In Breve
- Come può l'AI migliorare le nonprofit?
- L'AI può ottimizzare i flussi di lavoro, interpretare dati e generare insight per decisioni più efficaci.
- Qual è l'approccio migliore per implementare l'AI nel terzo settore?
- Un approccio incrementale è raccomandato per ridurre i rischi e migliorare l'efficienza.
- Qual è l'importanza di una strategia dati solida?
- Una strategia dati solida è fondamentale per garantire che gli strumenti di AI funzionino correttamente.
Le organizzazioni nonprofit hanno oggi l’opportunità di migliorare significativamente le proprie operazioni grazie all’intelligenza artificiale (AI) e all’automazione. Tuttavia, la fase cruciale per il successo è l’implementazione, che deve avvenire con cautela e strategia.
Per ridurre i rischi di interruzione operativa, è preferibile adottare un approccio disciplinato basato su guadagni incrementali, piuttosto che su trasformazioni radicali che aggiornino molti componenti contemporaneamente. Molte realtà del terzo settore, infatti, fanno ancora affidamento su applicazioni dedicate e processi manuali. Per questo motivo, è fondamentale che i fornitori propongano soluzioni pragmatiche che integrino l’AI con i sistemi esistenti.
Le organizzazioni devono pensare in grande riguardo al potenziale dell’AI, oltre a limitarsi a singole soluzioni come i chatbot. L’AI può diventare uno strato d’intelligenza che modifica il modo in cui si attivano i flussi di lavoro, si interpretano i dati e si generano insight, offrendo supporto cognitivo per decisioni più efficaci in tempo reale e liberando tempo per attività di problem solving.
Una strategia dati solida è cruciale: gli strumenti di AI funzionano solo se hanno accesso ai dati giusti. In uno studio, il 61% dei professionisti finanziari nelle nonprofit statunitensi dichiara di utilizzare ancora fogli di calcolo generici per la gestione finanziaria di base, evidenziando la difficoltà di collegare informazioni tra applicazioni specialistiche e processi manuali. I dati devono essere estratti, trasformati e caricati in formati interrogabili in linguaggio naturale, basati su input affidabili e su un quadro comune di analisi che renda chiara l’origine e la responsabilità delle informazioni.
È necessario anche comprendere la semantica dei dati: il significato di termini come “progetto” varia tra settori, e ciò può portare a errori interpretativi dei modelli e fenomeni di hallucination. Le organizzazioni devono poter monitorare, valutare e correggere i dati lungo la catena di fornitura informativa e collaborare con i fornitori tecnologici affinché tutti i livelli dell’organizzazione possano verificare la conformità alle aspettative.
L’incrementalismo consente di valutare lo stato attuale rispetto all’obiettivo e di adottare funzionalità in modo continuo, permettendo al personale di costruire fiducia nella collaborazione con strumenti di AI. Un esempio applicativo è la gestione delle scorte in contesti remoti: fasi progressive possono prevedere prima il monitoraggio e alert, poi raccomandazioni basate su dati contestuali e infine l’automazione controllata degli ordini, riducendo l’onere amministrativo senza richiedere subito sistemi completamente autonomi.
Se accompagnata da una strategia dati solida e da una visione ambiziosa delle possibilità, l’adozione graduale dell’AI può portare benefici rapidi e sostenibili alle nonprofit, migliorando l’efficienza operativa e contribuendo a una gestione più efficace delle risorse.
