Wszystkie opublikowane artykuły — od najnowszych. Czytaj bez logowania.
Masz opisać projekt, ale najważniejsze informacje wciąż są w głowach zespołu? Zamiast od razu zamawiać gotowy tekst, poproś AI o przeprowadzenie krótkiego wywiadu. Dobre pytania pomagają przygotować materiał, z którego dopiero później powstanie sensowny szkic.
Gotowy szkic pojawia się po chwili, ale jego sprawdzenie może potrwać znacznie dłużej. Żeby ocenić przydatność AI, zmierz cały proces: przygotowanie materiałów, rozmowę z narzędziem, weryfikację i poprawki. Dopiero wtedy widać rzeczywistą zmianę.
Tekst może być poprawny, a mimo to nie brzmieć jak wasza fundacja. Jeśli AI zastępuje konkretne działania górnolotnymi deklaracjami, warto przygotować krótki zestaw zasad komunikacji. Dzięki niemu łatwiej ocenić i poprawić każdy kolejny szkic.
AI może pomóc przeanalizować dokumenty konkursu, uporządkować pomysł i zredagować odpowiedzi. Warto jednak podzielić pracę na etapy. Dzięki temu łatwiej zauważyć brakujące informacje i sprawdzić, czy opis nadal odpowiada temu, co organizacja zamierza zrobić.
Kiedy kilka osób używa AI na różne sposoby, łatwo o nieporozumienia. Krótkie, wspólnie omówione zasady pomagają ustalić, do czego wolno używać narzędzi, jakie informacje można do nich przekazywać i kto odpowiada za końcowy rezultat.
Od pierwszych prób z ChatGPT po automatyzacje i własne aplikacje – poznaj dziewięć poziomów rozwoju umiejętności AI. Sprawdź, na jakim etapie jesteś i jaki kolejny krok warto wykonać w pracy organizacji pozarządowej.
AI może pomóc pisać, analizować dokumenty i szukać danych do projektów. Sprawdź, od których bezpłatnych narzędzi zacząć i kiedy abonament ma sens dla Twojej organizacji.
Jak AI może wspierać codzienną pracę organizacji pozarządowych? Praktyczne wnioski i rekomendacje z raportu Sektor 3.0: zastosowania, kompetencje zespołu i odpowiedzialne wdrożenie.
Jak wdrażać AI w małej firmie, NGO i przedsiębiorstwie społecznym? Praktyczne scenariusze, plan 30 dni, kalkulacja korzyści oraz źródła: Forbes, NBER i NIST.
Od licencji do trwałego wdrożenia: analiza oficjalnego opisu raportu AI for Impact oraz propozycje finansowania, partnerstw i oceny wsparcia dla organizacji społecznych.
M-Shule łączy proste kanały mobilne i dopasowanie nauki. Omawiamy model, źródła i ograniczenia podawanych wyników oraz proponujemy sposób oceny dostępnego pilotażu edukacyjnego.
Sześć obszarów zastosowania AI w NGO, metodologia przeglądu 65 publikacji i granice wnioskowania. Krytyczne omówienie preprintu oraz propozycja pracy wdrożeniowej i szkoleń dla organizacji.
Co mówią dane o technologiach i AI w polskich fundacjach i stowarzyszeniach? Omawiamy oficjalne wyniki, ich ograniczenia oraz praktyczne wnioski dla organizacji planujących rozwój cyfrowy.
SERI łączy AI, wiedzę i współpracę przedsiębiorstw społecznych. Szczegółowe omówienie przypadku, krytyczna ocena kosztów i deklarowanych rezultatów oraz propozycje dla polskich sieci wsparcia.
Pełne omówienie badania 92 przedsiębiorstw społecznych: zastosowania AI, koszty, bariery i potrzeby szkoleniowe. Wyniki, krytyczna ocena metodologii oraz wnioski dla polskiej ekonomii społecznej.