In Breve
- Come può l'AI migliorare le operazioni delle nonprofit?
- L'AI può ottimizzare i flussi di lavoro, interpretare dati e generare insight, migliorando l'efficacia decisionale.
- 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 della strategia dati nell'adozione dell'AI?
- Una strategia dati solida è cruciale poiché gli strumenti di AI funzionano solo se hanno accesso ai dati giusti.
Le organizzazioni nonprofit si trovano oggi di fronte a un’opportunità senza precedenti: migliorare le proprie operazioni grazie all’intelligenza artificiale (AI) e all’automazione. Tuttavia, la chiave per un’implementazione efficace risiede nell’approccio adottato. Invece di puntare a trasformazioni radicali che coinvolgono molteplici componenti contemporaneamente, è preferibile seguire un percorso disciplinato basato su guadagni incrementali.
Molte realtà del terzo settore continuano a fare affidamento su applicazioni dedicate e processi manuali. Pertanto, è fondamentale che i fornitori di tecnologia propongano soluzioni pragmatiche che integrino l’AI con i sistemi esistenti. Le organizzazioni devono, inoltre, avere una visione ambiziosa riguardo al potenziale dell’AI, andando oltre le singole applicazioni come i chatbot.
L’AI ha la capacità di diventare uno strato d’intelligenza che trasforma il modo in cui vengono attivati i flussi di lavoro, interpretati i dati e generati gli insight. Questo supporto cognitivo consente di prendere decisioni più efficaci in tempo reale, liberando tempo prezioso per attività di problem solving.
Un aspetto cruciale per il successo dell’AI è la strategia dati. Gli strumenti di AI funzionano solo se hanno accesso ai dati giusti. Secondo uno studio, il 61% dei professionisti finanziari nelle nonprofit statunitensi utilizza 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 fondamentale comprendere anche la semantica dei dati, poiché il significato di termini come “progetto” può variare tra settori, per evitare errori interpretativi e fenomeni di hallucination.
Le organizzazioni devono essere in grado di monitorare, valutare e correggere i dati lungo la catena di fornitura informativa, collaborando con i fornitori tecnologici affinché tutti i livelli dell’organizzazione possano verificare la conformità alle aspettative.
L’approccio incrementale consente di valutare lo stato attuale rispetto agli obiettivi e di adottare funzionalità in modo continuo, permettendo al personale di costruire fiducia nella collaborazione con strumenti di AI. Un esempio pratico è la gestione delle scorte in contesti remoti: le fasi progressive possono prevedere prima il monitoraggio e gli 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 organizzazioni nonprofit.
