Некоммерческие организации: постепенный прогресс — ключ к успеху в области ИИ.
Узнайте, как некоммерческие организации добиваются устойчивого успеха с помощью искусственного интеллекта. Сосредоточьтесь на постепенных улучшениях, чтобы эффективно начать работу и минимизировать риски.
Самое важное, что вам нужно знать
- Эффективность инструментов искусственного интеллекта зависит от наличия точных данных и их подготовки таким образом, чтобы было легко задавать вопросы на естественном языке, а также от необходимости управления данными и понимания их последствий для предотвращения ошибок.
- Некоммерческим организациям следует применять поэтапный подход к внедрению искусственного интеллекта, начиная с автоматизации повторяющихся задач или решения неотложных проблем, чтобы снизить риски, укрепить доверие и повысить уровень внутренней экспертизы.
- Для того чтобы максимально эффективно использовать искусственный интеллект, необходимо амбициозно мыслить о том, как ИИ может изменить экосистему организации и усилить ее миссию, а также измерять влияние каждого небольшого проекта с помощью ключевых показателей эффективности для обеспечения устойчивого развития.
Существует очевидная возможность значительно улучшить его работу, используя новейшие достижения в области искусственного интеллекта и автоматизации.
Мы наблюдаем растущее доверие к некоммерческому сектору, поскольку он осознает потенциал искусственного интеллекта, но сейчас мы вступаем в критическую фазу, когда он стремится внедрить его в свою деятельность.
Учитывая сложность задействованных технологий, разработка правильной стратегии может показаться сложной задачей, но дисциплинированный подход к внедрению, ориентированный на постепенные улучшения, а не на радикальные преобразования, обеспечит положительные результаты.
Это позволило бы уменьшить количество серьезных сбоев, избежав одновременной модернизации большого числа компонентов, поскольку это увеличивает риск ошибок.
Практический подход в сочетании с амбициозным мышлением.
Достичь этого может быть проще сказать, чем сделать, поскольку многие некоммерческие организации полагаются на специально разработанные приложения и ручные процессы. Задача поставщиков — сформулировать практический подход к интеграции ИИ с существующими системами, делая акцент на идее постепенного улучшения процессов и методов работы.
Параллельно некоммерческим организациям необходимо мыслить масштабно и оценивать потенциал позитивных изменений. Поставщики услуг должны работать со своими клиентами, чтобы помочь им понять, что трансформация включает в себя нечто большее, чем просто добавление чат-бота или другого точечного решения в их технологический пакет.
При правильном внедрении искусственный интеллект изменит способы запуска рабочих процессов, интерпретации данных и получения аналитических выводов . Он станет автономным уровнем интеллекта, который будет анализировать данные и предоставлять командам когнитивную поддержку для принятия более эффективных решений в режиме реального времени.
Поэтому, если некоммерческие организации хотят максимально использовать преимущества своих инвестиций в искусственный интеллект, им необходимо задавать себе важные вопросы: как ИИ меняет экосистему, в которой работает организация? И как его можно использовать для улучшения выполнения миссии некоммерческой организации?
Если руководители некоммерческих организаций смогут амбициозно подойти к решению этих задач, это позволит командам стать настоящими специалистами в области интеллектуального труда. Искусственный интеллект поможет им находить информацию для принятия решений или предоставит сотрудникам больше времени для решения проблем, поскольку технология предназначена для автоматизации повторяющихся задач, которые традиционно требуют значительных когнитивных ресурсов.
Правильная стратегия работы с данными имеет решающее значение.
Управление данными представляет собой серьезную проблему для некоммерческих организаций, поскольку инструменты искусственного интеллекта будут эффективны только при наличии доступа к необходимым данным. В нашем недавнем исследовании «Преодоление разрыва: критическая роль программного обеспечения для финансового управления некоммерческими организациями в современных условиях» 61% финансовых специалистов некоммерческих организаций США признали, что по-прежнему используют общедоступные электронные таблицы для базового финансового управления.
Сочетание специализированных приложений с ручными процессами затрудняет связь информации между различными приложениями и рабочими процессами. Данные необходимо извлечь, преобразовать и загрузить, прежде чем их можно будет анализировать. Сам процесс извлечения данных представляет собой сложную задачу, поскольку данные часто имеют разные форматы и должны быть загружены в определенном формате для облегчения их использования финансовым отделом.
Для решения проблемы нехватки данных некоммерческим организациям необходимо определить, как сделать нужные данные доступными для искусственного интеллекта. Данные должны быть структурированы таким образом, чтобы допускать запросы на естественном языке, и должны основываться на достоверных исходных данных. Помимо надежности, данные также требуют общей аналитической структуры, чтобы пользователи могли понимать их источники и кто за них отвечает. Затем организации должны иметь возможность анализировать набор данных и то, как ИИ взаимодействует с данными, чтобы принимать обоснованные решения.
Это требует тщательной оценки семантики данных. Например, термин «проект» имеет разное значение в мире некоммерческих организаций по сравнению с фирмой, предоставляющей профессиональные услуги, или учреждением государственного сектора. Искусственный интеллект должен уметь правильно интерпретировать это слово, чтобы избежать «галлюцинаций ».
Не менее важна возможность отслеживать, оценивать и корректировать данные по мере их перемещения по цепочке поставок данных, чтобы избежать неточностей в таких областях, как переход от записи к отчетности. Некоммерческим организациям следует тесно сотрудничать с поставщиками технологий, чтобы обеспечить возможность мониторинга данных всеми сотрудниками организации — на уровне руководства, программ и проектов — для обеспечения их соответствия ожиданиям.
Постепенность лучше, чем количественные скачки.
Наилучший способ ответить на эти фундаментальные вопросы — это концепция постепенного развития, а не подход, основанный на «Большом взрыве» или квантовом скачке в трансформации.
Большинство успешных внедрений ИТ-систем следуют аналогичному поэтапному пути. Для организаций, принимающих такой подход и стремящихся обеспечить операционную безопасность при трансформации своих ИТ-систем, крайне важно начать с оценки текущего состояния организации относительно желаемого конечного состояния. Цель этого планирования — достижение конечного состояния посредством непрерывного и постепенного внедрения новых функций и приложений.
Самое важное, что такой подход позволяет сотрудникам обрести уверенность в сотрудничестве с инструментами искусственного интеллекта . Представьте себе команду, работающую в удаленном месте и оказывающую медицинскую помощь, и руководителя команды, который понимает необходимость запроса необходимых материалов. Благодаря поэтапным инновациям организация может использовать сочетание искусственного интеллекта и
Некоммерческим организациям следует сосредоточиться на постепенных выгодах от успеха ИИ.
В эпоху искусственного интеллекта (ИИ) некоммерческие организации сталкиваются с уникальными проблемами и возможностями. Хотя ИИ обещает коренным образом изменить работу этих организаций, от улучшения сбора средств до повышения качества предоставляемых услуг, привлекательность масштабных и амбициозных проектов может ввести в заблуждение. Вместо того чтобы стремиться к комплексным и дорогостоящим решениям, некоммерческим организациям следует придерживаться стратегии поэтапных успехов. Такой подход фокусируется на достижении небольших, непрерывных улучшений, прокладывая путь к устойчивому и эффективному внедрению ИИ.
Почему постепенные улучшения так важны?
Некоммерческим организациям часто не хватает финансовых, кадровых и технических знаний, которыми обладают коммерческие компании. Сложные проекты в области ИИ могут быть рискованными, ресурсоемкими и не всегда приносить желаемый результат. Именно здесь поэтапный подход становится крайне важным.
- Уменьшить риск: Начало работы с небольших проектов снижает финансовые и операционные риски, а также позволяет организации учиться и адаптироваться без крупных обязательств.
- Формирование доверия и опыта: Каждый небольшой успех укрепляет уверенность в команде и позволяет накопить практический опыт работы с технологиями искусственного интеллекта.
- Ощутимые и быстрые улучшения: Постепенные улучшения могут принести ощутимые результаты в более короткие сроки, мотивируя сотрудников и демонстрируя ценность ИИ донорам и заинтересованным сторонам.
- Адаптация и гибкость: Такой подход позволяет организациям корректировать свои стратегии на основе извлеченных уроков, а не придерживаться жесткого плана, который может не соответствовать меняющейся реальности.
Выявление небольших возможностей, способных оказать значительное влияние.
Для начала некоммерческим организациям следует определить свои наиболее насущные «проблемные точки» или повторяющиеся задачи, которые можно оптимизировать с помощью ИИ. Сложные решения не требуются; зачастую самые простые приложения оказываются наиболее эффективными на начальном этапе. К таким возможностям могут относиться:
- Автоматизация административных задач: Например, сортировка электронных писем, планирование встреч или ввод основных данных.
- Улучшение коммуникации с донорами: Использование искусственного интеллекта для анализа данных о донорах и персонализации благодарственных сообщений или запросов на пожертвования.
- Управление волонтерами: Оптимизация процесса регистрации волонтеров, распределения их по соответствующим задачам и взаимодействия с ними.
- Базовый анализ данных: Извлечение простых выводов из имеющихся данных для улучшения понимания потребностей бенефициаров или повышения эффективности программы.
Например, инструменты ИИ можно использовать для улучшения управления информацией и взаимодействия с ней, превратив её в настоящего помощника. Освоение памяти ChatGPT: 5 способов превратить её в настоящего помощника.
Поэтапное наращивание внутренних возможностей
Внедрение искусственного интеллекта не обязательно означает немедленный найм команды специалистов по анализу данных. Организации могут постепенно наращивать свои внутренние возможности, используя следующие методы:
- Базовое обучение работе с инструментами: Обучение сотрудников использованию доступных и простых инструментов искусственного интеллекта, которые могут повысить их производительность.
- Содействие развитию культуры экспериментирования: Поощрение сотрудников к изучению возможностей применения искусственного интеллекта в их повседневной работе и к выдвижению новых идей.
- Воспользуйтесь доступными ресурсами: Найдите бесплатные или недорогие программы обучения или сотрудничайте с экспертами в области искусственного интеллекта, предоставляющими услуги некоммерческим организациям.
- Сосредоточьтесь на понимании: Обеспечение понимания сотрудниками возможностей и ограничений искусственного интеллекта, а также того, как он может способствовать выполнению миссии организации.
Оценка успеха и устойчивого развития
Для обеспечения того, чтобы постепенные улучшения приводили к долгосрочному успеху, крайне важно четко измерять влияние каждого небольшого проекта. Перед началом работы следует определить измеримые ключевые показатели эффективности (KPI), такие как экономия времени, повышение эффективности или улучшение точности данных.
Когда небольшой проект добивается успеха, это следует отметить, а извлеченные уроки использовать для определения дальнейших шагов. Такой итеративный подход позволяет организациям устойчиво масштабировать использование ИИ, одновременно создавая прочную основу знаний и опыта. Следует избегать «больших скачков», которые могут привести к неудаче и подавить инициативу.
Заключение
Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в некоммерческих организациях — это процесс, а не конечная цель. Сосредоточившись на постепенных улучшениях, эти организации могут ответственно и эффективно использовать возможности ИИ, продвигая свою миссию и лучше служа своим сообществам. Начинать с небольших, целенаправленных шагов — самый безопасный и эффективный способ максимизировать преимущества этой преобразующей технологии.
Комментарии закрыты.