La indagación apreciativa (AI) es un enfoque para la gestión organizacional que enfatiza el trabajo desde las fortalezas para encontrar nuevas direcciones para el crecimiento en lugar de enfocarse en las debilidades o los problemas a resolver. Si esto suena un poco fuera de lo común, es solo una cuestión de no estar familiarizado con el nombre: se pueden ver elementos de investigación apreciativa en todo el mundo de los negocios., veremos qué es la investigación apreciativa y cómo funciona.
Los orígenes de la investigación apreciativa
Los orígenes de la investigación apreciativa se remontan a un artículo de 1987 titulado "Investigación apreciativa en la vida organizacional", de David Cooperrider y Suresh Srivastva, pero está más fuertemente asociado con Cooperrider. La investigación apreciativa se creó para proporcionar una alternativa al enfoque de gestión de resolución de problemas. Cooperrider vio el enfoque de resolución de problemas como limitante e inherentemente sesgado hacia lo negativo desde el principio.
La resolución de problemas enfoca a una organización en lo que está mal y cómo solucionarlo. La indagación apreciativa comienza observando lo que funciona bien y se expande a las posibilidades que hay para hacer algo mejor en el futuro. Por ejemplo, una investigación apreciativa estuvo detrás del impulso de sostenibilidad de Walmart y la creación del índice de sostenibilidad para medir el progreso hacia el objetivo de utilizar energía 100% renovable y tener cero desperdicio durante el ciclo de vida de todos sus productos. Esa es una meta sorprendente para una empresa que depende del volumen y los márgenes ajustados, y probablemente no habría salido de una sesión de estrategia tradicional.
Los principios de la indagación apreciativa
La investigación apreciativa comienza con cinco principios básicos destinados a guiar a una organización a través del proceso. Los cinco principios originales son:
- El principio construccionista: la realidad dentro de una organización es subjetiva y se forma a través del lenguaje y las interacciones de las personas dentro.
El principio de simultaneidad: a medida que se hacen preguntas y crece el interés, el cambio ya ha comenzado.
El principio poético: el carácter de una organización es creado e influenciado por las historias que las personas se cuentan entre sí.
El principio anticipatorio: las organizaciones y las personas trabajan hacia sus imágenes del futuro. Por extensión, una imagen futura positiva para una organización tendrá una influencia positiva en el presente.
El principio positivo: el verdadero cambio requiere trabajar desde lo positivo para aprovechar la creatividad colectiva del grupo.
Se han agregado algunos principios adicionales a medida que las mejores prácticas evolucionaron alrededor del proceso. Incluyen:
- El principio de la totalidad: cuantos más actores se unan, más valor habrá en el proceso de IA. Por ejemplo, los proveedores y usuarios finales pueden proporcionar información que las personas dentro de una organización no tendrán.
El principio de promulgación: actuar como si estuviera en su organización ideal ayudará a lograr ese cambio. Esto se remonta a los principios poéticos y construccionistas, con las organizaciones como una construcción de las personas internas y sus interacciones.
El principio de libre elección: las personas siempre son más comprometidas, apasionadas y efectivas cuando eligen participar en lugar de ser forzadas. Esto significa un poco de autoorganización a medida que las personas deciden cómo contribuir a la nueva visión.
El principio de conciencia: siempre debemos ser conscientes de los supuestos que estamos trayendo a la mesa. Los supuestos subyacentes y no cuestionados pueden frustrar la colaboración.
La superposición y la redacción de los principios pueden ser un obstáculo, ya que tienden a ser menos concretos que otros métodos de gestión. En un sentido más literal, los principios dicen:
- Lo que la gente se dice sobre su empresa es muy importante.
Crear una visión de futuro para el tipo de empresa que desea tener lo impulsará a usted y a sus empleados a trabajar hacia esa visión hoy.
Si te preguntas por qué estás haciendo lo que haces en lugar de solo enfocarte en cómo mejorar en lo que haces, generarás innovación y nuevas ideas.
Centrarse en lo positivo ayuda a reunir a las personas en un estado de ánimo de colaboración en lugar de estar en un estado defensivo.
Tener más personas involucradas significa más mentes creativas e inteligencia colectiva a las que recurrir.
No permita que las suposiciones y las nociones preconcebidas le impidan darle una oportunidad a una nueva idea.
El proceso de investigación apreciativa
Para llevar a cabo la IA, un grupo de partes interesadas se reunirá y elegirá un "tema afirmativo". El tema es algo que la organización está haciendo bien y que es fundamental para el éxito futuro. Por ejemplo, una tienda de abarrotes podría centrarse en la gama de productos locales en el estante o en la calidad del servicio al cliente.
Siguiendo los principios de IA, el proceso se divide en cuatro fases, también conocido como el modelo 4D. Estos son:
- Descubrimiento: en la fase de descubrimiento, los participantes comparten historias positivas sobre el tema. Estos incluyen sus experiencias dentro de las organizaciones como empleados, así como aquellas con otras organizaciones como cliente o cliente.
Sueño: en esta fase, se alienta a los participantes a imaginar la organización ideal para realizar el tema afirmativo.
Diseño: Los participantes discuten qué se puede hacer para realizar el sueño colectivo presentado en la fase del sueño y crean propuestas de cambio o diseños para lograr ese sueño.
Destino: los participantes deciden qué y cómo contribuirán al sueño y los diseños propuestos. Esta fase a veces se llama entrega, pero Cooperrider no es fanático de ese término porque está demasiado cerca de las estrategias de gestión tradicionales centradas en los resultados.
La línea de fondo
La investigación puramente apreciativa está en uso en muchas organizaciones de todo el mundo. Además de ser utilizado por organizaciones sin fines de lucro y con fines de lucro de todos los tamaños, AI también se ha ampliado a niveles municipales y nacionales. Cuando se aplica con éxito, se le atribuye a AI el aumento de la satisfacción de los empleados, la mejora de la eficiencia, el impulso de las ventas, etc. Sin embargo, de manera más reveladora, los elementos de indagación apreciativa han llegado a los estilos de gestión tradicionales para los que fueron diseñados como una alternativa. Por ejemplo, casi todas las compañías tienen una visión de la compañía que encajaría cómodamente bajo el principio anticipatorio y muchas estrategias de resolución de problemas dependen en gran medida de la lluvia de ideas grupal "lista para usar". Sin embargo, en su forma más pura, la IA es una herramienta poderosa para cambiar el enfoque de una organización a algo mucho mayor que su resultado final, aunque el resultado final a menudo también ayudará al resultado final.
(Para conocer otros métodos y teorías de toma de decisiones, consulte: Rational Choice Theory , The Basics of Game Theory ).
