abc - 2 hours ago

Mantenerse informado de todas las ayudas y fondos públicos disponibles puede convertirse en un quebradero de cabeza administrativo para cualquier empresa, especialmente para las pymes. Empezando por localizar las convocatorias, comprobar los requisitos, justificar inversiones o evitar errores en la documentación requiere un tiempo que muchas pymes y autónomos no tienen. Si a eso le sumamos que además, deben tramitarse online, el procedimiento resulta tan complejo que muchos desisten antes de completarlo. Solo en el primer semestre de 2025 se gestionaron más de 35.000 convocatorias, con un volumen de ayudas que supera los 50.000 millones de euros anuales, según datos del Sistema Nacional de Publicidad de Subvenciones y Ayudas Públicas (SNPSAP). Este sistema pone en evidencia su complejidad, ya que cada administración utiliza sus propios canales, plazos y requisitos . De hecho, frente al 73% de las convocatorias de 2024 con concesiones registradas, en lo que va de 2025 solo se registra el 48%, lo que refleja los retrasos y la carga burocrática que aún persisten en su ejecución. En ese contexto, la inteligencia artificial se presenta como una herramienta clave para traducir y simplificar una información que, aunque pública, sigue siendo inabordable para la mayoría de las empresas, especialmente las pymes. Esta brecha se acentúa especialmente entre las pymes, donde la madurez tecnológica aún es limitada. El informe Estado de la Década Digital 2025 revela que solo el 10,3% de las pymes españolas utilizan herramientas basadas en IA , frente al 43,9% de las grandes empresas. La diferencia no solo es tecnológica, sino también cultural y de recursos. De esta necesidad surgió Fandit, explica su CEO, Pedro Robles, una plataforma española que utiliza algoritmos inteligentes para simplificar el acceso a subvenciones públicas . A través de dos líneas de actuación, analizar grandes volúmenes de información desordenada y automatizar tareas repetitivas, se consigue traducir la complejidad del sistema de subvenciones en información clara y accesible para el usuario. «Nuestra IA analiza miles de convocatorias, identifica requisitos y los adapta a cada beneficiario. De este modo, cualquiera puede saber en segundos qué ayudas le corresponden, cómo solicitarlas y con qué plazos, ahorrando tiempo y evitando errores». Pero la tecnología no lo resuelve todo. «La mayoría de autónomos y pequeñas empresas prefiere que una persona especializada gestione las ayudas por ellos», asegura Robles. Por eso, la plataforma se centra en ofrecer herramientas a asesorías y consultoras que actúan como intermediarios. El gran cuello de botella sigue siendo el acceso a la información pública , reconoce Robles. «Si las administraciones usaran criterios y canales comunes, el impacto de la IA sería aún mayor. Esto se podría haber planteado con un cambio de la Ley General de Subvenciones», afirma. Pero no todo es avance y eficacia. Francisco Javier López Martín, cofundador de Outbounders y experto en inteligencia artificial aplicada a la gestión empresarial, advierte que este entusiasmo puede ocultar ciertos peligros . «Existen cuatro problemas principales y uno de ellos es crítico. El primero, el sesgo algorítmico. Si el sistema aprende de datos donde ciertas regiones o sectores recibieron menos ayudas, reproducirá ese patrón sin cuestionarlo. El segundo es la opacidad. La IA te dice sí o no sin explicar por qué, y en fondos públicos eso no vale. El tercero son los errores legales , porque la normativa cambia constantemente. Pero el cuarto, y más preocupante, es el mal uso por falta de control». López Martín ha visto casos de empresas que confían ciegamente en las respuestas sin verificar la información. «Memorias técnicas inventadas, presupuestos que no cuadran o solicitudes donde la IA ha alucinado capacidades que la empresa no tiene. Eso acaba en expedientes rechazados o, peor aún, en devoluciones de fondos por fraude ». Esa trazabilidad será, además, una obligación en la futura normativa europea, que exigirá auditorías periódicas para las herramientas de IA aplicadas a fondos públicos. En esta línea, José Antonio Lozano, Head de IA e Innovación Empresarial de Tokiota, subraya que «las subvenciones son procesos competitivos donde importa tanto la calidad del proyecto como la forma en que se describe». Por eso, insiste, no basta con incorporar la IA como una herramienta puntual, sino hacerlo de manera transversal, integrándola en los equipos y asegurando su capacitación. «Solo así estas soluciones pueden tener un impacto real para acceder a fondos de forma justa y estratégica». Los expertos coinciden en que la IA no puede no debe sustituir al criterio humano, sino complementarlo. En un terreno tan sensible como la financiación pública , los algoritmos no deciden quién merece una ayuda, sino que interpretan los requisitos oficiales y los comparan con el perfil del usuario. Todas las recomendaciones son trazables y auditables, asegura Robles. «Trabajamos únicamente con datos públicos y anónimos, sin analizar ningún dato personal», explica. López Martín, por su parte, insiste en que la tecnología debe usarse «con conciencia», y que las empresas necesitan más criterio que código . «La máquina hace el trabajo pesado, pero un técnico debe revisar y firmar. Verificar las salidas, contrastar con las bases reguladoras originales y mantener trazabilidad de todo el proceso. Además, añade Lozano, «tenemos que entender que las subvenciones son un proceso competitivo donde importa mucho cómo describas lo que te piden, por lo tanto, es necesario tener un buen conocimiento de lo que en realidad trata la subvención, lo que vamos a pedir y para qué». En este sentido, la escalabilidad y la integración resultan esenciales. «Si cada proyecto de IA se desarrolla con múltiples herramientas, la complejidad aumenta y reduce la eficiencia», asegura. En el sector público ya hay ejemplos claros del uso de la IA en la gestión de las ayudas. Red.es, dentro del programa Kit Consulting, utiliza IA para revisar documentación y reducir drásticamente los tiempos de gestión por expediente. En el ámbito privado, cada vez más empresas incorporan buscadores inteligentes o sistemas de revisión automática de memorias, aunque prefieren no publicitarlo. «Todavía hay cierto recelo a decir abiertamente que usan IA para esto», confiesa López Martín. «Pero lo hacen, porque la necesidad es real y el mercado crece rápido», afirma. El debate sobre la soberanía digital es otro punto clave. «¿Dónde se procesan los datos de las subvenciones? ¿Usamos algoritmos extranjeros para fondos públicos españoles?», plantea López Martín. «La IA debería aumentar la transparencia, no reducirla. España necesita desarrollar capacidades propias y poner reglas claras antes de que esto vaya demasiado rápido». Robles también coincide. «El reto no es la tecnología, sino la colaboración público-privada y la apertura de datos. Si los datos están disponibles, las herramientas de IA pueden hacer el resto». Todo apunta a que el futuro pasará necesariamente por la automatización inteligente. Igual que hoy nadie consulta un mapa de carreteras de papel, puntualizan desde Outbounders, dentro de poco resultará impensable tramitar una ayuda sin el apoyo de una herramienta digital. «La cuestión es cómo lo hará. Si como motor de equidad y eficiencia, o como un filtro más en un sistema que ya resulta complejo».

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