¿Te imaginas obtener un 94% o un 95% en una convocatoria Marie Curie y aun así quedarte fuera porque el corte está en el 96%? Eso es lo que ha ocurrido recientemente. Un umbral que hace unos años rondaba el 90–91% ahora se sitúa en cifras que rozan la perfección. Y no es un caso aislado: está pasando en proyectos europeos, ERC y otras convocatorias. El sistema se ha vuelto mucho más competitivo y la pregunta ya no es solo cómo escribir una buena propuesta, sino qué está cambiando para que necesitemos prácticamente la excelencia absoluta para entrar.

Una de las causas más evidentes es el uso masivo de inteligencia artificial por parte de los solicitantes. Investigadores con buenas ideas y buen currículum, pero menos tiempo o habilidad de redacción, ahora pueden generar propuestas sólidas con apoyo de estas herramientas. Resultado: más solicitudes y, en promedio, mejor presentadas. Si aumenta el número de propuestas competitivas, el corte necesariamente sube.

Pero el cambio también está en la evaluación. Cada vez hay más indicios de que se utilizan modelos de lenguaje para realizar un primer filtrado: cargar las bases, cargar la propuesta y pedir una evaluación por criterios. Después, el evaluador humano revisa las mejor puntuadas. Podemos debatir si es adecuado o no, pero lo prudente es asumir que puede estar ocurriendo y prepararse para ello.

Eso implica actuar en dos niveles. Primero, competir mejor: leer en profundidad las bases, entender exactamente qué se evalúa y formular el proyecto con el lenguaje y las palabras clave que activan la máxima puntuación. No basta con tener buenas ideas; deben estar expresadas como espera la convocatoria. Segundo, simular el filtro algorítmico: evaluar nuestra propuesta con distintos modelos, varias veces, identificar patrones de debilidad y corregirlos de forma iterativa. No infinitamente, pero sí lo suficiente para eliminar puntos ciegos.

Después llega la fase humana. Ahí importa la coherencia global, la claridad y la credibilidad científica. En ese punto es clave obtener feedback de supervisores, colegas con experiencia o incluso consultores especializados. Porque aunque la IA pueda filtrar, la decisión final sigue dependiendo de personas.

Y una última idea estratégica: no apostar todo a una única convocatoria. Diversificar, buscar programas nicho menos masificados y reducir la densidad competitiva puede ser tan importante como optimizar el texto. La carrera investigadora implica aplicar de forma constante. Si el sistema cambia, nuestra manera de prepararnos también debe cambiar.

Puedes contactarme a horacio@horacio-ps.com si quieres hablar más en detalle de todos estos procesos y recibir asistencia.

Hoy hablamos de modelización hidrológica, pero también, y quizá sobre todo, de lo que significa investigar en España hoy.

Adrián López-Ballesteros nos explica cómo se construye un modelo hidrológico, qué significa realmente eso de “gemelo digital”, cómo se calibra, por qué lo difícil no es montarlo sino hacerlo funcionar y cómo se utilizan estos modelos para responder preguntas del tipo “¿qué pasaría si…?”. Desde cambios en cultivos hasta escenarios de lluvias extremas, pasando por gestión de recursos hídricos e impacto ambiental.

Entramos en dos casos muy concretos:

A) Por un lado, el Mar Menor: qué está ocurriendo a nivel de cuenca, por qué la eutrofización no es un problema aislado sino sistémico y qué muestran los modelos cuando se evalúan distintas medidas de actuación. Una idea clave: las soluciones aisladas tienen efecto limitado; las combinaciones generan efectos sinérgicos mucho más relevantes. Ciencia aplicada que intenta dialogar con la administración y evaluar si las medidas que se están implementando realmente funcionan.

B) Por otro lado, la DANA de Valencia (2024). Aquí la conversación se vuelve especialmente interesante: modelos hidrológicos e hidráulicos validados con “sensores sociales”, es decir, datos geolocalizados extraídos de redes sociales para contrastar hasta dónde llegó el agua y en qué momento. Ciencia frente a bulos. Modelización frente a ruido. Y una reflexión sobre cómo la frontera entre ingeniería e informática, la llamada hidroinformática, puede abrir nuevas vías de investigación y desarrollo de herramientas útiles para otros investigadores.

Hablamos también de herramientas abiertas, de Google Earth Engine, de reducir la curva de aprendizaje de modelos complejos como SWAT y de qué significa “éxito” en investigación. Para Adrián, ser útil. Desarrollar herramientas que otros puedan usar. Cerrar el ciclo entre investigación, publicación y divulgación.

Y, finalmente, entramos en la parte menos técnica pero más estructural: la carrera investigadora como maratón, o incluso como 90K. Becas predoctorales, Juan de la Cierva, Marie Curie, Ramón y Cajal. Competencia creciente. Inteligencia artificial y redacción de propuestas. Métricas, perfiles R1–R4, sesgo del superviviente, estabilidad, familia y decisiones personales.

Una conversación honesta sobre incertidumbre, vocación, presión y equilibrio. Sobre cuándo seguir, por qué seguir y hacia dónde orientar la energía. Porque investigar no es solo publicar: es sostener en el tiempo una forma de estar en el mundo.

Enlaces mencionados en el episodio:

- Publicaciones de Adrián sobre Mar Menor y DANA: https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2025.105966 (DANA); https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2025.125033 (Mar Menor 1); https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2022.160144 (Mar Menor 2); https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2021.127150 (Mar Menor 3)

- Canal de YouTube de Adrián López-Ballesteros (@AdrLBallesteros): https://www.youtube.com/@AdrLBallesteros, https://youtube.com/playlist?list=PLc5YYSH07rwBuwL3ykA_m4CCsUJzi-VC6&si=BDtGt8OWNia3fPCH (📢Divulgación Científica🌍)

- Documento “La carrera investigadora en España en una mirada”: https://www.fecyt.es/publicaciones/researcher-career-path-spain-glance

- Recursos sobre perfiles R1–R4: https://www.upv.es/entidades/vinv/2025/10/03/descriptores-de-perfil-investigador-r1-r4/

Hoy exploramos el estudio de lo social desde la inteligencia artificial, centrándonos en los sistemas multiagente. Hablamos con Carles Sierra, investigador del IIIA-CSIC y referente internacional en este campo, sobre cómo los sistemas formados por múltiples agentes autónomos pueden ayudarnos a entender fenómenos sociales complejos como la cooperación, el conflicto, las normas o la confianza.

Durante la conversación abordamos qué es exactamente un agente, cómo se define formalmente y qué implica que tenga autonomía, reactividad, proactividad y una dimensión social. Discutimos también dos enfoques principales para su diseño: los modelos basados en conocimientos, donde las reglas se programan explícitamente, y los modelos basados en datos, donde los agentes aprenden a partir de ejemplos. Además, hablamos del papel creciente de los modelos híbridos, que combinan grandes modelos de lenguaje con razonamiento simbólico para sortear algunas de las limitaciones actuales.

Carles explica con detalle cómo su grupo utiliza estos enfoques para simular situaciones sociales reales. Un ejemplo especialmente interesante es el uso del juego cooperativo Hanabi como laboratorio para estudiar la teoría de la mente en agentes, es decir, su capacidad para inferir lo que otros agentes saben o creen. Este tipo de simulaciones no solo permite mejorar el diseño de agentes más sofisticados, sino también plantear hipótesis sobre el comportamiento humano desde una perspectiva computacional.

La charla también aborda aplicaciones prácticas como la simulación de evacuaciones en contextos de emergencia o el uso de realidad virtual para entrenamiento. En todos estos escenarios es clave el trabajo conjunto con expertos en psicología, sociología o cuerpos de emergencia, lo que refuerza la dimensión multidisciplinar de esta línea de investigación.

Hablamos además de la conexión con la teoría de juegos y la racionalidad, de cuellos de botella técnicos como la comunicación entre agentes, y de cómo los modelos de lenguaje actuales están empezando a ofrecer soluciones en ese frente. Carles comparte su visión sobre la evolución de este campo, los retos futuros y el contexto global, con referencias al crecimiento exponencial de la investigación en inteligencia artificial en países como China.

En la parte final, reflexiona sobre su trayectoria, los momentos que más satisfacción le han dado como investigador y ofrece recomendaciones claras para quienes quieran adentrarse en este tipo de investigación.

Recursos mencionados

- Hanabi (juego cooperativo): https://boardgamegeek.com/boardgame/98778/hanabi

- Teoría del equilibrio de Nash: https://en.wikipedia.org/wiki/Nash_equilibrium

- Congreso IJCAI: https://ijcai.org/

- Congreso AAMAS: https://aamas.org/

- Proyecto ADA (China): red de satélites con LLMs embebidos

Para contactar a Carles Sierra:

- Instituto de Investigación en Inteligencia Artificial (IIIA-CSIC): https://www.iiia.csic.es/~sierra/

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