Flujo de trabajo con LLM para convocatorias revisa 741 fuentes de financiación y lleva 5 solicitudes a entrevista o finalista

PreprintResearch Square 2026 · 1 min de lectura
Fuentes de financiación revisadas
741
10 rondas de búsqueda, del 29 de mayo al 5 de junio de 2026
Oportunidades nuevas de financiación
46
De 83 candidatas tras el filtrado; 220 duplicados descartados
Solicitudes en entrevista o finalistas
5
Periodo de operación de cuatro meses, de marzo a junio de 2026

Preprint de Research Square: un flujo gobernado con LLM revisó 741 fuentes, registró 46 oportunidades nuevas y avanzó 5 solicitudes.

Esta evaluación formativa describe un flujo de trabajo gobernado, apoyado en modelos de lenguaje de gran tamaño, para la búsqueda de convocatorias y la redacción de propuestas en una empresa colombiana de IA en salud. El flujo tiene cuatro fases (descubrimiento de oportunidades, revisión de elegibilidad, puntuación Win Readiness y redacción de la propuesta) y se apoya en el estado del repositorio, etiquetas de issues, reglas de deduplicación y puntos de revisión por investigadores para convertir búsquedas amplias de financiación en tareas priorizadas.

El flujo abarcó 20 escenarios de financiación, más de 50 combinaciones de búsqueda y más de 200 oportunidades revisadas. En 10 rondas de búsqueda registradas revisó 741 fuentes, conservó 83 candidatas tras el filtrado, abrió 46 issues nuevos y marcó 220 duplicados; el Win Readiness Score se ajustó como herramienta de clasificación relativa en 49 convocatorias, y cinco solicitudes llegaron a entrevista o a la fase final entre marzo y junio de 2026. Los autores lo presentan como una evaluación formativa y no como una prueba causal de éxito en la obtención de fondos, y el trabajo es un preprint aún no revisado por pares.

Resultados de un vistazo

Las cifras principales del paper, en lenguaje sencillo.

MétricaValorQué significa
Fuentes de financiación revisadas74110 rondas de búsqueda, del 29 de mayo al 5 de junio de 2026
Oportunidades nuevas de financiación46De 83 candidatas tras el filtrado; 220 duplicados descartados
Solicitudes en entrevista o finalistas5Periodo de operación de cuatro meses, de marzo a junio de 2026

Cómo citar

Katherine Monsalve, Natalia Castaño-Villegas, Jose Zea, Laura Velásquez. A Workflow for Grant Discovery and Proposal Development Using Large Language Models: Development and Formative Evaluation. Research Square. 2026. https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-10241865/v1

@article{monsalve2026workflow,
  title     = {{A Workflow for Grant Discovery and Proposal Development Using Large Language Models: Development and Formative Evaluation}},
  author    = {Katherine Monsalve and Natalia Castaño-Villegas and Jose Zea and Laura Velásquez},
  journal   = {Research Square},
  year      = {2026},
  doi       = {10.21203/rs.3.rs-10241865/v1},
  url       = {https://www.researchsquare.com/article/rs-10241865/v1},
  note      = {Preprint}
}

Más investigación de Arkangel AI

Toda la investigación →

Para hospitales y aseguradoras

Valida estos resultados en tu institución

Probamos el modelo con tus propias historias clínicas y tu equipo, bajo tus reglas de privacidad y gobierno de datos.

Iniciar una colaboración
Leer paperCitar