En un entorno comercial global impredecible, es tentador abordar la estrategia con objetivos específicos ya en mente.
La mayoría de las veces, estos se centran en los problemas y tienen como objetivo mitigar las amenazas.
Las empresas comúnmente se enfocan en lo que no funciona y adoptan mentalidades de ‘causa raíz’, solo para encontrarse frente a un conjunto de preguntas diferentes pero relacionadas en el futuro.
Preguntas como “¿Cómo podemos solucionar nuestra falta de compromiso?” “¿Qué hacemos con la baja motivación?” “O, ¿por qué la gente simplemente no está a bordo?”
El modelo de investigación apreciativa es uno de los enfoques organizacionales positivos clave para el desarrollo y el aprendizaje colectivo. Aquí, observamos cómo se ha convertido en uno de los movimientos más influyentes para el desarrollo organizacional positivo en las últimas décadas.
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¿Qué es la Indagación Apreciativa?
La Investigación Apreciativa (IA) es un enfoque colaborativo basado en las fortalezas para el cambio en las organizaciones y otros sistemas humanos. El término ‘Indagación Apreciativa’ se usa para referirse a ambos:
- El paradigma de la IA: en sí mismo, esto se relaciona con los principios y la teoría detrás de un enfoque de cambio basado en fortalezas; y
- Metodología e iniciativas de IA, que son las técnicas específicas y los pasos operativos que se utilizan para lograr un cambio positivo en un sistema (Davidcooperrider.com, 2019).
O tomemos nuestra propia definición:
Conceptos clave en IA
La idea fundamental detrás de la IA es que, con el tiempo, se ha vuelto cada vez más común que las organizaciones aborden el cambio y el crecimiento desde una perspectiva de resolución de problemas. A medida que las empresas buscan mejorar la eficiencia, sobrevivir, desempeñarse mejor y aumentar la competitividad, los defensores de la IA argumentan que ha llegado a haber un énfasis excesivo poco saludable en «arreglar lo que está mal»: una enfoque basado en el déficit.
La IA surgió como un desafío a estas suposiciones arraigadas y propuso que las organizaciones pueden beneficiarse en cambio de lo que se llama un enfoque basado en fortalezas o enfoque afirmativo (Hammond, 2013). Este enfoque afirmativo, a su vez, supone que cada sistema humano tiene un núcleo positivo de fortalezas
Este núcleo positivo no es muy diferente de la forma en que vemos las fortalezas organizacionales en la literatura de gestión convencional. En esencia (y parafraseado libremente de los autores), se puede ver que abarcan (Coooperrider & Whitney, 2005):
- Los valores, creencias y capacidades de nuestra organización cuando está ‘en su mejor momento’; y
- Entendimientos colectivos en torno a lo que constituye lo mejor de nosotros.
Como concepto en la psicología organizacional positiva, la IA probablemente se entienda mejor observando su evolución a lo largo del tiempo.
Una breve historia
Es útil saber un poco sobre la gestión científica y el ‘taylorismo’ para ver cómo y por qué surgió la IA.
Gestión científica
La mayoría de los líderes y gerentes organizacionales ya conocen la administración científica, pero para aquellos que no están familiarizados, esta fue una escuela de pensamiento que saltó a la fama a fines del siglo XIX. El objetivo de Scientific Management era aumentar la eficiencia de los flujos de trabajo analizándolos de forma analítica y eliminando el desperdicio.
En ese momento, Frederick Taylor, un ingeniero estadounidense, se inspiró para aplicar técnicas científicas rigurosas para desglosar y mejorar la forma en que trabajaban las personas. En términos generales, esto fue a través de la sincronización, la simplificación y la estandarización de las tareas.
Los enfoques resultantes han sido fuertemente criticados por promover la visión de las empresas como máquinas, en lugar de entidades de personas. Otro buen paralelismo es que puso un énfasis bastante directo en la recursosen lugar de la humano parte de los recursos humanos. Una cita directa del hombre mismo da un ejemplo:
“En nuestro esquema, no pedimos la iniciativa de nuestros hombres. No queremos ninguna iniciativa. Todo lo que queremos de ellos es obedecer las órdenes que les damos, hacer lo que les decimos y hacerlo rápido”.
(Taylor, 1919)
Reparación de máquinas rotas
La gestión científica en su forma original no ha sido popular durante casi un siglo. Sin embargo, los defensores de la IA señalan mucha evidencia de que el pensamiento ‘centrado en el déficit’ ha permanecido fuertemente arraigado en la práctica gerencial y organizacional (Cooperrider & Srivastva, 1987).
Cambiar organizaciones, en este sentido, consistía en identificar, establecer y arreglar las cosas que no funcionaban, lo que Bushe (2013), un experto en IA, resumió claramente como «indagación sobre las experiencias deficitarias».
Los ejemplos comúnmente citados incluyen análisis de necesidades organizacionales, definición de problemas, análisis de causa raíz y similares.
Hacia un enfoque basado en fortalezas
Fuente: Davidcooperrider.com (2011)
En reacción a este énfasis excesivo percibido, la IA ha surgido como un enfoque alternativo para el cambio y el desarrollo organizacional; un enfoque afirmativo que centra la investigación en lo que está bien, lo que funciona y cómo trabajar para lograr la visión deseada (Davidcooperrider.com, 2019).
El modelo de investigación apreciativa se basa, como se señaló, en el principio de que se pueden alcanzar futuros organizacionales positivos a través de la participación colectiva y métodos que “afirman, obligan y aceleran el aprendizaje anticipatorio” (Cooperrider et al., 2008).
Muy lejos de diseccionar los errores del pasado y definir un camino correctivo a seguir. Un poco más adelante, miraré más de cerca el modelo y la teoría con más detalle.
Relevante: 18 Talleres, Capacitaciones y Cursos de Indagación Apreciativa
Una mirada a David Cooperrider
David Cooperrider a menudo se considera el pionero del modelo de investigación apreciativa. Sin embargo, el paradigma en sí fue desarrollado durante los años 80 tanto por Cooperrider como por Suresh Srivastva, su entonces mentor.
El poder de las preguntas
Cooperrider describe su «¡Ah-Ja!» momento como si hubiera ocurrido cuando él y un colega estaban haciendo una investigación de acción (ver nuestra publicación sobre investigación de indagación apreciativa) para un proyecto de desarrollo organizacional (Bushe, 2013). Específicamente, el equipo se encontró en una atmósfera cada vez más hostil y negativa y decidió cambiar su enfoque.
En lugar de preguntar qué no funcionaba, Cooperrider y su colega decidieron preguntar qué funcionaba, aunque para una empresa diferente (Barrett & Cooperrider, 1990). La idea aquí fue que la investigación en sí misma puede moldear poderosamente la forma en que vemos y desarrollamos los sistemas humanos. Eso llevó al doctorado de Cooperrider. sobre IA en 1986.
De la investigación a las entrevistas al desarrollo organizacional
Lo que Cooperrider realmente tenía en este punto era una visión potencialmente transformadora de cómo se podría mejorar la investigación cualitativa en ciencias sociales.
El cambio de paradigma para el cambio organizacional, es decir, no sucedió instantáneamente. Bushe (2013), que cubre la historia de la IA con mucho más detalle, describe cómo se enseñó por primera vez el enfoque de indagación a los empleados para que pudieran entrevistar a otros miembros del personal a su vez con los nuevos métodos. Fue recibido positivamente ya que rápidamente se hizo evidente el beneficio para la generación de ideas.
David Cooperrider luego comenzó a trabajar con otros para explorar cómo este ‘construccionismo social’ podría aplicarse al cambio organizacional, entre otras cosas. Para 1997, el ‘modelo 4D’ para el que había sentado las bases, se había convertido en el modelo de investigación apreciativa que conocemos hoy.
El modelo y la teoría
Cualquier profesional del desarrollo organizacional sabrá que los marcos abundan en el campo. El modelo 4D generalmente se refiere a una representación visual de los cuatro pasos de una iniciativa de IA:
- Descubrimiento;
- Sueño;
- Diseño;
- y Destino.
Sin embargo, comúnmente verá que se agrega un quinto paso, para Definir, esto se relaciona simplemente con lo que David Cooperrider describe como seleccionar un tema afirmativo. Un tema afirmativo, a su vez, es el foco de su intervención; puede haber uno o múltiples focos. Los ejemplos pueden incluir una mayor satisfacción del cliente, entornos de trabajo más seguros o una entrega de valor más eficiente (Kessler, 2013).
A continuación se muestra un ejemplo del modelo de IA con Definir omitido.
Fuente: Página et al. (2016)
Pasos en el modelo 4D
El paso Definir es una parte importante para determinar cómo fluirán los siguientes pasos. Kessler (2013) enfatiza la importancia de usar un lenguaje inspirador para enmarcar el enfoque de su intervención. Entonces, una mayor satisfacción del cliente podría convertirse en lo que él describe como “inspirar a clientes fanáticamente leales”.
Temas afirmativos ahora establecidos, aquí están las fases (Ludema et al., 2006):
1. Descubre
El enfoque durante esta fase es buscar e identificar lo que le da vida a la organización. Los éxitos pasados se pueden discutir y explorar, y en cada caso, el objetivo es perfeccionar lo que los ha permitido.
Se trata de una investigación activa, y las partes interesadas internas pueden hacerse preguntas entre sí para descubrir lo que Ludema y sus colegas llaman «lo mejor de lo que es». Si bien esto se enfoca en descubrir fortalezas, también es una forma útil de cambiar la mentalidad y el vocabulario actuales lejos del pensamiento centrado en el déficit.
2. Sueño
La fase de los Sueños se trata de imaginar futuros positivos potenciales para la organización. Debido a que idealmente una amplia gama de participantes se ha involucrado en el proceso de IA, estos representarán múltiples perspectivas, opiniones y entendimientos.
Las preguntas positivas incondicionales que se han desarrollado idealmente desbloquearán visiones y posibilidades creativas y constructivas. A través de un lenguaje e imágenes positivas, los participantes co-crean futuros y resultados positivos.
3. Diseño
La co-creación continúa a través de esta fase, pero el enfoque cambia a debatir y discutir las posibilidades ya generadas.
El objetivo es alcanzar una visión o valor compartido que el equipo o los participantes consideren que tiene un potencial real y positivo. De este modo, las aspiraciones individuales se vuelven compartidas, en lo que idealmente es un entorno inclusivo, seguro y de apoyo donde todos se sienten escuchados.
4. Destino
El objetivo de esta fase final (anteriormente llamada Entrega) es construir futuros “a través de la innovación y la acción” (Ludema et al., 2006: 158). La visión, el sistema o las estructuras que se han diseñado están comprometidos como posibles medios para lograrlos y se refinan aún más a través del compromiso individual.
Vale la pena mencionar que la fase Destino del modelo 4D no está estrictamente definida en términos de cómo debe proceder. Los profesionales y teóricos individuales, argumenta Kessler, variarán en su fomento de la estructura o la improvisación en torno a esta fase (Kessler, 2013).
Principios básicos de la indagación apreciativa
A medida que la IA se practica más ampliamente, también hemos visto muchas prácticas contrastantes y contradictorias que supuestamente caen bajo el paraguas de la IA. Esto es algo que Bushe (2013) atribuye a una falta inicial de metodología formal: el profesor Cooperrider al principio dudaba en publicar alguna. Pero hacia la primera parte de la década pasada, él y la Dra. Diana Whitney del Instituto Taos desarrollaron 5 principios para la práctica de la IA.
1. El principio construccionista
Esto postula que nuestras creencias subjetivas sobre lo que es verdad determinan nuestras acciones, pensamientos y comportamientos. El lenguaje que usamos a diario es fundamental en la forma en que co-construimos nuestras organizaciones, y esto incluye el lenguaje que usamos para la investigación.
La indagación, en sí misma, se trata de generar e inspirar nuevas ideas, visiones e historias que potencialmente pueden conducir a la acción (Cooperrider & Whitney, 1999).
2. El principio de simultaneidad
Esto sugiere que nuestras investigaciones sobre los sistemas humanos pueden hacer que cambien. Las primeras preguntas que hacemos pueden dar forma a cómo las personas piensan y…