L'écart en matière de littératie en matière d'IA dans le domaine du volontariat : qui est laissé pour compte ?

En quelques clics C'est tout ce dont les équipes ont besoin aujourd'hui pour rédiger des rapports, identifier les tendances et même prévoir les prochaines actions des clients.

Dans la même ville, un responsable de la RSE tente de plaider en faveur d'une licence d'IA partagée dans un budget déjà limité. Quelques kilomètres plus loin, un responsable de programme à but non lucratif met toujours en relation des volontaires et des bénéficiaires sur papier, car personne n'a eu le temps ni la formation nécessaires pour essayer autre chose.

Le véritable fossé ne réside pas uniquement dans le fait de savoir qui possède les outils les plus récents. C'est lui qui possède les connaissances en matière d'IA, le temps et le soutien nécessaires pour mettre ces outils au service des communautés qu'ils desservent. Et à l'heure actuelle, une grande partie du monde de l'impact social se situe toujours de l'autre côté de cet écart.

L'IA est déjà en train de changer notre façon de rechercher, de travailler et de fournir des services. Dans le domaine du volontariat, il promet des jumelages plus intelligents, des données d'impact plus claires et des moyens plus personnels pour les employés de redonner à la communauté. Mais presque tous les membres de cet écosystème, les équipes de RSE, les organisations à but non lucratif et les communautés, essaient de rattraper leur retard en même temps. Il ne s'agit pas simplement d'une pénurie d'outils ; c'est une lacune en matière d'alphabétisation en matière d'IA, qui détermine discrètement quels besoins seront compris, quelles histoires seront racontées et qui se fera entendre dans le futur en matière d'impact social.

Selon notre Rapport sur le quotient de bénévolat 2025, des entreprises qui intègrent des outils numériques, tels que des plateformes de volontariat, des politiques de congés volontaires (VTO) ou des campagnes phares, voir Participation au marché du travail 1,9 fois plus élevée que ceux qui ne le font pas. Sur la base des données ESG auditées de 222 entreprises mondiales, le rapport souligne que l'adoption de catalyseurs numériques et pilotés par l'IA a augmenté de 20 % d'une année sur l'autre, marquant une nette évolution vers le volontariat assisté par la technologie.

Mais que se passe-t-il lorsque le monde des technologies de pointe prend de l'avance alors que le secteur de l'impact social peine à suivre le rythme ? Si l'accès à l'IA devient la ligne de démarcation, imaginez à quel point l'écart en termes d'opportunités et d'influence pourrait se creuser.

Chez Goodera, cette question est au cœur de notre travail : comment faire en sorte que la technologie augmente la participation au volontariat, l'amplifie ? Cet article constitue une étape dans cette exploration continue. Nous explorerons ce que signifie réellement la fracture en matière d'alphabétisation en matière d'IA pour les entreprises et les organisations à but non lucratif, pourquoi elle est plus importante que jamais et comment les dirigeants peuvent s'assurer que personne ne soit laissé pour compte.

Quel est le fossé en matière d'alphabétisation en matière d'IA et pourquoi est-ce important dans le domaine du volontariat ?

Lorsque nous parlons de maîtrise de l'IA, nous ne faisons pas référence au codage ou à des algorithmes complexes. C'est la capacité de comprendre ce que l'intelligence artificielle peut faire, quand l'utiliser et comment l'utiliser de manière responsable. Dans le domaine du volontariat et de l'impact social, la maîtrise de l'IA signifie savoir comment des outils tels que l'analyse des données, l'automatisation et l'IA générative peuvent contribuer à amplifier une cause, que ce soit en orientant les volontaires vers les bonnes opportunités, en mesurant les résultats avec plus de précision ou en automatisant les tâches répétitives afin que les gens puissent se concentrer sur l'objectif plutôt que sur le processus.

La fracture en matière d'alphabétisation en matière d'IA apparaît lorsque la plupart des pays du monde en matière d'impact social parlent couramment l'IA, alors que l'écosystème de l'impact est encore en train de rattraper son retard. Les équipes chargées des produits, du marketing et des opérations des grandes entreprises travaillent déjà avec des outils avancés, des équipes chargées des données et une exposition constante à l'IA. Les équipes de RSE, les organisations à but non lucratif et les organisations communautaires, quant à elles, essaient toujours de comprendre ce que l'IA signifie pour leur travail, leurs bénéficiaires et leur rôle futur.

Nous pouvons déjà constater cette lacune dans la façon dont les organisations à but non lucratif elles-mêmes parlent de l'IA. Dans une récente enquête menée par Goodera auprès de 300 organisations à but non lucratif de notre réseau mondial, nous avons constaté que :

• Presque 70 % pensent que la maîtrise de l'IA est importante pour leurs bénéficiaires
• terminé 71 % pensent que l'IA pourrait aider leurs organisations à travailler plus efficacement

Et pourtant, c'est fini 88 % citer des fonds limités, aucun accès aux outils ou un manque de connaissances sur la manière de commencer comme les principaux obstacles à l'adoption de l'IA.

Pour de nombreuses organisations à but non lucratif, le défi n'est pas la volonté, mais la portée. L'accès aux bons outils, au financement et à la formation est ce qui détermine qui peut participer à cette nouvelle phase d'impact social alimentée par l'IA.

Dans de nombreuses entreprises, les équipes utilisent déjà l'IA pour travailler plus intelligemment, rationaliser les opérations, générer des informations, personnaliser l'engagement et présenter facilement des résultats étayés par des données. Les équipes de RSE et les organisations communautaires à but non lucratif, sans les mêmes outils ou formations, risquent de prendre du retard en termes de visibilité, de financement et d'influence. C'est exactement l'écart que le volontariat est censé combler.

C'est pourquoi la maîtrise de l'IA doit commencer par une compréhension fondamentale, et non par une technologie de pointe. Comme Mahesh Yadav (Ex Meta, AWS, Google et Microsoft) noté dans Gooder's L'IA au service de l'impact masterclass:

« Le plus grand défi n'est pas de développer l'IA, mais d'aider les gens à comprendre ce qui est possible grâce à elle. »

C'est un rappel simple mais puissant que La maîtrise de l'IA commence par la clarté, la capacité de définir l'intention, de fixer des limites et d'orienter les résultats. Pour les équipes à but non lucratif, le simple fait d'apprendre à communiquer efficacement à l'aide d'outils d'IA peut améliorer la productivité et la créativité en matière de résolution de problèmes, sans aucune formation technique requise.

Cette idée a également pris vie lors d'un récent Hackathon sur l'IA chez Goodera, où même des équipes non techniques ont appris à créer des automatisations à l'aide de ChatGPT et d'API d'IA.

En seulement 24 heures, des participants de tous les services, y compris de l'administration et des opérations, ont développé de véritables solutions fonctionnelles pour simplifier la gestion des bénévoles, associer les organisations à but non lucratif aux causes et suivre l'impact des événements. Cela prouve que la maîtrise de l'IA ne consiste pas à écrire du code, mais à faire preuve de curiosité, de collaboration et de volonté d'apprendre ce qui est possible.

Comment l'accès inégal aux connaissances sur l'IA affecte la RSE et l'impact des organisations à but non lucratif

Une fois que vous commencez à le rechercher, le fossé en matière d'alphabétisation en matière d'IA devient facile à repérer. La même entreprise qui utilise l'IA pour planifier des campagnes, prévoir la demande et affiner les parcours clients gère souvent son programme de volontariat sur des feuilles de calcul et des fils de discussion.

Les équipes de RSE et leurs partenaires à but non lucratif disposent rarement des mêmes tableaux de bord, de l'automatisation ou de la même assistance en matière d'IA. Ils s'appuient sur le suivi manuel et sur un personnel surchargé pour les données et la narration. L'obstacle n'est pas l'intérêt pour l'IA, mais le temps, l'exposition et le soutien nécessaires pour apprendre à bien l'utiliser.

Dans le même temps, de nombreuses organisations à but non lucratif, en particulier les plus petites ou celles dirigées par des communautés, fonctionnent toujours sans infrastructure numérique ni expertise en matière d'IA. Ils dépendent de feuilles de calcul, d'un suivi manuel et de bénévoles pour gérer les données ou la narration. Pour eux, le défi n'est pas la résistance à l'IA, mais le manque de visibilité et de ressources pour apprendre à l'utiliser efficacement.

Cela a un effet d'entraînement sur l'ensemble de l'écosystème :

• Compréhension limitée ralentit l'expérimentation et l'innovation
• Une adoption lente conduit à des occasions manquées d'efficacité et d'engagement
• Opportunités manquées renforcer la dépendance à l'égard de partenaires dotés de meilleures ressources

Dans Goodera's L'IA pour les organisations à but non lucratif webinaire, Deepa Chaudhary, fondatrice de Grant Orb, l'a bien résumé :

« Lorsque les organisations à but non lucratif ne comprennent pas ce que l'IA peut faire pour elles, elles perdent non seulement leur efficacité, mais elles perdent également leur voix. »

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Ce déséquilibre touche l'ensemble de la chaîne du volontariat. Les entreprises peuvent utiliser l'IA pour suivre les performances et présenter des données fiables ; les équipes chargées de l'impact social et les organisations à but non lucratif ne le peuvent souvent pas. La différence ne réside pas dans les intentions, mais dans les capacités. La fluidité des données permet désormais de déterminer les personnes dont l'impact est visible et celles dont les histoires ne sont pas entendues.

Qui est laissé pour compte et comment ?

Alors que les entreprises à forte composante technologique évoluent rapidement grâce à l'IA, le secteur de l'impact social risque d'être laissé pour compte. Dans l'écosystème du volontariat, trois groupes sont les plus touchés par la division en matière de littératie en matière d'IA : les responsables de la RSE et les ERG, les organisations à but non lucratif et les communautés. Parmi celles-ci, les organisations à but non lucratif et les communautés qu'elles desservent sont confrontées aux plus grands obstacles, car l'accès à la technologie, aux connaissances et aux infrastructures reste limité.

1. Les équipes chargées de la RSE et les ERG ne sont pas les premières à intervenir

Même au sein des entreprises, les équipes chargées de l'impact social sont rarement les premières à recevoir des outils d'IA ou à bénéficier d'un budget pour l'automatisation. Les ressources ont tendance à être acheminées d'abord vers les fonctions génératrices de revenus telles que les équipes marketing, commerciales et produits, laissant les équipes RSE et les groupes de ressources pour les employés (ERG) se contenter des processus existants. Cela limite leur capacité à innover, à expérimenter ou à tirer pleinement parti de l'IA pour la conception de programmes et la production de rapports.

Les conséquences incluent :

• Adoption différée : Les équipes de RSE ne peuvent accéder aux solutions d'IA qu'une fois que les autres départements les ont mises en œuvre, ce qui ralentit leur capacité à optimiser les programmes de volontariat.
  
• Visibilité limitée : Sans outils d'IA avancés, les responsables de la RSE ne peuvent pas facilement cartographier les besoins de la communauté, prévoir l'engagement ou analyser l'impact à grande échelle.
  
• Opportunités d'innovation manquées : Les initiatives telles que le jumelage prédictif des bénévoles, la cartographie dynamique des causes ou la narration automatisée sont souvent hors de portée, ce qui empêche les programmes d'impact social de rester à la traîne.

2. Les organisations à but non lucratif ont du mal à suivre le rythme

Les organisations à but non lucratif fonctionnent avec des budgets limités et manquent souvent d'infrastructures technologiques. Beaucoup ne peuvent pas accéder aux outils d'IA qui simplifient le travail administratif, analysent les données des bénévoles ou optimisent la mise en œuvre des programmes. Cela conduit à :

• Exécution plus lente des programmes : La planification des bénévoles, le suivi des dons et la mesure de l'impact restent manuels.
  
• Informations manquées : Le manque d'analyses empêche les organisations à but non lucratif de comprendre les tendances en matière d'engagement ou de résultats des programmes.
  
• Capacité d'innovation limitée : La mise à l'échelle des services ou l'expérimentation de nouveaux modèles de programmes constituent des défis.

3. Communautés : le risque ultime d'être laissé pour compte

Les communautés en ressentent le plus directement l'impact. Lorsque les organisations à but non lucratif ne peuvent pas tirer parti de l'IA, la prestation de services ralentit, les programmes sont plus restreints et les interventions personnalisées sont limitées.

• Accès réduit aux services : La portée et la réactivité du programme en pâtissent.
  
• Opportunités inéquitables : Les outils d'IA qui permettent d'identifier les groupes mal desservis ou de prévoir les besoins ne sont pas disponibles, ce qui laisse certaines populations sous-soutenues.
  
• Impact fragmenté : Les communautés ne disposent pas d'informations coordonnées entre les organisations, ce qui limite les solutions holistiques.

Vue d'ensemble : un écosystème à deux vitesses

Les entreprises à forte intensité technologique et leurs principales fonctions commerciales adoptent rapidement l'IA, gagnant ainsi en rapidité, en informations et en visibilité. Dans le même temps, les équipes de RSE, les organisations à but non lucratif et les communautés qu'elles desservent sont à la traîne en raison d'un accès et d'un soutien limités. Sans outils partagés, solutions d'IA accessibles et ressources intentionnelles, le secteur de l'impact social risque de créer un écosystème de volontariat à deux vitesses : une partie s'adapte efficacement à l'IA, les autres ont du mal à maintenir les services existants.

Le prochain défi pour toute organisation axée sur des objectifs est de rendre l'adoption de l'IA équitable. Parce que les promesses de la technologie dans le domaine du volontariat n'ont jamais été uniquement liées à l'efficacité, mais à la connexion, à l'inclusion et au progrès partagé.

« L'innovation progresse plus vite que l'inclusion. Et, si nous ne le faisons pas intentionnellement, la technologie peut creuser les divisions mêmes que nous essayons de combler. »
— Deepa Choudhary, fondatrice de Grant Orb, a pris la parole dans Webinaire sur l'IA pour les organisations à but non lucratif de Goodera

La voie à suivre : compréhension partagée, vitesse partagée

Combler le fossé en matière d'alphabétisation en matière d'IA ne consiste pas à rendre le secteur de l'impact social « aussi rapide » que les entreprises technologiques. Il s'agit de donner aux organisations motivées par des objectifs un point de départ équitable dans un monde où l'IA devient rapidement la nouvelle référence en matière de productivité, de visibilité et de prise de décision. À l'heure actuelle, le fossé est clair : les entreprises technologiques évoluent à la vitesse de l'innovation, tandis que de nombreuses organisations communautaires évoluent au rythme des ressources disponibles. Pour combler ce fossé, il faut une compréhension partagée, des outils partagés et une responsabilité partagée.

1. Partagez ce que vous savez, pas seulement ce que vous créez

Les équipes techniques ont souvent cinq longueurs d'avance simplement parce qu'elles vivent dans des environnements où l'expérimentation, le prototypage et l'adoption de l'IA sont des activités quotidiennes. L'un des moyens les plus efficaces de réduire le fossé en matière d'alphabétisation consiste pour ces équipes à partager leurs connaissances sans avoir besoin de connaissances techniques.

Comment cela fonctionne :

• Démonstrations ouvertes et pratiques
  Par exemple, expliquer à une équipe à but non lucratif comment l'IA peut rédiger des demandes de subvention, résumer de longs rapports ou transformer des données brutes en graphiques simples. L'objectif est de montrer les tâches réelles qu'ils ont déjà du mal à résoudre en quelques minutes.
  
  
• Partage de modèles, d'instructions, de flux de travail ou de plans d'automatisation
  Cela peut prendre la forme de guides de rédaction d'e-mails prêts à l'emploi pour la coordination des bénévoles, de flux de travail prédéfinis pour l'intégration des bénévoles ou de modèles qui génèrent automatiquement des publications sur les réseaux sociaux à partir des notes d'événements, sans aucune formation technique requise.‍
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• Fournir des « environnements de pratique » sûrs
  Par exemple, donner aux organisations à but non lucratif un accès sandbox à un outil d'IA leur permettant de télécharger des données factices, d'essayer des automatisations ou de tester du contenu généré par l'IA sans se soucier des erreurs, des problèmes de conformité ou de toute faille dans leurs systèmes réels.

Le savoir devient équité lorsqu'il est accessible.

2. La confiance des fonds, pas seulement leur capacité

Le soutien financier est utile, mais le renforcement de la confiance est transformateur. Lorsque les équipes responsables de l'impact social se sentent à l'aise d'expérimenter l'IA plutôt que de se laisser intimider par celle-ci, elles l'adoptent plus rapidement et de manière plus durable.

Cela pourrait inclure :

• Le parrainage d'ateliers d'initiation à l'IA se concentrait sur des cas d'utilisation simples et reproductibles.
• Associer des employés qualifiés à des organisations communautaires dans des rôles de mentorat à long terme.
• Aider les organisations à but non lucratif à identifier les domaines dans lesquels l'IA peut réduire de manière significative les efforts déployés dans l'ensemble de leurs opérations.

Le but n'est pas la maîtrise. L'objectif est le confort, la curiosité et la capacité.

3. Commencez petit, apprenez rapidement, adaptez ce qui fonctionne

Pour les organisations à but non lucratif et communautaires, la percée réside rarement dans un système d'IA sophistiqué. Cela commence généralement par une simple amélioration qui libère du temps pour le travail de première ligne.

Cela pourrait vouloir dire :

• Utiliser l'IA pour rédiger des e-mails ou créer des visuels de base pour les campagnes sociales.
• Automatiser les feuilles de présence, les inscriptions des bénévoles ou les messages de suivi.
• Identifier un « champion de l'IA » qui expérimente d'abord et enseigne au reste de l'équipe.

4. Construisez en plaçant l'accessibilité au centre

Les plateformes spécialement conçues peuvent faire une réelle différence en intégrant l'IA directement aux tâches que les organisations à but non lucratif accomplissent déjà au quotidien. Au lieu de demander aux équipes de découvrir de nouveaux outils ou de modifier leurs flux de travail, l'IA améliore discrètement les processus qu'elles utilisent déjà.

Cela inclut :

• Automatiser les tâches administratives répétitives.
• Fournir des tableaux de bord que les entreprises et les organisations à but non lucratif peuvent utiliser sans formation technique.
• Créer une visibilité partagée qui réduit le déséquilibre entre les organisations riches en technologie et celles aux ressources limitées.

5. Un avenir plus équitable pour le volontariat

Parce que l'avenir du volontariat ne peut pas appartenir uniquement aux organisations dotées de grandes équipes technologiques ou d'une infrastructure numérique avancée. Il doit refléter les besoins et les réalités des communautés qui dépendent des programmes à impact social et des organisations à but non lucratif qui les desservent au quotidien.

La promesse de l'IA dans le domaine du volontariat n'est pas une meilleure automatisation.
C'est un meilleur accès.
L'innovation n'est pas plus rapide.
Mais une participation plus large.

Et le seul moyen d'y arriver, c'est ensemble.

Voici un aperçu de notre récent Sommet sur l'IA et le volontariat, où les dirigeants ont exploré comment la technologie et les relations humaines peuvent aller de pair pour façonner le prochain chapitre du volontariat d'entreprise.

Principaux points à retenir

Le fossé en matière d'alphabétisation en matière d'IA n'est plus une préoccupation lointaine ; il s'agit d'un facteur déterminant qui détermine qui dirige et qui est à la traîne dans l'écosystème de l'impact social. Mais la bonne nouvelle, c'est que combler l'écart ne nécessite pas d'investissements massifs. Cela commence par la prise de conscience, l'intentionnalité et de petites étapes cohérentes vers un apprentissage partagé.

Les risques liés à l'inaction

• Diminution de la collaboration : Lorsqu'un camp avance plus rapidement, les partenariats s'affaiblissent.
• Visibilité limitée : Les organisations à but non lucratif qui ne disposent pas d'outils d'IA risquent d'être exclues des données d'impact et des filières de financement.
• Inégalités croissantes : Les communautés sans représentation numérique peuvent bénéficier d'un soutien et d'une reconnaissance moindres.

Les avantages d'une intervention précoce

• Engagement accru : La confiance numérique se traduit par une participation plus active et informée.
• Meilleure mesure : Les rapports basés sur l'IA permettent un suivi d'impact plus précis et plus transparent.
• Innovation partagée : L'apprentissage croisé entre les équipes de RSE et les organisations à but non lucratif permet de trouver des solutions évolutives pour relever les défis mondiaux.

Liste de contrôle pour les actions rapides

1. Évaluez les connaissances de votre équipe en matière d'IA : Utilisez des enquêtes internes ou des ateliers pour évaluer les niveaux de confort et les lacunes en matière de connaissances concernant les outils d'IA et l'éthique.
   
2. Identifier les lacunes entre les partenaires à but non lucratif : Évaluez l'état de préparation au numérique et offrez l'accès à des ressources partagées ou à des programmes de co-apprentissage.
   
3. Piloter une initiative de volontariat en matière de littératie numérique : Encouragez les employés à encadrer les organisations à but non lucratif dans l'utilisation d'outils d'IA pour les communications, les analyses ou les rapports.
   
4. Élaborez une charte d'IA responsable pour votre programme de RSE : Décrivez comment les données, l'automatisation et l'IA seront utilisées de manière éthique et inclusive.
   
5. Célébrez l'apprentissage en tant qu'impact : Découvrez comment le renforcement des compétences numériques contribue à l'engagement à long terme et à la résilience des communautés.

Les organisations qui prennent ces mesures aujourd'hui ne se contenteront pas de s'adapter à l'avenir ; elles participeront à sa conception. Parce que dans un monde piloté par l'IA, l'impact le plus puissant est la compréhension partagée.

Questions fréquemment posées

1. Quels sont les défis de la maîtrise de l'IA ?

Le plus grand défi de la maîtrise de l'IA est l'inégalité d'accès aux outils, à la formation et au temps d'apprentissage. Alors que la plupart des fonctions commerciales sont aujourd'hui entourées de systèmes basés sur l'IA, les équipes d'impact social, les organisations à but non lucratif et les groupes communautaires fonctionnent souvent sans les mêmes ressources ni la même confiance pour expérimenter. Les budgets serrés, les barrières linguistiques et la crainte d'une mauvaise utilisation contribuent à l'hésitation, même lorsque les outils sont techniquement disponibles. Pour combler cette lacune, il faudra un apprentissage partagé, une formation accessible et une infrastructure numérique conçue pour les réalités du travail à impact social.

2. Quelles sont les lacunes en matière de culture numérique ?

L'écart en matière de culture numérique reflète l'inégalité avec laquelle les personnes et les organisations peuvent utiliser les outils modernes. Dans le domaine du volontariat, il apparaît lorsque le reste de l'organisation fonctionne sur des systèmes avancés, alors que les équipes chargées de l'impact social et les organisations à but non lucratif s'appuient souvent sur des processus limités ou manuels. Cela ralentit la collaboration et la production de rapports. Le renforcement de la maîtrise de l'IA permet d'égaliser le terrain pour l'ensemble de l'écosystème de l'impact social.

3. Qu'est-ce que la maîtrise de l'IA ?

La maîtrise de l'IA est la capacité de comprendre ce que l'intelligence artificielle peut faire, quand l'utiliser et comment l'utiliser de manière responsable. Il ne s'agit pas d'apprendre à coder ou à créer des algorithmes ; il s'agit de comprendre le potentiel et les limites de l'IA dans la prise de décision quotidienne. En matière de volontariat et d'impact social, la maîtrise de l'IA permet aux équipes de RSE et aux organisations à but non lucratif d'utiliser la technologie de manière éthique pour le bien : associer les volontaires aux causes, suivre les résultats et communiquer l'impact de manière plus efficace.

4. Comment les programmes de RSE peuvent-ils améliorer les connaissances en matière d'IA au sein des organisations à but non lucratif ?

Les programmes de RSE peuvent jouer un rôle majeur pour combler le fossé en matière d'alphabétisation en matière d'IA en proposant des formations, des ressources et un mentorat aux partenaires à but non lucratif. Les entreprises peuvent organiser des ateliers d'apprentissage sur l'IA, financer des programmes de renforcement des compétences numériques ou fournir un accès à des plateformes partagées telles que le hub d'administration de Goodera pour simplifier la gestion des données et les rapports. Encourager les employés bénévoles, tels que les data scientists ou les analystes, à encadrer des organisations à but non lucratif contribue également à renforcer la confiance et les capacités à long terme.

5. Pourquoi la maîtrise de l'IA est-elle importante pour le volontariat ?

La maîtrise de l'IA devient cruciale pour le volontariat, car elle aide les organisations à engager davantage de bénévoles, à mesurer l'impact de manière plus efficace et à personnaliser les expériences à grande échelle. Grâce à l'IA, les équipes de RSE peuvent associer les employés aux bonnes causes, prévoir les tendances en matière de participation et réduire les tâches administratives, ce qui accroît l'impact des programmes de volontariat. Lorsque les organisations à but non lucratif comprennent ces outils, elles peuvent mieux collaborer avec les entreprises et obtenir un soutien plus constant.

6. Quel est le rôle de Goodera dans la promotion de l'accessibilité de l'IA ?

Goodera agit en tant que facilitateur d'un volontariat équitable et axé sur la technologie. Grâce à des plateformes telles que l'Admin Hub, Goodera simplifie la gestion des programmes, automatise les rapports et garantit que les entreprises et les organisations à but non lucratif peuvent fonctionner sur un pied d'égalité technologique. En outre, les webinaires et le centre de ressources sur l'IA de Goodera aident les professionnels de la RSE et les équipes à but non lucratif à comprendre et à adopter l'IA de manière responsable pour le bien de la société.

7. Quels sont quelques exemples d'utilisation de l'IA dans le cadre du volontariat ?

L'IA est déjà utilisée pour associer des bénévoles à des causes, prévoyez les taux de participation et automatisez les tâches administratives répétitives telles que l'inscription ou les rapports. Certaines plateformes utilisent l'analyse des sentiments basée sur l'IA pour évaluer les commentaires des bénévoles, tandis que d'autres utilisent l'IA générative pour créer des histoires d'impact et des communications avec les donateurs.

Ces applications permettent de gagner du temps, d'améliorer la précision et de rendre les programmes plus adaptés aux besoins de la communauté. Et la prochaine vague de cas d'utilisation est encore plus personnalisée et plus performante sur le plan opérationnel, par exemple :

• Automatiser la création de communautés en comprenant les différents personnages, intérêts et motivations des bénévoles
  
  
• Cartographier l'expérience de chaque volontaire pour identifier ce qui leur plaît, les compétences qu'ils souhaitent utiliser ou les causes qui leur tiennent le plus à cœur
  
  
• Recommander les bons événements afin que chaque volontaire voit des opportunités qui correspondent à ses besoins, à sa disponibilité et à ses formats préférés‍
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• Utilisation d'une plateforme intégrée pour rationaliser les opérations et le suivi de l'exécution, permettant aux équipes de planifier des événements, de coordonner les tâches, de suivre les progrès et de suivre l'impact en un seul endroit au lieu de jongler avec plusieurs outils

8. Comment les organisations à but non lucratif peuvent-elles commencer à utiliser l'IA de manière responsable ?

Les organisations à but non lucratif peuvent commencer par identifier des applications d'IA simples et peu coûteuses qui répondent à de véritables défis, tels que l'automatisation des rapports, l'analyse des commentaires des bénévoles ou l'amélioration de la communication. Ils peuvent explorer des outils d'IA gratuits ou adaptés aux organisations à but non lucratif, rejoindre des groupes d'apprentissage par les pairs et s'associer à des programmes de RSE proposant des formations ou du mentorat. L'essentiel est de commencer modestement, d'apprendre en collaboration et de maintenir la transparence et l'éthique dans la manière dont l'IA est utilisée.

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