Künstliche Intelligenz ist längst mehr als ein Zukunftsthema. Sie verändert bereits heute die Art und Weise, wie gemeinnützige Organisationen arbeiten, auch im Fundraising. Wer Spendende gezielter und persönlicher ansprechen möchte, kommt an KI-gestützten Ansätzen nicht mehr vorbei.
Gleichzeitig stehen viele Organisationen unter erheblichem finanziellem Druck. Streuverluste in Kampagnen bedeuten nicht nur verschenktes Potenzial, sondern auch unnötige Kosten. Ein effizienter Einsatz knapper Ressourcen setzt daher eine präzise Steuerung und persönliche Ansprache voraus. Und genau hier kann Künstliche Intelligenz einen entscheidenden Unterschied machen.
Für wen sich KI im Fundraising wirklich lohnt
KI entfaltet ihr grösstes Potential dort, wo es viele Daten zu analysieren gibt. Daher ist das Public Fundraising mit seinen oft Millionen von Spender:innen-Daten für den Einsatz prädestiniert. Hier geht es um die effiziente, zielgerichtete, Zeit- und Kanalgerechte Ansprache vieler, und weniger um tiefe, persönliche Beziehungen.
Organisationen mit grossen, gepflegten Kontaktdatenbanken und einem datengetriebenen Anspruch im Fundraising haben daher die besten Voraussetzungen.
Der richtige Einstieg: Strategie vor Technologie
Angesichts der zunehmenden Verbreitung von KI-basierten Werkzeugen und deren bemerkenswerte Fähigkeiten, grosse Datenmengen effizient und weitgehend korrekt zu verarbeiten beschäftigen sich viele gemeinnützige Organisationen damit, wie diese zur Verbesserung der Spender:innen-Kommunikation und zur Steigerung der Effizienz eingesetzt werden könnten.
Bevor KI aber zum Einsatz kommt, sollte eine grundsätzliche Frage beantwortet werden: Was genau erhoffen wir uns vom Einsatz von KI? Welche Teile unserer Organisations- und Fundraising-Strategie kann sie unterstützen? Diese Rückbesinnung auf das «Warum» ist entscheidend. KI kann schnell und vortrefflich Muster erkennen, Vorhersagen treffen und Komplexität reduzieren, aber sie ersetzt nicht strategische Klarheit.
Bevor KI überhaupt zum Einsatz kommt, ist eine grundsätzliche Frage entscheidend: Warum wollen wir KI einsetzen? Was sind unsere Ziele?
Der Einstieg in eine KI-Strategie ist dann auch kein reines Fundraising-Thema, denn es hat (wenn es richtig angegangen wird) potentiell weitreichende Auswirkungen auf Datenhaltung, Systemarchitektur und Datenschutz. Wir empfehlen daher, den Einstieg in eine KI-Strategie als organisationsübergreifende Aufgabe zu verstehen und Geschäftsleitung, Fundraising, IT und Datenschutz frühzeitig einzubeziehen. Es braucht nicht in erster Linie eine überzeugende Idee für den Einsatz von KI, sondern auch das Bewusstsein für die benötigten Voraussetzungen. Hier stehen neben dem Datenschutz vor allem auch ein durchdachtes, organisationsweites Datenmodell sowie eine durchgängig hohe Datenqualität zuvorderst.
Fokussiert starten: Wer, wie, wann?
Wir empfehlen, Prioritäten zwischen den drei zentralen Optimierungsfeldern zu setzen: Wer ist spendenbereit? Wie soll die Ansprache gestaltet sein? Wann ist der richtige Zeitpunkt?
Auch wenn moderne KI-Systeme theoretisch alle drei Fragen gleichzeitig beantworten können, fehlen in der Praxis oft Zeit und Ressourcen dafür. Ausserdem gibt nicht die KI. Es gibt Deep-Learning-Modelle, wie zum Beispiel unseres zur Steigerung des Nettoertrags. Es gibt grosse Sprachmodelle (LLMs) für die personalisierte Ansprache. Und es gibt KI-Agents, die automatisiert Aktionen auslösen können. Je nachdem, welches Ziel ihr verfolgt, sind andere Technologien relevant und andere Voraussetzungen nötig. Im nächsten Blogbeitrag gehen wir näher darauf ein.
Unser Tipp: Beginnt mit der Frage nach dem «Wer». Sie knüpft direkt an das an, was eure Organisation bereits mitbringt: eure Daten. Und sie bietet das grösste Potenzial zur Steigerung des Nettoertrags durch KI-optimierte Selektion.
> Nettoertrag über 7% erzielen.
Unsere KI, gemeinsam mit der Creativ Software AG und der ETH Zürich in der Schweiz entwickelt, hilft, unwahrscheinliche Adressaten auszufiltern. Sie ist derzeit das ausgereifteste KI-Selektionsmodell für NPOs im deutschsprachigen Raum.
Unsere KI-ModelleKI ist so gut wie die Datengrundlage, auf der sie operiert.
Wer sicher sein möchte, dass sich Investionen in künstliche Intelligenz lohnen, sollte sich vor den coolen KI-Tools mit der Grundlage für das Funktionieren derselben beschäftigen: nämlich mit der Datenlage. Fehlt eine ausreichend strukturierte Datenbasis, führt das nicht selten zu Frust oder unrealistischen Erwartungen an die Technologie. Der Aufbau einer tragfähigen KI-Strategie beginnt immer mit einer gründlichen Analyse der vorhandenen Datenlandschaft.
Diese lässt sich in vier zentrale Bereiche unterteilen:
- Systemlandschaft: Wie gut sind Lösungsbestandteile und ihre Datenbestände vernetzt?
- Datenstruktur: Wie gut sind die Daten strukturiert? Wo sind personenbezogene Daten abgelegt?
- Datenqualität: Wie zuverlässig, aktuell und wie dicht sind die vorhandenen Informationen?
- Verarbeitung: Für welche Daten liegen Vereinbarungen für die Verarbeitung mittels KI vor?
Die Fallstricke für einen erfolgsversprechenden Einsatz von KI reichen von 1) Datensilos und unterschiedliche aktuellen Teilbeständen von Daten über 2) unzureichend strukturierte und damit schlecht auswertbare Daten, 3) veraltete und löchrige Datenbestände bis hin zur 4) fehlenden rechtlichen Grundlage für die Verarbeitung dieser Daten mittels KI.
Dass bei diesen Herausforderungen alle mithelfen müssen, versteht sich von selbst. Keine Abteilung kann sie alle lösen, die Organisation als Ganzes, insbesondere mit ein wenig Voraussicht und Durchsetzungswillen hingegen schon.
Zukunft gestalten im Bereich der künstlichen Intelligenz heisst, KI nicht zu scheuen und gleichzeitig aber auch, sich nicht auf die Auswertungen und Handlungsvorschläge einer KI zu verlassen, ohne zu verstehen, wie gut die Grundlagen für diese Auswertungen waren. Kurz: Lernen, verstehen, Hausaufgaben machen, und dann mutig eintauchen!
Ist eure Datenbasis bereit für den nächsten Schritt mit KI?
Lasst uns gemeinsam besprechen, was euer nächster Schritt sein kann, und wie ihr mit KI gezielt Spenderpotenziale erschliessen könnt.
