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 generare insight utili per 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.
- Perché è importante una strategia dati solida?
- Una strategia dati solida è cruciale affinché gli strumenti di AI funzionino correttamente e accedano 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. Per ridurre i rischi di interruzione operativa, è consigliabile un metodo disciplinato che si basi su guadagni incrementali piuttosto che su trasformazioni radicali che coinvolgano molteplici componenti contemporaneamente.
Molte realtà del terzo settore continuano a fare affidamento su applicazioni dedicate e processi manuali. Di conseguenza, i fornitori di tecnologia devono proporre soluzioni pragmatiche che integrino l’AI con i sistemi esistenti. Le organizzazioni, dal canto loro, devono ampliare la loro visione riguardo al potenziale dell’AI, andando oltre l’adozione di singole soluzioni come i chatbot.
L’AI ha il potenziale di diventare uno strato d’intelligenza in grado di trasformare i flussi di lavoro, migliorare l’interpretazione dei dati e generare insight utili. Questo supporto cognitivo può facilitare decisioni più efficaci in tempo reale, liberando tempo prezioso per attività di problem solving. Tuttavia, per sfruttare al meglio gli strumenti di AI, è fondamentale disporre di una strategia dati solida. Infatti, questi strumenti funzionano solo se hanno accesso ai dati giusti.
Uno studio ha rivelato che il 61% dei professionisti finanziari nelle nonprofit statunitensi utilizza ancora fogli di calcolo generici per la gestione finanziaria di base. Questo evidenzia la difficoltà nel collegare informazioni tra applicazioni specialistiche e processi manuali. È quindi essenziale che i dati siano estratti, trasformati e caricati in formati interrogabili, basati su input affidabili e su un quadro comune di analisi che chiarisca l’origine e la responsabilità delle informazioni.
Un altro aspetto cruciale è la comprensione della semantica dei dati. Ad esempio, il significato di termini come “progetto” può variare notevolmente tra settori, il che può portare a errori interpretativi nei modelli di AI. 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 ogni livello dell’organizzazione possa verificare la conformità alle aspettative.
L’approccio incrementale consente alle organizzazioni di valutare lo stato attuale rispetto agli obiettivi e di adottare funzionalità in modo continuo. Questo processo aiuta il personale a costruire fiducia nella collaborazione con gli strumenti di AI. Un esempio pratico di questo approccio è la gestione delle scorte in contesti remoti. Le fasi progressive possono includere inizialmente il monitoraggio e l’invio di alert, seguiti da raccomandazioni basate su dati contestuali e, infine, dall’automazione controllata degli ordini. Questo metodo riduce l’onere amministrativo senza richiedere l’adozione immediata di sistemi completamente autonomi.
Se accompagnata da una strategia dati robusta e da una visione ambiziosa delle possibilità, l’adozione graduale dell’AI può portare benefici rapidi e sostenibili alle organizzazioni nonprofit, trasformando il modo in cui operano e interagiscono con i loro stakeholder.
