你需要知道的最重要的事情
- 人工智慧工具的有效性取決於準確數據的可用性以及數據的準備方式，使其能夠輕鬆地用自然語言進行查詢，同時還需要數據治理和理解其影響，以避免錯誤。
- 非營利組織應採取分階段的方式實施人工智慧，首先從自動化重複性任務或緊急痛點入手，以降低風險並建立信任和內部專業知識。
- 充分利用人工智慧需要雄心勃勃地思考人工智慧如何改變組織的生態系統並增強其使命，同時透過關鍵績效指標衡量每個小型專案的影響，以確保永續擴展。
利用人工智慧和自動化領域的最新發展，該公司顯然有機會大幅提升營運效率。
我們看到，非營利部門對人工智慧的潛力越來越有信心，但我們現在正進入一個關鍵階段，因為它正在尋求實施人工智慧。
鑑於所涉技術的複雜性，制定正確的策略可能看起來令人生畏，但採取有紀律的採用方法，注重漸進式的進步，而不是徹底的變革，將確保取得積極的成果。
這樣可以避免一次性升級大量組件，從而減少重大中斷，因為這會增加出錯的風險。
務實的態度與遠大的抱負結合
要達到這一目標說起來容易做起來難，因為許多非營利組織都依賴客製化開發的應用程式和人工流程。供應商需要闡明將人工智慧與這些現有系統整合的切實可行的方法，並強調逐步改進流程和工作方法的概念。
同時，非營利組織必須放眼未來，思考正向改變的潛力。供應商必須與客戶合作，幫助他們理解轉型不僅僅是在其技術方案中添加聊天機器人或其他單一解決方案。
如果運用得當，人工智慧將重塑工作流程的啟動方式、數據的解讀方式以及洞察的生成方式。它將成為一種自主智慧層，能夠分析數據並為團隊提供認知支持，從而做出更有效、更及時的決策。
因此，如果非營利組織想要最大限度地發揮其在人工智慧領域的投資效益，就必須提出一些重要問題：人工智慧如何改變組織運作的生態系統？以及如何利用人工智慧來改善非營利組織的使命？
如果非營利組織領導者能夠以更具前瞻性的思維思考這些問題的答案，就能讓團隊真正成為知識型工作者。人工智慧將幫助他們挖掘訊息，從而指導行動，或讓員工有更多時間專注於解決問題，因為這項技術旨在自動化那些傳統上消耗認知資源的重複性任務。
正確的數據策略至關重要。
資料治理是非營利組織面臨的一項重大挑戰，因為人工智慧工具只有在能夠存取正確資料的情況下才能有效發揮作用。在我們最近的研究報告《彌合差距：非營利組織財務軟體在當前情況下的關鍵作用》中，61%的美國非營利組織財務專業人員承認，他們仍然依賴公共電子表格進行基本的財務管理。
將專用應用程式與手動流程結合，使得跨不同應用程式和工作流程的資訊連接變得困難。資料必須先經過擷取、轉換和上傳才能進行分析。提取過程本身就極具挑戰性，因為資料通常採用不同的格式，並且必須以特定格式上傳才能方便財務團隊使用。
為了應對數據挑戰，非營利組織必須決定如何為人工智慧提供合適的數據。資料必須以支援自然語言查詢的方式進行結構化，並且必須基於可靠的資料輸入。除了可靠性之外，數據還需要一個通用的分析框架，以便使用者了解數據的來源和責任人。然後，組織必須能夠分析資料集以及人工智慧如何與資料交互，從而做出明智的決策。
這需要對數據語義進行仔細評估。例如，「專案」一詞在非營利組織中的意義與在專業服務公司或公共部門機構中的意義截然不同。人工智慧必須能夠正確解讀該詞，以避免出現「臆想」 。
同樣重要的是，要具備在資料供應鏈中監控、評估和修改資料的能力，以避免在諸如從記錄到報告的轉換等環節出現錯誤。非營利組織應與技術供應商密切合作，確保組織內所有人員，包括領導層、專案組和計畫組，都能監控數據，以確保數據符合預期。
漸進式發展優於數量上的飛躍。
漸進主義的概念，而不是「大爆炸」或量子飛躍式的改變方法，才是解決這些根本問題的最佳途徑。
大多數成功的IT實作都遵循類似的漸進式路徑。對於採用這種方法並希望在改造IT系統的同時確保運作安全的組織而言，至關重要的是首先評估組織當前狀態與預期最終狀態之間的差距。此規劃的目標是透過持續、逐步地採用新功能和應用程式來實現最終狀態。
最重要的是，這種方法能夠幫助員工建立與人工智慧工具協作的信心。想像一下，一個團隊在偏遠地區提供醫療援助，團隊領導意識到需要申請物資。透過漸進式創新，組織可以結合使用人工智慧和…
非營利組織應該關注人工智慧成功帶來的漸進式效益。
在人工智慧（AI）時代，非營利組織面臨著獨特的挑戰和機會。人工智慧有望從根本上改變這些組織的運作方式，從提升募款效率到增強服務交付，但大型、雄心勃勃的計畫可能會帶來誤導。非營利組織不應追求全面且成本高昂的解決方案，而應採取循序漸進的策略。這種方法著重於實現持續的小幅改進，從而為可持續、有效地應用人工智慧鋪平道路。
為什麼漸進式成長至關重要？
非營利組織往往缺乏營利公司所擁有的資金、人力和技術專長。複雜的AI專案可能風險高、資源密集，而且未必能帶來預期的回報。因此，分階段實施至關重要。
- تقليل المخاطر: 從小專案著手可以降低財務和營運風險，並讓組織能夠在不進行重大投入的情況下學習和適應。
- 建立信任和經驗： 每一次小小的成功都能增強團隊的信心，並累積處理人工智慧技術的實務經驗。
- 切實快速的改進： 循序漸進的進步可以在更短的時間內帶來切實可見的成果，激勵員工，並向捐款者和利害關係人展示人工智慧的價值。
- 適應性和靈活性： 這種方法使組織能夠根據所學到的經驗教訓調整其策略，而不是堅持可能不適合不斷變化的現實的僵化計劃。
發現能產生巨大影響力的小機會
首先，非營利組織應找出最迫切的「痛點」或人工智慧可以簡化的重複性任務。無需複雜的解決方案；通常，最簡單的應用往往最有效。這些機會可能包括：
- 自動化管理任務： 例如整理電子郵件、安排會議或輸入基本資料。
- 改善與捐贈者的溝通： 利用人工智慧分析捐贈者數據，並個人化感謝資訊或捐贈請求。
- 志工管理： 簡化志工註冊流程、將志工與適當的任務配對以及與志工溝通的流程。
- 基礎數據分析： 從現有數據中提取簡單見解，以提高受益人的理解或計畫有效性。
例如，人工智慧工具可以用來改善資訊的管理和互動方式，將其轉變為真正的助手。掌握 ChatGPT 記憶：5 個技巧讓它成為真正的助手。
逐步建構內部能力
採用人工智慧並不一定意味著要立即組建數據科學家團隊。企業可以透過以下方式逐步建立內部能力：
- 基礎工具培訓： 教導員工如何使用現成的、簡單的AI工具來提高工作效率。
- 倡導實驗文化： 鼓勵員工探索如何將人工智慧應用於日常工作中，並提出新的想法。
- 充分利用現有資源： 尋找免費或低成本的培訓項目，或與為非營利組織提供服務的 AI 專家合作。
- 注重理解： 確保員工了解人工智慧的能力和局限性，以及人工智慧如何支援組織的使命。
衡量成功和可持續擴張
為確保循序漸進的進步最終轉化為長期的成功，必須清楚衡量每個小型專案的影響。在專案啟動前，應明確定義可衡量的關鍵績效指標（KPI），例如節省時間、提高效率或提升資料準確性。
當一個小型專案取得成功時，應該慶祝，並將從中汲取的經驗教訓用於指導未來的工作。這種迭代方法能夠幫助組織以可持續的方式擴大人工智慧的應用規模，同時累積豐富的知識和經驗。避免“大躍進”，以免導致失敗並打擊積極性。
結論
對非營利組織而言，採用人工智慧 (AI) 是一個循序漸進的過程，而非一蹴可幾。透過專注於逐步提升，這些組織可以負責任且有效率地利用人工智慧的力量，推進其使命並更好地服務其所在社區。從小處著手、謹慎行事，是最大限度發揮這項變革性技術優勢的最安全、最有效的方式。
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