Sistema de apoyo basado en inteligencia artificial generativa para mejorar la admisibilidad de postulaciones de pymes a fondos CORFO

Abstract

Las pequeñas y medianas empresas (PYMEs) chilenas enfrentan una alta tasa de rechazo administrativo al postular a fondos CORFO, originada más en la asimetría de información que en la falta de mérito de sus proyectos. Este trabajo presenta Admisivo, un sistema de apoyo computacional basado en inteligencia artificial generativa que centraliza y clasifica convocatorias según el perfil del proyecto, evalúa el cumplimiento de los criterios de admisibilidad frente a un checklist estructurado y entrega retroalimentación de redacción en tiempo real mediante un Taller de IA. Implementado como un producto mínimo viable (FastAPI, Next.js, Google Gemini), el sistema se validó mediante una prueba de usabilidad SUS con usuarios reales (91,25/100, categoría Excelente) y una validación técnica del motor de admisibilidad sobre 20 casos de prueba en 4 instrumentos CORFO, que permitió detectar y corregir dos defectos reales de robustez. Admisivo reduce la asimetría de información y sistematiza el proceso de postulación de forma medible, aunque su fiabilidad semántica frente a un experto humano en múltiples casos reales queda como validación pendiente y trabajo futuro.

Chilean small and medium-sized enterprises (SMEs) face a high administrative rejection rate when applying to CORFO public funding calls, driven more by information asymmetry than by a lack of merit in their projects. This work presents Admisivo, an AI-based support system that centralizes and classifies funding calls by project profile, evaluates compliance with admissibility criteria against a structured checklist, and provides real-time drafting feedback through an AI Workshop. Implemented as a minimum viable product (FastAPI, Next.js, Google Gemini), the system was validated through a System Usability Scale test with real users (91.25/100, rated Excellent) and a technical validation of the admissibility engine over 20 test cases across 4 CORFO instruments, which enabled the detection and correction of two real robustness defects. Admisivo measurably reduces information asymmetry and systematizes the application process, although its semantic reliability against human expert judgment across multiple real cases remains an open validation issue and an area for future work.