En el marco de la edición 12 de Nerdear.la, uno de los encuentros más importantes de tecnología y desarrollo en América Latina, Arnie Katz, Chief Product & Technology Officer de GoFundMe, compartió con Tecno NewsRoom su visión sobre el papel de la tecnología en la recaudación de fondos y la ayuda entre personas.
Desde cómo definen el concepto de “ayuda” hasta los desafíos éticos y operativos de implementar inteligencia artificial, Katz ofreció una mirada detallada sobre cómo la plataforma combina empatía, datos y herramientas de IA para potenciar la solidaridad digital.
Quién es Arnie Katz
Arnie Katz lidera los equipos de producto, datos y tecnología de GoFundMe. Su experiencia se centra en el desarrollo de soluciones digitales que combinan análisis de datos y algoritmos de IA para mejorar la experiencia de los usuarios y potenciar el impacto social de la plataforma. Durante la charla en Nerdear.la, Katz expuso cómo la compañía equilibra la eficiencia tecnológica con la preservación de la empatía y la voz humana en un contexto delicado como la recaudación de fondos.
La IA como herramienta para escalar la ayuda
Uno de los desafíos principales de GoFundMe es usar la IA para facilitar la ayuda sin reemplazar la intervención humana. Katz señaló que la compañía detectó un abandono frecuente en la creación de campañas, debido a que muchos usuarios no tenían experiencia en recaudación de fondos y se encontraban atravesando momentos difíciles. “Usamos IA para escalar la ayuda. No es para reemplazar a las personas, sino para hacer más fácil que pidan ayuda y la reciban de manera efectiva”, explicó Katz.
La plataforma desarrolló un sistema que asiste a los organizadores en la redacción de títulos y descripciones de campañas, manteniendo siempre la voz y la autenticidad del usuario. Según Katz, el proceso requirió “mucha prueba e iteración” hasta lograr un equilibrio entre automatización y empatía. Hoy, el 80% de los títulos de campañas se generan con asistencia de IA, conservando el tono humano y mejorando los resultados de recaudación.
Innovación guiada por problemas reales
Katz enfatizó que la compañía no utiliza IA por moda, sino para resolver problemas concretos de los usuarios. Cada innovación parte de un punto de dolor identificado a través de datos y contacto directo con los usuarios.
Un ejemplo concreto ocurrió con la definición de metas de recaudación. Muchos usuarios pasaban demasiado tiempo en esta etapa, lo que generaba un alto nivel de abandono. La solución fue una función que recomienda objetivos según categoría, ubicación y necesidades específicas de la campaña. Como resultado, la proporción de campañas completadas y publicadas aumentó significativamente, y estas resultaron más exitosas.
“Cuando miramos los datos, notamos que la caída en la etapa de definición de objetivos era mucho mayor de lo esperado. Decidimos construir una función que recomienda la meta correcta basada en lo que sabemos del fundraiser… Una vez lanzada, descubrimos que llevó a muchas más publicaciones de fundraiser”, relató Katz.
Ética y gobernanza de la IA
El uso de IA en un espacio sensible plantea desafíos éticos y regulatorios. Según Katz, GoFundMe prioriza la transparencia y el control del usuario al ofrecer sugerencias generadas por IA, asegurando que estas sean opcionales. La privacidad y la seguridad de los datos son constantes prioridades, y la compañía también aplica IA para prevenir fraudes y riesgos financieros. “Desde un punto de vista ético, priorizamos el control del usuario… Desde el punto de vista regulatorio y reputacional, la privacidad y seguridad de los datos siempre está presente”, explicó.
Futuro de la IA en impacto social
Katz proyecta que los próximos años estarán marcados por la expansión de los agentes de IA, sistemas capaces de razonar, planificar y actuar de forma autónoma. Esto permitirá a los usuarios y organizaciones optimizar sus campañas, narrar sus historias y comprometer comunidades de manera más efectiva.
En cuanto a quienes quieren desarrollar tecnología con impacto social, Katz recomendó: enfocarse en el usuario, aceptar el fracaso como parte del aprendizaje y priorizar la velocidad y la iteración sobre las habilidades técnicas puras. “Claro que aprender a analizar datos y usar IA es importante, pero la mentalidad, la velocidad y la iteración son los aspectos más críticos”, concluyó.