La brecha en el conocimiento de la IA en el voluntariado: ¿quién se queda atrás?

Unos pocos clics. Hoy en día, eso es todo lo que necesitan los equipos para elaborar informes, detectar tendencias e incluso predecir lo que harán los clientes a continuación.

En la misma ciudad, un líder de RSC está intentando defender una licencia de IA compartida con un presupuesto que ya parece limitado. Unos kilómetros más allá, el director de un programa sin fines de lucro sigue comparando en papel a los voluntarios con los beneficiarios, porque nadie ha tenido el tiempo ni la formación necesarios para probar otra cosa.

La verdadera brecha no es solo quién tiene las herramientas más recientes. Es quién tiene los conocimientos, el tiempo y el apoyo en IA para poner esas herramientas a disposición de las comunidades a las que sirven. Y ahora mismo, gran parte del impacto social que genera el mundo sigue al otro lado de esa brecha.

La IA ya está cambiando la forma en que buscamos, trabajamos y servimos. En el voluntariado, promete encontrar coincidencias más inteligentes, datos de impacto más claros y formas más personales para que los empleados retribuyan. Sin embargo, casi todos los miembros de este ecosistema (los equipos de responsabilidad social corporativa, las organizaciones sin fines de lucro y las comunidades) están intentando ponerse al día al mismo tiempo. No se trata solo de una carencia de herramientas, sino de una carencia de conocimientos sobre inteligencia artificial, y está determinando discretamente qué necesidades se entienden, qué historias se cuentan y quién será escuchado en el futuro del impacto social.

Según nuestro Informe sobre el cociente de voluntariado 2025, las empresas que integran facilitadores digitales, como las plataformas de voluntariado, las políticas de tiempo libre de voluntariado (VTO) o las campañas emblemáticas, consulte 1,9 veces más participación en la fuerza laboral que aquellos que no lo hacen. Basado en datos ESG auditados de 222 empresas globales, el informe destaca que la adopción de facilitadores digitales e impulsados por la IA ha aumentado en 20% año tras año, lo que indica un cambio claro hacia el voluntariado basado en la tecnología.

Pero, ¿qué sucede cuando el mundo de la tecnología avanzada avanza a toda velocidad mientras el sector de impacto social lucha por mantener el ritmo? Si el acceso a la IA se convierte en la línea divisoria, imagine hasta qué punto podría crecer la brecha en cuanto a oportunidades e influencia.

En Goodera, esta pregunta está en el centro de nuestro trabajo: ¿cómo nos aseguramos de que la tecnología amplíe la participación en el voluntariado y la amplifique? Este artículo es un paso más en esa exploración continua. Analizaremos qué significa realmente la brecha en el conocimiento de la IA para las empresas y las organizaciones sin fines de lucro, por qué es importante ahora más que nunca y cómo los líderes pueden garantizar que nadie se quede atrás.

¿Cuál es la brecha en la alfabetización en IA y por qué es importante en el voluntariado?

Cuando hablamos de alfabetización en IA, no nos referimos a la codificación o a algoritmos complejos. Es la capacidad de entender qué puede hacer la inteligencia artificial, cuándo usarla y cómo usarla de manera responsable. En lo que respecta al voluntariado y el impacto social, el conocimiento de la IA implica saber cómo herramientas como el análisis de datos, la automatización y la IA generativa pueden ayudar a amplificar una causa, ya sea haciendo coincidir a los voluntarios con las oportunidades adecuadas, midiendo los resultados con mayor precisión o automatizando las tareas repetitivas para que las personas puedan centrarse en el propósito más que en el proceso.

La brecha de alfabetización en IA se manifiesta cuando la mayor parte del mundo en torno al impacto social habla con fluidez la IA, mientras que el ecosistema de impacto sigue recuperándose. Los equipos de productos, marketing y operaciones de las grandes empresas ya están trabajando con herramientas avanzadas, equipos de datos y una exposición constante a la IA. Mientras tanto, los equipos de RSE, las organizaciones sin fines de lucro y las organizaciones comunitarias siguen intentando entender qué significa la IA para su trabajo, sus beneficiarios y su función en el futuro.

Ya podemos ver esta brecha en la forma en que las propias organizaciones sin fines de lucro hablan de la IA. En una encuesta reciente de Goodera entre 300 organizaciones sin fines de lucro de nuestra red global, descubrimos que:

• Casi 70% creen que la alfabetización en IA es importante para sus beneficiarios
• Terminado 71% creen que la IA podría ayudar a sus organizaciones a trabajar de manera más eficiente

Y, sin embargo, se acabó 88% citar fondos limitados, falta de acceso a herramientas o falta de conocimiento sobre por dónde empezar como las mayores barreras para la adopción de la IA.

Para muchas organizaciones sin fines de lucro, el desafío no es la voluntad, sino el alcance. El acceso a las herramientas, la financiación y la formación adecuadas es lo que determina quién puede participar en esta nueva fase de impacto social impulsada por la inteligencia artificial.

En muchas empresas, los equipos ya utilizan la IA para trabajar de forma más inteligente, optimizar las operaciones, generar información, personalizar la participación y mostrar con facilidad los resultados respaldados por datos. Los equipos de responsabilidad social corporativa y las organizaciones sin fines de lucro de la comunidad, que no cuentan con las mismas herramientas o formación, corren el riesgo de quedarse atrás en cuanto a visibilidad, financiación e influencia. Esta es exactamente la brecha que se supone que el voluntariado debe cerrar.

Por eso, la alfabetización en IA debe comenzar con una comprensión básica, no con una tecnología avanzada. Como Mahesh Yadav (Ex Meta, AWS, Google y Microsoft) anotado en De Goodera IA para impactar clase magistral:

«El mayor desafío no es desarrollar la IA, sino ayudar a las personas a entender lo que es posible con ella».

Es un recordatorio simple pero poderoso de que La alfabetización en IA comienza con la claridad, la capacidad de definir la intención, establecer límites y guiar los resultados. Para los equipos de organizaciones sin fines de lucro, incluso aprender a comunicarse de manera efectiva con las herramientas de inteligencia artificial puede impulsar la productividad y la resolución creativa de problemas, sin necesidad de conocimientos técnicos.

Este pensamiento también cobró vida en un reciente Hackathon de IA en Goodera, donde incluso los equipos no técnicos aprendieron a crear automatizaciones mediante las API de IA y ChatGPT.

En solo 24 horas, los participantes de todos los departamentos, incluidos los de administración y operaciones, desarrollaron soluciones reales y funcionales para simplificar la gestión de los voluntarios, vincular a las organizaciones sin fines de lucro con las causas y hacer un seguimiento del impacto de los eventos. Fue una prueba de que la alfabetización en inteligencia artificial no consiste en escribir código, sino en la curiosidad, la colaboración y la voluntad de aprender lo que es posible.

Cómo el acceso desigual al conocimiento de la IA afecta la RSE y el impacto de las organizaciones sin fines de lucro

Una vez que empiezas a buscarlo, la brecha de alfabetización en IA se vuelve fácil de detectar. La misma empresa que utiliza la inteligencia artificial para planificar campañas, pronosticar la demanda y ajustar los recorridos de los clientes suele ejecutar su programa de voluntariado en hojas de cálculo e hilos de correo electrónico.

Los equipos de RSE y sus socios sin fines de lucro rara vez tienen los mismos paneles, automatización o soporte de IA. Se apoyan en el seguimiento manual y en un personal sobrecargado para obtener datos y contar historias. La barrera no es el interés por la IA, sino el tiempo, la exposición y el apoyo para aprender a utilizarla bien.

Mientras tanto, muchas organizaciones sin fines de lucro, especialmente las más pequeñas o lideradas por la comunidad, siguen operando sin infraestructura digital ni experiencia en inteligencia artificial. Dependen de las hojas de cálculo, del seguimiento manual y de los voluntarios para gestionar los datos o la narración de historias. Para ellos, el desafío no es resistirse a la IA, sino la falta de exposición y de recursos para aprender a utilizarla de forma eficaz.

Esto crea un efecto dominó en todo el ecosistema:

• Comprensión limitada ralentiza la experimentación y la innovación
• Adopción lenta conduce a la pérdida de oportunidades de eficiencia y compromiso
• Oportunidades perdidas reforzar la dependencia de socios con mejores recursos

En Goodera's IA para organizaciones sin fines de lucro En el seminario web, Deepa Chaudhary, fundadora de Grant Orb, lo resumió bien:

«Cuando las organizaciones sin fines de lucro no entienden lo que la IA puede hacer por ellas, no solo pierden eficiencia, sino que pierden voz».

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Ese desequilibrio se extiende a lo largo de toda la cadena de voluntariado. La parte empresarial puede utilizar la IA para hacer un seguimiento del rendimiento y contar una historia de datos sólida; los equipos de impacto social y las organizaciones sin fines de lucro a menudo no pueden hacerlo. La brecha no está en la intención, sino en la capacidad. La fluidez de los datos ahora determina qué impacto es visible y qué historias pasan desapercibidas.

¿Quién se queda atrás y cómo?

Si bien las empresas con una gran cantidad de tecnología escalan rápidamente con la IA, el sector del impacto social corre el riesgo de quedarse atrás. En el ecosistema del voluntariado, hay tres grupos que sienten que la brecha en materia de conocimientos de IA es más aguda: los líderes de RSC y los ERG, las organizaciones sin fines de lucro y las comunidades. Entre ellos, las organizaciones sin fines de lucro y las comunidades a las que sirven son las que se enfrentan a las mayores barreras, ya que el acceso a la tecnología, el conocimiento y la infraestructura sigue siendo limitado.

1. Los equipos de RSE y los ERG: no son los primeros en la fila

Incluso dentro de las empresas, los equipos de impacto social rara vez son los primeros en recibir herramientas de IA o presupuesto para la automatización. Los recursos tienden a destinarse primero a las funciones generadoras de ingresos, como los equipos de marketing, ventas y productos, dejando que los equipos de RSE y los grupos de recursos para empleados (ERG) se conformen con los procesos existentes. Esto limita su capacidad de innovar, experimentar o aprovechar al máximo la IA para el diseño de programas y la elaboración de informes.

Las consecuencias incluyen:

• Adopción retrasada: Los equipos de RSE solo pueden acceder a las soluciones de IA después de que otros departamentos las hayan implementado, lo que reduce su capacidad para optimizar los programas de voluntariado.
  
• Visibilidad limitada: Sin herramientas avanzadas de IA, los líderes de RSC no pueden mapear fácilmente las necesidades de la comunidad, pronosticar el compromiso o analizar el impacto a escala.
  
• Oportunidades de innovación perdidas: Las iniciativas como la búsqueda predictiva de voluntarios, el mapeo dinámico de causas o la narración automatizada suelen estar fuera de nuestro alcance, lo que mantiene a los programas de impacto social a la zaga.

2. Organizaciones sin fines de lucro: luchando por mantener el ritmo

Las organizaciones sin fines de lucro operan con presupuestos limitados y, a menudo, carecen de infraestructura tecnológica. Muchas no pueden acceder a las herramientas de inteligencia artificial que simplifican el trabajo administrativo, analizan los datos de los voluntarios u optimizan la ejecución de los programas. Esto lleva a:

• Entrega de programas más lenta: La programación de los voluntarios, el seguimiento de las donaciones y la medición del impacto siguen siendo manuales.
  
• Perspectivas perdidas: La falta de análisis impide que las organizaciones sin fines de lucro comprendan las tendencias en la participación o los resultados del programa.
  
• Capacidad limitada para innovar: Escalar los servicios o experimentar con nuevos modelos de programas es un desafío.

3. Comunidades: el mayor riesgo de quedarse atrás

Las comunidades sienten el impacto de manera más directa. Cuando las organizaciones sin fines de lucro no pueden aprovechar la IA, la prestación de servicios se ralentiza, los programas son más pequeños y las intervenciones personalizadas son limitadas.

• Acceso reducido a los servicios: El alcance y la capacidad de respuesta del programa se ven afectados.
  
• Oportunidades desiguales: Las herramientas de IA que identifican a los grupos desatendidos o predicen las necesidades no están disponibles, lo que deja a algunas poblaciones con poco apoyo.
  
• Impacto fragmentado: Las comunidades pierden la oportunidad de obtener información coordinada entre las organizaciones, lo que limita las soluciones holísticas.

Panorama general: un ecosistema de dos velocidades

Las empresas con un uso intensivo de la tecnología y sus funciones empresariales principales adoptan la IA rápidamente, lo que les permite ganar velocidad, conocimientos y visibilidad. Mientras tanto, los equipos de responsabilidad social corporativa, las organizaciones sin fines de lucro y las comunidades a las que prestan servicios van a la zaga debido a las limitaciones de acceso y soporte. Sin herramientas compartidas, soluciones de IA accesibles y recursos intencionados, el sector del impacto social corre el riesgo de tener un ecosistema de voluntariado a dos velocidades: una parte puede crecer de manera eficiente con la IA y el resto tiene dificultades para mantener los servicios existentes.

El próximo desafío para toda organización impulsada por un propósito es hacer que la adopción de la IA sea equitativa. Porque la promesa de la tecnología en el voluntariado nunca se ha centrado únicamente en la eficiencia, sino en la conexión, la inclusión y el progreso compartido.

«La innovación avanza más rápido que la inclusión. Y, si no lo hacemos de manera intencionada, la tecnología puede profundizar las mismas brechas que estamos intentando resolver».
— Deepa Choudhary, fundadora de Grant Orb, habló en Seminario web sobre inteligencia artificial para organizaciones sin fines de lucro de Goodera

El camino a seguir: comprensión compartida, velocidad compartida

Cerrar la brecha de alfabetización en IA no consiste en hacer que el sector de impacto social sea «tan rápido» como las empresas de tecnología. Se trata de ofrecer a las organizaciones con objetivos concretos un punto de partida justo en un mundo en el que la IA se está convirtiendo rápidamente en la nueva base de referencia para la productividad, la visibilidad y la toma de decisiones. En este momento, la brecha es clara: las empresas de tecnología avanzan a la velocidad de la innovación, mientras que muchas organizaciones comunitarias lo hacen a la velocidad de los recursos disponibles. Cerrar esa brecha requiere un entendimiento compartido, herramientas compartidas y responsabilidad compartida.

1. Comparte lo que sabes, no solo lo que construyes

Los equipos técnicos suelen estar cinco pasos por delante simplemente porque viven en entornos en los que la experimentación, la creación de prototipos y la adopción de la IA son un comportamiento cotidiano. Una de las maneras más eficaces de reducir la brecha de alfabetización es que estos equipos compartan sus conocimientos de formas que no requieran conocimientos técnicos.

Cómo funciona esto:

• Demostraciones prácticas y abiertas
  Por ejemplo, explicar a un equipo de una organización sin fines de lucro cómo la IA puede redactar solicitudes de subvenciones, resumir informes extensos o convertir datos sin procesar en gráficos simples. El objetivo es mostrar las tareas reales con las que ya tienen dificultades y que se han resuelto en cuestión de minutos.
  
  
• Compartir plantillas, solicitudes, flujos de trabajo o planos de automatización
  Pueden parecerse a instrucciones de redacción de correos electrónicos listas para usar para la coordinación de voluntarios, flujos de trabajo prediseñados para la incorporación de voluntarios o plantillas que generan automáticamente publicaciones en redes sociales a partir de notas de eventos, sin necesidad de conocimientos técnicos.‍
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• Proporcionar «entornos de práctica» seguros
  Por ejemplo, dar a las organizaciones sin fines de lucro acceso limitado a una herramienta de inteligencia artificial en la que puedan cargar datos ficticios, probar automatizaciones o probar contenido generado por la inteligencia artificial sin preocuparse por errores, problemas de cumplimiento o fallos en sus sistemas reales.

El conocimiento se convierte en equidad cuando es accesible.

2. Financie la confianza, no solo la capacidad

El apoyo financiero es útil, pero el fomento de la confianza es transformador. Cuando los equipos de impacto social se sienten cómodos experimentando con la IA en lugar de sentirse intimidados por ella, la adoptan de forma más rápida y sostenible.

Esto podría incluir:

• Patrocinar talleres de alfabetización sobre IA centrados en casos de uso sencillos y repetibles.
• Emparejar a empleados calificados con organizaciones comunitarias en funciones de tutoría a largo plazo.
• Ayudar a las organizaciones sin fines de lucro a determinar dónde la IA puede reducir significativamente el esfuerzo en sus operaciones.

El objetivo no es la maestría. El objetivo es la comodidad, la curiosidad y la capacidad.

3. Comience con algo pequeño, aprenda rápido, escale lo que funcione

Para las organizaciones sin fines de lucro y las organizaciones comunitarias, el gran avance rara vez es un sistema de inteligencia artificial sofisticado. Por lo general, comienza con una simple mejora que permite dedicar más tiempo al trabajo de primera línea.

Eso podría significar:

• Uso de la IA para redactar correos electrónicos o crear imágenes básicas para campañas sociales.
• Automatizar las hojas de asistencia, las inscripciones de voluntarios o los mensajes de seguimiento.
• Identificar a un «campeón de la IA» que experimente primero y enseñe al resto del equipo.

4. Construya con la accesibilidad en el centro

Las plataformas diseñadas específicamente pueden marcar una diferencia real al colocar la IA directamente dentro de las tareas que las organizaciones sin fines de lucro ya realizan todos los días. En lugar de pedir a los equipos que aprendan nuevas herramientas o cambien sus flujos de trabajo, la IA mejora discretamente los procesos que ya utilizan.

Esto incluye:

• Automatizar el trabajo administrativo repetitivo.
• Proporcionar paneles que tanto las empresas como las organizaciones sin fines de lucro pueden usar sin capacitación técnica.
• Crear una visibilidad compartida que reduzca el desequilibrio entre las organizaciones ricas en tecnología y las que tienen recursos limitados.

5. Un futuro más equitativo del voluntariado

Porque el futuro del voluntariado no puede pertenecer solo a las organizaciones con grandes equipos tecnológicos o una infraestructura digital avanzada. Debe reflejar las necesidades y realidades de las comunidades que dependen de los programas de impacto social y de las organizaciones sin fines de lucro que las atienden todos los días.

La promesa de la IA en el voluntariado no es una mejor automatización.
Es un mejor acceso.
No es una innovación más rápida.
Pero una participación más amplia.

Y la única forma de llegar allí es juntos.

He aquí un vistazo de nuestro reciente Cumbre sobre IA y voluntariado, donde los líderes exploraron cómo la tecnología y la conexión humana pueden trabajar de la mano para dar forma al próximo capítulo del voluntariado corporativo.

Conclusiones clave

La brecha de alfabetización en IA ya no es una preocupación lejana; es un factor que define quién lidera y quién va a la zaga en el ecosistema de impacto social. Sin embargo, la buena noticia es que cerrar la brecha no requiere una inversión masiva. Todo comienza con la conciencia, la intencionalidad y los pasos pequeños y consistentes hacia el aprendizaje compartido.

Riesgos de la inacción

• Disminución de la colaboración: Cuando una de las partes avanza más rápido, las asociaciones se debilitan.
• Visibilidad limitada: Las organizaciones sin fines de lucro sin herramientas de IA corren el riesgo de quedar fuera de los flujos de financiación y datos de impacto.
• Aumento de la inequidad: Las comunidades sin representación digital pueden recibir menos apoyo y reconocimiento.

Beneficios de la intervención temprana

• Mayor participación: La confianza digital se traduce en una participación más activa e informada.
• Mejor medición: Los informes basados en la IA crean un seguimiento del impacto más preciso y transparente.
• Innovación compartida: El aprendizaje cruzado entre los equipos de RSE y las organizaciones sin fines de lucro conduce a soluciones escalables para los desafíos globales.

Lista de verificación de acción rápida

1. Evalúe los conocimientos de inteligencia artificial de su equipo: Utilice encuestas o talleres internos para evaluar los niveles de comodidad y las brechas de conocimiento en torno a las herramientas y la ética de la IA.
   
2. Identifique las brechas entre los socios sin fines de lucro: Evalúe la preparación digital y ofrezca acceso a recursos compartidos o programas de aprendizaje conjunto.
   
3. Ponga a prueba una iniciativa de voluntariado de alfabetización digital: Aliente a los empleados a asesorar a las organizaciones sin fines de lucro en el uso de herramientas de inteligencia artificial para la comunicación, el análisis o la elaboración de informes.
   
4. Cree una carta de IA responsable para su programa de RSC: Describa cómo se utilizarán los datos, la automatización y la IA de forma ética e inclusiva.
   
5. Celebre el aprendizaje como impacto: Haga un seguimiento de cómo el desarrollo de habilidades digitales contribuye al compromiso a largo plazo y a la resiliencia de la comunidad.

Las organizaciones que tomen estas medidas hoy no solo se adaptarán al futuro, sino que también ayudarán a diseñarlo. Porque en un mundo impulsado por la IA, el impacto más poderoso es el entendimiento compartido.

Preguntas frecuentes

1. ¿Cuáles son los desafíos de la alfabetización en IA?

El mayor desafío de la alfabetización en IA es el acceso desigual a las herramientas, la formación y el tiempo para aprender. Si bien la mayoría de las funciones empresariales actuales están rodeadas de sistemas compatibles con la inteligencia artificial, los equipos de impacto social, las organizaciones sin fines de lucro y los grupos comunitarios suelen operar sin los mismos recursos o confianza para experimentar. Los presupuestos ajustados, las barreras lingüísticas y el miedo al uso indebido aumentan las dudas, incluso cuando las herramientas están técnicamente disponibles. Superar esta brecha requerirá un aprendizaje compartido, una formación accesible y una infraestructura digital diseñada para las realidades del trabajo de impacto social.

2. ¿Cuál es la brecha en la alfabetización digital?

La brecha de alfabetización digital refleja la forma en que las personas y las organizaciones pueden utilizar las herramientas modernas de manera desigual. En el voluntariado, aparece cuando el resto de la organización utiliza sistemas avanzados, mientras que los equipos de impacto social y las organizaciones sin fines de lucro suelen basarse en procesos limitados o manuales. Esto ralentiza la colaboración y la presentación de informes. Desarrollar los conocimientos sobre inteligencia artificial ayuda a nivelar las condiciones para todo el ecosistema de impacto social.

3. ¿Qué es la alfabetización en IA?

La alfabetización en IA es la capacidad de comprender qué puede hacer la inteligencia artificial, cuándo usarla y cómo usarla de manera responsable. No significa aprender a programar o crear algoritmos; se trata de comprender el potencial y los límites de la IA en la toma de decisiones cotidianas. En cuanto al voluntariado y el impacto social, los conocimientos sobre inteligencia artificial permiten a los equipos de RSE y a las organizaciones sin fines de lucro utilizar la tecnología de forma ética para el bien: relacionar a los voluntarios con las causas, hacer un seguimiento de los resultados y comunicar el impacto de manera más eficaz.

4. ¿Cómo pueden los programas de RSE mejorar la alfabetización en IA entre las organizaciones sin fines de lucro?

Los programas de RSE pueden desempeñar un papel importante a la hora de reducir la brecha de alfabetización en IA al ofrecer capacitación, recursos y tutoría a socios sin fines de lucro. Las empresas pueden organizar talleres de aprendizaje sobre inteligencia artificial, financiar programas de mejora de habilidades digitales u ofrecer acceso a plataformas compartidas, como el Admin Hub de Goodera, para simplificar la gestión de datos y la elaboración de informes. Alentar a los empleados voluntarios, como los científicos o analistas de datos, a asesorar a organizaciones sin fines de lucro también ayuda a fomentar la confianza y la capacidad a largo plazo.

5. ¿Por qué es importante la alfabetización en IA para el voluntariado?

La alfabetización en IA se está volviendo crucial para el voluntariado porque ayuda a las organizaciones a contratar a más voluntarios, medir el impacto de manera más efectiva y personalizar las experiencias a gran escala. Con la IA, los equipos de responsabilidad social corporativa pueden vincular a los empleados con las causas correctas, predecir las tendencias de participación y reducir el trabajo administrativo, haciendo que los programas de voluntariado tengan más impacto. Cuando las organizaciones sin fines de lucro comprenden estas herramientas, pueden colaborar mejor con las empresas y atraer un apoyo más constante.

6. ¿Qué papel desempeña Goodera en la promoción de la accesibilidad de la IA?

Goodera actúa como un facilitador del voluntariado equitativo e impulsado por la tecnología. A través de plataformas como el Admin Hub, Goodera simplifica la administración de los programas, automatiza la presentación de informes y garantiza que tanto las empresas como las organizaciones sin fines de lucro puedan operar en igualdad de condiciones tecnológicas. Además, los seminarios web y el centro de recursos de inteligencia artificial de Goodera ayudan a los profesionales de la RSE y a los equipos de organizaciones sin fines de lucro a comprender y adoptar de manera responsable la IA para el bien social.

7. ¿Cuáles son algunos ejemplos de uso de la IA en el voluntariado?

La IA ya se está utilizando para unir a los voluntarios con las causas, prevea las tasas de participación y automatice las tareas administrativas repetitivas, como el registro o la presentación de informes. Algunas plataformas utilizan el análisis de opiniones basado en la inteligencia artificial para evaluar los comentarios de los voluntarios, mientras que otras utilizan la IA generativa para crear historias impactantes y comunicaciones con los donantes.

Estas aplicaciones ahorran tiempo, mejoran la precisión y hacen que los programas respondan mejor a las necesidades de la comunidad. Y la próxima ola de casos de uso es aún más personalizada y eficaz desde el punto de vista operativo, por ejemplo:

• Automatizar la creación de comunidades entendiendo las diferentes personas, intereses y motivaciones de los voluntarios
  
  
• Mapeando la experiencia de cada voluntario para identificar lo que les gusta, las habilidades que quieren usar o las causas que más les importan
  
  
• Recomendar los eventos correctos para que cada voluntario vea oportunidades que se ajusten a sus necesidades, disponibilidad y formatos preferidos‍
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• Uso de una plataforma integrada para agilizar las operaciones y el seguimiento de la ejecución, lo que permite a los equipos planificar eventos, coordinar tareas, supervisar el progreso y hacer un seguimiento del impacto en un solo lugar en lugar de tener que hacer malabares con varias herramientas

8. ¿Cómo pueden las organizaciones sin fines de lucro empezar a utilizar la IA de manera responsable?

Las organizaciones sin fines de lucro pueden empezar por identificar aplicaciones de IA sencillas y de bajo costo que aborden desafíos reales, como la automatización de los informes, el análisis de los comentarios de los voluntarios o la mejora de la comunicación. Pueden explorar herramientas de inteligencia artificial gratuitas o sin fines de lucro, unirse a grupos de aprendizaje entre pares y asociarse a programas de responsabilidad social corporativa que ofrecen formación o tutoría. La clave es empezar poco a poco, aprender de forma colaborativa y mantener la transparencia y la ética en el uso de la IA.