In Breve
- Come può l'intelligenza artificiale aiutare le organizzazioni nonprofit?
- L'AI può migliorare le operazioni delle nonprofit attraverso l'automazione e l'ottimizzazione dei flussi di lavoro.
- Qual è l'approccio migliore per implementare l'AI nel terzo settore?
- Un approccio incrementale è preferibile per ridurre i rischi di interruzione operativa.
- Qual è l'importanza dei dati nell'implementazione dell'AI?
- Gli strumenti di AI necessitano di accesso a dati corretti e pertinenti per funzionare efficacemente.
Le organizzazioni nonprofit in Italia si trovano oggi di fronte a un’importante opportunità: migliorare significativamente le proprie operazioni grazie all’intelligenza artificiale (AI) e all’automazione. Tuttavia, il successo di queste tecnologie dipende in gran parte dalla loro implementazione. Per ridurre i rischi di interruzione operativa, è preferibile adottare un approccio disciplinato, basato su guadagni incrementali, piuttosto che tentare trasformazioni radicali che coinvolgano molteplici componenti contemporaneamente.
Molte realtà del terzo settore continuano a fare affidamento su applicazioni dedicate e processi manuali. Di conseguenza, è fondamentale che i fornitori di tecnologie propongano soluzioni pragmatiche che integrino l’AI con i sistemi esistenti. Le organizzazioni devono anche considerare il potenziale dell’AI non solo in termini di singole soluzioni, come i chatbot, ma come un elemento in grado di trasformare i flussi di lavoro, l’interpretazione dei dati e la generazione di insight.
Un aspetto cruciale è l’accesso ai dati: gli strumenti di AI funzionano solo se possono attingere a informazioni corrette e pertinenti. Secondo uno studio, il 61% dei professionisti finanziari nelle nonprofit statunitensi utilizza ancora fogli di calcolo generici per la gestione finanziaria di base, evidenziando le difficoltà nel connettere informazioni tra applicazioni specialistiche e processi manuali.
Per implementare efficacemente l’AI, è necessario estrarre, trasformare e caricare i dati in formati interrogabili in linguaggio naturale, basandosi su input affidabili e su un quadro comune di analisi. È fondamentale comprendere anche la semantica dei dati, poiché il significato di termini come “progetto” può variare tra settori, evitando così errori interpretativi nei modelli e fenomeni di hallucination.
Le organizzazioni devono essere in grado di monitorare, valutare e correggere i dati lungo la catena di fornitura informativa. Collaborare con i fornitori tecnologici è essenziale affinché tutti i livelli dell’organizzazione possano verificare la conformità alle aspettative. Questo approccio incrementale permette di valutare lo stato attuale rispetto agli obiettivi e di adottare funzionalità in modo continuo, contribuendo a costruire fiducia tra il personale e gli strumenti di AI.
Un esempio pratico di applicazione dell’AI nel terzo settore è la gestione delle scorte in contesti remoti. Le fasi progressive possono iniziare con il monitoraggio e l’invio di avvisi, proseguire con raccomandazioni basate su dati contestuali e culminare nell’automazione controllata degli ordini. Questo approccio riduce l’onere amministrativo senza richiedere immediatamente 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 organizzazioni nonprofit, contribuendo a una gestione più efficace delle risorse e a un impatto sociale maggiore.
