Aprovechando la IA en el Tercer Sector: Retos y Soluciones

Las ONG en España enfrentan numerosos desafíos, desde la captación de fondos hasta la optimización de recursos y la mejora de la comunicación con beneficiarios y donantes. La inteligencia artificial tiene el potencial de transformar la manera en que operan estas organizaciones, haciéndolas más eficientes y permitiéndoles centrar esfuerzos en su misión social. Sin embargo, también existen barreras significativas. Te lo contamos aquí.

Uno de los mayores desafíos para el sector social es la falta de datos de calidad y accesibles que permitan desarrollar soluciones de IA efectivas. Para aprovechar esta tecnología, las ONG deben invertir en la recopilación, el intercambio y la gestión de datos de manera ética y sostenible.

Datos de calidad: La clave para una IA útil en las ONG

La inteligencia artificial funciona en base a datos, y sin información de calidad, sus resultados no son fiables. Para que la IA sea útil en el sector social, los conjuntos de datos deben cumplir tres requisitos fundamentales:

1. Ser representativos: Los datos deben reflejar todas las situaciones posibles dentro del ámbito de actuación de la ONG.
2. Estar actualizados: La información debe renovarse periódicamente para seguir siendo relevante y precisa.
3. Ser precisos y verificados: Cada dato debe ser exacto y reflejar correctamente la realidad para evitar sesgos en los algoritmos.

El problema actual es que muchas ONG carecen de bases de datos organizadas y actualizadas. En muchos casos, los datos están dispersos en informes, documentos o sistemas internos sin conexión entre sí. Esto impide el desarrollo de modelos de IA que puedan ayudar a mejorar la eficiencia operativa.

Construyendo una base sólida: La importancia de la recopilación de datos

Para que la IA sea una herramienta eficaz en el tercer sector, las ONG deben priorizar la recopilación de datos de manera estructurada y ética. Algunas acciones clave incluyen:

Digitalización de procesos: Muchas ONG aún dependen de registros en papel o bases de datos desconectadas. La digitalización es el primer paso para generar datos útiles para la IA.

Uso de encuestas y herramientas digitales: Recopilar información de impacto, beneficiarios, donantes y voluntarios mediante formularios en línea o aplicaciones permite generar bases de datos más estructuradas.

Colaboración con redes del tercer sector: Unir esfuerzos entre distintas ONG para compartir datos (de manera anónima y segura) puede mejorar la calidad y cantidad de la información disponible.

En España, organizaciones como Fundación Hazloposible ya están explorando la integración de IA en iniciativas sociales, y cada vez más entidades están mostrando interés en adoptar estas tecnologías.

Compartir para crecer: Datos interoperables para mayor impacto

El acceso a grandes volúmenes de datos es uno de los mayores retos para las ONG que quieren implementar IA. Sin embargo, la solución no es solo recopilar más datos, sino hacer que sean accesibles y utilizables por diferentes entidades.

Algunas estrategias para mejorar la interoperabilidad de los datos en el tercer sector incluyen:

Creación de plataformas comunes: Un repositorio de datos compartido entre ONG puede facilitar el desarrollo de modelos de IA para distintos fines, desde la gestión de donaciones hasta la detección de necesidades sociales.

Colaboración con administraciones públicas: Muchos datos relevantes para el sector social están en manos de instituciones públicas. Acceder a ellos de manera segura y ética permitiría mejorar el impacto de la IA en el sector.

Desarrollo de estándares de datos abiertos: Para garantizar que los datos puedan ser utilizados por diferentes organizaciones sin problemas de compatibilidad.

Innovación conjunta: Un modelo colaborativo para el desarrollo de IA en ONG

Desarrollar soluciones de IA de manera aislada es costoso y poco eficiente. En lugar de que cada ONG intente crear su propia herramienta de IA desde cero, se pueden establecer espacios de colaboración donde múltiples entidades trabajen en conjunto.

En España, iniciativas como las de Hacesfalta.org , que ha apostado por la IA para mejorar la gestión del proyecto y la experiencia de voluntarios y ONG en la plataforma, demuestran que la tecnología puede generar un impacto positivo cuando se desarrolla con un enfoque social.

El tercer sector debe fomentar modelos de innovación abierta en los que ONG, universidades, administraciones públicas y empresas tecnológicas colaboren en el desarrollo de soluciones de IA que beneficien a toda la sociedad.

Conclusión: Un futuro de IA inclusiva para el tercer sector

Para que la inteligencia artificial realmente transforme el sector social en España, es necesario actuar en tres frentes principales:

1. Recolección de datos estructurada y ética: Sin datos de calidad, la IA no puede ofrecer soluciones efectivas.
2. Creación de infraestructuras de datos compartidas: Facilitar la interoperabilidad entre distintas organizaciones.
3. Fomento de la colaboración entre actores del sector: ONG, instituciones públicas y empresas tecnológicas deben trabajar juntas para desarrollar soluciones basadas en IA.

Si las ONG logran integrar la IA de manera estratégica, podrán aumentar su eficiencia, mejorar la gestión de recursos y maximizar su impacto social. Es el momento de apostar por esta tecnología y asegurarse de que su desarrollo y aplicación estén alineados con los valores del tercer sector.

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