賞識探究(AI)是一種組織管理方法,強調從優勢中尋找新的發展方向,而不是關註弱點或需要解決的問題。如果這聽起來有點離經叛道的話,那隻是一個不熟悉名稱的問題,在整個商業世界都可以看到賞識性探究的元素。在本文中,我們將瞭解什麼是鑒賞性探究以及它是如何工作的。
賞識性探究的起源可以追溯到1987年的一篇論文,題為“組織生活中的賞識性探究”,作者是David Cooperrider和Suresh Srivastva,但它與Cooperrider的聯絡更為密切。建立賞識性調查是為了提供一種替代解決管理問題的方法。庫佩裡德認為解決問題的方法是有限的,從一開始就固有地傾向於消極的。
問題解決的重點是一個組織在什麼是錯誤的,以及如何修複它。賞識性的探究從觀察什麼是有效的開始,並擴充套件到將來做得更好的可能性。例如,在沃爾瑪的可持續發展驅動和可持續發展指數的建立背後,是一個值得贊賞的調查,該指數用於衡量在實現使用100%可再生能源和在其所有產品的整個生命週期內實現零浪費的目標方面取得的進展。對於一個依賴於成交量和利潤率緊張的企業來說,這是一個令人驚訝的目標,而且它可能不會出現在傳統的戰略會議上。
鑒賞性探究從五個基本原則開始,旨在指導組織完成這一過程。最初的五個原則是:
隨著最佳實踐的發展,一些額外的原則也被新增進來。它們包括:
原則的重疊和措辭可能是一個障礙,因為它們往往不如其他管理方法具體。從字面意義上講,這些原則是:
為了實施人工智慧,一組利益相關者將聚在一起,選擇一個“肯定的話題”。這個話題是組織正在做的對未來成功至關重要的事情。例如,雜貨店可能會關註貨架上本地產品的種類或****的質量。
遵循人工智慧原理,這個過程被分解為四個階段,也被稱為4D模型。這些是:
全世界許多組織都在使用純粹的鑒賞性探究。除了被各種規模的非營利組織和營利組織使用之外,人工智慧還被擴充套件到市政和國家層面。成功應用人工智慧後,人工智慧在提高員工滿意度、提高效率、推動銷售等方面功不可沒。然而,更能說明問題的是,鑒賞性探究的元素已經進入了傳統管理風格,它們被設計成一種替代品。例如,幾乎每家公司都有一個符合預期原則的公司願景,許多解決問題的策略在很大程度上依賴於“開箱即用”的集體頭腦風暴。然而,在其最純粹的形式中,人工智慧是一個強大的工具,可以將組織的重點轉移到比其底線更重要的事情上,儘管最終的結果通常也會有助於底線。
(要瞭解其他決策方法和理論,請參閱:理性選擇理論,博弈論基礎。)
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