Toen filmcamera’s werden uitgevonden, werden mensen niet van de ene op de andere dag filmmaker. We richtten camera’s op theaterpodia en digitaliseerden wat al bestond. Het kostte ons een tijdje om ons opnieuw voor te stellen wat filmcamera’s konden ontgrendelen. De echte kans lag niet in het opnemen van toneelstukken. Het was naar buiten treden en cinema uitvinden.
Dat is waar veel non-profitorganisaties mee bezig zijn AI Vandaag. De meesten leggen het nog steeds bovenop bestaande processen, niet omdat ze niets geven om innovatie, maar omdat ze zowel de kaders missen om de juiste gebruiksscenario’s te identificeren als het vermogen om daarop te reageren.
Echte innovatie begint wanneer organisaties de ruimte, de vaardigheden en het vertrouwen hebben om zich opnieuw voor te stellen hoe impact zelf wordt geleverd op een AI-native manier.
Met AI-native bedoel ik dat we vanaf het begin opnieuw moeten nadenken over de manier waarop we problemen met AI oplossen, zodat de impact ultra-gepersonaliseerd, actueel, schaalbaar en radicaal effectiever wordt. Dit is terwijl mensen zich concentreren op empathie, vertrouwen en complex oordeel. AI is niet alleen een hulpmiddel. Het wordt onderdeel van het besturingssysteem van de sociale impact.
HET FINANCIERINGSKLOOF IS STRUCTUREEL, NIET TECHNISCH
Fast Forward – de in de VS gevestigde organisatie die zich richt op het laten groeien van het door technologie en AI aangedreven ecosysteem van non-profitorganisaties – heeft onlangs gegevens gepubliceerd in hun 2025 AI voor de mensheid rapport dat bevestigt dat door AI aangedreven non-profitorganisaties in opkomst zijn in de sociale sector. Bijna de helft van de ondervraagde door AI aangedreven non-profitorganisaties zegt echter dat de invoering van AI de kosten al heeft doen stijgen. Om hun volledige potentieel te ontsluiten, zegt 84% dat aanvullende financiering nodig is om hun werk te blijven ontwikkelen en opschalen.
“De waarheid is dat terwijl de winstgevende sector op volle kracht vooruitgang boekt op het gebied van AI, non-profitorganisaties het risico lopen achterop te raken bij de technologische curve. Velen worden gevraagd de problemen van de 21e eeuw op te lossen met technologie van de 20e eeuw”, vertelt Kevin Barenblat, medeoprichter van Fast Forward. “Het goede nieuws is dat dit een probleem is dat geld kan oplossen. Er is al momentum onder financiers die AI in de non-profitsector een impuls geven – Google.org, Patrick J. McGovern Foundation en de mensen achter Humanity AI – maar we willen dat meer filantropen voorgoed in AI investeren. Het is onze beste kans op een toekomst waarin AI ons mondiale welzijn verbetert.”
En de impactcurve die in het rapport wordt benadrukt, is indrukwekkend:
Met de kleinste budgetten (minder dan $ 100.000) dienen door AI aangedreven non-profitorganisaties gemiddeld iets minder dan 2.000 levens. Tegen de tijd dat de jaarlijkse budgetten de $1 miljoen overschrijden, stijgt het mediane bereik dramatisch naar een half miljoen mensen. Met een omzet van $5 miljoen of meer bereiken deze organisaties gemiddeld zeven miljoen levens.
Maar financiering alleen zal de kloof niet dichten. Non-profitorganisaties hebben ook toegankelijke, veilige manieren nodig om te beginnen met bouwen, zonder budgetten van zes cijfers of geavanceerde technische teams. Daarom heeft Tech To The Rescue – samen met Hugging Face, de grootste open-source AI-gemeenschap ter wereld – een praktisch, gratis AI Open Source vraag- en antwoordgids. Het helpt non-profitorganisaties bij het navigeren door meer dan twee miljoen open modellen – veilig, betaalbaar en zonder dat er een datawetenschapsteam nodig is. Het is een levende, door de gemeenschap gebouwde hulpbron die organisaties tijd, geld en verwarring bespaart door hen duidelijke kaders te bieden voor het evalueren van modellen, het begrijpen van licenties en het verantwoord bouwen. Voor veel non-profitorganisaties kunnen open modellen de AI-kosten dramatisch verlagen in vergelijking met commerciële tools – soms zelfs tot nul.
De komende 12 tot 24 maanden zullen bepalen welke organisaties het AI-for-good-tijdperk zullen leiden.
HOE AI-NATIVE TRANSFORMATIE ER IN DE PRAKTIJK UITZIET
Organisaties die de schaalbaarheidsbarrière doorbreken, gebruiken niet alleen AI. Ze herontwerpen hoe missielevering werkt.
Eén keer bouwen, overal inzetten
Het in Brazilië gevestigde Flying Labs heeft een AI-platform gebouwd voor de beoordeling van brandschade met behulp van drone- en satellietbeelden, en heeft het open source gemaakt zodat het wereldwijd kan worden geschaald. Ondersteund door hardware en training van Lenovo verwerkte het team Sentinel-2-gegevens met hoge resolutie om de Braziliaanse Forest Foundation te helpen meer dan 50 beschermde gebieden in São Paulo te monitoren. Eén build, oneindige implementaties en samengestelde rendementen voor de planeet.
Capaciteit eerst, technologie tweede
In India gebruikte Reap Benefit de steun van Lenovo onder de paraplu van de accelerator van Tech To The Rescue om eerst interne AI-capaciteiten op te bouwen. Tegenwoordig heeft hun door jongeren geleide burgerplatform meer dan 120.000 deelnemers betrokken en meer dan een miljoen hyperlokale datapunten geregistreerd. Ze automatiseren de analyse van maatschappelijke acties en personaliseren programma’s zonder dat het personeelsbestand groeit. Ze kochten geen gereedschap, ze bouwden spieren op.
Automatiseer onderwijs
Voor het Britse Reboot the Future heeft AI de tijd voor het classificeren van bronnen teruggebracht van ongeveer 2 uur naar 5 minuten voor een inhoudsbibliotheek die 22.000 docenten bedient, waardoor het team de vrijheid kreeg om de impact te vergroten. Automatisering heeft docenten niet vervangen; het maakte hun tijd vrij om zich op meer fundamentele kwesties te concentreren.
Deze doorbraken gingen niet alleen over de tools. Ze gingen over paraatheid: infrastructuur, expertise en strategisch ontwerp.
5 FINANCIERINGSVERSCHUIVINGEN OM DE AI-MULTIPLIER TE ONTGRENDELEN
In ons werk bij Tech To The Rescue komen vijf ploegen naar voren die het verschil vormen tussen pilots en transformatie:
1) Financier mensen en processen, niet alleen piloten
Ondersteun technisch talent (ingenieurs, datapersoneel, productleiders) en AI-geletterdheid op bestuursniveau. Fast Forward ontdekte dat 41% van de ondervraagde door AI aangedreven non-profitorganisaties het gebrek aan interne expertise als een groot obstakel noemt bij het adopteren van AI.
2) Beloon verantwoord experimenteren vroegtijdig
Financier ethische AI-tests voordat de resultaten perfect zijn. Voor organisaties die net zijn begonnen, raadt Fast Forward aan om een AI-beleid te ontwikkelen om het gebruik te begeleiden. Ze maakten het creëren van een beleid gemakkelijk met hun gratis AI-beleidsbouwer voor non-profitorganisaties.
3) Maak van bestuur een ‘first mile’-investering
AI-strategie is organisatiestrategie. Financier leiderschapscapaciteit vóór de schaalvergroting, niet erna.
4) Financier de prototypefase
Onbeperkt kapitaal ontsluit data-infrastructuur en experimenten. Lean innovators bouwen vaak aan de toekomst, als ze de ruimte krijgen.
5) Betaal voor gedeelde infrastructuur, niet voor parallelle inspanningen
Drieënveertig procent van de door Fast Forward ondervraagde door AI aangedreven non-profitorganisaties maakt al gebruik van open source-tools. Fundeer gedeelde lagen waar één gebouw velen ten goede komt.
HET MAKE-OR-BREAK-MOMENT VAN DE FILANTROPIE
De problemen waar we om geven – van de mondiale gezondheidszorg tot klimaatbestendigheid – zullen niet wachten terwijl we analoge modellen digitaliseren. Gereedschappen volgen de capaciteit, en niet andersom. Dat is de verandering die filantropie moet maken. Het dichten van deze kloof is niet optioneel. Het is de verborgen vermenigvuldiger van filantropie voor miljoenen levens.
Jacek Siadkowski is medeoprichter en CEO van Tech To The Rescue.
