Publicystyka - ngo.pl

W konkursach grantowych liczy się nie tylko pomysł na projekt, ale również to, jak przekonująco przedstawimy jego założenia. Nawet drobne niespójności między celami, działaniami, rezultatami i budżetem mogą wpłynąć na ocenę wniosku.

W wychwytywaniu takich błędów może pomóc sztuczna inteligencja (AI). Nie zastąpi ona wiedzy i doświadczenia organizacji, ale może pełnić rolę krytycznego recenzenta: zadawać pytania, wskazywać niejasności i sprawdzać logiczne powiązania.

Przyjrzyjmy się pięciu częstym błędom i zobaczmy, jak wykorzystać AI, aby wykryć je i poprawić jeszcze przed złożeniem wniosku.

„Chcemy zorganizować warsztaty komputerowe dla seniorów”.

Brzmi sensownie. Ale czy samo stwierdzenie wystarczy, aby przekonać grantodawcę do przyznania dotacji?

Niekoniecznie.

We wniosku trzeba pokazać, dlaczego takie warsztaty są potrzebne, komu mają pomóc i jaki konkretny problem rozwiążą.

Czy seniorzy mają trudności z korzystaniem z e-usług? Czy obawiają się oszustw internetowych? A może potrzebują wsparcia w komunikacji z bliskimi za pomocą smartfona?

To różne potrzeby, które mogą wymagać innych działań.

Słaba diagnoza często opiera się na ogólnych przekonaniach: „seniorzy są wykluczeni cyfrowo”, „młodzież potrzebuje aktywizacji”, „mieszkańcy chcą się integrować”. Tymczasem osoba oceniająca powinna zobaczyć, na jakich informacjach opieramy takie stwierdzenia.

Jak uniknąć błędu?

Zacznij od zebrania rzeczywistych informacji. Mogą to być wyniki ankiet, rozmowy z mieszkańcami, obserwacje z wcześniejszych projektów, dane lokalnych instytucji czy dostępne raporty.

Następnie sprawdź, czy diagnoza odpowiada na trzy pytania:

Jaki problem występuje?

Kogo dotyczy i skąd o tym wiemy?

Dlaczego zaplanowane działania są odpowiedzią na ten problem?

Jak AI może pomóc?

AI może uporządkować zebrane informacje, wskazać luki w diagnozie i zaproponować pytania, które warto jeszcze zadać przyszłym uczestnikom.

Załóżmy, że fundacja przeprowadziła krótką ankietę wśród seniorów. Wyniki można przedstawić AI w formie anonimowego zestawienia i poprosić o analizę.

Przykładowy prompt:

Pełnij rolę eksperta w przygotowywaniu projektów społecznych. Przeanalizuj poniższe informacje o potrzebach naszej grupy docelowej. Wskaż najważniejsze problemy, ich możliwe przyczyny oraz luki w diagnozie. Zaproponuj pytania, które warto jeszcze zadać uczestnikom, aby lepiej uzasadnić potrzebę realizacji projektu. Oddziel fakty wynikające z danych od hipotez. Nie wymyślaj statystyk ani wyników badań.

Dane z diagnozy: [wklej informacje]

Na co uważać? AI nie może zastąpić rzeczywistej diagnozy. Jeśli nie dysponujemy danymi, model może pomóc zaplanować ich zebranie, ale nie powinien tworzyć fikcyjnych wyników badań ani przypisywać mieszkańcom potrzeb, których nie potwierdziliśmy.

Wyobraźmy sobie projekt, którego celem jest zwiększenie samodzielności cyfrowej seniorów.

Organizacja planuje dziesięć warsztatów z obsługi smartfona, a jako główny rezultat wskazuje: „przeprowadzenie dziesięciu spotkań”.

Czy przeprowadzenie spotkań oznacza, że uczestnicy stali się bardziej samodzielni?

Nie musi tak być.

To jeden z częstych problemów we wnioskach grantowych: organizacja dokładnie opisuje, co zamierza zrobić, ale nie pokazuje wystarczająco jasno, co dzięki temu ma się zmienić.

Warto rozróżnić trzy elementy:

• Rezultat – efekt realizacji projektu, np. nabycie przez uczestników umiejętności samodzielnego korzystania z wybranych e-usług.
• Działanie – sposób osiągnięcia celu, np. warsztaty z obsługi smartfona.
• Cel – zmiana, którą chcemy osiągnąć, np. poprawa samodzielności cyfrowej seniorów.

Wniosek powinien tworzyć logiczną całość. Diagnoza uzasadnia cel, działania prowadzą do rezultatów, a rezultaty pokazują, czy zbliżyliśmy się do osiągnięcia celu.

Jak uniknąć błędu?

Po przygotowaniu opisu projektu prześledź tę zależność od początku do końca.

Zadaj sobie pytania: Czy każde działanie odpowiada na rozpoznaną potrzebę? Czy zaplanowane rezultaty rzeczywiście wynikają z działań? Czy osiągnięcie rezultatów przybliży nas do celu?

Jak AI może pomóc?

To jedno z najbardziej praktycznych zastosowań sztucznej inteligencji podczas przygotowywania wniosku.

Możemy przekazać AI opis diagnozy, celów, działań i rezultatów, a następnie poprosić o sprawdzenie ich spójności.

Przykładowy prompt:

Przeanalizuj poniższy projekt grantowy pod kątem spójności logicznej. Sprawdź, czy cele wynikają z diagnozy potrzeb, działania prowadzą do zaplanowanych rezultatów, a rezultaty wspierają osiągnięcie celów. Wskaż niespójności, brakujące powiązania i elementy wymagające doprecyzowania. Przedstaw analizę w tabeli: element projektu – zauważony problem – proponowana poprawa. Nie zmieniaj założeń projektu bez wyraźnego wskazania takiej propozycji.

Diagnoza, cele, działania i rezultaty: [wklej opis]

AI może zauważyć na przykład, że organizacja deklaruje poprawę kompetencji uczestników, ale nie zaplanowała działania pozwalającego te kompetencje rozwinąć.

Ważne: proponowane przez AI poprawki trzeba zweryfikować. Model może trafnie wychwycić niespójność, ale nie zna wszystkich uwarunkowań projektu i możliwości organizacji.

„Wzrost świadomości mieszkańców”.

„Poprawa integracji społecznej”.

„Zwiększenie kompetencji uczestników”.

Takie rezultaty mogą być wartościowe, ale zapisane w ten sposób pozostawiają ważne pytanie: jak sprawdzimy, czy rzeczywiście je osiągnęliśmy?

W projektach grantowych wykorzystuje się wskaźniki, czyli konkretne miary pozwalające ocenić postępy i efekty działań.

Jeśli organizujemy warsztaty cyfrowe dla seniorów, możemy mierzyć liczbę przeprowadzonych spotkań i uczestników, ale również zmianę umiejętności.

Zamiast ogólnego zapisu „uczestnicy zwiększą kompetencje cyfrowe” można zaproponować:

„Co najmniej 24 z 30 uczestników samodzielnie wykona trzy wskazane czynności na smartfonie podczas zadania praktycznego na zakończenie warsztatów”.

Taki wskaźnik pokazuje, co będzie mierzone, jakiego wyniku oczekujemy i w jaki sposób można go sprawdzić.

Jak uniknąć błędu?

Przy każdym wskaźniku odpowiedz na cztery pytania:

• Co dokładnie mierzymy?
• Jaką wartość chcemy osiągnąć?
• Skąd będziemy mieć dane?
• Kiedy przeprowadzimy pomiar?

Warto pamiętać, że wskaźniki muszą być realistyczne i dostosowane do grupy docelowej. Nie należy obiecywać rezultatów, których organizacja nie będzie w stanie osiągnąć lub udokumentować.

Jak AI może pomóc?

AI może zaproponować bardziej precyzyjne wskaźniki i sposoby ich mierzenia. Jest to szczególnie przydatne, gdy organizacja ma jasno określony cel, ale nie wie, jak przełożyć go na konkretne wartości.

Przykładowy prompt:

Jesteś specjalistą od monitorowania i ewaluacji projektów społecznych. Na podstawie poniższych celów i działań zaproponuj mierzalne wskaźniki rezultatów. Dla każdego wskaźnika określ jego definicję, proponowany sposób pomiaru, źródło danych oraz moment weryfikacji. Nie wymyślaj wartości docelowych jako faktów. Jeśli proponujesz liczbę lub procent, oznacz je jako wartość do potwierdzenia przez organizację. Uwzględnij możliwości małej organizacji pozarządowej.

Cele i działania projektu: [wklej opis]

W ten sposób AI może pomóc przygotować zestaw wskaźników, które będą nie tylko dobrze wyglądały we wniosku, ale także nadawały się do późniejszego monitorowania.

Pamiętaj: jeśli konkurs narzuca konkretne wskaźniki lub sposób ich pomiaru, to właśnie wymagania programu są nadrzędne wobec propozycji AI.

Budżet to znacznie więcej niż zestawienie kwot. Pokazuje, czy organizacja rozumie, jakich zasobów potrzebuje do realizacji zaplanowanych działań.

Załóżmy, że fundacja planuje cykl warsztatów, ale w budżecie nie uwzględniła kosztów materiałów edukacyjnych. Albo zaplanowała wynagrodzenie trenera za 20 godzin pracy, podczas gdy harmonogram przewiduje 40 godzin zajęć.

Takie niespójności mogą wzbudzić wątpliwości osoby oceniającej.

Problemem bywają też zbyt ogólne opisy wydatków, niejasne kalkulacje i koszty, których nie można powiązać z konkretnym działaniem.

Jak uniknąć błędu?

Przed złożeniem wniosku porównaj budżet z harmonogramem i opisem działań.

Sprawdź, czy:

• każde działanie ma zapewnione potrzebne zasoby;
• liczby godzin, spotkań i uczestników są spójne;
• sposób wyliczenia kosztów jest zrozumiały;
• wydatki są zgodne z zasadami konkursu;
• uwzględniono wymagany wkład własny, jeśli dotyczy.

Jak AI może pomóc?

AI może działać jak dodatkowy kontroler spójności budżetu. Po przekazaniu jej opisu działań, harmonogramu i zestawienia kosztów można poprosić o wskazanie braków lub rozbieżności.

Przykładowy prompt:

Przeanalizuj budżet projektu grantowego w powiązaniu z opisem działań i harmonogramem. Sprawdź, czy zaplanowane wydatki odpowiadają zakresowi działań, czy liczby godzin, spotkań i uczestników są spójne oraz czy w budżecie mogą brakować istotnych pozycji. Wskaż potencjalne błędy rachunkowe i miejsca wymagające dodatkowego uzasadnienia. Nie wymyślaj cen rynkowych. Nie oceniaj kwalifikowalności wydatków bez odpowiednich zapisów regulaminu.

Opis działań: [wklej]

Harmonogram: [wklej]

Budżet: [wklej]

AI może na przykład zauważyć rozbieżność między liczbą warsztatów a liczbą godzin pracy prowadzącego.

Nie zastąpi jednak weryfikacji stawek, ofert wykonawców ani znajomości zasad finansowania.

Szczególnie ważne: zgodność budżetu z regulaminem konkursu zawsze należy sprawdzić w dokumentacji programu. Jeśli korzystamy z AI do analizy regulaminu, powinniśmy zweryfikować wskazane przez nią zapisy w oryginalnym dokumencie.

Na papierze wszystko wygląda idealnie: rekrutacja, przygotowanie materiałów, warsztaty, ewaluacja i sprawozdanie.

Problem zaczyna się wtedy, gdy okazuje się, że zespół ma zbyt mało czasu na wykonanie zaplanowanych zadań.

Przykładowo organizacja chce w ciągu dwóch tygodni zrekrutować 40 uczestników, wybrać trenerów, przygotować materiały i rozpocząć zajęcia.

Czy to możliwe? Być może. Ale zależy od liczby osób w zespole, wcześniejszych przygotowań i dostępności uczestników.

Dobry harmonogram musi uwzględniać nie tylko terminy, ale także kolejność działań, zależności między zadaniami i potencjalne opóźnienia.

Jeżeli warsztaty mogą rozpocząć się dopiero po zakończeniu rekrutacji, przesunięcie naboru wpłynie na dalszą realizację projektu.

Jak uniknąć błędu?

Rozpisz projekt na konkretne zadania. Określ czas ich trwania, osoby odpowiedzialne i zależności między działaniami.

Zastanów się również, co może pójść nie tak. Czy masz plan na wypadek niskiej liczby zgłoszeń? Co zrobisz, jeśli trener zachoruje? Czy pozostawiono czas na przygotowanie dokumentacji?

Jak AI może pomóc?

Sztuczna inteligencja może przeanalizować harmonogram, wskazać potencjalne konflikty terminów i pomóc opracować warianty reagowania na opóźnienia.

Przykładowy prompt:

Pełnij rolę kierownika projektów grantowych NGO. Przeanalizuj poniższy harmonogram pod kątem realności terminów, zależności między zadaniami i obciążenia zespołu. Wskaż działania szczególnie narażone na opóźnienia oraz ich możliwy wpływ na pozostałe zadania. Zaproponuj działania zapobiegawcze i realistyczne plany awaryjne. Nie zakładaj, że zmiany terminów są automatycznie dopuszczalne w świetle umowy dotacyjnej.

Opis projektu: [wklej]

Harmonogram: [wklej]

Dostępne zasoby: [wklej]

AI może pomóc dostrzec, że kilka kluczowych zadań zaplanowano jednocześnie, chociaż odpowiada za nie ta sama osoba.

Może również zaproponować zmianę kolejności działań lub przygotowanie dodatkowego wariantu harmonogramu.

Ostatecznie jednak to organizacja musi ocenić, czy proponowane rozwiązania są wykonalne i zgodne z warunkami konkursu.

Pięć opisanych błędów często jest ze sobą powiązanych. Słaba diagnoza prowadzi do niejasnych celów, niejasne cele utrudniają dobór wskaźników, a niespójne działania mogą skutkować błędami w budżecie i harmonogramie.

Dlatego przed wysłaniem wniosku warto spojrzeć na niego całościowo.

Jednym ze sposobów jest poproszenie AI o wcielenie się w rolę krytycznego recenzenta projektu.

Prompt do końcowego audytu wniosku:

Pełnij rolę krytycznego recenzenta wniosku grantowego. Przeanalizuj przedstawiony projekt na podstawie dołączonych kryteriów oceny konkursu.

Sprawdź pięć obszarów:

Trafność diagnozy potrzeb.

Spójność celów, działań i rezultatów.

Mierzalność wskaźników.

Logikę i uzasadnienie budżetu.

Realność harmonogramu.

Dla każdego obszaru wskaż mocne strony, potencjalne słabości, pytania, które może zadać osoba oceniająca, oraz konkretne propozycje poprawy.

Oddziel błędy potwierdzone w treści od możliwych ryzyk. Nie przyznawaj punktów, jeśli nie masz pełnych kryteriów oceny. Nie dopisuj danych, których nie ma we wniosku.

Kryteria konkursu: [wklej]

Treść wniosku: [wklej]

Taki przegląd nie gwarantuje pozytywnej oceny. Może jednak pomóc wykryć słabości, które łatwo przeoczyć po wielokrotnym czytaniu własnego tekstu.

Warto pamiętać, że AI nie jest członkiem komisji konkursowej. Nie zna nieujawnionych preferencji oceniających i nie potrafi wiarygodnie przewidzieć wyniku konkursu. Może natomiast pomóc sprawdzić wniosek względem dostępnych kryteriów.

Zanim zaczniemy przekazywać dokumenty do narzędzi AI, warto pamiętać o kilku zasadach.

Po pierwsze: weryfikuj informacje. AI może popełniać błędy, również wtedy, gdy odpowiedź brzmi bardzo przekonująco. Szczególnie uważnie sprawdzaj dane, cytaty, przepisy i wymagania konkursowe.

Po drugie: chroń dane. Nie wklejaj bez odpowiedniej podstawy i zabezpieczeń danych osobowych uczestników, informacji wrażliwych ani poufnych dokumentów organizacji. Tam, gdzie to możliwe, korzystaj z danych zagregowanych lub zanonimizowanych.

Po trzecie: nie pozwalaj AI wymyślać faktów. Diagnoza potrzeb, liczba odbiorców, ceny i deklarowane rezultaty powinny wynikać z rzeczywistych informacji oraz możliwości organizacji.

Po czwarte: zachowaj kontrolę nad projektem. AI może podpowiadać, analizować i zadawać pytania, ale odpowiedzialność za treść wniosku i jego realizację pozostaje po stronie organizacji.

Przed ostatecznym zatwierdzeniem dokumentu sprawdź:

• Czy informacje i propozycje przygotowane z pomocą AI zostały zweryfikowane?
• Czy wniosek odpowiada na wszystkie kryteria oceny?
• Czy harmonogram jest realistyczny i uwzględnia zależności między zadaniami?
• Czy budżet odpowiada działaniom i wymaganiom konkursu?
• Czy wskaźniki są konkretne, mierzalne i możliwe do udokumentowania?
• Czy cele, działania i rezultaty tworzą logiczną całość?
• Czy diagnoza opiera się na rzeczywistych potrzebach i wiarygodnych informacjach?

Warto również poprosić o przeczytanie wniosku osobę, która nie uczestniczyła w jego tworzeniu. Połączenie ludzkiego doświadczenia i krytycznej analizy AI może być szczególnie przydatne podczas końcowej kontroli projektu.

Chcesz dowiedzieć się więcej o praktycznym wykorzystaniu AI w projektach NGO?

Na blogu Fabryki Kreatywnych Projektów – Fabryka NGO 2.0 znajdziesz poradniki, przykłady i gotowe polecenia pomagające wykorzystywać sztuczną inteligencję podczas przygotowywania i realizacji projektów społecznych.

https://fabrykakreatywnychprojektow.pl/blog/

Jeśli chcesz przejść przez cały proces – od pomysłu i diagnozy potrzeb po planowanie projektu i przygotowanie wniosku – zajrzyj również do e-booka „Granty i dotacje z AI. Od pomysłu do projektu, który ma szansę na dofinansowanie”.

https://fabrykakreatywnychprojektow.pl/produkt/granty-i-dotacje-z-ai/

Artykuł powstał w ramach PROO 1a na lata 2018–2030, dofinansowanego ze środków Narodowego Instytutu Wolności – Centrum Rozwoju Społeczeństwa Obywatelskiego.