L’Intelligenza Artificiale nel Terzo Settore: Un Approccio Incrementale per il Successo

Le organizzazioni nonprofit si trovano oggi di fronte a un’opportunità senza precedenti: migliorare significativamente le proprie operazioni grazie all’intelligenza artificiale (AI) e all’automazione. Tuttavia, la chiave per sfruttare appieno queste tecnologie risiede nell’implementazione strategica.

Per ridurre i rischi di interruzione operativa, è preferibile adottare un approccio disciplinato che si basi su guadagni incrementali, piuttosto che su trasformazioni radicali che comportano l’aggiornamento simultaneo di più componenti. Molte realtà del terzo settore continuano a fare affidamento su applicazioni dedicate e processi manuali, rendendo necessaria l’offerta di soluzioni pragmatiche da parte dei fornitori, che devono integrare l’AI con i sistemi esistenti.

Le organizzazioni nonprofit devono anche ampliare la loro visione riguardo al potenziale dell’AI, andando oltre soluzioni isolate come i chatbot. L’AI ha la capacità di diventare uno strato d’intelligenza che modifica il modo in cui vengono attivati i flussi di lavoro, interpretati i dati e generati gli insight. Questo supporto cognitivo consente decisioni più efficaci in tempo reale, liberando tempo per attività di problem solving.

Una strategia dati solida è cruciale per il successo dell’AI: gli strumenti di intelligenza artificiale funzionano solo se hanno accesso ai dati giusti. In uno studio condotto negli Stati Uniti, il 61% dei professionisti finanziari nelle nonprofit ha dichiarato di utilizzare 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: termini come “progetto” possono avere significati diversi tra settori, e ciò 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. Collaborare con i fornitori tecnologici è essenziale affinché tutti i livelli dell’organizzazione possano verificare la conformità alle aspettative.

L’approccio incrementale consente di valutare lo stato attuale rispetto all’obiettivo e di adottare funzionalità in modo continuo. Questo processo permette 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, permettendo loro di affrontare le sfide attuali con maggiore efficienza e efficacia.