. Detecte los problemas y proponga correcciones.
Corrección. 1) Incoherencia narrativa / presupuesto: 10 pozos frente a 8, 60 comités frente a 30; alinear con lo que realmente se financia y es factible. 2) 15 000 personas a 15 litros por día representan 225 000 litros por día: verificar que el caudal de los pozos rehabilitados lo permite (datos técnicos), y aplicar también la norma Esfera sobre el número de personas por punto de agua. 3) «100 % de hogares satisfechos» no es realista ni creíble: fijar una meta basada en la referencia y la experiencia (por ejemplo 80 %), con el método de medición. 4) «Número de sinergias creadas» no es ni medible ni útil: sustituirlo por un indicador preciso (por ejemplo número de comités funcionales según una rejilla de funcionalidad). 5) Hacerlo revisar por el especialista WASH y el responsable financiero.
Puntos clave
- La IA desmenuza una convocatoria de propuestas; verifique cada criterio en el texto original.
- Metas, valores de referencia y riesgos proceden de sus datos y de su contexto, no de la IA.
- Primer borrador por la IA, reescritura concreta por el equipo, crítica según la rejilla de la convocatoria.
- Verifique la coherencia entre narrativa, marco lógico y presupuesto; vuelva a calcular en la hoja de cálculo.
- Respete las reglas del donante sobre la IA y la confidencialidad; prometa solo lo que es factible.
Hágala a los demás participantes: siguen el mismo curso que usted.
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Para profundizar: referencias del curso
- CICR y Brussels Privacy Hub (2020). Manual sobre protección de datos en la acción humanitaria (2.ª edición). www.icrc.org
- Comité Permanente entre Organismos (IASC) (2023). Orientaciones operativas sobre la responsabilidad de los datos en la acción humanitaria. interagencystandingcommittee.org
- UNESCO (2021). Recomendación sobre la ética de la inteligencia artificial. www.unesco.org
- Naciones Unidas (Junta de Jefes Ejecutivos) (2022). Principios para el uso ético de la inteligencia artificial en el sistema de las Naciones Unidas. unsceb.org
- Unión Europea (2024). Reglamento (UE) 2024/1689 sobre la inteligencia artificial (AI Act). eur-lex.europa.eu
- Unión Europea (2016). Reglamento General de Protección de Datos (RGPD). eur-lex.europa.eu
- CHS Alliance, Groupe URD y Esfera (2024). Norma Humanitaria Esencial en materia de calidad y rendición de cuentas. www.corehumanitarianstandard.org
- Asociación Esfera (2018). Manual Esfera: Carta Humanitaria y normas mínimas para la respuesta humanitaria. spherestandards.org
- OCDE (2019). Mejores criterios para una mejor evaluación: criterios de evaluación del CAD revisados y principios para su uso. www.oecd.org
- National Institute of Standards and Technology (NIST) (2023). Marco de gestión de riesgos de la IA (AI RMF 1.0). www.nist.gov
- Anthropic (2026). Documentación y centro de ayuda de Claude (funciones, confidencialidad, planes). support.anthropic.com
- Google (2026). Centro de ayuda de las aplicaciones Gemini y de Gemini para Google Workspace. support.google.com/gemini
- Anthropic (2026). Guía de redacción de peticiones para Claude (documentación para desarrolladores). docs.anthropic.com
- OCHA (2026). ReliefWeb: informes y mapas humanitarios. reliefweb.int
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