Captação de recursos e IA são aliadas estratégicas que podem gerar ganhos exponenciais em receita e eficiência operacional
Você está dirigindo sua estratégia de captação com inteligência artificial ou apenas pegando carona no hype?
Em um artigo publicado pela Section 4 (agora rebatizada como Section AI), encontrei uma metáfora poderosa: existem dois tipos de usuários de IA — os “passengers” (passageiros) e os “drivers” (motoristas).
Os passageiros são aqueles que usam a IA de forma passiva, como quem entra em um carro sem se preocupar com o destino. Aceitam as respostas da máquina sem questionar, sem explorar todo o potencial da tecnologia.
Já os motoristas assumem o volante: entendem como a IA funciona, fazem perguntas melhores, testam caminhos, avaliam resultados e guiam a ferramenta de acordo com seus objetivos.
No terceiro setor, essa distinção é ainda mais relevante.
A última década foi dominada por tecnologias que disputavam nossa atenção. Agora, a IA vai além e começa a atuar diretamente nas nossas relações. Na captação de recursos, ela já é usada para prever doações, automatizar interações, gerar mensagens personalizadas e até simular empatia.
A questão é: se não formos intencionais no uso, corremos o risco de nos tornar apenas passageiros — usuários passivos, que deixam a IA ditar os rumos da captação sem refletir sobre o impacto real.
Num cenário em que a IA não apenas responde às nossas perguntas, mas também começa a moldá-las, a escolha entre ser passageiro ou motorista se torna estratégica.
Ao adotar as ferramentas certas de IA para otimizar suas operações, sua organização ganha tempo e energia para se dedicar ao que nenhuma tecnologia pode substituir: construir relacionamentos genuínos com apoiadores e ampliar o impacto da sua missão na comunidade.
Quer entender como transformar a IA em uma aliada estratégica na captação de recursos? Vamos juntos!
O que é Inteligência Artificial?
Inteligência Artificial (IA) é a capacidade de máquinas (como computadores e softwares) executarem tarefas que normalmente exigiriam raciocínio humano, como reconhecer padrões, processar informações, tirar conclusões e até fazer recomendações personalizadas.
Embora a IA tenha ganhado grande visibilidade nos últimos anos, ela já faz parte do nosso dia a dia há bastante tempo. Alguns exemplos comuns incluem:
- Algoritmos de redes sociais, que personalizam os conteúdos exibidos no seu feed.
- Assistentes digitais, como Siri ou Alexa, capazes de responder perguntas ou organizar tarefas.
- Plataformas de streaming e e-commerce, que sugerem o próximo filme ou produto com base no seu histórico de consumo.
- Chatbots 24/7, que atendem clientes e usuários em sites de empresas e organizações.
Segundo a OpenAI, uma das principais referências globais no desenvolvimento de IA, essa tecnologia está se tornando uma parceira estratégica para organizações sem fins lucrativos, com o potencial de reduzir custos, aumentar a eficiência e liberar tempo para que as equipes se concentrem no que mais importa: a construção de relacionamentos humanos e o fortalecimento da missão social da instituição.
Em outras palavras, se antes a IA era vista como “o futuro”, hoje ela já está moldando o presente, inclusive no campo da captação de recursos e na forma como as organizações do terceiro setor podem se conectar com seus doadores e comunidades.
O que é Machine Learning?
Dentro das discussões sobre IA, um termo recorrente é Machine Learning (aprendizado de máquina). Ele se refere ao processo pelo qual a IA aprende e aprimora sua inteligência com o tempo.
Assim como uma pessoa melhora suas habilidades à medida que pratica, uma ferramenta de IA se torna mais eficaz à medida que é exposta a grandes volumes de dados e gera mais resultados.
Exemplos práticos:
- Quanto mais você usa uma rede social como o Instagram, mais preciso o algoritmo se torna ao prever quais conteúdos você prefere ver.
- No terceiro setor, quanto mais uma ferramenta de modelagem preditiva analisa dados de doadores, mais ela acerta na identificação de padrões e na sugestão de estratégias de engajamento.
Em outras palavras, o Machine Learning é o que permite que a IA se torne mais “esperta” com o tempo, aumentando sua utilidade tanto em tarefas do dia a dia quanto em aplicações estratégicas, como a captação de recursos.
Como a Inteligência Artificial funciona?
Pode até parecer ‘mágica’, mas a Inteligência Artificial tem bases bastante sólidas de desenvolvimento, incluindo dois elementos centrais:
1. Grandes volumes de dados
A força da IA está na sua capacidade de lidar com quantidades massivas de informações. Ela consegue analisar, cruzar e identificar padrões em bases de dados que seriam impossíveis de processar manualmente por uma equipe humana.
2. Algoritmos cuidadosamente desenvolvidos
Os algoritmos são modelos matemáticos que fornecem à IA as instruções necessárias para analisar os dados e realizar uma tarefa. É como se fossem as regras de raciocínio que a máquina segue para chegar a uma conclusão, prever um resultados ou gerar uma recomendação.
Adicionalmente, existem duas categorias de inteligência artificial que você precisa conhecer.
IA Generativa (Generative AI)
Utiliza o aprendizado de máquina para produzir conteúdo original, com textos, imagens, áudios ou até vídeos. Essa é a tecnologia por trás de ferramentas capazes de escrever artigos, criar artes visuais ou simular conversar.
IA Preditiva (Predictive AI)
Analisa dados históricos e atuais para identificar tendências, projetar cenários e fazer recomendações acionáveis.
Na prática, pode prever quais doadores têm maior probabilidade de doar novamente, identificar apoiadores em risco de cancelamento ou sugerir o melhor momento para enviar uma campanha ou comunicação.
Por que unir as duas?
A melhor estratégia para as organizações é combinar os dois modelos.
- Usar a IA preditiva para entender o comportamento dos doadores e mapear padrões.
- Aproveitar a IA generativa para criar comunicações e campanhas baseadas nesses insights.
Assim, a instituição consegue atuar com mais inteligência, falando com a pessoa certa, no momento certo, com a mensagem certa, algo essencial para aumentar o engajamento, recorrência e impacto.
Ferramentas de IA para a Captação de Recursos
Existem diversas ferramentas de inteligência artificial que podem ser incorporadas à estratégia de captação e relacionamento da sua organização.
ChatGPT, Gemini e Microsoft Copilot
Modelos de IA generativa que ajudam a agilizar tarefas de comunicação, desde a redação de e-mails até a criação de roteiros de campanhas e ideias para explicar conceitos complexos de forma simples.
Grammarly
Um assistente de escrita que corrige gramática, ortografia e estilo em tempo real. Ideal para equipes que produzem relatórios, newsletters e textos de campanhas
Canva com IA
Plataforma de design intuitiva que agora inclui recursos de geração de imagens e textos por IA, permitindo criar artes para campanhas, posts de redes sociais e materiais de divulgação de forma rápida.
Nano Banana
Também chamado de Gemini 2.5 Flash Image, é uma ferramenta de IA geradora de imagens e editor de fotos integrado ao Gemini.
Ele permite criar imagens de alta qualidade em segundos e editar fotos existentes por meio de instruções em linguagem natural, trocando fundos, adicionando elementos visuais ou ajustando objetos, sempre preservando os detalhes originais das cenas.
Claude (Anthropic)
Um dos modelos de linguagem mais avançados do mercado, conhecido pela clareza, segurança e capacidade de lidar com grandes volumes de texto. É útil para elaborar relatórios, análises complexas ou responder dúvidas de forma estruturada.
Manus
Uma IA voltada para produção e organização de documentos complexos, como contratos, relatórios e propostas. Pode ser aplicada na criação de relatórios de impacto, editais ou materiais de prestação de contas, garantindo clareza, consistência e economia de tempo.
As melhores ferramentas de IA para ONGs são simples de usar, escaláveis e fornecidas por desenvolvedores confiáveis. Antes de escolher, avalie os objetivos da sua organização, considere o orçamento disponível e pesquise com cuidado para adotar a solução mais adequada às suas necessidades.
Nós já produzimos um artigo específico com uma lista completa sobre esse tema.
A IA vai substituir os captadores de recursos?
A resposta curta é: muito provavelmente, não.
Embora ainda estejamos nos adaptando ao avanço da inteligência artificial e o futuro traga incertezas, tudo indica que a IA não veio para substituir profissionais do terceiro setor, mas sim para ampliar a sua capacidade de trabalho.
O trabalho de captação de recursos exige competências que a tecnologia ainda não consegue replicar com a mesma qualidade — ou que simplesmente estão fora do alcance das máquinas, como:
- Empatia e compaixão, fundamentais para construir confiança com doadores.
- Tomada de decisão estratégica, considerando múltiplos cenários e contextos humanos.
- Sensibilidade ética, avaliando impactos sociais que vão além de dados numéricos.
- Adaptabilidade e inovação, respondendo a mudanças culturais e sociais de forma criativa.
- Resolução de problemas complexos, que envolve negociação, intuição e relações interpessoais.
Nesse sentido, a IA deve ser vista como uma aliada poderosa, capaz de:
- Automatizar tarefas operacionais repetitivas.
- Gerar insights a partir de grandes volumes de dados.
- Apoiar a personalização da comunicação com diferentes perfis de doadores.
Mas é o ser humano (o captador) quem continua sendo o elo central, responsável por interpretar contextos, criar conexões autênticas e tomar decisões estratégicas.
Portanto, a questão não é se a IA vai substituir captadores, mas como os captadores podem usar a IA para potencializar seu impacto, liberando tempo e energia para se dedicar ao que realmente importa: construir relacionamentos de confiança e fortalecer a missão social das organizações.
Como a inteligência artificial pode ser utilizada na captação de recursos?
Na Trackmob, acreditamos que a captação de recursos deve ser estruturada em torno do doador, apoiada em quatro pilares fundamentais: Aquisição, Relacionamento, Pagamentos e Inteligência de Dados.
A inteligência artificial pode ser incorporada em cada um desses pilares, potencializando resultados e trazendo mais eficiência para as organizações.
Aquisição
Na etapa de aquisição, a IA pode ajudar a identificar quais pessoas têm maior propensão a doar, segmentar públicos de forma mais precisa e criar campanhas mais eficazes.
Ferramentas generativas auxiliam na produção de anúncios, posts e landing pages em segundos, enquanto testes A/B inteligentes otimizam mensagens e canais de captação, reduzindo custos de aquisição.
Relacionamento
Manter doadores engajados é tão importante quanto conquistar novos.
Aqui, a IA permite personalizar comunicações de acordo com o perfil e o comportamento de cada apoiador, automatizar fluxos de onboarding e retenção, e até prever quais doadores estão em risco de cancelamento.
Além disso, a produção de conteúdos de impacto — como textos, imagens e vídeos — pode ser acelerada por ferramentas generativas, fortalecendo vínculos e aumentando o LTV.
Pagamentos
No pilar de pagamentos, a IA garante maior confiabilidade e previsibilidade. É possível automatizar cobranças recorrentes com Pix Automático, prever falhas de pagamento e acionar tentativas automáticas (teimosinha), além de otimizar processos de conciliação financeira.
Com isso, as organizações reduzem erros humanos e aumentam a taxa de sucesso no processamento das contribuições.
Inteligência de Dados
Por fim, a inteligência de dados é a base para o crescimento sustentável. Modelos de machine learning permitem calcular o LTV dos doadores, prever riscos de churn (abandono) e gerar relatórios automáticos para prestação de contas.
Dashboards preditivos oferecem insights em tempo real sobre a evolução da base de apoiadores, orientando campanhas mais estratégicas e fundamentadas em evidências.
Usos responsáveis da inteligência artificial na captação
O mundo da inteligência artificial está em constante evolução, e com ele surgem também riscos importantes: desde vazamentos de dados e problemas de conformidade legal até vieses involuntários que podem comprometer a equidade das decisões.
Esses riscos, porém, não devem impedir as organizações do terceiro setor de explorar o potencial da IA. Pelo contrário: os benefícios da tecnologia superam os riscos quando ela é utilizada de forma responsável.
Para apoiar esse movimento, iniciativas globais já desenvolveram frameworks de uso responsável da IA, que servem como guia para profissionais e organizações do setor social. Esses princípios ajudam a criar políticas e práticas mais seguras no uso dessas ferramentas:
- Privacidade e segurança: proteger dados sensíveis de doadores e beneficiários.
- Ética de dados: garantir que as análises respeitem a dignidade e os direitos dos indivíduos.
- Inclusividade: desenhar soluções que contemplem diferentes públicos e realidades sociais.
- Responsabilidade: manter supervisão humana sobre os resultados gerados por IA.
- Transparência e explicabilidade: comunicar claramente como a IA é usada nas operações.
- Aprendizado contínuo: revisar e atualizar práticas à medida que a tecnologia evolui.
- Colaboração: compartilhar aprendizados e boas práticas com outras organizações.
- Conformidade legal: atender às legislações de proteção de dados e normas regulatórias.
- Impacto social: avaliar como o uso da IA contribui para a missão da organização.
- Sustentabilidade: usar recursos de forma eficiente, considerando também impactos ambientais.
Adotar a IA de forma responsável significa maximizar benefícios e reduzir riscos, colocando a tecnologia a serviço da missão social da organização e sempre mantendo o doador no centro da estratégia.
O futuro da captação com IA já começou
A inteligência artificial está deixando de ser apenas uma tendência para se tornar uma aliada estratégica na captação de recursos.
Quando aplicada de forma consciente e integrada à metodologia da Trackmob — Aquisição, Relacionamento, Pagamentos e Inteligência de Dados —, ela ajuda as organizações a economizar tempo, personalizar comunicações, prever comportamentos e construir relacionamentos mais duradouros com os doadores.
Mas estamos apenas no começo dessa transformação. O próximo passo é entender como os agentes de IA podem atuar lado a lado com captadores para ampliar o impacto.
Para mergulhar mais fundo nesse tema, assista à palestra “O futuro da captação de recursos com agentes de IA”, apresentada por Jonas Araujo (Captador.AI) no Festival ABCR 2025, e confira também outros materiais que a Trackmob compartilhou no evento.
O futuro já está em curso. Cabe a nós decidir se seremos passageiros ou motoristas nessa jornada de captação de recursos e IA.