赏识探究(AI)是一种组织管理方法,强调从优势中寻找新的发展方向,而不是关注弱点或需要解决的问题。如果这听起来有点离经叛道的话,那只是一个不熟悉名称的问题,在整个商业世界都可以看到赏识性探究的元素。在本文中,我们将了解什么是鉴赏性探究以及它是如何工作的。
赏识性探究的起源可以追溯到1987年的一篇论文,题为“组织生活中的赏识性探究”,作者是David Cooperrider和Suresh Srivastva,但它与Cooperrider的联系更为密切。创建赏识性调查是为了提供一种替代解决管理问题的方法。库佩里德认为解决问题的方法是有限的,从一开始就固有地倾向于消极的。
问题解决的重点是一个组织在什么是错误的,以及如何修复它。赏识性的探究从观察什么是有效的开始,并扩展到将来做得更好的可能性。例如,在沃尔玛的可持续发展驱动和可持续发展指数的创建背后,是一个值得赞赏的调查,该指数用于衡量在实现使用100%可再生能源和在其所有产品的整个生命周期内实现零浪费的目标方面取得的进展。对于一个依赖于成交量和利润率紧张的企业来说,这是一个令人惊讶的目标,而且它可能不会出现在传统的战略会议上。
鉴赏性探究从五个基本原则开始,旨在指导组织完成这一过程。最初的五个原则是:
随着最佳实践的发展,一些额外的原则也被添加进来。它们包括:
原则的重叠和措辞可能是一个障碍,因为它们往往不如其他管理方法具体。从字面意义上讲,这些原则是:
为了实施人工智能,一组利益相关者将聚在一起,选择一个“肯定的话题”。这个话题是组织正在做的对未来成功至关重要的事情。例如,杂货店可能会关注货架上本地产品的种类或****的质量。
遵循人工智能原理,这个过程被分解为四个阶段,也被称为4D模型。这些是:
全世界许多组织都在使用纯粹的鉴赏性探究。除了被各种规模的非营利组织和营利组织使用之外,人工智能还被扩展到市政和国家层面。成功应用人工智能后,人工智能在提高员工满意度、提高效率、推动销售等方面功不可没。然而,更能说明问题的是,鉴赏性探究的元素已经进入了传统管理风格,它们被设计成一种替代品。例如,几乎每家公司都有一个符合预期原则的公司愿景,许多解决问题的策略在很大程度上依赖于“开箱即用”的集体头脑风暴。然而,在其最纯粹的形式中,人工智能是一个强大的工具,可以将组织的重点转移到比其底线更重要的事情上,尽管最终的结果通常也会有助于底线。
(要了解其他决策方法和理论,请参阅:理性选择理论,博弈论基础。)
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