Mejores Prácticas para Proyectos I+D+i
Aprende de los proyectos más exitosos: estrategias comprobadas para describir tu proyecto, atraer financiadores y conseguir financiación en 48 horas.
Los 10 mandamientos de proyectos exitosos
Análisis de los 500 proyectos más exitosos en 64bis.eus revela estos patrones:
1. Cuantifica TODO (métricas concretas)
Por qué importa: Los financiadores toman decisiones basadas en datos. Métricas cuantificadas generan 3,8x más ofertas.
❌ Malo (vago):
"Nuestro sistema es mucho más rápido y preciso que la competencia"
✅ Bueno (cuantificado):
"Nuestro sistema procesa en 87ms vs 500ms competencia (83% más rápido) con 99,2% accuracy vs 94% actual (5,5 puntos mejora)"
Qué cuantificar:
- Mejoras vs estado del arte (%, X veces)
- Métricas técnicas (latencia, accuracy, throughput)
- Impacto de negocio (ahorro €, reducción tiempo, incremento revenue)
- Timeline (meses, hitos fechados)
- Equipo (años experiencia, número proyectos previos)
Ejemplo completo:
Proyecto ML fraud detection
Métricas técnicas:
- Latencia: <100ms (vs 500ms actual = 80% mejora)
- Accuracy: 99,2% (vs 94% = +5,5 puntos)
- False positives: 0,3% (vs 2,1% = 86% reducción)
Impacto negocio:
- Ahorro anual banco: 4,8M € (fraude evitado)
- Reducción revisiones manuales: 92% (FTE savings)
- ROI: 18 meses payback
Timeline:
- Prototipo funcional: Mes 3
- Piloto productivo: Mes 9
- Producto comercializable: Mes 18
Equipo:
- 2 PhDs (23 años experiencia combinada)
- 3 ML Engineers (35 años combinados)
- 12 papers publicados equipo
2. Muestra, no solo cuentes (evidencia visual)
Por qué importa: Evidencia visual aumenta confianza 2,6x. Es la diferencia entre "trust me" y "see for yourself".
Qué incluir:
- ✅ Diagramas de arquitectura técnica
- ✅ Screenshots de prototipos funcionales
- ✅ Gráficas de resultados experimentales
- ✅ Fotos de equipo/laboratorio
- ✅ Videos de demos (si aplica)
Ejemplo:
Biosensor CRISPR tuberculosis
[DIAGRAMA: Arquitectura del biosensor con componentes]
[FOTO: Prototipo funcional en laboratorio]
[GRÁFICA: Especificidad 98% en 200 muestras testadas]
[VIDEO: Demo de uso en 2 minutos - detección real]
✨ TIP: Optimización de imágenes:
- Formato: PNG para diagramas, JPG para fotos
- Resolución: 1920x1080 máximo (legibilidad desktop)
- Anotaciones: Flechas rojas para destacar puntos clave
- Alt text: Siempre describe qué muestra la imagen (SEO + accesibilidad)
3. Sé transparente sobre riesgos (no los ocultes)
Por qué importa: Proyectos que declaran 3-5 riesgos técnicos con mitigación obtienen 2,1x más ofertas. Demuestra que has analizado a fondo.
❌ Malo (ocultar):
"El proyecto tiene alto % de éxito"
✅ Bueno (transparente):
RIESGOS TÉCNICOS PRINCIPALES:
Riesgo 1: Latencia objetivo <100ms puede no alcanzarse
Probabilidad: Media (30%)
Impacto: Alto
Mitigación:
- 3 arquitecturas candidatas en paralelo
- Plan B: 120-150ms ya supera competencia 3x
- Colaboración NVIDIA para optimización avanzada
Riesgo 2: Dataset insuficiente para 99% accuracy
Probabilidad: Baja (15%)
Impacto: Alto
Mitigación:
- Acuerdos firmados con 3 bancos (50M transacciones)
- Data augmentation techniques específicas
- Transfer learning desde modelos pre-entrenados
Riesgo 3: Reentrenamiento continuo degrada performance
Probabilidad: Media (25%)
Impacto: Medio
Mitigación:
- Sistema de validación automática pre-deployment
- Shadow mode testing antes de switch
- Rollback automático si métricas degradan >2%
Tipos de riesgos válidos:
- ✅ Técnicos (incertidumbre científica/ingeniería)
- ✅ De equipo (miembro clave puede salir)
- ✅ De timeline (hito crítico puede retrasarse)
- ❌ Comerciales (eso no es riesgo I+D+i)
4. Demuestra expertise del equipo (credenciales verificables)
Por qué importa: Financiadores invierten en equipos, no solo en ideas. Equipo sólido genera 4,2x más ofertas.
❌ Malo (genérico):
"Equipo altamente cualificado con mucha experiencia"
✅ Bueno (específico):
Dr. Jon Etxeberria - ML Lead
PhD Computer Science (UPV/EHU 2014)
12 años ML aplicado fintech:
- Google: Senior ML Engineer (2015-2020), equipo TensorFlow
- Fintech unicornio: Principal ML Engineer (2020-2023), sistema fraud detection 10M users
Publicaciones: 8 papers NeurIPS/ICML (430 citas totales)
Patentes: 2 concedidas en ML optimization
GitHub: 2.3k stars en repo open-source fraud-detection-ml
LinkedIn: linkedin.com/in/jonetxeberria
Credenciales que suman:
- PhD de universidades reconocidas
- Experiencia en FAANG o unicornios tech
- Papers en conferencias tier-1 (NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR)
- Patentes concedidas
- Proyectos open-source con traction
- Premios/reconocimientos sector
5. Timeline realista (no over-promise)
Por qué importa: Timelines muy agresivos generan desconfianza. Financiadores experimentados saben cuánto toma cada tipo de proyecto.
Tiempos típicos por tipo:
I+D fundamental: 3-5 años
I+D aplicada software: 12-24 meses
I+D aplicada biotech: 24-48 meses
IT software: 6-12 meses
IT industrial: 9-18 meses
❌ Malo (poco realista):
"Desarrollaremos dispositivo médico con certificación CE en 6 meses"
✅ Bueno (realista):
Timeline 24 meses (dispositivo médico)
Meses 1-6: Desarrollo prototipo funcional
Meses 7-12: Validación técnica y optimización
Meses 13-18: Estudios clínicos preliminares
Meses 19-24: Certificación CE (documentación, auditoría)
⚠️ WARNING: Red flag para financiadores: Timeline que promete resultado en mitad del tiempo típico del sector. Señal de inexperiencia o over-optimismo.
Solución: Consulta con expertos del sector, revisa proyectos similares, añade buffer 20-30% a estimaciones iniciales.
6. Compara vs competencia (posicionamiento claro)
Por qué importa: Financiadores necesitan entender tu diferenciación. Comparativas claras generan 2,8x más ofertas.
Estructura efectiva:
ESTADO DEL ARTE ACTUAL:
Competidor A (líder mercado):
- Latencia: 500ms
- Accuracy: 94%
- Coste: 0,02 €/transacción
- Limitación: No funciona en tiempo real
Competidor B (startup Series B):
- Latencia: 200ms
- Accuracy: 90%
- Coste: 0,015 €/transacción
- Limitación: Accuracy insuficiente para banking
Paper académico C (Stanford, 2024):
- Latencia: 100ms (solo benchmark)
- Accuracy: 92% (dataset artificial)
- Estado: Proof of concept teórico, no productizado
- Limitación: No probado en datos reales
NUESTRA SOLUCIÓN:
- Latencia: <100ms (igual mejor paper, superior competencia)
- Accuracy: 99,2% (superior a todos)
- Coste: 0,01 €/transacción (más barato)
- Diferenciación clave: ÚNICA solución que combina latencia + accuracy en producción real
GAP QUE CUBRIMOS:
No existe solución comercial que logre <100ms Y >99% accuracy simultáneamente en detección fraude bancario producción.
Dónde buscar competencia:
- Google Scholar (papers académicos)
- Crunchbase (startups sector)
- Patent databases (patentes relacionadas)
- LinkedIn (empresas contratando en el área)
7. Usa lenguaje claro (evita jerga innecesaria)
Por qué importa: El 40% de financiadores NO son técnicos del área específica. Lenguaje claro aumenta ofertas 1,9x.
Test de claridad: ¿Un ingeniero de otro sector entiende tu descripción en 1ra lectura?
❌ Malo (jerga excesiva):
"Implementamos BERT-based transformer con multi-head self-attention y positional encoding optimizado mediante knowledge distillation desde ensemble de DNN pre-entrenados en corpus domain-specific"
✅ Bueno (claro):
"Usamos IA avanzada (transformers) para procesar lenguaje natural. Optimizamos el modelo mediante técnicas de compresión inteligente, reduciendo su tamaño 80% sin perder precisión. Entrenamos con datos específicos de banca para máxima relevancia"
Estrategia:
- Escribe descripción técnica completa
- Léela a un colega de otro sector
- Anota qué no entendió
- Simplifica esas partes (sin perder rigurosidad)
- Añade glosario de términos técnicos inevitables
8. Presupuesto desglosado (transparencia financiera)
Por qué importa: Presupuesto detallado genera 2,3x más ofertas. Financiadores quieren saber dónde va su dinero.
Estructura mínima:
PRESUPUESTO TOTAL: 380.000 €
PERSONAL (280.000 € - 74%)
- Dr. Jon Etxeberria, ML Lead: 80k/año × 100% × 18m = 120.000 €
- Dra. Maite Albizu, Data Scientist: 65k/año × 80% × 18m = 78.000 €
- Andoni Garmendia, ML Engineer: 55k/año × 100% × 18m = 82.500 €
Subtotal personal: 280.500 € (redondeado 280k)
EQUIPAMIENTO (35.000 € - 9%)
- 4x GPU NVIDIA A100 (8k cada): 32.000 €
- Licencias software (PyTorch, W&B): 3.000 €
Amortización 3 años → deducible ejercicio: 11.667 €
MATERIALES (25.000 € - 7%)
- Dataset adquisición (3rd party): 15.000 €
- Cloud computing AWS (18 meses): 10.000 €
COLABORACIONES (40.000 € - 10%)
- Universidad País Vasco (validación): 25.000 €
- NVIDIA (soporte técnico TensorRT): 15.000 €
TOTAL DEDUCIBLE EJERCICIO: 356.667 €
DEDUCCIÓN I+D 70%: 249.667 €
Por qué financiadores valoran esto:
- Verifica que gastos son elegibles
- Confirma que no hay "padding" artificial
- Muestra seriedad y planificación
- Facilita due diligence
9. Añade social proof (validación externa)
Por qué importa: Validación de terceros aumenta confianza 3,1x.
Tipos de social proof efectivo:
Cartas de intención:
✅ Carta intención BBVA
"Confirma interés en pilotar sistema fraud detection si cumple KPIs definidos"
Fecha: 15/09/2025
Firmada: Director Innovation BBVA
✅ Carta intención Kutxabank
"Compromiso evaluar solución en Q1 2026 si validación técnica exitosa"
Fecha: 22/09/2025
Premios/Reconocimientos:
- Premio Bind 4.0 (Diputación Bizkaia)
- Finalista programa Startup Europe
- Seleccionado aceleradora Startup Wise Guys
Grants/Subvenciones:
- CDTI Neotec: 200k € aprobados
- ENISA Jóvenes Emprendedores: 150k €
- Ronda pre-seed: 300k € (Business Angels Euskadi)
Cobertura mediatica:
- Artículo Expansión: "Las 10 startups vascas a seguir en 2025"
- Entrevista Deia: CTO explica tecnología
- Podcast referente sector
10. Call-to-action claro (qué hacer ahora)
Por qué importa: Proyectos con CTA claro obtienen 1,7x más engagement de financiadores.
❌ Malo (pasivo):
"Si estás interesado en más información, puedes contactarnos"
✅ Bueno (activo):
PRÓXIMOS PASOS PARA INVERSORES:
1. Descarga nuestra memoria técnica completa (30 páginas) [PDF]
2. Revisa demo funcional del prototipo [Video 3min]
3. Agenda call con CTO para Q&A técnico [Calendly]
¿Listo para invertir?
[Hacer oferta ahora] - Respuesta en 24h
¿Más preguntas?
[Chat con el equipo] - Online ahora
Errores fatales a evitar
Error 1: Marketing exagerado
❌ No hagas:
"Revolucionaremos el sector con nuestra disruptive technology que cambiará el mundo del ML forever"
Por qué es fatal: Financiadores experimentados ven cientos de proyectos. Marketing inflado genera rechazo inmediato.
✅ Haz en su lugar:
"Nuestra solución reduce latencia 83% vs competencia actual, permitiendo por primera vez detección fraude en tiempo real con >99% accuracy"
Error 2: Ignorar la competencia
❌ No hagas:
"No existe nada parecido en el mercado"
Por qué es fatal: SIEMPRE hay algo parecido. Decir lo contrario muestra que no investigaste o peor, que mientes.
✅ Haz en su lugar:
"Existen 3 soluciones comerciales [cita nombres], pero ninguna combina latencia <100ms con accuracy >99%. El gap específico que cubrimos es..."
Error 3: Equipo sin sustancia
❌ No hagas:
"Equipo de 5 ingenieros altamente cualificados con mucha experiencia"
Por qué es fatal: Demasiado vago. Financiadores asumen que si no das detalles es porque no tienes credenciales sólidas.
✅ Haz en su lugar:
"Dr. Jon Etxeberria (PhD UPV/EHU, ex-Google 5 años, 8 papers NeurIPS), Dra. Maite Albizu (PhD Stanford, 2 años postdoc Stanford NLP Group)..."
Error 4: Timeline imposible
❌ No hagas:
"Dispositivo médico con certificación CE en 6 meses"
Por qué es fatal: Certificación CE típicamente toma 12-18 meses SOLO el proceso regulatorio. Red flag de inexperiencia.
✅ Haz en su lugar:
"24 meses totales: Desarrollo (6m) → Validación técnica (6m) → Estudios clínicos (6m) → Certificación CE (6m)"
Error 5: Documentación incompleta
❌ No hagas: Publicar proyecto sin ITC o con Modelo 200 ilegible.
Por qué es fatal: Financiadores serios no harán ofertas sin documentación completa. Solo atraes financiadores poco profesionales.
✅ Haz en su lugar:
- ITC de organismo reconocido
- Modelo 200 de 2 años (legible)
- Memoria técnica 15-30 páginas
- Presupuesto detallado
- CVs del equipo
Checklist final: ¿Tu proyecto está listo?
Antes de publicar, verifica que cumples estos 20 criterios:
Información básica
- Nombre específico con métrica clave
- Descripción corta cuantificada (<200 caracteres)
- Mínimo 5 tags relevantes
Detalles técnicos
- Objetivos con métricas específicas y medibles
- Metodología por fases detallada (mínimo 3 fases)
- Comparativa vs competencia existente
- 3-5 riesgos técnicos con mitigación
- Timeline realista según sector (no over-promise)
Equipo
- Nombres y apellidos reales
- Credenciales verificables (PhD, empresa previa, publicaciones)
- Expertise relevante para el reto específico
Financiero
- Presupuesto desglosado por categorías
- Gastos elegibles según normativa
- Deducción calculada correctamente
Documentación
- ITC válido de organismo acreditado
- Modelo 200 últimos 2 años
- Memoria técnica 15-30 páginas
- CVs del equipo
Social proof (opcional pero muy recomendado)
- Cartas de intención de clientes
- Premios/reconocimientos
- Validación externa (grants, financiación previa)
Presentación
- Lenguaje claro (test con colega otro sector)
- Evidencia visual (diagramas, fotos, gráficas)
- Zero errores tipográficos
- CTA claro para financiadores
Resultado:
- 15-17/20: Proyecto bueno, listo para publicar
- 18-19/20: Proyecto excelente, financiación <48h probable
- 20/20: Proyecto perfecto, múltiples ofertas garantizadas
Próximos pasos
Ahora que conoces las mejores prácticas:
- Ver ejemplos reales - 5 proyectos exitosos con análisis detallado
- Crear tu proyecto - Aplica estos principios en el wizard
- Publicar proyecto - Cuándo y cómo hacer visible tu proyecto
¿Dudas sobre cómo aplicar estas prácticas? Consulta con expertos
Última actualización: 5 octubre 2025 | Tiempo de lectura: 12 minutos
¿Te ayudó esta página?