Kecerdasan Buatan untuk Organisasi Nirlaba: Bagaimana Meningkatkan Efektivitas

Potensi kecerdasan buatan untuk mengarahkan penjualan dan pendapatan sudah diketahui, tetapi kecerdasan buatan juga dapat memberikan manfaat bagi organisasi nirlaba.

Organisasi nirlaba menyadari potensi ini, dan 89% setuju bahwa kecerdasan buatan akan membuat mereka lebih efisien. Namun, hanya 28% yang telah menerapkan atau bereksperimen dengan teknologi ini. Hal ini sebagian besar disebabkan oleh kurangnya pemahaman tentang kecerdasan buatan dan apa yang dapat dilakukannya, sehingga berikut adalah lima cara terbesar kecerdasan buatan dapat meningkatkan efektivitas organisasi nirlaba.

1. Mengelola Donatur pada Tingkat Individu

Penggalangan dana dan pengelolaan donatur adalah beberapa contoh penggunaan kecerdasan buatan yang paling signifikan untuk organisasi nirlaba. Alat pembelajaran mesin dapat menganalisis informasi dalam database donatur dan memperkayanya dengan data dari sumber seperti media sosial untuk mempelajari lebih lanjut tentang setiap kontributor. Anda kemudian dapat menggunakan wawasan ini untuk menyesuaikan hubungan berkelanjutan dengan orang-orang ini untuk meningkatkan keterlibatan dan mencegah churn.

Kecerdasan buatan dapat mengidentifikasi donatur yang paling mungkin memberikan atau menunjukkan cara terbaik untuk berkomunikasi dengan pengguna lain. Banyak organisasi nirlaba mencoba melakukan ini melalui segmentasi, yang membantu, tetapi kecerdasan buatan dapat menerapkan strategi ini secara individual.

Pengindividualisasi ini sangat efektif. Ketika organisasi nirlaba Inggris Parkinson’s UK menggunakan kecerdasan buatan untuk membagi donatur, mereka menerima lebih dari 400 hadiah lebih dari $15.000 yang akan mereka lewatkan dengan metode tradisional.

2. Mengotomatisasi Pelayanan dan Layanan Pengguna

Organisasi nirlaba juga dapat menggunakan kecerdasan buatan untuk mengotomatisasi pesan kepada donatur yang ada dan potensial. Menulis dan mengirim email lebih memakan waktu daripada yang banyak orang sadari, memakan 28% dari waktu kerja rata-rata. Konsekuensinya, Anda dapat membebaskan jam-jam setiap hari dengan mengotomatisasi proses ini dengan kecerdasan buatan.

Kecerdasan buatan generatif dapat menggunakan template untuk bahan pelayanan, kemudian menyesuaikan pesan untuk setiap pengguna tertentu. Dengan demikian, Anda dapat mengatasi setiap orang dengan cara yang paling menarik bagi mereka, menghasilkan lebih banyak keterlibatan.

Demikian pula, kecerdasan buatan juga dapat mengotomatisasi peran layanan pelanggan. Chatbot dapat menangani dan menjawab pertanyaan orang tentang organisasi 24/7, terlepas dari berapa banyak staf yang tersedia. Respon cepat ini akan membantu mempromosikan transparansi dan menunjukkan bahwa Anda peduli dengan apa yang membebani pikiran orang.

3. Mengotomatisasi Kontrol Internal

Mengoperasikan organisasi nirlaba melibatkan banyak tugas administratif yang berulang dan padat data yang dapat diotomatisasi kecerdasan buatan. Dengan meninggalkan tugas-tugas ini kepada mesin cerdas, Anda memiliki lebih banyak waktu untuk fokus pada pekerjaan yang lebih bernuansa dan menambah nilai sambil tidak melewatkan langkah-langkah penting dalam mengelola organisasi nirlaba.

Organisasi nirlaba harus memastikan tiga kontrol sentral untuk mencegah kesalahan dan penipuan — pemisahan tugas, otorisasi untuk transaksi, dan dokumentasi yang menyeluruh. Langkah-langkah ini penting tetapi memakan waktu, tetapi program kecerdasan buatan dapat merampingkannya.

Kecerdasan buatan dapat menganalisis alur kerja dan akses privilegi untuk memastikan tugas dan kontrol staf tetap terpisah untuk mencegah penipuan. Demikian pula, mereka dapat secara otomatis mengingatkan figur otoritas ketika seseorang meminta transaksi sehingga mereka dapat meninjau sebelum memberikan otorisasi. Setiap kali seorang karyawan atau relawan menyelesaikan tugas, kecerdasan buatan dapat secara otomatis merekam dan mengarsipkannya untuk dokumentasi yang lebih cepat dan transparan.

4. Menganalisis Sentimen Publik

Analisis sentimen adalah contoh penggunaan kecerdasan buatan yang penting untuk organisasi nirlaba. Setiap organisasi harus memantau persepsi publik mereka untuk melihat bagaimana mereka harus berubah untuk memenuhi harapan konsumen, tetapi organisasi nirlaba menghadapi pengawasan yang lebih besar daripada kebanyakan. Kecerdasan buatan dapat membantu dengan memindai artikel web dan postingan media sosial untuk melihat apa yang orang katakan tentang organisasi dan bagaimana itu mencerminkan sentimen mereka.

Alat pemrosesan bahasa alami (NLP) dapat menganalisis teks untuk memahami emosi yang diwakilinya, seperti kemarahan, kekecewaan, dan dukungan. Wawasan ini dapat membantu mengungkapkan apakah salah satu inisiatif organisasi nirlaba telah salah dipahami atau, sebaliknya, melebihi harapan. Anda kemudian dapat membuat keputusan yang tepat tentang langkah-langkah paling efektif untuk diambil di masa depan.

Mengulas interaksi ini secara menyeluruh akan hampir mustahil dengan proses manual. Orang berbagi 1,7 juta konten setiap menit di Facebook saja. Kecerdasan buatan memungkinkan Anda untuk memindai semua konten tersebut dalam beberapa menit untuk setiap penyebutan atau interaksi dengan organisasi Anda.

5. Meningkatkan Keamanan Siber

Kecerdasan buatan juga merupakan alat penting untuk melawan kejahatan siber. Perusahaan besar mungkin merupakan target paling jelas bagi peretas, tetapi penjahat siber telah menyerang organisasi nirlaba seperti Palang Merah di masa lalu, mencuri sejumlah besar informasi sensitif. Banyak organisasi nirlaba mungkin tidak memiliki sumber daya untuk tim keamanan yang lengkap, tetapi kecerdasan buatan dapat mengotomatisasi hal ini.

Alat pemantauan jaringan yang ditenagai oleh pembelajaran mesin dapat mempelajari apa yang normal terjadi di database Anda sehingga dapat mendeteksi abnormalitas. Ketika sesuatu yang tidak biasa terjadi, perangkat lunak ini dapat mengandung potensi pelanggaran dan mengingatkan staf IT untuk menyelidiki lebih lanjut. Otomatisasi ini memungkinkan Anda untuk merespons dengan cukup cepat untuk menghentikan pelanggaran data tanpa harus memeriksa aktivitas jaringan secara manual 24/7.

Demikian pula, alat keamanan yang diotomatisasi dapat memindai perangkat Anda untuk perangkat lunak yang sudah ketinggalan zaman, mencadangkan file penting, dan memantau dark web untuk kata sandi yang telah diretas. Wawasan ini memungkinkan Anda untuk tetap aman terlepas dari ukuran departemen IT Anda.

Organisasi Nirlaba Memiliki Banyak yang Dapat Diperoleh dari Kecerdasan Buatan

Mengoperasikan organisasi nirlaba dapat rumit, tetapi kecerdasan buatan membuat banyak aspeknya lebih mudah. Organisasi yang menerapkan kecerdasan buatan dengan cara-cara ini dapat menjadi lebih efisien, transparan, dan aman. Kelebihan ini akan membantu mereka mencapai tujuan mereka seefektif mungkin, meskipun ada hambatan yang meningkat.