Jak przygotować się do pisania wniosku o grant z pomocą asystenta AI – Google NotebookLM
Przygotowanie wniosku grantowego to często godziny analizowania raportów, przeszukiwania strategii i zbierania danych o wcześniejszych działaniach organizacji. Zamiast przekopywać się przez setki stron dokumentów i plików PDF, skorzystaj z Google NotebookLM – narzędzia AI, które pomoże Ci szybko wyłuskać najważniejsze informacje i przygotować się właściwie do napisania wniosku.
Każdy, kto choć raz pisał wniosek grantowy, wie, jak wygląda ten proces – kilka długich dokumentów, plików PDF, regulamin, strategia, niezliczone karty w przeglądarce i nieustanne przełączanie się między raportami, badaniami i notatkami. A potem próba połączenia tego wszystkiego w spójną całość. W realiach pracy w organizacji społecznej często brakuje nam czasu na dokładne przeszukanie kilkusetstronicowej strategii w poszukiwaniu obszaru dotyczącego naszego projektu. Pewnie wiele z Was doskonale zna sytuację przygotowywania wniosku tuż przed zamknięciem naboru.
Choć kuszące może być wykorzystanie ChatGPT lub innego narzędzia AI do napisania wniosku grantowego, odradzamy takie podejście. Powodów jest bardzo wiele. Treści tworzone przez modele językowe często są zbyt ogólne, pozbawione indywidualnego tonu i brzmią sztucznie, co może sprawić, że Twój wniosek nie będzie się wyróżniał. AI nie rozumie kontekstu działania Twojej organizacji, nie analizuje danych tak precyzyjnie jak człowiek, a w generowanych tekstach mogą pojawić się błędy, przekłamania lub nawet treści podobne do istniejących publikacji, co może rodzić zarzuty o plagiat. Dochodzi do tego niejasna kwestia praw autorskich – odpowiedzialność za treść zawsze spoczywa na wnioskodawcy i wątpliwości natury etycznej. W rezultacie wniosek przygotowany przez AI może wpłynąć na wiarygodność całej organizacji.
Skoro wykorzystanie AI do generowania treści wniosku nie jest dobrą drogą, to czy można użyć tego narzędzia w inny sposób? Znacznie lepiej potraktować sztuczną inteligencję jako wsparcie na etapie analizy materiałów i porządkowania wiedzy, a nie jako automatycznego autora treści. Narzędzie AI świetnie sprawdzi się na etapie poprzedzającym pisanie, pomoże uporządkować zebrane materiały, wyciągnąć i podsumować najważniejsze informacje z dokumentów czy raportów.
➡️W tym artykule pokaże Ci, jak zrobić to z pomocą Google NotebookLM.
Pliki PDF i dokumenty – użyj NotebookLM do zbierania i analizowania źródeł
Google NotebookLM to narzędzie wykorzystujące sztuczną inteligencję. Podobnie, jak ChatGPT czy Copilot, posiada komunikator, gdzie możesz zadawać pytania i prosić o wykonanie zadań. Wyróżnia się natomiast tym, że możesz wgrać własną bazę źródeł i dokumentów. Model opiera się na tych informacjach i dokonuje analizy. Odpowiedzi są wzbogacone o odnośniki do plików źródłowych. Dzięki temu możesz zweryfikować informacje i szybko trafić do interesujących Cię fragmentów. NotebookLM pozwala też zapisywać notatki z odpowiedzi czy generować podsumowania, a nawet podcast.
➡️Więcej o NotebookLM przeczytasz w tym artykule. Zachęcamy też do udziału w bezpłatnym kursie Zwiększ swoją efektywność z AI od Google: Gemini i NotebookLM.
Dlaczego warto używać NotebookaLM?
- Stworzysz w nim bazę wiedzy, z której łatwo wyciągniesz informacje – wystarczy, że wgrasz pliki tekstowe, linki, dokumenty Google czy PDF-y.
- Wszystko w jednym miejscu – zgromadzisz wszystkie potrzebne źródła, z których możesz wyciągać informacje z pomocą chata.
- Odpowiedzi możesz zapisywać w formie notatek do dalszej edycji.
- Możesz udostępnić link do współpracy innym osobom z twojej organizacji – dzięki temu nie musicie wymieniać się pojedynczymi materiałami i możecie wszystko wspólnie analizować, a twoi współpracownicy i współpracowniczki mogą szybko poznać wyniki analizy.
- Po wgraniu plików organizacji np. poprzednich wniosków czy linków do strony, możecie używać Notebooka także do innych zadań.
➡️Więcej o zarządzaniu wiedzą i edukacji z pomocą NotebookLM: Google NotebookLM – narzędzie AI do zarządzania wiedzą i edukacji w NGO.
Zanim zaczniesz: bezpieczeństwo danych w pracy organizacji pozarządowych
Zanim rozpoczniesz pracę z NotebookLM, warto poświęcić chwilę na kwestie związane z bezpieczeństwem danych. To narzędzie oferuje duże możliwości w zakresie zarządzania wiedzą, ale organizacje społeczne często mają do czynienia z informacjami wrażliwymi, takimi jak dane osobowe beneficjentów, wolontariuszy czy pracowników. Dlatego należy zachować szczególną ostrożność – nie powinno się wgrywać do NotebookLM żadnych dokumentów zawierających dane osobowe, informacje medyczne ani innych poufnych treści, które podlegają ochronie na mocy RODO i innych przepisów o prywatności.
Bezpiecznym podejściem jest ograniczenie się do pracy z materiałami ogólnymi, edukacyjnymi lub wewnętrznymi dokumentami organizacji, które nie zawierają danych pozwalających na identyfikację osób, albo które zostały wcześniej odpowiednio zanonimizowane. Jeśli organizacja zamierza regularnie korzystać z NotebookLM, dobrze jest przygotować prostą politykę bezpieczeństwa danych. Taki dokument pomoże uporządkować zasady korzystania z narzędzia, zminimalizować ryzyko naruszenia prywatności oraz lepiej zadbać o cyberbezpieczeństwo wszystkich użytkowników.
Jak analizować źródła z Google NotebookLM krok po kroku
Wiesz już, czym jest NotebookLM i jakie ma możliwości oraz podstawowe funkcje.
Najbardziej lubię w nim to, że pozwala na zebranie materiałów w jednym miejscu i wygodne przełączanie się między nimi, a także tworzenie notatek. Poniżej prezentuję kilka zastosowań, które mogą przydać się w kontekście pisania wniosku. Rekomenduję wykorzystanie sztucznej inteligencji do analizy plików źródłowych i gromadzenia wiedzy.
Krok 1: Wgraj potrzebne źródła
Zanim zaczniesz rozmowę z czatem, wgraj wszystkie źródła, które chcesz przeanalizować. To mogą być linki do stron www opisujących misję organizacji, działania projektowe, poprzednie wnioski, sprawozdania, wpisy w mediach, a nawet filmy z YouTube.
Możesz szybko odpinać i przypinać źródła, które będą Ci potrzebne do konkretnego pytania.
Krok 2: Zadaj pytania i poproś o analizę
Teraz czas na interakcję z chatem.
Jak pisać zapytania, żeby uzyskać dokładne odpowiedzi?
- Opisz krótko rolę, jaką ma objąć model – „Jesteś asystentem pisania wniosków o dofinansowanie”.
- Doprecyzuj, czego szukasz i w jakim kontekście – „Przeanalizuj dokumenty [nazwy dokumentów] i podaj trzy kluczowe wyzwania społeczne związane z [obszar projektu, np. edukacja cyfrowa], uwzględniając dane liczbowe”.
- Określ format – „Podaj pięć najważniejszych elementów strategii [nazwa strategii] dotyczących [opis tematyki projektu]. Każdy element powinien zawierać uzasadnienie i odniesienie do dokumentu”.
- Poproś o przedstawienie rozumowania krok po kroku. Dzięki temu masz lepszy obraz, jak model podchodzi do zadania i czy zgadza się z tym, co chciałeś/łaś osiągnąć.
Analiza źródeł wewnętrznych
Czas zadać pierwsze pytania, które pomogą w zebraniu wiedzy. Zacznijmy od analizy źródeł i dokumentów wewnętrznych. Kolejne wnioski składane przez organizacje społeczną zazwyczaj są kontynuacją dotychczasowych działań i realizacją statutu.
Być może od niedawna jesteś częścią zespołu lub nie masz dokładnej wiedzy o wszystkich dotychczas zrealizowanych projektach. A może chcesz się upewnić, że regulamin konkursu na pewno zakłada działania pasujące do zapisów w statucie waszej organizacji. Może chcesz szybko podsumować działania regularnie opisywane na stronie internetowej?
Poniżej prezentuję tylko kilka z przykładów, ale możliwości jest naprawdę dużo. Zachęcam do eksperymentowania z pytaniem o różne aspekty i szczegóły projektów, metod i zebranych wcześniej danych.
Przykład 1: Podsumowanie poprzednich projektów
Piszesz wniosek o finansowanie projektu społecznego. W formularzu zawarte jest pytanie o dotychczasowe działania i doświadczenia organizacji związane z projektem, chcesz podsumować i przeanalizować dotychczasowe działania.
Możesz zapytać o różne szczegóły:
- poprosić o wymienienie poprzednich działań w konkretnym obszarze,
- poprosić o krótki opis każdego z projektów,
- zapytać, ile łącznie osób i z jakich obszarów było beneficjentami.
Pamiętaj, żeby upewnić się, czy dane się zgadzają. Możesz zrobić to bardzo szybko, klikając na przypisy odwołujące do źródła. Często potrzebne jest kilka iteracji i dokładne dopytywanie o szczegóły, żeby uzyskać satysfakcjonującą odpowiedź.
Przykład 2: Podsumowanie wniosków i najlepszych metod z poprzednich działań
Zanim rzucisz się w wir nowego wniosku, warto spojrzeć wstecz i przeanalizować, co już zadziałało. To nie tylko oszczędność czasu, ale też potężny argument dla grantodawcy – pokazujesz, że budujesz na solidnych fundamentach i wyciągasz wnioski z poprzednich działań.
Wgraj do NotebookLM swoje raporty merytoryczne, ewaluacje i dokumentacje projektowe, a następnie zadaj konkretne pytania. Poniżej kilka przykładów:
- Jakie rezultaty osiągnęliśmy w projektach dotyczących edukacji cyfrowej seniorów w ostatnich dwóch latach?
- Które metody pracy z młodzieżą z obszarów wiejskich okazały się najbardziej skuteczne według naszych raportów?
- Wymień wszystkie rekomendacje z ewaluacji projektu X, które możemy wykorzystać w przeprowadzeniu warsztatów dla młodzieży na temat rozwijania pasji.
Analiza źródeł zewnętrznych
We wniosku odwołujemy się nie tylko do doświadczeń organizacji. Często musimy uzasadnić, jak projekt wpisuje się w szerszy kontekst. Dokumenty zewnętrzne są nieocenionym źródłem argumentów i danych potwierdzających potrzebę realizacji Twojego projektu. Warto nasze działania poprzeć wnioskami z szerszych badań o potrzebach, czy danymi z raportów, np. jaki procent młodych osób czuje się samotna w przypadku tworzenia projektu nastawionego na budowanie relacji przez młode osoby.
Często we wniosku pojawia się pytanie, jak projekt wpisuje się np. strategię miasta w danym obszarze. Czasami, jak w przypadku wniosków Erasmus+, zostajemy poproszeni o informację, w jaki sposób spełnimy konkretne wytyczne.
Raporty, badania czy dokumenty urzędowe często mają od kilkunastu do kilkudziesięciu stron i nie rzadko napisane są skomplikowanym językiem. Także w tym przypadku możemy poprosić o wskazanie, gdzie znajdziemy potrzebne nam informacje i krótkie podsumowanie ich.
Przykład 1: Podsumowanie badania lub dokumentu
Poproś o podsumowanie danego zagadnienia i wyciągniecie najważniejszych informacji z raportów i wniosków, które dotyczą projektu.
Przykład 2: Projekt a szerszy kontekst
Zapytaj, w jaki sposób projekt i działania wpisują się w strategię. Dzięki temu zyskasz dowody na dobrze zaadresowany problem.
Przykład 3: Fragment dokumentu, który dotyczy projektu
Poproś o wskazanie ważnych elementów dokumentu i podpowiedź, jak możemy wdrożyć strategię w naszym projekcie.
Analiza dokumentów organizacji partnerskich
Niektóre wnioski, jak np. projekty Erasmus+, wymagają szczegółowego opisania, jak współpraca z partnerami wzmocni Wasz projekt. Musisz przekonująco przedstawić, jakie doświadczenia i umiejętności wniosą inne organizacje oraz jak ich strategie uzupełniają się z Waszymi. Zamiast przedzierać się przez gąszcz dokumentów partnerskich organizacji, pozwól NotebookLM wydobyć najcenniejsze informacje.
Pamiętaj: Warto, jak najdokładniej opisać projekt, działanie i jego cel, żeby model miał lepszy kontekst. Możesz też załączyć dokument z wnioskiem z uzupełnionymi opisami działań i celem projektu.
Przykład 1: Informacje nt. organizacji partnerskich
Uczenie się na bazie innych wniosków organizacji
Google NotebookaLM możemy też wykorzystać jako narzędzie do nauki i inspiracji. Osoba, która dopiero zaczyna pisać wnioski, może w łatwy sposób przeanalizować wcześniejsze dokumenty, poprosić o stworzenie podsumowania. Może zapytać np. jakie działania były podejmowane w innych projektach, jak były rozłożone w czasie czy jakie były efekty. Dzięki temu wiedza zgromadzona w organizacji może być przekazywana kolejnym osobom. Podsumowanie wniosku może też posłużyć np. osobie zajmującej się marketingiem, która tworzy treści dotyczące projektu. Możliwości jest bardzo dużo.
NotebookLM pomocnikiem w pozyskiwaniu funduszy – podsumowanie
NotebookLM to nie magiczna różdżka, która napisze za Ciebie wniosek – i dobrze! To inteligentny asystent, który pomoże Ci na etapie przygotowawczym. Pomoże uporządkować źródła i wydobyć z nich najcenniejsze informacje. Dzięki niemu zaoszczędzasz czas, który możesz przeznaczyć na dokładne pisanie na bazie stworzonych notatek.
NotebookLM może ułatwić Ci wyszukiwanie i podsumowanie informacji z różnych źródeł: zarówno wewnętrznych tj. statut, poprzednie wnioski czy artykuły o działaniach, jak i zewnętrznych np. raportów, strategii innych organizacji czy regulaminów. Wystarczy, że zadasz na czacie odpowiednie pytania, a on wygeneruje odpowiedź z odniesieniem do źródła. Pamiętaj, aby dodawać do zapytań kontekst, prosić o konkretny wynik oraz określić format odpowiedzi. Dzięki temu odpowiedzi będą konkretne i unikniesz błędów.
Na koniec pozostaje mi życzyć powodzenia w zbieraniu informacji i pisaniu skutecznych wniosków! Mam nadzieję, że po przeczytaniu tego artykułu to trudne zadanie będzie choć trochę łatwiejsze.
Sprawdź także:
- Jak działa NotebookLM – twój wirtualny asystent do pracy z informacjami? [film]
- Jak dbać o prywatność i chronić dane w dobie generatywnej sztucznej inteligencji? Poradnik
- Jak poznać potrzeby społeczności? Zacznij od pytań! Badania ankietowe z pomocą sztucznej inteligencji
- Jak działa Deep Research AI i jak może wspierać działania społeczne?
- Google NotebookLM – narzędzie AI do zarządzania wiedzą i edukacji w NGO
Interesujesz się nowymi technologiami i chcesz w oparciu o nie rozwijać swoją organizację? Zajrzyj również na blog Sektor 3.0 i zapisz się do newslettera, by nie przegapić kolejnych przydatnych tekstów. Zapraszamy!
Źródło: Sektor 3.0