מכפיל כוח חברתי: כך הופכת הבינה המלאכותית למשמעותית בעמותות

AI סיוע בעמותות

כשבחדשות מפרסים על גלי פיטורין, בארגונים החברתיים רק מחפשים ידיים נוספות לעזור. מאשה דשקוב מנכלית ומייסדת שותפה ביש עם מה, מסבירה כיצד הAI יסייע לעמותות ואילו תפקידים הוא יצור במגזר השלישי.

גל הפיטורין שאנו שומעים עליו בחברות ההייטק, נובע, כך על פי הכותרות, מתהליכי התייעלות עמוקים. מי שמבין את הלך הרוחות בחברות יודע שחלק מסוים מפיטורין אלה, עלול גם לנבוע ישירות מחדירתה של הבינה המלאכותית. הטכנולוגיה החדשה המאפשרת לחבר ולמזג תפקידים במקרים אחרים, מה שיוביל לשינוי או צמצום בכוח האדם המקצועי.

במגזר השלישי הסיפור כמעט הפוך. עמותות וארגונים חברתיים מתמודדים עם מחסור מתמשך וקריטי בכוח אדם. לפי נתונים בינלאומיים, כ-40% מהארגונים מתקשים לגייס תפקידי ליבה מקצועיים, יותר משליש חסרים אנשי תפעול ואדמיניסטרציה, וכמעט מחצית מדווחים שהתקנים הריקים כבר פוגעים ישירות ביכולת לתת שירות. השכר מוגבל, השחיקה גבוהה, ושימור עובדים מיומנים הופך למשימה מורכבת מאי פעם. כתוצאה מכך, מנהלי תוכניות נדרשים לבצע במקביל גם משימות מטה, גם גיוס משאבים וגם מענה לפונים, בעוד הזמן המוקדש לעבודה החברתית עצמה מצטמצם משמעותית.

הפער הזה יוצר מצב אבסורדי שבו ככל שהצורך החברתי בשטח גדל, כך העמותות הופכות ליותר כבדות מבחינה תפעולית והאנרגיה הניהולית נשרפת על הישרדות בסיסית. במציאות כזו, הבינה המלאכותית הופכת לתשתית קריטית לשינוי ומשמשת כמכפיל כוח שמאפשר לארגון קטן לפעול בהיקפים של ארגון ענק. הכלים הללו מאפשרים למעשה למנהלי עמותות להפסיק לכבות שריפות אדמיניסטרטיביות ולהתחיל להוביל אימפקט חברתי מדיד.

שינוי נוסף שדוחף את המגזר לאימוץ הטכנולוגיה מגיע דווקא מצד גופי המימון והפילנתרופיה. התורמים כיום מחפשים לראות יעילות תפעולית מקסימלית כדי לוודא שהתרומה שלהם מנוצלת בשטח בצורה המיטבית. כניסת הבינה המלאכותית מאפשרת לעמותות להציג שקיפות גבוהה יותר ונתונים איכותיים בזמן אמת, מה שהופך את הארגון לאטרקטיבי יותר לגיוס משאבים. למעשה, היכולת להוכיח שהארגון משקיע מינימום זמן בבירוקרטיה ומקסימום זמן באימפקט חברתי הופכת לסטנדרט החדש של המגזר כולו.

מאשה דשקוב, מייסדת ומנכ״לית משותפת של יש עם מה, המפתחת מודלים תפעוליים לעמותות בשיטות חדשניות, מזהה שנוצרת בשטח שכבה מקצועית חדשה. לטענתה מדובר במשרות שייעודן להפוך את הטכנולוגיה לכלי משמעותי בפעילות היומיומית של הארגון. בין המשרות ניתן לציין את :

מוביל/ת הטמעת AI
שימוש בטכנולוגיה התבסס על יוזמות פרטיות של עובדים. כל אחד ניסה משהו אחר, בלי מדיניות ובלי מדידה. היום נכנסת פונקציה שמרכזת אחריות: ממפה איפה הזמן מתבזבז, בוחרת מקרי שימוש ומלווה צוותים בשינוי הרגלים להטמעת כיוון ארגוני מסודר.

מפתח אוטומציות
רכזים נהגו להעתיק מידע מטופס למייל, ממייל ל-CRM ומשם לאקסל. כל מעבר כזה לקח זמן ויצר טעויות. עם כניסת התפקיד, המערכות מתחברות זו לזו והמידע זורם לבד. העובדים מפסיקים להיות מתווכים בין תוכנות וחוזרים לטפל באנשים.

מנהל/ת ידע ופרומפטים
דוחות וישיבות נוסחו בצורות שונות מצוות לצוות. התוצאה הייתה אובדן ידע וחוסר עקביות. היום נבנות תבניות קבועות, שפה אחידה ובקרת איכות. הלמידה הופכת לנכס ארגוני ולא נשארת אצל אדם אחד.

Fundraising Operations מבוסס AI
בקשות מענק התחילו מדף ריק ודרשו ימים של עבודה. עכשיו ניתן לנתח דרישות, להפיק טיוטות מרובות ולהתאים מסרים במהירות. זה לא מחליף את מנהל גיוס המשאבים. זה מכפיל את היכולת שלו.

אחראי/ת פרטיות ונתונים
כשעובדים עם מידע רגיש, אי אפשר להשאיר את ההחלטות לכל משתמש. האחריות הייתה עמומה ולעיתים נדחקה לסוף התהליך. כיום יש גורם שמגדיר גבולות ברורים ומאפשר חדשנות בלי לסכן אמון.

עם זאת, חשוב להבין כי האתגר האמיתי אינו רק בהגדרת התפקידים אלא בהכשרת הצוותים הקיימים ובבניית תרבות ארגונית שמעודדת אוריינות דיגיטלית. ככל שהכלים הופכים נגישים יותר, חסם הכניסה יורד משמעותית. זה מאפשר גם לעמותות קטנות בפריפריה, שלא נהנות מתקציבי עתק, לגשר על פערים טכנולוגיים של שנים בתוך חודשים ספורים. המהלך הזה מייצר אקו-סיסטם חדש שבו הידע זורם בחופשיות בין רכז השטח למנהלת הארגון.

בסיכומו של דבר, היתרון התחרותי במגזר החברתי עובר למי שמצליח לבנות מערכת שמשתמשת בכלים חכמים כדי לחזק את ההון האנושי שבה. ארגונים שיטמיעו את התפקידים החדשים הללו יוכלו לגדול גם בלי להגדיל את כוח האדם בצורה ליניארית, בעוד שמי שלא יעשו זאת עלולים להישאר מאחור מחוסר יכולת לארגן את הטכנולוגיה לטובתם. הטמעת פונקציות של ניהול ידע ואוטומציה מחזירה לעובדים ולמדריכים את הזכות לעסוק במפגש האנושי ובסיוע פנים אל פנים, בדיוק כפי שקיוו לעשות כשנכנסו למעגל העשייה החברתית.