Blackbaud lanserer Lantern, en domenespesifikk modell for innsamlingsarbeid

Blackbaud avduket Lantern, en domenespesifikk språkmodell som selskapet beskriver som den første som er spesialbygd for innsamlingsintelligens, den 29. september 2026, på sin bbcon 2026 kundekonferanse i Columbus, Ohio. Modellen er utviklet gjennom et strategisk samarbeid med Databricks, og planlegges å begynne å drive utvalgte Blackbaud-produktfunksjoner i 2027.

Blackbaud stilte utgivelsen i kontrast til ujevne avkastninger fra AI i hele sosialt påvirkningssektoren: selskapet sa at mens 85 % av fagfolk innen sosial påvirkning rapporterer å bruke AI i sitt daglige arbeid, oppnår kun omtrent 10 % av organisasjonene betydelige gevinster på sine AI‑investeringer. Lantern, sier selskapet, er bygget på mer enn fire tiår med erfaring innen innsamlingsarbeidsflyter, beslutninger og resultater, slik at den forstår gaveatferd snarere enn kjøpsatferd.

«Alle organisasjoner har tilgang til kraftig AI, men frontmodeller lærer fra internett, mens Lantern lærer fra filantropi», sa Mike Gianoni, Blackbaud sin president, administrerende direktør og visepresident. Han oppga at mer enn 100 milliarder dollar samles inn, tildeles eller forvaltes gjennom Blackbaud sine plattformer hvert år, og at Lantern forstår innsamlingsmål, donor‑dynamikk og ideelle prioriteringer på måter som generelle AI‑modeller ikke gjør.

Ettertrening med Databricks på en sektorsignalgraf

I samarbeid med Databricks kombinerer Blackbaud ledende åpne vektmodeller på Databricks Data + AI Platform med mer enn 40 år med intelligens innen sosial påvirkning. Lantern er ettertrent på syntetiske scenarier modellert på Blackbaud sin Social Impact Signal Graph for å gjenspeile virkelige innsamlingsmønstre, en tilnærming som Blackbaud sier gjør at modellen kan utvikle seg etter hvert som den underliggende teknologien avanserer.

«Det er en enorm mulighet for filantropiverdenen til å dra nytte av AI, men å se avkastning krever riktige data, kontekst og styring», sa Andy Kofoid, Databricks sin president for globale feltoperasjoner. Han uttalte at de to selskapene gir ideelle organisasjoner det datagrunnlaget de trenger for å skalere innsamlingsarbeidet sitt.

Blackbaud oppga at Lantern er utviklet i henhold til sine prinsipper for ansvarlig AI, med personvern, åpenhet og sektorspesifikk styring i kjernen.

Designet rundt innsamlingsarbeid, med kundens innspill

Ifølge Blackbaud reflekterer Lantern viktigheten av donorbevaring, oppgraderingsveier og livslange relasjoner, dynamikker som selskapet beskriver som sentrale for innsamlingsarbeid og som ikke er innebygd i generelle AI‑modeller. Selskapet oppga at modellen kan avdekke muligheter som ellers kunne forbli usett og hjelpe organisasjoner med å rette innsatsen dit den kan ha størst effekt.

Carrie Cobb, Blackbaud sin sjef for data og AI, sa at Lantern er spesialbygd for å reflektere innsamlingsarbeid, basert på tiår med sektorekspertise og intelligensen som er innebygd i Social Impact Signal Graph. Hun beskrev resultatet som intelligens som er mer relevant, åpen og handlingsbar fordi den forstår forholdene og atferdene som driver resultater for kundene.

Lantern bygges med innspill fra Blackbaud‑kunder, inkludert Boston University, Hesed House og YMCA of the North. Tim Cerato, assisterende visepresident for håndtering av interessentrelationer ved Boston University, sa at en av de største mulighetene for AI er dens evne til å forstå en bransjes nyanser og forsterke effektiviteten til menneskene som utfører arbeidet.

Undersøkelsesdataene bak adopsjonstallene

Adopsjonsstatistikken i Blackbaud sin kunngjøring kommer fra Blackbaud Institute sin Bridging the AI Effectiveness Gap-rapport, som bygger på to parallelle undersøkelser gjennomført i mars 2026 i USA av instituttet og Edge Research. Undersøkelsene omfattet 1 389 fagfolk innen sosial påvirkning og 1 034 givere som støtter organisasjoner for sosial påvirkning, en kategori rapporten definerer som ideelle organisasjoner, helsetjenester, K–12‑skoler, høyere utdanningsinstitusjoner og stiftelser.

Rapporten klassifiserer omtrent 10 % av organisasjonene som AI‑adaptive, noe som betyr at de har gått fra eksperimentering til systematisk AI‑bruk støttet av styring, dataklarhet og åpenhet, mens 75 % klassifiseres som AI‑emergente og 12 % som låst eller uvitende. Den fant at kun 50 % av organisasjonene bruker betalte eller bedriftsversjoner av AI‑verktøy, mens 24 % kun bruker gratisversjoner, og at kun omtrent en tredjedel av de spurte fagpersonene mener at deres organisasjon bruker AI svært effektivt. Når det gjelder åpenhet, sa 76 % av giverne at det er viktig for organisasjoner å tydelig angi når og hvordan AI brukes, mens kun 26 % av fagpersonene sa at deres organisasjon gjør det.

Tilgjengelighet gjennom Platform for Good

Lantern vil bli integrert i Blackbaud sin Platform for Good, det samlede operativsystemet Blackbaud avduket samme dag på bbcon. Systemet har tre lag: en Data Core som kombinerer Blackbaud Philanthropic Dataset, Blackbaud Institute‑forskning og bransjedatasett, samt Blackbaud Giving Search; et Intelligence Layer drevet av Social Impact Signal Graph; og et Action Layer med AI‑assistenter, agenter og arbeidsflyter som opererer med menneskelig tilsyn. Blackbaud oppga at Lantern befinner seg i Intelligence Layer og leverer skreddersydd intelligens direkte der kundene allerede arbeider.

De kunngjøringene samme dag inkluderte forbedringer av en Development Agent som identifiserer og engasjerer ufordelte givere, en ny Data Health Agent designet for å oppdage og håndtere dataproblemer gjennom gjennomgå‑og‑godkjenn‑arbeidsflyter, og en gjenoppbygd, native‑cloud Raiser’s Edge NXT med en Strategy Assistant som Blackbaud sier bygger på mer enn $1 trillion i gavehistorikk sporet gjennom produktet.

Lantern er planlagt å begynne å drive utvalgte Blackbaud Raiser’s Edge NXT‑ og Agents for Good‑funksjoner i 2027, med bredere tilgjengelighet planlagt på tvers av Platform for Good.