Richiesta di apprezzamento - Appreciative inquiry

L'indagine elogiativa ( AI ) è un modello che cerca di coinvolgere le parti interessate in un cambiamento autodeterminato. Secondo Gervase Bushe, professore di leadership e sviluppo organizzativo presso la Beedie School of Business e ricercatore sull'argomento, "l'intelligenza artificiale ha rivoluzionato il campo dello sviluppo organizzativo ed è stata un precursore della nascita di studi positivi sull'organizzazione e del movimento basato sui punti di forza in America. gestione." È stato sviluppato presso il dipartimento di comportamento organizzativo della Case Western Reserve University , a partire da un articolo del 1987 di David Cooperrider e Suresh Srivastva. Sentivano che l'abuso del " problema solving " ostacolava qualsiasi tipo di miglioramento sociale, e ciò che era necessario erano nuovi metodi di indagine che avrebbero aiutato a generare nuove idee e modelli su come organizzare.

Storia

Cooperrider e Srivastva hanno adottato un approccio costruzionista sociale , sostenendo che le organizzazioni vengono create, mantenute e modificate dalle conversazioni e sostenendo che i metodi di organizzazione erano limitati solo dall'immaginazione delle persone e dagli accordi tra di loro.

Nel 2001, Cooperrider e Diana Whitney hanno pubblicato un articolo che delinea i cinque principi dell'IA.

Nel 1996, Cooperrider, Whitney e molti dei loro colleghi sono stati coinvolti in modo centrale nell'utilizzo dell'intelligenza artificiale per fare da ostetrica alla creazione della United Religions Initiative , un'organizzazione globale dedicata alla promozione della cooperazione interreligiosa di base per la pace, la giustizia e la guarigione. Questa prima collaborazione tra URI e AI è raccontata in Birth of a Global Community: Appreciative Inquiry in Action di Charles Gibbs e Sally Mahé. L'intelligenza artificiale è stata utilizzata anche nel primo (1999) e nei successivi incontri di leader aziendali che hanno creato il Global Compact delle Nazioni Unite . In un'altra delle prime applicazioni, Cooperrider e Whitney hanno insegnato l'intelligenza artificiale ai dipendenti di GTE (ora parte di Verizon ) con conseguente miglioramento del supporto dei dipendenti per la direzione aziendale di GTE e, come parte del miglioramento continuo dei processi, ha generato sia miglioramenti nella riscossione delle entrate che risparmi sui costi guadagnando a GTE un premio Association for Talent Development per il miglior programma di cambiamento organizzativo negli Stati Uniti nel 1997.

L'8 maggio 2010, Suresh Srivastva è morto.

Bushe ha pubblicato una revisione del 2011 del modello, compresi i suoi processi, critiche e prove. Ha anche pubblicato una storia del modello nel 2012.

Base e principi

Secondo Bushe, l'intelligenza artificiale "sostiene l'indagine collettiva sul meglio di ciò che è, al fine di immaginare cosa potrebbe essere, seguita da un disegno collettivo di uno stato futuro desiderato che sia avvincente e quindi non richieda l'uso di incentivi, coercizione o persuasione. affinché avvenga il cambiamento pianificato”.

Il modello si basa sul presupposto che le domande che poniamo tenderanno a focalizzare la nostra attenzione in una particolare direzione, che le organizzazioni evolvono nella direzione delle domande che pongono con maggiore insistenza e passione. A metà degli anni '80 la maggior parte dei metodi per valutare e valutare una situazione e quindi proporre soluzioni si basava su un modello di carenza , ponendo prevalentemente domande come "Quali sono i problemi?", "Cosa c'è che non va?" o "Cosa c'è da sistemare?". Invece di chiedere "Qual è il problema?", altri hanno formulato la domanda in termini di "sfide", che si concentravano ancora sulla carenza, su ciò che deve essere risolto o risolto. L'indagine elogiativa è stato il primo serio metodo manageriale per riportare l'attenzione su ciò che funziona, il nucleo positivo e su ciò che interessa davvero alle persone. Oggi questi modi di affrontare il cambiamento organizzativo sono comuni.

I cinque principi dell'IA sono:

  1. Il principio costruzionista propone che ciò che crediamo essere vero determina ciò che facciamo, e il pensiero e l'azione emergono dalle relazioni. Attraverso il linguaggio e il discorso delle interazioni quotidiane, le persone co-costruiscono le organizzazioni in cui vivono. Lo scopo dell'indagine è stimolare nuove idee, storie e immagini che generano nuove possibilità di azione.
  2. Il principio di simultaneità propone che quando indaghiamo sui sistemi umani, li cambiamo e i semi del cambiamento, le cose di cui le persone pensano e parlano, ciò che scoprono e imparano, sono implicite nelle primissime domande poste. Le domande non sono mai neutre, sono fatali e i sistemi sociali si muovono nella direzione delle domande di cui discutono più insistentemente e appassionatamente.
  3. Il principio poetico propone che la vita organizzativa sia espressa nelle storie che le persone si raccontano ogni giorno e che la storia dell'organizzazione è costantemente co-autrice. Le parole e gli argomenti scelti per l'indagine hanno un impatto che va ben oltre le parole stesse. Invocano sentimenti, comprensioni e mondi di significato. In tutte le fasi dell'indagine si cerca di utilizzare parole che indicano, animano e ispirano il meglio delle persone.
  4. Il principio di anticipazione postula che ciò che facciamo oggi è guidato dalla nostra immagine del futuro. I sistemi umani proiettano sempre davanti a sé un orizzonte di aspettativa che porta potentemente il futuro nel presente come agente mobilitante. L'indagine apprezzativa utilizza la creazione artistica di immagini positive su base collettiva per rimodellare la realtà anticipatrice.
  5. Il principio positivo propone che lo slancio e il cambiamento sostenibile richiedono affetti positivi e legami sociali. Sentimenti come speranza, eccitazione, ispirazione, cameratismo e gioia aumentano la creatività, l'apertura a nuove idee e persone e la flessibilità cognitiva. Inoltre promuovono le forti connessioni e relazioni tra le persone, in particolare tra i gruppi in conflitto, necessarie per l'indagine collettiva e il cambiamento.

Alcuni ricercatori ritengono che un'eccessiva attenzione alle disfunzioni possa effettivamente farle peggiorare o non migliorare. Al contrario, l'intelligenza artificiale sostiene che quando tutti i membri di un'organizzazione sono motivati ​​a comprendere e valutare le caratteristiche più favorevoli della sua cultura, può apportare rapidi miglioramenti.

I metodi basati sulla forza vengono utilizzati nella creazione della strategia di sviluppo organizzativo e nell'implementazione di tattiche di efficacia organizzativa. La modalità di indagine elogiativa spesso si basa su interviste per comprendere qualitativamente i potenziali punti di forza dell'organizzazione guardando all'esperienza di un'organizzazione e al suo potenziale; l'obiettivo è quello di chiarire i beni e le motivazioni personali che sono i suoi punti di forza.

Bushe ha sostenuto che i principali sostenitori dell'IA concentrano troppa attenzione sul "positivo" e non abbastanza sulla trasformazione che l'IA può portare attraverso la generazione di nuove idee e la volontà di agire su di esse. In uno studio comparativo del 2010 in un distretto scolastico ha scoperto che anche nei casi in cui non si verificava alcun cambiamento i partecipanti erano altamente positivi durante il processo di intelligenza artificiale. Ciò che ha distinto quei siti che hanno sperimentato cambiamenti trasformativi è stata la creazione di nuove idee che hanno dato alle persone nuovi modi per affrontare vecchi problemi. Sostiene che affinché si verifichi un cambiamento trasformazionale, l'intelligenza artificiale deve affrontare i problemi che riguardano abbastanza le persone da voler cambiare. Tuttavia, l'intelligenza artificiale li affronta non attraverso la risoluzione dei problemi, ma attraverso immagini generative. Alcuni di questi sono trattati in una discussione di 90 minuti su AI, positività e generatività di Bushe e del Dr. Ron Fry di Case Western, alla World Appreciative Inquiry Conference del 2012.

Caratteristiche distintive

La seguente tabella proviene dall'articolo di Cooperrider e Whitney (2001) e viene utilizzata per descrivere alcune delle distinzioni tra AI e approcci allo sviluppo organizzativo non basati su ciò che chiamano potenziale positivo:

Risoluzione dei problemi Richiesta di apprezzamento
1. "Sentito Bisogno", identificazione del Problema 1. Apprezzare e valutare il meglio di "ciò che è"
2. Analisi delle cause 2. Immaginare "cosa potrebbe essere"
3. Analisi e possibili soluzioni 3. Dialogare su "cosa dovrebbe essere"
4. Pianificazione dell'azione (trattamento)
Assunzione di base: un'organizzazione è un problema da risolvere Presupposto di base: un'organizzazione è un mistero da abbracciare

L'indagine elogiativa tenta di utilizzare modi per porre domande e immaginare il futuro al fine di promuovere relazioni positive e costruire sul potenziale presente di una data persona, organizzazione o situazione. Il modello più comune utilizza un ciclo di quattro processi, che si concentrano su ciò che chiama:

  1. SCOPRI: L'identificazione dei processi organizzativi che funzionano bene.
  2. SOGNO: L'ideazione di processi che funzionerebbero bene in futuro.
  3. DESIGN: Pianificazione e prioritizzazione dei processi che funzionerebbero bene.
  4. DESTINY (o DEPLOY ): L'implementazione (esecuzione) del progetto proposto.

L'obiettivo è costruire – o ricostruire – organizzazioni attorno a ciò che funziona, piuttosto che cercare di aggiustare ciò che non funziona. I professionisti dell'IA cercano di trasmettere questo approccio come l'opposto del problem solving.

Implementazione dell'IA

Ci sono una varietà di approcci per implementare l'indagine elogiativa, comprese le interviste mobilitate in massa e un raduno ampio e diversificato chiamato vertice di indagine elogiativa. Questi approcci implicano l'unione di grandi e diversificati gruppi di persone per studiare e sfruttare il meglio di un'organizzazione o di una comunità.

Usi

A Vancouver, l'intelligenza artificiale viene utilizzata dal Dalai Lama Center for Peace and Education . Il centro, fondato dal Dalai Lama e da Victor Chan , utilizza l'intelligenza artificiale per facilitare le comunità compassionevoli.

Guarda anche

Riferimenti

Ulteriori letture

  • Barrett, FJ; Fry, RE (2005), Inchiesta elogiativa: un approccio positivo alla costruzione della capacità cooperativa , Chagrin Falls, OH: Taos Institute
  • Bushe, Gervase R. (2012), "Ricerca di apprezzamento: teoria e critica", in Boje, D.; Burnes, B.; Hassard, J. (a cura di), The Routledge Companion To Organizational Change , Oxford, UK: Routledge, pp. 87-103
  • Bushe, Gervase R. (2013), "The Appreciative Inquiry Model" (PDF) , in Kessler, EH (a cura di), Encyclopedia of Management Theory , Thousand Oaks, CA: Sage , recuperato il 13 marzo 2017
  • Cooperrider, DL; Barrett, F.; Srivastva, S. (1995), "Costruzione sociale e indagine elogiativa: un viaggio nella teoria organizzativa", in Hosking, D.; Dachler, P.; Gergen, K. (a cura di), Gestione e organizzazione: alternative relazionali all'individualismo , Aldershot, Regno Unito: Avebury, pp. 157-200
  • Cooperrider, DL; Sorenson, P.; Yeager, T.; Whitney, D. (eds.), Inchiesta elogiativa: Fondamenti nello sviluppo positivo dell'organizzazione , Champaign, IL: Stipes
  • Cooperrider, DL; Srivastva, S. (1987), "Ricerca di apprezzamento nella vita organizzativa", in Woodman, RW; Pasmore, WA (a cura di), Ricerca nel cambiamento e nello sviluppo organizzativo , vol. 1, Stamford, CT: JAI Press, pp. 129-169 |volume=ha del testo extra ( aiuto )
  • Cooperrider, DL; Whitney, D.; Stavros, JM (2008), Manuale di indagine elogiativa (2a ed.), Brunswick, OH: Crown Custom Publishing
  • Ludema, JD; Whitney, D.; Mohr, BJ; Griffen, TJ (2003), The Ereciative Inquiry Summit , San Francisco, CA: Berret-Koehler
  • Whitney, D.; Trosten-Bloom, A. (2003), Il potere dell'indagine elogiativa : una guida pratica al cambiamento positivo , San Francisco, CA: Berrett-Koehler
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  • Ludema, JD Whitney, D., Mohr, BJ & Griffen, TJ (2003) Il vertice dell'inchiesta elogiativa . San Francisco: Berret-Koehler.
  • Whitney, D. & Trosten-Bloom, A. (2010) Il potere dell'indagine elogiativa (2a ed.) . San Francisco: Berrett-Koehler.

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