מגבשים תובנות

איך הופכים אלפי תשובות ל-4-6 תובנות מעשיות בתהליכי שיתוף ציבור

עיצוב התהליךמה שואליםאת מי שואליםמגבשים תובנותמקבלים החלטותציר הזמן

מהי תובנה

תובנה משקפת מה נכון לעשות אחרת כדי לשנות את המציאות. במילון אבן שושן הוגדרה כ"תְּפִיסָה שִׂכְלִית מְקוֹרִית וּמַעֲמִיקָה". בחיים, היא עוזרת לנו להבין מה עובד (ומה לא) ומשקפת כיוון פעולה אותו ניתן לעגן בהחלטות שנקבל על משאבים, נהלים או מבנים ארגוניים.

כתיבת תובנה היא אינה אתגר מתמטי. אנשים שונים יראו קווים מחברים שונים בין הייעוץ שניתן על ידי המשתתפים. יחד עם זאת, כאשר מספר אנשים מזהים תובנה משותפת - המהימנות שלה עולה. מתי מצאנו תובנה? את התשובה הקולעת ביותר לשאלה זו נתן ג'י בולמור, שכתב: "תובנה היא כמו מקרר. ברגע שאתה קורא אותה, אור נדלק!"

מהי תובנה טובה

הנה כמה עצות מאיתנו על האופן בו נכון לנסח תובנות:

  • מתמקדת ב"איך". כאשר שואלים שאלות "איך", תובנה משקפת לנו איך להגיע ל"עתיד הרצוי" שהגדרנו. היא מבוססת על מספר תשובות שבהן ניתן לזהות כיוון פעולה משותף.
  • אינה טריוויאלית. יש בתשובות כיווני חשיבה שונים. התובנה היא לרוב החלק ה"נסתר מן העין", אשר משקף את השינוי שצריך לעשות. כדאי לנסות ולהימנע מתובנות שידועות לכולם.
  • משקפת מחלוקות. במקרים בהם יש שני כיוונים הסותרים זה את זה, אנו ממליצים לשקף את התפיסות השונות בתובנה, כך שניתן יהיה להבין את השלכות לכאן ולכאן.
  • מייצרת סינרגיה. מנהלים זוטרים בארגון נוטים לראות דברים אחרת. הקריאה הייחודית שלהם את התשובות משביחה את איכות התובנות. בנוסף, מי ששותף בחשיבה - שותף גם ביישום.
  • מובילה להחלטות. תובנה טובה מנוסחת באופן המאפשר לקבל על בסיסה החלטות, במונחי משאבים או נהלים. תובנות כלליות מדי - יישארו באוויר, וערכן מועט יחסית.
מאפשרת לנו להבין "מה עובד", אינה טריוויאלית וניתנת לתרגום להחלטות ביצועיות במונחי משאבים ונהלים.
תובנה טובה
כוללת אמירות כלליות, ללא כיוון פעולה ברור. לא ניתן לתרגם אותה לעשייה ואין בה כל חדש תחת השמש.
תובנה לא טובה

מי מייצר תובנות?

הטכנולוגיה של תובנות משלבת בין אלגוריתמים של בינה מלאכותית (AI) לבין בינה קבוצתית (CI), אשר יחד מאפשרות לבצע את שלושת השלבים בתהליך עיבוד התשובות המתקבלות:

1. סימון משפטי מפתח

בכל תשובה מסמנים המשתתפים משפט מפתח המשקף את הרעיון המרכזי שמאחוריה. זוהי הבינה האנושית.

2. קיבוץ משפטים זהים

האלגוריתמים מציעים לקבץ משפטים אשר אומרים דברים זהים (בינה מלאכותית), והמשתתפים מאשרים זאת.

3. כתיבת תובנה משותפת

על בסיס המשפטים שקובצו, נכתבת תובנה על ידי המשתפים או הצוות שלנו, אליה ניתן לחבר משפטים נוספים.

למעשה, שלושת פעולות העיבוד הללו מאפשרות לנתח חלק משמעותי מהתשובות בתהליך. בעוד המשתתפים מסמנים את המשפטים המרכזיים, האלגוריתמים מחפשים משפטים זהים, ומשתתפים אחרים מסייעים באישור החיבור ובניסוח התובנות. בסופו של יום, הצוות שלנו מבטיח שהניתוח נעשה ברמה הגבוהה ביותר האפשרית.

המשתתפים לא יכולים לראות את התובנות עד אשר השאלה לא עוברת לסטאטוס "מחליטים". היכן שנדרש, הצוות שלנו יבקש מכם לאשר את התובנות לפני הפרסום. מנהלי השאלה יכולים תמיד לערוך תובנות, למחוק אותן או לנתק מהן משפטי מפתח מרכזיים (גם אחרי שהשאלה נסגרה לתשובות חדשות).

איפה נוצרות תובנות

האתר שלך נועד לאפשר למנהלי השאלה ולמשתתפים לבצע משימות ניתוח פשוטות על מנת להפוך את התשובות הרבות למספר מצומצם של תובנות. ישנם שלושה מקומות שבהם האתר מבקש מהמשתתפים להיות פעילים ביצירת התובנות:

מיד לאחר הוספת התשובה: האתר מבקש מהמשתתפים לסייע בעיבוד התשובה שלהם. מיד לאחר שנוספת תשובה, המשתתפים יתבקשו לסמן משפטים חשובים בתשובה, ובמידה ויש באתר תובנות - לבחון האם המשפט קשור או לא קשור לתובנה.

ממשק המשימות: הממשק מאפשר למשתתפים לסייע בעיבוד תשובותיהם של משתתפים אחרים. כך למשל, אם יש תשובה שלא סומנו בו משפטי מפתח, ייתכן ומשתתפים אחרים יתבקשו לעשות זאת, כחלק מממשק המשימות.

ממשק עיבוד תשובות: ממשק המיועד למנהלים, אשר הגישה אליו היא דרך ממשק הניהול (תחת "עיבוד ידע"). מנהלי השאלה יכולים לעבד בממשק תשובות שלא הוצאות מהם משפטי מפתח או תובנות, ויכולים גם למחוק, לערוך ולהוסיף תובנות.

איך מפרסמים תובנות

האתר עוקב כל הזמן אחר שיעור התשובות ש"עובדו" בהצלחה. ברגע שמרבית התשובות עובדו, מנהלי התהליך יקבלו הודעה, ויתבקשו לאשר את התובנות לפרסום. במקביל,יוכלו מנהלי התהליך לשלוח עדכון בדואר אלקטרוני לכלל המשתתפים ולשתף את התובנות ברשתות החברתיות.

כך נראות הודעות הדואר האלקטרוני שיישלחו למשתתפים ולמנהלים:

דוגמאות לתובנות

במהלך השנים סייענו בגיבוש למעלה מ-3,000 תובנות עבור ארגונים שונים. הנה כמה דוגמאות:

על מנת לקדם חדשנות ירוקה בישראל, נכון לעודד חברות גדולות להפעיל אתרי "בטא" במסלול מהיר המבוסס על אישור זמני.

כדי לבנות קהילה, נכון שמרכז הצעירים ישאיר זמן באירועים להכיר אנשים חדשים (מינגלינג) - שלא במסגרת של ברים או דייטים.

לעובדים יש ידע רב. ניתן להיעזר בו כדי לאפשר פיתוח מקצועי לכולם בעלות נמוכה (דרך מודל התמחויות או הרצאות TED).

כדי למשוך יותר חברים לקהילה, ניתן לעשות מפגשי הצגה קבועים, פתוחים לכולם, שישדרו שאנחנו פתוחים באמת.

כדי לייצר שינוי בשירות הציבורי, לא די לייצר "Networking" איכותי. צריך לייצר עולם תוכן וליווי אשר יכול להביא שינוי אמיתי.