7 Pasos para Utilizar el Análisis Predictivo para Identificar Proyectos Prometedores en la Financiación de Subvenciones

7 Pasos para Utilizar el Análisis Predictivo en la Identificación de Proyectos Prometedores en la Financiación de Subvenciones

El análisis predictivo se está volviendo rápidamente indispensable en la toma de decisiones basada en datos, especialmente en la financiación de subvenciones. Utiliza algoritmos estadísticos y técnicas de aprendizaje automático para analizar datos históricos y predecir resultados futuros.

Aplicar el análisis predictivo a la financiación de subvenciones mejora la precisión y proporciona una ventaja competitiva. Te ayuda a identificar rápidamente los proyectos con mayor potencial de impacto, ahorrando tiempo y recursos. Aquí te mostramos cómo puedes pronosticar la tasa de éxito de diversas iniciativas, asignando fondos donde puedan marcar la mayor diferencia.

Entendiendo los Conceptos Básicos de la Financiación de Subvenciones

La financiación de subvenciones es un mecanismo financiero que proporciona apoyo monetario esencial a la investigación, iniciativas y proyectos. A menudo proviene de agencias gubernamentales, fundaciones o corporaciones, estos fondos son el motor de la innovación y el desarrollo en diversos campos. Además, las fundaciones de otorgamiento de subvenciones en Estados Unidos otorgaron un estimado de $105.2 mil millones en 2022 solo, destacando la importancia de esta fuente de financiamiento.

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Sin embargo, identificar qué proyectos financiar siempre ha sido un desafío complejo. Los métodos tradicionales suelen involucrar extensas revisiones de solicitudes y entrevistas, que consumen tiempo y aún pueden resultar en decisiones de asignación deficientes. Por lo tanto, las organizaciones cada vez más confían en la tecnología para mejorar la recaudación de fondos y los esfuerzos de asignación de subvenciones.

1. Identificando las Fuentes de Datos

Encontrar datos relevantes es el primer paso crítico para construir un modelo sólido de análisis predictivo para la financiación de subvenciones. Para el rendimiento de subvenciones anteriores, puedes acceder a bases de datos en línea que ofrecen datos históricos sobre proyectos financiados y sus resultados.

También puedes identificar tendencias en la industria a partir de informes de investigación de mercado, publicaciones gubernamentales y revistas específicas del sector. Según un informe de Gartner, la mala calidad de los datos puede costar a las empresas un promedio de $12.9 millones, lo que destaca la importancia de confiar en fuentes confiables.

Datos incorrectos o sesgados pueden desviar tu modelo predictivo, lo que resulta en conclusiones erróneas y una asignación deficiente de subvenciones. Asegúrate de que las fuentes de datos sean creíbles, actualizadas y precisas.

2. Preprocesamiento de Datos

En esta fase, te aseguras de que los datos estén en un formato fácil de trabajar y consistente en todas las variables, preparando el escenario para que tus herramientas de análisis funcionen al máximo rendimiento. La preparación consume la mayor parte del tiempo en el desarrollo de IA – aproximadamente el 80% – desde la recopilación de datos hasta la producción.

En el contexto de la financiación de subvenciones, el preprocesamiento podría implicar convertir todos los valores monetarios a una moneda común o estandarizar las métricas utilizadas para medir el éxito del proyecto. También puede implicar el manejo de datos faltantes o incompletos llenando los espacios con valores promedio o eliminando entradas incompletas.

Aquí tienes algunos consejos para un preprocesamiento efectivo:

• Eliminar o corregir entradas erróneas para mantener la precisión.

• Convertir datos cualitativos en formatos numéricos adecuados para el análisis.

• Escalar todas las variables a un rango estándar para garantizar que ninguna variable individual influya desproporcionadamente en el modelo.

3. Selección de Características

Las características o variables son los puntos de datos específicos que tu modelo predictivo analizará para realizar pronósticos. En la financiación de subvenciones, estas podrían incluir métricas de rendimiento histórico de un proyecto, nivel de experiencia del equipo, estimaciones de presupuesto, plazos e indicadores clave de rendimiento específicos del sector. Los proyectos con un liderazgo fuerte tienen 1.5 veces más probabilidades de mantenerse dentro del presupuesto.

Un enfoque consiste en comenzar con un conjunto amplio de variables y utilizar la clasificación de importancia de características para identificar las más impactantes. También puedes emplear una estrategia de selección hacia adelante o hacia atrás, donde comienzas con una característica y continúas agregando, o comienza con todas y elimina las menos impactantes.

4. Selección de Modelo

Entre los tipos comúnmente utilizados se encuentran árboles de decisión y modelos de regresión, cada uno con ventajas dependiendo del problema que intentes resolver. Los árboles de decisión descomponen decisiones complejas en opciones más sencillas, representadas por nodos en un gráfico similar a un árbol. Por otro lado, los modelos de regresión buscan encontrar relaciones entre variables.

Por ejemplo, si estás tratando de categorizar proyectos en “alto”, “VoAGI” o “bajo” potencial, un árbol de decisiones podría ser la mejor opción. Sin embargo, un modelo de regresión podría ser más adecuado si estás buscando predecir los montos exactos de financiamiento.

5. Entrenamiento del modelo

En esta etapa, alimentarás a tu modelo con datos históricos, que utilizará para aprender patrones y relaciones. Podría analizar campañas de recaudación de fondos pasadas, el comportamiento de los donantes y los resultados del proyecto en financiamiento de subvenciones. Las empresas que aprovechan la planificación impulsada por datos superan a sus competidores en un 6% en rentabilidad.

Típicamente, dividirías tu conjunto de datos en conjuntos de entrenamiento y prueba. El conjunto de entrenamiento es en el que tu modelo aprende, mientras que el conjunto de prueba puede evaluar su rendimiento. El modelo ajusta iterativamente sus parámetros internos durante el entrenamiento para minimizar errores y mejorar su precisión predictiva.

6. Prueba y validación del modelo

Validar los datos es fundamental para garantizar el éxito de tu proyecto. De hecho, el 98.8% de las empresas invierten en iniciativas de IA, por lo que garantizar la precisión es crucial. También ayuda a evaluar qué tan bien tu modelo se generaliza a nuevos datos no vistos.

No olvides comparar el rendimiento de tu modelo con una línea base, como los estándares de la industria o un modelo más simple. Esto te brinda un punto de referencia para entender cuánto valor agrega tu modelo predictivo. Al hacerlo, evalúas la efectividad de tu modelo y presentas un caso convincente para su implementación.

7. Implementación y monitoreo en tiempo real

Prepara tus aplicaciones de proyecto y datos de financiamiento actuales en el formato que tu modelo requiere. Luego, ejecuta estos datos a través del modelo para generar predicciones o recomendaciones sobre qué proyectos parecen más prometedores.

Después de la implementación inicial, supervisa de cerca cómo las predicciones del modelo se alinean con los resultados reales. Actualizarlo regularmente con datos y resultados actualizados puede mejorar significativamente su precisión con el tiempo. Según McKinsey, el 20% de la pérdida de valor en la transformación organizativa ocurre después de la implementación. Como cualquier herramienta, establece un cronograma de evaluaciones periódicas y considera volver a capacitar el modelo si ocurren cambios significativos en la industria o en el panorama de financiamiento.

El camino hacia un financiamiento de subvenciones más efectivo

Las ventajas de utilizar análisis predictivo en tu proceso de financiamiento de subvenciones son claras y convincentes. Aporta eficiencia, precisión y una sofisticación muy necesaria a la tarea tradicionalmente desafiante de identificar proyectos prometedores. Implementa análisis predictivo en tu proceso de selección de financiamiento de subvenciones y sé parte de la revolución que establece nuevos estándares en efectividad e impacto.

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