Некоммерческие организации теряют вовлечённость. ИИ может помочь им восстановить её

На полпути этого года руководители некоммерческих организаций столкнулись с осознанием того, что, хотя пожертвования по всей территории США продолжают расти, а состоятельные домохозяйства в среднем дают $33 219 согласно 2025 Bank of America Study of Philanthropy, количество реальных доноров резко сократилось.

Два десятилетия назад почти две трети домохозяйств делали ежегодные пожертвования. Сегодня их менее половины. Хотя желание жертвовать по‑прежнему существует, отчёт показывает, что всё меньше доноров несут большую часть нагрузки.

По мере концентрации ландшафта пожертвований это, скорее всего, отразится на некоммерческих организациях по ряду ключевых аспектов. Во-первых, стратегии фандрайзинга могут стать более конкурентными, поскольку множество НКО нацеливаются на сокращающийся пул высокоценных домохозяйств.

ИИ — один из подходов, который руководители НКО могут использовать для решения более широких participation trends, влияющих на отрасль. Хотя технология уже широко применяется многими НКО для помощи в административных задачах и создании контента, следующий этап — стратегические применения, поддерживающие долгосрочные стратегии.

Технологию не следует рассматривать как ещё одну категорию программного обеспечения, которую НКО могут купить, а оценивать как операционный слой, способный снизить стоимость выполнения существующих процессов, увеличить ёмкость персонала и, в некоторых случаях, расширить услуги за пределы того, что может поддерживать исключительно человеческая модель с экономической точки зрения.

В этой парадигме организации, получающие наибольшую выгоду от ИИ, будут теми, кто использует его для переосмысления высокообъёмных рабочих процессов и создания большей ёмкости без пропорционального увеличения численности персонала; а не обязательно теми, кто внедряет наибольшее количество инструментов.

И по мере того как финансовый ландшафт значительно концентрируется, вот как ИИ может помочь некоммерческим организациям продемонстрировать ценность и более стратегически взаимодействовать с донорами.

Самая большая возможность — экономика рабочих процессов

Рост уверенности в потенциале ИИ ощутим во всём некоммерческом секторе. Здесь 47 % респондентов исследования State of AI in Nonprofits: 2025 считают, что ИИ может значительно повысить продуктивность и эффективность их организации.

Исследование также показало, что крупные НКО с годовыми бюджетами более $1 млн принимают инструменты ИИ почти вдвое быстрее, чем небольшие организации (66 % против 34 %), подчёркивая растущий цифровой разрыв.

Однако, хотя 85,6 % заявляют, что исследуют инструменты ИИ, лишь 24 % имеют формальную стратегию их внедрения, что раскрывает значительный разрыв между интересом и практическим планированием.

Перевод НКО от отдельных кейсов, сосредоточенных на отдельных ИИ‑продуктах, к гораздо более комплексной стратегии, охватывающей всю организацию, — это открывающаяся сейчас возможность. Это рассматривает, как технология может осмысленно и конкретно поддержать операционные цели НКО.

Но сначала заинтересованные стороны могут сосредоточиться на экономике рабочих процессов. Каждая организация имеет рабочие процессы, которые поглощают значительное время сотрудников, не способствуя напрямую миссии. Это задачи, которые невозможно отложить, и они закладывают основу для других инициатив, включая координацию расписаний и подготовку отчётов.

По мере роста НКО объём работы, связанной с этими задачами, также увеличивается. Традиционный способ решения этой проблемы — нанимать больше административного персонала, но ИИ предлагает альтернативу.

Решение не заключается в удалении персонала, который необходим для всех случаев и для предоставления человеческого суждения при управлении исключениями. Однако когда процесс включает большие объёмы структурированной или повторяющейся работы, автоматизация её частей при сохранении основного персонала — это ответ.

Это переводит ИИ из отдельного программного продукта в стратегический операционный инструмент; речь идёт не просто о том, чтобы сделать сотрудника на 10 % быстрее, а о том, может ли весь рабочий процесс функционировать с меньшим числом ручных вмешательств.

Это не только демонстрирует высокоценным донорам, что НКО способна прозрачно управлять ресурсами с операционной точки зрения, но и гарантирует, что ни один доллар не тратится впустую на неэффективные системы.

Фандрайзинг нуждается в рычаге, а не только в персонализации

Учитывая, что ИИ уже является обычным инструментом для НКО, фандрайзинг давно является естественным полем применения технологии. Однако лидерам необходимо выйти за рамки восприятия технологии как программного инструмента для создания брошюр или черновиков писем и сосредоточиться на её потенциале изменить экономику фандрайзинга в условиях кризиса участия.

Команды фандрайзинга уже имеют доступ к базам данных доноров, стратегиям сегментации и программам коммуникаций, что является значительным преимуществом. ИИ — способ ещё сильнее использовать эту возможность и устранить ограничение в исполнении.

Более интересный вопрос: позволяет ли ИИ фандрайзеру управлять более крупным портфелем отношений, не делая взаимодействия менее личными? Если автоматизация может устранить административный слой вокруг фандрайзинга, сохраняя при этом отношения в основе, результатом будет не только повышенная продуктивность, но и, потенциально, большая способность к сбору средств.

В период, когда общее количество доноров снижается, стратегия фандрайзинга должна включать способы повышения вовлечённости доноров и построения долговременных отношений. ИИ в этом контексте — лишь один из способов, с помощью которого команды фандрайзинга могут улучшить экономику своей работы.

Подумайте о предиктивном моделировании для оценки вероятности пожертвования потенциальных доноров и прогнозирования размеров подарков, моделировании похожих профилей для поиска лидов, схожих с топ‑донороми, и автоматизации писем‑благодарностей. Это столпы, обеспечивающие наибольшую измеримую отдачу, повышая точность и усиливая подлинную связь.

Коммуникация может быть одной из самых неиспользованных возможностей

Вне текущего ландшафта НКО могут выйти за пределы генеративного ИИ как предела технологии к более практическим применениям.

Многие НКО всё ещё сильно зависят от телефонных взаимодействий, особенно организации, предоставляющие общественные услуги и поддержку в сфере здравоохранения, которым необходимы колл‑центры для постоянной поддержки.

Многие из этих звонков часто носят чувствительный характер, когда абоненты находятся в состоянии острого кризиса или срочной необходимости; это не короткие простые звонки, с которыми работают другие сектора ежедневно, а сотрудники могут разговаривать с тем же абонентом часами, обсуждая его случай.

По мере того как такие проблемы, как кризис стоимости жизни, усиливаются, НКО наблюдают рост количества звонков. Например, телефонная линия 211 округа Сакраменто была inundated with calls for food assistance в результате сокращения государственного финансирования.

В то же время у многих организаций мало вариантов, кроме как заставлять абонентов ждать в режиме удержания или переходить на голосовую почту, когда объёмы резко возрастают, поскольку увеличение мощности колл‑центра сопряжено с заметными затратами. Голосовые системы ИИ могут изменить эту экономику. Система автоматического ответа на основе ИИ может обрабатывать рутинные входящие звонки, отвечать на часто задаваемые вопросы, собирать информацию, планировать встречи, перенаправлять звонков и эскалировать разговоры, когда требуется человек.

Это оставляет обученный персонал поддержки для работы с текущими делами и поддержки самых срочных звонков, в то время как обычные абоненты получают своевременный ответ через виртуального рецепциониста. Это также устраняет необходимость держать абонентов в удержании длительное время. Вместо того чтобы рассматривать голосовую почту как конечную точку пропущенного взаимодействия, организации могут использовать ИИ, чтобы сделать телефонную линию активным сервисным каналом.

Здесь тоже речь не о замене телефонного персонала. Во многих ситуациях некоммерческая организация определённо не должна этого делать, а вместо этого должна ставить в приоритет человеческое прикосновение, которое исторически характеризовало её работу. Но возможность заключается в том, чтобы оставлять человеческие ресурсы для разговоров, требующих эмпатии и профессионального суждения, позволяя автоматизации поглощать предсказуемый объём вокруг этих взаимодействий.

Для некоммерческой организации, обрабатывающей тысячи звонков в месяц, такое различие может привести к значительной экономии операций и, возможно, самое главное, к сохранению усилий по построению отношений, которые они развивали годами с нуждающимися сообществами и донорами.

ИИ лежит в основе современного некоммерческого сектора

На фоне кризиса участия, влияющего на фандрайзинг, НКО могут найти мощный способ улучшить общую экономическую эффективность организации с помощью ИИ. Это переводит технологию из отдельного программного продукта в стратегический рычаг, повышающий эффективность, вовлекающий фондодержателей и поддерживающий сообщество.

ИИ здесь может стать драйвером сектора, а также способом защищать и расширять человеческие отношения. Пул доноров сузился, конкуренция за их внимание усилилась, и преодоление этих препятствий не связано с использованием наибольшего количества инструментов.

Суть же в том, чтобы использовать ИИ, освобождая команды НКО для того, что могут сделать только люди: строить доверие, быть рядом с сообществами и заставлять каждого донора чувствовать себя замеченным и ценным.