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　　海得拉巴（特伦加纳邦）[印度]，11月22日：随着人工智能（AI）成为组织提高效率、创新和可扩展性的基石；一项新的调查显示，印度的非营利部门才刚刚开始其人工智能之旅，主要是利用更容易获得的工具，如生成式人工智能。这些发现可在《印度人工智能准备情况报告》中找到。该调查由GivingTuesday数据共享组织进行，收集了印度251家非营利组织的反馈，旨在揭示印度非营利组织在采用这些变革性技术时面临的独特挑战和机遇。

　　2024年3月，该调查开始通过衡量哪些类型的组织已经在使用人工智能，如何使用人工智能，并确定与人工智能采用相关的组织特征，来定义“人工智能就绪度”。调查样本中出现了两组人：早期采用者和后期采用者。大多数调查受访者担任高级领导角色，只有4%的受访者担任技术或监控、研究、评估和学习（MERL）角色。

　　早期采用者往往是更大的、以城市为基础的组织，而后期采用者则是更小的、以农村为中心的组织，而且不太可能使用生成式人工智能之外的人工智能。60- 80%的早期采用者对在各种应用程序中使用人工智能感兴趣。这与后期采用者形成鲜明对比，只有大约10%的人表示有兴趣将人工智能用于生成工具以外的未来应用，这表明印度的非营利组织可能需要有针对性的支持，以了解将人工智能集成到他们的工作中的用例和潜在好处。

　　“随着人工智能变得越来越重要，这项研究是确保社会部门不落后的一个关键基准。印度人工智能准备情况报告是作为全球研究的补充而开发的，专注于来自全国251个组织的见解。我们希望这份报告能够帮助你在人工智能方面做出决策，无论你是一个考虑如何与其他人工智能采用规模的非营利组织，一个希望更好地了解当前非营利组织需求的技术平台，一个希望为非营利组织开发资源的教育工作者，还是一个考虑如何最好地支持该行业人工智能采用的资助者。GivingTuesday首席执行官Asha Curran表示：“通过关注印度的进展，我们希望就如何在社会领域共同采用人工智能引发进一步的讨论，并指导印度非营利组织、资助者和利益相关者进行决策和合作。”

　　该调查强调了组织能力如何在这些群体（早期采用者和后期采用者）如何参与技术方面发挥关键作用。早期采用者更有可能拥有正式的数据使用政策、基于云的数据存储和技术人员，如IT人员或MERL专家，所有这些都有助于他们有效地采用人工智能。而较晚的采用者往往拥有有限的技术资源，这导致他们迄今为止对人工智能的利用率最低。

　　早期采用者和晚期采用者之间的另一个关键区别是，早期采用者对扩大人工智能使用的兴趣是前者的两到三倍。大约40%的后期采用者仍然不知道他们将使用人工智能做什么。正如调查所述，对人工智能的需求似乎在印度西部地区的组织中最高，但与此同时，该地区拥有MERL和技术人员的组织比例也最低。

　　“本报告强调了当前人工智能采用和知识的细微差别，了解这些差异对于在社会部门实现公平和有益的人工智能采用是不可或缺的。解决知识和基础设施差距的系统性挑战（这不是这项技术所独有的）需要慈善机构、技术、非营利组织和研究人员之间的跨部门合作。GivingTuesday首席数据官Woodrow Rosenbaum补充说：“总的来说，确定战略和战术用例将我们从‘我们如何使用’转变为‘我们需要什么’，这将支持一个以设计、开发和治理为中心的生态系统，以实现公平的结果。”

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