A IA generativa deixou de ser exclusividade do mercado corporativo. Pesquisas recentes mostram que uma parcela significativa de organizações sem fins lucrativos já incorporou ferramentas de IA em comunicação e análise de dados, enquanto muitas relatam baixa preparação interna para essa transição, lacunas que precisam ser tratadas por políticas e capacitação. O relatório State of AI in Nonprofits 2025 (O Estado da IA em Organizações Sem Fins Lucrativos 2025) indica que cerca de 60% das organizações usam IA para comunicação ou análise. No entanto, essa adoção exige atenção a riscos éticos, proteção de dados e alinhamento com a missão institucional. Neste artigo, exploramos como a IA pode ser aplicada de forma responsável e eficiente em iniciativas sociais.
Panorama da IA generativa no terceiro setor em 2025
Em 2025, a IA generativa passou de experimentação para adoção prática dentro do terceiro setor. Organizações sociais, independentemente de porte, já utilizam soluções baseadas em modelos de linguagem para otimizar comunicação, reduzir processos manuais e ampliar capacidade operacional, um movimento impulsionado pela popularização de ferramentas acessíveis e pela maturidade digital crescente no setor.
A adoção não é uniforme: organizações com maior maturidade digital integram IA em atendimento (assistentes virtuais), análise de indicadores e automação de relatórios. Já, grupos em nível intermediário aplicam IA pontualmente em captação e comunicação, e entidades com menor maturidade ainda enfrentam barreiras, falta de habilidades técnicas, insegurança sobre privacidade e estruturas internas frágeis. Relatórios setoriais confirmam esse gradiente de maturidade e enfatizam a necessidade de programas de formação e pilotos orientados para o terceiro setor.
Mesmo com esses desafios, o cenário é amplamente favorável. A IA generativa oferece oportunidades claras: ampliação de impacto com menos recursos, melhorias na comunicação com comunidades atendidas, tomada de decisão orientada por dados e redução de carga operacional. À medida que ferramentas se tornam mais intuitivas e acessíveis, a tendência é que o terceiro setor incorpore a IA não apenas como suporte, mas como parte estratégica das suas operações.
Casos práticos de uso da IA em ONGs e institutos
Em 2025, o uso da IA generativa dentro de ONGs e institutos já aparece em aplicações reais e acessíveis, que vão desde a automação de processos rotineiros até a criação de campanhas completas de comunicação. Um dos usos mais recorrentes é a automação de atendimento: assistentes virtuais treinados com informações institucionais conseguem responder dúvidas frequentes, direcionar beneficiários para serviços adequados e reduzir o tempo gasto com suporte manual.
Outra frente que ganhou força é a produção de materiais educativos. Organizações que trabalham com educação, saúde e direitos humanos usam IA para criar roteiros, textos informativos, apostilas, atividades pedagógicas e versões adaptadas para diferentes faixas etárias ou níveis de alfabetização. Além de acelerar entregas, isso permite que equipes pequenas alcancem um volume de produção que, antes, seria inviável.
Na área de dados sociais, a IA generativa também se tornou um recurso valioso. Ferramentas são usadas para interpretar grandes volumes de indicadores, transcrever entrevistas, cruzar informações e gerar análises que ajudam na tomada de decisão e na construção de diagnósticos mais precisos sobre comunidades atendidas.
A geração automatizada de relatórios é outro caso prático que se consolidou. Muitas instituições já utilizam IA para transformar planilhas, formulários e registros internos em documentos padronizados, com sínteses automáticas e linguagem consistente, reduzindo retrabalho e acelerando entregas para financiadores e parceiros.
Por fim, as campanhas de comunicação também passaram por transformação. A IA auxilia na criação de textos, títulos, scripts, imagens e segmentações para campanhas de engajamento e captação. Isso torna o processo mais ágil, permite testes rápidos e aumenta a capacidade de personalizar mensagens para públicos específicos sem exigir grandes equipes.
Esses casos mostram que a IA generativa já não é apenas uma ferramenta complementar: ela está se tornando parte integrante das operações de impacto, permitindo que organizações sociais ampliem alcance, profissionalizem processos e entreguem resultados mais consistentes.
IA para captação de recursos e engajamento de doadores
A IA generativa se tornou uma aliada importante na captação de recursos, especialmente pela capacidade de criar narrativas mais humanas e personalizadas. Modelos generativos são usados para produzir textos de campanhas, histórias de impacto e comunicações institucionais adaptadas a diferentes perfis de doadores.
No relacionamento contínuo, a IA auxilia na otimização de e-mails, sugerindo assuntos, ajustando tom e criando versões específicas para cada segmento de público. Ferramentas de IA também apoiam a análise de dados de engajamento, permitindo identificar quais mensagens funcionam melhor, quais grupos têm maior propensão a doar e como personalizar abordagens em escala.
Com isso, organizações conseguem comunicar valor de forma mais clara, manter doadores ativos e estruturar campanhas mais eficientes com menos esforço operacional.
IA na gestão interna e redução de custos operacionais
A IA generativa tem desempenhado um papel crescente na gestão interna de organizações sociais, especialmente por facilitar tarefas repetitivas e otimizar rotinas administrativas. Ferramentas de IA já conseguem organizar documentos, estruturar informações, gerar relatórios e apoiar equipes em atividades como redação, revisão e criação de planilhas ou apresentações. Isso libera tempo para que profissionais se concentrem em ações estratégicas e de impacto direto.
Outro uso relevante é a triagem de demandas. Modelos de IA podem classificar mensagens, identificar prioridades, encaminhar solicitações para os setores adequados e até sugerir respostas iniciais. Essa automação reduz gargalos, melhora o fluxo de atendimento e ajuda a manter a operação funcionando mesmo com equipes enxutas.
A tecnologia também contribui para padronização e consistência. Processos que antes variavam muito de pessoa para pessoa podem ser centralizados em assistentes inteligentes, garantindo mais organização e menos retrabalho. Além disso, a IA apoia a análise de dados internos, ajudando na identificação de padrões, na previsão de necessidades e no suporte à tomada de decisão.
Com essas aplicações, a IA generativa se mostra uma aliada direta da eficiência operacional. Ela reduz custos, agiliza entregas e fortalece a estrutura interna das organizações, um diferencial especialmente relevante para o terceiro setor, onde recursos são limitados e a demanda por impacto é sempre crescente.
Riscos e desafios éticos: vieses, privacidade e segurança de dados
Apesar do potencial transformador, a IA generativa, no terceiro setor, traz riscos significativos, especialmente quando aplicada a contextos vulneráveis. Um deles é o viés algorítmico: se os modelos forem treinados com dados incompletos ou historicamente discriminatórios, eles podem reforçar estereótipos ou produzir decisões injustas.
A proteção de dados é outro ponto crítico. Muitas organizações sociais lidam com informações sensíveis, como dados pessoais, socioeconômicos ou de saúde. Para mitigar riscos, é essencial implementar práticas como anonimização, criptografia, controle de acesso e consentimento esclarecido, garantindo conformidade com a LGPD e outros regulamentos internacionais.
Também há o risco da dependência excessiva de automação: a IA deve ser ferramenta de apoio, não um substituto para a análise humana, sobretudo em decisões que requerem empatia, contexto social ou julgamento ético.
Para mitigar esses desafios, recomendam-se a adoção de políticas claras de governança de IA, com validação humana sistemática, auditorias regulares e adesão a frameworks éticos reconhecidos (como os princípios de IA da OCDE ou diretrizes da UNESCO). Assim, a tecnologia pode ser usada de maneira segura, transparente e alinhada ao propósito social.
Boas práticas para implementar IA generativa em organizações sociais
Definir objetivos claros
Identifique quais problemas a IA vai resolver (por exemplo: atendimento, captação, relatórios) e defina como será o sucesso (como metas de redução de tempo, aumento de eficiência ou engajamento). Use pilotos para testar a tecnologia em pequena escala antes de expandir.
Capacitar a equipe
Invista em treinamentos práticos sobre conceitos de IA, ética de dados, privacidade e segurança. Crie um comitê interno de IA, composto por membros de diferentes áreas (operações, comunicação, compliance) para garantir entendimento transversal.
Validação humana permanente
Mesmo após a automação, mantenha o supervisionamento humano. Revise conteúdos gerados, relatórios e respostas automatizadas para evitar vieses, erros ou mensagens inadequadas.
Governança e políticas
Elabore diretrizes formais, políticas de uso, compartilhamento de dados, consentimento, transparência e monitoramento contínuo. Considere também auditorias periódicas e mecanismos de feedback.
Mensuração de impacto
Defina KPIs (Indicadores de Desempenho) para acompanhar a adoção da IA: tempo economizado, volume de processos automatizados, taxa de engajamento de beneficiários ou doadores, qualidade das respostas automatizadas, entre outros. Use esses dados para ajustar a estratégia.
Futuro da IA no terceiro setor: tendências e oportunidades
O futuro da IA no terceiro setor aponta para um uso cada vez mais estratégico, indo além da automação e apoiando decisões, previsões e personalização de atendimentos. Tendências como análise avançada de impacto, modelos mais inclusivos e ferramentas multimodais devem ampliar a capacidade das organizações de comunicar, monitorar e atuar com mais precisão.
À medida que a tecnologia evolui, cresce também a demanda por governança, transparência e práticas éticas. O caminho do setor será guiado pela combinação entre inovação e responsabilidade, permitindo que a IA se consolide como um multiplicador de impacto social.
E conforme essas transformações avançam, acompanhar discussões atualizadas sobre IA e tecnologia se torna essencial para qualquer organização, portanto, continue acompanhando o CodeBlog e encontre análises e conteúdo que aprofundam esses temas.
