Blackbaud, bağış toplama için alan‑spesifik bir model olan Lantern’ı tanıttı

Blackbaud, Lantern‘ı, şirketin bağış toplama zekâsı için özel olarak inşa edilmiş ilk alan‑spesifik dil modeli olarak tanımladığı, 29 Eylül 2026 tarihinde Ohio, Columbus’taki bbcon 2026 müşteri konferansında tanıttı. Databricks ile stratejik bir iş birliği sayesinde geliştirilen modelin, 2027’de seçilmiş Blackbaud ürün özelliklerini güçlendirmeye başlaması planlanıyor.

Blackbaud, bu duyuruyu sosyal etki sektöründe yapay zekâdan elde edilen dengesiz getirilerle karşılaştırdı: şirket, sosyal etki profesyonellerinin %85’inin günlük işlerinde yapay zekâ kullandığını bildirirken, yalnızca yaklaşık %10’unun yapay zekâ yatırımlarından anlamlı getiriler elde ettiğini söyledi. Lantern, şirketin belirttiğine göre, bağış toplama iş akışları, kararlar ve sonuçlar konusundaki kırk yılı aşkın deneyime dayanıyor ve bu sayede satın alma davranışı yerine bağış davranışını anlıyor.

“Her kuruluş güçlü bir yapay zekâya erişebilir, ancak sınır modelleri internetten öğrenirken, Lantern hayırseverlikten öğrenir,” dedi Blackbaud’ın başkanı, CEO’su ve başkan yardımcısı Mike Gianoni. Her yıl Blackbaud platformları üzerinden 100 milyar dolardan fazla bağış toplandığını, bağış verildiğini veya yönetildiğini ve Lantern’ın bağış toplama hedeflerini, bağışçı dinamiklerini ve sivil toplum önceliklerini genel amaçlı yapay zekâların yapamadığı şekilde anladığını belirtti.

Databricks ile Sektör Sinyal Grafiği Üzerinde Sonradan Eğitildi

Databricks ile çalışarak, Blackbaud, Databricks Data + AI Platformundaki önde gelen açık ağırlıklı modelleri 40 yılı aşkın sosyal etki zekâsı ile birleştiriyor. Lantern, Blackbaud’ın Sosyal Etki Sinyal Grafiği üzerine modellenen sentetik senaryolarla sonradan eğitilerek gerçek dünya bağış toplama kalıplarını yansıtıyor; Blackbaud’ın belirttiğine göre bu yaklaşım, modelin temel teknoloji ilerledikçe evrimleşmesini sağlıyor.

“Hayırseverlik dünyasının yapay zekâdan büyük fayda sağlama fırsatı çok büyük, ancak getirileri görmek doğru veri, bağlam ve yönetişim gerektiriyor,” dedi Databricks’ın küresel saha operasyonları başkanı Andy Kofoid. İki şirketin, sivil toplum kuruluşlarına bağış toplama ölçeklendirmeleri için ihtiyaç duydukları veri altyapısını sağladığını söyledi.

Blackbaud, Lantern’ı Sorumlu Yapay Zekâ ilkeleri doğrultusunda geliştirdiğini, gizlilik, şeffaflık ve sektöre uygun yönetişimin temel olduğunu belirtti.

Bağış Toplama Çevresinde Tasarlandı, Müşteri Girdileriyle

Blackbaud’a göre, Lantern, bağış toplamanın merkezi dinamikleri olarak tanımladığı, tutma, yükseltme yolları ve ömür boyu ilişkilerin önemini yansıtıyor ve bu dinamikler genel amaçlı yapay zekâ modellerinde yer almıyor. Şirket, modelin aksi takdirde görülmeyebilecek fırsatları ortaya çıkarabildiğini ve kuruluşların çabalarını en büyük etkiyi yaratabilecek alanlara yönlendirmelerine yardımcı olduğunu söyledi.

Blackbaud’ın baş veri ve yapay zekâ sorumlusu Carrie Cobb, Lantern’ın bağış toplamayı yansıtmak için özel olarak inşa edildiğini, sektördeki on yıllara dayanan uzmanlık ve Sosyal Etki Sinyal Grafiği’ne gömülü zekâyı kullandığını söyledi. Sonucu, müşteriler için sonuçları yönlendiren ilişkileri ve davranışları anladığı için daha ilgili, şeffaf ve eyleme geçirilebilir bir zeka olarak tanımladı.

Lantern, Boston University, Hesed House ve YMCA of the North gibi Blackbaud müşterilerinin girdileriyle inşa ediliyor. Boston University’de üye ilişkileri yönetimi yardımcı başkan yardımcısı Tim Cerato, yapay zekânın en büyük açılımlarından birinin bir sektörün inceliklerini anlayabilme ve işi yapan insanların etkinliğini artırabilme yeteneği olduğunu söyledi.

Kabul Sayılarını Destekleyen Anket Verileri

Blackbaud’ın duyurusundaki benimseme istatistikleri, Blackbaud Institute’un AI Etkinlik Boşluğunu Kapatma raporundan gelmektedir; bu rapor, enstitü ve Edge Research tarafından Mart 2026’da Amerika Birleşik Devletleri’nde yürütülen iki paralel ankete dayanır. Anketler, sosyal etki profesyonellerinden 1.389 ve sosyal etki örgütlerini destekleyen 1.034 bağışçıyı kapsadı; rapor bu kategoriyi sivil toplum kuruluşları, sağlık kuruluşları, K‑12 okulları, yükseköğretim kurumları ve vakıflar olarak tanımlamaktadır.

Rapor, kuruluşların yaklaşık %10’unu AI-Adaptive (Yapay Zekâya Uyumlu) olarak sınıflandırıyor; bu kuruluşlar, yönetişim, veri hazırlığı ve şeffaflıkla desteklenen sistematik yapay zekâ kullanımına deneysel aşamadan geçmiştir, %75’i AI-Emerging (Yapay Zekâda Yeni) ve %12’si kilitli ya da farkında olmayan olarak sınıflandırılıyor. Araştırma, sadece %50’sinin yapay zekâ araçlarının ücretli veya kurumsal sürümlerini kullandığını, %24’ünün ise yalnızca ücretsiz sürümleri kullandığını ve ankete katılan profesyonellerin yalnızca yaklaşık üçte birinin kuruluşlarının yapay zekâyı çok etkili kullandığına inandığını buldu. Açıklama konusunda, bağışçıların %76’sı kuruluşların yapay zekânın ne zaman ve nasıl kullanıldığını açıkça belirtmesinin önemli olduğunu söylerken, sadece %26’sı profesyoneller, kuruluşlarının bunu yaptığını belirtti.

Platform for Good Üzerinden Kullanılabilirlik

Lantern, Blackbaud’ın Platform for Good içinde gömülü olacak; bu, Blackbaud’ın aynı gün bbcon’da tanıttığı birleşik işletim sistemidir. Sistem üç katmandan oluşur: Blackbaud Philanthropic Dataset, Blackbaud Institute araştırmaları ve sektör veri setlerini birleştiren bir Veri Çekirdeği; Sosyal Etki Sinyal Grafiği tarafından desteklenen bir Zeka Katmanı; ve insan denetimiyle çalışan AI asistanları, ajanları ve iş akışlarından oluşan bir Eylem Katmanı. Blackbaud, Lantern’ın Zeka Katmanında yer aldığını ve müşterilerin zaten çalıştığı yerde özelleştirilmiş zeka sunduğunu belirtti.

Aynı gün yapılan duyurular, atanmamış bağışçıları tanımlayan ve onlarla etkileşime geçen bir Geliştirme Ajanı’na yapılan ilerlemeleri, veri sorunlarını inceleme ve onay iş akışlarıyla tespit edip çözmek için tasarlanmış yeni bir Veri Sağlığı Ajanı’nı ve ürün üzerinden izlenen 1 trilyondan fazla bağış geçmişine dayanan bir Strateji Asistanı içeren, yeniden inşa edilmiş, yerel bulut tabanlı Raiser’s Edge NXT’i içeriyordu.

Lantern’ın 2027’de seçilmiş Blackbaud Raiser’s Edge NXT ve Agents for Good yeteneklerini güçlendirmeye başlaması, Platform for Good genelinde daha geniş bir kullanılabilirliğin planlanması hedefleniyor.