Impacto Social: Financie Soluciones Nativas de IA, No Enfoques Obsoletos

Una parte significativa del sector del impacto social continúa asignando recursos a soluciones obsoletas, a pesar de las aspiraciones de progreso futuro. Esta observación proviene de un líder destacado en el ecosistema global de tecnología para el bien, quien recientemente habló en la Cumbre Global de IA para el Bien en Ginebra. Allí, el equipo de Tech To The Rescue coorganizó los premios inaugurales Impact Awards con la ONU, revisando cientos de solicitudes. Una conclusión clave fue clara: la inteligencia artificial (IA) no es simplemente una actualización tecnológica o un complemento superficial; representa un cambio de paradigma fundamental destinado a redefinir cómo se realiza el trabajo de impacto social.

Sin embargo, a medida que la financiación global se reduce, muchas filantropías bien intencionadas y financiadores públicos siguen gravitando hacia lo que perciben como innovación "segura". Esto a menudo se traduce en dirigir fondos limitados a programas de capacitación esenciales y proyectos piloto, frecuentemente sin el trabajo fundacional más profundo requerido para construir organizaciones verdaderamente nativas de IA. Peor aún, algunos simplemente integran la IA como una característica cosmética en modelos existentes y obsoletos. Este enfoque no es meramente un error táctico, sino un fracaso sistémico, con consecuencias tangibles para las comunidades que pierden un tiempo precioso cuando estrategias ineficaces reciben financiación.

Una postura común dentro del sector es una declaración de preparación, sin embargo, muchas estrategias actuales de "mejora de habilidades en IA" no logran una verdadera transformación. Si bien la experimentación es crucial para la innovación, estas iniciativas a menudo solo brindan una adopción de herramientas a nivel superficial. Las organizaciones sin fines de lucro podrían aprender a usar chatbots o software prefabricado, pero sin un cambio correspondiente en la mentalidad subyacente o la estructura organizacional. Simplemente proporcionar herramientas no cerrará la brecha cada vez mayor entre las organizaciones de hoy y la realidad impulsada por la IA del mañana. Los expertos predicen que para 2027, la tecnología se comunicará cada vez más con la tecnología, sin embargo, muchas organizaciones todavía están adaptando los flujos de trabajo del siglo XX al software del siglo XXI, optimizando los elementos incorrectos. Esto deja a las organizaciones de impacto social sin preparación para un futuro definido por el aprendizaje automático, los grandes modelos de lenguaje y los sistemas de decisión autónomos. Se argumenta que el sector ha contribuido inadvertidamente a esto al recompensar propuestas seguras, elogiar el incrementalismo y diseñar ciclos de financiación que evitan la complejidad, para luego expresar sorpresa cuando no se materializa un cambio significativo.

Las ideas de la Cumbre de IA para el Bien proporcionaron una visión clara tanto de los éxitos como de los errores dentro del sector. Varios proyectos galardonados ejemplifican el tipo de futuro nativo de IA y basado en asociaciones que se necesita:

• CareNX Innovations desarrolló un sistema de monitoreo fetal impulsado por IA para clínicas rurales que carecen de especialistas, contribuyendo significativamente a la reducción de muertes infantiles prevenibles. Esto representa no solo la automatización, sino la creación de nuevas capacidades médicas accesibles.
• SmartCatch de WorldFish integra aprendizaje automático, visión por computadora y reconocimiento de especies en el dispositivo para ayudar a los pescadores de pequeña escala a gestionar capturas sostenibles mientras combaten la pérdida de biodiversidad. Esta es una intervención a nivel de sistema diseñada para ser inclusiva.
• Farmer.Chat de Digital Green proporciona asesoramiento agrícola localizado y basado en voz, adaptado para entornos con baja alfabetización y baja conectividad. Sus grandes modelos de lenguaje se adaptan a contextos específicos, yendo más allá de consejos genéricos.
• Sophia de Spring ACT es un chatbot impulsado por IA que ofrece apoyo seguro, anónimo y multilingüe a sobrevivientes de violencia doméstica en todo el mundo, demostrando cómo las consideraciones éticas y el impacto pueden ser fundamentales para el desarrollo de la IA.

Estos ejemplos no son meras demostraciones; son modelos operativos de cómo la IA puede fomentar soluciones resilientes y centradas en el ser humano, siempre que exista la voluntad de financiarlas.

Para los financiadores, el llamado a la acción es ir más allá de los ajustes superficiales e invertir en un cambio transformador. Esto significa buscar socios que no sean solo usuarios de IA, sino aquellos listos para convertirse en nativos de IA, organizaciones dispuestas a repensar fundamentalmente la prestación de servicios, la medición del impacto y la colaboración intersectorial. Necesita respaldar a aquellos preparados para fusionar, asociarse o incluso desmantelar sus viejos modelos para servir mejor a las comunidades. El sector no puede permitirse seguir financiando organizaciones que simplemente añaden la IA como una característica; en cambio, debe apoyar el desarrollo de la próxima generación de organizaciones de impacto social diseñadas desde cero para un mundo centrado en la IA.

Este futuro prevé que las organizaciones sin fines de lucro colaboren más allá de los silos, construyendo infraestructura compartida, incluidos datos, modelos y plataformas, para abordar desafíos a escala. Imagina pequeños equipos aprovechando la IA para comprimir plazos y costos, haciendo que las soluciones sean accesibles incluso en las regiones con mayores restricciones de recursos. En esta visión, la experiencia humana se concentra en la empatía, la ética y el contexto hiperlocal, mientras que la tecnología maneja eficientemente tareas repetibles, predecibles y escalables.

Las organizaciones que trabajan en este espacio han observado que la principal barrera para el progreso no es la falta de herramientas, sino la capacidad interna de auto-disrupción antes de que las fuerzas externas lo necesiten. Para los donantes, inversores y formuladores de políticas, el imperativo no es garantizar la comodidad organizacional, sino maximizar la eficacia. Esto implica invertir en organizaciones preparadas para una rápida evolución, aquellas comprometidas con la construcción de sistemas compartidos en lugar de propietarios, y aquellas responsables de resultados tangibles, no solo actividades. Tal enfoque implica inherentemente aceptar un grado de fracaso en el camino, reconociendo que la alternativa es perpetuar las ineficiencias existentes a mayor escala.

El sector del impacto social a menudo se ha caracterizado por un ciclo de discusión, talleres y elaboración de estrategias, lo que resulta en un progreso lento. El panorama global actual exige acción sobre marcos adicionales. Para 2030, se proyecta que el sector del impacto social se vea significativamente diferente. Muchas organizaciones sin fines de lucro pueden fusionarse o dejar de existir, mientras que las que permanezcan serán nativas de IA, altamente colaborativas y enfocadas implacablemente en lograr resultados medibles. Para financiar iniciativas que realmente importarán en 2030, la inversión debe priorizar a aquellos que construyen activamente este futuro transformador ahora.