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비영리섹터의 일잘러들이 모입니다.

누구나데이터 빅퀘스천 "AI가 빈곤을 종식하면 비영리단체는 없어질까요?"

by 하예성

좋은 강연보다, 더 좋은 대화가 있는 저녁.

「누구나데이터의 빅퀘스천」 첫번째 살롱에 초대합니다.


퇴근 후, 같은 고민을 가진 동료들이 한자리에 모입니다.

데이터와 AI, 그리고 그 속에서 여전히 변하지 않는 비영리 현장에서 필요한 역량은 무엇일까요?


이번 살롱에서는 누구나데이터가 모은 다양한 연차의 현장 전문가들과 함께 ‘AI가 대체할 수 없는 비영리 모금가들의 일’을 이야기합니다. 혼자 고민하던 비영리 실무자라면, 오늘만큼은 동료를 만날 시간이에요.


AI가 일상이 된 세상이 머지않았다고 합니다. 너무나 빠른 변화와 수많은 정보 속에서 갈피를 잡기가 어렵습니다. AI를 잘 몰라도 괜찮습니다. 당신의 경험이 바로 대화의 시작이니까요.


이번 <빅퀘스천>은 비영리 섹터의 동료들이 서로의 경험과 생각을 나누는 자리입니다. 지식이 아니라 대화로, 함께 이야기하는 자리가 필요한 때입니다. 좋은 이야기를 듣고, 각자 현장에서의 고민을 나누며, 어제의 나보다 더 깊은 통찰과 넓은 시야를 가져보는 시간이 되기를 바래봅니다.


「누구나데이터의 빅퀘스천」 그 첫 번째 자리에 함께 해주세요!


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프로그램 소개


1부. 여는 이야기: 18년간 모금 현장을 지켜온 이야기

파트1 '현장'에서 '데이터'로: 18년차 모금가의 성장 이야기

파트2 모금 현장의 데이터로 보는 2026년 모금 시나리오 (최신 업데이트된 2025 모금데이터 변화)


안녕하세요! 제가 저를 소개하려고 하니 살짝 부끄럽지만 <빅데이터 모금 트렌드 2025> 저자 하예성 입니다. 저는 굿네이버스, 옥스팜, WWF, 세이브더칠드런 등에서 모금 캠페인 기획, 디지털 마케팅, 대면 모금, 방송 모금, DRTV 모금, 기업 CSR, 잠재후원자 TM 마케팅, 모금 전략 기획 등 실무부터 관리자까지 정말 다양한 일을 해왔습니다.


변화해온 모금에 어떻게 적응하며 역량을 개발했는지, 18년간 모금가로 지속할 수 있었던 힘은 무엇이었는지, 그리고 앞으로 다가올 모금변화에 대한 솔직한 생각을 글을 넘어 서로 같은 공간에서 만나 인사하고 빅퀘스천에 오신 동료분들과 함께 나눠보려고 합니다.




2부. 빅퀘스천 대담: 우리가 함께 답을 찾아갈 질문들


첫 번째 빅퀘스천
"AI가 대체불가능한 모금가의 역량은 무엇일까요?"

많은 직종이 AI로 대체된다고 합니다. 특히 경력이 없는 신입은 그 직접적 대상이라고 합니다. 자동화된 타겟 마케팅은 이미 AI의 도움을 받아 발전하고 있으며 모금에 적용되는 것은 시간문제입니다. 그렇지만 아무리 생각해도 모금은 AI가 완전히 대체하기 힘들 것 같습니다. 컴퓨터가 나에게 공익사업을 설명하고 후원요청을 한다면, 정교하게 짜여진 편지를 받더라도 나는 그것을 알아챌 것이고 거기에는 호소력이 없기 때문에 나라면 그런 후원요청에는 응답하고 싶지 않을 것 같습니다. AI는 모금을 어디까지 대체할까요? 우리는 어떤 역량을 길러야 할까요?



두 번째 빅퀘스천
"AI가 빈곤을 종식하면 비영리단체는 없어질까요??"

인간 수준의 AI가 도래하면 빈곤, 질병 등 많은 사회문제가 해결될 수 있다고 전문가들은 말합니다. 로봇이 노동을 대신하고 인간은 기본소득을 받으면 빈곤이 종식될 수 있다고 합니다. 완전히 해결되진 않겠지만, 상당 부분 그럴 것으로 보입니다. 그럼 미션이 해결된 많은 비영리단체는 할 일이 없어지는 것일까요? 기부와 모금은 부의 재분배인데, 급격한 부의 팽창으로 대다수 사람의 의식주가 해결된 세상에서도 모금이 필요할까요? 사람들은 계속 기부를 할까요?




세 번째 빅퀘스
여러분들의 질문 가운데 선정하여 함께 이야기를 나누는 시간이 준비되어 있습니다.


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어려운 질문일수록 정답은 하나가 아닐 것입니다. 그래서 같은 고민을 가진 사람들이 한 자리에 모여 집단의 지성으로 숙의하고 우리만의 다양한 답을 도출해보는 테이블 토크도 마련했습니다. 강연보다 깊고 편안한 대화 속에서, 각자의 현장에서 얻은 통찰이 오가는 시간이 될 것입니다.


좋은 강연보다, 더 좋은 대화가 있는 저녁에 초대합니다.



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