Один из самых актуальных вопросов последнего года не только в НКО, но и почти во всех сферах жизни — использование искусственного интеллекта и нейросетей. Эта тема развивается на космических скоростях, уже появилось более миллиона разных нейросетей, и эксперты уверены, что это только начало. Поэтому и в некоммерческом секторе все активнее обсуждают работу нейросетей и НКО.
22 мая подвели итоги премии «ИИ в НКО» — первой российской премии для НКО в сфере искусственного интеллекта, которую учредили «Кухня НКО», фонд «Добрый город Петербург» при поддержке компании «Пролеум».
В материале «Журнала о благотворительности» — кейсы победителей, выводы организаторов и советы экспертов, как НКО следует работать с ИИ, и анализ от эксперта Школы СКОЛКОВО, почему НКО еще не очень активно используют нейросети и с чего стоит начинать.
Лидеры ИИ среди НКО
Благотворительный фонд «БЭЛА. Дети-бабочки»
Победитель в номинации «ИИ в содержательной работе НКО»
Кейс: многофакторное прогнозирование течения генетических и других редких заболеваний. Раньше команда фонда вручную подбирала программу помощи для людей с редкими заболеваниями кожи, изучая все показания пациентов. С применением ИИ все упростилось — теперь подбирает программы, следуя определенным алгоритмам, нейросеть. В результате затраты фонда снизились, у сотрудников освободилось время на другие проекты, а благополучатели начали быстро получать необходимую им помощь.
Ольга Орлова, врач-дерматовенеролог, эксперт фонда «БЭЛА. Дети-бабочки»: «Наш фонд занимается цифровизацией с 2020 года. У нас более 1000 подопечных, которым нужна всесторонняя помощь, и большое количество программ. Раньше мы обзванивали всех и анализировали потребности подопечных, а теперь все это успешно делает ИИ. Мы благодарим нашего партнера, IT-компанию «Редермио» за помощь фонду — на стыке IT и медицины рождаются прекрасные проекты».
Ассоциация развития естественного пчеловодства
Победитель в номинации «ИИ в содержательной работе НКО»
Кейс: Решение для определения подвида медоносных пчел по жилкованию крыльев с помощью нейросети. Важно сохранять редкие подвиды пчел, а для этого нужно их идентифицировать. Раньше ученые и коллекционеры изучали расположение крыльев пчелы, измеряя расстояния между ними, и сравнивали разные параметры строения насекомого — на это уходило в среднем час-полтора. Сейчас пчел мгновенно идентифицирует ИИ, помогая сохранять их биоразнообразие.
Иван Пигарев, исполнительный директор Ассоциации естественного пчеловодства: «Мне помог мой бэкграунд — я по образованию программист, окончил факультет ВМК МГУ. Программа для компьютера, которую мы с партнером сделали на собственном энтузиазме, не имеет аналогов в мире — ее точность несопоставимо лучше, чем у других подобных программ. Думаю, НКО важно обращаться внимание на такие кейсы, как наш, чтобы понять: ИИ — это не только чаты вроде GPT, это технология, которая может оптимизировать работу каждой организации, важно только понять как. Но самостоятельно в этом разобраться может быть сложно, поэтому лучше обращаться к специалистам».
Благотворительный фонд «Спина бифида»
Победитель в номинации «ИИ в содержательной работе НКО»
Кейс: Искусственный интеллект в пренатальной УЗ-диагностике пороков развития нервной трубки плода, в том числе spina bifida. ИИ помогает выявить диагноз на ранней стадии, чтобы у женщины была возможность либо принять решение о прерывании беременности, либо успеть сделать внутриутробную операцию, которая предотвратит патологии у ребенка. Это приводит к меньшей инвалидизации детей и уменьшению числа отказов от них.
Инна Инюшкина, председатель и директор по фандрайзингу благотворительного фонда «Спина бифида»: «Мы два года работали над этим проектом, и он был одним из самых сложных в моей жизни. Все получилось благодаря попечителю нашего фонда и основателю IT-компании «Рестарт» Алексею Игонькину, команде «Yandex Cloud», работавшей над нашим кейсом, и врачам центра им. В.И.Кулакова, которые сохранили необходимый для внедрения ИИ массив данных. Хочу посоветовать всем НКО верить в свои идеи, воплощать их в жизнь шаг за шагом и привлекать партнеров. При этом не бойтесь, что крупные игроки вас «поглотят». Ведь важно, не под чьим именем проект будет представлен в СМИ, а как врачи будут пользоваться разработкой и спасать с помощью нее людей».
Общественная организация «Люди.Идеи»
Победитель в номинации «ИИ в фандрайзинге и маркетинге»
Кейс: ИИ-собеседник для ответов на комментарии и общения с аудиторией в социальных сетях организации. Ассистент «Люди.Идеи» оперативно отвечает пользователям на разных языках, тем самым значительно экономит время сотрудников и улучшает выдачу постов организации в лентах соцсетей.
Олег Шарипков, исполнительный директор общественной организации «Люди.Идеи»: «В случае чувствительных тем мы отключаем комментарии или тщательно модерируем ответы ИИ — здесь мы не готовы ему доверять. В остальных же случаях только пару раз в день проверяем оставленные ИИ комментарии. Советую всем НКО, у которых, как и у нас, много подписчиков, обращаться к ИИ. Если же у вас небольшие сообщества в соцсетях и три-пять комментариев в день — проще отвечать на них самим».
Фонд социального развития «Полдень»
Победитель в номинации «Эффективное применение ИИ в НКО»
Кейс: Искусственный интеллект в создании сюжетно-ролевых игр. ИИ был использован для помощи дизайнерам. В итоге фонд значительно сэкономил на найме большего количества специалистов, а материалы стали гораздо более яркими и привлекательными, что оценили благополучатели — они начали активнее включаться в игры.
Ольга Чудова, исполнительный директор фонда «Полдень»: «Сначала у нас была иллюзия, что Midjourney заменит нам дизайнеров — и нейросеть будет все делать «под ключ». Но оказалось, что так не работает: нужен профессиональный дизайнер, а Midjourney — это только инструмент, который помогает человеку делать больше и оперативнее. Благодаря искусственному интеллекту мы стали работать эффективнее и больше успевать».
Как НКО осваивают искусственный интеллект
Организаторы премии получили 37 заявок из 16 городов РФ. Это небольшое число говорит о том, что НКО еще не слишком активно осваивают ИИ, уверен основатель платформы GIVR и эксперт «ИИ в НКО» Михаил Письменный. Так или иначе используют его на данный момент около 5% организаций. Низкая мотивация НКО обусловлена в том числе тем, что команды организаций не знают, с какими нейросетями им пользоваться и как с ними работать.
При этом некоторые заявки не могли быть рассмотрены жюри, так как в описанных кейсах не использовали ИИ. Это говорит о том, что НКО не всегда понимают, что это такое, замечает директор по маркетингу благотворительного фонда «Добрый город Петербург» Дарья Буянова. Они обращаются к алгоритмам программирования, автоматизация процессов и получают хорошие, однако не требующие ИИ, решения.
Большинство принятых заявок было с использованием генеративного ИИ — НКО использовали его для создания того или иного контента. Это говорит о том, что представления об ИИ у организации в основном сводятся к нейросетям. Многие из них не знают о распознающем ИИ (который способен, изучив 10 тысяч снимков патологий, затем самостоятельно определять, есть ли она на изображении) и предсказтельном ИИ (обученном анализировать и делать на основе данных прогнозы — например, с какой веростноятсью от фонда уйдет донор).
НКО пока неактивно используют ИИ для управления организацией. Многие не представляют, как искусственный интеллект может изменить рабочие процессы внутри фонда, объясняет Дарья. Другие «слепые пятна» для НКО — это этические и юридические вопросы. Например, команды организаций часто не уверены, этично ли предлагать пользователям общаться с ИИ и надо ли об этом предупреждать, кому принадлежат права на созданное с помощью нейросети.
Другая проблема для НКО — экономическая эффективность. Организациям часто сложно понять, сколько ресурсов уйдет на внедрение ИИ и стоит ли оно того. Так, в некоторых кейсах издержки превышали эффективность обращения к ИИ. Непросто для НКО оценить и стоимость разработки продукта с помощью ИИ. Судя по заявкам на премию, НКО в средням тратят на решение до 150 тыс рублей. В редких случаях — 1-1,5 млн.
Как успешно использовать искусственный интеллект в работе НКО
Для успешного использования ИИ организациям необходимо начать собирать и систематизировать данные, даже если они кажутся ненужными, уверен Михаил Письменный: «Обратите внимание на проект „БЭЛА. Дети-бабочки“ — он стал возможен, потому что фонд 12 лет собирал свои клинические параметры по подопечным, хотя на тот момент не понимал зачем. Структурируйте свои данные, вводите CRM и помните: ИИ умножает все — если у вас бардак, он умножит его, а если у вас порядок, ИИ вас усилит».
Для успешного кейса НКО стоит смотреть, какие из своих рутинных, скучных задач можно отдать ИИ, и делать это. При этом не следует бояться, что «ИИ убивает человечность» и «писать тексты с помощью него безнравстенно», полагает Михаил Письменный. Важно понимать, что технологии уже вышли на такой уровень, что, например, при работе с текстом, можно задать любую тональность и стиль. А значит, работа с ИИ — это хороший способ сэкономить время сотрудника, который писал бы такой же текст дольше.
НКО также важно стараться решить с помощью ИИ системные задачи — именно такие кейсы имеют больше всего шансов на успех на следующей премии, считает директор Института социальных инноваций и трансфера технологий Алексей Мокеев: «Эти решения не просто оптимизируют работу, а повышают ее эффективность и помогают НКО решать социальные проблемы. Я надеюсь, что в следующий раз мы увидим больше таких заявок. Советую НКО изучать инструменты, которых огромное количество, искать решения, которые соответствуют вашим задачам, и интегрировать их, изучать промпт-инжиниринг».
Организациям также стоит следить за трендами. Есть решения, которые работают сейчас, но не факт, что они будут актуальны через год. Например, сегодня цифровым аватаром директора НКО можно удивить пользователя, но когда его применят уже 100 организаций — это станет обыденностью, объясняет Дарья Буянова. Все меняется быстро, и, чтобы заинтересовать пользователей и жюри премии, организациям важно быстро реагировать на тренды и успевать делать актуальное.
«Главный тренд — роботизация. Десятилетие кардинальной перестройки уже наступило, и вскоре изменится менеджмент наших организаций. НКО необходимо осваивать и внедрять инструменты ИИ и не пытаться работать по-старому: это равносильно тому, как если бы 20 лет назад вы отказались от компьютера и продолжили набирать тексты на печатной машинке, — считает Дарья Буянова. — Важно быть на связи с реальностью и отдавать себе отчет, насколько вы успеваете за трендами».
Основные барьеры и точки роста для НКО
Обсуждения искусственного интеллекта идут и в Школе СКОЛКОВО. 25 апреля инициатива СКОЛКОВО. Pro bono запустила серию регулярных встреч для лидеров НКО. Одной из тем первой встречи стал искусственный интеллект. Руководитель направления образовательных инноваций департамента дипломных программ Школы управления СКОЛКОВО Людмила Евстратова поделилась актуальными данными о внедрении искусственного интеллекта в некоммерческих организациях и предложила практические инструменты для его использования.
Согласно актуальным международным опросам, 92% некоммерческих организаций (НКО) чувствуют себя неподготовленными к внедрению искусственного интеллекта (ИИ), а 60% НКО выражают неуверенность и недоверие к ИИ.
При этом НКО – не исключение, по словам эксперта, если сравнивать эти же данные с данными, которые использует бизнес, многие компании сейчас чувствуют себя неподготовленными, и особенно из-за той скорости , с которой развивается искусственный интеллект.
Практически больше трети опрошенных согласны, что искусственный интеллект принесет очень большую пользу некоммерческим организациям, и 36% согласны, что это повлияет на стратегии сбора средств. Также больше трети организаций говорят, что никто в их командах не обучен искусственному интеллекту. И опять же, это проблема не только некоммерческих организаций. 76% НКО не имеют разработанных политик по использованию ИИ, что также характерно для бизнеса.
И, наконец, 57% обеспокоены предвзятостью в алгоритмах ИИ. Но на это тоже есть свои ответы. Потому что, конечно, когда мы пользуемся инструментами искусственного интеллекта, важно понимать все риски каждого из инструментов и пользоваться не одним решением, а всем многообразием.
Среди основных проблем внедрения ИИ в НКО выделяют отсутствие практики: НКО часто не имеют никакого опыта работы с ИИ, что затрудняет разработку политик и процедур. Кроме того, НКО работают с персональными данными и поэтому должны быть особенно осторожны при использовании ИИ. Важный момент – обучение и подготовка: нехватка обученных специалистов в области ИИ может ограничивать возможности НКО.
Людмила Евстратова рекомендует НКО не бояться и начинать постепенно внедрять ИИ в работу. Начальный этап — использование ИИ для решения отдельных задач (например, генерация текстов), второй этап — разработка процессов: интеграция ИИ в более широкие процессы, такие как социальные медиа и работа с текстами. Следующим этапом может стать анализ всех процессов организации с точки зрения ИИ: рекомендуется провести анализ, чтобы определить, на каких этапах деятельности можно внедрить ИИ. Эксперт считает, что важно не ограничиваться одним инструментом ИИ, а использовать несколько нейронных сетей для получения более качественных результатов.
Основные инструменты для работы с ИИ, с которых можно начать знакомство, — это российские нейронные сети YandexGPT и GigaChat. Gamma — полезный инструмент для генерации презентаций, который позволяет создавать слайды на основе заданного текста, платформа Napkin может пригодиться для визуализации текстов в инфографику и создавать полезные визуальные материалы.
«Важно не ждать больших изменений, они не случатся сами собой, а изучать российские практики использования искусственного интеллекта в НКО, организовывать внутренние встречи с командой для обсуждения практики и потенциала использования искусственного интеллекта, — уверена Людмила Евстратова. — Также стоит обсудить с партнерами фонда и, в идеале, с технологическими партнерами идеи по использованию искусственного интеллекта в фонде или проекте».
Посмотреть запись лекции Людмилы Евстратовой в Школе СКОЛКОВО можно по ссылке.
