Organisations à but non lucratif : les progrès graduels sont la clé du succès de l’IA
Découvrez comment les organisations à but non lucratif parviennent à un succès durable grâce à l'intelligence artificielle. Privilégiez les progrès graduels pour démarrer efficacement et minimiser les risques.
Les choses les plus importantes que vous devez savoir
- L'efficacité des outils d'intelligence artificielle dépend de la disponibilité de données précises et de leur préparation de manière à faciliter leur interrogation en langage naturel, ce qui implique la nécessité d'une gouvernance des données et d'une compréhension de leurs implications afin d'éviter les erreurs.
- Les organisations à but non lucratif devraient adopter une approche progressive de la mise en œuvre de l'intelligence artificielle, en commençant par automatiser les tâches répétitives ou les points critiques urgents, afin de réduire les risques et de renforcer la confiance et l'expertise interne.
- Pour tirer pleinement parti de l'intelligence artificielle, il est nécessaire de réfléchir de manière ambitieuse à la façon dont l'IA peut transformer l'écosystème d'une organisation et renforcer sa mission, tout en mesurant l'impact de chaque petit projet à l'aide d'indicateurs clés de performance afin de garantir une expansion durable.
Il existe une réelle opportunité d'améliorer significativement ses opérations grâce aux dernières avancées en matière d'intelligence artificielle et d'automatisation.
On observe une confiance croissante dans le secteur à but non lucratif qui reconnaît le potentiel de l'intelligence artificielle, mais nous entrons maintenant dans une phase critique où il cherche à la mettre en œuvre.
Compte tenu de la complexité de la technologie en jeu, définir la bonne stratégie peut sembler une tâche ardue, mais une approche disciplinée de l'adoption, axée sur des gains progressifs plutôt que sur une transformation radicale, garantira des résultats positifs.
Cela permettrait de réduire les perturbations majeures en évitant la mise à niveau simultanée d'un grand nombre de composants, ce qui augmente le risque d'erreurs.
Une approche pratique associée à une pensée ambitieuse
Parvenir à ce résultat est plus facile à dire qu'à faire, car de nombreuses organisations à but non lucratif dépendent d'applications sur mesure et de processus manuels. Il appartient aux fournisseurs de définir une approche pratique pour intégrer l'IA à ces systèmes existants, en privilégiant l'amélioration progressive des processus et des méthodes de travail.
Parallèlement, les organisations à but non lucratif doivent envisager l'avenir avec optimisme et envisager les possibilités de changement positif. Les fournisseurs doivent accompagner leurs clients pour les aider à comprendre que la transformation implique bien plus que l'ajout d'un chatbot ou d'une solution ponctuelle à leur arsenal technologique.
Correctement mise en œuvre, l'intelligence artificielle transformera la manière dont les flux de travail sont initiés, les données interprétées et les informations générées . Elle deviendra une couche d'intelligence autonome qui analysera les données et fournira aux équipes le soutien cognitif nécessaire pour prendre des décisions plus efficaces et en temps réel.
Par conséquent, si les organisations à but non lucratif veulent maximiser les bénéfices de leurs investissements dans l'intelligence artificielle, elles doivent se poser des questions essentielles : comment l'IA modifie-t-elle l'écosystème dans lequel l'organisation évolue ? Et comment peut-elle être utilisée pour améliorer la mission de l'organisation à but non lucratif ?
Si les dirigeants d'organismes sans but lucratif envisagent ces solutions avec ambition, leurs équipes pourront devenir de véritables travailleurs du savoir. L'IA les aidera à trouver des informations pour orienter leurs actions ou à libérer du temps pour que leurs employés se concentrent sur la résolution de problèmes, car cette technologie est conçue pour automatiser les tâches répétitives qui absorbent traditionnellement les ressources cognitives.
Une stratégie de données adéquate est cruciale.
La gouvernance des données représente un défi majeur pour les organisations à but non lucratif, car les outils d'IA ne seront efficaces que s'ils ont accès aux données pertinentes. Dans notre récente étude, « Combler le fossé : le rôle crucial des logiciels financiers pour les organisations à but non lucratif dans le contexte actuel », 61 % des professionnels de la finance travaillant pour des organisations à but non lucratif américaines ont admis utiliser encore des tableurs publics pour la gestion financière de base.
L'association d'applications spécialisées et de processus manuels complique la mise en relation des informations entre différentes applications et flux de travail. Les données doivent être extraites, transformées et chargées avant de pouvoir être analysées. L'extraction elle-même représente un défi, car les données sont souvent dans des formats variés et doivent être chargées dans un format spécifique pour faciliter leur utilisation par l'équipe financière.
Pour relever le défi des données, les organisations à but non lucratif doivent déterminer comment mettre les données pertinentes à la disposition de l'intelligence artificielle. Ces données doivent être structurées de manière à permettre des requêtes en langage naturel et reposer sur des sources fiables. Outre leur fiabilité, elles nécessitent également un cadre d'analyse commun afin que les utilisateurs puissent comprendre leurs sources et identifier les responsables. Enfin, les organisations doivent être en mesure d'analyser l'ensemble de données et la manière dont l'IA interagit avec ces données pour prendre des décisions éclairées.
Cela nécessite une analyse approfondie de la sémantique des données. Par exemple, le terme « projet » n’a pas la même signification dans le monde des organisations à but non lucratif que dans celui d’une entreprise de services professionnels ou d’une institution du secteur public. L’IA doit être capable d’interpréter correctement ce mot pour éviter toute confusion.
Il est tout aussi important de pouvoir surveiller, évaluer et modifier les données tout au long de leur parcours dans la chaîne d'approvisionnement afin d'éviter les inexactitudes, notamment lors du passage de l'enregistrement à la production de rapports. Les organismes sans but lucratif devraient collaborer étroitement avec les fournisseurs de technologies pour s'assurer que tous les membres de l'organisation, à tous les niveaux (direction, programmes et projets), puissent contrôler les données et vérifier qu'elles répondent aux attentes.
Il vaut mieux procéder par étapes que par bonds quantitatifs.
Le concept de gradualisme, plutôt qu’une approche de transformation par « Big Bang » ou par saut quantique, est la meilleure façon d’aborder ces questions fondamentales.
La plupart des projets informatiques réussis suivent une progression similaire. Pour les organisations qui adoptent cette approche et souhaitent garantir la sécurité opérationnelle lors de la transformation de leurs systèmes informatiques, il est essentiel de commencer par évaluer leur situation actuelle par rapport à l'état final souhaité. L'objectif de cette planification est d'atteindre cet état final grâce à une adoption continue et progressive des nouvelles fonctionnalités et applications.
Plus important encore, cette approche permet aux employés de gagner en confiance dans la collaboration avec les outils d'IA . Imaginez une équipe travaillant à distance pour fournir une assistance médicale, et le chef d'équipe constate la nécessité de commander du matériel. Grâce à une innovation progressive, une organisation peut utiliser une combinaison d'IA et de…
Les organisations à but non lucratif devraient se concentrer sur les gains progressifs découlant du succès de l'IA.
Les organisations à but non lucratif sont confrontées à des défis et des opportunités uniques à l'ère de l'intelligence artificielle (IA). Si l'IA promet de transformer en profondeur leur fonctionnement, de l'amélioration de la collecte de fonds à l'optimisation des services, l'attrait des projets ambitieux de grande envergure peut s'avérer trompeur. Plutôt que de rechercher des solutions globales et coûteuses, elles devraient privilégier une stratégie d'améliorations progressives. Cette approche, axée sur des progrès modestes et continus, ouvre la voie à une adoption durable et efficace de l'IA.
Pourquoi les gains progressifs sont-ils essentiels ?
Les organisations à but non lucratif manquent souvent des compétences financières, humaines et techniques dont disposent les entreprises à but lucratif. Les projets d'IA complexes peuvent être risqués, gourmands en ressources et ne pas toujours donner les résultats escomptés. C'est pourquoi une approche progressive est essentielle.
- Réduire les risques : Commencer par de petits projets réduit les risques financiers et opérationnels et permet à l'organisation d'apprendre et de s'adapter sans engagement majeur.
- Instaurer la confiance et l'expérience : Chaque petit succès renforce la confiance au sein de l'équipe et permet d'accumuler une expérience pratique dans le domaine des technologies d'intelligence artificielle.
- Améliorations tangibles et rapides : Des progrès graduels peuvent donner des résultats concrets plus rapidement, motivant les employés et démontrant la valeur de l'IA aux donateurs et aux parties prenantes.
- Adaptabilité et flexibilité : Cette approche permet aux organisations d'adapter leurs stratégies en fonction des enseignements tirés, plutôt que de s'en tenir à un plan rigide qui risque de ne plus correspondre à la réalité changeante.
Identifier les petites opportunités ayant un grand impact
Pour commencer, les organisations à but non lucratif devraient identifier leurs principaux points faibles ou les tâches répétitives que l'IA peut simplifier. Les solutions complexes ne sont pas nécessaires ; souvent, les applications les plus simples sont les plus efficaces pour démarrer. Ces opportunités pourraient inclure :
- Automatisation des tâches administratives : Par exemple, trier les courriels, planifier des réunions ou saisir des données de base.
- Améliorer la communication avec les donateurs : Utiliser l'intelligence artificielle pour analyser les données des donateurs et personnaliser les messages de remerciement ou les demandes de dons.
- Gestion des bénévoles : Rationaliser le processus d'inscription des bénévoles, de leur affectation aux tâches appropriées et de communication avec eux.
- Analyse de données de base : Extraire des informations simples des données disponibles pour améliorer la compréhension des bénéficiaires ou l'efficacité des programmes.
Par exemple, les outils d'IA peuvent être utilisés pour améliorer la gestion et l'interaction avec l'information, la transformant ainsi en un véritable assistant. Maîtriser la mémoire de ChatGPT : 5 astuces pour en faire un assistant performant.
Développer les capacités internes étape par étape
Adopter l'intelligence artificielle ne signifie pas forcément recruter immédiatement une équipe de data scientists. Les organisations peuvent développer progressivement leurs compétences internes en :
- Formation aux outils de base : Former les employés à utiliser des outils d'IA simples et facilement accessibles qui peuvent accroître leur productivité.
- Promouvoir une culture de l'expérimentation : Encourager les employés à explorer comment l'intelligence artificielle peut être appliquée à leurs tâches quotidiennes et à proposer de nouvelles idées.
- Utilisez les ressources disponibles : Recherchez des programmes de formation gratuits ou peu coûteux, ou nouez un partenariat avec des experts en IA qui fournissent des services aux organisations à but non lucratif.
- Concentrez-vous sur la compréhension : S'assurer que les employés comprennent les capacités et les limites de l'intelligence artificielle, et comment celle-ci peut soutenir la mission de l'organisation.
Mesurer le succès et l'expansion durable
Pour que les progrès réalisés se traduisent par un succès durable, il est essentiel de mesurer précisément l'impact de chaque petit projet. Des indicateurs clés de performance (KPI) mesurables doivent être définis avant le démarrage, tels que les gains de temps, l'amélioration de l'efficacité ou la précision accrue des données.
Lorsqu'un petit projet aboutit, il convient de le célébrer et d'en tirer des enseignements pour orienter les actions futures. Cette approche itérative permet aux organisations d'étendre durablement leur utilisation de l'IA, tout en se constituant une base solide de connaissances et d'expérience. Il est important d'éviter les « grands sauts » qui pourraient mener à l'échec et décourager l'initiative.
Conclusion
L'adoption de l'intelligence artificielle (IA) par les organisations à but non lucratif est un processus continu, non un aboutissement. En privilégiant les progrès graduels, ces organisations peuvent exploiter la puissance de l'IA de manière responsable et efficace, faire progresser leur mission et mieux servir leurs communautés. Commencer par de petites étapes réfléchies est la méthode la plus sûre et la plus efficace pour maximiser les avantages de cette technologie transformatrice.
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