L'intelligenza Artificiale nella raccolta fondi non serve (solo) a scrivere le email

Analisi dati, ricerca prospect e OSINT: tre modi per smettere di usare l'IA come un giocattolo e trasformarla in un'infrastruttura di lavoro per il Terzo Settore.

Nessun settore è immune dalla rivoluzione che stiamo vivendo in termini di intelligenza artificiale. Nessuno, tantomeno il fundraising.

Nella raccolta fondi continuiamo a dire bene o male sempre le stesse cose senza metterci a studiare davvero le potenzialità del nostro lavoro grazie all’avvento dell’intelligenza artificiale. Negli ultimi due anni sono stati fatti passi in avanti davvero allucinanti e forse nel nostro settore non ce ne siamo resi molto conto.

Ricordo ancora la prima volta che ho usato ChatGPT (era verso la fine del 2022) ed era roba da bocca aperta. Se ripenso a quella versione, la 3.5, rispetto al super evoluto Claude Opus 4.7 viene un po’ da ridere.

Certo, quanto è stato strabiliante vedere un chatbot che ti produceva un testo decente sulla base di un tuo comando in meno di qualche secondo? Favoloso. Però, se il profit va avanti e capisce le potenzialità dell’intelligenza artificiale, lo stesso non si può dire per il Terzo Settore, che forse aspetta un po’ che esca il nuovo modello per produrre contenuti migliori, scritti meglio, con output maggiormente in linea con le richieste degli utenti, eccetera. Bellissimo, comodo.

Ma esiste davvero solo questo? Ecco tre cose che uso quotidianamente per il mio lavoro grazie all’intelligenza artificiale.

Caricare un foglio con i tuoi donatori, le loro donazioni, le campagne, e iniziare a fare domande in italiano normale, come se stessi parlando con un collega. Attenzione alla privacy però. Mai dare dati sensibili e usare sempre modelli che la garantiscano (tipo Mistral, che è europeo e si può anche far girare in locale).

Quanti donatori ho perso negli ultimi 18 mesi? Qual è il valore medio della seconda donazione rispetto alla prima? Quali sono le caratteristiche di chi ha fatto un lascito?

Fino a due anni fa per rispondere a queste domande ti serviva qualcuno che sapesse usare bene Excel o, meglio ancora, qualcuno che sapesse programmare. Oggi scrivi la domanda in italiano e l’intelligenza artificiale fa tutto il lavoro al posto tuo. Legge il foglio, fa i calcoli, ti disegna il grafico e ti spiega cosa stai vedendo.

Il punto critico è che i dati devi averli, e devi averli raccolti bene. Per ogni donatore un codice univoco che lo identifica, gli importi, le date, da dove arriva, su quale canale ha donato, in risposta a quale campagna. Se il tuo gestionale è un disastro, l’intelligenza artificiale non fa miracoli. Anzi, ti restituisce con grande efficienza la spazzatura che le hai dato in pasto.

Per chi parte da zero il consiglio è banale. Smettete di gestire i donatori in fogli Excel sparsi su drive condivisi e iniziate a costruire un foglio pulito, anche piccolo, con i campi giusti. Da lì in poi, capire chi probabilmente donerà di nuovo e chi sta per andarsene diventa una cosa che potete fare voi, non solo le grandi organizzazioni con un team di analisti.

Una ricerca di prospect SERIA (non tramite una chat)

Il secondo uso è la prospecting (letteralmente, prospezione). Trovare aziende, fondazioni, persone fisiche che potrebbero diventare donatori o partner.

Una volta dovevi pagare database costosi o fare ricerche manuali su LinkedIn una per una. Oggi puoi costruirti un sistema che gira il web per te. Funziona così: c’è un programma che apre le pagine web una dopo l’altra, come faresti tu con il browser, ma a velocità altissima e senza stancarsi. L’intelligenza artificiale legge ogni pagina, capisce cosa è interessante per te, e te lo mette in ordine in un foglio Excel.

Esempio concreto. Vuoi tutte le aziende metalmeccaniche dell’Emilia-Romagna con almeno cinque milioni di fatturato che hanno una sezione “sostenibilità” sul loro sito. Lanci il sistema la sera, la mattina ti svegli con duecento contatti già qualificati, con nome dell’azienda, sito, email del contatto giusto, e una nota su cosa fanno in tema di responsabilità sociale.

Andare a leggere le pagine web in modo automatico esiste da vent’anni. La differenza è che prima dovevi spiegare al programma esattamente dove guardare in ogni singolo sito, e ogni sito è fatto diverso. Oggi l’intelligenza artificiale capisce da sola dove sta l’informazione che cerchi. Funziona con i bilanci pubblicati sui siti delle fondazioni, con le pagine “chi siamo” delle aziende, con i registri delle imprese, con gli elenchi pubblici degli enti del Terzo Settore.

Una nota legale importante. Raccogliere informazioni pubbliche dal web in modo automatico è legale in Italia, ma il GDPR si applica eccome quando i dati sono personali. Quindi prima di usare quelle email per una campagna, ricordatevi che esistono base giuridica, finalità, informativa. Il fatto che un dato sia online non significa che possiate farci quello che volete.

OSINT (Open Source Intelligence)

Il terzo uso è la cosa più interessante e meno conosciuta. OSINT sta per Open Source Intelligence ed è la disciplina di raccogliere informazioni da fonti aperte per costruire un quadro su una persona, un’azienda, un’organizzazione. Tradotto: usi solo cose che chiunque potrebbe leggere su internet, ma le metti insieme in modo intelligente.

Nel fundraising serve in due momenti precisi.

Il primo è il controllo sui grandi donatori potenziali. Prima di chiedere un incontro a un imprenditore o di accettare una donazione importante vuoi sapere chi hai davanti. Quali sono i suoi interessi pubblici, dove ha donato in passato, in quali consigli di amministrazione siede, se ci sono procedimenti pendenti, quale è la storia della sua azienda. L’intelligenza artificiale ti permette di mettere insieme in un’ora un dossier che prima richiedeva una settimana di lavoro.

Esempio concreto. Domani incontri un imprenditore che potrebbe fare una donazione importante. Dai all’intelligenza artificiale il suo nome e quello della sua azienda. Nel giro di un’ora hai un documento che ti dice: ha donato a queste tre fondazioni negli ultimi cinque anni, siede nel board di questa associazione culturale, ha rilasciato un’intervista due mesi fa dicendo che lo preoccupa il tema X, suo figlio ha appena fondato una startup nel settore Y. Arrivi all’incontro con domande giuste e argomenti pertinenti, non con il pitch standard che avresti tirato fuori senza saperne nulla.

Il secondo momento è il monitoraggio della concorrenza e del contesto. Cosa fanno le altre organizzazioni che lavorano sui tuoi stessi temi, quali campagne stanno lanciando, chi sono i loro testimonial, dove pescano i fondi. Puoi costruire un sistema che ti manda un riassunto settimanale sulle attività di dieci organizzazioni che ti interessano.

Anche qui vale la regola etica di sempre. OSINT significa raccogliere quello che è pubblicamente accessibile, non bucare account o aggirare protezioni. La differenza tra ricerca e stalking è sottile e va presidiata.

Ma che sto dicendo?

Sto dicendo che l’intelligenza artificiale per il Terzo Settore non è scrivere meglio le mail di Natale.

È un cambiamento strutturale di cosa potete fare con il tempo e le risorse che avete.

Le organizzazioni che capiranno questo nei prossimi due anni avranno un vantaggio competitivo enorme su quelle che continueranno a usare Claude o ChatGPT solo per farsi correggere i comunicati stampa. E non sto parlando di grandi ONG con budget milionari. Sto parlando di associazioni piccole, di volontari, di persone che con due ore di lavoro ben impostate possono fare cose che fino a ieri richiedevano un team intero.

Il problema non è la tecnologia. La tecnologia c’è ed è gratuita o quasi. Il problema è che dobbiamo smettere di pensare all’intelligenza artificiale come a un giocattolo per scrivere testi e iniziare a pensarla come a un’infrastruttura di lavoro.