Financiación de Impacto Social: Deje de Apoyar Soluciones de IA Obsoletas

El sector de impacto social se encuentra en una coyuntura crítica, con muchas organizaciones que aún canalizan recursos hacia soluciones obsoletas mientras afirman perseguir un futuro mejor. Esta perspectiva, compartida por Jacek Siadkowski, CEO y cofundador de Tech To The Rescue, se deriva de su vasta experiencia en el campo, culminando con la coorganización por parte de su equipo de los premios Impact Awards inaugurales en la Cumbre Global "IA para el Bien" en Ginebra. La revisión de cientos de solicitudes para estos premios subrayó una idea crucial: la inteligencia artificial (IA) no es meramente una mejora incremental o un complemento superficial a los procesos existentes; representa un cambio de paradigma fundamental que redefinirá cómo se realiza el trabajo de impacto social, o si se puede realizar en absoluto.

A pesar de este potencial transformador, una porción significativa de la financiación filantrópica y pública continúa respaldando la innovación "segura". A medida que la financiación global se reduce, los recursos menguantes a menudo se dirigen a programas de capacitación esenciales y proyectos piloto que no abordan el trabajo más profundo y fundamental de construir organizaciones verdaderamente nativas de IA. Peor aún, algunas iniciativas simplemente integran la IA en modelos anticuados como mejoras cosméticas. Este enfoque no es solo un error táctico, sino un fallo sistémico, con consecuencias reales para comunidades que no pueden permitirse perder tiempo precioso.

La Ilusión de la Preparación

Si bien la experimentación es vital para la innovación, muchas estrategias actuales de "mejora de habilidades en IA" se quedan cortas. Prometen una transformación profunda, pero a menudo solo ofrecen una adopción superficial de herramientas, enseñando a las organizaciones sin fines de lucro a usar chatbots o software prefabricado sin instigar un cambio en la mentalidad subyacente o la estructura organizacional. Las herramientas por sí solas no pueden cerrar la brecha creciente entre las organizaciones de hoy y las realidades del mañana. Los expertos predicen que para 2027, la tecnología se comunicará cada vez más directamente con otras tecnologías. Sin embargo, la respuesta actual a menudo implica traducir flujos de trabajo del siglo XX en software del siglo XXI, optimizando los aspectos equivocados. El sector no está logrando en gran medida preparar a las organizaciones de impacto social para un futuro dominado por el aprendizaje automático, los modelos de lenguaje grandes y los sistemas de decisión autónomos. Es como proporcionar martillos y esperar que reparen microchips.

La industria misma tiene cierta responsabilidad en este estancamiento. Los ciclos de financiación a menudo están diseñados para recompensar propuestas seguras y progreso incremental, desalentando inadvertidamente el cambio audaz y transformador.

Visualizando el Impacto Nativo de la IA

Los proyectos revisados en la Cumbre "IA para el Bien" ofrecieron una clara distinción entre enfoques efectivos e ineficaces. Varias iniciativas galardonadas ejemplifican el tipo de futuro nativo de IA y basado en asociaciones que se necesita con urgencia:

• CareNX Innovations: Desarrolló un sistema de monitoreo fetal impulsado por IA para clínicas rurales que carecen de especialistas, reduciendo significativamente las 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 en entornos de baja alfabetización y baja conectividad. Sus modelos de lenguaje grandes se adaptan a contextos específicos en lugar de ofrecer consejos genéricos.
• Sophia de Spring ACT: Un chatbot impulsado por IA que ofrece soporte seguro, anónimo y multilingüe a supervivientes de violencia doméstica en todo el mundo, demostrando cómo las consideraciones éticas y el impacto pueden integrarse desde el principio.

Estos ejemplos no son meras demostraciones; son modelos operativos de cómo la IA puede fomentar soluciones resilientes y centradas en el ser humano cuando se financian e implementan adecuadamente.

Financiar la Disrupción, No los Complementos

Para los financiadores, el llamado a la acción es claro: dejen de financiar cambios superficiales e inviertan en iniciativas verdaderamente transformadoras. Busquen socios que no solo estén interesados en usar la IA, sino que estén preparados para convertirse fundamentalmente en nativos de la IA. Esto requiere apoyar a organizaciones dispuestas a reconsiderar por completo su prestación de servicios, medición de impacto y colaboración intersectorial. Significa respaldar a aquellos preparados para fusionarse, asociarse o incluso desmantelar sus antiguos modelos para servir mejor a las comunidades. El sector no puede permitirse seguir financiando organizaciones no gubernamentales (ONG) que simplemente añaden la IA como una característica; el imperativo es construir la próxima generación de organizaciones de impacto social diseñadas desde cero para un mundo impulsado por la IA.

Un Futuro en el que Vale la Pena Invertir

El futuro imaginado es uno en el que las organizaciones sin fines de lucro superan los enfoques aislados, construyendo una infraestructura compartida —datos, modelos, plataformas— para abordar los desafíos a escala. Pequeños equipos, empoderados por la IA, comprimirán los plazos y reducirán los costos, haciendo que las soluciones sean accesibles incluso en las áreas con mayores restricciones de recursos. En este futuro, la experiencia humana se centrará en la empatía, la ética y el contexto hiperlocal, mientras que la tecnología se encargará de las tareas repetibles, predecibles y escalables.

El programa "IA para Agentes de Cambio" de Tech To The Rescue ya ha trabajado con más de 100 organizaciones, ayudándolas a desarrollar estrategias de IA, acceder a herramientas asequibles y diseñar soluciones prácticas para la respuesta a crisis, la atención médica y la educación. Sin embargo, muchas organizaciones sin fines de lucro aún luchan con la implementación y la escalabilidad. El principal obstáculo no es la falta de herramientas, sino el desafío de la autodestrucción antes de que las fuerzas externas lo exijan.

Para donantes, inversores y formuladores de políticas, el papel no es garantizar la comodidad organizacional, sino maximizar la eficacia. Esto significa apoyar a organizaciones preparadas para los desafíos inherentes a la innovación: aquellas comprometidas con la construcción de sistemas compartidos sobre los propietarios, y aquellas dispuestas a ser responsables de los resultados en lugar de solo las actividades. Este enfoque inevitablemente implica aceptar un grado de fracaso, ya que la alternativa es perpetuar las ineficiencias existentes mientras se afirma lograr un cambio.

El sector de impacto social ha estado demasiado tiempo atrapado en un ciclo de discusión, talleres y estrategia, lo que ha resultado en un progreso lento. El mundo necesita una acción decisiva. Para 2030, el panorama del impacto social será radicalmente diferente. Muchas organizaciones sin fines de lucro probablemente se fusionarán o dejarán de existir. Las que permanezcan serán nativas de IA, altamente colaborativas y enfocadas implacablemente en resultados medibles. Para financiar lo que realmente importa en 2030, la inversión debe comenzar ahora en aquellos que están construyendo activamente ese futuro.