In Breve
- Come può l'AI migliorare le operazioni delle nonprofit?
- L'AI può ottimizzare i flussi di lavoro, migliorare l'interpretazione dei dati e supportare decisioni più efficaci.
- 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 di una strategia dati solida?
- Una strategia dati solida è cruciale per garantire che gli strumenti di AI funzionino correttamente.
Le organizzazioni nonprofit si trovano oggi di fronte a un’opportunità unica: migliorare significativamente 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 potrebbero comportare rischi di interruzione operativa, è consigliabile seguire una strategia basata su guadagni incrementali.
Molte realtà del terzo settore continuano a fare affidamento su applicazioni dedicate e processi manuali. Per affrontare questa situazione, è fondamentale che i fornitori di tecnologia propongano soluzioni pragmatiche che integrino l’AI con i sistemi esistenti. Le organizzazioni devono, inoltre, ampliare la propria visione riguardo al potenziale dell’AI, andando oltre l’implementazione di singole soluzioni come i chatbot.
L’AI ha la capacità di trasformare il modo in cui vengono gestiti i flussi di lavoro, interpretati i dati e generati gli insight. Questo supporto cognitivo può portare a decisioni più efficaci in tempo reale, liberando tempo prezioso per attività di problem solving. Tuttavia, per sfruttare appieno queste potenzialità, è essenziale avere una strategia dati solida: 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. Questo evidenzia la difficoltà di collegare informazioni tra applicazioni specialistiche e processi manuali. È cruciale che i dati siano 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.
Inoltre, è fondamentale comprendere la semantica dei dati: termini come “progetto” possono avere significati diversi tra settori, e ciò può portare a 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, collaborando con i fornitori tecnologici affinché tutti i livelli dell’organizzazione possano verificare la conformità alle aspettative.
Un approccio incrementale consente di valutare lo stato attuale rispetto agli obiettivi e di adottare funzionalità in modo continuo. Questo processo permette al personale di costruire fiducia nella collaborazione con strumenti di AI. Un esempio pratico di questo approccio 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. Questo metodo 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 migliorare l’efficienza e l’efficacia delle loro operazioni.