Искусственный интеллект и НКО: технологии для социальных изменений

19 сентября 2025 года на МВЦ Казань-Экспо в рамках Международного форума «Kazan Digital Week-2025» прошел круглый стол на тему «Искусственный интеллект и НКО: технологии для социальных изменений», организованный по инициативе Общественной палаты Республики Татарстан.

В нем приняли участие руководители и представители некоммерческих организаций Республики Татарстан и других регионов России, члены Общественной палаты РТ, бизнеса и научной общественности. Круглый стол стал площадкой для обмена практическим опытом между лидерами и экспертами в области цифровой трансформации некоммерческого сектора.

Открывая круглый стол председатель комиссии по развитию образования, науки и просветительской деятельности Общественной палаты Республики Татарстан Тамара Федорова отметила, что данное событие является продолжением диалога, начатого в 2024 году, когда впервые на Международном форуме «Kazan Digital Week», который объединяет лидеров цифровой индустрии, исследователей и новаторов для обмена знаниями, внедрения инновационных решений в науку, бизнес, государственное управление и промышленность, появилась тема цифровых компетенций НКО. Она подчеркнула, что некоммерческий сектор является драйвером социальных изменений, а современные цифровые инструменты могут помочь как самим НКО, так и благополучателям. Искусственный интеллект, способный проводить глубокий анализ данных, выявлять скрытые закономерности и автоматизировать рутинные задачи, открывает огромные возможности для НКО. С его помощью организации могут заблаговременно оценивать потребности сообществ, оптимизировать распределение ресурсов и повышать качество предоставляемых услуг.

Яркой иллюстрацией трансформации НКО через цифровизацию стало выступление Алены Куратовой, председателя Благотворительного фонда «БЭЛА. Дети-бабочки». Она рассказала, что путь цифровизации ее организации начался в 2018 году со столкновения с хаотичным массивом данных. Необходимость систематизировать информацию о подопечных, донорах и расходах привела к созданию собственной системы «Регистр генетических и других редких заболеваний». Ключевой философией подхода стало убеждение, что сбор данных бессмысленен без четкого понимания цели их дальнейшего использования. «Любое улучшение, которое вы делаете с точки зрения цифровизации, должно иметь какую-то цель. То есть не просто я собрала эти данные, а я должен понимать, что я с ними потом делаю. Я их превращаю в аналитику, с помощью которой я становлюсь более сильным игроком», – пояснила она.

Алена Куратова привела показательный пример из практики. Фонд консультировал волонтера, занимавшегося помощью бездомным собакам. Девушка не понимала, зачем вести учет. По совету фонда она начала скрупулезно заносить в систему все данные: количество животных, место их появления, число рожденных щенков. Спустя полтора года собранная информация выявила четкую закономерность – конкретный заводской комплекс был источником постоянного пополнения популяции бездомных животных. Обладая этими точными цифрами, волонтер смогла выйти к владельцу завода не с эмоциональной просьбой, а с конкретным бизнес-предложением по решению проблемы за счет фонда. Это изменило восприятие ее деятельности со стороны местных властей и общества, открыв новые возможности для фандрайзинга и партнерства. «Это простой пример, как цифры превращаются в ваш фандрайзинг, в ваш статус», – резюмировала спикер.

Сегодня CRM-система фонда позволяет в два клика анализировать стоимость помощи одному благополучателю, эффективность программ и строить прозрачную отчетность. Эта прозрачность оказалась критически важной при взаимодействии с регуляторами, например, с Росздравнадзором, который строго следит за целевым использованием средств. Более того, накопленные данные позволили фонду разработать прогностическую модель, которая с точностью до 89% предсказывает течение заболевания у ребенка в зависимости от получаемой терапии. Эта уникальная база данных стала мировым достоянием в своей узкой области. Алёна Куратова также анонсировала, что цель фонда – закрыться к 2030 году, решив поставленные задачи, а разработанная цифровая экосистема уже сейчас передается другим НКО на безвозмездной основе для тиражирования успешного опыта.

Другой интересный кейс представил Олег Шарипков, руководитель Центра знаний по целевым капиталам. Его организация курирует проект, направленный на поддержку людей старше 80 лет. Для изменения стереотипного восприятия старости был выбран формат развлекательного контента в социальных сетях. Проект оказался невероятно успешным: на YouTube-канале собралось 923 тысячи подписчиков, а в других соцсетях – сопоставимая аудитория. Однако успех принес и серьезную операционную проблему: ежедневно на видео может поступать до двух тысяч комментариев, включая хейт, спам и сообщения от ботов

Было принято решение автоматизировать процесс коммуникации. Настроенный алгоритм не только отвечает на комментарии на 30 языках, но и фильтрует ненормативную лексику, идентифицирует фейковые аккаунты и использует вежливые «заглушки» для агрессивных пользователей. Это позволило не только сохранить, но и повысить вовлеченность аудитории, при этом полностью освободив сотрудников от эмоционально выматывающей необходимости общения с агрессивными пользователями. Экономия времени составила эквивалент работы двух штатных единиц. Что ещё важно, проекту удалось привлечь внимание крупных брендов (Яндекс, Wildberries и др.), заключить с ними контракты и увеличить объем регулярных пожертвований в 7 раз за год. Кроме социальной поддержки, участники проекта – пожилые люди – получили возможность сниматься в рекламе и получать дополнительный доход, проводить встречи с фанатами, что кардинально изменило качество их жизни.

Следующим шагом в эволюции взаимодействия с донорами стала мультиагентная система, представленная основателем сервиса GIVR Михаилом Письменным. Его выступление началось с яркой иллюстрации системной ошибки: «Представьте, что мы шлём одинаковые письма благодарности и студенту, и предпринимателю, который пожертвовал крупную сумму. В итоге жизненный цикл донора очень короткий – люди делают пожертвование один раз и пропадают». По его данным, НКО теряют до 70 процентов потенциальных пожертвований именно из-за отсутствия персонализированного подхода. Особо подчеркивалось, что в современном мире массовые рассылки не просто неэффективны – они отталкивают потенциальных жертвователей.

Вместо того чтобы отправлять всем одни и те же письма, спикер предложил концепцию виртуального отдела фандрайзинга, где каждую задачу выполняет автономный агент ИИ. Агент-аналитик собирает и анализирует цифровой след донора: историю пожертвований, поведение на сайте, реакции на рассылки. Агент-прогнозист с точностью 95 процентов предсказывает риск оттока донора и предлагает стратегии удержания. Агент-сегментатор определяет психологический тип донора, например, «рациональный» или «эмоциональный» тип принятия решений. Агент-копирайтер генерирует персонализированные тексты, используя современные языковые модели. За этичностью коммуникаций и соответствием законодательству о персональных данных следит агент-куратор.

«1000 доноров – это 1000 разных историй. Если мы хотим, чтобы донор нас слышал, то мы должны обращаться к нему на его языке, как к хорошему знакомому», – заявил Михаил Письменный. Внедрение такой системы в одном из фондов, который ранее не фокусировался на частных пожертвованиях, позволило всего за три месяца нарастить их объем с 250 тысяч до 2 миллионов рублей в месяц. Этот пример демонстрирует, что персонализация, основанная на данных, является самым мощным инструментом для построения долгосрочных и осмысленных отношений с благотворителями.

Выступление показало технологически продвинутый подход к использованию ИИ в НКО, демонстрируя, как технологии могут трансформировать сам принцип взаимодействия с благотворителями – от массового общения к индивидуальному диалогу.

Матвей Масальцев, член Общественной палаты Российской Федерации, заместитель Председателя Ассоциации волонтерских центров, некоммерческих организаций и институтов общественного развития «ДОБРО.РФ», представил ИИ как инструмент для глубокого анализа данных и решения сложных социальных задач. Он образно назвал ИИ «лопатой», которая позволяет «копать быстрее и глубже».

Основной кейс касался проекта «Навигатор Здоровья», целью которого является помощь людям, ухаживающим за пожилыми родственниками в других городах. Проблема заключалась в том, что информация о тысячах организаций социальной сферы – государственных, коммерческих и некоммерческих – была крайне разрозненной и плохо структурированной. Описания услуг были неполными или непонятными для обычного человека, что делало поиск подходящей помощи практически невозможным.

Матвей Масальцев подробно описал технологическую цепочку решения. На первом этапе система собирает максимальное количество данных об организациях из открытых источников, включая их сайты и упоминания в новостях. На следующем этапе собранные массивы текстовой информации отправляются в большую языковую модель. ИИ выполняет две ключевые задачи: во-первых, определяет, действительно ли деятельность организации направлена на помощь старшему поколению, а во-вторых – детализирует, какую именно помощь она предоставляет, категоризируя услуги. На выходе получается хорошо описанная и структурированная карточка, которую человек может легко найти через поиск по каталогу. Это позволяет быстро найти, например, не просто «центр социального обслуживания», а организацию, которая предоставляет конкретную услугу, например, сопровождение в поликлинику или доставку продуктов.

Также Матвей Масальцев отметил, что ИИ служит мощным помощником в повседневной работе команды для анализа документов и поиска информации, усиливая возможности сотрудников при минимальных затратах.

Особенно ярко спикер проиллюстрировал потенциал ИИ для творческих и просветительских задач. Ко Дню пожилого человека его команда поставила цель создать запоминающийся контент о проблеме жестокого отношения к старшему поколению. Вместо стандартной статьи или отчета они решили сделать графический роман. Для этого был собран большой массив информации: реальные случаи из практики, данные исследований, личные интервью. Этот массив был проанализирован искусственным интеллектом, который помог выявить ключевые сюжеты и проблемы. На основе этого анализа был написан сценарий, который затем лег в основу короткого графического романа. Вся работа, от сбора данных до готового продукта, заняла у двух человек всего два дня. Результат получился больше ожиданий: в десятки раз выросло число просмотров и вовлеченности, чем у традиционных форматов отчетности.

Матвей Масальцев сделал вывод, перекликающийся с мыслями других спикеров: современные инструменты позволяют даже небольшим организациям с минимальными ресурсами реализовывать амбициозные идеи, связанные с глубоким анализом данных и креативным подходом к решению разных задач.

Алина Арланова, директор по фандрайзингу Автономной некоммерческой организации «Институт развития донорства «Донор-Сёрч (Поиск доноров)», сосредоточилась на практических аспектах использования искусственного интеллекта для оптимизации ежедневной рутины и повышения операционной эффективности небольшой команды. Её ключевой тезис заключался в том, что ИИ – это инструмент, который освобождает время и силы сотрудников для решения более стратегических задач, позволяя делегировать машине выполнение стандартизированных, но трудозатратных процессов.

Она подробно разобрала кейс оптимизации подготовки писем поддержки для корпоративных доноров. В плотном рабочем графике часто возникает необходимость быстро подготовить персональное письмо для партнера. Ранее на составление и согласование уходило от 30 минут до нескольких часов. Новый процесс выглядит так: берется готовый шаблон письма и загружается в языковую модель, например, ChatGPT, с запросом адаптировать его под конкретного партнера. Полученный вариант всегда проверяется и редактируется сотрудником, чтобы избежать неточностей. Этот подход позволил подготовить более 500 писем и сэкономить 120 рабочих часов. Эти часы были перенаправлены на более важные цели проекта.

Другой пример касался использования ИИ в качестве стратегического помощника. Когда потребовалось быстро разобраться в развитии программы лояльности для доноров, Алина Арланова использовала ИИ в роли «продуктового маркетолога». Алгоритм сгенерировал перечень ключевых метрик и гипотез для анализа, что помогло выявить системную проблему: программа неявно использовалась партнерами как бесплатный рекламный канал. На основе этого была разработана новая, более сбалансированная модель взаимоотношений.

Также спикер поделилась опытом использования нейросетей для генерации изображений. Для рекламной кампании с помощью ИИ были созданы иллюстрации по текстовому описанию. Хотя первый вариант потребовал доработки, после уточнения запроса был получен удовлетворительный результат, который дизайнер довел до ума значительно быстрее. Это позволило сэкономить ресурсы и ускорить запуск кампании. Алина Арланова подчеркнула, что ИИ – это помощник, а не полная замена критическому мышлению, но он незаменим для ускорения процессов и снятия рутинной интеллектуальной нагрузки с сотрудников.

Руслан Шекуров, руководитель DonorSearch, рассказал о применении ИИ с точки зрения руководителя, который сталкивается с необходимостью быстро проверять гипотезы и управлять ограниченными ресурсами маленькой команды. Он описал ИИ как «виртуального стажера», который всегда под рукой. Ярким примером стало создание стикерпака для Telegram. Вместо того чтобы искать дизайнера и ждать результат, он сгенерировал первые прототипы через нейросеть за несколько минут. Это позволило мгновенно оценить, интересна ли идея аудитории, прежде чем загружать ею команду.

Для продвижения сувенирной продукции на маркетплейсах с помощью ИИ создавал забавные изображения, интегрирующие товары в кадры из популярных фильмов. Это был быстрый и дешевый способ создать креативный контент. Когда для подачи заявки на грант потребовался видеоролик, Руслан Шекуров, не имея навыков монтажа, с помощью простого видеоредактора на основе ИИ смонтировал его примерно за 45 минут. Его главный посыл заключался в том, что такие небольшие, но необходимые поручения могут теряться на фоне приоритетных задач команды. ИИ позволяет директору быстро и с минимальными затратами проверить жизнеспособность идеи и создать прототип, прежде чем передавать задачу профессионалам.

Кроме того, он рассказал о более комплексном кейсе – автоматизации обработки справок от доноров крови. Ручной ввод данных о десятках донаций каждого донора был очень трудозатратен. Совместно с разработчиками была внедрена система на основе компьютерного зрения, которая автоматически распознает и вносит в базу данные из фотографий справок, что исключило ошибки и высвободило много часов работы.

По итогам круглого стола Руслан Шекуров резюмировал, что главное действие, которое может предпринять любая, даже самая маленькая НКО уже сегодня, – это начать системно накапливать и структурировать свои данные. Он призвал собирать всё: информацию о благополучателях, историю взаимодействия с донорами, финансовые операции, результаты мероприятий. Через какое-то время можно будет «спросить» у продвинутого ИИ-ассистента о стратегии развития НКО, но только при условии, что необходимые данные были собраны заранее. «Самое малое, что сегодня может сделать НКО – это копить данные. Потому что потом, когда инструменты станут еще доступнее, эти данные станут вашим главным активом», – заключил спикер.

Круглый стол наглядно показал, что цифровые инструменты перестали быть просто трендом и превратились в необходимость для повышения эффективности, устойчивости и масштабируемости социальных проектов, и что искусственный интеллект из футуристической концепции превратился в практического помощника, способного освободить силы сотрудников для самой важной работы – решения социальных проблем, сохраняя при этом человеческое отношение и фокус на миссии.

Особое значение имеет сам факт вхождения некоммерческого сектора на международное мероприятие, где ведущая роль отводится государству и крупному бизнесу. Это подтверждает признание НКО в качестве полноправного участника диалога по ключевым общественным вопросам.

Актуальность поднимаемых на круглом столе вопросов, растущий интерес представителей некоммерческого сектора и к первому, и ко второму круглым столам указывает на необходимость системного подхода поддержки некоммерческого сектора в вопросах цифровизации. В этой связи возникает необходимость разработки на федеральном уровне специальных мер, направленных на содействие цифровизации деятельности НКО, по аналогии господдержки крупного бизнеса, органов власти.