Come l’IA può aiutare il Terzo Settore ad analizzare, capire e comunicare informazioni complesse

Ogni giorno, organizzazioni del Terzo Settore, ONG, realtà della cooperazione, fondazioni e gruppi civici raccolgono e utilizzano dati: indicatori di progetto, report di monitoraggio, survey, dati pubblici, fonti istituzionali, dataset aperti, documenti di ricerca. Eppure,
avere dati non significa automaticamente riuscire a usarli bene.

Spesso le informazioni sono disperse in fogli di calcolo, report PDF, piattaforme diverse o database difficili da interrogare. Altre volte i dati ci sono, ma non è semplice capire quali domande porre, quali pattern osservare, quali informazioni comunicare e come trasformarle in qualcosa di comprensibile anche per chi non è specialista.

È qui che l’intelligenza artificiale (IA) può diventare interessante.
Non solo come strumento per generare testi, ma come supporto per esplorare, organizzare, analizzare e raccontare meglio informazioni complesse, accorciando la distanza tra dati grezzi e conoscenza utile.
Naturalmente, il valore non sta nell’automatizzare tutto. Sta nel costruire un flusso di lavoro in cui l’IA aiuta a velocizzare alcune fasi, mentre le persone mantengono il controllo sulle domande e l’output, sulle fonti, sull’interpretazione e sulla comunicazione dei risultati.

Alcuni progetti internazionali mostrano molto bene cosa può succedere quando dati complessi, IA e visualizzazione lavorano insieme.

Climate TRACE: rendere visibili le emissioni

Un primo esempio è Climate TRACE, una coalizione globale non profit che utilizza satelliti, tecniche di remote sensing e intelligenza artificiale per monitorare le emissioni di gas serra e altri inquinanti in tutto il mondo. La piattaforma mette a disposizione dati aperti e consente di esplorare emissioni per settore, territorio, fonte emissiva e arco temporale.

Il punto interessante, qui, non è solo la quantità di dati raccolti. È il modo in cui quei dati vengono resi leggibili.

Le emissioni sono un fenomeno enorme, distribuito, spesso invisibile. Climate TRACE prova a trasformarlo in qualcosa che si può osservare: una mappa, un inventario, un sistema di confronto tra luoghi, settori e fonti. La piattaforma dichiara di aggregare informazioni da centinaia di milioni di asset emissivi, rendendo esplorabile un fenomeno che altrimenti resterebbe astratto o confinato a report tecnici.

Per chi lavora su ambiente, advocacy climatica, politiche pubbliche o accountability, questo è un esempio molto concreto di come l’IA possa contribuire a rendere più accessibili dati difficili da misurare e da comunicare.

Global Fishing Watch: trasformare segnali satellitari in trasparenza

Un secondo esempio è Global Fishing Watch, organizzazione non profit nata per aumentare la trasparenza sull’attività umana in mare.
La sua mappa aperta utilizza dati satellitari, sistemi di tracciamento delle imbarcazioni e machine learning per visualizzare attività di pesca, movimenti delle navi, incontri tra imbarcazioni e presenza di pescherecci in diverse aree del mondo.

Anche in questo caso, l’IA è parte del processo che permette di trasformare miliardi di segnali e posizioni in informazioni osservabili. Global Fishing Watch spiega di usare modelli di machine learning per riconoscere pattern nei grandi dataset, classificare imbarcazioni e identificare attività di pesca apparente a partire dai movimenti delle navi.
Il risultato è una piattaforma che può essere usata da governi, ricercatori, giornalisti, ONG e operatori del settore per analizzare ciò che accade in mare, identificare aree di interesse, monitorare attività sospette o sostenere politiche di tutela degli ecosistemi marini.

Anche in questo caso, dati tecnici e difficili da interpretare diventano una mappa accessibile.

DataKind e Humanitarian Data Insights Project: fare domande ai dati in linguaggio naturale

Un terzo esempio utile arriva da DataKind , organizzazione non profit che lavora sull’uso di dati e intelligenza artificiale per l’impatto sociale. Insieme a Save the Children e Microsoft, DataKind ha lanciato lo Humanitarian Data Insights Project, un’iniziativa pensata per esplorare come l’IA generativa possa aiutare gli operatori umanitari ad accedere più facilmente a dati complessi e trasformarli in insight utili per l’azione.

Il progetto nasce da un problema molto concreto: nelle crisi umanitarie, i dati sono essenziali per pianificare interventi, coordinare attori diversi e definire priorità, ma spesso sono dispersi tra report, fogli di calcolo, piattaforme e documenti. Questo rende lenta e complessa l’analisi, soprattutto per chi non ha competenze tecniche avanzate.

La soluzione proposta da DataKind è lo Humanitarian AI Assistant, un assistente conversazionale basato su modelli linguistici che consente di interrogare dataset complessi in linguaggio naturale, condurre analisi e adattare la presentazione delle informazioni, per esempio sotto forma di grafici o tabelle.È importante precisare che il progetto risulta presentato come beta / pre-release, quindi non va inteso come una piattaforma pubblica già stabile o sempre disponibile. Il suo valore, in questo contesto, non è quello di offrire uno strumento pronto da usare immediatamente, ma di mostrare una direzione molto concreta: rendere più accessibile l’analisi dei dati anche a persone che non hanno competenze avanzate di programmazione o data science.

Il filo rosso: dati più leggibili, più interrogabili, più utili

Climate TRACE, Global Fishing Watch e DataKind lavorano su ambiti molto diversi: clima, oceani, crisi umanitarie. Ma hanno qualcosa in comune:
in tutti e tre i casi, l’IA viene usata per affrontare dati complessi e trasformarli in qualcosa di più leggibile, esplorabile e utilizzabile:

• Le emissioni diventano mappe e inventari aperti.
• I movimenti delle imbarcazioni diventano visualizzazioni navigabili.
• I dati umanitari diventano interrogabili anche attraverso domande in linguaggio naturale.

Per il Terzo Settore, il messaggio è importante. L’IA non serve solo a produrre contenuti più velocemente. Può aiutare a lavorare meglio con le informazioni che già abbiamo o che possiamo raccogliere, rendendo più efficiente il passaggio tra dati, analisi e comunicazione.

Non tutte le organizzazioni devono costruire piattaforme globali come Climate TRACE o Global Fishing Watch. Ma il principio può essere applicato anche su scala più piccola, per esempio, in un progetto di monitoraggio e valutazione, in un report di advocacy, in una campagna data-driven, in un’analisi di bisogni territoriali, in una dashboard interna o in una ricerca basata su open data.

La domanda diventa quindi: come possiamo usare l’IA non solo per fare prima, ma per costruire workflow più chiari, verificabili e utili?

Dal potenziale alla pratica:
il webinar gratuito su AI for Civic Data

È proprio da questa domanda che nasce AI for Civic Data, il nuovo bootcamp internazionale di ImpactSkills, realizzato in collaborazione con Open Cooperazione e Civic Literacies e pensato per professioniste e professionisti che lavorano con dati nel non profit, nella cooperazione internazionale, nell’advocacy, nel monitoraggio e valutazione, nella comunicazione e negli open data. L’obiettivo è imparare a costruire workflow assistiti dall’IA lungo tutto il ciclo di un progetto dati: dalla ricerca e verifica delle fonti alla pulizia dei dati, dall’analisi alla presentazione dei risultati.

Il corso sarà presentato online, con un webinar gratuito in inglese Martedì 9 giugno, dalle 17:30 alle 18:30 CET. Durante l’incontro verranno presentati il programma, la metodologia, i workflow che saranno costruiti durante il corso e sarà possibile incontrare il docente Cédric Lombion, civic tech e open data practitioner con esperienza internazionale in progetti di data literacy, open data e trasparenza.

Se ti interessa capire come l’IA può aiutare a trasformare dati complessi in analisi più accessibili, visualizzazioni più chiare e output più utili per il lavoro civico e sociale, il webinar è il punto di partenza ideale!

Per approfondire

• Climate TRACE — piattaforma per il monitoraggio indipendente delle emissioni globali.
• Climate TRACE Explore — mappa interattiva per esplorare dati su emissioni e fonti emissive.
• Global Fishing Watch — organizzazione non profit per la trasparenza sull’attività umana in mare.
• Global Fishing Watch Map — mappa aperta per visualizzare attività di pesca e movimenti delle imbarcazioni.
• DataKind – Humanitarian Data Insights Project — caso studio sull’uso dell’IA generativa per rendere più accessibili dati umanitari complessi.
• DataKind – Humanitarian Action — pagina di contesto sul lavoro di DataKind nel settore umanitario.
• Data Recipes AI – GitHub — repository open source del progetto, indicato come pre-release.
• AI for Civic Data – ImpactSkills — pagina del bootcamp.
• Webinar gratuito di presentazione — programma e iscrizione.