Ahora es el momento para que las organizaciones sin fines de lucro adopten la inteligencia artificial (IA).

Existe una oportunidad clara de mejorar significativamente sus operaciones utilizando los desarrollos más recientes en IA y automatización.

Estamos observando un aumento de la confianza en el tercer sector a medida que las organizaciones entienden el potencial de la IA, pero ahora entramos en una fase crucial al pasar de la comprensión a la implementación.

Dado que la tecnología involucrada es compleja, puede parecer desalentador definir la estrategia adecuada. Sin embargo, un enfoque disciplinado de adopción centrado en mejoras incrementales —y no en una transformación radical— garantizará un resultado positivo.

Este enfoque mitigará interrupciones significativas al evitar que un gran número de componentes se actualicen al mismo tiempo, ya que eso aumenta el riesgo de que algo salga mal.

Un enfoque pragmático combinado con una visión ambiciosa

Llegar a este punto puede ser más fácil de decir que hacer, ya que muchas organizaciones sin fines de lucro dependen de aplicaciones hechas a medida y procesos manuales. Es responsabilidad de los proveedores articular un enfoque pragmático para integrar la IA con estos sistemas existentes, enfocándose en mejoras incrementales de procesos y formas de trabajo.

Paralelamente, las organizaciones deben pensar en grande sobre el cambio positivo que la IA puede generar. Los proveedores deben colaborar con sus clientes para ayudarles a entender que la transformación implica más que añadir un chatbot u otra solución puntual a la pila tecnológica.

Bien implementada, la IA transformará cómo se activan los flujos de trabajo, cómo se interpretan los datos y cómo se generan los insights. Se convertirá en una capa de inteligencia que opere de forma autónoma para interrogar datos y proporcionar a los equipos apoyo cognitivo para tomar decisiones más efectivas y en tiempo real.

Por ello, para maximizar las inversiones en IA, las organizaciones deben hacerse preguntas relevantes: ¿cómo cambia la IA el ecosistema en el que opera la organización? ¿Y cómo puede usarse para mejorar la misión de la organización sin fines de lucro?

Si los líderes de estas entidades pueden pensar de forma ambiciosa sobre estas respuestas, empoderarán a los equipos para convertirse en verdaderos trabajadores del conocimiento. La IA les ayudará a descubrir información que informe las acciones o les dará más tiempo para centrarse en la resolución de problemas, ya que la tecnología está diseñada para automatizar tareas repetitivas que tradicionalmente consumen capacidad cognitiva.

La estrategia de datos adecuada es crucial

Un reto clave para las organizaciones sin fines de lucro es la gobernanza de los datos, ya que las herramientas de IA serán efectivas solo si tienen acceso a los datos correctos. En un estudio reciente titulado “Closing the Gap: Nonprofit Finance Software’s Crucial Role in Today’s Landscape”, el 61% de los profesionales de finanzas en ONGs en EE. UU. admitió seguir confiando en hojas de cálculo genéricas para la gestión financiera central.

La combinación de aplicaciones especializadas y procesos manuales dificulta la conexión de información entre distintas aplicaciones y flujos de trabajo. Los datos deben extraerse, transformarse y cargarse para poder analizarlos. El proceso de extracción es desafiante porque los datos a menudo no están en el mismo formato y deben cargarse en un formato particular para facilitar su uso por el equipo financiero.

Para abordar el desafío de datos, las organizaciones deben decidir cómo hacer accesibles los datos correctos a la IA. Los datos deben configurarse de forma que puedan interrogarlos en lenguaje natural y deben basarse en entradas de datos de buena calidad. Además de la fiabilidad, los datos requieren un marco de análisis común para que los usuarios entiendan su origen y quién es responsable de ellos. Luego, las organizaciones deben poder analizar la cadena de datos y cómo la IA interactúa con esos datos para tomar decisiones.

Esto requiere una apreciación detallada de la semántica de los datos. Por ejemplo, el término “proyecto” puede significar algo distinto en el mundo de las organizaciones sin fines de lucro en comparación con una empresa de servicios profesionales o una organización del sector público. La IA debe poder interpretar la palabra correctamente para evitar alucinaciones.

Igualmente importante es la capacidad de monitorear, evaluar y ajustar los datos a medida que avanzan por la cadena de suministro de datos para evitar inexactitudes, por ejemplo cuando pasa del registro al informe. Las organizaciones deben trabajar estrechamente con sus proveedores de tecnología para asegurar que todos en la organización, ya sean directivos, programas o equipos de proyecto, puedan vigilar los datos y garantizar su cumplimiento con las expectativas.

El incrementalismo es mejor que los saltos cuánticos

El enfoque de incrementalismo, en lugar de la transformación de “Big Bang” o salto cuántico, es la mejor forma de abordar estas cuestiones fundamentales.

La mayoría de las implementaciones de IT exitosas siguen una trayectoria similar de mejoras graduales. Para las organizaciones que adoptan este enfoque y buscan garantizar la integridad operativa mientras transforman los sistemas de IT, es importante iniciar con una evaluación de la situación actual respecto al estado deseado. El objetivo de planificación es llegar al estado final a través de un proceso de adopción continua e incremental de nueva funcionalidad y aplicaciones.

Lo más relevante es que este enfoque permite al personal ganar confianza al colaborar con herramientas de IA. Imagina a un equipo que opera en una zona remota brindando asistencia médica y que el jefe del equipo se da cuenta de que debe pedir suministros. Mediante la innovación incremental, la organización podría usar una combinación de IA y automatización para aliviar la carga de reemplazar existencias faltantes.

En la primera fase, una herramienta de IA podría monitorizar existencias y avisar al personal cuando se estén acabando. Esto dará a los empleados la oportunidad de entrenar a la IA cuando sea urgente reabastecer. La IA también podría utilizar información contextual como datos históricos de uso y condiciones climáticas para identificar picos de demanda. A medida que la IA gane autonomía, podría hacer recomendaciones a un compañero de trabajo para completar un formulario de pedido de suministros, que sería revisado por un empleado.

Nuevamente, esto sirve como oportunidad de entrenamiento para la IA, de modo que con el tiempo los empleados tengan confianza en que puede completar estas tareas de forma autónoma en segundo plano. Con el tiempo, todo el proceso reducirá las interrupciones para los empleados y disminuirá la carga de tareas administrativas.

Lo que este ejemplo demuestra es que las organizaciones sin fines de lucro no tienen que lograr sistemas completamente autónomos de inmediato. En cada etapa, la IA ofrece mejoras de flujo de trabajo que empoderan a los trabajadores del conocimiento, ahorrándoles tiempo para centrarse en lo que es importante para cumplir sus misiones.

El cambio incremental permitirá que las organizaciones sin fines de lucro aporten valor a sus instituciones muy rápidamente, si logran abordar preguntas fundamentales sobre su enfoque de datos y, al mismo tiempo, pensaron en grande sobre lo que la IA puede habilitar para hacerlo mejor.

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