In Breve
- Qual è l'opportunità per le organizzazioni nonprofit?
- Migliorare le operazioni tramite l'adozione dell'intelligenza artificiale.
- Qual è l'approccio migliore per implementare l'AI?
- Un approccio incrementale per ridurre i rischi operativi.
- Perché è importante una strategia dati solida?
- Gli strumenti di AI funzionano solo con dati corretti e ben gestiti.
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, il successo di queste tecnologie non dipende solo dalla loro adozione, ma soprattutto dalla fase cruciale dell’implementazione.
Per minimizzare i rischi di interruzione operativa, è consigliabile adottare un approccio disciplinato che si basi su guadagni incrementali, piuttosto che su trasformazioni radicali che richiedono l’aggiornamento simultaneo di molteplici componenti. Attualmente, molte realtà del terzo settore continuano a fare affidamento su applicazioni dedicate e processi manuali, il che rende necessario che i fornitori di tecnologia propongano soluzioni pragmatiche che integrino l’AI con i sistemi esistenti.
Le organizzazioni nonprofit devono ampliare la loro visione riguardo al potenziale dell’AI, andando oltre l’implementazione di singole soluzioni come i chatbot. L’intelligenza artificiale può diventare uno strato d’intelligenza che trasforma il modo in cui vengono gestiti i flussi di lavoro, interpretati i dati e generati gli insight. Questo supporto cognitivo consente decisioni più efficaci in tempo reale, liberando tempo prezioso per attività di problem solving.
Una strategia dati solida è fondamentale per il successo dell’AI. Gli strumenti di intelligenza artificiale 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, evidenziando le difficoltà nel connettere informazioni tra applicazioni specialistiche e processi manuali. È essenziale 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 chiarisca l’origine e la responsabilità delle informazioni.
Inoltre, è importante comprendere la semantica dei dati. Termini come “progetto” possono avere significati diversi a seconda del settore, e una cattiva interpretazione può portare a errori 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.
L’approccio incrementale consente di valutare lo stato attuale rispetto all’obiettivo e di adottare funzionalità in modo continuo, permettendo 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 alert, poi raccomandazioni basate su dati contestuali e infine l’automazione controllata degli ordini. Questo approccio riduce 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, contribuendo a migliorare l’efficienza operativa e a realizzare gli obiettivi sociali.
