“Las ONG que ganen en 2030 no serán las más automatizadas, sino las más humanas, con la IA como aliada silenciosa”, vislumbra Albert Esplugas, CEO de Futuria Strategy, que participará en el Digital Fundraising Hub 2026, que se celebra en Barcelona el próximo 15 de octubre.

Contará con una sesión que promete: ‘¿Más IA = menos donantes? El futuro del marketing digital y la paradoja del fundraising’ en la que dará las claves para que una ONG pueda adoptar la IA sin perder lo que les hace especial: la conexión humana porque “la confianza previa es el único filtro que el algoritmo no reescribe”.

Asegura que “la IA debería servir para saber más sobre el donante, no para aparentar que se le conoce” y nos avanza tres preguntas que toda ONG debería realizarse a la hora de implementar las herramientas de IA: preguntarse si el socio o donante ¿se sentiría engañado?, si ¿la IA está sustituyendo un tiempo humano que era, en sí mismo, parte del valor del gesto? y si ¿hay una persona concreta que firma y responde de esto?

Planteas una paradoja muy clara: la IA puede hacer más eficiente el fundraising, pero la conexión humana sigue siendo esencial. ¿Cómo pueden las ONG aprovechar la IA sin perder esa conexión con sus donantes?

Para entender la paradoja conviene mirar primero por qué dona la gente. Cuando alguien apoya una causa está expresando algo sobre sí mismo y sobre con quién se identifica. En ese tipo de decisiones, lo que genera confianza tiene menos que ver con la eficiencia del mensaje que con la percepción de que alguien ha dedicado tiempo y atención a esa relación.

El problema aparece porque la IA reduce prácticamente a cero el coste de contactar con un donante. Cuando contactar deja de costar esfuerzo, el contacto pierde parte de su valor. Ese es el mecanismo que hay detrás de la paradoja.

La regla que propongo es que la IA gana cuando es invisible para el donante y visible para el fundraiser.

Hay una segunda condición muy importante: el tiempo que la IA libera tiene que reinvertirse en conversación humana.

La IA es una herramienta que ayuda a liberar tiempo humano, no para sustituirlo. ¿En qué tareas puede aportar más valor a los equipos de fundraising y cuáles deberían seguir siendo esencialmente humanas?

Separaría las tareas según de dónde viene su valor. Cuando el valor está en la precisión, la velocidad o la escala, tiene sentido automatizar. Cuando el valor está en que una persona ha dedicado tiempo, que es un recurso escaso, conviene dejarlo como está.

Donde la IA aporta más: entrada y limpieza de datos, conciliación de donaciones, segmentación y scoring, investigación de prospectos y fundaciones, primeros borradores, transcripción y resumen de reuniones, atención a preguntas frecuentes y reporting a financiadores. Casos reales lo confirman: Blue Star Families liberó unas 400 horas semanales para la misión, y America On Tech multiplicó por 32 la velocidad de su reporting con un 90% menos de recopilación manual.

Donde debería seguir habiendo una persona: la petición al gran donante, el agradecimiento, la gestión de una crisis o de una mala noticia, el juicio ético sobre qué se comunica y el relato de un testimonio real. En estos casos, buena parte del valor está en que alguien decidió dedicarles su tiempo.

Y hay una zona intermedia que conviene nombrar, que es la IA como copiloto con supervisión. Un borrador generado por IA que luego alguien edita, firma y asume me parece perfectamente legítimo. Un mensaje que sale sin que nadie lo haya leído, no. Lo relevante es si hay una persona concreta que responde de lo que se dice.

¿Existe el riesgo de que un uso excesivo de la IA genere rechazo entre los donantes y termine afectando a las donaciones? ¿Dónde está el límite?

El riesgo ya está medido. Un estudio controlado publicado en 2026, con una muestra de 761 personas, muestra que cuando el donante percibe que hay IA detrás del mensaje la autenticidad percibida baja, y la donación baja con ella. Además, el 34% de los donantes señala los bots que se hacen pasar por humanos como su principal preocupación ética.

El titular fácil sería que la IA reduce las donaciones, y eso simplifica demasiado. Lo que las reduce es la IA aplicada a la capa relacional y descubierta por el donante. Funciona igual que una carta escrita a mano frente a un email masivo.

Para fijar el límite yo usaría tres preguntas. Si el donante supiera exactamente cómo se generó este mensaje, ¿se sentiría engañado? ¿La IA está sustituyendo un tiempo humano que era, en sí mismo, parte del valor del gesto? ¿Hay una persona concreta que firma y responde de esto?

En tu ponencia del Digital Fundraising Hub 2026 abordarás cómo los asistentes de IA de los donantes filtrarán las causas a las que donar. ¿Cómo puede cambiar esto la captación de fondos y la relación entre las ONG y sus donantes?

Lo que cambia es a quién hay que convencer. Durante veinte años el marketing digital ha competido por la atención de una persona. En los próximos años competirá también por el criterio de una máquina que actúa en nombre de esa persona. Gartner estima que en 2028 en torno al 80% de las interacciones se producirán en interfaces agénticas.

El recorrido del donante se invierte. Hoy busca en Google, ve anuncios en redes, recibe un email y decide si lo abre. Mañana pregunta a su asistente, y el asistente filtra doscientas ONG, resume los correos relevantes, extrae los datos de impacto de la web y le presenta tres opciones ya evaluadas. La organización pasa de persuadir a una persona a tener que convencer a un intermediario que compara de forma sistemática y no se deja llevar por la emoción del relato.

Esto tiene tres consecuencias. La primera es que el marketing se desdobla: hay que mantener una capa emocional dirigida a personas y construir una capa legible por máquina dirigida a agentes, con criterios distintos. La segunda es que gana peso la evidencia frente al relato, porque el agente premia el dato de impacto verificable. La tercera es el riesgo de concentración: si los agentes recomiendan lo que pueden documentar, las organizaciones grandes con buenos datos capturarán una parte desproporcionada, y muchas ONG pequeñas o locales pueden quedar fuera del radar.

Por eso creo que la relación directa gana valor en lugar de perderlo. Un donante que ya te conoce no le pregunta a su agente a quién donar, le da una instrucción. La confianza previa es el único filtro que el algoritmo no reescribe.

También señalas el SEO agéntico (GXO) como una de las tendencias que marcarán los próximos años. ¿Qué es y qué tendrán que hacer las ONG para seguir siendo visibles y recomendables en este nuevo entorno?

GXO, Generative Experience Optimization, consiste en optimizar para que un modelo generativo te entienda, confíe en ti y te recomiende. La diferencia con el SEO clásico es de estructura. El SEO competía por un clic dentro de una lista de diez resultados en la que decidía el usuario. El GXO compite por formar parte de una respuesta sintetizada donde ya no hay lista, y donde aparecer o no aparecer marca toda la diferencia.

También cambia para quién se escribe. Antes el contenido tenía que convencer a una persona. Ahora, además, tiene que darle a una máquina los elementos con los que justificar una recomendación.

La prueba diagnóstica la puede hacer cualquier ONG esta misma tarde: preguntar a ChatGPT, a Claude o a Gemini a qué organización debería donar en España para una causa determinada, y ver si aparece, qué se dice de ella y de dónde sale esa información.

La personalización ha sido una de las grandes aspiraciones del marketing digital. Con la IA podemos llevarla mucho más lejos, pero ¿cómo evitar que una comunicación muy automatizada termine resultando menos auténtica?

Conviene distinguir dos cosas que solemos llamar igual. Una es la personalización de relevancia: enviar información que realmente interesa a esa persona, sobre el proyecto que apoya y en un momento razonable. Esa se puede automatizar y mejora la experiencia. La otra es la personalización de intimidad, que consiste en simular una cercanía que no ha existido, y ahí es donde se pierde la confianza.

La IA no debería afirmar una relación que no ha ocurrido. La personalización debería apoyarse en hechos, como lo que donó, qué financió esa donación y qué resultado tuvo, y no en sentimientos fingidos. Y en general prefiero menos comunicaciones, mejor hechas y ciertas: cuatro al año con datos reales de impacto construyen más que cuarenta hiperpersonalizadas y vacías.

Dicho de otro modo, la IA debería servir para saber más sobre el donante, no para aparentar que se le conoce.

Si miramos hacia 2030, ¿qué debería empezar a hacer hoy una organización para adaptarse al nuevo marketing digital y aprovechar la IA sin perder su esencia?

Hay una asimetría que conviene tener presente. Hoy el 92% de las ONG dice usar IA, pero solo alrededor del 7% reporta mejoras significativas. Mi lectura es que la mayoría la ha incorporado como herramienta suelta y no como un cambio en la forma de trabajar. La ventaja competitiva está menos en el modelo, que cada vez es más accesible para todos, y más en cómo se rediseñan los procesos, la cultura y las decisiones.

Yo empezaría por lo evidente: un agente para entrada de datos y preguntas frecuentes, personalización con supervisión humana, una auditoría de la presencia digital ante agentes, y unas líneas rojas éticas puestas por escrito antes de que alguien las cruce por inercia.

Luego iría por la parte de transformación: optimizar los datos para GXO, publicar informes de impacto indexables, trabajar el recurring giving de forma más inteligente y empezar a medir cómo perciben los donantes el uso de IA.

Finalmente, entraría en el terreno del donante asistido por agente, la donación programática y los ecosistemas multiagente sobre protocolos abiertos como A2A o MCP. Ahí aparece el salto del redondeo en caja al “agentic giving”: en lugar de pedir al consumidor que redondee en cada compra, con la fatiga que eso acaba generando, un porcentaje de la transacción se negocia entre agentes, sin fricción para el consumidor y con trazabilidad para el reporting ESG de la empresa.

¿Por qué no hay que perderse el Digital Fundraising Hub 2026?

Porque estamos en un momento en el que estas decisiones todavía son baratas y se pueden corregir. Dentro de dos o tres años, la organización que no haya preparado sus datos, su presencia digital y su criterio ético tendrá que hacerlo con prisa y en peores condiciones.

El Digital Fundraising Hub es de los pocos sitios donde esta conversación se tiene con datos y con casos reales, y no solo con entusiasmo tecnológico. Y donde se puede contrastar con colegas que están ante los mismos dilemas: hasta dónde automatizar, qué no tocar, cómo demostrar impacto a una máquina sin dejar de conectar con una persona.

Mi tesis para esa mañana es que las ONG que ganen en 2030 no serán las más automatizadas, sino las más humanas, con la IA como aliada silenciosa.