Paso 1: Información Básica del Proyecto
Crea el perfil básico de tu proyecto con nombre claro, descripción atractiva y tags que te ayuden a conectar con financiadores especializados.
¿Qué lograrás en este paso?
En este primer paso (3 minutos aproximadamente) crearás la primera impresión de tu proyecto. Completarás:
- ✅ Nombre del proyecto - Claro, específico y atractivo
- ✅ Descripción corta - Elevator pitch de 200 caracteres
- ✅ Sector principal y secundario - Para categorización
- ✅ Tags - Keywords que financiadores buscan
Este paso es crucial: el 78% de financiadores deciden si hacer click en un proyecto basándose únicamente en el nombre y descripción corta.
✨ TIP: Primera impresión importa: Invierte 5-10 minutos pensando en un buen nombre y descripción antes de escribir. Marca la diferencia entre 48 horas y 2 semanas para conseguir financiación.
Campo 1: Nombre del proyecto
Qué es un buen nombre
Un nombre de proyecto efectivo debe ser:
- Específico: Describe QUÉ haces, no solo que es "innovador"
- Claro: Cualquiera entiende de qué va en 3 segundos
- Técnico pero accesible: Muestra expertise sin jerga incomprensible
- Máximo 80 caracteres: Legible en listados y móvil
Fórmula efectiva para nombres
[Tecnología/Método] + [Aplicación específica] + [Beneficio clave]
Ejemplos aplicando la fórmula:
- "ML detección fraude bancario en tiempo real <100ms"
- "Biosensor CRISPR diagnóstico rápido tuberculosis"
- "Sistema IoT optimización energética industrial -40% consumo"
- "Robot colaborativo + visión artificial para inspección calidad"
Ejemplos good vs bad
Buenos nombres ✅:
1. "Sistema ML predicción mantenimiento industrial con 94% accuracy"
→ Tecnología (ML), aplicación (mantenimiento), beneficio (94%)
2. "Proceso fabricación aditiva metales con control microestructura real-time"
→ Método (fab aditiva), qué hace (control microestructura), cuándo (real-time)
3. "Plataforma blockchain trazabilidad agroalimentaria certificada"
→ Tecnología (blockchain), aplicación (trazabilidad), sector (agro)
4. "Algoritmo optimización rutas logísticas -35% consumo combustible"
→ Qué (algoritmo rutas), aplicación (logística), beneficio (-35%)
5. "Chatbot IA multilingüe sector salud cumplimiento GDPR"
→ Tecnología (IA chatbot), sector (salud), compliance (GDPR)
Malos nombres ❌:
1. "Proyecto innovador"
→ Demasiado vago, no dice qué haces
2. "Startup tech con IA"
→ Genérico, podría ser cualquier cosa
3. "SAAS-MLOps-v2.3-Enterprise-Edition"
→ Demasiada jerga técnica, incomprensible
4. "Sistema"
→ Extremadamente vago
5. "El futuro de la logística está aquí"
→ Marketing exagerado sin información
Tips específicos por sector
Software/IA:
- Incluye tecnología específica (ML, NLP, Computer Vision)
- Métrica clave si la tienes (accuracy, latencia, escalabilidad)
- Aplicación concreta (no solo "IA")
Ejemplo: "Motor NLP análisis sentimiento redes sociales 15 idiomas tiempo real"
Biotecnología:
- Incluye técnica/método (CRISPR, biosensor, secuenciación)
- Patología o aplicación específica
- Ventaja vs métodos existentes
Ejemplo: "Biosensor electroquímico detección cáncer colorrectal early-stage no invasivo"
Industrial/Manufactura:
- Proceso o sistema específico
- Mejora cuantificable
- Tecnología aplicada
Ejemplo: "Gemelo digital proceso inyección plástico optimización -28% defectos"
Energía/Sostenibilidad:
- Fuente/aplicación energética
- Métrica de sostenibilidad
- Innovación específica
Ejemplo: "Sistema almacenamiento energía térmica PCM viviendas -50% calefacción"
Campo 2: Descripción corta (200 caracteres)
Qué es una buena descripción corta
Tu descripción corta es tu elevator pitch. Debe responder en 200 caracteres:
- ¿Qué problema resuelves? (30-40 caracteres)
- ¿Cómo lo resuelves? (80-100 caracteres)
- ¿Por qué es mejor? (60-80 caracteres)
Fórmula efectiva
[Problema] + [Solución técnica] + [Mejora vs estado arte] + [Aplicación]
Ejemplo:
"Detectamos fraude bancario con 99% accuracy en <100ms combinando CNN+Transformer, superando 3x las soluciones actuales para banca digital."
(176 caracteres)
Ejemplos good vs bad por sector
Software ML - BUENO ✅:
"Predecimos mantenimiento industrial con 94% precisión y 6 meses antelación mediante ML híbrido. Reducimos costes paradas 80% vs mantenimiento programado tradicional."
(183 caracteres)
Software ML - MALO ❌:
"Usamos inteligencia artificial avanzada para mejorar significativamente los procesos industriales de nuestros clientes con tecnología innovadora."
(157 caracteres - vago, sin métricas ni especificidad)
Biotech - BUENO ✅:
"Detectamos tuberculosis resistente en 2h vs 48h actual con biosensor CRISPR multiplexado. Especificidad 98%, apto para punto de atención en zonas rurales."
(172 caracteres)
Biotech - MALO ❌:
"Revolucionamos el diagnóstico médico con nuestra plataforma basada en biotecnología de vanguardia para detectar enfermedades de forma rápida."
(148 caracteres - marketing sin sustancia)
Industrial - BUENO ✅:
"Controlamos microestructura en fabricación aditiva metales en tiempo real con termografía + ML. Reducimos defectos 92% y certificamos 100% piezas aeronáuticas."
(179 caracteres)
Industrial - MALO ❌:
"Mejoramos procesos de fabricación con tecnologías Industry 4.0 avanzadas aplicadas a diferentes sectores industriales."
(127 caracteres - genérico sin métricas)
Energía - BUENO ✅:
"Reducimos consumo energético edificios 40% con IoT + ML predictivo que aprende patrones de uso. Sistema instalado en 12 edificios corporativos en Euskadi."
(169 caracteres)
Energía - MALO ❌:
"Optimizamos la gestión energética de edificios mediante tecnología IoT y algoritmos inteligentes para un futuro sostenible."
(133 caracteres - no cuantifica mejora)
Checklist descripción corta efectiva
Antes de continuar, verifica tu descripción:
- Explica QUÉ problema específico resuelves
- Menciona CÓMO lo resuelves (tecnología/método)
- Incluye al menos 1 métrica cuantificada
- Compara vs solución existente o estado del arte
- Es comprensible para no-expertos del sector
- Usa menos de 200 caracteres
- NO usa jerga innecesaria
- NO hace promesas exageradas sin datos
Campo 3: Sector principal y secundario
Sectores disponibles en 64bis.eus
Selecciona el sector que mejor describe tu proyecto:
Tecnología:
- Software y aplicaciones
- Inteligencia Artificial y Machine Learning
- Ciberseguridad
- Blockchain y Web3
- Cloud computing e infraestructura
Biotech y Salud:
- Biotecnología
- Dispositivos médicos
- Salud digital
- Farmacéutica
- Diagnóstico
Industria:
- Manufactura avanzada
- Robótica y automatización
- Materiales innovadores
- Impresión 3D y fabricación aditiva
- IoT Industrial
Energía y Sostenibilidad:
- Energías renovables
- Almacenamiento energético
- Eficiencia energética
- Movilidad sostenible
- Economía circular
Agroalimentario:
- Agritech
- Foodtech
- Trazabilidad alimentaria
Movilidad:
- Vehículos autónomos
- Electrificación
- Logística inteligente
Otros:
- Aeroespacial
- Química avanzada
- Construcción e infraestructuras
Cómo elegir sector principal vs secundario
Sector principal: El sector del cliente final o aplicación principal Sector secundario: La tecnología habilitadora o sector adicional
Ejemplos:
Proyecto: Sistema ML para optimización energética edificios
Sector principal: Energía y sostenibilidad
Sector secundario: IA y Machine Learning
Proyecto: Biosensor IoT para monitorización pacientes remotos
Sector principal: Biotech y Salud
Sector secundario: IoT Industrial
Proyecto: Blockchain para trazabilidad cadena suministro agroalimentaria
Sector principal: Agroalimentario
Sector secundario: Blockchain y Web3
💡 INFO: Por qué importa: Los financiadores filtran proyectos por sector. Elegir correctamente aumenta un 3,2x las probabilidades de que financiadores especializados vean tu proyecto.
Campo 4: Tags (keywords)
Qué son y para qué sirven
Los tags son keywords que:
- Ayudan a financiadores a encontrar tu proyecto al buscar
- Aparecen en filtros del marketplace
- Mejoran el matching con financiadores especializados
- Son indexados para búsqueda
Puedes añadir 5-10 tags por proyecto.
Tipos de tags efectivos
Tags tecnológicos (qué tecnología usas):
- Machine Learning, Deep Learning, Computer Vision, NLP
- IoT, Sensores, Edge Computing
- Blockchain, Smart Contracts
- Robótica, Automatización
- Cloud, AWS, Microservicios
Tags de aplicación (para qué se usa):
- Mantenimiento Predictivo, Quality Control
- Diagnóstico Médico, Telemedicina
- Optimización Energética, Smart Grid
- Trazabilidad, Supply Chain
- Fraud Detection, Cybersecurity
Tags de beneficio (qué problema resuelve):
- Reducción Costes, Eficiencia
- Sostenibilidad, Net Zero
- Seguridad, Compliance GDPR
- Automatización, Productividad
- Escalabilidad, Real-time
Tags de sector específico:
- Pharma, Biotech, Medical Devices
- Industry 4.0, Smart Manufacturing
- Fintech, Insurtech, Regtech
- Agritech, Foodtech
- Cleantech, Renewable Energy
Ejemplos de sets de tags efectivos
Proyecto ML fraude bancario:
Tags seleccionados (8):
- Machine Learning
- Deep Learning
- Fraud Detection
- Real-time Processing
- Fintech
- Cybersecurity
- Banking
- Risk Management
Por qué funciona: Combina tecnología (ML, DL), aplicación (fraud detection),
sector (fintech, banking) y beneficio (cybersecurity, risk)
Proyecto biosensor diagnóstico:
Tags seleccionados (7):
- Biotecnología
- Biosensor
- Diagnóstico Médico
- CRISPR
- Point-of-Care
- Salud Digital
- Medical Devices
Por qué funciona: Tecnología (biosensor, CRISPR), aplicación (diagnóstico),
contexto (point-of-care), sector (salud, devices)
Proyecto IoT industrial:
Tags seleccionados (9):
- IoT Industrial
- Mantenimiento Predictivo
- Industry 4.0
- Machine Learning
- Edge Computing
- Sensores
- Smart Manufacturing
- Reducción Costes
- Productividad
Por qué funciona: Stack completo (IoT, ML, Edge), aplicación (mant. predictivo),
sector (Industry 4.0), beneficios (costes, productividad)
Errores comunes con tags
❌ Demasiado generales:
Tags: Innovación, Tecnología, Digital, Futuro, Disrupción
Problema: No aportan información útil, cualquier proyecto podría usar estos
✅ Específicos y útiles:
Tags: Computer Vision, Quality Inspection, Manufacturing, Defect Detection
Beneficio: Financiadores especializados en CV para manufactura te encuentran
❌ Demasiado nicho/crípticos:
Tags: GAN-LSTM-Hybrid, YOLO-v7, Transformer-XL
Problema: Demasiado técnico, pocos financiadores buscan términos tan específicos
✅ Balance técnico-accesible:
Tags: Machine Learning, Computer Vision, Real-time Detection
Beneficio: Técnico pero comprensible, financiadores ML te encuentran
Validación en tiempo real
Mientras completas el Paso 1, el sistema valida automáticamente:
Nombre del proyecto
- ✅ Longitud entre 20-80 caracteres
- ✅ No contiene solo mayúsculas (spam-like)
- ✅ No es duplicado de proyecto tuyo existente
- ⚠️ Advertencia si es muy similar a otros proyectos
Descripción corta
- ✅ Longitud <200 caracteres
- ✅ Contiene al menos un número (métrica preferible)
- ⚠️ Advertencia si no incluye comparativa vs estado arte
- ⚠️ Advertencia si usa palabras marketing exagerado
Sector
- ✅ Sector principal seleccionado (obligatorio)
- ✅ Sector secundario opcional
Tags
- ✅ Mínimo 3 tags seleccionados
- ✅ Máximo 10 tags
- ⚠️ Advertencia si solo usas tags muy generales
Preview en sidebar
Mientras completas Paso 1, ves preview en tiempo real de cómo se verá tu proyecto:
┌─────────────────────────────────────┐
│ PREVIEW PROYECTO │
├─────────────────────────────────────┤
│ Sistema ML detección fraude... │
│ Detectamos fraude bancario con │
│ 99% accuracy en <100ms... │
│ │
│ 🏷️ Software & IA | Fintech │
│ 🏷️ Machine Learning, Real-time... │
│ │
│ 💰 Deducción estimada: 266.000 € │
│ 📍 Bizkaia | I+D aplicada │
└─────────────────────────────────────┘
Próximos pasos
Una vez completes el Paso 1, haz click en "Guardar y continuar".
Qué pasa después:
- Tu información básica se guarda automáticamente
- Pasas al Paso 2: Tipo de proyecto
- Puedes volver atrás en cualquier momento para editar
O si prefieres:
- Click "Guardar borrador" → volver más tarde
- Click "Cancelar" → descarta cambios y vuelve a dashboard
Checklist antes de continuar a Paso 2
Antes de hacer click en "Guardar y continuar", verifica:
- El nombre describe claramente QUÉ haces y el BENEFICIO clave
- La descripción corta incluye al menos 1 métrica cuantificada
- Has comparado tu solución vs estado del arte actual
- El sector principal refleja el mercado objetivo correcto
- Has añadido 5-10 tags relevantes (tecnología + aplicación + beneficio)
- NO usas jerga incomprensible
- NO haces promesas exageradas sin datos
- El preview se ve profesional y atractivo
✨ TIP: Última oportunidad de refinar: Este es el momento de iterar. Los proyectos con nombres y descripciones pulidas consiguen financiación 2,3x más rápido que los que apresuraron el Paso 1.
Siguiente paso: Paso 2: Tipo de proyecto →
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Última actualización: 5 octubre 2025 | Tiempo de lectura: 10 minutos
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