Appreciative Inquiry

Appreciative Inquiry (AI) ist eine werteorientierte Methode der Organisationsentwicklung, die sich auf das Erkennen und Fördern von Stärken und Erfolgen in Organisationen konzentriert. Belebende Faktoren in Teams und Organisationen werden erkundet und verstärkt, mit dem Ziel die Motivation der Mitarbeiter zu fördern. Durch seine positive Sichtweise auf die Organisation, unterscheidet sich Appreciative Inquiry grundlegend von traditionell problemorientierten Methoden der Organisationsentwicklung. Im Rahmen von AI werden Wege und Lösungen für Veränderungen unter anderem dadurch erarbeitet, indem der Fokus innerhalb der Organisation auf Prozesse gelenkt wird, die bereits erfolgreich funktionieren.

Definition

Für den Fachbegriff Appreciative Inquiry (AI) gibt es keine allgemeingültige Definition, da das Verständnis der Methode je nach Perspektive des Betrachters und dem Zusammenhang der Anwendung stark variieren kann.

"To appreciate", bedeutet wertschätzen, würdigen. Die Kunst das Beste im Menschen oder in der Umwelt anzuerkennen sowie vergangenen und gegenwärtigen Stärken, Erfolgen und Potenzialen wahrzunehmen, die die Lebensqualität positiv beeinflussen.

"Inquire", ist übersetzt die Handlung der Erkundung und Offenlegung. Also Fragen zu stellen und offen auf Personen und Situation zuzugehen, um Potenziale und Möglichkeiten zu erkennen.

Frei übersetzt steht Appreciative Inquiry für die "wertschätzende Erkundung und Entwicklung" und ist nicht nur ein Instrument der Organisationsentwicklung, sondern steht auch für eine ganzheitliche Philosophie. Im praktischen Kontext bedeutet die Anwendung von AI eine Wandlung des Führungskonzeptes und beinhaltet eine kooperative, koevolutionärer Suche nach dem Besten in der Person, der Organisation und der diese umgebenen Umwelt. Offengelegt werden soll somit alles, was zum Leben in der Organisation oder Gemeinschaft beiträgt, wenn dieses am effektivsten und am leistungsfähigsten aus ökonomischer, ökologischer und humanitärer Perspektive ist.

Ursprung

Erstmals veröffentlicht wurde der wertorientierte Ansatz im Aufsatz "Appreciative Inquiry Into Organizational Life" 1986 vom amerikanischen Organisationspsychologen David Cooperrider. Seit dem gibt es sämtliche Veröffentlichung in denen der Ansatz kontinuierlich weiterentwickelt wird. Der schnelle Verbreitungsgrad und die positive Resonanz der Idee ist nach eigener Wahrnehmung von Cooperrider und Whitney ein Indiz dafür, dass bedingt durch die Betrachtung von menschlichen Defiziten im Rahmen von Change Management Ansätzen, eine zunehmende Enttäuschung und Erschöpfung die Organisationstheorie bestimmt hat. Heute gibt es unter anderem eigene AI-Konferenzen, AI-Zertifizierungen und AI-Berater, die weltweit im Einsatz sind und den Ansatz kontinuierlich anwenden und weiterentwickeln.

Bedeutung in der Organisationsentwicklung

Abb. 1: AI Potential

Ein Organisationsentwicklungsprozess gliedert sich in mehrere Phasen. Neben dem bekannten 3-Phasen Modell von Kurt Lewin existieren ähnliche Ansätze, die den Wandel detaillierter beschreiben. Unbeachtet der unterschiedlichen Zahlen an aufgeführten Phasen, vereint alle Modelle die grundsätzliche Orientierung an Sachverhalten und Gegenständen, die es zu durchbrechen und neu zu ordnen gilt. Dabei rückt ein Problem oder ein gewünschter Problemlösungsprozess in den Kontext der Untersuchungen. Dieser setzt sich aus der Problemanalyse, dem Lösungsentwurf, der Realisierung und abschließenden Validierung zusammen. Ein Problemlösungsansatz versteht sich demnach als strategisches Instrument. Methoden und Modelle der Organisationsentwicklung unterscheiden sich durch ihre unterschiedliche Herangehensweise an den Entwicklungsprozess.

AI bietet im Gegensatz zur Problemorientierung einen gegenläufigen Ansatz: Im Kontext der Organisationsentwicklung ist AI eine Kombination aus sozialwissenschaftlicher Forschungsmethode und Instrument der Organisationsentwicklung. AI ist ein Großgruppenverfahren, welches alle Organisationsmitglieder involviert. Dadurch sollen sie in weitgehend selbstgesteuerten Lernprozessen ihre Zukunft gestalten bzw. ihre Organisation verändern. AI kombiniert also ein reines Managementtool mit einer Philosophie und Lebenshaltung, die die Gestaltbarkeit von Organisationen aus einem konstruktivistischen und mehrperspektivischen Blickwinkel betrachtet. AI definiert die Organisation als ein Mysterium, dessen Potentiale entdeckt werden müssen.

Wirkungsprinzipien

Gegenstand des AI-Prozesses ist es, über die positiven Ereignisse des Lebens, der Rolle in der Organisation und der Organisation als Ganzes nachzudenken. Angeregt wird dieser Denkprozess durch die Werkzeuge der Sprache und Gespräche, die das Organisationsmitglied durch den Prozess führen und begleiten sollen. Die Sprache und Art der Gesprächsführung haben somit einen wesentlichen Einfluss auf die wahrgenommene Realität des Gesprächspartners und können die Erkenntnis maßgeblich beeinflussen. Aus diesem Grund ist es wichtig, dass vor der Anwendung von AI die folgenden fünf Wirkungsprinzipien verinnerlicht wurden, um die gewünschten Erfolge durch die AI-Initiative zu erzielen.

1. Das konstruktivistische Prinzip: Zu berücksichtigen ist, dass es in einer Organisationsstruktur immer mehrere Perspektiven und nicht nur den einen objektiven Zustand gibt. Eigene Meinungen und Erlebnisse können folglich zwar richtig sein sind aber nicht absolut. In den Gesprächen ist folglich darauf zu achten, dass alle Perspektiven ohne Bewertung dargestellt werden können.

2. Das Prinzip der Simultanität: Die Organisation verändert sich permanent und wird durch jede Untersuchung und jede Frage beeinflusst. Aus diesem Grund muss im Rahmen der Vorbereitung genau festgelegt werden welche Botschaft durch die Initiative vermittelt werden soll und zu welchen Konsequenzen dies führen kann.

3. Das poetische Prinzip: Eine Organisation setzt sich zusammen aus vielen unterschiedlichen Geschichten und Anekdoten. In Folge dessen sind auch die möglichen Untersuchungsaspekte und Ergebnisse sehr vielfältig. Im Vorfeld sollte darum, ähnlich wie beim Simultanitäts-Prinzip, konkret festgelegt werden, welcher Aspekt betrachtet werden soll.

4. Das antizipatorische Prinzip: Nach diesem Prinzip wird davon ausgegangen, dass das menschliche Handeln durch das innere Zielbild geleitet wird und somit die gegenwärtigen Aktivitäten beeinflusst. Je positiver folglich das Zielbild formuliert und dargestellt wird, desto positiver entwickelt sich auch die Organisation bei dessen Umsetzung.

5. Das positive Prinzip: Der positive Denkprozess kann nur dann angeregt werden, wenn auch entsprechend positive Fragen gestellt werden. In jeder Organisation gibt es bereits Dinge die funktionieren. Positiv gestellte Fragen die sich auf diese Dinge konzentrieren stärken den positiven Kern der Organisation. Entsprechend der Kernidee von AI führt die Konzentration auf das Positive langfristig dazu, dass sich diese Dinge weiter verbessern, die Organisation also erfolgreicher wird.

Phasen im AI-Prozess

Abb. 2: Phasen des AI-Prozess

Ziel des AI Prozesses ist es den positiven Veränderungskern der Organisation zu entdecken und zu entwickeln, um Maßnahmen für strategische Geschäftsprozesse wie z.B. Marketing, Kundenbetreuung, Personalentwicklung und die Entwicklung neuer Produkte abzuleiten.

Auch externe Stakeholder wie Kunden, Lieferanten und Gemeindemitglieder können hinzugezogen werden. Die Gruppengröße hängt demnach von der Größe der Organisation und ihrer Stakeholder ab und umfasst 50 bis 2000 Teilnehmer. Der zeitliche Rahmen kann individuell gestaltet werden. Es hat sich jedoch ein Organisationsgipfel nach AI herauskristallisiert, der sich über vier Tage erstreckt.

Nr.	Phase	Beschreibung	Ziel	Frage
1	Definition	Vorformulierung eines Themas für AI	Den Fokus auf das Positive legen	/
2	Discovery	Reflexion des positiven Kerns der Organisation	Einzigartige Kapazitäten identifizieren und verstehen	Was macht die Organisation lebendig?
3	Dream	Entwicklung von Träumen und Visionen	Gestaltung eines gemeinsamen Bildes der idealen Organisation	Was könnte sein?
4	Design	Konstruieren einer idealen Organisation, realitätsnah oder provokativ formuliert	Ableitung konkreter Vorschläge aus Inhalten der 3. Phase	Was sollte sein?
5	Destiny	Definition konkreter Organisationsziele	Aktionsplan ausarbeiten, AI in Unternehmensalltag integrieren, kritische Reflexion	Was wird sein?

Die Definition-Phase wird hier lediglich der Vollständigkeit halber aufgeführt. Sie ist keine der ursprünglich von David Cooperrider definierten Phasen des AI-Prozesses, sondern eine Ergänzung von Mohr und Watkins. Die Definition-Phase dient der Vorformulierung eines Themas in positiver Form, um den gesamten Prozess von Beginn an in eine gewünschte Richtung zu lenken. Die Themen können unterschiedlich gebildet werden, sollen sich jedoch durch ihren positiven Charakter kennzeichnen.

Beispielfragen: Interview

Je nach Situation und Thematik müssen die Interviewfragen individuell angepasst werden. In der Regel setzt sich das Interview aus den folgenden vier Frageblöcken zusammen:

1) Wertschätzung der Vergangenheit: Was ist Ihnen vom Beginn Ihrer Zeit bei Ihrem Unternehmen besonders positiv in Erinnerung geblieben?

2) Wertschätzung der Gegenwart: Was schätzen Sie heute ganz besonders an Ihrer Arbeit?

3) Konstruktion einer Vision: Was sind die wichtigsten Aspekte für die geplante Veränderung für Sie?

4) Umsetzung der Vision: Was können Sie tun, um Ihre Vision umzusetzen?

Anwendung

AI fand bereits breite Anwendung in verschiedenen Bereichen der Privatwirtschaft, sowie innerhalb von Nichtregierungsorganisationen, Behörden und Militärorganisationen. Von Experten begleitete und dokumentierte Beispiele sind unter anderem: Nutrimental Foods, Verizon Communications und die US-Navy.

Ziele des AI-Prozesses waren für die Organisationen vor allem die Unternehmens- und Teamentwicklung in Hinblick auf kulturellen Wandel, die Leitbild- oder Visionserstellung, die Integration aller Mitarbeiter in ein fusioniertes Unternehmen oder die zusätzliche Motivation der Teilnehmer durch ein positives Selbstbild.

Eine Vorrausetzung für die erfolgreiche Anwendung ist, dass bei allen Teilnehmern ein zumindest fundamentales Wissen über die theoretischen Hintergründe der Methode vorhanden ist. Deswegen sollte dem Team, dass mit der Organisation und Durchführung der AI-Tagung betreut ist, eine ausreichende Vorlaufzeit gewährt werden, um Schlüsselfiguren des Unternehmens über die theoretischen Grundlagen des AI zu informieren. Der Einsatz solcher Change Agents erhöht die Akzeptanz für die Methode und somit die Erfolgswahrscheinlichkeit. AI kann auch als eine Form der Unternehmensanalyse angesehen werden. Die Zusammenhänge, Hintergründe und Rahmenbedingungen bereits erlebter Unternehmenserfolge werden untersucht und transparent gemacht. Bei der Analyse der Bedingungen im Zusammenhang mit Erfolgserlebnissen (Arbeitsplatzumfeld, Aufgabenstellung, Teamgröße, Führungsstil, Organisationsstruktur usw.) ist die Methode auf die aktive Beteiligung der Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen angewiesen. Neben dem Zeitraum ist vorallem die Menge der Teilnehmer ein entscheidender Erfolgsfaktor. Es muss eine ausreichender Anteil der Mitarbeiter involviert werden, damit die gesamte Organisation durch den AI-Prozess beeinflusst werden kann. Im Optimalfall sollte jeder einzelne Mitarbeiter an der AI-Tagung beteiligt sein. Zu berücksichtigen ist jedoch, dass dies zu einer erhebliche Störungen der zentralen Geschäftsprozesse und zu hohen Kosten durch Fehltage führen kann. In Abhängigkeit von der Unternehmensgröße steigt entsprechend auch der Umfang des auszurichtenden AI-Summits. Neben der Festlegung des richtigen Ausmaßes der Veranstaltung ist die Wahl des Themas erfolgsentscheidend. Dies sollte aktuell und verständlich, aber vor allem nicht nur für die Unternehmensführung, sondern auch für die Mitarbeiter und für alle anderen Stakeholder gleichermaßen von Bedeutung sein.

Bewertung

Die Dokumentation von Erfolgsbeispielen aus verschiedenen Branchen in den letzten 20 Jahre legt nahe, dass AI als Methode der Organisationsentwicklung situationsabhängig sehr erfolgreich umgesetzt werden kann. Die Realisierbarkeit hängt dabei von vielen unterschiedlichen Faktoren ab. Viele Instrumente des organisationalen Wandels sehen sich in der Anwendung zunächst einer grundlegenden Skepsis unter Mitarbeitern gegenüber. Dies gilt insbesondere für AI, da es sich stark von traditionellen, problemorientierten Methoden unterscheidet. Befürchtungen seitens der Mitarbeiter lauten hier häufig, dass eine einseitige Fokussierung auf die Stärken einer Organisation und ihrer Mitarbeiter durch AI eine Vielzahl von Risiken mit sich bringen kann. Im Verlauf der Durchführung der Mitarbeiterinterviews hat die Erforschung der eigenen Leistungen für das Unternehmen beispielsweise bei einigen Mitarbeitern ein Gefühl der mangelnden Wertschätzung hervorgerufen, wodurch ein unerwarteter negativer Effekt während der Befragung auftrat. Hauptkritikpunkt bleibt allerdings, dass durch AI problematische Themen in der Organisation übersehen, oder sogar aktiv unterdrückt werden Die Vorgaben und Richtlinien des AI-Prozesses können sogar, wie eine Art "Zensur" die Kommunikation innerhalb einer Organisation beeinflussen. Durch diesen Effekt wird riskiert, dass entscheidende Bedenken nicht durch die Mitarbeiter geäußert werden und somit Problemfelder, die für den Erfolg der Organisation entscheidend sein können, nicht erkannt werden. So können unerwünschte Spätfolgen auf Grund von Nichtbeachtung bereits vorhandener Risiken entstehen. Hierdurch entstehende eventuell zusätzliche Kosten zu den kalkulierbaren ökonomischen Kosten für die Begleitung eines Change-Prozesses mithilfe von AI durch eine externe Beratung. Für die Höhe der Kosten, die durch einen AI-Change-Prozess in einer Organisation anfallen können, sind aber vor allem der Anteil an involvierten Mitarbeitern sowie Dauer und Umfang des eigentlichen AI-Summits verantwortlich.

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