Tanuja Korlepra, CTO of Bonterra – Interview Series

Tanuja Korlepra adalah chief technology officer di Bonterra – sebuah perusahaan perangkat lunak kebaikan sosial yang berfokus pada pemberdayaan mereka yang memperkuat dampak sosial dengan teknologi penggalangan dana, penggalangan pendukung, manajemen program, dan tanggung jawab sosial perusahaan (CSR).

Tanuja memimpin strategi teknis, inovasi, pengembangan produk, dan operasi teknik di Bonterra untuk memberdayakan organisasi kebaikan sosial dengan solusi teknologi inovatif dan terbaik di kelasnya untuk kebaikan sosial. Selama karirnya selama dua dekade, Tanuja bekerja baik sebagai pemimpin Teknik dan Produk yang menciptakan nilai bisnis dan dampak pelanggan. Sebelumnya, dia menjabat sebagai CTO di USAFacts, sebuah inisiatif data sipil nonpartisan dan tidak berpihak yang didirikan oleh Steve Ballmer, mantan CEO Microsoft, untuk memberdayakan warga Amerika dengan data pemerintah yang dapat dipercaya untuk membangun debat berdasarkan fakta. Tanuja memiliki pengalaman luas bekerja di lingkungan skala hiperscale di Amazon Web Services, Microsoft Azure, dan Veritas yang mendorong inovasi di bidang seperti Cloud, High-Performance Computing (HPC), Kecerdasan Buatan (AI), Platform Data, dan Perlindungan Data untuk produk dan layanan B2B dan B2C SaaS, PaaS, dan IaaS.

Bonterra adalah sebuah perusahaan perangkat lunak dampak sosial yang menawarkan rangkaian alat terintegrasi untuk organisasi nirlaba, yayasan, perusahaan, dan lembaga pemerintah. Perusahaan ini dibentuk dengan menggabungkan platform seperti CyberGrants, EveryAction, Network for Good, dan Social Solutions, dan sekarang mendukung penggalangan dana, manajemen kasus, pemberian perusahaan, dan pengukuran dampak. Saat ini, Bonterra adalah salah satu pemain tercepat di ruang “teknologi kebaikan sosial”, melayani ribuan organisasi dan membantu mereka memperluas misi mereka.

Di sepanjang karir Anda selama 21 tahun yang meliputi Microsoft, AWS, USAFacts, dan Veritas, pengalaman apa yang paling membentuk keyakinan Anda dalam menerapkan teknologi untuk menggerakkan kebaikan sosial, dan bagaimana perspektif itu mempengaruhi pekerjaan Anda di Bonterra?

Setelah bekerja di industri teknologi selama lebih dari dua dekade, saya telah melihat langsung bagaimana teknologi paling kuat ketika diciptakan untuk melayani sesuatu yang lebih besar dari dirinya sendiri. Saya menghabiskan sebagian besar karir saya bekerja di beberapa lingkungan inovatif paling canggih di teknologi, di mana saya membantu sistem berskala cerdas dan beroperasi dengan tangguh. Meskipun pekerjaan ini menarik, saya terus menemukan diri saya tertarik pada teknologi yang membantu mendukung masalah sosial yang lebih besar.

Selama saya bekerja di USAFacts, saya mengembangkan produk yang membuat data pemerintah lebih transparan dan dapat diakses. Saat itu, bersamaan dengan adopsi AI yang cepat, saya mulai menerapkan alat AI yang muncul untuk membantu menyelesaikan tantangan sosial. Persimpangan teknologi dan dampak sosial itu dengan cepat menjadi passion saya.

Di Bonterra, saya telah dapat mewujudkan passion itu. Misi kami adalah untuk membantu meningkatkan pemberian amal di AS dari 2,5% menjadi 3% dari PDB pada tahun 2033 (“3% oleh ’33”), dan saya menemukan ini ambisius dan menginspirasi. Setiap hari, saya dapat menerapkan keterampilan yang saya kumpulkan dalam teknik, produk, dan strategi untuk memberdayakan organisasi nirlaba dan pendukung untuk berkembang, menggunakan teknologi sebagai kekuatan untuk kebaikan.

Sejak Anda bergabung dengan peran CTO di Bonterra tahun lalu, apa yang menjadi prioritas Anda segera, dan bagaimana Anda mendekati penyelarasan mereka dengan misi Bonterra yang lebih luas?

Ketika saya bergabung dengan Bonterra, saya sudah memikirkan teknologi baru untuk membantu mendukung organisasi kebaikan sosial, dan AI adalah solusi yang jelas. Perusahaan ini sebenarnya telah meletakkan dasar AI yang kuat beberapa tahun sebelumnya dengan memperkenalkan model AI prediktif di tahun 2017. Ini dilakukan melalui DonorTrends untuk membantu organisasi nirlaba menentukan permintaan penggalangan dana yang optimal, sehingga tim saya siap untuk membawa itu lebih jauh. Agentic AI menonjol dari awal karena kemampuannya untuk mengubah perangkat lunak menjadi rekan kerja digital otonom. Ini tidak hanya berpikir, tetapi juga bertindak, dan perbedaan ini adalah perubahan besar bagi organisasi kebaikan sosial. Kami membangun kerangka AI yang aman, dapat diandalkan, skalabel, dan dapat digunakan kembali. Peluncuran platform baru kami, Bonterra Que, mencerminkan visi itu. Que adalah platform AI agenik pertama yang dirancang khusus untuk sektor kebaikan sosial, meliputi seluruh ekosistem pendukung, organisasi nirlaba, dan pendukung.

Bayangkan itu sebagai rekan kerja otonom, terintegrasi ke dalam rangkaian produk Bonterra, membantu organisasi mengumpulkan lebih banyak uang, terhubung dengan pendukung, dan mempercepat dampak. Yang penting, ini selalu dipimpin oleh manusia. Orang-orang di jantung organisasi tetap mengendalikan dan selalu membuat keputusan akhir.

Secara internal, kami juga telah menerima AI untuk menggerakkan produktivitas. Kami berani bereksperimen dan lincah dengan proses. Tim teknik saya menggunakan beberapa alat untuk produktivitas, terutama alat pengkodean seperti Cursor dan Claude Code untuk mempercepat pengembangan perangkat lunak dan memudahkan operasi. Fokus ini pada membangun kerangka yang skalabel, mengintegrasikan AI untuk pelanggan, sambil menggunakannya dengan bertanggung jawab pada diri kami sendiri, memberi kami pandangan luas tentang kemampuan AI yang berkembang dan bagaimana mengimbangkan inovasi dengan memastikan teknologi benar-benar memberdayakan organisasi yang kami layani.

Bonterra menjelaskan ini sebagai platform AI “agenik penuh” pertama untuk sektor kebaikan sosial—bagaimana Anda menjelaskannya dalam bahasa sederhana kepada seorang pemimpin nirlaba yang tidak terbiasa dengan AI canggih?

Organisasi nirlaba secara historis diberi alat yang dibangun untuk perusahaan tingkat perusahaan. Meskipun solusi ini menawarkan manfaat produktivitas, organisasi nirlaba memiliki model bisnis yang secara fundamental berbeda, dan tumpukan teknologi mereka harus mencerminkan hal itu. Banyak organisasi nirlaba mengadopsi AI untuk tugas seperti penulisan email dan pembuatan konten, tetapi lompatan produktivitas yang sebenarnya datang dari agen AI yang bertindak. Itulah di mana Que masuk.
Bukannya hanya menyarankan apa yang harus dilakukan atau memberikan wawasan umum, Que mengambil tindakan dengan menggunakan data organisasi untuk memberikan rekomendasi yang dipersonalisasi dan menemukan peluang, selalu dengan pengambil keputusan manusia dalam loop.

Apa yang kami coba lakukan dengan Que adalah membawa penyederhanaan radikal ke teknologi nirlaba. Tujuan kami adalah membuat perangkat lunak menjadi tidak terlihat dan memiliki kompleksitas hidup di latar belakang. Pengguna tidak melihat model atau alur kerja yang mendasarinya; mereka hanya melihat dan berinteraksi dengan agen yang intuitif yang diam-diam melakukan pekerjaan berat. Ini menghilangkan kurva belajar perangkat lunak, memberi organisasi nirlaba waktu kembali dengan teknologi yang lebih intuitif. Tujuan saya adalah untuk mengembangkan model Perangkat Lunak sebagai Layanan (SaaS) menjadi Hasil sebagai Layanan di mana solusi kami melakukan sebagian besar pekerjaan berat dan memberikan hasil yang berharga kepada pelanggan kami.

Apa jenis tantangan yang dihadapi organisasi nirlaba saat ini yang Anda percaya AI agenik dapat alamatkan paling efektif, di luar alat produktivitas dasar yang sudah mereka gunakan?

Organisasi nirlaba menghadapi tekanan besar. Data terbaru menunjukkan lebih dari setengah organisasi nirlaba yang didanai federal mengalami ketidakstabilan, dengan 44% memotong program secara keseluruhan dan 39% mengurangi staf hanya untuk tetap bertahan.

Namun, sumber daya organisasi nirlaba lebih vital dari sebelumnya, dan organisasi ini dipaksa untuk melakukan lebih banyak dengan lebih sedikit. Staf diregangkan tipis, kelelahan, berjuang melawan kelelahan, dan tidak dapat menghabiskan waktu untuk pekerjaan yang kritis untuk menggerakkan dampak komunitas. Mereka membutuhkan teknologi yang dapat membantu meringankan beban dengan mengambil tugas proaktif.

AI agenik mengatasi keterbatasan kapasitas dengan menyelesaikan tugas multi-langkah secara otonom, seperti memasangkan organisasi nirlaba dengan pendukung, mempersonalisasi pendekatan donor dalam skala besar, atau menghasilkan laporan. Dengan menangani pekerjaan yang berulang dan memakan waktu, Que memungkinkan staf organisasi nirlaba untuk fokus pada apa yang hanya dapat dilakukan oleh manusia: membangun hubungan, memupuk kepercayaan, dan melayani komunitas.

Bagaimana Anda memastikan bahwa otonomi seimbang dengan tingkat pengawasan manusia yang tepat, terutama ketika keputusan mempengaruhi pendanaan, layanan, atau komunitas yang rentan?

Kepercayaan adalah fondasi sektor kebaikan sosial. Itulah mengapa Que dibangun untuk dipimpin oleh manusia dan transparan oleh desain. Ini menangani pekerjaan yang berulang dan memakan waktu sambil selalu memungkinkan orang untuk membuat keputusan akhir. Pengguna dapat memeriksa, menyesuaikan, atau mengesampingkan rekomendasi apa pun.

Di Bonterra, kami berkomitmen untuk pengembangan AI yang etis, inklusif, dan bertanggung jawab. Artinya, melindungi data sensitif, menghormati privasi, dan memastikan transparansi, sehingga pelanggan kami selalu tahu bagaimana data mereka digunakan.

Apa yang menjadi tantangan teknis atau organisasi terbesar yang dihadapi tim Anda dalam membangun platform ini khusus untuk organisasi nirlaba?

Banyak organisasi nirlaba waspada terhadap risiko keamanan yang datang dengan AI, dan ini adalah sesuatu yang harus kami navigasi saat mengembangkan platform. Organisasi seperti tempat penampungan dan klinik bekerja dengan data klien yang sensitif, dan ini dapat membuat mereka enggan untuk mengadopsi teknologi baru, meskipun ada manfaat produktivitas.

Bagian dari tanggung jawab kami adalah menunjukkan kepada pelanggan bahwa data mereka tidak berisiko hanya karena mereka telah mengadopsi teknologi. Kami memperlakukan informasi sensitif dengan tingkat perawatan tertinggi. Kami telah membangun teknologi yang didasarkan pada kontrol operasional yang kuat dan praktik industri, dan sebagai hasilnya, kami telah menciptakan teknologi yang pelanggan kami dapat percayai.

Banyak organisasi nirlaba beroperasi dengan anggaran terbatas—bagaimana Bonterra memikirkan tentang aksesibilitas, keterjangkauan, dan keberlanjutan jangka panjang untuk teknologi ini?

Banyak organisasi nirlaba beroperasi dengan anggaran terbatas, sehingga aksesibilitas, keterjangkauan, dan keberlanjutan adalah pertimbangan inti dalam cara Bonterra membangun teknologi. Solusi kami dirancang dengan aksesibilitas dalam pikiran melalui sistem desain kami, Stitch, yang memprioritaskan desain inklusif dari awal. Stitch dibangun untuk memenuhi pedoman aksesibilitas konten web 2.2 AA dan semua pekerjaan menjalani jaminan kualitas internal oleh desainer dan pengembang. Untuk lebih memastikan transparansi dan akuntabilitas, Bonterra juga menyelesaikan template aksesibilitas produk sukarela.

Keterjangkauan adalah penjuru lain dari pendekatan kami. Bonterra Que menyediakan pelatihan praktik terbaik yang gratis yang mengandalkan dekade pengalaman, metode yang terbukti, dan wawasan sektor, memastikan organisasi nirlaba dapat mengakses keahlian yang berarti tanpa biaya tambahan.

Terakhir, Bonterra sangat berkomitmen untuk keberlanjutan dan penggunaan AI yang bertanggung jawab. Kami menggunakan model dasar hanya untuk inferensi, bukan pelatihan, yang secara signifikan mengurangi jejak karbon penggunaan AI kami. Infrastruktur kami berjalan di Amazon Web Services (AWS), yang 3,6 kali lebih efisien energi daripada pusat data tradisional dan pada jalur untuk mencapai 100% energi terbarukan pada tahun 2025.

Bersama, komitmen ini memastikan bahwa teknologi Bonterra tetap kuat dan inovatif sambil tetap aksesibel, terjangkau, dan ramah lingkungan untuk jangka panjang.

Apa jenis hasil atau metrik kesuksesan yang paling Anda minati untuk dilihat dari pengadopsi awal platform?

Selama beberapa bulan ke depan, kami akan memperhatikan tugas apa yang diambil oleh Que dan seberapa efektifnya dapat menyelesaikannya.

Misalnya, fitur Segmentasi Donor menghasilkan segmen pendukung menggunakan input bahasa alami berdasarkan perilaku pemberian, minat, dan riwayat keterlibatan. Akan menarik untuk melihat bagaimana tingkat keterlibatan telah meningkat untuk organisasi yang menggunakan alat ini. Dengan kemampuan Pencocokan Hibah, yang mencocokkan pendukung dan organisasi nirlaba berdasarkan kebutuhan mereka, saya ingin melihat peningkatan positif dalam jumlah kemitraan yang berhasil didirikan karena alat tersebut.

Tapi metrik yang paling penting adalah waktu yang diselamatkan. Setiap jam yang dihabiskan organisasi nirlaba untuk pekerjaan administratif adalah jam yang tidak dapat mereka habiskan untuk membangun hubungan, menyampaikan layanan, atau mendorong misi mereka. Tujuan kami adalah memiliki Que memimpin tugas berulang dan memakan waktu sehingga organisasi dapat membebaskan staf mereka untuk fokus pada pekerjaan yang unik manusia. Kami obsesif dengan pelanggan kami dan bekerja dalam kemitraan erat dengan banyak dari mereka. Umpan balik mereka akan terus membentuk roadmap kami.

Ketika organisasi nirlaba mengadopsi AI agenik, bagaimana Anda antisipasi peran staf dan alur kerja sehari-hari akan berkembang—apakah teknologi ini terutama akan melengkapi pekerjaan mereka, atau mengubahnya lebih mendasar?

Pekerja organisasi nirlaba saat ini kelebihan beban dan sering melakukan pekerjaan beberapa orang, tetapi tujuan memperkenalkan AI ke sektor ini bukanlah untuk menggantikan pekerja organisasi nirlaba. Faktanya, organisasi ini sangat terbatas sumber daya dan kekurangan staf sehingga AI hanya tidak dapat menjadi pengganti.

Kami ingin AI mengambil tugas dari piring pekerja. Jika seorang karyawan organisasi nirlaba harus melakukan pendekatan pribadi yang mendalam kepada 50 calon donor setiap hari, diharapkan untuk membangun rencana penggalangan dana dan menulis proposal hibah baru, kelelahan dan penurunan kualitas pekerjaan adalah tak terhindarkan. AI dapat membantu meringankan tugas-tugas ini dengan menulis draf email atau mengumpulkan garis besar hibah. Ini adalah jenis pekerjaan yang AI agenik dapat menangani, dengan tujuan memungkinkan pekerja organisasi nirlaba untuk fokus pada pekerjaan yang tidak dapat dilakukan oleh teknologi.

Menghadap ke depan, apa yang Anda lihat sebagai cara paling penting bagi Bonterra untuk mengembangkan AI agenik selama tiga hingga lima tahun ke depan untuk lebih mendukung organisasi di sektor kebaikan sosial?

Dalam penggalangan dana, Que akan berkembang ke optimisasi kampanye waktu nyata, pembuatan acara, otomatisasi alur kerja, dan pelaporan otomatis. Dalam manajemen kasus, itu akan mendukung penilaian kelayakan, prioritas kasus, dan validasi data. Dan dalam manajemen dampak, Que akan merampingkan pelaporan kolaboratif di seluruh organisasi nirlaba dan pendukung, membuatnya lebih mudah untuk membuktikan dan menskalakan hasil. Kami akan membangun semua kemampuan ini dengan keamanan, skalabilitas, dan etika dalam pikiran. Sementara kemampuan akan terus membaik, kami juga akan menskalakan cara pelanggan dapat paralelisasi beberapa tugas untuk efisiensi yang lebih besar.

Visi jangka panjang kami adalah untuk memicu apa yang kami sebut Generasi Kemurahan, di mana data, wawasan, dan koneksi manusia bersatu untuk membuka pemberian yang lebih besar. Dengan mengintegrasikan AI di seluruh penggalangan dana, pemberian hibah, CSR, dan manajemen kasus, Bonterra memimpin sebuah gerakan yang mempercepat dampak dan membangun kepercayaan dalam skala.

Terima kasih atas wawancara yang luar biasa dan untuk memimpin penciptaan teknologi yang mengubah cara dampak sosial dicapai, pembaca yang ingin mempelajari lebih lanjut harus mengunjungi Bonterra.