Il Terzo Settore e l’Intelligenza Artificiale: Un Futuro di Miglioramenti Incrementali

Le organizzazioni nonprofit hanno oggi un’opportunità unica di migliorare significativamente 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 preferibile un metodo disciplinato, basato su guadagni incrementali piuttosto che su trasformazioni radicali che coinvolgono molteplici componenti contemporaneamente.

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, da parte loro, devono ampliare la loro visione riguardo al potenziale dell’AI, andando oltre le singole soluzioni come i chatbot.

L’intelligenza artificiale può diventare un elemento fondamentale per modificare il modo in cui si attivano i flussi di lavoro, si interpretano i dati e si generano insight. Questo supporto cognitivo consente decisioni più efficaci in tempo reale, liberando tempo prezioso per attività di problem solving. Tuttavia, per sfruttare al meglio gli strumenti di AI, è cruciale disporre di una strategia dati solida. Infatti, gli strumenti di AI funzionano solo se hanno accesso ai dati giusti.

Un recente 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 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 anche comprendere la semantica dei dati. Ad esempio, il significato di termini come “progetto” può variare notevolmente tra diversi 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 e collaborare con i fornitori tecnologici affinché tutti i livelli dell’organizzazione possano verificare la conformità alle aspettative.

L’approccio incrementale permette di valutare lo stato attuale rispetto all’obiettivo e di adottare funzionalità in modo continuo. Questo consente 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 alert, poi raccomandazioni basate su dati contestuali e infine l’automazione controllata degli ordini. Questo processo 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. In un mondo in cui l’innovazione è fondamentale, il terzo settore ha l’opportunità di abbracciare il cambiamento e migliorare la propria efficienza operativa.