Добрый робот: как искусственный интеллект применяют в сфере благотворительности
Персонализированные сборы
Сегодня доноры сталкиваются с переизбытком информации. Еще 20 лет назад им были доступны только пожертвования «через ящик», до 2005 года не было онлайн-площадок для благотворительных фондов в России, а до 2018-го аналогов для пожертвований через смартфоны. Сегодня же большинство крупных фондов публикуют сборы на собственных сайтах, в приложениях и соцсетях.
Одних только агрегаторов в России больше десяти, и в каждом одновременно размещаются сотни сборов. Количество фондов и проектов растет, и, на первый взгляд, это выглядит как позитивная тенденция: больше организаций получают возможность рассказывать о своих подопечных. Однако на практике избыток выбора нередко приводит к неожиданному эффекту — человек просто откладывает пожертвование.
Как и в предыдущие три года, тенденция остается неизменной: большинство доноров в России жертвуют детям. Казалось бы, для тех, кто хочет помочь, нет проблем в выборе конкретного сбора, но на практике из-за количества нуждающихся люди зачастую просто не могут определиться, кому именно отправить средства. В Tooba в данный момент размещено около сотни сборов на помощь детям, а зарегистрированных на «VK Добро» фондов, работающих в этой сфере, насчитывается свыше ста.
В Tooba проанализировали больше 400 000 пожертвований и заметили интересную закономерность: большинство доноров не просто выбирают направление помощи, а формируют очень конкретные предпочтения. Например, человек помогает не животным в целом, а предпочитает направлять средства на помощь кошкам. Другой не может пройти мимо детей, нуждающихся в операции, но равнодушно смотрит на реабилитационные сборы.
В 2025 году в приложении запустили «умную ленту» — персонализированные рекомендации сборов для пользователей. ИИ изучал предпочтения в пожертвованиях и предлагал донорам в ленте именно те сборы, на которые они с большей вероятностью откликнутся. В результате сумма пожертвований увеличилась на 15%, а количество на 5-7%.
Возникает контраргумент — не снижает ли такая практика количество спонтанных пожертвований? В 2026 году исследователи «Ozon Забота» выяснили, что почти половина доноров совершают пожертвования импульсивно. Однако на практике, заходя на агрегаторы, большинство пользователей заранее знают, кому хотят помочь, а вернее, какой группе нуждающихся. Так, среднее время нахождения пользователя в приложении — 30 секунд. Если за это время человек не увидел «свой» сбор, он почти всегда откладывает помощь на потом, что в благотворительности часто означает «никогда».
На мой взгляд, в ближайшие два года больше НКО в России возьмут на вооружение технологию для показа персонализированного контента донорам. Так, в 2025 году свыше 70% британских благотворительных организаций уже внедрили ИИ-инструменты в работу в том или ином виде. Умные технологии уже сейчас способны подбирать сборы под каждого пользователя не только по критериям подгрупп нуждающихся, но и по другим факторам: количество текста, фотографии, время суток. Самообучающиеся алгоритмы изучают доноров очень быстро, что позволяет фондам не только получать больше средств на помощь, но и делать это быстрее.
Рутина для робота
Как правило, в небольших благотворительных организациях один сотрудник выполняет функции нескольких. В основном это касается региональных фондов, где проблема нехватки кадров стоит наиболее остро. Исследование «Пульс НКО» в 2025 году в очередной раз показало, что благотворительности тяжело удерживать сотрудников. Только 23% опрошенных специалистов в организациях считают зарплаты достойными, и лишь 25% говорят о достаточности кадров. Изучив исследования за последние три года, мы понимаем, что динамика продолжает развиваться в негативную сторону.
Мы работаем с более 100 благотворительными фондами и часть из них — региональные со штатом сотрудников в 10-15 человек без учета волонтеров. Зачастую директор сам берется за ведение социальных сетей, а бухгалтеру приходится быть юридически подкованным. Заполнять отчеты, писать официальные письма, заполнять заявки на гранты, вести документооборот — эти обязанности распределяются на нескольких человек, параллельно занимающихся своими прямыми обязанностями. Нанимать отдельных сотрудников для решения рутинных задач не удается — нет денег. Благодаря ИИ-инструментам, даже самому доступному ChatGPT, время на процессы с бумагами сокращается на 78%. В приложении Tooba после введения ИИ-помощников для фондов сдача отчетности и обработка обращений ускорилась на 40%.
Мы опросили представителей зарегистрированных в приложении фондов об их отношении к ИИ в работе. Больше 90% специалистов активно используют его и видят в автоматизации плюсы: сокращение времени на рутинные процессы, возможность быстрее и дешевле реализовывать креативные акции, а также искать фандрайзеров. Например, фонд «Настенька» около года использует ИИ-инструменты.
«За презентации, например, сейчас у нас отвечает Gamma, и мы очень довольны нашим нейропомощником. Системный контакт с сетью позволяет ей обучаться на наших запросах, выдавая с каждым разом все более качественные и максимально «авторские» продукты, подстраиваясь под наш tone of voice и вкусовое предпочтение визуалов. Промты становятся все короче, а результат — качественнее. Теперь уже не страшно получить срочный запрос от потенциальных партнеров «пришлите, пожалуйста, ваше предложение в презентации», — комментирует фандрайзер по работе с частными лицами БФ «Настенька» Ирина Темная.
В конце 2025-го фонд запустил акцию ко Дню матери, используя возможности ИИ. Для пользователей был открыт сайт, где за пожертвование предлагали «оживлять» архивные семейные фотографии, чтобы порадовать близких. Вся цепочка от загрузки фото до получения жертвователем видео на почту происходила автономно, без участия «ручного» управления. Локальная акция имела хороший отклик: за неделю доноры отправили порядка 100 000 рублей через сайт.
Генерация изображений в «сложных» сборах
По опыту Tooba, созданные ИИ-фотографии подопечных собирают меньше средств, чем их аналоги с реальными снимками. Это подтверждает и опыт других НКО. В 2024 году агентство mercy.agency Digital Fundraising провело эксперимент с заменой фотографий подопечных на сгенерированные изображения. В результате сборы с использованием ИИ показали на 21% худший результат.
Однако результат был бы еще менее удачным, если бы на изображениях совсем не оказалось лиц. В нашей практике сборы с «размытыми» лицами, абстрактными изображениями или просто-напросто без людей собирают чуть ли не вполовину меньше других. Отчасти это связано с тем, что системные сборы — постройка школ, закупка оборудования, рытье колодцев и так далее — всегда вызывают меньший отклик. В них на превью пользователь видит фундамент здания, коридоры учреждений, группы людей. Когда нет контакта «глаза в глаза», донор не понимает, кому именно помогут его средства, пролистывает ленту дальше.
Если в случае с системными сборами можно было бы оставить все как есть и медленно набирать нужную сумму, то со срочными сборами подобная тактика не работает. Как быть, если ребенку с ВИЧ нужна помощь? Что делать с жертвами насилия, оказавшимися на столе хирурга? Существует масса случаев, когда использование реальных фотографий неэтично, но помощь нужна быстрая. В таких ситуациях даже несовершенный ИИ-инструмент повышает эффективность сборов.
Один из наших первых опытов в таком формате — сбор на помощь детям с ВИЧ. В 2024 году мы сгенерировали картинки для создания комикса, где герои рассказали, почему реальные подопечные с ВИЧ не могут показать свои лица, а также с какими сложностями они сталкиваются. Сборы удалось собрать почти вполовину быстрее, чем аналогичные «без лица».
Конечно, доступность технологий в долгосрочной перспективе работает и в обратную сторону. Сегодня сеть перенасыщена ИИ-контентом: сгенерированные фотографии все больше раздражают пользователей. Аналитики Pew Research Centre после опроса жителей США в 2025 году выяснили, что люди не просто устали от ИИ, но и обеспокоены будущим. Пользователи VK также не в восторге от генеративных изображений — только 27% положительно оценивают ИИ-контент.
Очевидная тенденция для сферы благотворительности: из-за постоянного использования инструмента повсюду отношение к сгенерированным фотографиям в сборах должно также ухудшаться. Пока это эффективный инструмент, способный ускорить платежи для анонимных сборов, но надолго ли — неизвестно.
ИИ и благотворительность
Развивающиеся технологии двойственно воздействуют на благотворительность в России. С одной стороны, IT-решения открыли больше возможностей для совершения пожертвований для доноров, но с другой — заставили НКО пополнять штат программистами, SMM-менеджерами и маркетологами. Благодаря технологиям доноры получили информацию о большем количестве нуждающихся, но теперь ленты в благотворительных агрегаторах часто вводят их в ступор, заставляя принять решение «а кому помочь?». Алгоритмы позволили создавать изображения для сборов без помощи дизайнера и фотографа, но реакция на сгенерированный контент начала отпугивать жертвователей.
Алгоритмы помогают донорам быстрее находить проекты, которые вызывают у них отклик, фондам — эффективнее распределять ограниченные ресурсы, а платформам — снижать барьеры между теми, кто готов помогать, и теми, кто нуждается в помощи. Уже сегодня главный вопрос для благотворительного сектора сформулирован не «использовать ли искусственный интеллект», а «как использовать его так, чтобы технологии усиливали доверие, а не подрывали его».
Но воспринимать ИИ как волшебную палочку и тем более замену специалистам нельзя. Это скорее грубый рычаг, который позволяет НКО выживать в условиях скепсиса к благотворительности и кадрового голода, соблюдая этические нормы. Что можно сказать точно — искусственный интеллект не станет заменой людям. Наша сфера по-прежнему будет строиться на человеческой эмпатии, но технологии уже начинают менять архитектуру отрасли.
Мнение редакции может не совпадать с точкой зрения автора