Organizzazioni non profit: i progressi graduali sono fondamentali per il successo dell'IA
Scopri come le organizzazioni non profit stanno ottenendo un successo duraturo grazie all'intelligenza artificiale. Concentrati sui piccoli progressi per iniziare in modo efficace e ridurre al minimo i rischi.
Le cose più importanti che devi sapere
- L'efficacia degli strumenti di intelligenza artificiale dipende dalla disponibilità di dati accurati e dalla loro preparazione in modo tale da facilitarne l'interrogazione in linguaggio naturale, con la necessità di una governance dei dati e della comprensione delle sue implicazioni per evitare errori.
- Le organizzazioni non profit dovrebbero adottare un approccio graduale all'implementazione dell'intelligenza artificiale, iniziando con l'automazione delle attività ripetitive o dei punti critici più urgenti, al fine di ridurre i rischi e consolidare la fiducia e le competenze interne.
- Sfruttare al meglio l'intelligenza artificiale richiede una visione ambiziosa su come l'IA possa trasformare l'ecosistema di un'organizzazione e potenziarne la missione, misurando al contempo l'impatto di ogni singolo progetto attraverso indicatori chiave di performance per garantire un'espansione sostenibile.
Esiste una chiara opportunità di migliorare significativamente le sue operazioni sfruttando i più recenti sviluppi nell'ambito dell'intelligenza artificiale e dell'automazione.
Stiamo assistendo a una crescente fiducia nel settore non profit, che riconosce il potenziale dell'intelligenza artificiale, ma stiamo entrando in una fase critica per quanto riguarda la sua implementazione.
Data la complessità della tecnologia coinvolta, definire la strategia giusta può sembrare un'impresa ardua, ma un approccio disciplinato all'adozione, incentrato su miglioramenti graduali piuttosto che su trasformazioni radicali, garantirà risultati positivi.
Ciò ridurrebbe le interruzioni più gravi, evitando l'aggiornamento simultaneo di un gran numero di componenti, poiché questo aumenta il rischio di errori.
Un approccio pratico unito a una visione ambiziosa.
Raggiungere questo obiettivo potrebbe essere più facile a dirsi che a farsi, poiché molte organizzazioni non profit si affidano ad applicazioni personalizzate e processi manuali. Spetta ai fornitori definire un approccio pratico per integrare l'IA con questi sistemi esistenti, enfatizzando l'idea di miglioramenti incrementali ai processi e ai metodi di lavoro.
Parallelamente, le organizzazioni non profit devono pensare in grande al potenziale di cambiamento positivo. I fornitori devono collaborare con i propri clienti per aiutarli a comprendere che la trasformazione implica molto più che la semplice aggiunta di un chatbot o di un'altra soluzione specifica al loro pacchetto tecnologico.
Se implementata correttamente, l'intelligenza artificiale trasformerà il modo in cui vengono avviati i flussi di lavoro, interpretati i dati e generate informazioni utili . Diventerà un livello di intelligenza autonomo in grado di analizzare i dati e fornire ai team il supporto cognitivo necessario per prendere decisioni più efficaci e in tempo reale.
Pertanto, se le organizzazioni non profit desiderano massimizzare i benefici dei loro investimenti nell'intelligenza artificiale, devono porsi domande fondamentali: in che modo l'IA modifica l'ecosistema in cui opera l'organizzazione? E come può essere utilizzata per migliorare la missione dell'organizzazione non profit?
Se i leader delle organizzazioni non profit sapranno pensare in modo ambizioso a queste risposte, i team potranno diventare veri e propri lavoratori della conoscenza. L'intelligenza artificiale li aiuterà a scoprire informazioni utili a guidare le azioni o a dare ai lavoratori più tempo per concentrarsi sulla risoluzione dei problemi, poiché la tecnologia è progettata per automatizzare le attività ripetitive che tradizionalmente consumano risorse cognitive.
Una strategia di gestione dei dati adeguata è fondamentale.
La governance dei dati rappresenta una sfida importante per le organizzazioni non profit, poiché gli strumenti di intelligenza artificiale saranno efficaci solo se avranno accesso ai dati corretti. Nel nostro recente studio, "Bridging the Gap: The Critical Role of Nonprofit Finance Software in the Current Landscape", il 61% dei professionisti della finanza presso le organizzazioni non profit statunitensi ha ammesso di affidarsi ancora a fogli di calcolo pubblici per la gestione finanziaria di base.
La combinazione di applicazioni specializzate e processi manuali rende difficile la connessione delle informazioni tra diverse applicazioni e flussi di lavoro. I dati devono essere estratti, trasformati e caricati prima di poter essere analizzati. Il processo di estrazione in sé è complesso perché i dati sono spesso in formati diversi e devono essere caricati in un formato specifico per facilitarne l'utilizzo da parte del team finanziario.
Per affrontare la sfida dei dati, le organizzazioni non profit devono decidere come rendere disponibili i dati corretti all'intelligenza artificiale. I dati devono essere strutturati in modo da consentire interrogazioni in linguaggio naturale e devono essere basati su input di dati affidabili. Oltre all'affidabilità, i dati richiedono anche un quadro analitico comune affinché gli utenti possano comprenderne le fonti e chi ne è responsabile. Successivamente, le organizzazioni devono essere in grado di analizzare il set di dati e il modo in cui l'IA interagisce con i dati per prendere decisioni informate.
Ciò richiede un'attenta valutazione della semantica dei dati. Ad esempio, il termine "progetto" ha un significato diverso nel mondo delle organizzazioni non profit rispetto a quello di una società di servizi professionali o di un'istituzione del settore pubblico. L'intelligenza artificiale deve essere in grado di interpretare correttamente la parola per evitare "allucinazioni ".
Altrettanto importante è la capacità di monitorare, valutare e modificare i dati durante il loro percorso lungo la catena di fornitura, al fine di evitare inesattezze in fasi come la transizione dalla registrazione alla rendicontazione. Le organizzazioni non profit dovrebbero collaborare strettamente con i fornitori di tecnologia per garantire che tutti all'interno dell'organizzazione, a livello dirigenziale, di programma e di progetto, possano monitorare i dati e assicurarsi che soddisfino le aspettative.
Il gradualismo è preferibile ai salti quantitativi.
Il concetto di gradualismo, piuttosto che un approccio di trasformazione radicale come il "Big Bang" o il salto quantico, è il modo migliore per affrontare queste questioni fondamentali.
La maggior parte delle implementazioni IT di successo segue un percorso incrementale simile. Per le organizzazioni che adottano questo approccio e desiderano garantire la sicurezza operativa durante la trasformazione dei propri sistemi IT, è fondamentale iniziare valutando lo stato attuale dell'organizzazione rispetto allo stato finale desiderato. L'obiettivo di questa pianificazione è raggiungere lo stato finale attraverso un'adozione continua e graduale di nuove funzioni e applicazioni.
Ancora più importante, questo approccio consente ai dipendenti di acquisire fiducia nella collaborazione con gli strumenti di IA . Immaginate un team che lavora in una località remota fornendo assistenza medica e il caposquadra riconosce la necessità di richiedere forniture. Attraverso l'innovazione incrementale, un'organizzazione può utilizzare una combinazione di IA e
Le organizzazioni non profit dovrebbero concentrarsi sui vantaggi incrementali derivanti dal successo dell'intelligenza artificiale.
Nell'era dell'intelligenza artificiale (IA), le organizzazioni non profit si trovano ad affrontare sfide e opportunità uniche. Se da un lato l'IA promette di trasformare radicalmente il modo in cui queste organizzazioni operano, migliorando la raccolta fondi e l'erogazione dei servizi, dall'attrattiva di progetti ambiziosi e di grandi dimensioni può essere fuorviante. Invece di perseguire soluzioni complete e costose, le organizzazioni non profit dovrebbero adottare una strategia basata su piccoli miglioramenti incrementali. Questo approccio si concentra sul raggiungimento di miglioramenti continui e di piccola entità, aprendo la strada a un'adozione dell'IA sostenibile ed efficace.
Perché i miglioramenti incrementali sono fondamentali?
Le organizzazioni non profit spesso non dispongono delle competenze finanziarie, umane e tecniche di cui godono le aziende a scopo di lucro. I progetti complessi di intelligenza artificiale possono essere rischiosi, richiedere ingenti risorse e non garantire il ritorno sull'investimento sperato. In questi casi, un approccio graduale diventa fondamentale.
- Ridurre i rischi: Iniziare con piccoli progetti riduce i rischi finanziari e operativi e consente all'organizzazione di apprendere e adattarsi senza un impegno maggiore.
- Costruire fiducia ed esperienza: Ogni piccolo successo accresce la fiducia all'interno del team e accumula esperienza pratica nella gestione delle tecnologie di intelligenza artificiale.
- Miglioramenti tangibili e rapidi: I miglioramenti incrementali possono produrre risultati tangibili in tempi più brevi, motivando i dipendenti e dimostrando il valore dell'IA a donatori e stakeholder.
- Adattabilità e flessibilità: Questo approccio consente alle organizzazioni di adattare le proprie strategie in base alle lezioni apprese, anziché attenersi a un piano rigido che potrebbe non essere adatto alla realtà in continua evoluzione.
Individuare piccole opportunità con un grande impatto
Per cominciare, le organizzazioni non profit dovrebbero identificare i loro "punti critici" più urgenti o le attività ripetitive che l'intelligenza artificiale può semplificare. Non sono necessarie soluzioni complesse; spesso, le applicazioni più semplici sono le più efficaci per iniziare. Queste opportunità potrebbero includere:
- Automatizzare le attività amministrative: Ad esempio, smistare le email, programmare riunioni o inserire dati di base.
- Migliorare la comunicazione con i donatori: Utilizzo dell'intelligenza artificiale per analizzare i dati dei donatori e personalizzare i messaggi di ringraziamento o le richieste di donazione.
- Gestione dei volontari: Semplificare il processo di registrazione dei volontari, assegnando loro compiti appropriati e facilitando la comunicazione con loro.
- Analisi di base dei dati: Ricavare informazioni semplici dai dati disponibili per migliorare la comprensione da parte dei beneficiari o l'efficacia del programma.
Ad esempio, gli strumenti di intelligenza artificiale possono essere utilizzati per migliorare la gestione e l'interazione con le informazioni, trasformandole in un vero e proprio assistente. Padroneggiare la memoria di ChatGPT: 5 accorgimenti per trasformarla in un vero assistente.
Sviluppo graduale delle capacità interne
Adottare l'intelligenza artificiale non significa necessariamente assumere immediatamente un team di data scientist. Le organizzazioni possono sviluppare gradualmente le proprie capacità interne attraverso:
- Formazione sugli strumenti di base: Insegnare ai dipendenti come utilizzare strumenti di intelligenza artificiale semplici e facilmente reperibili che possono aumentarne la produttività.
- Promuovere una cultura della sperimentazione: Incoraggiare i dipendenti a esplorare come l'intelligenza artificiale possa essere applicata alle loro attività quotidiane e a proporre nuove idee.
- Sfrutta le risorse disponibili: Cerca programmi di formazione gratuiti o a basso costo, oppure collabora con esperti di intelligenza artificiale che offrono servizi a organizzazioni non profit.
- Concentrati sulla comprensione: Garantire che i dipendenti comprendano le capacità e i limiti dell'intelligenza artificiale e come questa possa supportare la missione dell'organizzazione.
Misurare il successo e l'espansione sostenibile
Per garantire che i piccoli miglioramenti si traducano in un successo a lungo termine, è fondamentale misurare chiaramente l'impatto di ogni singolo progetto. Prima di iniziare, è opportuno definire indicatori chiave di prestazione (KPI) misurabili, come il risparmio di tempo, l'aumento dell'efficienza o il miglioramento dell'accuratezza dei dati.
Quando un piccolo progetto raggiunge il successo, va celebrato e le lezioni apprese vanno utilizzate per guidare i passi futuri. Questo approccio iterativo consente alle organizzazioni di ampliare l'utilizzo dell'IA in modo sostenibile, costruendo al contempo una solida base di conoscenze ed esperienza. È importante evitare "grandi balzi" che potrebbero portare al fallimento e scoraggiare l'iniziativa.
Conclusione
L'adozione dell'intelligenza artificiale (IA) per le organizzazioni non profit è un percorso, non un punto di arrivo. Concentrandosi su miglioramenti graduali, queste organizzazioni possono sfruttare il potenziale dell'IA in modo responsabile ed efficace, promuovendo la propria missione e servendo al meglio le comunità di riferimento. Iniziare con piccoli passi ponderati è il modo più sicuro ed efficace per massimizzare i benefici di questa tecnologia trasformativa.
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