Softwarebedrijf Blackbaud werkt samen met Anthropic aan een AI-connector voor fondsenwerving. De koppeling moet goede doelen helpen om sneller donormails te schrijven, campagnes te personaliseren en dossiers samen te vatten. De samenwerking is internationaal en richt zich op organisaties in onder meer Nederland en de EU. Doel is efficiëntere werving met oog voor privacy en regels uit de AVG en de Europese AI-verordening.
AI-connector voor fondsenwerving
Blackbaud wil met Anthropic een connector leveren die kunstmatige intelligentie direct in de fondsenwerving brengt. De koppeling verbindt Blackbaud-systemen met Claude, het taalmodel van Anthropic, via een programmeerkoppeling. Gebruikers kunnen dan teksten laten genereren, donorcontacten samenvatten en ideeën voor campagnes laten uitwerken.
Een connector is software die twee systemen veilig laat samenwerken. Een groot taalmodel is een algoritme dat veel tekst heeft bestudeerd en daarna zelf nieuwe tekst kan voorspellen. In fondsenwerving kan zo’n model helpen met concepten voor nieuwsbrieven, bedankbrieven of sociale media.
De inzet van deze technologie is vooral bedoeld voor communicatiemedewerkers en relatiemanagers bij goede doelen. Het moet tijd besparen bij repetitieve taken en tegelijk de kwaliteit van berichten verhogen. Organisaties houden daarbij zelf de eindredactie en bepalen wat wordt verstuurd.
Veilige omgang met donordata
Fondsenwerving verwerkt persoonsgegevens, zoals namen, donatiebedragen en voorkeuren. Daardoor gelden de AVG-regels, zoals dataminimalisatie, doelbinding en bewaartermijnen. Organisaties moeten een rechtsgrond hebben, bijvoorbeeld toestemming of gerechtvaardigd belang, en bezwaar van donateurs respecteren.
Bij gebruik van generatieve algoritmen is het belangrijk dat gevoelige data niet onnodig met externe diensten wordt gedeeld. Versleuteling en toegangsrechten beperken risico’s, net als het maskeren van gegevens in prompts. Ook is het verstandig om AI-uitvoer niet automatisch op te slaan in donordossiers zonder controle.
Anthropic biedt op het moment van schrijven enterprise-functies waarbij klantdata niet worden gebruikt om modellen te trainen, tenzij een klant dat actief toestaat. Voor Europese afnemers telt bovendien waar data worden verwerkt en opgeslagen. Verwerkersovereenkomsten en duidelijke instructies zijn nodig om aan de AVG te blijven voldoen.
Integratie in Blackbaud-producten
De connector is bedoeld voor Blackbaud’s cloudsoftware voor fondsenwerving en relatiebeheer, zoals Raiser’s Edge NXT en Blackbaud CRM. De AI kan conceptteksten maken voor e-mailacties of webpagina’s en kernpunten halen uit lange notities. Ook kan het systeem doelgroepen grof segmenteren op basis van bekende kenmerken.
Voor gebruikers verandert het werk vooral in de opstartfase van campagnes. Zij beginnen met een AI-concept en werken dat snel bij naar toon en inhoud die bij de organisatie passen. Zo blijft de menselijke redacteur verantwoordelijk voor de boodschap.
Beheerfuncties zijn nodig om de inzet te borgen. Denk aan logboeken van AI-acties, sjablonen met goedgekeurde tone-of-voice en beperkingen op welke data een medewerker mag gebruiken in prompts. Dit helpt fouten te voorkomen en audits te doorstaan.
Aansluiting op EU-regels AI Act
De Europese AI-verordening vraagt om transparantie bij generatieve systemen. Organisaties doen er goed aan om te vermelden wanneer AI-gegenereerde content in donorcommunicatie is gebruikt. Dat vergroot vertrouwen en sluit aan bij de plicht tot eerlijk en duidelijk informeren.
Generatieve AI valt in de AI Act onder general-purpose AI met specifieke eisen voor aanbieders en afnemers. Leveranciers moeten technische documentatie en veiligheidsinformatie bieden. Afnemers in de non-profitsector moeten interne procedures opzetten voor risico-inschatting en menselijk toezicht.
Voor veel goede doelen ligt een DPIA, een gegevensbeschermingseffectbeoordeling, voor de hand bij deze inzet. Daarbij komen vragen aan bod als: welke gegevens gaan naar de AI, hoe worden uitkomsten gecontroleerd en hoe worden fouten hersteld. Dat helpt ook bij aanbestedingen en contracten met IT-partners.
Kansen én grenzen zichtbaar
De inzet van taalmodellen kan productiviteit verhogen en communicatie persoonlijker maken. Donateurs krijgen sneller relevante, nette berichten. Teams houden tijd over voor relatieopbouw en beleid.
Er blijven ook risico’s, zoals feitelijke fouten (zogeheten ‘hallucinaties’) en vooroordelen in trainingsdata. Daarom is een ‘mens-in-de-lus’ noodzakelijk voor controle en eindredactie. Heldere richtlijnen en voorbeelden verkleinen de kans op missers.
Taalondersteuning is voor Nederlandse en Europese organisaties essentieel. Claude ondersteunt Nederlands, maar stijl en nuances vragen altijd lokale review. Zo blijft de boodschap passend bij cultuur en doelgroep.
Een groot taalmodel is een algoritme dat op basis van veel voorbeeldteksten leert om nieuwe, samenhangende tekst te voorspellen.
