Zapytanie wdzięczne - Appreciative inquiry

Badanie doceniające ( AI ) to model, który ma na celu zaangażowanie interesariuszy w samookreśloną zmianę. Według Gervase Bushe, profesora rozwoju przywództwa i organizacji w Beedie School of Business i badacza na ten temat, „sztuczna inteligencja zrewolucjonizowała dziedzinę rozwoju organizacji i była prekursorem rozwoju pozytywnych badań organizacji i ruchu opartego na mocnych stronach w Ameryce zarządzanie." Został opracowany na wydziale zachowań organizacyjnych Uniwersytetu Case Western Reserve , poczynając od artykułu Davida Cooperridera i Suresha Srivastvy z 1987 roku . Czuli, że nadużywanie „ rozwiązywania problemów ” utrudnia jakikolwiek rodzaj poprawy społecznej, a potrzebne były nowe metody dociekania, które pomogłyby wygenerować nowe pomysły i modele organizowania się.

Historia

Cooperrider i Srivastva przyjęli podejście konstrukcjonizmu społecznego , argumentując, że organizacje są tworzone, utrzymywane i zmieniane przez rozmowy, oraz twierdząc, że metody organizowania są ograniczone jedynie wyobraźnią ludzi i porozumieniami między nimi.

W 2001 roku Cooperrider i Diana Whitney opublikowali artykuł przedstawiający pięć zasad sztucznej inteligencji.

W 1996 r. Cooperrider, Whitney i kilku ich kolegów zaangażowało się centralnie, wykorzystując sztuczną inteligencję do tworzenia Inicjatywy Zjednoczonych Religii , globalnej organizacji, której celem jest promowanie oddolnej współpracy międzywyznaniowej na rzecz pokoju, sprawiedliwości i uzdrowienia. To wczesne partnerstwo między URI a sztuczną inteligencją zostało opisane w książce Narodziny globalnej społeczności: Docenianie w działaniu autorstwa Charlesa Gibbsa i Sally Mahé. AI została również wykorzystana na pierwszym (1999) i kolejnych spotkaniach liderów biznesu, którzy stworzyli UN Global Compact . W kolejnej z wczesnych aplikacji Cooperrider i Whitney nauczyli AI pracowników GTE (obecnie część Verizon ), co spowodowało poprawę wsparcia pracowników dla kierunku biznesowego GTE, a w ramach ciągłego doskonalenia procesów generowało zarówno poprawę w zbieraniu przychodów, jak i oszczędności kosztów zdobywając nagrodę GTE Association for Talent Development za najlepszy program zmian organizacyjnych w USA w 1997 roku.

8 maja 2010 zmarł Suresh Srivastva.

Bushe opublikował w 2011 roku przegląd modelu, w tym jego procesy, krytykę i dowody. Opublikował również historię modelu w 2012 roku.

Podstawa i zasady

Według Bushe, sztuczna inteligencja „opowiada kolektywne badanie tego, co jest najlepsze, w celu wyobrażenia sobie, co może być, a następnie kolektywne projektowanie pożądanego przyszłego stanu, który jest przekonujący, a zatem nie wymaga stosowania zachęt, przymusu ani perswazji aby nastąpiła planowana zmiana."

Model opiera się na założeniu, że zadawane przez nas pytania będą koncentrować naszą uwagę w określonym kierunku, że organizacje ewoluują w kierunku pytań, które zadają najbardziej wytrwale i z pasją. W połowie lat osiemdziesiątych większość metod oceny i oceny sytuacji, a następnie proponowania rozwiązań opierała się na modelu niedoskonałości , zadając głównie pytania typu „Jakie są problemy?”, „Co jest nie tak?” lub „Co należy naprawić?”. Zamiast pytać „w czym problem?”, inni sformułowali pytanie w kategoriach „wyzwań”, które nadal skupiały się na niedociągnięciach, na tym, co należy naprawić lub rozwiązać. Badanie doceniające było pierwszą poważną metodą menedżerską, która ponownie skupiła uwagę na tym, co działa, na pozytywnym rdzeniu i na tym, na czym naprawdę zależy ludziom. Dziś te sposoby podejścia do zmian organizacyjnych są powszechne.

Pięć zasad sztucznej inteligencji to:

  1. Zasada konstrukcjonizmu sugeruje, że to, co uważamy za prawdziwe, determinuje to, co robimy, a myślenie i działanie wyłaniają się z relacji. Poprzez język i dyskurs codziennych interakcji ludzie współtworzą zamieszkiwane przez siebie organizacje. Celem dociekania jest stymulowanie nowych pomysłów, historii i obrazów, które generują nowe możliwości działania.
  2. Zasada jednoczesności proponuje, jak pytamy w systemach ludzkich je i nasiona zmiany zmiany, rzeczy, ludzie myślą i mówić, co oni odkryć i nauczyć, są ukryte w pierwszych pytań zadawanych. Pytania nigdy nie są neutralne, są brzemienne w skutki, a systemy społeczne podążają w kierunku pytań, o których dyskutują z największą uporczywością i pasją.
  3. Zasada poetycka głosi, że życie organizacyjne wyraża się w historiach, które ludzie opowiadają sobie na co dzień, a historia organizacji jest nieustannym współautorem. Słowa i tematy wybrane do badania mają wpływ znacznie wykraczający poza same słowa. Przywołują uczucia, zrozumienie i światy znaczeń. We wszystkich fazach badania wysiłek wkładany jest w używanie słów, które wskazują, ożywiają i inspirują w ludziach to, co najlepsze.
  4. Zasada antycypacji zakłada, że ​​tym, co robimy dzisiaj, kieruje nasz obraz przyszłości. Systemy ludzkie wiecznie projektują przed sobą horyzont oczekiwań, który jako czynnik mobilizujący potężnie przenosi przyszłość do teraźniejszości. Docenianie wykorzystuje pomysłowe tworzenie pozytywnych wyobrażeń na zasadzie kolektywnej w celu przekształcenia antycypacyjnej rzeczywistości.
  5. Zasada pozytywna sugeruje, że rozmach i trwałe zmiany wymagają pozytywnego wpływu i więzi społecznych. Sentymenty takie jak nadzieja, ekscytacja, inspiracja, koleżeństwo i radość zwiększają kreatywność, otwartość na nowe pomysły i ludzi oraz elastyczność poznawczą. Promują również silne powiązania i relacje między ludźmi, szczególnie między grupami w konflikcie, wymagane do zbiorowego dochodzenia i zmiany.

Niektórzy badacze uważają, że nadmierne skupienie się na dysfunkcjach może w rzeczywistości spowodować ich pogorszenie lub brak poprawy. Z drugiej strony, sztuczna inteligencja argumentuje, że gdy wszyscy członkowie organizacji są zmotywowani do zrozumienia i docenienia najbardziej korzystnych cech jej kultury, może dokonać szybkich ulepszeń.

Metody oparte na sile są wykorzystywane w tworzeniu strategii rozwoju organizacji i wdrażaniu taktyk efektywności organizacji. Docenia tryb dochodzenia często opiera się na wywiadach jakościowo zrozumieć potencjalne mocne strony organizacji patrząc na doświadczenia i potencjału danej organizacji; celem jest wyjaśnienie atutów i osobistych motywacji, które są jego mocnymi stronami.

Bushe argumentował, że zwolennicy sztucznej inteligencji głównego nurtu skupiają zbyt dużo uwagi na „pozytywach”, a niewystarczająco na transformacji, jaką sztuczna inteligencja może spowodować poprzez generowanie nowych pomysłów i wolę działania na ich podstawie. W badaniu porównawczym przeprowadzonym w 2010 roku w okręgu szkolnym stwierdził, że nawet w przypadkach, w których nie nastąpiła żadna zmiana, uczestnicy byli bardzo pozytywnie nastawieni do procesu sztucznej inteligencji. Tym, co wyróżniało te witryny, które przeszły transformacyjne zmiany, było tworzenie nowych pomysłów, które dawały ludziom nowe sposoby rozwiązywania starych problemów. Twierdzi, że aby nastąpiła zmiana transformacyjna, sztuczna inteligencja musi rozwiązywać problemy, które dotyczą ludzi na tyle, że chcą się zmienić. Jednak sztuczna inteligencja rozwiązuje je nie poprzez rozwiązywanie problemów, ale poprzez generatywne obrazy. Niektóre z nich zostały omówione w 90-minutowej dyskusji na temat sztucznej inteligencji, pozytywności i generatywności, którą przeprowadzili Bushe i dr Ron Fry z Case Western na World Appreciative Inquiry Conference 2012.

Cechy wyróżniające

Poniższa tabela pochodzi z artykułu Cooperrider i Whitney (2001) i służy do opisu niektórych różnic między sztuczną inteligencją a podejściami do rozwoju organizacji nieopartym na tym, co nazywają pozytywnym potencjałem:

Rozwiązywanie problemów Docenianie zapytania
1. „Odczuwana potrzeba”, identyfikacja problemu 1. Docenianie i docenianie tego, co najlepsze w „tym, co jest”
2. Analiza przyczyn 2. Wyobrażanie sobie „co może być”
3. Analiza i możliwe rozwiązania 3. Dialog „Co powinno być”
4. Planowanie działań (leczenie)
Podstawowe założenie: organizacja to problem do rozwiązania Podstawowe założenie: organizacja jest tajemnicą, którą należy ogarnąć

Doceniające badanie próbuje wykorzystać sposoby zadawania pytań i wyobrażania sobie przyszłości w celu budowania pozytywnych relacji i budowania na obecnym potencjale danej osoby, organizacji lub sytuacji. Najpopularniejszy model wykorzystuje cykl czterech procesów, które koncentrują się na tym, co nazywa:

  1. ODKRYJ: Identyfikacja procesów organizacyjnych, które działają dobrze.
  2. MARZENIE: Wizja procesów, które będą dobrze działać w przyszłości.
  3. PROJEKT: Planowanie i ustalanie priorytetów procesów, które będą dobrze działać.
  4. PRZEZNACZENIE (lub ROZMIESZCZENIE ): Wdrożenie (wykonanie) proponowanego projektu.

Celem jest zbudowanie lub odbudowanie organizacji wokół tego, co działa, a nie próba naprawiania tego, co nie działa. Praktycy sztucznej inteligencji starają się przedstawić to podejście jako przeciwieństwo rozwiązywania problemów.

Wdrażanie sztucznej inteligencji

Istnieje wiele różnych podejść do realizacji dociekania wdzięczności, w tym masowo zmobilizowane wywiady i duże, zróżnicowane spotkanie zwane Appreciative Inquiry Summit. Podejścia te obejmują łączenie dużych, różnorodnych grup ludzi w celu studiowania i budowania na najlepszych w organizacji lub społeczności.

Zastosowania

W Vancouver sztuczna inteligencja jest używana przez Centrum Dalajlamy na rzecz Pokoju i Edukacji . Centrum, które zostało założone przez Dalajlamę i Victora Chana , wykorzystuje sztuczną inteligencję, aby wspierać współczujące społeczności.

Zobacz też

Bibliografia

Dalsza lektura

  • Barrett, FJ; Fry, RE (2005), Appreciative Inquiry: A Positive Approach to Building Cooperative Capacity , Chagrin Falls, Ohio: Instytut Taos
  • Bushe, Gervase R. (2012), „Docenianie: teoria i krytyka”, w Boje, D.; Burnes, B.; Hassard, J. (red.), The Routledge Companion To Organizational Change , Oxford, Wielka Brytania: Routledge, s. 87-103
  • Bushe, Gervase R. (2013), "The Appreciative Inquiry Model" (PDF) , w Kessler, EH (red.), Encyklopedia teorii zarządzania , Thousand Oaks, CA: Sage , pobrane 13 marca 2017
  • Cooperrider, DL; Barrett, F.; Srivastva, S. (1995), „Konstrukcja społeczna i badanie doceniające: podróż w teorii organizacji”, w Hosking, D.; Dachler, P.; Gergen, K. (red.), Management and Organization: Relational Alternatives to Individualism , Aldershot, Wielka Brytania: Avebury, s. 157–200
  • Cooperrider, DL; Sorenson, P.; Yeager, T.; Whitney, D. (red.), Appreciative Inquiry: Podstawy pozytywnego rozwoju organizacji , Champaign, IL: Stipes
  • Cooperrider, DL; Srivastva, S. (1987), "Docenianie w życiu organizacyjnym", w Woodman, RW; Pasmore, WA (red.), Badania zmian organizacyjnych i rozwoju , tom. 1, Stamford, CT: JAI Press, s. 129–169 |volume=ma dodatkowy tekst ( pomoc )
  • Cooperrider, DL; Whitney, D.; Stavros, JM (2008), Appreciative Inquiry Handbook (2nd ed.), Brunswick, OH: Crown Custom Publishing
  • Ludema, JD; Whitney, D.; Mohra, BJ; Griffen, TJ (2003), Szczyt wdzięczności , San Francisco, Kalifornia: Berret-Koehler
  • Whitney, D.; Trosten-Bloom, A. (2003), The power of Appreciative Inquiry: praktyczny przewodnik po pozytywnych zmianach , San Francisco, Kalifornia: Berrett-Koehler
  • Barrett, FJ & Fry, RE (2005) Docenianie: pozytywne podejście do budowania zdolności do współpracy . Chagrin Falls, Ohio: Instytut Taos
  • Cooperrider, DL, Whitney, D. & Stavros, JM (2008) Appreciative Enquiry Handbook (2nd ed.) Brunswick, OH: Crown Custom Publishing.
  • Gibbs, C., Mahé, s. (2004) „Narodziny globalnej społeczności: Docenianie w działaniu”. Bedford Heights, Ohio: Wydawnictwo Lakeshore.
  • Lewis, S., Passmore, J. & Cantore, S. (2008) Appreciative Inquiry Approach to Change Management . Londyn, Wielka Brytania: Kogan Paul.
  • Ludema, JD Whitney, D., Mohr, BJ & Griffen, TJ (2003) Szczyt wdzięczności śledczej . San Francisco: Berret-Koehler.
  • Whitney, D. i Trosten-Bloom, A. (2010) Moc wdzięcznego dociekania (wyd. 2) . San Francisco: Berrett-Koehler.

Linki zewnętrzne