Evidence-based Policy & Innovation Research Lab

Epic Lab.

Epic Lab. Evidence-based Policy & Innovation Research Lab

31 Jan Diagnóstico y Recomendación del Método de Selección del Programa Capital Semilla

Introducción

No es trivial la tarea de asignar recursos públicos para la promoción del emprendimiento. Una de las principales preocupaciones de las políticas de emprendimiento es la medición del impacto socio-económico de los programas patrocinados por el Estado. Medir adecuadamente el efecto causal de una política de emprendimiento es desafiante. Por lo mismo, son pocos los ejemplos que han sorteado exitosamente este desafío[1].

El desafío de medir el efecto de los programas de emprendimiento en Chile se ha vuelto una tarea prioritaria para CORFO. Este documento contribuye a esta tarea en dos formas. Primero, ofrece un diagnóstico del nuevo proceso de selección que se pretende implementar para el programa Capital Semilla 2016[2]. Segundo, presenta recomendaciones que permitirán a CORFO establecer las capacidades necesarias para evaluar los efectos socio-económicos de Capital Semilla. En otras palabras, si se implementan estas recomendaciones, CORFO podrá determinar con mayor precisión la relación causa-efecto de Capital Semilla.

Este trabajo se enmarca en el esfuerzo de investigación que CORFO y el Evidence-based Policy Innovation Lab (EPIC Lab) han acordado trabajar. De esta manera, el laboratorio contribuye con sus capacidades de investigación a mejorar el diseño y medición de políticas de emprendimiento.

1. La importancia de medir causa y efecto, y la oportunidad para hacerlo

La correcta administración de recursos públicos es una gran responsabilidad. Pero, ¿cómo se puede saber si un programa como Capital Semilla realmente está cumpliendo su propósito? ¿Cómo saber si, ante la ausencia de Capital Semilla, el resultado sería mejor, igual o peor que con la existencia de Capital Semilla?

Para tratar de responder estas preguntas, muchas veces se compara el resultado de las empresas que recibieron el dinero de Capital Semilla contra aquellas empresas que no fueron seleccionadas por Capital Semilla. Es común ver estadísticas que indican que, en promedio, las empresas que recibieron dinero de Capital Semilla generan más empleos o más ventas que las empresas que no fueron seleccionadas por Capital Semilla. El error de este análisis es concluir que las empresas seleccionadas por Capital Semilla son mejores que las que no fueron seleccionadas como consecuencia del apoyo entregado por Capital Semilla. Por el contrario, es muy posible que las empresas apoyadas por Capital Semilla sean mejores que las no apoyadas por Capital Semilla, simplemente porque Capital Semilla escogió a las mejores, no porque haya contribuido a hacerlas mejores.

Es decir, las estadísticas en este ejemplo no sirven para concluir que Capital Semilla fue la causa del aumento en el empleo o las ventas de las empresas seleccionadas. En síntesis, hoy no es posible determinar con confianza si los recursos destinados a Capital Semilla están teniendo un retorno para el país.

La buena noticia es que existen métodos econométricos que sí permiten determinar con mayor confianza si acaso Capital Semilla está mejorando de alguna manera las condiciones socio-económicas del país. Para esto, sin embargo, es necesario realizar algunas modificaciones relativamente menores al proceso de selección (descrito en el anexo) que se tiene considerado implementar hoy en día.

2. Cómo medir el impacto de Capital Semilla utilizando el método de regresión discontinua

Dado el desafío de CORFO de medir el impacto de sus políticas de eprendimiento, se hace muy importante que los procesos de selección estén diseñados de forma que sea posible realizar un análisis de causa y efecto. Un buen diseño del proceso de selección permitiría determinar el efecto de Capital Semilla usando un método de regresión discontiuna.

La regresión discontinua es un método cuasi experimental que permite explorar los efectos causales de una intervención o participación en un programa. El método aprovecha la existencia de dos elementos estructurales del proceso de evaluación. Por una parte un ranking que se genera a partir de las notas que obtienen los postulantes al programa. Por otra parte, un puntaje de corte sobre el cual los postulantes son seleccionados a participar en el programa.

Intuitivamente, las postulaciones que están cerca del puntaje de corte son similares entre sí. La única diferencia es que los postulantes que terminan sobre el puntaje de corte reciben el apoyo de Capital Semilla, mientras que los postulantes que están bajo el puntaje de corte no lo reciben. En consecuencia, el grupo de tratamiento (quienes están cerca del puntaje de corte y participan de Capital Semilla) es comparable con el grupo de control (quienes están cerca del puntaje de corte y no participan de Capital Semilla).

Por ejemplo, supongamos que se predefine una cantidad de 60 proyectos a apoyar en cada convocatoria. Todos los proyectos postulantes reciben una nota en base a algún criterio predeterminado por Capital Semilla. Luego se ordenan todas las postulaciones en base a la nota obtenida. Este sería el ranking. El puntaje de corte correspondería al proyecto ubicado en el puesto 60 del ranking. Es decir, todos los proyectos rankeados entre 1 y 60 (inclusive) reciben el apoyo de Capital Semilla. Los proyectos rankeados desde 61 hacia arriba no reciben el apoyo de Capital Semilla.

Matemáticamente, la probabilidad de ser seleccionado para participar en Capital Semilla pasa a ser una función discontinua de la variable del ranking en torno al puntaje de corte. Esto nos permite comparar los resultados de los emprendimientos cuyos rankings están próximos (mayores y menores) al puntaje de corte[3].

Para medir el impacto de Capital Semilla, recomendamos implementar en el proceso de evaluación de postulaciones las estructuras y procedimientos que permitan contar con una condición de regresión discontinua. Es decir, que aquellas postulaciones que estén por sobre el punto de corte sean las únicas seleccionadas.

Uno de los principales puntos de conflicto que tiene el método de evaluación usando regresión discontinua es la tendencia a manipular los resultados del proceso de selección después de conocer cuáles fueron los proyectos que quedaron seleccionados y cuáles quedaron fuera del beneficio. Es común ver que los agentes que toman la decisión final de otorgamiento del beneficio de la política pública decidan favorecer postulaciones que rankearon debajo del puntaje de corte a costas de postulaciones que rankearon por encima del puntaje de corte.

En el caso de Capital Semilla, también existe una posibilidad de manipulación del ranking. Por ejemplo, en la Etapa 4 del proceso de evaluación de Capital Semilla (ver Figura 1), el Subcomité de Financiamiento Temprano, conociendo el ranking y quiénes estarían recibiendo o no el financiamiento a partir del resultado de la Etapa 3, podría modificar la asignación del beneficio y definir a los seleccionados finales en base a criterios distintos a los predefinidos. Esto genera contaminación en los datos e introduce sesgo a las estimaciones de causa y efecto. Es decir, debilita la capacidad de determinar el efecto socio-económico que podría tener Capital Semilla. Por esta razón, recomendamos evitar instancias que permitan una manipulación del ranking que se genera en base a los criterios de evaluación.

 

Figura 1. Aplicación de regresión discontinua en proceso de selección de Capital Semilla

3. Recomendaciones

Dada la importancia de determinar con mayor certeza si los recursos destinados a Capital Semilla están impactando positivamente el desarrollo socio-económico del país, es crucial instaurar procesos que permitan una medición de causa y efecto. Lo positivo es que las modificaciones que se requieren para determinar causa y efecto son bastante fáciles y económicas de implementar, especialmente considerando el sistema de selección actual (descrito en el Anexo 2). A continuación indicamos nuestras recomendaciones.

3.1 Respetar estrictamente el ranking

El ranking de los postulantes que se genera a partir de las notas en cada etapa de evaluación es un elemento fundamental para el método de regresión discontiuna. El ranking no debe ser manipulado ni modificado una vez que es conocido por quienes tienen las facultades para determinar cuáles postulantes recibirán el subsidio y cuáles no lo recibirán. Si se modifica el ranking a posteriori, se contamina el aspecto quasi experimental del método, debilitando la capacidad de realizar las estimaciones de causa y efecto.

Existe una segunda consecuencia positiva de aplicar esta recomendación. Al impedir la manipulación de los proyectos posterior a su puntaje, aumenta la transparencia y objetividad de cada etapa del proceso de selección.

En concreto, recomendamos las siguientes acciones específicas:

3.1.1 Separar las funciones de jurado de las funciones de registro

El rol del jurado debe estar limitado estrictamente a colocar una nota, no a generar ni analizar el ranking. La función de generar y registrar el ranking debe ser de una tercera persona que no esté involucrada en el proceso de evaluación de las postulaciones.

3.1.2 Evitar el sesgo del ranking de etapas anteriores

Al evaluar y asignar las notas a las postulaciones en cada una de las etapas de evaluación, los jueces no deben conocer el ranking que obtuvo un emprendimiento en la etapa anterior. Es decir, cada etapa del proceso de selección debe realizarse “a ciegas” de los resultados de la etapa anterior. De lo contrario, el conocer la ubicación que obtuvo un determinado proyecto en el ranking de la etapa anterior puede sesgar el puntaje que se otorgue a dicho proyecto, independiente de que los criterios de evaluación estén claramente definidos.

3.1.3 No alterar el ranking una vez que es conocido

Una vez que están asignadas las notas y se determina el ranking en cada etapa, no se deben modificar las notas ni el ranking después de conocer quién quedó seleccionado y quién no. Si por alguna razón se considera que es necesario cambiar total o parcialmente el criterio aplicado durante una etapa de selección, entonces se deben re-evaluar todos los proyectos que participen en esa etapa, volver a asignarles notas, y determinar un nuevo ranking. Como consideración adicional, los criterios pueden ser distintos en cada etapa del proceso de selección si así se considera necesario.

3.1.4 Ejemplo de pasos a seguir en el proceso de evaluación

Tomemos como ejemplo la Etapa 3 (ver Figura 1) donde se evalúan 120 proyectos para determinar a los 60 ganadores. Los pasos a seguir deberían ser los siguientes:

  1. Definir a priori (antes de comenzar la evaluación) la cantidad de proyectos que se van a financiar. En este caso, se definieron 60.
  2. Determinar a priori (antes de comenzar la evaluación) la regla a seguir en caso que un proyecto que se selecciona decida no participar. En este caso, se puede hacer correr la lista de espera, o simplemente financiar menos proyectos. Sea la opción que se escoja, ésta debe mantenerse fija desde el primer momento. Es decir no debe cambiarse una vez conocido el ranking.
  3. Determinar a priori el criterio (i.e. rúbrica) de evaluación que usarán los jueces para asignar la nota.
  4. Evaluar a los postulantes y asignarle una nota. Este es el rol que le corresponde a los jueces.
  5. Ordenar a los postulantes en orden de mejor nota a peor nota. Este será el ranking. Esta labor le correspondería a la persona designada para el registro, quien no debe ser parte del jurado.
  6. Identificar a los top 60 proyectos en el ranking.
  7. Sin modificar el ranking, seleccionar a los top 60 proyectos identificados en el ranking.
  8. Bajo ninguna circunstancia se debe afectar las posiciones (i.e. orden) de los postulantes en el ranking para privilegiar a algún proyecto que terminó por debajo del puntaje de corte. En otras palabras, una vez que se conoce quiénes son los 60 proyectos que quedaron rankeados arriba, no se debe modificar el proceso de selección. De lo contrario, se debilitará la efectividad del método de regresión discontinua para evaluar el efecto del programa.
3.2 Capturar información que permita hacer seguimiento (en el futuro) a los emprendedores y emprendimientos que postulan a Capital Semilla

Una vez que se hayan garantizado las condiciones para identificar las relaciones de causa y efecto asociadas a la participación en Capital Semilla, es necesario comenzar a capturar la información de la performance (posterior a la finalización del programa) tanto de los seleccionados como del resto de los postulantes. Para ello, se recomienda capturar información de performance de manera periódica (e.g., cada 6 meses) para construir un panel longitudinal. Esto permitirá realizar estudios más acabados y detallados acerca de la evolución de los postulantes en el tiempo.

Para lograr este objetivo se recomiendan dos vías de recopilación y seguimiento de la información a incluir en esta convocatoria 2016:

3.2.1 Solicitud de datos en LinkedIn

Una de las redes sociales que mejor permite acceder a información histórica relevante y actualizada sobre los individuos (i.e. emprendedor) y el proyecto (i.e. emprendimiento) es LinkedIn.

Mediante una aplicación de seguimiento (la cual ya ha sido desarrollado por EPIC Lab) se podrá registrar de forma remota y sistemática datos de los perfiles en LinkedIn de los emprendimientos y los fundadores postulantes a Capital Semilla. De esta forma es posible realizar seguimiento a lo largo del tiempo a variables como generación de puestos de trabajo, cambios en el equipo fundador, información sobre emprendimientos posteriores, o trayectoria laboral.

Para implementar esta capacidad, simplemente se debe solicitar en el formulario de postulación los datos de los perfiles de LinkedIn tanto del postulante, como de los otros miembros del equipo. Además, se recomienda solicitar el perfil de LinkedIn del emprendimiento (proyecto) en caso de existir.

3.2.2 Consentimiento de los emprendedores para realizar seguimiento en el futuro

Ante el escenario en el cual no sea posible obtener la información mediante los perfiles de LinkedIn y/o simplemente se requiera información complementaria, se recomienda solicitar la autorización de los postulantes para ser contactados en el futuro con el objetivo de realizar estudios de impacto sobre Capital Semilla.

A nivel de implementación, esta recomendación implica agregar un párrafo explicativo en el formulario, en el cual los postulantes tengan la opción de expresar su autorización (un checkbox para marcar: sí/no) para ser contactados en el futuro por CORFO a través del EPIC Lab con el fin de recopilar información sobre su estado.

Más aún, esta solicitud de autorización de contacto permitiría a CORFO, en un futuro cercano, establecer una capacidad de seguimiento a lo largo del tiempo tal como lo hacen otras instituciones internacionales como Emory University. Ésta cuenta con una iniciativa llamada “Entrepreneurship Database program”, la cual tiene un acuerdo de colaboración con EPIC Lab. El propósito de esta iniciativa es recopilar datos sobre postulantes participantes en más de 44 aceleradoras internacionales. Cada 6 meses contacta a los postulantes para actualizar su información y permitir la confección de estudios longitudinales. En consecuencia, el potencial de hacer seguimiento a los emprendedores abre las puertas para comparar el performance de Capital Semilla contra otros programas de clase mundial.

4. Recomendaciones aplicadas al proceso de postulación

El objetivo de esta sección es describir la aplicación de las recomendaciones anteriores en cada una de las etapas del proceso de selección de Capital Semilla 2016 (ver Anexo 2). Específicamente aquellas orientadas a preservar intacto el ranking resultante de las evaluaciones. De esta forma es posible asegurar la implementación de regresión discontinua y la consecuente transparencia del proceso de evaluación.

Etapa 0 – Postulación:

En esta etapa CORFO retira aquellas postulaciones que no cumplen con los criterios establecidos en las bases, dejando fuera de concurso a unos 500 proyectos. Así, pasan aproximadamente 2.500 proyectos a ser evaluados en la Etapa 1.

Recomendación: esta etapa no requiere modificaciones.

Etapa 1 – Evaluación Automática:

Los emprendedores postulan a Capital Semilla mediante un formulario online y un video de 1 minuto en que presentan su proyecto. En esta etapa se revisan los formularios y videos de los aproximadamente 2.500 proyectos que pasaron a la Etapa 1.

El formulario online es evaluado automáticamente en base a una rúbrica generada por el equipo interno de CORFO. El video es evaluado por un comité de expertos compuesto por personas externas a CORFO. La nota final que recibe cada postulante en esta etapa es la ponderación de la nota del formulario (20%) y la nota recibida por la evaluación del video (80%).

Recomendación: en base a esta nota, la persona asignada para ello realiza y registra el ranking (de manera independiente de los jueces). Los rankeados top 1.000 (de un total original de 2.500 proyectos) son promocionados a la Etapa 2. Como en todas las etapas, no se debe modificar la lista de los seleccionados que pasen a la etapa siguiente una vez que ésta se ha definido.

Debido a que el formulario cumple un rol secundario de excluir del proceso de selección a proyectos que no se ajustan a los criterios definidos por CORFO, recomendamos realizar la evaluación automática del formulario antes de evaluar los videos. Así, sólo se destina recursos por evaluar los videos de aquellos proyectos que sí tienen una posibilidad de pasar a la etapa siguiente.

Etapa 2 – Demo Day:

En cada región del país se realizará un Demo Day, instancia en la que un panel de expertos (constituido para cada región) evaluarán los proyectos utilizando una rúbrica predefinida por CORFO asignándole una nota a cada una de las 1.000 postulaciones recibidas de la Etapa 1.

Recomendación: La persona a cargo del registro del ranking no debe divulgar a los jueces del Demo Day la información del ranking de la Etapa 1, pues puede afectar las notas y el ranking resultante, dificultando la aplicación de regresión discontinua.

Una vez realizado el Demo Day, la persona a cargo de registrar el las notas de los postulantes reúne las notas asignadas por los jueces y elabora el ranking de esta etapa. De los 1.000 postulantes, los 120 mejores proyectos, con al menos un proyecto de cada región del país, pasarán a la Etapa 3. En caso de no existir representación de alguna región, se recomienda sustituir aquel proyecto ubicado al final de la nómina por aquel mejor rankeado, pero no seleccionado, de aquella región.

Etapa 3 – Evaluación Final:

A partir de los 120 proyectos seleccionados en la Etapa 2, un comité constituido por tres personas (dos expertos externos y un experto de CORFO) evaluará nuevamente los formularios y videos enviados en la postulación (Etapa 1).

Recomendación: Cada juez asigna una nota por proyecto en base a criterios definidos con anterioridad y sin conocer la posición en el ranking de la Etapa 2. La nota final corresponderá al promedio simple de las tres notas puestas por el comité de jueces.

La persona encargada de registrar el ranking tomará las notas puestas por el comité y creará el ranking de la Etapa 3. Aquí, los 60 mejores proyectos quedan identificados para participar en el programa. Una vez realizado el ranking e identificados los mejores 60 proyectos, no se debe modificar la nómina para favorecer a algún proyecto que no haya quedado entre los mejores 60. De no cumplirse esto puede que sea imposible medir causa y efecto del programa.

Etapa 4 – Selección:

En esta instancia, el diseño actual del proceso de selección considera otorgar al subcomité la facultad de reexaminar la nómina de los 60 proyectos mejor rankeados. Existe un interés en que dentro de los seleccionados exista al menos un proyecto de cada región del país, por lo que los miembros del subcomité, bajo este objetivo, tienen la facultad de manipular la nómina de seleccionados.

Recomendación: Para efectos de poder implementar una regresión discontinua fuzzy (Ver Anexo) se recomienda en esta etapa, dado el objetivo de mantener representación regional, que el subcomité revise en la lista de los 60 seleccionados la cantidad de proyectos por cada región. Si faltasen representantes de una o más regiones se recomienda que se revise el ránking de la Etapa 3, que considera a los 120 mejores proyectos. Según las necesidades, sustituir un proyecto seleccionado en la nómina final ubicado al final del ránking por aquel no seleccionado perteneciente a la región sin representación que ocupe el mayor ránking por debajo del punto de corte. En otras palabras, reemplazar al peor seleccionado por el mejor proyecto no escogido de esa región.

Se recomienda que estos sean los únicos cambios que realice el subcomité en la nómina final para evitar introducir sesgo en las estimaciones de causa y efecto. Se propone que el subcomité participe directamente en la Etapa 3 anterior formulando los criterios que usarán los jueces para evaluar los proyectos. Incluso es posible sumar un cuarto juez, perteneciente al subcomité, para asegurar que los seleccionados se ajusten al perfil deseado sin afectar manualmente el ranking final. Lo importante es que los 120 proyectos que llegan a la Etapa 3 sean evaluados con la misma vara, y que sean rankeados en base a la nota que arroje el criterio de evaluación que se determine para la selección final.

5. Conclusión

La medición de impacto de políticas públicas en emprendimiento es factible sin entorpecer un proceso de selección racional. El propósito de este documento es contribuir a la visión a largo plazo de la Gerencia de Emprendimiento de CORFO, la cual busca medir el impacto socio-económico de sus programas a lo largo del tiempo.

De implementarse las recomendaciones expuestas en este reporte, CORFO contará con las herramientas necesarias para determinar con mayor certeza el efecto socio-económico del programa Capital Semilla. Esto, mediante el uso del método quasi experimental de regresión discontinua.

Para llegar a las recomendaciones vertidas en este documento, se realizó un levantamiento detallado del proceso de selección que CORFO planea implementar en su convocatoria 2016 (descrito en Anexo 2). Las recomendaciones se diseñaron con el criterio de no sumar dificultad a la gestión del proceso de selección actual. Permitiendo, en consecuencia, una fácil y rápida implementación para la convocatoria del mes de abril de 2016, y evitando la necesidad de incurrir en costos adicionales para CORFO.

Las recomendaciones han sido diseñadas con el fin de generar una capacidad de investigación en torno a Capital Semilla basado en evidencias. Además, las recomendaciones tienen un segundo beneficio consistente en hacer del proceso de selección uno de mayor objetividad y transparencia para los postulantes.

Creemos que la implementación de las recomendaciones vertidas en este documento marcarán la pauta para un nuevo estándar en las políticas de emprendimiento. Un estándar que une la intuición de los diseñadores de programas públicos con métodos científicos de frontera para generar conocimiento en base a evidencias.

Anexo 1: Método de regresión discontinua

La regresión discontinua (RD) se da de dos formas, Sharp y Fuzzy como se ve en la Figura 1. En el escenario más sencillo, Sharp RD, los participantes son seleccionados en base a la variable de selección S (ranking). Aquellos que tengan un ranking por debajo del corte no reciben el tratamiento y constituyen el grupo de control, mientras que los que queden por arriba del corte son seleccionados y constituyen el grupo de tratamiento.

El otro escenario corresponde a Fuzzy RD, en que se observan valores de S (ranking) que aparecen tanto en el grupo de seleccionados como en los rechazados, lo que puede deberse a que el administrador del programa decidió, después de saber quiénes quedaron y quienes no quedaron en el programa, modificar la asignación en base a otros criterios diferentes al criterio de evaluación predeterminado. En el caso de un Fuzzy RD, la estimación se hace en dos etapas. En la primera etapa se modela la probabilidad de ser elegido, en función de la variable de selección y el puntaje de corte. En la segunda etapa se estima la ecuación de resultados incluyendo la probabilidad de ser elegido.

La gran debilidad de trabajar con una condición de Fuzzy RD versus una de Sharp RD es que para la primera se requieren más datos para tener la confianza en el análisis de la causa y efecto.

Anexo 2: Contexto actual del programa

1.1 Objetivo

Capital Semilla es un programa de financiamiento de carácter público creado el año 2006. Su objetivo es apoyar y fomentar nuevos emprendimientos en etapas tempranas, focalizando la asignación de recursos en emprendimientos dinámicos (CORFO, 2015). Éstos son emprendimientos que tienen un alto potencial de crecimiento, lo cual se traduce en la capacidad de generar ventas por el orden de un millón de dólares al tercer año, logrando en los siguientes tres años crecer a tasas por sobre el 20% (OECD, 2007).

1.2 Convocatorias

Cada año se realizan dos llamados para postular al programa. En promedio cada convocatoria recibe un total de 3.000 postulaciones. Aproximadamente, 500 de éstas no cumplen con los estándares de pertinencia (i.e., plazo de ejecución superior al esperado, presupuesto mayor a lo otorgado, antigüedad de la empresa, entre otros); quedando así un total de aproximadamente 2.500 postulaciones a evaluar. De éstas, se seleccionan finalmente 60 proyectos que reciben $25.000.000 de pesos cada uno. La duración del concurso (desde que se publican las bases hasta se seleccionan los ganadores) es en promedio de 3 meses.

CORFO además ofrece a los seleccionados la opción de acceder a un “Voucher de Mentoría” por $500.000 pesos por sobre los $25.000.000. El objetivo de este beneficio es poder contratar el apoyo de mentores expertos asociados a la Red de Mentores de CORFO. A la fecha, según lo reportado por la Subgerencia de Financiamiento Temprano, el 80% de los emprendimientos seleccionados han utilizado este beneficio complementario.

1.3 Proceso de Postulación Actual 2016

La Subgerencia de Financiamiento Temprano de CORFO ha recopilado en los últimos concursos información por parte de los emprendedores participantes. Dentro de los insights más mencionados se destacan los siguientes tres: (i) proveer de mejor retroalimentación a los participantes con el fin de acceder a un mayor entendimiento de sus fortalezas y debilidades como proyecto; (ii) darle mayor transparencia al proceso y ganadores; y (iii) satisfacer una demanda por una mayor participación de proyectos de regiones.

En base a lo anterior, la Subgerencia ha incluido estos tres puntos como pilares estratégicos en el proceso de postulación 2016 (ver Figura 3). En términos generales y según la información proporcionada por la Subgerencia, el próximo concurso se espera ejecutar según la siguiente interpretación:

Etapa 0 – Postulación:

En esta etapa CORFO verifica que las postulaciones cumplan con los criterios de pertinencia y legibilidad establecidos en las bases. En promedio 500 proyectos son retirados del proceso, quedando así un aproximado de 2.500 proyectos a evaluar.

Etapa 1 – Evaluación Automática:

Entre los principales cambios a esta etapa, en relación a su misma versión 2015, se encuentra que los postulantes deberán presentar su proyecto a través de un video de 1 minuto. Este nuevo formato tiene como objetivo evaluar si el modelo de negocios es entendible y si se basa en un problema evidente y una solución plausible. En esta etapa un comité de expertos compuesto por personas externas a CORFO evaluará el video, el cual tendrá una ponderación de un 80% de la evaluación total de esta etapa.

Además, los emprendedores deberán complementar su postulación a través de un formulario online. Éste será evaluado por el equipo interno de CORFO mediante un sistema de preguntas cerradas y posteriormente ponderadas de forma automática (sin intervención humana) según un determinado criterio definido a priori por CORFO. El puntaje resultante del análisis automático del formulario representará el 20% restante de la evaluación de este primer hito.

A través de esta etapa se espera generar el primer corte de los proyectos pre-seleccionados, quedando así una nómina de 1.000 proyectos que pasarán a la segunda etapa (de un total original de 2.500 proyectos).

Etapa 2 – Demo Day:

Su objetivo es dar una mayor exposición a los proyectos postulados a nivel regional. Asimismo, busca entregar feedback inmediato y en tiempo real a los proyectos partícipes a través de un panel de expertos constituido para cada región. Para cumplir con este objetivo, los expertos evaluarán los proyectos utilizando una rúbrica predefinida por CORFO para cada región. La instancia de Demo Day busca generar un segundo corte transformando los 1.000 pre-seleccionados a una nómina compuesta por los 120 mejores proyectos para la siguiente etapa. Para construir esta nómina cada región generará un ranking hasta completar los cupos según el número de postulantes por región.

Etapa 3 – Evaluación Final:

A partir de los 120 proyectos seleccionados en la Etapa 2, un comité constituido por tres personas (dos expertos externos y un experto de CORFO) evaluará nuevamente los formularios y videos enviados en la postulación (Etapa 1). El énfasis estará en medir el potencial de crecimiento, la estrategia y la presencia regional del proyecto. Cada evaluador asignará una nota por proyecto. De este modo, se generará la nómina de los 60 proyectos seleccionados que serán revisados por el Subcomité de Financiamiento Temprano.

Etapa 4 – Selección:

En esta instancia, el subcomité reexaminará la nómina para asegurar la distribución proporcional de proyectos de regiones entre los 60 cupos a financiar. En caso de modificar la nómina, el subcomité evaluará en base al ranking y criterios definidos por CORFO.

Finalmente, se ratificarán los ganadores y luego serán notificados y publicados.

Figura 2. Sharp versus Fuzzy RD

Fuente: Cameron y Trivedi (2005), adaptado por EPIC Lab.

Figura 3. Interpretación del nuevo proceso para Capital Semilla 2016

Fuente: Desarrollado por EPIC Lab.

Referencias

Autores

Michael Leatherbee, Ph.D.Rodrigo Frías, M.Sc. & M.A.
Director Ejecutivo EPIC Lab

Macarena González, M.S.(c)
Analista EPIC Lab

Más información sobre EPIC Lab en: www.epluc.org

[1] Ver por ejemplo el estudio realizado por Gonzalez-Uribe y Leatherbee (2015)

[2] La información descrita en este documento fue recopilada entre los meses de febrero, marzo y abril 2016. En consecuencia, pueden existir variaciones en el contenido entre la fecha de entrega del documento y la implementación de la nueva versión del programa planificada para la segunda quincena de abril 2016.

[3] Ver Anexo 1 para ver más información sobre el método de regresión discontinua.

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