In Breve
- Qual è l'opportunità per le organizzazioni nonprofit?
- Le organizzazioni nonprofit possono migliorare le proprie operazioni grazie all'intelligenza artificiale e all'automazione.
- Qual è l'approccio migliore per implementare l'AI?
- Un approccio disciplinato basato su guadagni incrementali è preferibile rispetto a trasformazioni radicali.
- Perché è importante una strategia dati solida?
- Una strategia dati solida è cruciale perché gli strumenti di AI funzionano solo se hanno accesso ai dati giusti.
Le organizzazioni nonprofit si trovano oggi di fronte a una straordinaria opportunità di ottimizzare le proprie operazioni grazie all’intelligenza artificiale (AI) e all’automazione. Tuttavia, il successo di queste tecnologie dipende in gran parte dalla loro implementazione. Un approccio disciplinato, basato su guadagni incrementali, si rivela più efficace rispetto a trasformazioni radicali che richiedono aggiornamenti simultanei di molteplici componenti.
Attualmente, molte realtà del terzo settore continuano a fare affidamento su applicazioni dedicate e processi manuali. Per affrontare questa sfida, è fondamentale che i fornitori di tecnologia propongano soluzioni pragmatiche che integrino l’AI con i sistemi esistenti. Le organizzazioni devono, inoltre, ampliare la propria visione riguardo al potenziale dell’AI, superando l’idea di limitarsi a singole applicazioni come i chatbot.
L’AI ha il potenziale di 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 può favorire decisioni più efficaci in tempo reale, liberando tempo prezioso per attività di problem solving.
Un aspetto cruciale per il successo dell’AI è la presenza di una strategia dati solida. Gli strumenti di AI 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 le difficoltà nel collegare informazioni tra applicazioni specialistiche e processi manuali.
Per garantire un utilizzo efficace dell’AI, 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. È fondamentale chiarire l’origine e la responsabilità delle informazioni. Inoltre, è necessario comprendere la semantica dei dati, poiché il significato di termini come “progetto” può variare tra settori, evitando così 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. 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 agli obiettivi e di adottare funzionalità in modo continuo. Questo processo permette 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 inizialmente il monitoraggio e l’invio di alert, seguiti da raccomandazioni basate su dati contestuali e, infine, dall’automazione controllata degli ordini. Questo approccio riduce l’onere amministrativo senza richiedere immediatamente sistemi completamente autonomi.
In conclusione, 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, migliorando l’efficienza operativa e la qualità dei servizi offerti.
