Accompagnare il Terzo settore verso l’Ai, nuova sfida filantropica

È ormai da tempo che il Terzo settore si muove in un contesto di pensiero e di pratica sempre più complesso. I bisogni esplodono, narrative apocalittiche e prepotenti arrivano da oltreoceano, le nubi della guerra si ammassano lente anche sull’Europa, il supporto dell’istituzione pubblica vacilla (quando non si riduce drasticamente) e gli ambiti costruttivi dove dominano solidarietà e quiete sembrano sempre più ridotti.

È anche da tempo ormai che la filantropia è incoraggiata a pensare a un sostegno diverso nei confronti del Terzo settore, cuore pulsante del suo mandato. Si parla spesso, su VITA e nei principali eventi dedicati, di cambiamento sistemico, di fiducia, di sostenibilità e, ultimamente, anche di speranza: ingredienti fondamentali per un cambiamento nell’approccio alle relazioni che è prima di tutto un cambiamento di pensiero. Eppure, la filantropia continua a muoversi all’interno di assetti consolidati, che rendono complesso tradurre questi orientamenti in cambiamenti concreti. Allora, che fare?

Valori e competenze

Il nodo centrale sta nel riconoscere che speranza, fiducia, pensiero sistemico, orientamento al lungo termine non appartengono al registro dei valori, ma a quello delle competenze.

In linea con il modello delle competenze trasformative per lo sviluppo sostenibile (come gli Inner development goals – Idgs, un framework costruito da studiosi e responsabile di risorse umane di tutto il mondo, ndr), non ci aiuta posizionarli nel campo dei valori o trattarli come buon senso.

Sono competenze, e questo cambia tutto: perché si possono allenare, coltivare, addirittura misurare, e attorno ad esse si possono costruire culture organizzative favorevoli e feconde.

Allora, da dove partire? L’introduzione dell’Intelligenza artificiale – Ai nella filantropia può essere una leva potente per lavorare sulle competenze trasformative, perché non è soltanto una questione di strumenti, ma di governo delle decisioni e di attribuzione di senso. Ogni volta che un sistema dell’Ai viene utilizzato per orientare priorità, selezionare progetti o supportare la valutazione dell’impatto, non si limita a elaborare dati, ma contribuisce a stabilire cosa è rilevante e cosa può essere trascurato. Quando questi criteri restano impliciti, la tecnologia non semplifica, ma amplifica. E rende più difficili da discutere delle scelte – apparentemente consolidate – che dovrebbero restare politiche e collettive. Un esempio concreto per rendere espliciti questi criteri nella filantropia risiede nel processo di confronto e apprendimento che porta alla definizione di una policy sull’uso dell’Ai.

Chiarire le regole, nodo cruciale

Chiarire insieme principi guida, esplicitando le modalità d’integrazione (“Usiamo/Non usiamo l’Ai quando…”, “Dichiariamo esplicitamente che…”, “Chiediamo che venga dichiarato…”) non è un esercizio formale, ma un passaggio sostanziale. Per essere efficace, questo lavoro deve essere partecipato, dalla governance allo staff operativo, così da garantire non solo coerenza con le pratiche in essere, ma anche allineamento con i valori fondanti dell’istituzione. È in questo processo che si rafforzano competenze trasformative come la fiducia, la capacità di prendere decisioni condivise e di mettere in prospettiva implicazioni e conseguenze.

Lo stesso vale per l’uso dell’Ai nei processi organizzativi interni. Se introdotta per “supportare” la gestione delle persone, l’Ai può diventare uno strumento di apprendimento condiviso oppure un meccanismo di delega silenziosa. Quando ciò avviene, in assenza di spazi strutturati di confronto, rischia di rafforzare gerarchie esistenti, trasformando processi complessi di valutazione in automatismi difficili da contestare. In questi casi, non è l’algoritmo a decidere al posto delle persone, ma l’organizzazione a rinunciare progressivamente al proprio esercizio di giudizio. Pensiamo, ad esempio, ad una fondazione che abbia la necessità di valutare, all’interno di un processo di lavoro in cui venga adottata l’Ai, dove sia indispensabile il giudizio umano (il cosiddetto human-in-the-loop). Sarebbe impensabile affrontare un simile esercizio senza aver prima mappato i flussi di lavoro e senza un consenso su quali passaggi siano più significativi per l’attività filantropica: dalla scrittura dei bandi alla valutazione dei progetti, dalla comunicazione alla rendicontazione. Decidere dove l’Ai può supportare e dove, invece, è necessario un intervento umano diventa così una scelta strategica, non una scorciatoia operativa, capace di rafforzare sia le competenze di speranza che di consapevolezza di sè.

Formazione: non “se” usare l’Ai ma “come”

Analogamente, nei percorsi di formazione, la scelta non è semplicemente se usare o non usare l’Ai, ma come usarla. Se viene introdotta e proposta come competenza tecnica, contribuirà a segmentare ulteriormente la distanza tra chi sa e chi non sa. Se invece viene concepita come un oggetto di riflessione condivisa, costringerà ad interrogarsi su come si formulino le domande, su quali ipotesi guidino le risposte e su come si costruisca senso in contesti complessi. Immaginiamo una fondazione che decida di utilizzare l’Ai per riscrivere il testo di un bando o l’estratto di un progetto, per prioritizzare i temi di un intervento o per analizzare dati raccolti sul campo. Le persone coinvolte nel processo di apprendimento non saranno chiamate solo a valutare se il risultato sia più chiaro o più efficace, ma a interrogarsi su come cambia il senso dell’autenticità e dell’originalità di ciò che viene prodotto con o senza Ai. In questi casi, emergono questioni etiche, oltre che strategiche e funzionali: chi è l’autore? chi è responsabile delle scelte? quali criteri guidano ciò che viene enfatizzato o escluso? Domande di fronte alle quali la filantropia non può sottrarsi. È in questo spazio che pensiero critico e pensiero sistemico cessano di essere aspirazioni astratte, per diventare competenze praticate.

L’idea che qui si propone è che l’Ai possa rappresentare, per le fondazioni, un banco di prova della capacità di accogliere, comprendere e governare la complessità, assumendosi il compito – più esigente, più profondo, più rivoluzionario – di orientare il cambiamento.

Foto di apertura Jonathan Kemper su Unsplash