Xavi González Rodrigo es director y fundador de Praxia Lab, un laboratorio de innovación para el impacto que busca la aplicación de herramientas basadas en Inteligencia Artificial a las necesidades específicas de las entidades sociales. Lleva más de 15 años trabajando en el tercer sector y en proyectos de impacto social, y contará con una de las tres Masterclass del 24 Congreso de Fundraising en la que abordará ‘Cómo incorporar la IA en cada fase del ciclo de fundraising’.

Conversamos con él en el Blog de AEFr sobre el rol que está jugando la IA en las Entidades del Tercer Sector: “Es importante dejar de entender la inteligencia artificial únicamente como una herramienta y empezar a verla como una infraestructura que puede transformar la forma en la que trabajamos, así trato de transmitirlo siempre en mis formaciones”.

Para González Rodrigo “La inteligencia artificial está generando mucho ruido y muchas expectativas, y creo que es importante situarla en su lugar, me gustaría transmitir que la inteligencia artificial no es una solución mágica, pero que tampoco es una amenaza inevitable. Es una tecnología que puede ayudarnos a trabajar mejor si aprendemos a integrarla con sentido”.

En los últimos años has acompañado a numerosas entidades en la incorporación de soluciones de IA. Desde tu experiencia, ¿cómo ha sido esa integración de la inteligencia artificial en sus procesos de fundraising?

La integración ha sido progresiva y bastante desigual. En un primer momento predominó el miedo y la incertidumbre. Fueron sobre todo las organizaciones más grandes las que empezaron a experimentar antes con herramientas de inteligencia artificial, muchas veces de forma exploratoria y poco estructurada, probando aplicaciones concretas sin tener todavía un marco claro sobre cómo debía integrarse esta tecnología en los procesos de la organización.

Mientras tanto, muchas entidades más pequeñas se mantenían al margen, en parte por falta de recursos y en parte por la sensación de que se trataba de una tecnología todavía lejana o compleja. Sin embargo, con el paso del tiempo también han empezado a incorporarla, generalmente de forma más generalista y vinculada a tareas operativas del día a día.

Curiosamente, ahora estamos viendo un movimiento interesante. Muchas de las organizaciones que empezaron antes están revisando ese primer impulso inicial. Se han dado cuenta de que no tiene sentido implementar inteligencia artificial de forma desordenada o por FOMO. Por eso están empezando a desarrollar políticas internas de uso de IA, marcos de gobernanza y procesos de formación específicos por equipos para resolver necesidades concretas.

En paralelo, también está creciendo una reflexión más profunda dentro del sector. Cada vez más organizaciones se preguntan cómo implementar la inteligencia artificial de forma responsable, alineada con sus valores y con estándares éticos claros. El foco empieza a desplazarse desde el prisma único de la productividad hacia mejorar la calidad del trabajo de los equipos y tomar mejores decisiones.

En cierto modo, el sector ya ha empezado a recorrer el camino, pero ahora estamos en una fase de revisión. Después de esa primera ola de entusiasmo, muchas organizaciones están tratando de rebobinar y encontrar una forma de integración más ordenada y estratégica y más coherente con sus valores.

En tu masterclass del XXIV Congreso de Fundraising propones trabajar la IA como una “capa operativa” que atraviesa todo el ciclo de fundraising. ¿Qué significa exactamente esto y cómo cambia la forma en la que entendemos la captación y la gestión de donantes?

Creo que es importante dejar de entender la inteligencia artificial únicamente como una herramienta y empezar a verla como una infraestructura que puede transformar la forma en la que trabajamos, así trato de transmitirlo siempre en mis formaciones. No se trata simplemente de utilizar una aplicación puntual, sino de incorporar una capa de análisis y procesamiento que atraviese todo el ciclo del fundraising.

La IA nos permite trabajar con una profundidad de análisis y con un volumen de información que antes era muy difícil de manejar. Esto implica que también debemos cambiar la manera en la que organizamos nuestros datos y nuestra información. Si los datos no están estructurados y preparados para alimentar estos sistemas, el potencial de la inteligencia artificial se reduce mucho.

Cuando hablo de una capa operativa me refiero precisamente a eso. A integrar la inteligencia artificial de forma transversal en todos los pasos del ciclo de fundraising. Desde el análisis de audiencias y la captación, hasta la retención y la fidelización. Esto no consiste en subir una base de datos a una herramienta y pedirle que diseñe una estrategia de captación, consiste más bien en repensar cómo trabajamos con nuestros datos para que puedan generar conocimiento útil.

Durante muchos años este tipo de análisis avanzado estaba al alcance únicamente de organizaciones muy grandes con equipos especializados en análisis de datos. Hoy esa capacidad se ha democratizado. Entidades pequeñas, medianas y grandes pueden acceder a herramientas que permiten analizar patrones de comportamiento, segmentar mejor sus audiencias o identificar oportunidades de mejora en sus campañas.

Por supuesto, esto no sustituye el criterio profesional ni la estrategia. Las decisiones deben seguir estando en manos de los equipos humanos, pero sí nos permite trabajar con mucha más información y con mayor precisión. Y esto abre la puerta a campañas de captación, fidelización y retención mucho más efectivas.

Planteas tres objetivos muy concretos: mejorar la productividad real de los equipos, cuidar la calidad del dato y tomar mejores decisiones. ¿Dónde reside el mayor margen de mejora o lo ideal sería que cada uno de los tres objetivos tuviera la misma importancia?

Los tres objetivos están conectados, pero en la práctica el mayor margen de mejora suele estar en la calidad del dato. Muchas organizaciones trabajan con bases de datos bastante incompletas o desactualizadas. Si el dato no es sólido, cualquier aplicación de inteligencia artificial nos ofrecerá resultados poco fiables. Cuando se mejora la calidad del dato, automáticamente se incrementa la precisión y los equipos pierden menos tiempo corrigiendo errores, lo que disminuye también la sensación de frustración. Y a partir de ahí se pueden tomar decisiones estratégicas con mayor fiabilidad.

Lo ideal es que los tres objetivos avancen de manera equilibrada, pero sin una base de datos robusta es imposible que la IA aporte valor real.

Muchas organizaciones sienten que la IA puede deshumanizar la relación con las personas donantes. ¿Cómo puede reforzar la eficiencia sin perder criterio, identidad y vínculo emocional con los donantes?

La deshumanización no depende de la tecnología en sí, sino del uso que decidamos darle. La inteligencia artificial es capaz de producir resultados muy rápidos y aparentemente muy brillantes, por eso puede ser muy tentador el delegar cada vez más decisiones en la máquina. Pero ahí es donde las organizaciones deben marcar el límite.

La IA debe funcionar como un copiloto. Puede ayudarnos a pensar mejor, a analizar más información, a segmentar mejor nuestras bases de datos o a diseñar campañas más precisas. Todo eso puede mejorar mucho la eficiencia de los equipos de fundraising.

Lo que no debería hacer es sustituir la relación humana con las personas donantes. Si automatizamos completamente ese vínculo, estaremos delegando lo más valioso que tienen las organizaciones sociales, que es la relación de confianza con su base social a las decisiones que tome una máquina y en ese punto, el tercer sector como conjunto perderá mucho.

La inteligencia artificial puede ayudarnos a entender mejor nuestros socios y socias, identificar intereses, detectar momentos clave en la relación o mejorar la personalización de las comunicaciones. Pero el relato, el criterio y la construcción de esa relación deben seguir estando en manos de los equipos humanos.

Por eso la clave está en dejar a la inteligencia artificial aquellas tareas que aportan menos valor humano, especialmente las más repetitivas o analíticas, y utilizarla para reforzar lo que realmente nos diferencia como organizaciones sociales, nuestra capacidad de generar vínculos humanos fuertes y activar y movilizar a personas por causas justas.

En el ámbito de la captación individual y la gestión de bases de datos, ¿qué fases del ciclo de fundraising son hoy más susceptibles de ser optimizadas con IA y cuáles deberían seguir bajo un control estrictamente humano?

Creo que las fases más susceptibles de optimización son aquellas que implican análisis masivo de datos y tareas repetitivas. La segmentación, el análisis predictivo de comportamiento, la detección de patrones de abandono o la automatización de flujos recurrentes son ámbitos donde la IA ya ofrece resultados que podemos poner al servicio de nuestras entidades. También puede mejorar significativamente la limpieza y estructuración de bases de datos. Sin embargo, el diseño estratégico de campañas, la definición del posicionamiento, la relación con grandes donantes y la toma de decisiones sensibles deberían mantenerse siempre bajo supervisión humana, aunque esto no quiere decir que haya fases en los que la IA pueda aportarnos también mucho valor.

Al final reincidimos en la misma idea, la IA puede acompañarnos, pero no debe asumir la responsabilidad última sobre la estrategia ni sobre la relación personal con nuestras personas donantes.

También abordarás el uso de IA en la gestión de convocatorias y subvenciones. ¿Cómo puede transformar esta tecnología la forma en que las entidades acceden y gestionan fondos públicos y privados?

La gestión del ciclo de proyectos es, de hecho, uno de los ámbitos en los que más trabajo con las entidades sociales desde Praxia Lab precisamente porque la inteligencia artificial tiene un potencial enorme.

Una de las capacidades más útiles de la IA es la gestión y el análisis documental. Y gran parte del trabajo en convocatorias y subvenciones consiste exactamente en eso. Trabajar con grandes volúmenes de documentación, bases reguladoras, fichas técnicas, informes de seguimiento, datos desestructurados…

La inteligencia artificial puede ayudar desde el primer momento del proceso analizando las bases de una convocatoria para identificar requisitos clave, posibles criterios de exclusión o aspectos críticos que conviene tener en cuenta desde el diseño del proyecto. También puede ayudar a detectar oportunidades dentro de las convocatorias y a analizar qué proyectos de una organización encajan mejor con los criterios de financiación.

En la fase de preparación de propuestas, la IA puede facilitar mucho el trabajo recuperando información de proyectos anteriores, ayudando a estructurar borradores o adaptando contenidos a los requisitos específicos de cada convocatoria. También puede apoyar en el seguimiento del proyecto, en el análisis de datos de ejecución o en la preparación de memorias de justificación.

Lo interesante es que muchas de estas aplicaciones ya se pueden implementar con herramientas accesibles y relativamente sencillas de utilizar. Esto permite que las organizaciones puedan empezar a integrar inteligencia artificial en la gestión de del ciclo de proyectos de forma más o menos ágil.

Formas parte del Comité Asesor de AI for Better, impulsado por Ashoka y Google.org, que aboga por el uso ético de la IA para el impacto social. ¿Qué criterios de gobernanza deberían ser innegociables cuando una organización del Tercer Sector decide incorporar inteligencia artificial?

Tenemos que tener claro que la gobernanza debe ser un aspecto central en las organizaciones. Más vale llegar tarde a esta ola tecnológica y hacerlo bien y con criterio que hacerlo a rápido, pero sin asentar unas bases firmes. En el Tercer Sector no nos debería bastar con que una herramienta sea eficiente, debe multiplicarnos como entidades sociales y hacerlo de forma sostenible.

Y para eso, considero que debe ser prioritario la elaboración de una política interna de uso de IA, para marcar las líneas rojas y determinar de forma clara procesos y personas responsables, ahí debemos incluir los usos permitidos y prohibidos, un listado de herramientas que cumplan con los estándares de la organización, la transparencia sobre el uso de datos, el cumplimiento estricto de la normativa de protección de datos, la supervisión humana de las decisiones automatizadas, la revisión constante de posibles sesgos, etc.

Es imprescindible que exista una responsabilidad clara dentro de la organización sobre quién valida y controla los sistemas implementados y que todo el proceso se valide de forma periódica para corregir y reorientar en el caso que sea necesario.

¿Por qué no hay que perderse el XXIV Congreso de Fundraising? ¿Y qué aprendizaje te gustaría que se llevarán los asistentes a tu sesión plenaria?

El Congreso es el principal espacio de encuentro profesional del fundraising en España y permite conocer experiencias reales, compartir aprendizajes y entender hacia dónde evoluciona el sector. En un momento de transformación tecnológica acelerada como el que estamos viviendo, este espacio es fundamental para poder parar, mirar con perspectiva lo que está ocurriendo y aprender directamente de quienes están experimentando y probando nuevas formas de trabajar.

En mi sesión me gustaría que las personas asistentes se lleven claridad y criterio en lo que se refiere al uso de IA. La inteligencia artificial está generando mucho ruido y muchas expectativas, y creo que es importante situarla en su lugar, me gustaría transmitir que la inteligencia artificial no es una solución mágica, pero que tampoco es una amenaza inevitable. Es una tecnología que puede ayudarnos a trabajar mejor si aprendemos a integrarla con sentido.

Debemos empezar a entender la IA como un ecosistema que puede potenciar nuestras acciones individuales como parte de una organización si se aplica con criterio y control. Me gustaría que las personas asistentes salgan con una hoja de ruta concreta y realista para aplicar la IA en sus organizaciones sin perder de vista el objetivo real, empujar para tratar de construir un mundo más justo.