Ogni tanto qualcuno ci chiede:
quali algoritmi e quali AI utilizziamo al Bando nella matassa?
È una domanda comprensibile: negli ultimi anni quasi tutte le piattaforme che si occupano di finanziamenti raccontano l’intelligenza artificiale come qualcosa che risponde attraverso chatbot, collega in automatico i bandi perfetti per te, ti suggerisce come procedere, rilegge i tuoi progetti.
Non noi. Utilizziamo le AI ogni giorno ma non vogliamo che siano loro a fare il lavoro per cui esiste Il Bando nella matassa.
La differenza, per noi, è decisiva.
Le AI nella ricerca bandi
Quando si parla di intelligenze artificiali applicate ai bandi, quasi tutti si chiedono quanto velocemente riusciranno a trovare quello giusto. Ma se tra qualche anno tutti avranno accesso agli stessi strumenti di ricerca, trovare un’opportunità non sarà più il problema.
Lo sarà capire cosa farne: se vale la pena investirci tempo, se è coerente con la strategia dell’organizzazione, se rafforza il suo funding mix o rischia di diventare l’ennesimo progetto scollegato dal resto. Sono domande che non nascono dalla lettura di un documento, ma dall’incontro tra quel documento, la conoscenza dell’organizzazione, l’esperienza accumulata negli anni e il confronto dentro l’équipe.
Per questo non abbiamo mai pensato a Il Bando nella matassa come a un database. Ma come a uno strumento che aiuta le organizzazioni a leggere il proprio ecosistema di finanziamento, non soltanto a cercare bandi.
Verificare non è interpretare
Le AI ci aiutano ogni giorno a fare un lavoro che, da sole, non riusciremmo più a svolgere con la stessa profondità: leggere grandi quantità di documenti, confrontare programmi di finanziamento, verificare le scadenze, ricostruire la storia di un ente finanziatore, analizzare i dati che arrivano da CRM e newsletter. Ma non si fermano lì. Le usiamo anche per pensare insieme: per mettere alla prova una prima ipotesi, cercare il controesempio che la smentisce, formulare la domanda che da sole non ci saremmo poste. Sono strumenti utili proprio perché non si accontentano della prima lettura.
Quello che non chiediamo loro è di decidere al posto nostro. Verificare una scadenza non è interpretare un bando, e nemmeno ragionare insieme alle AI è la stessa cosa che decidere. Controllare se una scadenza è stata prorogata è un conto; capire se quel bando racconta un cambiamento nella strategia di un finanziatore è un altro.
Confrontare decine di documenti è un conto; accorgersi che dietro documenti apparentemente diversi stanno emergendo le stesse priorità – e scegliere di scriverlo, di dirlo a un’organizzazione – è un altro ancora, ed è quello che resta nostro. Non perché le AI non siano capaci di arrivarci, ma perché quella lettura, quando arriva a chi si fida di noi, deve avere dietro un nome e una responsabilità precisa.
Per lo stesso motivo non chiediamo loro di restringere le possibilità, ma di allargarci il contesto. Ogni settimana leggiamo programmi europei, report di fondazioni, ricerche sul terzo settore, documenti strategici, politiche pubbliche. Le AI ci aiutano a collegare fonti che, lette separatamente, difficilmente entrerebbero in dialogo – un orientamento comparso in un programma europeo che ricorda una scelta fatta mesi prima da una fondazione internazionale, un tema ricorrente che attraversa finanziatori diversi. Ma non sono loro a dirci se quelle connessioni sono davvero significative. Quello nasce dal confronto tra noi, e spesso dal dubbio – una postura che sappiamo tenere noi; le AI, per come sono costruite, tendono piuttosto ad assecondare chi le interroga che a metterlo in discussione.
La memoria che custodiamo
Negli anni – dodici, ormai – abbiamo costruito una conoscenza che viene dall’aver letto, verificato e analizzato più di 40.000 bandi e oltre 5.000 enti finanziatori, uno per uno. È da questo lavoro che si sono sedimentate una memoria collettiva e competenze molteplici, che oggi mettiamo a disposizione tanto della nostra équipe quanto delle organizzazioni che seguiamo: le domande che ci siamo poste, le parole che abbiamo scelto, gli errori corretti, le discussioni che ci hanno fatto cambiare idea. Se non viene coltivata, questa memoria rischia di disperdersi. Le AI non la creano; ci aiutano a non perderla.
Quando prepariamo una newsletter, un webinar o una ricerca, non ripartiamo ogni volta da zero: le AI ci permettono di ritrovare un ragionamento costruito mesi – o anni – prima, collegarlo a uno nuovo, farlo evolvere. Non è solo memoria: è competenza, quella che nel tempo si trasferisce da una persona all’altra dentro l’équipe, invece di restare chiusa nella testa di chi l’ha maturata per prima – ed è la stessa competenza che restituiamo, in forme diverse, a chi si affida a Il Bando nella matassa. Usare le AI per sostenerla e farla circolare così richiede tempo e risorse. Ma è probabilmente uno degli investimenti più importanti che stiamo facendo.
Un algoritmo senza nome
Molte piattaforme presentano la propria intelligenza artificiale come un nuovo membro del team, le danno un nome, le attribuiscono un ruolo. Noi abbiamo scelto diversamente.
Se ricevete un suggerimento sul vostro funding mix, una lettura di un bando o una riflessione su un finanziatore, vogliamo che sappiate chi se ne assume la responsabilità: Stefania, Eugenia, Greta, Erica, Marta. Lo stesso vale quando leggete una delle nostre schede: c’è sempre il nome della persona che l’ha compilata. Persone, con la loro esperienza, i loro dubbi, il loro giudizio. L’intelligenza artificiale propone; la responsabilità ha un nome e un cognome.
Abbiamo deciso di non delegarle il giudizio. Perché immaginiamo un futuro in cui trovare informazioni sarà sempre più semplice, e proprio per questo diventerà sempre più prezioso chi sa aiutare un’organizzazione a capire quali di quelle informazioni meritano davvero di orientare le sue scelte.