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Rafael Patron

AI governance, EU AI Act e AI literacy

AI per onlus e terzo settore

Le organizzazioni non profit lavorano con risorse limitate e con persone spesso in condizione di vulnerabilità. L’intelligenza artificiale alleggerisce comunicazione e amministrazione, e richiede cautela particolare sui dati di donatori e beneficiari.

Raccolta fondi e donatori

I modelli predittivi stimano quali sostenitori sono vicini a una donazione ricorrente o a un lascito, e quali rischiano di allontanarsi. Le comunicazioni ai donatori si personalizzano per causa sostenuta e storia del rapporto. La rendicontazione dei progetti nasce da dati di campo che il modello organizza in relazioni leggibili per sostenitori ed enti finanziatori.

Comunicazione e amministrazione con poche risorse

Gli strumenti generativi preparano newsletter, post e bandi a partire da appunti del personale e dei volontari, riducendo il tempo di scrittura. La traduzione rende i materiali accessibili a comunità linguistiche diverse. Gli assistenti rispondono a domande su servizi e orari. La trascrizione delle riunioni e la ricerca nei documenti semplificano il lavoro amministrativo.

  • Relazioni di progetto da dati di campo
  • Comunicazioni per causa e storia del donatore
  • Materiali tradotti per più comunità
  • Ricerca nei documenti e verbali automatici

Beneficiari, bias e trasparenza

I dati dei beneficiari spesso riguardano salute, condizione economica o status migratorio: categorie particolari del GDPR da trattare con il minimo necessario. I modelli che assegnano priorità o aiuti rischiano di riprodurre pregiudizi presenti nei dati, e vanno verificati con le persone coinvolte. I donatori devono sapere quando i messaggi sono generati.

Collaborazioni, interventi e contatti

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