IA en Marcha: cuando llevamos la IA a quienes nunca pensaron en utilizarla.
Una serie sobre pequeños negocios con grandes historias. Protagonizada por Pau Garcia-Milà y desarrollado junto a Microsoft.
Los errores más habituales en el uso de la IA en ONGs no son técnicos, sino de criterio: adoptar herramientas de IA sin definir qué problema resuelven, cargar datos de donantes sin base legal o publicar resultados generados por IA sin revisarlos. Estos fallos son evitables con un método claro y supervisión humana constante. Este artículo describe los cuatro errores más comunes y cómo corregirlos en tu organización.
Lo que vas a sacar de aquí
- El error más frecuente al usar IA en ONGs es adoptar herramientas sin definir antes qué problema concreto quieren resolver.
- La IA puede contener errores porque depende de la calidad de los datos con los que se entrena, y necesita supervisión humana constante.
- Trabajar con datos sensibles de donantes y personas beneficiarias obliga a respetar la privacidad y el Reglamento General de Protección de Datos desde el primer momento.
- El sesgo en los modelos de IA puede afectar a poblaciones vulnerables, así que revisar los resultados generados por IA es parte del trabajo, no un añadido opcional.
- La IA es una aliada para automatizar tareas repetitivas en el tercer sector, pero no sustituye el criterio ni los valores de una organización.
Qué es la inteligencia artificial en el tercer sector y por qué las ONGs cometen errores al usarla
La inteligencia artificial (IA) aplicada a ONGs y fundaciones es el uso de herramientas que analizan datos, redactan textos o automatizan tareas para apoyar la gestión, la comunicación y la captación de fondos. Necesita dirección humana para funcionar bien.
Los errores aparecen cuando el equipo confunde la herramienta con la estrategia. En el tercer sector trabajan personas de captación de fondos, comunicación y gestión que muchas veces no tienen perfil técnico. Empiezan a utilizar la IA con ChatGPT o Copilot con buena intención, pero sin criterios claros sobre datos, privacidad o verificación. Según el informe State of Nonprofits & Technology 2024 de NTEN, más del 60 % de las organizaciones sin ánimo de lucro que adoptaron IA en ese año no contaban con una política interna de uso en el momento de la implantación.
El problema no es la tecnología. Es la falta de un marco de gobernanza para el uso de la inteligencia artificial. Sin ese marco, aparecen tres riesgos concretos:
- Adoptar herramientas de IA por moda, no por necesidad.
- Introducir datos sensibles sin control ni base legal.
- Publicar contenido generado por IA sin revisarlo.
Una ONG que entiende estos límites usa la IA con ventaja. Una que los ignora acumula riesgos legales y de reputación. La diferencia está en el método, no en el presupuesto. Si quieres una base más completa, esta guía para usar la IA en fundaciones te da el contexto que necesitas antes de empezar.
Error 1: usar la IA sin definir un problema concreto
Usar la IA sin un objetivo claro es el error más común en las ONGs. La IA, como cualquier herramienta de trabajo, debe responder a una necesidad real: ¿quieres mejorar la segmentación de donantes, personalizar las comunicaciones o automatizar tareas administrativas? Si no puedes nombrar el problema, la herramienta no lo va a resolver.
El uso de la IA por moda genera trabajo extra en lugar de ahorrarlo. Un equipo que prueba cinco herramientas distintas sin foco pierde tiempo y recursos y no mejora ningún proceso. Elegir una tarea concreta, medir el resultado y ampliar desde ahí permite aumentar la eficiencia de forma sostenida.
Piensa en un ejemplo. Un equipo de comunicación dedica tres horas a redactar el boletín mensual. Con una herramienta de IA generativa puede preparar un primer borrador en veinte minutos y usar el resto para revisar y ajustar el tono. La IA resuelve un problema medible; eso es lo que la hace útil en este caso.
Haz estas preguntas antes de adoptar cualquier herramienta:
- ¿Qué tarea repetitiva quiero optimizar esta semana?
- ¿Cuánto tiempo me lleva hacerla ahora?
- ¿Qué resultado esperaría de la automatización?
Definir el problema primero convierte el uso de la IA en una decisión estratégica. Con ese enfoque, tu equipo empieza a tomar decisiones basadas en datos en lugar de en intuiciones.
Error 2: descuidar la privacidad y la protección de datos de donantes
Introducir datos sensibles en herramientas de IA sin control es uno de los errores más graves en una ONG. Muchos servicios de IA almacenan y procesan lo que escribes, y no siempre sabes dónde acaba esa información. Con datos de donantes o de personas beneficiarias, ese descuido puede vulnerar el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD). El artículo 83 del RGPD prevé sanciones de hasta 20 millones de euros o el 4 % de la facturación global anual, lo que sea mayor, para las infracciones más graves.
El RGPD obliga a cualquier organización que trate datos personales a tener una base legal, informar a las personas afectadas y proteger su información. Un donante que confía sus datos a tu fundación espera que los cuides, no que acaben en un modelo de IA sin consentimiento.
La privacidad y la seguridad de la información no son un trámite. Son parte de la confianza que sostiene a una ONG. Estas son las obligaciones mínimas que debes revisar:
- Definir una base legal antes de tratar datos de cualquier donante.
- Tener una política de privacidad clara y accesible.
- Saber dónde se almacenan los datos que introduces en cada herramienta, incluido tu CRM de donantes.
- Formar al equipo para que no cargue información personal sin criterio.
Según la guía de IA responsable de Google para organizaciones sin fines de lucro (2023), la privacidad debe integrarse desde el diseño de cualquier proceso, no añadirse después. Aplicar ese principio desde el primer día evita sanciones y protege a las personas que dependen de tu organización.
Cómo respeta la privacidad tu ONG al usar herramientas de IA como ChatGPT
Tu ONG respeta la privacidad cuando controla qué datos entran en cada herramienta de IA. La regla básica: nunca introduzcas información personal identificable de donantes o beneficiarios en ChatGPT sin una base legal clara y sin saber cómo se tratan esos datos.
Aplica estas buenas prácticas:
- Anonimiza la información antes de usarla. Sustituye nombres, direcciones y datos de contacto por etiquetas genéricas.
- Revisa dónde se almacenan los datos de cada herramienta y si ofrece opciones de privacidad reforzada.
- Evita cargar bases de datos de donantes o tu CRM en herramientas de IA sin consentimiento ni base legal.
- Usa versiones empresariales cuando trabajes con información sensible, ya que suelen ofrecer más garantías de tratamiento.
Con estos hábitos, tu equipo aprovecha ChatGPT y otras herramientas de IA sin poner en riesgo la información personal ni la confianza de las personas que te apoyan.
Error 3: confiar en resultados generados por IA sin supervisión humana
Confiar en los resultados generados por IA sin revisarlos puede dañar la credibilidad de tu ONG. Los modelos de IA pueden inventar datos, fuentes o citas que parecen reales. A este fenómeno se le llama alucinación, y es más frecuente de lo que parece: un estudio de Stanford HAI (2024) encontró que modelos de lenguaje de uso general producían información factualmente incorrecta en entre el 3 % y el 27 % de sus respuestas según el dominio evaluado.
La causa está en cómo funciona la tecnología. Un modelo de IA genera texto a partir de patrones estadísticos, no de una base de verdad verificada. Los algoritmos pueden sonar convincentes y estar equivocados a la vez. Un dato inventado en un informe de impacto o en una solicitud de subvención puede costar caro.
La supervisión humana hace que el uso de la IA sea fiable en una organización. Antes de publicar cualquier contenido generado por IA, aplica estos controles:
- Verifica las cifras y las fuentes de datos con documentación original.
- Revisa el tono y comprueba que refleja los valores de tu organización.
- Contrasta cualquier afirmación sensible con una persona del equipo.
Trata la IA como un asistente que redacta borradores, no como una fuente autorizada. El criterio final siempre es humano. Esa revisión convierte una herramienta con potencial en un recurso fiable para el tercer sector y te ayuda a decidir qué contenidos generados publicas con confianza.
Error 4: ignorar el sesgo y la calidad de los datos en la IA
El sesgo en los modelos de IA puede afectar directamente a poblaciones vulnerables, y pasarlo por alto tiene consecuencias reales. Un modelo aprende de los datos con los que se entrena. Si esos datos reflejan prejuicios o dejan fuera a ciertos colectivos, la IA reproduce esas desigualdades en sus resultados.
Para una ONG, esto no es abstracto. Si tomas decisiones basadas en un análisis sesgado, puedes priorizar mal los recursos, excluir a personas o reforzar estereotipos. Las decisiones basadas en datos solo son tan buenas como los datos que las sustentan, algo especialmente crítico cuando usas modelos predictivos para anticipar el comportamiento de los donantes.
La calidad de los datos determina la fiabilidad de toda la cadena. Estos son los puntos que debes vigilar:
- Revisa el origen y la representatividad de tus fuentes de datos.
- Comprueba si los grupos vulnerables están bien representados.
- No traslades una decisión importante a la IA sin validación humana.
- Documenta cómo llegaste a cada conclusión basada en datos.
Una recomendación práctica: cuando una decisión afecte a personas, trata el resultado de la IA como una hipótesis, no como una respuesta. Contrasta, cuestiona y ajusta. El sesgo se combate con supervisión, transparencia y datos de calidad, no con más automatización.
Cómo aprovechar la IA de forma responsable en ONGs: usos, gobernanza y toma de decisiones estratégicas
Integrar la IA en el flujo de trabajo con criterios claros libera tiempo y recursos del equipo para las tareas que exigen criterio humano: relación con donantes, diseño de programas y decisiones estratégicas.
Empieza por las tareas repetitivas. Son las que mejor tolera la automatización y donde el riesgo es menor:
- Redactar borradores de boletines, notas y publicaciones en redes.
- Resumir documentos largos, actas o informes.
- Clasificar y organizar correos o solicitudes con ayuda de chatbots internos.
- Preparar primeras versiones de materiales para la captación de fondos.
- Analizar datos de campañas y comportamiento de donantes con herramientas de analytics.
La IA generativa es útil en comunicación, siempre con revisión humana antes de publicar. Un equipo pequeño puede ampliar su producción de contenido sin perder control sobre el mensaje, y aplicar la personalización de campañas para llegar mejor a cada segmento de donantes.
El marco de IA responsable que recomienda Founderz se apoya en tres pilares: definir el problema, proteger los datos y mantener la supervisión humana. Formar al equipo en estos principios reduce riesgos y acelera la adopción. La formación en IA de Founderz, desarrollada en colaboración con Microsoft, está pensada para que las organizaciones sepan cómo adoptar y utilizar la IA con seguridad y sentido.
La IA no es una solución automática a los problemas de una ONG: funciona cuando el equipo que la dirige tiene criterios claros sobre qué tareas delegar, qué datos proteger y qué resultados validar antes de usarlos.
Herramientas de IA para ONGs: opciones gratuitas y de pago para el uso de la IA generativa
Estas son las herramientas de IA con versión gratuita o de pago que una ONG puede usar hoy, con sus casos de uso y notas de privacidad:
| Herramienta | Mejor para | Versión gratuita | Nota de privacidad |
|---|---|---|---|
| ChatGPT | Redacción, resúmenes y análisis de texto | Sí (freemium) | Evita introducir datos personales sin base legal |
| Microsoft Copilot | Productividad en Office 365 y documentos | Incluido en algunos planes M365 | Ofrece garantías de tratamiento en versiones empresariales |
| NotebookLM | Resumir y consultar tus propios documentos y actas | Sí | Sube solo documentos sin datos personales sensibles |
| Herramientas de analytics | Segmentación, fundraising y visualización de donantes | Varía según herramienta | Revisa dónde se almacenan los datos cargados |
Nota: las condiciones y planes cambian con frecuencia. Verifica siempre la versión y la política de privacidad vigente antes de usar cualquier herramienta con datos sensibles.
Para equipos que ya trabajan con Office 365, la formación de Founderz en productividad con Copilot ayuda a integrar la IA generativa en tareas diarias sin salir del entorno de trabajo habitual.
Preguntas frecuentes sobre errores de IA en ONGs
¿Cuáles son los errores más comunes que comete la IA en una ONG?
Los errores más comunes son inventar datos o fuentes (alucinaciones), reproducir sesgos presentes en los datos de entrenamiento y generar textos con tono inadecuado para el contexto. La IA también puede tratar información personal de forma insegura si el equipo la introduce sin control. Todos estos fallos se reducen con supervisión humana, verificación de fuentes de datos y una política de privacidad clara.
¿Quién es responsable si una IA se equivoca en una organización?
La responsabilidad recae siempre en la organización que usa la herramienta, no en la IA. Si publicas un informe con un dato inventado por un modelo, la ONG responde de ese error. La supervisión humana es indispensable: alguien del equipo debe validar el contenido antes de difundirlo. La IA es una herramienta, y su uso responsable corresponde a las personas.
¿Cómo saber si una herramienta de IA es fiable para una ONG?
Una herramienta de IA merece confianza cuando ofrece transparencia sobre cómo trata los datos, cumple el Reglamento General de Protección de Datos y permite controlar la información que introduces. Revisa su política de privacidad, dónde almacena los datos y si dispone de versiones empresariales con garantías reforzadas. Ninguna herramienta elimina la necesidad de verificación humana de sus resultados.
¿Cómo usa una ONG la IA de forma ética y legal con datos sensibles?
Una ONG usa la IA de forma ética y legal cuando anonimiza los datos sensibles, define una base legal antes de tratarlos y mantiene una política de privacidad clara. Con datos de donantes o beneficiarios, evita cargarlos en herramientas sin consentimiento. La clave está en integrar la privacidad desde el diseño del proceso y no publicar nada generado por IA sin revisión previa.
¿En qué puede ayudar la IA a una ONG o fundación?
La IA puede ayudar a una ONG a automatizar tareas repetitivas: redactar borradores, resumir documentos, clasificar correos y preparar materiales de captación de fondos. También apoya la segmentación de donantes y la personalización de campañas. Su utilidad está en liberar tiempo del equipo para las tareas que exigen criterio humano, siempre con revisión antes de usar cualquier resultado.
¿Cómo afecta el Reglamento General de Protección de Datos al uso de IA en el tercer sector?
El RGPD obliga a cualquier ONG a tener base legal, informar a las personas y proteger sus datos personales, también cuando usa IA. No puedes introducir información de donantes o beneficiarios en herramientas de IA sin consentimiento ni control. Las sanciones por incumplimiento pueden alcanzar los 20 millones de euros o el 4 % de la facturación global anual. Integrar la privacidad desde el diseño de tus procesos protege a las personas y evita sanciones.
Tu próximo paso para usar la IA sin errores en tu ONG
El error de partida sigue siendo el mismo: adoptar la IA sin criterio. Se resuelve con un método claro y con formación práctica que tu equipo pueda aplicar desde el primer día. Cuando defines el problema, proteges los datos y mantienes la supervisión humana, la IA pasa de ser un riesgo a convertirse en una herramienta útil para tu ONG.
La formación en IA para el tercer sector de Founderz está diseñada para eso: aplicar la IA con enfoque práctico y responsable. Founderz, con más de 700.000 alumnos y Worldwide Training Partner de Microsoft, ofrece un método orientado al trabajo real, con acceso a un mentor de IA y una comunidad de aprendizaje activa. Si este artículo te ha sido útil, el siguiente paso natural es solicitar información y ver cómo encaja en tu organización.
