El PID se orienta a proyectos empresariales de investigación industrial y/o desarrollo experimental, que den lugar a una creación o mejora significativa de productos, procesos o servicios.

El encaje suele ser claro cuando concurren estas condiciones:

• Existe incertidumbre tecnológica demostrable (no solo incertidumbre comercial u organizativa).

• Se expone el estado del arte y se justifica un salto técnico medible, no incremental.

• Hay un plan de validación y verificación de resultados (técnica y, cuando aplica, operativa o regulatoria).

• La explotación se aborda con realismo: suficiente para evidenciar ruta a mercado, sin convertir la memoria en un documento comercial.

En proyectos de IA y datos (muy habituales hoy en día), un punto diferencial suele ser la capacidad de explicar con claridad qué se investiga o desarrolla, por qué no es trivial, y cómo se demostrará que funciona fuera del “entorno de laboratorio” (robustez, generalización, reproducibilidad, integración, etc.).

Condiciones del instrumento: lo que debe condicionar el diseño desde el inicio

Más allá de los titulares, hay condiciones que influyen directamente en el alcance y la arquitectura del proyecto:

• Presupuesto mínimo elegible: 175.000 €.

• Duración habitual: 12–36 meses (y hasta 48 meses en cooperación nacional, según el esquema).

• Cobertura de ayuda: hasta el 85% del presupuesto aprobado, con aportación mínima del 15% por parte de la empresa.

• Naturaleza financiera: ayuda parcialmente reembolsable (con condiciones específicas según el caso).

• Subcontratación: sujeta a límites generales definidos en la ficha del instrumento, que conviene revisar antes de decidir el reparto de capacidades.

• Efecto incentivador: la solicitud debe presentarse antes de iniciar las actividades del proyecto, para no comprometer la elegibilidad.

Estas reglas no son un “anexo”: deberían estar incorporadas desde el principio en el cronograma, el presupuesto, el uso de proveedores y la planificación de validaciones.

Cómo debe “leerse” una buena memoria técnica: verificabilidad, trazabilidad y gestión del riesgo

Una memoria sólida no se limita a describir actividades; debe construir un relato técnico que un evaluador pueda seguir y comprobar. Hay cuatro componentes que, en nuestra experiencia, marcan la diferencia.

Objetivos formulados como resultados verificables

Evita objetivos del tipo “desarrollar una plataforma” o “aplicar IA”. Es preferible definir:

• qué mejora concreta se persigue,

• con qué métricas,

• respecto a qué referencia (baseline),

• y bajo qué condiciones de validación.

Metodología suficientemente operacionalizada

Especialmente en proyectos de datos/IA o en entornos regulados, la metodología debe cubrir:

• origen y gobernanza del dato (calidad, trazabilidad, permisos),

• diseño experimental y validación (incluidos comparadores),

• control de versiones y reproducibilidad,

• consideraciones de seguridad y privacidad cuando proceda.

Hitos auditables (con criterios de aceptación)

Los hitos deben tener criterios de salida: umbrales mínimos, evidencia de validación, entregables verificables. Si los hitos son descriptivos (“desarrollo”, “integración”, “validación”) pero no medibles, la evaluación tiende a penalizar por falta de precisión.

Riesgo tecnológico tratado de forma explícita

Un PID es I+D: se espera incertidumbre. Lo que se valora es que la gestión del riesgo sea adulta:

• identificar los riesgos principales (datos, escalabilidad, robustez, integración, etc.),

• proponer mitigaciones realistas,

• y vincular recursos y planificación a la reducción de esas incertidumbres.

Presupuesto: coherencia técnica y elegibilidad, sin “inflar” partidas

El CDTI contempla como elegibles, entre otros, personal, instrumental y material, y colaboraciones externas (investigación contractual, consultoría y servicios equivalentes), además de costes indirectos asociados según las reglas aplicables.

Lo que más suele reforzar la defensa del presupuesto es la relación directa con la I+D:

• Personal: perfiles y dedicación alineados con tareas críticas y riesgos técnicos.

• Subcontratación: justificada por capacidades no disponibles internamente, dentro de los límites del instrumento.

• Equipamiento: argumentado por necesidad técnica y uso en actividades de I+D, no por conveniencia operativa.

• Coherencia temporal: el gasto debe acompañar el plan de trabajo; concentraciones difíciles de explicar generan dudas.

Explotación e impacto: rigor, realismo y conocimiento del sector

En un PID no se espera un plan comercial exhaustivo, pero sí una lógica de explotación consistente: quién adoptará el resultado, con qué barreras y en qué horizonte.

En salud y biotecnología, esa lógica debe convivir con:

• requisitos de evidencia,

• restricciones de datos,

• integración con entornos clínicos o de laboratorio,

• y, cuando aplica, consideraciones regulatorias.

Una explotación “genérica” suele ser menos creíble que una explotación acotada, con supuestos claros y próximos pasos bien definidos.

MATICAL, expertos en financiación CDTI

Nos centramos en los siguientes pilares para afianzar el éxito para el proyecto de nuestros clientes:

• Estructuración del proyecto: objetivos, paquetes de trabajo, hitos, entregables y métricas.

• Rigor metodológico en datos/IA y salud: trazabilidad, validación, reproducibilidad y gestión del riesgo.

• Coherencia presupuestaria: alineación con incertidumbres técnicas y reglas del instrumento.

• Explotación e impacto: rutas realistas de adopción, especialmente en entornos sanitarios y biotech.

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