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A fines de los 90, Green Mountain Coffee Roasters (GMCR), productora estadounidense de café, atravesaba un proceso de expansión: triplicó su fuerza de ventas y duplicó la superficie de sus instalaciones. A principios de 2000, sin embargo, GMCR llegó a la conclusión de que necesitaba imperiosamente captar un mercado a escala de su nuevo tamaño porque, de lo contrario, se hundiría bajo su propio peso.

Fue entonces cuando el CEO, Bob Stiller, recurrió a la técnica conocida como “appreciative inquiry” (AI, por sus siglas: en español algo así como indagación apreciativa, método que pone el foco en los mejores atributos y prácticas de una compañía durante los procesos de cambio) para superar el “Desafío de los 25 centavos”, la reducción de 25 centavos de dólar por cada libra de café, lo cual representaba la disminución del 7% en los costos brutos.

GMCR organizó reuniones formales de AI vinculadas con los principales procesos de negocios de la compañía, en las cuales participaron más de 200 empleados -más de la mitad de la fuerza de trabajo. El tema central de los encuentros fue el aumento de la productividad y se trabajó en un proceso de AI en “cuatro dimensiones” para:

Descubrir lo “mejor de lo que hay”. La gente de GMCR identificó dónde los procesos de la compañía funcionaban a la perfección.

Soñar con “lo que podría ser”. Imaginaron procesos que serían perfectos todo el tiempo.

Diseñar lo que debería ser. Definieron y establecieron las prioridades entre los elementos de procesos perfectos.

Crear un “destino basado en lo que será”. Participaron en la creación del diseño del punto anterior.

Acentuar lo positivo contradice el sentido común predominante en el mundo de los negocios, que postula que la mejor manera de superar un desafío es concentrarse en lo que se hace mal y detectar formas de corregirlo. Stiller es uno de los ejecutivos convencidos de que, en las empresas, se insiste demasiado en lo negativo. “Hay índices de satisfacción del cliente de 99% -comenta. Y, sin embargo, lo primero que dicen todos es: veamos el 1% y determinemos qué estamos haciendo mal”. La táctica de AI nació en 1985, a partir de un servicio de consultoría que la Escuela de Negocios Weatherhead, de la Case Western Reserve University.

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Fuente: Harvard Management Update, 2003

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