L’Intelligenza artificiale nel Terzo settore: così la tecnologia aiuta la progettazione sociale

Secondo il noto teorema delle “scimmie infinite”, un numero illimitato di scimmie, avendo a disposizione un tempo infinito, riuscirebbe prima o poi a riscrivere per puro caso tutte le opere di Shakespeare. Negli ultimi anni abbiamo messo in atto, senza accorgercene, un esperimento simile: migliaia di organizzazioni sono state costrette a scrivere decine di migliaia di progetti, cercando di risolvere disuguaglianze globali e crisi del welfare. Non ha funzionato, ovviamente. Ma le cose oggi potrebbero cambiare radicalmente. Non per precise scelte politiche, ma grazie a una svolta tecnologica.

Un cambiamento radicale

La diffusione dell’AI, o più correttamente dei Large Language Model (ChatGPT per intenderci), sta rivoluzionando profondamente la relazione tra donatori e organizzazioni. Chi sa utilizzare bene questi strumenti riesce a svolgere in pochi minuti attività che prima richiedevano ore. Solo per citarne alcune:

• Ottimizzazione dei contenuti: Revisione immediata e gratuita di testi, con suggerimenti stilistici e correzioni.
• Superamento delle barriere linguistiche: Traduzione di documenti in inglese o altre lingue con un livello prossimo a quello di un madrelingua.
• Documentazione efficiente: Trascrizione e sintesi di riunioni, creando report automatici consultabili.
• Analisi dei dati: Elaborazione di grandi quantità di informazioni per ricavare insight significativi.
• Ricerca contestuale: Analisi di contesto precise, con fonti e riferimenti verificabili.
• Progettazione strutturata: Conversione rapida di una descrizione progettuale in quadro logico o nella struttura del formulario richiesto.
• Metriche di impatto: Ricerca di indicatori specifici per le attività svolte, con ipotesi di valori basati sulla letteratura scientifica.
• Allineamento strategico: Valutazione automatica della pertinenza della proposta rispetto al bando e personalizzazione mirata con parole chiave strategiche.

Esistono inoltre funzioni più avanzate. Ad esempio la personalizzazione dei contenuti: l’AI risponde basandosi su indicazioni e documenti precedentemente forniti, ad esempio i progetti migliori già sviluppati, i report settoriali o il bilancio sociale – Notebook Llm di Google è maestro in questa pratica. La funzione Deep Research di ChatGPT scandaglia il web per creare veri e propri report di ricerca. Oppure Claude, noto per una scrittura creativa che grande attenziona alla privacy, e Perplexity AI, che permette di trovare dati e fonti in modo rapido e accurato, risparmiando lunghe ore di ricerca sul web o tra interminabili Pdf.

Insomma, l’AI non è una bolla temporanea come lo sono stati gli Nft, né uno strumento complesso e poco immediato come la blockchain, ma un cambiamento epocale, simile per impatto a quello avvenuto con la diffusione di internet a fine anni ’90.

Ai, una ricchezza da “liberare” per il bene comune

Il futuro dei bandi e della progettazione 

Questa trasformazione abbasserà drasticamente le barriere d’ingresso nella capacità di creare proposte progettuali efficaci, mettendo in discussione lo stesso modello tradizionale del bando. Se in passato solo poche organizzazioni potevano permettersi le risorse e il tempo necessari per una progettazione eccellente, oggi l’asticella si abbassa per tutti, con la conseguenza che vedremo un numero maggiore di proposte, ma anche una crescita generalizzata della qualità.

Come devono reagire le organizzazioni

Come in ogni grande cambiamento, emergerà chiaramente una netta differenza tra chi saprà adattarsi rapidamente e chi rimarrà indietro (circa il 60% delle attività lavorative potrebbe essere parzialmente automatizzato dai sistemi di AI generativa, McKinsey: The Economic Potential of Generative AI). Cosa possono fare concretamente le organizzazioni?

• Studiare l’AI per ridurre i rischi in termini di privacy, standardizzazione dei progetti, comunicazione di dati non corretti, le cosiddette allucinazioni, o di stereotipi culturali e di genere. 
• Valorizzare il proprio patrimonio di dati: Investire nella raccolta e nella sistematizzazione dei propri dati, in prospettiva di creare o integrare un proprio sistema interno di AI (Llama di Meta permette di farlo). 
• Sperimentare attivamente: Testare diverse piattaforme di AI per comprendere quali siano più adatte ai propri bisogni specifici. 
• Cultura dell’innovazione: Aprirsi con convinzione al cambiamento a livello di direzione, comprendendo che la capacità di evolvere sarà fondamentale per rimanere rilevanti nel futuro del settore.

Qualcuno potrebbe vedere l’uso dell’AI come una scorciatoia poco etica, o persino come “barare”. Credo che sia esattamente il contrario: se abbiamo a disposizione strumenti in grado di ridurre drasticamente il tempo dedicato alla burocrazia (le monkey tasks come le chiama efficacemente Fabio Fraticelli), aumentando quello da investire nella relazione con le comunità con cui lavoriamo, allora non è solo utile, ma è etico. 

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