Тануджа Корлепра, технический директор Bonterra – Интервью

Тануджа Корлепра является техническим директором в Bonterra – компании, занимающейся разработкой программного обеспечения для социального блага, ориентированного на поддержку организаций, работающих в области социального блага, с помощью технологий для взаимодействия с донорами, поддержки программ и корпоративной социальной ответственности (CSR).

Тануджа руководит технической стратегией, инновациями, разработкой продуктов и инженерными операциями в Bonterra, чтобы расширить возможности организаций, работающих в области социального блага, с помощью инновационных и лучших технологических решений для социального блага. На протяжении своей карьеры, продолжающейся более двух десятилетий, Тануджа работала как лидер в области инженерии и разработки продуктов, создавая бизнес-ценность и влияние на клиентов. Ранее она занимала должность технического директора в USAFacts, некоммерческой и беспристрастной инициативе по предоставлению гражданам достоверных данных о правительстве, основанной Стивом Балмером, бывшим генеральным директором Microsoft (MSFT ). Тануджа имеет обширный опыт работы в гипермасштабных средах в Amazon Web Services, Microsoft Azure и Veritas, где она занималась инновациями в таких областях, как облачные вычисления, высокопроизводительные вычисления (HPC), искусственный интеллект (AI), платформы данных и защита данных для B2B и B2C продуктов и услуг SaaS, PaaS и IaaS.

Bonterra – это компания, занимающаяся разработкой программного обеспечения для социального блага, которая предлагает комплексный набор инструментов для некоммерческих организаций, фондов, корпораций и государственных агентств. Компания была образована в результате объединения платформ таких как CyberGrants, EveryAction, Network for Good и Social Solutions, и теперь поддерживает сбор средств, управление делами, корпоративные пожертвования и измерение влияния. Сегодня Bonterra является одним из самых быстрорастущих игроков в области технологий социального блага, обслуживающим тысячи организаций и помогая им масштабировать свою миссию.

За свою 21-летнюю карьеру, охватывающую Microsoft, AWS, USAFacts и Veritas, какие опыт и убеждения наиболее сформировали ваше мнение о применении технологий для достижения социального блага, и как это повлияло на вашу работу в Bonterra?

После работы в технологической отрасли более двух десятилетий, я увидела, как технологии наиболее мощны, когда они создаются для служения чему-то большему, чем сами по себе. Я провела большую часть своей карьеры, работая в некоторых из самых инновационных сред в технологиях, где я фокусировалась на помощи системам в масштабировании и устойчивом функционировании. Хотя эта работа была увлекательной, я продолжала находить себя привлеченной к технологиям, которые помогают поддерживать более крупные социальные проблемы.

Во время работы в USAFacts, я разрабатывала продукты, которые делают данные правительства более прозрачными и доступными. Именно в этот период, совпавший с быстрым внедрением AI, я начала применять появляющиеся инструменты AI для решения социальных проблем. Это пересечение технологий и социального блага быстро стало моей страстью.

В Bonterra, я смогла воплотить эту страсть в жизнь. Наша миссия – помочь увеличить благотворительные пожертвования в США с 2,5% до 3% ВВП к 2033 году (“3% к ’33”), и я нахожу эту цель амбициозной и вдохновляющей. Каждый день, я могу применять свои накопленные навыки в области инженерии, разработки продуктов и стратегии для расширения возможностей некоммерческих организаций и фондов для процветания, используя технологии как силу добра.

С тех пор, как вы вступили в должность технического директора в Bonterra в прошлом году, какие были ваши первоочередные задачи, и как вы подходили к их согласованию с более широкой миссией Bonterra?

Когда я присоединилась к Bonterra, я уже думала о новых технологиях, которые могут помочь поддержать социальное благо, и AI был rõким решением. Компания уже заложила прочный фундамент AI несколькими годами ранее, введя предсказательные модели AI в 2017 году. Это было сделано через DonorTrends, чтобы помочь некоммерческим организациям определить оптимальные просьбы о сборе средств, поэтому моя команда была готова взять это еще дальше. Agentic AI выделился с самого начала благодаря своей способности превратить программное обеспечение в автономных цифровых коллег. Он не только думает, но и действует, и это различие является прорывом для организаций социального блага. Мы построили框架 AI, которые являются безопасными, надежными, масштабируемыми и повторно используемыми. Запуск нашей новой платформы, Bonterra Que, отражает эту видение. Que – это первая полностью агентная платформа AI, предназначенная для сектора социального блага, охватывающая весь экосистему фондов, некоммерческих организаций и сторонников.

Представьте себе это как автономного коллегу, встроенного в набор продуктов Bonterra, помогающего организациям собирать больше средств, связываться с фондами и ускорять влияние. Важно отметить, что это всегда humano-ориентировано. Люди в сердце организации остаются в контроле и всегда принимают окончательные решения.

Внутри компании мы также приняли AI для повышения производительности. Мы смелы в экспериментах и гибки в процессе. Моя инженерная команда использует несколько инструментов для повышения производительности, особенно инструменты для кодирования, такие как Cursor и Claude Code, для ускорения разработки программного обеспечения и оптимизации операций. Этот фокус на построении масштабируемых рамок, внедрении AI для клиентов, а также ответственное использование технологий дает нам широкий взгляд на эволюцию возможностей AI и то, как сбалансировать инновации с обеспечением того, чтобы технологии действительно расширяли возможности организаций, которым мы служим.

Bonterra описывает это как первую “полностью агентную” платформу AI для сектора социального блага – как бы вы объяснили это в простых терминах лидеру некоммерческой организации, незнакомому с передовыми технологиями AI?

Некоммерческие организации исторически получали инструменты, разработанные для компаний уровня предприятия. Хотя эти решения предлагают выгоды в производительности, некоммерческие организации имеют фундаментально разные бизнес-модели, и их технологический стек должен отражать это. Многие некоммерческие организации принимают AI для задач, таких как создание электронных писем и контента, но真正щий скачок производительности происходит от агентов AI, которые действуют. Именно здесь Que входит в игру.
Вместо того, чтобы просто предлагать, что делать или предоставлять общие идеи, Que принимает действия, используя данные организации для предоставления персонализированных рекомендаций и выявления возможностей, всегда с человеческим решателем в цикле.

То, что мы пытаемся сделать с Que, – это принести радикальную упрощение технологий некоммерческих организаций. Цель – сделать программное обеспечение невидимым и иметь сложность, живущую в фоне. Пользователи не видят лежащих в основе моделей или рабочих процессов; они видят и взаимодействуют только с интуитивным агентом, который тихо делает тяжелую работу. Это устраняет кривую обучения программного обеспечения, давая некоммерческим организациям время обратно с более интуитивной технологией. Моя цель – развить модель программного обеспечения как услуги (SaaS) до результата как услуги, где наши решения выполняют большую часть тяжелой работы и доставляют ценные результаты нашим клиентам.

Какие виды проблем, с которыми сталкиваются некоммерческие организации сегодня, вы считаете, что агентная AI может решить наиболее эффективно, помимо базовых инструментов производительности, которые они уже используют?

Некоммерческие организации находятся под огромным давлением. Недавние данные показывают, что более половины некоммерческих организаций, финансируемых федеральным правительством, испытывают нестабильность, с 44% сокращением entire программ и 39% сокращением персонала, просто чтобы остаться на плаву.

Однако ресурсы некоммерческих организаций более важны, чем когда-либо, и эти организации вынуждены делать больше с меньшим. Персонал растянут тонко, перегружен, борется с выгоранием и не может тратить время на работу, критически важную для влияния на сообщество. Им нужна технология, которая может помочь облегчить бремя, принимая на себя задачи проактивно.

Агентная AI решает ограничения по емкости, выполняя многоступенчатые задачи автономно, такие как сопоставление некоммерческих организаций с фондами, персонализация подхода к донорам в масштабе или генерация отчетов. Решая повторяющиеся и трудоемкие задачи, Que позволяет персоналу некоммерческих организаций сосредоточиться на том, что может сделать только человек: строить отношения, укреплять доверие и служить сообществам.

Как вы обеспечиваете, чтобы автономность была сбалансирована с правильным уровнем человеческого надзора, особенно когда решения влияют на финансирование, услуги или уязвимые сообщества?

Доверие является основой сектора социального блага. Поэтому Que был построен как humano-ориентированный и прозрачный по конструкции. Он выполняет повторяющиеся и трудоемкие задачи, всегда позволяя людям принимать окончательные решения. Пользователи могут проверить, скорректировать или переопределить любые рекомендации.

В Bonterra, мы привержены этической, инклюзивной и ответственной разработке AI. Это означает защиту чувствительных данных, уважение конфиденциальности и обеспечение прозрачности, чтобы наши клиенты всегда знали, как их данные используются.

Какие были некоторые из самых больших технических или организационных проблем, с которыми столкнулась ваша команда при построении этой платформы специально для некоммерческих организаций?

Многие некоммерческие организации осторожны в отношении рисков безопасности, связанных с AI, и это было чем-то, что нам пришлось преодолеть при разработке платформы. Организации, такие как приюты и клиники, работают с чувствительными данными клиентов, и это может сделать их неохотными принять новую технологию, несмотря на выгоды в производительности.

Часть нашей ответственности заключается в том, чтобы показать нашим клиентам, что их данные не находятся под угрозой только потому, что они приняли технологию. Мы относимся к чувствительной информации с высшим уровнем заботы. Мы построили технологию, основанную на прочных операционных контролях и отраслевых практиках, и в результате мы создали технологию, которой наши клиенты могут доверять.

Многие некоммерческие организации работают с ограниченными бюджетами – как Bonterra думает об доступности, доступности и долгосрочной устойчивости для этой технологии?

Многие некоммерческие организации работают с ограниченными бюджетами, поэтому доступность, доступность и устойчивость являются основными соображениями при построении технологий в Bonterra. Наши решения разрабатываются с учетом доступности через нашу систему дизайна, Stitch, которая отдает приоритет инклюзивному дизайну с самого начала. Stitch построен для соответствия руководящим принципам доступности веб-контента 2.2 AA и все работы проходят внутренний контроль качества как дизайнерами, так и разработчиками. Чтобы еще больше обеспечить прозрачность и подотчетность, Bonterra также завершает добровольную шаблон доступности продукта.

Доступность является еще одним краеугольным камнем нашего подхода. Bonterra Que предоставляет бесплатное обучение лучшим практикам, которое опирается на десятилетия опыта, проверенные методы и идеи отрасли, гарантируя, что некоммерческие организации могут получить доступ к значимому опыту без дополнительных затрат.

Наконец, Bonterra глубоко привержена устойчивости и ответственной использованию AI. Мы используем модели основы только для вывода, а не обучения, что значительно снижает углеродный след нашего использования AI. Наша инфраструктура работает на Amazon Web Services (AWS), которая в 3,6 раза более энергоэффективна, чем традиционные центры данных, и на пути к достижению 100% возобновляемой энергии к 2025 году.

Вместе эти обязательства гарантируют, что технология Bonterra остается мощной и инновационной, а также доступной, доступной и экологически ответственной в долгосрочной перспективе.

Какие результаты или метрики успеха вас интересуют больше всего в ранних принятых платформы?

В течение следующих нескольких месяцев мы будем уделять особое внимание тому, какие задачи Que принимает на себя и насколько эффективно он может их выполнить.

Например, функция сегментации доноров генерирует сегменты сторонников с использованием входных данных естественного языка на основе поведения доноров, интересов и истории взаимодействия. Будет интересно увидеть, как показатели вовлеченности увеличились для организаций, использующих этот инструмент. С возможностями сопоставления грантов, которые сопоставляют фондов и некоммерческих организаций на основе их потребностей, я хотел бы увидеть положительный рост в количестве партнерств, успешно установленных благодаря инструменту.

Но метрика, которая имеет наибольшее значение, – это время, сэкономленное. Каждый час, который некоммерческие организации тратят на административную работу, – это час, который они не могут посвятить построению отношений, предоставлению услуг или продвижению своей миссии. Наша цель – чтобы Que возглавлял повторяющиеся, трудоемкие задачи, чтобы организации могли освободить свой персонал для фокусировки на уникально человеческой работе. Мы одержимы нашими клиентами и работаем в тесном партнерстве с многими. Их отзывы будут продолжать формировать наш путь.

Когда некоммерческие организации принимают агентную AI, как вы ожидаете, что роли сотрудников и ежедневные рабочие процессы будут эволюционировать – будет ли технология в основном дополнять их работу или трансформировать ее более фундаментально?

Работники некоммерческих организаций в настоящее время перегружены и часто выполняют работу нескольких человек, но цель введения AI в сектор не заключается в замене работников некоммерческих организаций. На самом деле, эти организации так ограничены ресурсами и недоукомплектованы, что AI просто не может быть заменой.

Мы хотим, чтобы AI взял на себя задачи с тарелок работников, которые они просто не имеют времени для. Если сотрудник некоммерческой организации должен был проводить глубокий персонализированный подход к 50 потенциальным донорам в день, был обязан построить план сбора средств и написать новый грант-предложение, выгорание и снижение качества работы неизбежны. AI может помочь облегчить эти задачи, написав черновики электронных писем или составив план гранта. Это именно те задачи, которые агентная AI может выполнить, с целью позволить работникам некоммерческих организаций сосредоточиться на работе, которую не может выполнить технология.

Глядя вперед, какие вы считаете наиболее важными способы, которыми агентная AI Bonterra может эволюционировать в течение следующих трех-пяти лет, чтобы еще больше поддержать организации в секторе социального блага?

В сборе средств Que будет расширяться до реального времени оптимизации кампаний, создания SMS и мероприятий, автоматизации рабочих процессов и автоматического создания отчетов. В управлении делами он будет поддерживать оценку приемлемости, определение приоритета дел и проверку данных. А в управлении влиянием Que будет упрощать совместное создание отчетов между некоммерческими организациями и фондами, что сделает более легким доказательство и масштабирование результатов. Мы будем строить все эти возможности, учитывая безопасность, масштабируемость и этику. Хотя возможности будут продолжать улучшаться, мы также будем масштабироваться так, чтобы клиенты могли параллельно выполнять несколько задач для большей эффективности.

Наша долгосрочная видение – стимулировать то, что мы называем Поколением щедрости, где данные, идеи и человеческая связь сходятся, чтобы разблокировать большую щедрость. Внедряя AI в сбор средств, предоставление грантов, CSR и управление делами, Bonterra ведет движение, которое ускоряет влияние и строит доверие в масштабе.

Спасибо за отличное интервью и за руководство созданием технологий, которые переопределяют, как социальное благо достигается, читателям, которые хотят узнать больше, следует посетить Bonterra.