Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR)

W skrócie

Powszechnie używana lista wszystkiego, co może pomóc lub zablokować nową praktykę, z przykładowymi pytaniami do wywiadu dla każdego punktu. Użyj jej, żeby zaplanować wywiady przed wdrożeniem AI albo ustalić, dlaczego wdrożenie utknęło.

Dla osoby, która prowadzi diagnozę: kierownika HR lub operacji, wewnętrznego zespołu projektowego albo zewnętrznego konsultanta.

Co mierzy

Nic, jeśli chodzi o wynik liczbowy. Rama to uporządkowana lista rzeczy, które decydują o tym, czy nowa praktyka się przyjmie, w pięciu obszarach:

• sama nowa praktyka;
• świat poza organizacją;
• wnętrze organizacji, w tym jej kultura i gotowość;
• zaangażowani ludzie;
• proces wprowadzania praktyki.

Strona ramy oferuje arkusz do planowania, tabelę czynników z definicjami i przykładowe pytania otwarte dla każdego czynnika.

Jak używać

1. Wybierz czynniki, które mają znaczenie dla twojego wdrożenia. Nie pytaj o wszystkie 48.
2. Dostosuj przykładowe pytania do swojego projektu. Autorzy tego oczekują.
3. Przeprowadź wywiady z ludźmi na kilku szczeblach i na różnych stanowiskach.
4. Uporządkuj odpowiedzi według czynników w prostej tabeli i oznacz każdą jako pomoc albo przeszkodę.
5. Użyj szybszej metody analizy, chyba że potrzebujesz zapisu na poziomie badań naukowych.

Czego nie mierzy

• Poziomu gotowości. Dostajesz listę przeszkód i czynników pomocnych, a nie liczbę.
• Niczego specyficznego dla AI. Pytania o nadzór człowieka czy zależność od danych trzeba dodać.
• Tego, co ludzie robią. Opiera się na tym, co mówią w wywiadach.

Jak to sprawdzono

• Aktualizacja z 2022 roku opierała się na przeglądzie 376 artykułów, które używały ramy, i ankiecie wśród 134 ich autorów.
• Używano jej przy AI. Jedno badanie w szpitalach w Chinach oparło na niej w całości scenariusz wywiadów i analizę. Z 40 wywiadów wyłoniło 10 przeszkód i 8 rzeczy, które pomagały.
• Porównanie dwóch sposobów analizy wywiadów wykazało, że szybsza metoda, oparta na notatkach i nagraniach w arkuszu kalkulacyjnym, zajęła 409,5 godziny wobec 683 i dała równie użyteczne wyniki.

Licencja i dostęp

Artykuły są w otwartym dostępie na licencji CC BY. Arkusze i szablony na stronie mają informację o prawach autorskich i nie mają licencji. Można je bezpłatnie pobrać i używać. Ponowna publikacja lub tłumaczenie wymaga potwierdzenia od CFIR Leadership Team.

Alternatywy

Inne narzędzia do podobnego zadania i kiedy lepiej wybrać każde z nich.

• Co sprawia, że ten projekt technologiczny jest trudny? NASSS-CAT: complexity assessment tools for technology projects Wybierz je, gdy chcesz gotowych list kontrolnych i formularza do śledzenia projektu, zbudowanych z myślą o technologii. Zespół projektu oraz pracownicy w wywiadach · Dwie listy kontrolne, formularz z 35 pytaniami i scenariusz wywiadu Bezpłatne; przed zmianami zapytaj autorów Sprawdzenie: Umiarkowane Scenariusze wywiadów i listy kontrolne
• Czy nowy sposób pracy staje się rutyną? NoMAD: is a new way of working taking hold? Wybierz je, gdy chcesz ankiety pracowniczej z wynikami, już po rozpoczęciu wdrożenia. Pracownicy, którzy stosują nową praktykę · 23 pytania Bezpłatne, można dostosować Sprawdzenie: Silne Ankiety gotowości

Praktyki, które z niego korzystają

• Oceniaj gotowość na podstawie kilku źródeł, a nie oceny jednego członka zarządu Ocena gotowości wypełniona przez jedną osobę z kierownictwa pokazuje punkt widzenia tej osoby. Zapytaj też pracowników i kierowników, a odpowiedzi porównaj z tym, co da się zaobserwować. Zrób potem · Nakład pracy: średni (tygodnie, kilka osób) Dowody: Wstępne Pomiar · Rozpoznanie

Szczegóły

Sprawdzenie

Silne Używana przez wiele niezależnych zespołów od ponad dziesięciu lat i zaktualizowana w 2022 roku po przeglądzie 376 artykułów i ankiecie wśród 134 użytkowników. Używano jej do badania wdrożeń AI. Nie daje wyniku liczbowego, więc nie ma czego sprawdzać statystycznie.

Czego dotyczy

Organizacja, Zespół

Jak zbiera się odpowiedzi

Wywiady i przegląd dokumentów. Rama podpowiada też, jak uporządkować odpowiedzi.

Długość

5 obszarów i 48 czynników. Wybierasz czynniki, które mają znaczenie, i pytasz o nie.

Koszt

Bezpłatne

Licencja

Nie podano (narzędzia i szablony)Artykuły są na licencji CC BY. Narzędzia i szablony na stronie ramy można bezpłatnie pobrać, ale strona nie podaje licencji. Zapytaj CFIR Leadership Team, zanim je opublikujesz ponownie albo przetłumaczysz.

Języki

Angielski

Autorzy

Damschroder and colleagues, updated 2022

Źródła

1. Damschroder, Reardon, Opra Widerquist and Lowery (2022). The updated Consolidated Framework for Implementation Research based on user feedback. Implementation Science. doi:10.1186/s13012-022-01245-0
2. CFIR Leadership Team (2025). CFIR Tools and Templates. cfirguide.org
3. Nevedal, Reardon, Opra Widerquist, Jackson and colleagues (2021). Rapid versus traditional qualitative analysis using the Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR). Implementation Science. doi:10.1186/s13012-021-01111-5
4. Liao, Yao, Jin, Zhang and Liu (2024). Barriers and facilitators to implementing imaging-based diagnostic artificial intelligence-assisted decision-making software in hospitals in China: a qualitative study using the updated Consolidated Framework for Implementation Research. BMJ Open. doi:10.1136/bmjopen-2024-084398

Powiązane badania na tej stronie

• Które bariery hamują dojrzałość AI? Ankieta wśród 108 specjalistów van Veen, Zhu and Ravesteyn (2026). How AI Implementation Barriers Shape AI Maturity? The Interacting Roles of Skilled Employees, Technological Infrastructure and Data Quality. CONF-IRM 2026 Proceedings, 17.
• Czy gotowość do zmiany przewiduje sukces? Przegląd 47 badań Caci, Nyantakyi, Blum, Sonpar, Schultes, Albers and Clack (2025). Organizational readiness for change: A systematic review of the healthcare literature. Implementation Research and Practice, 6.