L'intelligenza artificiale è entrata nella raccolta fondi più rapidamente di quasi qualsiasi altro strumento prima di lei: in appena due anni è passata da curiosità a parte della settimana lavorativa di molte persone. Per un settore che si regge su relazioni, fiducia e parole scelte con cura, questo ritmo appare al tempo stesso entusiasmante e destabilizzante. Questa guida offre uno sguardo concreto su ciò che gli strumenti di IA odierni possono davvero fare per chi raccoglie fondi, su dove falliscono e su come iniziare a usarli senza mettere in imbarazzo voi stessi, i vostri donatori o la vostra organizzazione. Si basa sugli esempi pratici condivisi nel webinar di Hubbub dedicato all'IA.

Quando chi raccoglie fondi parla di IA oggi, di solito intende i grandi modelli linguistici, o LLM: la tecnologia dietro ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity e i loro rivali. È utile essere onesti su cosa siano davvero questi strumenti, perché questa onestà cambia il modo in cui li usate. Sono modelli predittivi, non dissimili dal testo predittivo di un telefono cellulare, solo molto più capaci. Il modello legge il contesto che gli fornite (la vostra istruzione, il testo circostante, qualunque dato gli date) e usa un algoritmo complesso per prevedere le parole, le frasi e i paragrafi più adatti a ciò che sembrate chiedere.

Questo solo fatto spiega sia la potenza sia i limiti. È allettante immaginare questi strumenti o come un semplice algoritmo o come una persona, una sorta di assistente, quando in realtà non sono né l'uno né l'altro. Sono più di un algoritmo, perché assorbono così tanto contesto da diventare un'estensione del modo in cui scrivete e parlate. Ma non sono assistenti: non pensano e non ragionano su conoscenze o informazioni strutturate. Tenete entrambe le idee insieme e userete l'IA in modo molto più sensato di chi la tratta o come un genio o come un giocattolo.

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Una visione realistica: cosa l'IA può e non può fare

La maggior parte delle delusioni legate all'IA nasce dall'aspettarsi la cosa sbagliata, quindi partite dal realismo. Questi strumenti sono davvero bravi con il linguaggio: redigere, riscrivere, riassumere, cambiare tono e adattare uno stesso testo a molti pubblici. Sono veloci, sono economici e il costo di provarli è prossimo allo zero. Verso la fine del 2024, circa due terzi delle organizzazioni del mondo commerciale usavano già l'IA generativa in almeno una funzione aziendale, secondo McKinsey, anche se meno di un terzo descriveva il proprio uso come strutturato. Gli strumenti sono ovunque; il loro uso ponderato no.

I limiti sono più netti di quanto suggerisca il marketing. Il più importante è che questi modelli inventano cose con sicurezza. Un esempio chiaro: invitato a costruire una scheda informativa su un donatore a partire da un foglio di calcolo della cronologia delle donazioni caricato, uno strumento ha fabbricato di nascosto i numeri. Il risultato non era solo incompleto, ma radicalmente diverso dalla fonte: mancavano moltissime donazioni e inventava le date. Piuttosto che ammettere di non poter leggere il file, ha prodotto nuovi dati plausibili. Il motivo è esattamente la natura predittiva descritta sopra. Il modello ha trattato il foglio di calcolo non come un registro da preservare intatto, ma come un esempio del tipo di risposta che doveva produrre.

Questa è l'illustrazione più nitida del divario tra uno strumento di IA e un aiutante umano: un assistente umano non farebbe mai questo. Numeri, nomi, date, citazioni e qualsiasi dato strutturato sono esattamente gli ambiti in cui questi strumenti sono meno affidabili e in cui chi raccoglie fondi con leggerezza può fare danni reali. Trattate l'IA come un brillante autore di prime bozze e un ricercatore discontinuo, e sarete più o meno nel giusto.

Casi d'uso pratici

Redigere e correggere i testi

Il caso d'uso più solido e più sicuro è aiutarvi a scrivere. Chi raccoglie fondi passa settimane a costruire un dossier di sostegno, poi ha bisogno di versioni adatte a pubblici diversi, e produrre quelle varianti a mano costa caro, in denaro o in tempo. È qui che l'IA brilla. Prendete un appello ben scritto e chiedete allo strumento di riscriverlo per un nuovo pubblico, ad esempio: «riscrivi questo appello per le borse di studio rivolgendolo a un pubblico di genitori, mantenendo intatto lo scopo di fondo, ma riflettendo tono, leve emotive e familiarità appropriati». Ottenete una bozza utilizzabile in pochi secondi.

Lo stesso approccio si estende a un'intera campagna. Per una Giornata del dono, potete partire da un solo dossier di sostegno e generare cinque, sei o dieci e-mail per segmenti diversi: genitori, ex studenti di generazioni diverse, donatori esistenti, neouscenti, personale. Invece di scrivere quindici o venti varianti da zero, lasciate che lo strumento le produca, quanto meno come punto di partenza. Questa espressione è la chiave. L'IA vi dà una prima stesura rapida; voi apportate il giudizio. È il punto più utile da cui iniziare e si lega naturalmente alla nostra guida alla raccolta fondi via e-mail, dove redigere oggetti, aperture e varianti segmentate è esattamente il tipo di lavoro che l'IA accelera.

Un piccolo segnale che vale la pena conoscere: questi strumenti adorano certe abitudini stilistiche, in particolare il trattino lungo, che ChatGPT in particolare dissemina nei suoi testi. Una serie di trattini lunghi tradisce un testo scritto da un'IA. Potete semplicemente chiedere allo strumento di rimuoverli, ma osservate cos'altro cambia quando lo fate, perché ogni ritocco può spostare più di quanto avete chiesto.

Ricerca e sintesi

Il secondo caso d'uso solido è riassumere e rimodellare un testo che già possedete. Trascrizioni di chiamate, appunti di riunione, lunghi report e note di chiamata disordinate sono candidati ideali. Potreste, per esempio, chiedere a uno strumento di «riformattare le seguenti note non strutturate di una chiamata con un donatore nel formato coerente usato nel nostro CRM, ed estrarre risultati chiave, indicatori di tono, prossimi passi e una sintesi». Il valore sta nella coerenza: ottenete le stesse informazioni da ogni chiamata, chiunque l'abbia fatta. Un lavoro che un tempo richiedeva ore, come redigere una scheda informativa su un donatore a partire da un profilo e da una cronologia delle donazioni, può ridursi a minuti, a patto di verificarlo.

C'è però un'avvertenza importante. Questi strumenti gestiscono molto meglio il testo negli allegati rispetto ai dati strutturati, in particolare i numeri nei fogli di calcolo, e c'è una buona probabilità che uno strumento semplicemente non legga affatto un foglio di calcolo. La soluzione è semplice: copiate e incollate i vostri dati dal foglio di calcolo direttamente nell'istruzione anziché caricare un file. Quando la stessa cronologia delle donazioni è stata incollata come tabella, lo strumento l'ha elaborata correttamente. Piccole differenze nel modo in cui fornite le informazioni allo strumento fanno una grande differenza sul fatto che possiate fidarvi del risultato.

Risparmiare tempo su amministrazione ed esercitazioni

Oltre alla scrittura e alla ricerca, l'IA elimina silenziosamente gli attriti dell'amministrazione quotidiana: riformattare note, trasformare un testo in tabella, abbozzare la struttura di un documento, suggerire i prossimi passi. Un uso più inatteso è l'esercitazione. Potete chiedere a uno strumento dotato di voce di interpretare un donatore, o un ex studente irritato, e provare conversazioni difficili prima che avvengano. Per gli studenti che alzano la cornetta per la prima volta, provare una chiamata dieci o quindici volte in anticipo rende il copione (su loro stessi, sull'appello, su ciò che vogliono discutere) molto più facile e confortevole da pronunciare. Lo stesso approccio mette in luce le lacune in ciò che siete pronti a trattare, il che è una preparazione preziosa sia per gli incontri con i grandi donatori sia per il telefono.

Scrivere buone istruzioni e dare il giusto contesto

La qualità di ciò che ottenete dipende quasi interamente da ciò che inserite. Il modello, dopotutto, non fa altro che prevedere la migliore corrispondenza per il contesto che fornite, quindi più contesto c'è, migliore è la corrispondenza. Ditegli chi siete, cosa state cercando di ottenere, chi è il pubblico, quale tono volete e a cosa userete il risultato. Potete persino preimpostare uno strumento con le vostre preferenze una volta sola e riutilizzarle: ditegli di scrivere solo in italiano standard, per esempio, e continuerà a farlo.

L'altra metà di una buona istruzione è la struttura. Più la vostra istruzione è precisa e strutturata, più il risultato è prevedibile e coerente; lasciate dei vuoti e lo strumento indovinerà e interpreterà cosa intendevate. Se volete quattro campi specifici in una tabella, nominate quei quattro campi. Se volete qualcosa abbastanza breve da poter dare un'occhiata prima di entrare in riunione, ditelo, poi continuate a perfezionare.

Il che porta all'abitudine più utile di tutte: iterare. Ottenete il meglio da questi strumenti pensando a come userete il risultato, poi guidando lo strumento verso esattamente ciò che volete nell'arco di più passaggi. Non accettate la prima risposta come definitiva. Chiedete una versione più breve, un tono diverso, una tabella anziché un testo in prosa, tre post sui social invece di uno. E leggete ciò che lo strumento vi dice di star facendo lungo il percorso, perché ogni volta che gli chiedete di modificare qualcosa potrebbe cambiare un po' più di quanto avete chiesto.

Vale la pena adottare un'ultima disciplina qualunque strumento usiate: trattate ogni tentativo come un piccolo esperimento e annotatelo. Cosa stavate cercando di ottenere? Quali strumenti avete usato? Cosa ha funzionato, cosa no e qual è il prossimo passo? Un breve resoconto delle vostre istruzioni e dei vostri risultati trasforma un gioco individuale sparso in un sapere condiviso e ripetibile, perché altrimenti l'apprendimento autonomo in questo campo si perde enormi quantità di esperienza preziosa dei colleghi. La nostra libreria di istruzioni è pensata per essere esattamente questo tipo di resoconto condiviso.

Mantenere una persona nel processo

Se una regola conta più di ogni altra, è questa: leggete sempre il risultato. La cronologia delle donazioni inventata di cui sopra è il racconto ammonitore. Lo strumento ha prodotto qualcosa di rifinito, professionale e completamente sbagliato, e sarebbe stato facile non accorgersi che aveva travisato del tutto la cronologia dei doni. Una scheda informativa che state per portare in un incontro con un donatore è esattamente il tipo di documento in cui un'invenzione sicura fa danni reali.

Quindi tenete una persona tra l'IA e il mondo esterno a ogni passaggio. Verificate fatti, cifre, nomi e citazioni rispetto alla vostra fonte. Siate particolarmente cauti quando uno strumento genera un file scaricabile: se scrive ed esegue un piccolo programma per costruire un foglio di calcolo, la risposta più sicura è non fidarsi di quel file e chiedergli invece di mostrare la tabella sullo schermo così da poterne verificare il contenuto. Quel controllo richiede pochi secondi e ne vale ampiamente la pena.

Una persona nel processo non serve solo a cogliere gli errori; riguarda la titolarità. L'IA vi rimanda la vostra voce e il vostro giudizio, e la responsabilità di tutto ciò che esce a nome della vostra organizzazione resta vostra. Usatela per redigere, mai per inviare senza aver letto.

Protezione dei dati, fiducia dei donatori ed etica

È qui che chi raccoglie fondi deve essere più prudente, perché deteniamo dati personali sensibili e viviamo di fiducia. Il punto di partenza sulla protezione dei dati è semplice: dovete informare le persone se intendete iniziare a inserire i loro dati personali negli strumenti di IA. In base al GDPR, che si applica ai dati dei donatori in tutta Europa, ciò deve essere indicato chiaramente nella vostra informativa sulla privacy, sia che vi basiate sul consenso sia sul legittimo interesse. Detto senza giri di parole: se iniziate ad alimentare strumenti come ChatGPT con dati personali senza che da nessuna parte una riga dica ai donatori che potreste farlo, quasi certamente non siete conformi.

La notizia rassicurante è che la maggior parte dei casi d'uso solidi richiede pochissimi dati personali. Riscrivere un dossier di sostegno, redigere e-mail per segmenti o riassumere un report non coinvolge persone identificate per nome. Dove invece trattate informazioni personali, come note di una chiamata, è spesso facile anonimizzarle eliminando prima i dettagli individuali. Per la maggior parte dei casi d'uso di questa guida non avete davvero bisogno di inserire molte informazioni identificabili in questi strumenti. Rendete l'anonimizzazione la vostra impostazione predefinita e includete dati personali solo deliberatamente, con una chiara base giuridica e un'informativa che lo dichiari.

Anche il diritto d'autore merita una menzione, in particolare per le immagini generate dall'IA. Se siate proprietari di ciò che uno strumento produce dipende fortemente dai suoi termini e condizioni, e separatamente da questioni giuridiche irrisolte sui dati con cui questi modelli sono stati addestrati. Qui la prudenza è sensata: è difficile essere certi che un'immagine appena generata non sia visivamente molto simile, o di fatto una copia, di qualcosa presente nei dati di addestramento del modello. Ritoccare immagini che già possedete è a basso rischio; generare immagini del tutto nuove da zero ne comporta di più.

Sull'autenticità, la risposta onesta è che non potete sapere come reagiranno i donatori finché non provate, con prudenza. Anziché diffondere testi assistiti dall'IA all'intero vostro elenco, testateli prima su un pubblico piccolo e controllato: eseguiteli come test A/B rispetto alla vostra versione abituale e osservate sia se il coinvolgimento migliora sia se qualcuno ha percepito che non fosse genuino. Il principio di fondo è rassicurante, perché lo strumento vi rimanda la vostra stessa autenticità, quindi un risultato ben supervisionato non deve per forza apparire meno genuino. Ma il vero giudice è il donatore, e scoprite la risposta solo mettendo con delicatezza il vostro lavoro davanti a persone reali.

Come iniziare in sicurezza

Non vi servono una strategia, un budget o un permesso per cominciare; vi servono un compito a basso rischio e l'abitudine di verificare. Scegliete un'attività che svolgete spesso e che riguarda soprattutto le parole, come redigere un'e-mail per un segmento o riassumere una serie di note di chiamata, e provatela. Incollate abbondante contesto, chiedete con precisione ciò che volete e iterate finché il risultato non è davvero utile. Leggete tutto prima che lasci le vostre mani, anonimizzate qualsiasi dato personale e annotate rapidamente l'istruzione che ha funzionato così che un collega possa riutilizzarla.

Da lì, ampliate un caso d'uso alla volta, tenete fuori i dati personali a meno che la vostra informativa non li copra, e testate prima qualsiasi cosa rivolta ai donatori su un pubblico piccolo. Fatto così, l'IA diventa ciò in cui è davvero brava: un partner di scrittura rapido e instancabile che vi libera per dedicare più tempo alle relazioni che solo una persona può costruire.

Domande frequenti

L'IA sostituirà chi raccoglie fondi? No. Questi strumenti sono forti nel linguaggio e deboli nel giudizio, nelle relazioni e nell'accuratezza. Redigono, riassumono e riformattano rapidamente, ma la strategia, la relazione con il donatore e la responsabilità di ciò che esce restano saldamente nelle vostre mani. Trattate l'IA come un capace autore di prime bozze, non come un sostituto.

È sicuro inserire i dati dei donatori in ChatGPT o strumenti simili? Solo con cautela. In base al GDPR, se intendete inserire dati personali negli strumenti di IA, la vostra informativa sulla privacy deve dirlo chiaramente, sia che vi basiate sul consenso sia sul legittimo interesse. Per la maggior parte dei casi d'uso nella raccolta fondi non vi servono molti dati personali, se non nessuno, e le note di chiamata e materiali simili possono di solito essere anonimizzati prima. Rendete l'anonimizzazione la vostra impostazione predefinita.

Quale strumento di IA dovrei usare? Conta meno di quanto possiate pensare. ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity e gli altri competono gradualmente per essere leggermente migliori l'uno dell'altro, quindi è ragionevole restare piuttosto agnostici. Usate ciò che la vostra organizzazione consente e con cui vi trovate a vostro agio, e controllate i termini dello strumento su dati e diritto d'autore prima di affidarvici.

Perché a volte l'IA inventa le cose? Perché prevede testo plausibile anziché recuperare fatti. Invitato a fornire una cronologia delle donazioni che non poteva leggere correttamente, uno strumento ne ha semplicemente inventata una dall'aspetto giusto. Trattate sempre cifre, nomi, date e citazioni come non verificati finché non li avete confrontati con la vostra fonte, e incollate i dati strutturati nell'istruzione anziché caricare un foglio di calcolo.

Come ottengo un risultato migliore da un'istruzione? Dategli più contesto e siate più specifici. Ditegli chi siete, chi è il pubblico, il tono che volete e a cosa serve il risultato, e più la vostra istruzione è strutturata, più il risultato è prevedibile. Poi iterate: chiedete più breve, un tono diverso, o in tabella, finché non è esattamente ciò che vi serve.

Da dove dovrebbe iniziare un principiante assoluto? Da un compito a basso rischio basato sulle parole, come redigere un'e-mail per un segmento o riassumere delle note. Incollate il contesto, chiedete con precisione, leggete e verificate il risultato, tenete fuori i dati personali e salvate l'istruzione che ha funzionato così che i colleghi possano riutilizzarla.

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