Blackbaud ने Lantern लॉन्च किया, एक डोमेन-विशिष्ट मॉडल फंडरेज़िंग के लिए

Blackbaud ने Lantern का अनावरण किया, एक डोमेन-विशिष्ट भाषा मॉडल जिसे कंपनी फंडरेज़िंग इंटेलिजेंस के लिए पहला उद्देश्य-निर्मित मॉडल बताती है, 29 सितंबर 2026 को अपने bbcon 2026 ग्राहक सम्मेलन में कोलंबस, ओहायो में। Databricks के साथ एक रणनीतिक सहयोग के माध्यम से विकसित किया गया, यह मॉडल 2027 में चयनित Blackbaud उत्पाद क्षमताओं को शक्ति प्रदान करना शुरू करेगा।

Blackbaud ने इस रिलीज़ को सामाजिक प्रभाव क्षेत्र में AI से असमान रिटर्न के खिलाफ स्थित किया: कंपनी ने कहा कि जबकि 85% सामाजिक प्रभाव पेशेवर अपने दैनिक कार्य में AI का उपयोग करने की रिपोर्ट करते हैं, केवल लगभग 10% संगठनों को अपने AI निवेश पर महत्वपूर्ण लाभ मिल रहा है। कंपनी के अनुसार Lantern चार दशकों से अधिक के फंडरेज़िंग कार्यप्रवाह, निर्णय और परिणामों के अनुभव पर निर्मित है, जिससे यह खरीद व्यवहार के बजाय दान व्यवहार को समझता है।

“हर संगठन को शक्तिशाली AI तक पहुंच है, लेकिन फ्रंटियर मॉडल इंटरनेट से सीखते हैं, जबकि Lantern दानशीलता से सीखता है,” कहा Mike Gianoni ने, Blackbaud के अध्यक्ष, CEO और उपाध्यक्ष। उन्होंने कहा कि Blackbaud के प्लेटफ़ॉर्म के माध्यम से हर साल $100 बिलियन से अधिक राशि जुटाई, अनुदानित या प्रबंधित की जाती है, और Lantern फंडरेज़िंग लक्ष्य, दाता गतिशीलता और गैर‑लाभकारी प्राथमिकताओं को ऐसे समझता है जैसा सामान्य‑उद्देश्य AI नहीं करता।

Databricks के साथ सेक्टर सिग्नल ग्राफ़ पर पोस्ट‑ट्रेन किया गया

Databricks के साथ काम करते हुए, Blackbaud Databricks Data + AI Platform पर अग्रणी ओपन‑वेट मॉडल को 40 से अधिक वर्षों के सामाजिक प्रभाव इंटेलिजेंस के साथ संयोजित कर रहा है। Lantern को Blackbaud के सोशल इम्पैक्ट सिग्नल ग्राफ़ पर मॉडल किए गए सिंथेटिक परिदृश्यों पर पोस्ट‑ट्रेन किया गया है ताकि वास्तविक‑विश्व फंडरेज़िंग पैटर्न को प्रतिबिंबित किया जा सके, एक दृष्टिकोण जिसके बारे में Blackbaud ने कहा कि यह मॉडल को आधारभूत तकनीक के उन्नयन के साथ विकसित होने की अनुमति देता है।

“दानशीलता की दुनिया के लिए AI से लाभ उठाने का एक विशाल अवसर है, लेकिन रिटर्न देखने के लिए सही डेटा, संदर्भ और गवर्नेंस आवश्यक हैं,” कहा Andy Kofoid ने, Databricks के वैश्विक फ़ील्ड ऑपरेशन्स के अध्यक्ष। उन्होंने कहा कि दोनों कंपनियां गैर‑लाभकारी संगठनों को वह डेटा आधार प्रदान कर रही हैं जिसकी उन्हें अपने फंडरेज़िंग को स्केल करने के लिए आवश्यकता है।

Blackbaud ने कहा कि Lantern को उसके जिम्मेदार AI सिद्धांतों के तहत विकसित किया गया है, जिसमें गोपनीयता, पारदर्शिता और सेक्टर‑उपयुक्त गवर्नेंस को मूल में रखा गया है।

फंडरेज़िंग के इर्द‑गिर्द डिज़ाइन किया गया, ग्राहक इनपुट के साथ

Blackbaud के अनुसार, Lantern प्रतिधारण, अपग्रेड पाथ और जीवनकाल संबंधों के महत्व को दर्शाता है, ऐसे गतिशीलता जिन्हें कंपनी फंडरेज़िंग के केंद्र में मानती है और सामान्य‑उद्देश्य AI मॉडलों में मूल रूप से नहीं पाया जाता। कंपनी ने कहा कि मॉडल ऐसे अवसरों को उजागर कर सकता है जो अन्यथा अनदेखे रह सकते हैं और संगठनों को उनके प्रयास को सबसे अधिक प्रभावी जगह पर निर्देशित करने में मदद कर सकता है।

Carrie Cobb, Blackbaud की मुख्य डेटा और AI अधिकारी, ने कहा कि Lantern फंडरेज़िंग को प्रतिबिंबित करने के लिए उद्देश्य‑निर्मित है, सेक्टर विशेषज्ञता के दशकों और सोशल इम्पैक्ट सिग्नल ग्राफ़ में एम्बेडेड इंटेलिजेंस पर आधारित है। उन्होंने परिणाम को ऐसी इंटेलिजेंस बताया जो अधिक प्रासंगिक, पारदर्शी और कार्यात्मक है क्योंकि यह ग्राहकों के परिणामों को चलाने वाले संबंधों और व्यवहारों को समझती है।

Lantern को Blackbaud के ग्राहकों जैसे Boston University, Hesed House और YMCA of the North के इनपुट से बनाया जा रहा है। Boston University में कंसिट्यूएंट रिलेशनशिप मैनेजमेंट के सहायक उपाध्यक्ष Tim Cerato ने कहा कि AI के लिए सबसे बड़ा अनलॉक इसका उद्योग की बारीकियों को समझने और काम करने वाले लोगों की प्रभावशीलता को बढ़ाने की क्षमता है।

स्वीकार्यता आंकड़ों के पीछे का सर्वे डेटा

Blackbaud की घोषणा में उपयोग किए गए स्वीकृति आँकड़े Blackbaud Institute की Bridging the AI Effectiveness Gap रिपोर्ट से लिए गए हैं, जो मार्च 2026 में संस्थान और Edge Research द्वारा संयुक्त रूप से किए गए दो समानांतर सर्वेक्षणों पर आधारित है। सर्वेक्षणों में 1,389 सामाजिक प्रभाव पेशेवर और 1,034 दाता शामिल थे जो सामाजिक प्रभाव संगठनों का समर्थन करते हैं, एक श्रेणी जिसे रिपोर्ट गैर‑लाभकारी, स्वास्थ्य‑सेवा संगठन, K–12 स्कूल, उच्च शिक्षा संस्थान और फाउंडेशन के रूप में परिभाषित करती है।

रिपोर्ट लगभग 10% संगठनों को AI‑Adaptive के रूप में वर्गीकृत करती है, जिसका अर्थ है कि वे प्रयोग से आगे बढ़कर गवर्नेंस, डेटा तत्परता और पारदर्शिता द्वारा समर्थित प्रणालीगत AI उपयोग में प्रवेश कर चुके हैं, जबकि 75% को AI‑Emerging और 12% को बंद या अज्ञात वर्गीकृत किया गया है। यह पाया गया कि केवल 50% संगठन भुगतान या एंटरप्राइज़ संस्करण के AI टूल्स का उपयोग कर रहे हैं जबकि 24% केवल मुफ्त संस्करणों का उपयोग कर रहे हैं, और केवल लगभग एक‑तिहाई पेशेवर मानते हैं कि उनका संगठन AI को बहुत प्रभावी ढंग से उपयोग कर रहा है। खुलासे पर, 76% दाताओं ने कहा कि संगठनों के लिए यह महत्वपूर्ण है कि वे स्पष्ट रूप से बताएं कि AI कब और कैसे उपयोग किया जाता है, जबकि केवल 26% पेशेवरों ने कहा कि उनका संगठन ऐसा करता है।

Platform for Good के माध्यम से उपलब्धता

Lantern Blackbaud के Platform for Good में एम्बेड किया जाएगा, वह एकीकृत ऑपरेटिंग सिस्टम जिसे Blackbaud ने उसी दिन bbcon में लॉन्च किया। उस सिस्टम में तीन परतें हैं: एक Data Core जो Blackbaud Philanthropic Dataset, Blackbaud Institute अनुसंधान और उद्योग डेटा सेट्स को मिलाता है, एक Intelligence Layer जो Social Impact Signal Graph द्वारा संचालित है, और एक Action Layer जिसमें AI सहायक, एजेंट और वर्कफ़्लो मानव निगरानी के साथ कार्य करते हैं। Blackbaud ने कहा कि Lantern Intelligence Layer में स्थित है, जिससे वह सीधे ग्राहकों के कार्यस्थल पर अनुकूलित इंटेलिजेंस प्रदान करता है।

उसी दिन की घोषणाओं में Development Agent में उन्नतियों को शामिल किया गया, जो असाइन न किए गए दाताओं की पहचान करता है और उनसे जुड़ता है, एक नया Data Health Agent जो डेटा समस्याओं का पता लगाने और उन्हें समाधान करने के लिए review-and-approve कार्यप्रवाहों के माध्यम से डिज़ाइन किया गया है, और पुनर्निर्मित, मूल-क्लाउड Raiser’s Edge NXT जिसमें Strategy Assistant है, जिसके बारे में Blackbaud ने कहा कि यह उत्पाद के माध्यम से ट्रैक किए गए $1 ट्रिलियन से अधिक दान इतिहास पर आधारित है।

Lantern को 2027 में चयनित Blackbaud Raiser’s Edge NXT और Agents for Good क्षमताओं को शक्ति प्रदान करने की योजना है, और Platform for Good में व्यापक उपलब्धता की भी योजना बनाई गई है।