Cómo usar Inteligencia Artificial para conseguir más subvenciones

La combinación de Inteligencia Artificial (IA) y captación de fondos públicos ya no es el futuro: es una oportunidad real y accesible para cualquier entidad social. En uno de los directos más vistos del año en Teaming Academy, contamos con Xavi González Rodrigo, director de Praxia Lab y especialista en IA aplicada al tercer sector, para explicar, paso a paso, cómo las organizaciones pueden multiplicar sus posibilidades de financiación usando herramientas como NotebookLM o ChatGPT.

Este resumen recoge los aprendizajes más potentes del webinar y está diseñado para ayudarte si buscas información práctica sobre IA para subvenciones, optimización de propuestas, análisis de bases o formulación de proyectos. 🚀

1. La IA como aliada estratégica en la captación de fondos 💡

Xavi comenzó recordando una realidad: la mayoría de las convocatorias —especialmente las públicas— incluyen documentos extensos, densos y poco amigables. Detectar requisitos, entender exclusiones o saber si tu organización encaja puede llevar horas o días.

Aquí es donde entra la IA:

✔️ Permite leer, analizar y resumir bases reguladoras en minutos

✔️ Identifica criterios de valoración, exclusiones y requisitos críticos

✔️ Reduce errores humanos

✔️ Acelera la toma de decisiones: ¿nos presentamos o no?

Todo ello sin sustituir la experiencia del equipo, sino liberando tiempo para las tareas de mayor valor.

2. NotebookLM: la herramienta más fiable para analizar bases de subvenciones 📚

Aunque los modelos de lenguaje generalistas como ChatGPT, Claude o Gemini son creativos y flexibles, tienden a “alucinar” cuando no encuentran información exacta. Para bases de subvenciones, eso es un riesgo.

Por eso Xavi recomienda NotebookLM, una herramienta de Google diseñada para:

• Analizar documentos (PDF, enlaces web, audios, imágenes…) y anclar todas las respuestas solo al contenido cargado.
• Mostrar de dónde saca cada dato (con referencias directas a cada documento).
• Mostrar una consistencia más grande a lo largo de toda la interacción.
• Minimizar errores y evitar información inventada.

La parte menos positiva es que no es creativa, ya que no tiene ni conocimiento ni capacidades de generar contenido creativo. Es una herramienta gratuita hasta cierto nivel de uso.

¿En qué destaca para fundraising? 📌 Lectura y comprensión de bases del BOE

En el webinar se cargaron:

• Unas bases reguladoras del IRPF estatal
• La convocatoria anual (160 páginas)
• El documento oficial de preguntas frecuentes

Con solo un par de preguntas, NotebookLM:

• Identificó qué entidades pueden solicitar.
• Detectó fácilmente qué gastos son subvencionables y cuáles no.
• Encontró límites salariales, porcentajes máximos, restricciones territoriales, etc.
• Extrajo criterios de valoración, puntuaciones máximas y requisitos de exclusión.
• Generó un checklist completo con los criterios de valoración, requisitos y la puntuación máxima para cada apartado, y así preparar la candidatura.

3. Preguntar en lenguaje natural = resultados inmediatos ⚡

NotebookLM no sólo contesta preguntas generales, sino también específicas. Y permite hacer preguntas tan simples como:

• “¿Puedo contratar a una persona con esta convocatoria?”
• “¿Qué gastos están prohibidos?”
• “¿Qué puntuación máxima puedo conseguir y en qué apartados debo destacar?”
• “¿Qué requisitos de exclusión existen?”
• “¿Cuándo es el plazo de presentación?”

Uno de los puntos muy importantes de la herramienta es que contesta mostrando exactamente en qué párrafo del BOE lo ha encontrado. Esto es clave para reducir riesgos, especialmente cuando:

✔ Tu equipo no domina 100% la jerga administrativa

✔ Trabajas con varias convocatorias al mismo tiempo

✔ Quieres tomar decisiones rápidas sin perder rigor

Otras opciones dentro de la herramienta con muchas ventajas son el mapa mental o la creación de un podcast de unos 15’ explicando la convocatoria. 🎙️

4. IA para formular proyectos con lógica de Marco Lógico 🛠️

Para la parte de la creación de una propuesta de convocatorias, por el momento la herramienta que mejor funciona es ChatGPT, pero hay que estar atentos a la evolución de las diferentes IAs.

Ventajas de ChatGPT:

Transformar un diagnóstico participativo en un objetivo general, objetivos específicos, resultados, actividades, indicadores, medios de verificación y supuestos y riesgos.

Todo ello siguiendo la metodología de Marco Lógico. Cuánto más contexto con información de la entidad, en qué consiste lo que quieres conseguir y la convocatoria le das a la herramienta, más preciso y valioso es el resultado.

¿Cómo le damos contexto a la herramienta?

Generando un GPT personalizado para facilitar la creación de elementos de la matriz de marco lógico, es decir, un repositorio de información.

Estos GPTs —disponibles en cuentas Plus y similares a los “agentes” de Copilot o los “gems” de Gemini— permiten trabajar con herramientas totalmente contextualizadas que ofrecen respuestas precisas basadas en la información cargada previamente. Además, pueden compartirse fácilmente con todo el equipo, de modo que cualquier persona pueda usar la misma herramienta y mantener la coherencia en los procesos.

Generación de MML (Matriz Marco Lógico)

A partir de un documento creado con toda la información del diagnóstico, se empieza a trabajar con ChatGPT para crear el MML. Se crea desde el icono arriba a la izquierda GTP_Explorar. Después, en la esquina superior derecha, se clica en Crear. Si quieres ver el paso a paso, puedes revisar el directo a partir del minuto: 42:10.

Tip: en el apartado de “Conocimiento”, puedes subir información teórica sobre qué es un MML para que sepa exactamente el resultado que esperas.

Instrucciones dentro de un GPT

Es donde defines cómo debe comportarse, qué debe saber y qué límites debe respetar. Una buena redacción aquí determina la calidad de las respuestas del modelo.

A nivel teórico, las instrucciones deben incluir:

1. 1. Rol y propósito del GPT
   2. Tareas principales y tipo de entregables
   3. Contexto fijo o información base
   4. Tono, estilo y nivel de detalle
   5. Restricciones y límites
   6. Indicaciones sobre cómo gestionar la información del usuario
   7. Ejemplos de uso o comportamientos esperados (opcional pero muy útil)
   8. Normativas, criterios internos o estándares metodológicos

Puedes ver el ejercicio real que Xavi realizó en el directo, a partir del minuto: 36:05.

Generación del MML con ChatGPT 🛠️

Una vez que la herramienta tiene esa información, vamos al chat. Como las instrucciones ya le hemos indicado qué tiene que hacer, el GPT comienza pidiendo el diagnóstico del proyecto. Los siguientes pasos son ir revisando la información que va generando y validarla o indicarle que lo corrija.

Es importante ser crítico con el trabajo desarrollado e ir corrigiendo lo que la herramienta genera.

Esto permite a cualquier entidad:

1. 1. • Hacer formulaciones más coherentes y completas.
      • Alinear el proyecto con lo que pide la convocatoria.
      • Reducir tiempo de trabajo sin perder precisión técnica.
      • Mantener un estilo común en todos los proyectos del equipo.

📌 Importante: La calidad del resultado depende de la calidad del diagnóstico que cargues. Si el diagnóstico es pobre, la IA no podrá inventar un buen proyecto.

5. IA para radar de subvenciones: ¿existe “la herramienta perfecta”? 🔎

En este aspecto, Xavi recomienda probar varias soluciones, como:

1. 1. • FANDIT que ofrece resultados de subvenciones públicas, no privadas y requiere pago de licencia.
      • Crear tareas automáticas programadas en ChatGPT Plus para buscar convocatorias cada día con filtros personalizados.
      • Combinar estas búsquedas con alertas en portales oficiales.

Resultado: No es perfecto, pero detecta oportunidades que normalmente se escapan.

6. Consejos clave de Xavi para usar IA con éxito en captación de fondos 💡

✔ Nunca delegues la decisión final en la IA
La IA es una asistente experta, no una evaluadora de subvenciones.

✔ La IA funciona bien si tú le das contexto sólido
Cuanto mejor sea tu documento, mejor será la propuesta que genere.

✔ Diferencia bien entre herramientas creativas y analíticas

NotebookLM → análisis fiable

ChatGPT / Claude / Gemini → creatividad, adaptación, redacción

✔ Evalúa invertir en planes de pago
Para entidades sociales el retorno en tiempo y eficiencia es enorme.

✔ Crea herramientas internas (GPTs, gems, agentes)
Son reutilizables, coherentes y reducen errores entre personas del equipo.

Esperamos que el post te haya sido muy interesante y hayas aprendido cómo conseguir subvenciones públicas con la ayuda de la IA. Si no quieres perderte ninguno de nuestros webinars gratuitos, suscríbete a nuestro canal de Eventbrite para recibir las alertas de los próximos webinars que vamos a realizar aquí.

Y si quieres aprender más sobre Inteligencia Artificial, tenemos otro post resumen de otro webinar: Aumenta la productividad de tu ONG con Inteligencia Artificial