Las fundaciones privadas, los programas corporativos de I+D y los organismos de financiaci\u00f3n internacional operan bajo reglas de cumplimiento de IA fundamentalmente diferentes a las de las agencias federales. Si bien el NIH proh\u00edbe el contenido sustancial generado por IA y la NSF requiere divulgaci\u00f3n, los financiadores privados adoptan un enfoque m\u00e1s matizado, lo que permite la asistencia de IA pero hace cumplir los requisitos estrictos de verificaci\u00f3n, aislamiento de datos y transparencia que pueden descarrilar una aplicaci\u00f3n si se ignoran.<\/p>\n
En 2026, las principales fundaciones privadas como la Fundaci\u00f3n Spencer han implementado las casillas de verificaci\u00f3n de divulgaci\u00f3n de IA obligatorias en sus portales de aplicaciones. Los financiadores corporativos de I+D y organismos internacionales como el programa Horizon Europe de la Comisi\u00f3n Europea han superpuesto las reglas de gobernanza de GDPR, protecci\u00f3n de patentes y gobernanza a nivel de consorcio. Comprender estas diferencias no es opcional, es la diferencia entre una presentaci\u00f3n que cumple y una propuesta rechazada antes de la revisi\u00f3n humana.<\/p>\n
Esta gu\u00eda cubre las pol\u00edticas de IA de la Fundaci\u00f3n Privada, el cumplimiento de las subvenciones de I+D, los requisitos de la Agencia de Financiamiento Internacional y los pasos pr\u00e1cticos para presentar propuestas que cumplan con la IA en todos los tipos de financiaci\u00f3n.<\/p>\n
El panorama de cumplimiento de IA para propuestas de subvenciones se extiende mucho m\u00e1s all\u00e1 de los NIH y NSF. En 2026, la financiaci\u00f3n se divide entre m\u00faltiples reg\u00edmenes de cumplimiento:<\/p>\n
Si est\u00e1 aplicando en cualquiera de estos reg\u00edmenes, su estrategia de cumplimiento de IA debe tener en cuenta los cuatro.<\/p>\n
Las fundaciones privadas han adoptado un modelo fundamentalmente diferente de las agencias federales. En lugar de confiar en el software de detecci\u00f3n de IA como herramienta de detecci\u00f3n principal, se enfocan en revelaci\u00f3n, verificaci\u00f3n y responsabilidad humana<\/strong>.<\/p>\n La pol\u00edtica de IA de la Fundaci\u00f3n Spencer, publicada en agosto de 2025 y efectiva para todos los ciclos de subvenciones de 2026, ofrece la plantilla m\u00e1s clara para el cumplimiento de la fundaci\u00f3n privada. Su enfoque distingue entre dos tipos de uso de IA:<\/p>\n AI Asistencial (no se requiere divulgaci\u00f3n):<\/strong> Herramientas utilizadas para mejorar la gram\u00e1tica, la ortograf\u00eda, la puntuaci\u00f3n y la legibilidad durante la edici\u00f3n. Esto incluye correctores ortogr\u00e1ficos y herramientas de procesamiento de textos que incorporan funciones de IA.<\/p>\n AI generativa (se requiere divulgaci\u00f3n):<\/strong> Cualquier programa que produzca contenido escrito, visuales, audio o video basado en un mensaje o esquema. Esto se aplica durante la fase de escritura para generar contenido incorporado en cartas de intenci\u00f3n, pre-propuestas, propuestas completas e informes de progreso.<\/p>\n Al enviar a trav\u00e9s del portal en l\u00ednea de la Fundaci\u00f3n, los solicitantes deben marcar una casilla de verificaci\u00f3n Divulgaci\u00f3n de IA que indique: “He le\u00eddo y entendido la pol\u00edtica de IA de la Fundaci\u00f3n Spencer y afirmo que yo [did\/did not] uso AI generativa para producir esta carta de intenci\u00f3n, pre-propuesta, propuesta y progreso informar”.<\/p>\n Aquellos que indiquen un uso generativo de IA deben proporcionar un breve resumen de c\u00f3mo y d\u00f3nde se utiliz\u00f3, siguiendo esta plantilla:<\/p>\n “Durante la producci\u00f3n de este trabajo, el autor o los autores utilizaron [NAME OF TOOL], para ayudar con la creaci\u00f3n de este [LETTER OF INTENT, PRE-PROPOSAL, PROPOSAL OR PROGRESS REPORT]. La inteligencia artificial generativa se utiliz\u00f3 para [DESCRIBE WHERE, HOW, AND WHY]. Los autores revisaron el contenido creado y afirman que el contenido es de hecho preciso y libre de plagio. Los autores asumen toda la responsabilidad del documento presentado”.<\/p>\n<\/blockquote>\n Cr\u00edticamente, la Fundaci\u00f3n Spencer no penalizar\u00e1 a los solicitantes que revelen el uso de IA, a menos que el contenido generado se utilice de manera inapropiada, produzca inexactitudes o afecte negativamente a la propuesta. La divulgaci\u00f3n se utiliza para el seguimiento de datos, no para el castigo.<\/p>\n Sin embargo, la Fundaci\u00f3n se reserva el derecho de rechazar propuestas que muestren “evidencia sustancial del uso de la IA generativa, particularmente en los casos en que no ha habido divulgaci\u00f3n durante el proceso de presentaci\u00f3n”.<\/p>\n La Fundaci\u00f3n Spencer proh\u00edbe estrictamente a los revisores el uso de IA generativa para evaluar propuestas. Los revisores que cargan contenido de propuesta confidencial en los sistemas de IA se enfrentan a la eliminaci\u00f3n potencial de los paneles de revisi\u00f3n y, en algunos casos, las prohibiciones de las futuras subvenciones Spencer. Esto protege tanto la propiedad intelectual del solicitante como la confidencialidad.<\/p>\n M\u00e1s all\u00e1 de la Fundaci\u00f3n Spencer, las fundaciones privadas adoptan cada vez m\u00e1s marcos similares:<\/p>\n Los programas de investigaci\u00f3n y desarrollo corporativos operan bajo expectativas de confidencialidad m\u00e1s estrictas que las fundaciones privadas. Los financiadores corporativos de I+D se centran menos en la detecci\u00f3n de IA y m\u00e1s en Seguridad de datos, protecci\u00f3n de la propiedad intelectual y auditor\u00edas de cumplimiento<\/strong>.<\/p>\n Los organismos de financiaci\u00f3n internacionales aplican marcos de cumplimiento de IA a\u00fan m\u00e1s complejos, combinando m\u00faltiples capas de pol\u00edtica: orientaci\u00f3n de integridad de la investigaci\u00f3n, instrucciones de aplicaci\u00f3n, ley de protecci\u00f3n de datos, pol\u00edtica institucional y acuerdos a nivel de consorcio.<\/p>\n El programa Horizon Europe de la Comisi\u00f3n Europea permite el uso de IA en la preparaci\u00f3n de propuestas, pero requiere medidas de cumplimiento espec\u00edficas:<\/p>\n La pol\u00edtica de UKRI sobre IA generativa en preparaci\u00f3n y evaluaci\u00f3n de solicitudes se aplica tanto a los solicitantes como a los evaluadores:<\/p>\n El fideicomiso Wellcome requiere que los solicitantes declaren el uso generativo de IA cuando soliciten fondos de subvenci\u00f3n, excepto cuando la IA se use \u00fanicamente para el apoyo del idioma. Su posici\u00f3n se encuentra dentro de una discusi\u00f3n m\u00e1s amplia de financiador del Reino Unido que enfatiza el rigor, la transparencia, la originalidad, la confiabilidad y la protecci\u00f3n de datos.<\/p>\n Las expectativas de cumplimiento entre los reg\u00edmenes de financiaci\u00f3n difieren significativamente. Comprender estas diferencias es esencial para los solicitantes que se presentan en m\u00faltiples programas.<\/p>\n Las fundaciones privadas y los financiadores internacionales reconocen expl\u00edcitamente que las herramientas de detecci\u00f3n de IA no son confiables, especialmente para la prosa acad\u00e9mica t\u00e9cnica, formulada o altamente estructurada. Las tasas de falsos positivos pueden alcanzar el 44-50% en estudios controlados, y el sesgo contra hablantes no nativos crea un riesgo adicional.<\/p>\n En lugar de depender de las herramientas de detecci\u00f3n, los financiadores usan una combinaci\u00f3n de:<\/p>\n Incluso los escritores de subvenciones experimentados cometen errores cr\u00edticos de cumplimiento. Estas son las trampas m\u00e1s comunes:<\/p>\n Un flujo de trabajo aceptable para NSF podr\u00eda violar la pol\u00edtica de NIH. Es posible que un formato de divulgaci\u00f3n adecuado para la Fundaci\u00f3n Spencer no cumpla con los requisitos de Horizon Europe. Antes de escribir, lea la pol\u00edtica actual de IA de cada financiador y documente su estrategia de cumplimiento.<\/p>\n Las herramientas p\u00fablicas de IA pueden conservar solicitudes, almacenar archivos cargados y utilizar entradas para mejorar el servicio o entrenar en el modelo, seg\u00fan la configuraci\u00f3n del proveedor y de la cuenta. Las propuestas de I+D corporativas a menudo contienen ideas patentables, datos no publicados e informaci\u00f3n presupuestaria. Estos nunca deben ingresar a los sistemas p\u00fablicos de IA.<\/p>\n La IA puede respaldar la revisi\u00f3n gramatical y la revisi\u00f3n de la legibilidad, pero no debe generar objetivos, hip\u00f3tesis, metodolog\u00eda, afirmaciones novedosas o argumentos de impacto espec\u00edficos. Estos elementos definen el m\u00e9rito cient\u00edfico de una propuesta y deben permanecer bajo el control del equipo solicitante.<\/p>\n En las propuestas de m\u00faltiples socios, la elecci\u00f3n de herramientas de un socio puede afectar la confidencialidad, la protecci\u00f3n de datos y la divulgaci\u00f3n de toda la solicitud. Los coordinadores deben establecer reglas de uso de IA antes de que comience la redacci\u00f3n t\u00e9cnica.<\/p>\n Si un financiador requiere divulgaci\u00f3n de IA y usted la omite, la propuesta puede marcarse por incumplimiento. Incluso si el uso de la IA es menor, la falta de divulgaci\u00f3n puede socavar la credibilidad y desencadenar el escrutinio.<\/p>\n Documente las reglas de IA espec\u00edficas de cada financiador objetivo. Tenga en cuenta las diferencias en los requisitos de divulgaci\u00f3n, los casos de uso permitidos, las categor\u00edas de datos prohibidos y las restricciones del revisor.<\/p>\n Antes de ingresar cualquier material de propuesta en una herramienta de IA, identifique si es confidencial, no publicado, personal, comercialmente sensible, relacionado con el consorcio o potencialmente patentable. El material de esas categor\u00edas solo debe ingresar a los sistemas aprobados.<\/p>\n Mantenga el uso de la IA limitado a la correcci\u00f3n gramatical, la revisi\u00f3n de la legibilidad, la traducci\u00f3n, el formato y la retroalimentaci\u00f3n estructural sobre los borradores de los investigadores. Nunca le pidas a la IA que desarrolle objetivos de investigaci\u00f3n, hip\u00f3tesis, metodolog\u00eda o afirmaciones novedosas.<\/p>\n Verifique cada cita, reclamo, detalle de pol\u00edtica y estado de presupuesto con fuentes autorizadas antes de la presentaci\u00f3n. Las alucinaciones de IA son la forma m\u00e1s r\u00e1pida de destruir la confianza del revisor.<\/p>\n Mantenga un registro interno simple que documenta qu\u00e9 herramientas se utilizaron, qu\u00e9 tareas admitieron, qu\u00e9 productos se usaron o rechazaron y c\u00f3mo el equipo de investigaci\u00f3n verific\u00f3 la propuesta final. Este registro respalda las decisiones de divulgaci\u00f3n y la verificaci\u00f3n de cumplimiento.<\/p>\n Siga el formato preferido de cada financiador para las declaraciones de divulgaci\u00f3n de IA. Incluya nombres de herramientas, tareas espec\u00edficas, pasos de verificaci\u00f3n y confirmaci\u00f3n de responsabilidad de autor\u00eda.<\/p>\n Incluya la revisi\u00f3n de PI, la revisi\u00f3n del coautor, la revisi\u00f3n de la oficina de investigaci\u00f3n y la revisi\u00f3n disciplinaria por pares cuando sea posible. La revisi\u00f3n final debe confirmar que la propuesta es precisa, original, compatible con el financiador y lista para la evaluaci\u00f3n de expertos.<\/p>\n Al considerar el uso de IA en las propuestas de subvenci\u00f3n, utilice este marco:<\/p>\n \u2705 Luz verde:<\/strong><\/p>\n \u274c Luz roja:<\/strong><\/p>\n Las fundaciones privadas, los programas corporativos de I+D y los organismos de financiaci\u00f3n internacionales aportan expectativas de cumplimiento de IA \u00fanicas al proceso de solicitud de subvenci\u00f3n. Las fundaciones privadas se centran en la divulgaci\u00f3n y la transparencia; Los financiadores corporativos enfatizan la seguridad de los datos y la protecci\u00f3n de la propiedad intelectual; Los organismos internacionales superponen m\u00faltiples marcos de pol\u00edticas.<\/p>\n Los requisitos de cumplimiento de 2026 en todos los reg\u00edmenes comparten prioridades comunes: transparencia, responsabilidad humana, aislamiento de datos, verificaci\u00f3n de fuentes y revisi\u00f3n humana experta. Seguir estos principios garantiza que pueda aprovechar la IA sin comprometer su integridad o su financiaci\u00f3n.<\/p>\n P: \u00bfUtilizan las bases privadas el software de detecci\u00f3n de IA para filtrar propuestas?<\/strong> P: \u00bfPuedo usar la IA para escribir la secci\u00f3n de objetivos espec\u00edficos de mi subvenci\u00f3n?<\/strong> P: \u00bfQu\u00e9 sucede si no divulgo el uso de IA cuando sea necesario?<\/strong> P: \u00bfPueden los socios de Consortium utilizar sus propias herramientas de IA?<\/strong> P: \u00bfC\u00f3mo verifico las citas generadas por IA?<\/strong> La navegaci\u00f3n de pol\u00edticas de IA en m\u00faltiples reg\u00edmenes de financiaci\u00f3n es complejo. Paper-Checker.com ofrece servicios especializados para ayudar a los investigadores, fundaciones e instituciones a garantizar el cumplimiento:<\/p>\nLa Fundaci\u00f3n Spencer: un modelo para el cumplimiento de AI de Fundaci\u00f3n Privada<\/h3>\n
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Restricciones del revisor<\/h3>\n
Otras principales fundaciones privadas<\/h3>\n
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Subsidios corporativos de I+D: Protecci\u00f3n de IP y confidencialidad<\/h2>\n
Requisitos clave de cumplimiento de I+D de I+D<\/h3>\n
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Organismos de financiaci\u00f3n internacionales: un enfoque de m\u00faltiples capas<\/h2>\n
Horizonte Europa y la Comisi\u00f3n Europea<\/h3>\n
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Investigaci\u00f3n e Innovaci\u00f3n del Reino Unido (UKRI)<\/h3>\n
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bienvenido confianza<\/h3>\n
Comparaci\u00f3n: Fundaci\u00f3n Federal vs Privada vs Pol\u00edticas de Subvenciones AI Internacional<\/h2>\n
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\n \n\u00c1rea de cumplimiento<\/th>\n Federal (NIH\/NSF)<\/th>\n Fundaciones privadas<\/th>\n Internacional (Horizonte\/UKRI)<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n \n Divulgaci\u00f3n<\/strong><\/td>\n Animado (NSF) \/ No requerido (NIH)<\/td>\n casilla de verificaci\u00f3n obligatoria + resumen<\/td>\n Obligatorio en formularios de solicitud<\/td>\n<\/tr>\n \n M\u00e9todo de detecci\u00f3n<\/strong><\/td>\n Software de IA + revisi\u00f3n humana<\/td>\n Divulgaci\u00f3n + Verificaci\u00f3n<\/td>\n Pol\u00edtica de varias capas + Verificaci\u00f3n<\/td>\n<\/tr>\n \n Protecci\u00f3n de datos<\/strong><\/td>\n Prohibiciones de confidencialidad para los revisores<\/td>\n Directrices de privacidad<\/td>\n GDPR + Protecci\u00f3n IP + Reglas del Consorcio<\/td>\n<\/tr>\n \n Riesgo de IP<\/strong><\/td>\n Referencias de mala conducta de investigaci\u00f3n<\/td>\n Da\u00f1o de reputaci\u00f3n<\/td>\n Riesgo de patente + preocupaciones de novedad<\/td>\n<\/tr>\n \n Reglas de revisor<\/strong><\/td>\n Prohibici\u00f3n estricta sobre la IA<\/td>\n Prohibici\u00f3n de la evaluaci\u00f3n de la IA<\/td>\n Principio estricto de no delegaci\u00f3n<\/td>\n<\/tr>\n \n Ejecuci\u00f3n<\/strong><\/td>\n Terminaci\u00f3n de la subvenci\u00f3n, referencia ORI<\/td>\n Rechazo de propuesta, seguimiento<\/td>\n Riesgo de elegibilidad, auditor\u00eda de cumplimiento<\/td>\n<\/tr>\n \n Impacto del consorcio<\/strong><\/td>\n Responsabilidad individual<\/td>\n Expectativa de gobernanza compartida<\/td>\n Requiere cumplimiento de m\u00faltiples socios<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n Por qu\u00e9 las herramientas de detecci\u00f3n por s\u00ed solas no pueden garantizar el cumplimiento<\/h2>\n
\n
Errores comunes al aplicar propuestas de subvenci\u00f3n que cumplen con la IA<\/h2>\n
Error n.o 1: suponiendo que una pol\u00edtica se ajuste a todos<\/h3>\n
Error # 2: Ingresar datos confidenciales a herramientas p\u00fablicas de IA<\/h3>\n
Error #3: Usar la IA para el contenido intelectual central<\/h3>\n
Error #4: Ignorar las reglas del nivel del consorcio<\/h3>\n
Error #5: Presentar sin divulgaci\u00f3n cuando sea necesario<\/h3>\n
Un flujo de trabajo de cumplimiento paso a paso para las propuestas de subvenciones<\/h2>\n
Paso 1: Lea la pol\u00edtica de IA de cada financiador antes de redactar<\/h3>\n
Paso 2: clasificar los datos antes de usar las herramientas de IA<\/h3>\n
Paso 3: use AI solo para tareas de soporte<\/h3>\n
Paso 4: Verifique cada reclamo asistido por IA<\/h3>\n
Paso 5: Mantener un registro de auditor\u00eda<\/h3>\n
Paso 6: Preparar la divulgaci\u00f3n donde sea necesario<\/h3>\n
Paso 7: Use la revisi\u00f3n humana antes de la presentaci\u00f3n<\/h3>\n
Lo que recomendamos: Un marco de decisi\u00f3n pr\u00e1ctica<\/h2>\n
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Herramientas y plataformas para la redacci\u00f3n de subvenciones que cumplen con AI<\/h2>\n
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\n \nNecesidad<\/th>\n Enfoque recomendado<\/th>\n Por qu\u00e9<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n \n Edici\u00f3n de idiomas<\/td>\n Grammarly, Editores de IA empresarial<\/td>\n especializado para la claridad; Sin sustituci\u00f3n cient\u00edfica<\/td>\n<\/tr>\n \n revisi\u00f3n estructural<\/td>\n Plataformas de IA de diagn\u00f3stico<\/td>\n Identifica brechas sin generar contenido<\/td>\n<\/tr>\n \n Redacci\u00f3n confidencial<\/td>\n Herramientas empresariales\/autohospedadas<\/td>\n Garant\u00edas de protecci\u00f3n de datos<\/td>\n<\/tr>\n \n Verificaci\u00f3n de citas<\/td>\n PubMed, Google Scholar, bases de datos de revistas<\/td>\n Verificaci\u00f3n de fuente principal<\/td>\n<\/tr>\n \n Seguimiento de cumplimiento<\/td>\n Hojas de c\u00e1lculo de uso interno de IA<\/td>\n Seguimiento de auditor\u00eda para las decisiones de divulgaci\u00f3n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n El resultado final: el uso responsable de la IA protege su financiaci\u00f3n<\/h2>\n
FAQ: Private Foundation Grant AI Compliance<\/h2>\n
R: La mayor\u00eda de las fundaciones privadas se basan en las casillas de verificaci\u00f3n de divulgaci\u00f3n y en el software de detecci\u00f3n de IA. Reconocen que las herramientas de detecci\u00f3n no son confiables y, en cambio, se centran en la transparencia y la rendici\u00f3n de cuentas.<\/p>\n
R: No. La IA nunca debe generar objetivos, hip\u00f3tesis, metodolog\u00eda o reclamos de novedad espec\u00edficos. Estos definen la sustancia intelectual de su propuesta y deben seguir siendo los investigadores.<\/p>\n
R: La Fundaci\u00f3n Spencer se reserva el derecho de rechazar propuestas que muestren “evidencia sustancial de uso de IA generativa” cuando no ha habido divulgaci\u00f3n. La no divulgaci\u00f3n puede desencadenar el escrutinio de cumplimiento en todos los reg\u00edmenes de financiaci\u00f3n.<\/p>\n
R: S\u00f3lo si el Consortium ha acordado primero las reglas de uso de IA. La elecci\u00f3n de herramientas de un socio puede afectar la confidencialidad, divulgaci\u00f3n y cumplimiento de toda la solicitud.<\/p>\n
R: haga clic en todos los enlaces, marque cada nombre de autor, confirme cada fecha. Utilice Google Scholar, PubMed o sitios web de revistas para asegurarse de que la cita existe y dice lo que afirma. Trate la salida de IA como un punto de partida, no como un producto terminado.<\/p>\nGu\u00edas relacionadas<\/h2>\n
\n
\nTome medidas: aseg\u00farese de que sus propuestas de subvenci\u00f3n cumplan con la IA<\/h2>\n