In Breve
- Come può l'AI migliorare il terzo settore?
- L'AI può ottimizzare i flussi di lavoro, migliorare l'interpretazione dei dati e supportare decisioni più efficaci.
- Qual è l'approccio migliore per implementare l'AI nelle nonprofit?
- 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 possano funzionare correttamente.
Le organizzazioni nonprofit italiane hanno oggi l’opportunità di migliorare significativamente le proprie operazioni grazie all’intelligenza artificiale (AI) e all’automazione. Tuttavia, la fase cruciale per il successo di queste tecnologie è l’implementazione. Per ridurre i rischi di interruzione operativa, è preferibile un approccio disciplinato basato su guadagni incrementali piuttosto che su trasformazioni radicali che aggiornino molti componenti contemporaneamente.
Molte realtà del terzo settore in Italia continuano a fare affidamento su applicazioni dedicate e processi manuali. Per questo motivo, è fondamentale che i fornitori di tecnologia propongano soluzioni pragmatiche che integrino l’AI con i sistemi esistenti. Le organizzazioni devono anche pensare in grande riguardo al potenziale dell’AI, andando oltre singole soluzioni come i chatbot.
L’AI può diventare un elemento chiave che modifica il modo in cui si attivano i flussi di lavoro, si interpretano i dati e si generano insight. Questa tecnologia offre supporto cognitivo per decisioni più efficaci in tempo reale, liberando tempo prezioso per attività di problem solving. Una strategia dati solida è cruciale: gli strumenti di AI 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. 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 necessario anche comprendere la semantica dei dati: termini come “progetto” possono avere significati diversi tra 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 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 nonprofit italiane, contribuendo a un miglioramento significativo delle loro operazioni e della loro capacità di impatto sociale.
