Cómo las ONG están multiplicando su impacto con IA: tres casos reales

Introducción

La inteligencia artificial dejó de ser exclusivamente tema de laboratorios y grandes corporaciones: cada vez más organizaciones del tercer sector la usan para potenciar su impacto. Tres ejemplos recientes muestran cómo la IA puede transformar operaciones, investigación y atención directa, reduciendo tiempos administrativos y mejorando la toma de decisiones. A continuación describimos los casos de Animal Protection Denmark, Answer ALS y Everything Suarve, y extraemos aprendizajes aplicables al ecosistema de ONG en América Latina.

Animal Protection Denmark: anticipar picos en la demanda de cuidado animal

Cada año, los refugios enfrentan la llamada “kitten season”, un período con un aumento significativo de animales vulnerables que requieren cuidado. En Animal Protection Denmark el crecimiento de la organización trajo consigo un volumen de datos disperso entre refugios, redes de familias de acogida, voluntarios y donantes. El equipo pasaba muchas horas conciliando información entre sistemas diferentes, lo que dificultaba la previsión de necesidades y la coordinación de recursos.

Al aplicar capacidades de datos e IA de Microsoft, unificaron toda esa información en una sola fuente de verdad. Con esa base de datos consolidada, ahora pueden detectar tendencias con anticipación, pronosticar la demanda de hogares de acogida y monitorear la capacidad de los refugios en tiempo real. Además, el personal tiene acceso a expedientes completos de cada animal, lo que facilita la continuidad del cuidado y acelera las decisiones de adopción.

El resultado es que el equipo dedica menos tiempo a gestionar información y más tiempo a actuar: planifican antes, deciden más rápido y obtienen mejores resultados para los animales. Para organizaciones similares en América Latina, donde las redes de refugios suelen ser fragmentadas y los recursos limitados, una estrategia comparable puede mejorar la coordinación entre voluntarios, albergues y servicios veterinarios.

Answer ALS: transformar datos en descubrimientos científicos

Answer ALS es una iniciativa orientada a acelerar la búsqueda de tratamientos y una posible cura para la esclerosis lateral amiotrófica (ALS), una enfermedad neurodegenerativa que afecta a más de 450,000 personas en el mundo. Junto a Microsoft construyeron Neuromine, uno de los Centros de Investigación sobre ALS más grandes, que integra billones de puntos de datos aportados por más de 2,500 personas con la enfermedad.

Neuromine utiliza Azure AI Search para permitir consultas rápidas sobre la trayectoria clínica de un individuo o incluso su información genética, lo que facilita identificar líneas celulares para estudiar más a fondo. También están desarrollando un chatbot en Microsoft Foundry que usa IA generativa para responder preguntas y guiar a los investigadores hacia los datos relevantes.

Antes de Neuromine, los equipos podían pasar meses o más de un año reuniendo muestras y datos antes de iniciar los análisis. Hoy, investigadores de todo el mundo pueden acceder en horas a cientos de líneas de pacientes y datos clínicos relacionados. La plataforma está diseñada para facilitar la exploración, el intercambio y la construcción sobre datos de alta calidad, lo que, según los desarrolladores, puede acelerar la investigación en hasta un 65% en los próximos años.

Para instituciones de investigación y fundaciones en América Latina, modelos como Neuromine muestran el valor de invertir en infraestructuras de datos compartidas: acortar ciclos de investigación, aumentar la colaboración internacional y aprovechar capacidades de búsqueda y análisis para avanzar más rápido en enfermedades que también impactan a la región.

Everything Suarve: reducir el papeleo para dedicar más tiempo a las personas

Everything Suarve apoya a jóvenes en Australia mediante capacitación laboral, mentoría, apoyo en salud mental y habilidades prácticas. Muchos participantes llegan luego de situaciones complejas como inseguridad habitacional o ambientes domésticos inestables. Para un equipo pequeño, el soporte consistente y la relación de confianza son centrales; sin embargo, el crecimiento de la demanda trajo una carga administrativa creciente.

Referencias llegaban por correo, formularios en papel y llamadas, y el seguimiento de participantes se hacía en sistemas desconectados. La organización construyó una solución con capacidades de datos e IA de Microsoft que centraliza la inscripción, la gestión de casos, los informes y las comunicaciones. Además usan Microsoft 365 Copilot para tareas administrativas como redacción de propuestas y resúmenes de documentos.

La nueva plataforma permite gestionar referencias, notas de caso, reportes y comunicaciones de participantes en un solo flujo de trabajo. Se estima que el proceso de inscripción ahorra hasta ocho horas por participante, mientras que Copilot reduce el tiempo en la preparación de solicitudes de financiamiento hasta en dos semanas. Al automatizar procesos, Everything Suarve libera tiempo del personal para focalizarse en la mentoría y el acompañamiento, que son el corazón de su labor.

En América Latina muchas ONG con equipos reducidos enfrentan retos similares: sistemas fragmentados, dependencia de procesos manuales y dificultad para escalar programas sin aumentar costos operativos. La automatización inteligente y herramientas de productividad pueden ser palancas para convertir esfuerzos administrativos en impacto directo.

Lecciones prácticas para organizaciones del tercer sector

1. Empezar por el problema, no por la tecnología: los mejores resultados provienen de identificar una necesidad concreta—previsiones operativas, acceso a datos clínicos o reducción de carga administrativa—y luego aplicar IA y datos para resolverla.

2. Consolidar datos es clave: una base de datos unificada permite análisis más rápidos y decisiones informadas. La fragmentación de información limita la capacidad de respuesta y la colaboración.

3. Potenciar, no reemplazar, la experiencia humana: la IA funciona mejor cuando complementa el juicio y la experiencia del personal y los voluntarios. La tecnología acelera tareas y revela patrones, pero las decisiones críticas siguen dependiendo de las personas.

4. Priorizar la gobernanza y la privacidad: cuando se trabaja con datos sensibles—especialmente en salud—es esencial implementar buenas prácticas de seguridad, consentimientos claros y cumplimiento normativo.

5. Medir el impacto operativo: llevar un registro de ahorros de tiempo, reducción de errores y mejoras en resultados ayuda a justificar inversiones y a replicar soluciones.

¿Qué pueden hacer las ONG latinoamericanas hoy?

• Mapear procesos administrativos repetitivos que consumen tiempo y evaluar si pueden automatizarse con herramientas accesibles.
• Explorar alianzas con proveedores de nube y centros de investigación para iniciativas de datos compartidos.
• Priorizar proyectos pilotos pequeños y medibles que demuestren valor rápidamente antes de escalar.

Conclusión

Los casos de Animal Protection Denmark, Answer ALS y Everything Suarve muestran que la IA ya está ampliando lo que las ONG pueden lograr: mejorar la planificación operativa, acelerar la investigación científica y devolver tiempo al trabajo humano esencial. Para organizaciones en América Latina, la adopción estratégica de datos e IA ofrece una vía para escalar impacto sin perder el foco en las personas a las que sirven. La clave está en combinar tecnología con propósito, gobernanza y la experiencia humana que guía cada decisión.