Appreciative Inquiry (AI) ist ein Ansatz zur Organisationsuntersuchung und -veränderung, der sich auf die Stärken, Ressourcen und Erfolge von Einzelpersonen, Gruppen und Organisationen konzentriert. Er wurde in den 1980er Jahren von David Cooperrider entwickelt, der sich dabei auf die Arbeit von Wissenschaftlern wie Arnold Mindell und Chris Argyris stützte. AI ist eine Form der Aktionsforschung, die auf der Idee basiert, dass positive Veränderungen und Entwicklungen erreicht werden können, indem man sich auf das Beste in Menschen und Organisationen konzentriert, anstatt zu versuchen, das Falsche zu beheben.
AI hat seine Wurzeln in der Human-Potential-Bewegung, die in den 1970er und 1980er Jahren entstanden ist. Im Mittelpunkt dieser Bewegung stand die Idee, dass jeder Mensch das Potenzial hat, die beste Version seiner selbst zu sein und die Welt positiv zu verändern. Cooperrider griff auf diese Ideen zurück, um AI zu entwickeln, das darauf abzielt, die positiven Aspekte von Einzelpersonen, Gruppen und Organisationen zu erkennen und darauf aufzubauen, um positive Veränderungen zu bewirken.
Das 4-D-Modell der AI ist ein zyklischer Prozess, der zur Förderung des organisatorischen Wandels eingesetzt werden kann. Es besteht aus vier Phasen: Entdeckung, Traum, Entwurf und Schicksal. In der ersten Phase, Discovery, geht es darum, die aktuelle Realität der Organisation zu erkunden und festzustellen, was gut funktioniert. In der zweiten Phase, dem Traum, geht es darum, sich eine Zukunft voller Möglichkeiten und Potenziale vorzustellen. In der dritten Phase, dem Entwurf, wird ein Plan erstellt, um den gewünschten zukünftigen Zustand zu erreichen. In der vierten Phase, der Bestimmung, werden Maßnahmen ergriffen, um den Plan umzusetzen und die gewünschte Zukunft Wirklichkeit werden zu lassen.
KI ist eng mit der Positiven Psychologie verwandt, die sich mit der Frage beschäftigt, wie Einzelpersonen und Organisationen ihre Stärken und Ressourcen nutzen können, um eine positive Zukunft zu gestalten. KI und positive Psychologie haben das gleiche Ziel, eine positive Zukunft zu schaffen, und beide betonen, wie wichtig es ist, auf Stärken aufzubauen, anstatt sich auf Schwächen zu konzentrieren.
KI ist ein nützliches Instrument für den organisatorischen Wandel. Es hilft Organisationen, die positiven Kräfte in ihrer Organisation zu identifizieren und sie zu nutzen, um den gewünschten Wandel herbeizuführen. KI kann eingesetzt werden, um Stärken zu identifizieren und auszubauen, eine gemeinsame Zukunftsvision zu entwickeln und einen Plan zu erstellen, um den gewünschten zukünftigen Zustand zu erreichen.
AI ist auch eng mit der Positiven Organisationsentwicklung (POD) verbunden, einem Ansatz zur Organisationsentwicklung, der sich auf die Schaffung einer positiven Organisationskultur und eines positiven Umfelds konzentriert. POD und AI haben das gleiche Ziel, eine positive Zukunft zu schaffen, und AI kann eingesetzt werden, um die Stärken der Organisation zu identifizieren und darauf aufzubauen, um positive Veränderungen zu bewirken.
KI kann auch als Instrument für die Entwicklung von Führungskräften eingesetzt werden. Es kann Führungskräften dabei helfen, ihre Stärken zu erkennen und diese zu nutzen, um eine gemeinsame Vision für die Organisation zu entwerfen und einen Plan zu entwickeln, wie diese erreicht werden kann. KI kann auch eingesetzt werden, um Führungskräften bei der Schaffung einer positiven Organisationskultur und eines positiven Umfelds zu helfen.
AI hat zahlreiche Vorteile für Einzelpersonen, Gruppen und Organisationen. Sie kann Einzelpersonen dabei helfen, ihre Stärken zu erkennen und auszubauen, eine gemeinsame Zukunftsvision zu entwickeln und einen Plan zu erstellen, um den gewünschten Zustand zu erreichen. Sie kann auch Organisationen dabei helfen, die positiven Kräfte in ihrer Organisation zu erkennen und auszubauen und eine positive Organisationskultur und -umgebung zu schaffen. KI ist ein leistungsfähiges Instrument für positiven Wandel und Entwicklung.
Das 5D-Aktionsforschungsprozessmodell ist ein fünfstufiges Modell für die Durchführung von Aktionsforschung. Das Modell wurde von Michael Quinn Patton entwickelt und ist im Bildungsbereich weit verbreitet. Das Modell besteht aus den folgenden fünf Schritten:
1. Definieren Sie das Problem oder die Frage, die behandelt werden soll.
2. Entwickeln Sie einen Plan für die Datenerhebung.
3. Daten erheben.
4. Analysieren der Daten.
5. Ergreifen Sie Maßnahmen auf der Grundlage der Ergebnisse.
Ja, Appreciative Inquiry (AI) ist definitiv ein Veränderungsmodell. Die Grundannahme von AI ist, dass Organisationen und Einzelpersonen am besten durch positive, lösungsorientierte Ansätze motiviert werden und nicht durch negative, problemorientierte Ansätze. Mit anderen Worten: AI konzentriert sich auf das, was gut funktioniert, und baut auf diesen Erfolgen auf, anstatt sich mit dem zu beschäftigen, was nicht funktioniert, und zu versuchen, es zu beheben. Dieser positive, auf Stärken basierende Ansatz gilt als effektiver für die Schaffung dauerhafter Veränderungen.
Es gibt vier Schlüsseleigenschaften von AI:
1. die Fähigkeit zu lernen und sich mit der Zeit zu verbessern
2. Die Fähigkeit, komplexe Informationen zu verarbeiten und zu verstehen
3. Die Fähigkeit, Entscheidungen zu treffen und Maßnahmen zu ergreifen
4. Die Fähigkeit, mit Menschen zu kommunizieren und zu interagieren
Es gibt im Allgemeinen fünf anerkannte Stufen der KI-Entwicklung:
1. Künstliche Intelligenz 0.0 oder KI Null: Dies ist das früheste Stadium der KI-Entwicklung, in dem Forscher gerade erst damit beginnen, die Möglichkeiten des Einsatzes künstlicher Intelligenz zu erforschen, um Maschinen zu schaffen, die denken und denken können.
2. Künstliche Intelligenz 1.0 oder KI Eins: Diese Phase ist gekennzeichnet durch die Entwicklung grundlegender KI-Anwendungen, die einfache Aufgaben wie das Lösen einfacher mathematischer Probleme oder das Spielen einfacher Spiele ausführen können.
3. Künstliche Intelligenz 2.0 oder KI Zwei: Diese Phase ist durch die Entwicklung anspruchsvollerer KI-Anwendungen gekennzeichnet, die komplexere Aufgaben wie das Verstehen natürlicher Sprache und das Erkennen von Objekten übernehmen können.
4. Künstliche Intelligenz 3.0 oder KI Drei: Diese Phase ist gekennzeichnet durch die Entwicklung von noch anspruchsvolleren KI-Anwendungen, die noch komplexere Aufgaben wie Planung und Entscheidungsfindung übernehmen können.
5. Künstliche Intelligenz 4.0 oder KI Vier: Dies ist die am weitesten fortgeschrittene Phase der KI-Entwicklung, in der die Forscher beginnen, die Möglichkeit zu erforschen, Maschinen zu schaffen, die wie Menschen denken und argumentieren können.