Yêu cầu đánh giá cao (AI) là một cách tiếp cận để quản lý tổ chức, nhấn mạnh làm việc từ các điểm mạnh để tìm hướng phát triển mới thay vì tập trung vào các điểm yếu hoặc các vấn đề cần giải quyết. Nếu điều này nghe có vẻ hơi lạc lõng, thì đó chỉ là vấn đề không quen thuộc với cái tên mà các yếu tố của cuộc điều tra đánh giá cao có thể được nhìn thấy trên khắp thế giới kinh doanh., chúng ta sẽ xem xét yêu cầu đánh giá cao là gì và cách thức hoạt động.
Nguồn gốc của yêu cầu đánh giá cao
Nguồn gốc của cuộc điều tra đánh giá cao quay trở lại một bài báo năm 1987 có tựa đề Cuộc điều tra đánh giá cao về cuộc sống tổ chức, bởi David Cooperrider và Suresh Srivastva, nhưng nó liên quan chặt chẽ hơn với Cooperrider. Yêu cầu đánh giá cao đã được tạo ra để cung cấp một giải pháp thay thế cho phương pháp giải quyết vấn đề để quản lý. Cooperrider thấy cách tiếp cận giải quyết vấn đề là hạn chế và vốn thiên về hướng tiêu cực ngay từ đầu.
Giải quyết vấn đề tập trung vào một tổ chức về những gì sai và cách khắc phục nó. Yêu cầu đánh giá cao bắt đầu bằng cách xem xét những gì đang hoạt động tốt và mở rộng đến những khả năng có thể làm một cái gì đó lớn hơn trong tương lai. Ví dụ, cuộc điều tra đánh giá cao đã đứng sau nỗ lực phát triển bền vững của Walmart và việc tạo ra chỉ số bền vững để đo lường tiến trình hướng tới mục tiêu sử dụng 100% năng lượng tái tạo và không có chất thải trong suốt vòng đời của tất cả các sản phẩm. Đó là một mục tiêu đáng ngạc nhiên cho một doanh nghiệp phụ thuộc vào khối lượng và tỷ suất lợi nhuận cao, và có lẽ nó sẽ không xuất hiện trong một phiên chiến lược truyền thống.
Các nguyên tắc của yêu cầu đánh giá cao
Yêu cầu đánh giá cao bắt đầu với năm nguyên tắc cơ bản có nghĩa là hướng dẫn một tổ chức trong suốt quá trình. Năm nguyên tắc ban đầu là:
- Nguyên tắc xây dựng: Thực tế trong một tổ chức là chủ quan và nó được hình thành thông qua ngôn ngữ và sự tương tác của những người bên trong.
Nguyên tắc tính đồng thời: Khi các câu hỏi được đặt ra và sự quan tâm tăng lên, sự thay đổi đã bắt đầu.
Nguyên tắc thơ ca: Nhân vật của một tổ chức được tạo ra và chịu ảnh hưởng của những câu chuyện mọi người kể cho nhau về nó.
Nguyên tắc dự đoán: Các tổ chức và mọi người làm việc hướng tới hình ảnh của họ về tương lai. Bằng cách mở rộng, một hình ảnh tương lai tích cực cho một tổ chức sẽ có ảnh hưởng tích cực trong hiện tại.
Nguyên tắc tích cực: Thay đổi thực sự đòi hỏi phải làm việc từ tích cực để khai thác sự sáng tạo tập thể của nhóm.
Một số nguyên tắc bổ sung đã được thêm vào khi các thực tiễn tốt nhất được phát triển xung quanh quá trình. Chúng bao gồm:
- Nguyên tắc toàn vẹn: Bạn càng có nhiều bên liên quan, thì càng có nhiều giá trị trong quy trình AI. Ví dụ: nhà cung cấp và người dùng cuối có thể cung cấp thông tin chi tiết cho mọi người trong một tổ chức sẽ không có.
Nguyên tắc ban hành: Hành động như thể bạn đang ở trong tổ chức lý tưởng của mình sẽ giúp mang lại sự thay đổi đó. Điều này quay trở lại các nguyên tắc thi ca và xây dựng, với các tổ chức là một công trình của người dân bên trong và các tương tác của họ.
Nguyên tắc lựa chọn miễn phí: Mọi người luôn cam kết, đam mê và hiệu quả hơn khi họ chọn tham gia thay vì bị ép buộc. Điều này có nghĩa là một chút tự tổ chức khi mọi người quyết định cách đóng góp cho tầm nhìn mới.
Nguyên tắc nhận thức: Chúng ta luôn cần nhận thức được các giả định mà chúng ta đang đưa ra bàn. Các giả định ngầm và không bị cản trở có thể cản trở sự hợp tác.
Sự chồng chéo và từ ngữ của các nguyên tắc có thể là một trở ngại vì chúng có xu hướng ít cụ thể hơn các phương pháp quản lý khác. Theo nghĩa đen hơn, các nguyên tắc đang nói:
- Những gì mọi người nói với nhau về công ty của bạn rất quan trọng.
Tạo ra một tầm nhìn trong tương lai cho loại công ty bạn muốn có sẽ thúc đẩy bạn và nhân viên của bạn làm việc hướng tới tầm nhìn đó ngay hôm nay.
Đặt câu hỏi tại sao bạn đang làm những gì bạn làm thay vì chỉ tập trung vào làm thế nào để làm tốt hơn những gì bạn làm sẽ thúc đẩy sự đổi mới và ý tưởng mới.
Tập trung vào sự tích cực giúp gắn kết mọi người lại với nhau trong tâm trạng hợp tác hơn là trong trạng thái phòng thủ.
Có nhiều người tham gia đồng nghĩa với việc có nhiều đầu óc sáng tạo và trí tuệ tập thể để thu hút.
Đừng để những giả định và những quan niệm có trước ngăn cản bạn đưa ra một ý tưởng mới.
Quá trình điều tra đánh giá cao
Để thực hiện AI, một nhóm các bên liên quan sẽ tập hợp lại và chọn một chủ đề khẳng định trên mạng. Chủ đề là một thứ gì đó mà tổ chức đang làm tốt, điều đó rất quan trọng đối với thành công trong tương lai. Ví dụ, một cửa hàng tạp hóa có thể tập trung vào hàng loạt các sản phẩm địa phương trên kệ hoặc chất lượng dịch vụ khách hàng.
Theo nguyên tắc AI, quá trình này được chia thành bốn giai đoạn, còn được gọi là mô hình 4D. Đó là:
- Khám phá: Trong giai đoạn khám phá, những người tham gia chia sẻ những câu chuyện tích cực về chủ đề này. Chúng bao gồm kinh nghiệm của họ trong các tổ chức với tư cách là nhân viên cũng như những người có tổ chức khác với tư cách là khách hàng hoặc khách hàng.
Ước mơ: Trong giai đoạn này, những người tham gia được khuyến khích tưởng tượng tổ chức lý tưởng để hiện thực hóa chủ đề khẳng định.
Thiết kế: Những người tham gia thảo luận về những gì có thể được thực hiện để thực hiện ước mơ tập thể đưa ra trong giai đoạn mơ ước và tạo ra các đề xuất hoặc thiết kế thay đổi để mang lại giấc mơ đó.
Destiny: Người tham gia quyết định những gì và làm thế nào họ sẽ đóng góp cho giấc mơ và thiết kế đề xuất. Giai đoạn này đôi khi được gọi là giao hàng, nhưng Cooperrider không phải là người hâm mộ của thuật ngữ đó vì nó quá gần với các chiến lược quản lý tập trung vào kết quả truyền thống.
Điểm mấu chốt
Điều tra đánh giá cao tinh khiết được sử dụng tại nhiều tổ chức trên toàn thế giới. Ngoài việc được sử dụng bởi các tổ chức phi lợi nhuận và vì lợi nhuận ở mọi quy mô, AI cũng đã được mở rộng đến cấp thành phố và quốc gia. Khi được áp dụng thành công, AI đã được ghi nhận với việc tăng sự hài lòng của nhân viên, nâng cao hiệu quả, thúc đẩy doanh số, v.v. Tuy nhiên, đáng nói hơn, các yếu tố của cuộc điều tra đánh giá cao đã đi vào phong cách quản lý truyền thống mà chúng được thiết kế như là một thay thế. Ví dụ, hầu hết mọi công ty đều có tầm nhìn của công ty sẽ phù hợp thoải mái theo nguyên tắc dự đoán và nhiều chiến lược giải quyết vấn đề phụ thuộc rất nhiều vào việc động não nhóm ra khỏi nhóm. Tuy nhiên, ở dạng tinh khiết nhất, AI là một công cụ mạnh mẽ để chuyển trọng tâm của một tổ chức sang một thứ gì đó lớn hơn nhiều so với điểm mấu chốt của nó, mặc dù kết quả cuối cùng cũng sẽ giúp ích cho lợi nhuận.
(Để tìm hiểu về các phương pháp và lý thuyết ra quyết định khác, hãy xem: Lý thuyết lựa chọn hợp lý , Cơ sở của lý thuyết trò chơi .)
