Künstliche Intelligenz und Daten für die Philanthropie nutzbar machen: Die internationale Perspektive
Im philanthropischen Sektor besteht zunehmend die Einsicht, dass die strategische Nutzung von Daten und der Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) ein grosses Potenzial für Stiftungen bedeuten kann. Daten ermöglichen es, komplexe Herausforderungen besser zu verstehen, Muster zu erkennen und Fortschritte besser zu verfolgen.
Eine daten- und evidenzbasierte Philanthropie stärkt letztendlich die Wirkung der philanthropischen Aktivitäten und schafft mehr Transparenz gegenüber einer breiten Öffentlichkeit. Auch Stiftungen ausserhalb der Schweiz experimentieren innerhalb ihrer Organisationen mit KI, suchen nach Wegen für die noch bessere Nutzung von Daten und mehr stiftungsübergreifenden Kollaborationen.
Philea publishes study on: Data Science, AI and Data Philanthropy in Foundations
Der Reifegrad bei den internen daten- und AI-bezogenen Aktivitäten variiert dabei stark. Einige Stiftungen nehmen eine Vorreiterrolle ein, während andere wiederum Zurückhaltung üben. Philea, die Philanthropy Europe Association, hat im Februar eine Studie über die Nutzung von KI und Daten innerhalb unterschiedlicher europäischer Stiftungen veröffentlicht und kommt zum Schluss, dass trotz des erkannten Potenzials, dieses noch zu wenig ausgeschöpft und eine Notwendigkeit für verstärkte Investitionen in die Dateninfrastruktur und interne Kompetenzen existiert. In Gesprächen mit Akteuren aus dem dänischen Sektor und den USA kristallisierte sich heraus, dass viele Stiftungen keine Notwendigkeit zum Wandel sehen und grosse Vorbehalte und vor allem auch Ängste vor dem „Robot in the Loop“ haben. Sie befürchten etwa, dass ihr jahrelang aufgebautes Wissen und Expertise nicht mehr benötigt und durch automatisiertes Matchmaking ersetzt wird. Eine der Herausforderungen besteht darin, dass die Besonderheiten philanthropischer Aktivitäten spezialisierte Tools erfordern, welche über die gängigen Anwendungen hinausgehen, und komplexen Anforderungen entsprechen müssen, die es so heute noch gar nicht gibt.
Ein spannendes Beispiel, wie Daten mehr Transparenz und Erkenntnisse generieren können, ist die Novo Nordisk Foundation, welche auf ihrer Website alles transparent macht. Es ist beispielsweise direkt einsehbar, wie viele Anträge gerade in der Pipeline sind, wie viel Geld für welche Art von Projekten gesprochen wird.
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