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- as enormes dívidas dos países em desenvolvimento contribuem para a extinção de espécies animais e vegetais em escala massiva;

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A chamada “ecologia profunda” foi fundada pelo filósofo norueguês Arne Naess, no início da década de 70, ao realizar a distinção entre “ecologia rasa” e “ecologia profunda”. A ecologia rasa é antropocêntrica, isto é, centrada no ser humano. Sua concepção básica é de que os seres humanos estão situados acima ou fora da natureza, a natureza é colocada como um instrumento a serviço do homem. A ecologia profunda vê o homem como parte do meio ambiente natural. Não se trata de uma coleção de objetos isolados, mas uma rede de fenômenos que estão profundamente interconectados e são interdependentes. Nesse sentido, os seres humanos são concebidos apenas como um fio particular na teia da vida. A ecologia profunda é, também, uma percepção espiritual na qual o indivíduo tem uma sensação de pertinência, de conexidade, com o cosmos como um todo. O criador da ecologia profunda a define como o processo

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É interessante observar que os valores auto-afirmativos como competição, expansão e dominação estão, na maioria das vezes, relacionados com o mundo masculino. Esse fato tem origem na sociedade patriarcal, na qual, não somente esses valores são incentivados, como recebem recompensas econômicas e poder político. Isso explica a resistência dos homens em migrar para um sistema de valores mais equilibrado.

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Enquanto o velho paradigma está fundado em valores antropocêntricos, a ecologia profunda se baseia em valores ecocêntricos (centralizados na terra). Isso significa dizer que a ecologia profunda reconhece o valor de todos os sistemas vivos não humanos, e que, se essa rede de interdependência entre os sistemas humanos e a natureza for rompida, significará a extinção do próprio homem. Essa percepção da ecologia profunda deve fazer parte de nossa vida cotidiana, pois está intrinsecamente ligada à ética.

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Uma segunda característica-chave do pensamento sistêmico é a capacidade de deslocar a atenção de um lado para outro entre níveis sistêmicos. Vimos, em Modelagem e Simulação de Negócios I, que os sistemas são constituídos de subsistemas. O importante, neste ponto, é ressaltar que diferentes níveis de sistêmicos apresentam níveis de complexidade diversos. Em cada nível, os fenômenos observados exibem propriedades não existentes em níveis inferiores. Segundo Capra, as propriedades sistêmicas de um determinado nível são denominadas de propriedades emergentes, uma vez que emergem desse nível em particular.

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Na visão sistêmica, compreendem-se que os próprios objetos são redes de relações, embutidas em redes maiores. As relações são fundamentais para um pensador sistêmico, enquanto as fronteiras dos objetos são secundárias. Essa idéia é representada na figura a seguir:

                  Fonte: CAPRA, 2000. Adaptado.

Por muitas dezenas de anos, os cientistas conceberam o conhecimento como um edifício construído por vários blocos de conhecimento que eram sobrepostos. No pensamento sistêmico essa metáfora é substituída pela de rede. Quando se observa a realidade em termos de uma rede, forma-se em nosso cérebro também uma rede interconectada de conceitos e de modelos fundamentados.

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A origem dessa concepção sobre o conhecimento provém do físico Geoffrey Chew, com a sua denominada “filosofia bootstrap”, na década de 1970. Essa filosofia abandona a visão de blocos de construção fundamentais da matéria “como também não aceita unidades fundamentais, quaisquer que sejam – nem constantes, nem leis, nem equações fundamentais. O universo material é visto como uma teia dinâmica de eventos inter-relacionados.” (CAPRA, 2000). É como imaginar uma densa floresta, em que as raízes de todas as árvores estão interligadas e formam uma densa rede na qual não há fronteiras precisas entre as raízes.

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Para comprovar essa teoria é possível fazer mentalmente a seguinte simulação:

• Deixa-se cair um objeto qualquer, de uma certa altura. É possível, por exemplo, calcular, a partir de uma simples fórmula newtoniana, o tempo que o mesmo levou para atingir o solo. Como acontece com a maior parte da física newtoniana, a resistência do ar é desprezada e o cálculo não será totalmente correto.
• Se o objeto fosse, por exemplo, uma fina folha de papel, o experimento simplesmente não funcionaria.
• Decide-se, então, pela inclusão de um termo simples à fórmula, para calcular a resistência do ar. O cálculo será mais preciso, porém não completamente, pois a resistência do ar depende da temperatura e da pressão.
• Com muito mais rigor, poderá ser deduzida uma fórmula complexa para levar em consideração essas duas últimas variáveis.
• Porém, a resistência do ar depende, também, da convecção do ar.
• A convecção do ar não é causada apenas por uma janela ou porta aberta, mas também pelo próprio padrão respiratório de quem está fazendo a experiência.

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Nosso objetivo é completar a definição e a contextualização da disciplina, de modo a se ter melhor compreensão de sua potencialidade, não só no âmbito acadêmico, mas, e principalmente, na prática das organizações.

Em outras palavras, o objetivo é demonstrar como a Modelagem e Simulação de Negócios, por meio da Dinâmica de Sistemas, pode ser uma ferramenta útil para conduzir o processo de reintegração das disciplinas mediante a prática organizacional.

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No que tange à interdisciplinaridade, um aspecto bastante significativo, e que é abordado neste módulo, passa pela elaboração de seu próprio conceito. A existência de vários conceitos revela uma dificuldade de definição que está, muito possivelmente, relacionada ao caráter de práxis do termo.

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5 - A evolução interdisciplinar: conceitos básicos

Alguns conceitos de interdisciplinaridade, apresentados por autores diversos, foram sintetizados no sentido de auxiliar na construção de seu entendimento.

Para o filósofo francês Yves-François Le Coadic, a interdisciplinaridade,

Francisca dos Santos Gonçalves, professora da Escola de Educação da Universidade Federal de Minas Gerais, em artigo sobre o tema, afirma:

Sua abordagem se concentra em uma concepção que busca a construção coletiva do conhecimento. Para a autora, a concepção de interdisciplinaridade pressupõe indivíduos (ou educadores) imbuídos de um verdadeiro espírito crítico, abertos para a cooperação, o intercâmbio entre as diferentes disciplinas, o constante questionamento do saber arbitrário, cristalizado e desvinculado da realidade: exige a prática da pesquisa, a troca, a sistematização de idéias, a construção do conhecimento, em um processo de indagação e de busca permanente.

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Para Julie Klein, da Wayne State University de Detroit (EUA), as atividades interdisciplinares são o resultado de desenvolvimentos históricos e contemporâneos nas disciplinas, profissões e novos campos interdisciplinares que surjam.

Complementando a apresentação de conceitos sobre o tema, cabe aqui acrescentar algumas terminologias elucidativas:

Tais terminologias apresentadas foram colocadas por H. Japiassu (1976), em seu livro sobre a interdisciplinaridade e a patologia do saber. Para o autor, a especialização – tão freqüente na atualidade – é a fragmentação das disciplinas, dos objetivos, da experiência. Ela revela muito mais o sintoma da situação patológica na qual se encontra o saber, do que se constitui como um progresso do conhecimento. Japiassu considera que o objeto epistemológico só será apreendido na interdisciplinaridade, sendo, pois, preciso que cada especialista esteja impregnado de um espírito epistemológico suficientemente amplo, para que possa observar as relações de sua disciplina com as demais, não negligenciando o terreno de sua própria especialidade.

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Por conseguinte, a interdisciplinaridade é o objeto de consideração de todos que vêem na fragmentação das disciplinas científicas um esfacelamento dos horizontes do saber.

A interdisciplinaridade, portanto, configura-se como um tríplice protesto: contra um saber fragmentado; contra a esquizofrenia intelectual entre uma universidade – cada vez mais compartimentada – e a sociedade, em sua realidade dinâmica; contra o conformismo das situações adquiridas e das idéias recebidas ou impostas.

Para se falar de interdisciplinaridade deve-se falar de interação de disciplinas. O termo “disciplina” é entendido, hoje, como sinônimo de “ciência”. Assim, a “disciplinaridade” significa a exploração científica especializada de determinado domínio homogêneo de estudo.

O projeto interdisciplinar, segundo Hilton Japiassu, deve ser buscado na complexidade dos problemas para se chegar ao conhecimento humano, se não em sua integridade, pelo menos numa perspectiva de “convergência” de nossos conhecimentos parcelares.

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A interdisciplinaridade pode ser apresentada, também, como resultante da verificação de os progressos rápidos das diferentes disciplinas provocarem não apenas a constatação dos limites de cada uma delas, mas todo um esforço considerável de superação, que toma a forma de colaboração entre disciplinas diversas ou entre setores heterogêneos de uma mesma Ciência, culminando em interações recíprocas, em que se descobre uma verdadeira reciprocidade nas trocas de dados, de informações, de resultados, de metodologia.

Quanto às precisões terminológicas, para o autor, ainda não se definiu um sentido epistemológico único e estável para a interdisciplinaridade. Trata-se de um neologismo cuja significação nem sempre é a mesma e cujo papel nem sempre é compreendido da mesma forma.

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O grau próprio do interdisciplinar pode ser caracterizado como o nível em que a colaboração entre as diversas disciplinas, ou entre setores heterogêneos de uma mesma ciência, conduz a interações propriamente ditas, ou seja, a uma reciprocidade nos intercâmbios, de tal forma que, no final do processo interativo, cada disciplina saia enriquecida. Um empreendimento interdisciplinar efetivo se configura todas as vezes em que ele consegue incorporar os resultados de várias especialidades, tomando de empréstimo a outras disciplinas certos instrumentos e técnicas metodológicas, fazendo uso dos esquemas conceituais e das análises que se encontram nos diversos ramos do saber, objetivando a integração e a convergência, após terem sido comparados e julgados.

O multidisciplinar, para Hilton Japiassu, é um termo que evoca somente uma simples justaposição, num projeto determinado, dos recursos de várias disciplinas, sem implicar necessariamente num trabalho de equipe, e coordenado. No nível do multidisciplinar, a solução de um problema só exige informações tomadas de empréstimo a duas ou mais especialidades - ou setores do conhecimento - sem que as disciplinas envolvidas sejam alteradas ou enriquecidas. O procedimento multidisciplinar consiste em estudar um objeto sob diferentes ângulos, mas sem que tenha necessariamente havido um acordo prévio sobre os métodos ou sobre os conceitos a serem utilizados. Sendo a Dinâmica de sistemas uma metodologia para abordagem de sistemas complexos, conclui-se, portanto, que sua dimensão é interdisciplinar e não multidisciplinar.

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Tanto o multidisciplinar, quanto o pluridisciplinar, somente realizam um agrupamento, intencional ou não, de certos módulos disciplinares, sem haver uma relação entre as disciplinas (no caso do multi – visa à construção de um sistema disciplinar de apenas um nível e com diversos objetivos), ou com apenas algumas relações (no caso do pluri – visa à construção de um sistema de um só nível e com objetivos distintos, porém dando margem a certa cooperação, embora excluindo qualquer coordenação).

A transdisciplinaridade, termo criado por Jean Piaget, significaria uma etapa superior das relações interdisciplinares, que não se contentaria em atingir interações ou reciprocidade entre pesquisas especializadas, mas que situaria essas ligações no interior de um sistema total, sem fronteiras estabelecidas entre as disciplinas. No entanto, o próprio Piaget considerou tal etapa uma utopia, pois estamos muito longe de chegar a um sistema total, de níveis e objetivos múltiplos, coordenando todas as disciplinas e interdisciplinas, tomando por base uma axiomática geral - objetivos de sistemas globais - capaz de instaurar uma coordenação a ser feita tendo em vista uma finalidade comum dos sistemas.

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6 - Alavancando a aprendizagem por meio de modelos dinâmicos

O professor Carlos Seabra conta que cinco cegos encontraram um elefante e que cada um começou a apalpar uma parte dele. Como cada um apalpou apenas partes diferentes, nenhum deles teve uma idéia exata do animal, ou seja, do todo. Muitas das instituições de ensino do país e do exterior seguem esse mesmo modelo cognitivo, ensinando “trombologia” em uma disciplina, “rabologia” em outra, “orelhologia” em outra e assim por diante. E o aluno que se vire para pensar em como montar o elefante.

Pensar... isso todos fazem. Mas o que significa? O dicionário Aurélio diz coisas como “combinar idéias, formar pensamentos, racionar, estar preocupado etc.”. Serão estas boas definições no âmbito da Dinâmica de Sistemas? Não, é o que afirma Barry Richmond, em sua obra An introduction to System Thinking.

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Modelos mentais são abstrações seletivas da realidade criadas por nossos cérebros. Por maiores que sejam nossas orelhas, narizes e os demais captadores de informações do ambiente presentes no corpo humano, não se pode captar toda uma realidade. Assim, com o passar dos anos, são construídos diversos modelos mentais da realidade em nossos cérebros. A maneira como eles são construídos depende, fundamentalmente, dos processos de socialização a que cada indivíduo foi submetido, determinando os filtros mentais que captam as informações do ambiente.

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Simulam-se esses modelos no sentido de construir significados para experiências a que se é submetido durante a vida e, também, para tomar decisões relevantes, profissionais ou pessoais. Assim, compreende-se que os modelos mentais são simplificações para a compreensão da realidade. Cabe citar, então, duas frases muito importantes para o profissional que deseja utilizar a Dinâmica de Sistemas como metodologia de interpretação do mundo e dos negócios:

É importante recuperar de tempos em tempos essas citações no sentido de evitar confundir os modelos criados com a própria realidade. É imprescindível reconhecer as limitações dos modelos, da mesma forma que as suas grandes contribuições. Porém, se o objetivo é pensar, os modelos sistêmicos são uma poderosa ferramenta. No entanto, se a opção for por empregar métodos não estruturados de abordagem de problemas, como a intuição, não será necessário utilizar nenhum modelo mental. Possivelmente, os resultados serão bem diferentes em termos de eficiência e eficácia.

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A figura a seguir é um mapa sistêmico das atividades de pensar.

Fonte: RICHMOND, 2001. Adaptado.

Como a figura sugere o processo de construir (um modelo mental) é dividido em duas atividades: selecionando e representando. A primeira atividade responde à seguinte questão: “O que deve ser incluído no modelo mental?”. A segunda atividade responde à questão: “Como se deve representar o que foi selecionado?”. As respostas a essas questões são fundamentais na construção de um modelo mental. Normalmente, as escolas são ineficientes em dotar os alunos da capacidade de realizar esse processo. Esse é um dos motivos pelo qual a educação brasileira enfrenta tantas crises e tantas críticas.

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A figura também mostra que os resultados da simulação desempenham um papel muito importante no processo de pensar: eles retroalimentam as atividades de seleção e representação das variáveis do mundo real. Resultados da simulação que não fazem sentido ou são considerados como errados, representam a necessidade de rever o processo de construção do modelo, fazendo os seguintes questionamentos:

• Alguma variável importante do modelo mental não foi incluída no processo?
• Alguma variável incluída no modelo foi mal representada?

Essas questões constituem grande oportunidade para o processo de aprendizagem. Contudo, antes de adentrar nessa discussão, é importante discutir o processo de comunicação.

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Um modelo do processo de comunicação pode ser observado na figura a seguir.

Fonte: RICHMOND, 2001. Adaptado.

A primeira idéia transmitida por esse modelo é a de que o processo de pensar é intrinsecamente ligado ao de comunicar. Assim, a variável “disponibilizando as informações para o público”, o resultado do processo de pensar, são a matéria-prima para o processo de comunicação. Três fontes de matéria-prima são ilustradas na figura: o modelo mental, os resultados da simulação e as conclusões e decisões. Disponibilizando estas três fontes, outras pessoas poderão “pensar” sobre o processo. Mais especificamente, elas poderão compará-las com as próprias bases de informação que conhecem o que nada mais é que um processo de aprendizagem e de construção de conhecimentos.

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Esse processo é representado na figura a seguir.

Fonte: RICHMOND, 2001. Adaptado.

A primeira etapa do processo de aprendizagem foi identificada na discussão do processo de pensar. Pode-se denominá-lo aprendizagem auto-reflexiva. Ele acontece quando os resultados da simulação são usados para redirecionar o próprio processo de construção dos modelos. A comunicação pode ser considerada um outro processo de aprendizagem. Como demonstrado na última figura, a matéria-prima para esse processo de aprendizagem é: o próprio modelo, os resultados da simulação associados ao modelo e/ou as conclusões da simulação. O nível de aprendizagem vai depender tanto da qualidade das retroalimentações disponibilizadas, no qual “qualidade” implica tanto em conteúdo como forma, bem como da motivação e habilidade em “escutar” as retroalimentações.

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Uma quarta fonte de matéria-prima foi incluída no modelo: os impactos resultantes das ações tomadas. Normalmente, há uma grande dificuldade em perceber os impactos associados a uma decisão em sua plenitude. Isso porque as ramificações sistêmicas de uma decisão podem ser tão “longas” que se torna praticamente impossível determinar a sua extensão.

Considera-se importante dispensar algum tempo analisando o processo que demonstra o sistema formado pelos verbos pensar, comunicar e aprender. Pode-se perceber uma forte ligação no processo de aprendizagem: o aumento na qualidade de representação de modelos mentais. A aprendizagem somente ocorre por meio da mudança, tanto do modelo mental, como de sua representação. Os três processos – pensar, comunicar e aprender – formam um ciclo de retroalimentação positivo. A menos que ocorra a mudança, não haverá aprendizagem.

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7 - Modelagem e Simulação e interdisciplinaridade

Além da aprendizagem, a utilização de Diagramas de Fluxos e Estoques pode levar à efetiva construção de projetos interdisciplinares. A Educação à Distância – EAD não muda, ou não deveria mudar, em essência, o processo de aprendizagem. Ao contrário, vários projetos alicerçados por uma correta orientação e atuação didático-pedagógica, conteúdos e suporte de professores habilitados, têm demonstrado níveis superiores de aprendizagem em relação aos cursos presenciais.

Na parte inicial desse módulo, vimos que a interdisciplinaridade só ocorre na prática, na concretização efetiva de projetos. A Dinâmica de Sistemas disponibiliza, desse modo, ferramentas e metodologias disponíveis aos estudantes de EAD para preencherem, com base em suas próprias experiências, as lacunas eventualmente presentes em um modelo educacional em processo de maturação.

A figura a seguir demonstra como esses resultados podem ser alcançados. Ressalta, além do que foi exposto, que uma boa parcela do processo cognitivo está nas mãos dos próprios alunos que, nutrindo-se das fontes de infra-estrutura disponíveis, são, em última instância, responsáveis por seu próprio aprendizado. Esse fator é uma variável independente da modalidade de ensino: presencial, semi-presencial ou puramente virtual.

Fonte: RICHMOND, 2001. Adaptado.

A síntese interdisciplinar ocorre na aquisição de habilidades gerais de representação de conteúdos. A aprendizagem – como já comprovado por vários estudiosos – ocorre apenas quando assentada nos conhecimentos prévios e experiências vivenciadas pelas pessoas, o desenvolvimento dessas habilidades e a evolução do conhecimento pressupõe a práxis, elemento central do esforço interdisciplinar. Corroborando essa afirmação, não é possível representar o que não se conhece. Como o conhecimento é contextual, o aluno tão somente terá oportunidade de aumentar suas habilidades de representação se estiver vivenciando e aplicando os conteúdos disponibilizados em sua vida pessoal e profissional, nas complexas interações do tecido social.

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Resumo

processo de Modelagem e Simulação de Negócios é uma atividade relativamente complexa. Não se deve, contudo, confundir complexidade com dificuldade. Esta última é superada durante próprio processo reflexivo de construção de modelos.

A sociedade atual, segundo o físico Fritjof Capra, passa por uma transição de paradigmas, em que o novo paradigma que se apresenta é denominado de “visão holística”. Também pode ser utilizado o termo “visão ecológica” em um contexto amplo, em que se consideram todas as interligações entre os componentes dos sistemas nos quais estamos inseridos.

Enquanto o velho paradigma está fundado em valores antropocêntricos, a ecologia profunda se baseia em valores ecocêntricos (centralizados na terra). Isso significa dizer que a ecologia profunda reconhece o valor de todos os sistemas vivos não humanos e que, se essa rede de interdependência entre os sistemas humanos e a natureza for rompida, significará a extinção do próprio homem. Essa percepção da ecologia profunda deve fazer parte de nossa vida cotidiana, pois está intrinsecamente ligada à Ética.

O Pensamento Sistêmico muda a visão das partes para o todo e tem a capacidade de deslocar a atenção de um lado para outro entre níveis sistêmicos. No Pensamento Sistêmico, a idéia do conhecimento como um edifício construído por vários blocos de conhecimento sobrepostos é substituída pela de rede. Quando se observa a realidade em termos de uma rede, forma-se em nosso cérebro também uma rede interconectada de conceitos e de modelos fundamentados.

Este módulo teve como ponto central a questão da interdisciplinaridade. Em especial, preocupou-se em demonstrar que classificar a Dinâmica de Sistemas como uma metodologia de caráter eminentemente multidisciplinar é uma definição incompleta, ou mesmo equivocada.

A interdisciplinaridade é uma concepção que busca a construção coletiva do conhecimento. Pressupõe indivíduos (ou educadores) imbuídos de um verdadeiro espírito crítico, abertos para a cooperação, o intercâmbio entre as diferentes disciplinas, o constante questionamento do saber arbitrário, cristalizado e desvinculado da realidade: exige a prática da pesquisa, a troca, a sistematização de idéias, a construção do conhecimento, em um processo de indagação e de busca permanente.

Foi visto que o espaço do interdisciplinar não pode jamais ser constituído pela simples soma de todas as especialidades, nem ao menos por uma síntese de ordem filosófica dos saberes especializados. O fundamento desse espaço deverá ser buscado na negação e na superação das fronteiras disciplinares.

O multidisciplinar é um termo que evoca somente uma simples justaposição, num projeto determinado, dos recursos de várias disciplinas, sem implicar necessariamente num trabalho de equipe e coordenado. No nível do multidisciplinar, a solução de um problema só exige informações tomadas de empréstimo a duas ou mais especialidades – ou setores do conhecimento – sem que as disciplinas envolvidas sejam alteradas ou enriquecidas. O procedimento multidisciplinar consiste em estudar um objeto sob diferentes ângulos, mas sem que tenha, necessariamente, havido um acordo prévio sobre os métodos ou sobre os conceitos a serem utilizados.

Sendo a Dinâmica de sistemas uma metodologia para abordagem de sistemas complexos, conclui-se, portanto, que sua dimensão é interdisciplinar e não multidisciplinar. Para defender essa hipótese, foram apresentados modelos qualitativos demonstrando como a Dinâmica de Sistemas pode alavancar a aprendizagem organizacional e romper as fronteiras disciplinares por meio da modelagem e simulação de negócios.

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O processo de tomada de decisões é uma constante dentro das organizações e se torna cada vez mais difícil, à medida que aumenta a complexidade das empresas e do ambiente no qual estão inseridas. Mudanças tecnológicas, pressões políticas e sociais, concorrência, redução de custos etc., todos esses elementos em constante interação, fazem que o processo de decisão se traduza em altos níveis de stress para os gerentes e em verdadeiras encruzilhadas para as organizações.

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Como as pessoas tomam decisões atualmente? Como reagem a essa crescente complexidade? Existem várias alternativas, porém, muitas pessoas continuam utilizando métodos pouco ortodoxos. Michael Pidd, em sua obra, Modelagem empresarial, cita alguns:

a) “Nas coxas”: implica, quase sempre, em uma tomada de decisão rápida e sem pensar nas conseqüências. Algumas vezes pode ser a decisão acertada, mas, por outro lado, pode ser extremamente perigosa. Alguém já imaginou fazer uma cirurgia com uma equipe médica que irá tomar decisão “nas coxas”, sem nenhum planejamento e sem se preocupar em consultar informações seguras sobre o seu estado clínico?

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Deve-se pensar que, ao se tomar uma decisão, sempre haverá conseqüências, mesmo a decisão de não se fazer nada. As conseqüências podem estar sob controle ou podem ser considerados risco ou incerteza. Na maior parte das vezes, os problemas enfrentados pelos gerentes dependem da ação de outras pessoas, de eventos que não podem ser controlados e de outras variáveis, como o tempo. Some-se a isso o elevado grau de competição atingido pela sociedade, o que torna obrigatório considerar cuidadosamente como os outros players do mercado irão agir.

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Guerra de Tarifas: Embratel X Intelig
Fonte: Case elaborado pelo Prof. Alexandre Gracioso - Central de Cases ESPM/EXAME
Adaptação: Prof. Niraldo Nascimento

Introdução

Em 2001, cada vez mais próximo da abertura do mercado de telecomunicações prevista para 2002, Embratel e Intelig, atuais concessionárias e espelho da área IV (cobertura das ligações de longa distância, nacionais e internacionais) do mapa traçado pela Anatel, tinham muito com o que se preocupar, além do impacto causado pela pirataria. Viam-se pressionadas também, pelos fantasmas da Telefónica e Telemar, que já haviam declarado interesse em atuar no segmento de longa distância, e de outras empresas, como a AT&T Latin American, que poderão também solicitar um pedaço desse bolo.

Como o mais claro e explícito exemplo dessa competição deflagrada está a guerra de preços travada do final de julho até o início de setembro de 2000. Até que ponto uma empresa pode abaixar seu preço, sem colocar em risco sua própria existência? Teria sido a guerra a melhor opção? É preciso tempo para reflexão, mas é justamente isto que as duas operadoras menos tinham naquele momento.

A guerra das tarifas DDI: do estopim à guerra explícita

Desde a privatização do Sistema Telebrás em julho de 1998, a situação da Embratel nunca mais foi tão cômoda quanto era na época da gestão estatal. Desde então, entraram na concorrência da telefonia fixa as operadoras resultantes do desmembramento e a privatização (Brasil Telecom, ex-Tele Centro Sul, Telefônica, Telemar e Embratel) e as novas autorizadas pela Agência Nacional de Telecomunicações (Anatel), denominadas empresas-espelho (ou espelhinhos, como são carinhosamente chamadas).

Com a entrada efetiva da Intelig, espelho (aquela que presta os mesmos serviços e está nas mesmas áreas das originais) da Embratel, em janeiro de 2000, deu-se início as primeiras “trocas de farpas” entre as operadoras de longa distância inter-regionais e internacionais.

Muitas disputas (principalmente aquelas relacionadas às políticas de preço) foram travadas entre as concorrentes, como o “Sempre 21” e “Plano Descomplique”; resultando assim na redução dos valores das ligações. No entanto, a concorrência até então recatada, subitamente, deu lugar à guerra explícita de preços.

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Por que a Intelig iniciou a guerra de preços? Por que a Embratel a acompanhou? Em que se pautam as estratégias de marketing destas operadoras, que as fez detonar uma guerra tarifária que, aparentemente não teria vencedor? Em parte, a resposta a essas perguntas está nos diferentes objetivos de negócio de cada uma das empresas.

De um lado está a Intelig que, fazendo jus ao seu reconhecido marketing agressivo, iniciou a disputa com objetivos claros. “Fizemos este movimento porque queríamos dar uma resposta clara para o mercado e, principalmente, para os nossos clientes de que a Intelig é a melhor opção para ligações DDI”, afirmou a Intelig. E completou “a Intelig entrou no mercado para promover a concorrência efetiva – reforçar o posicionamento de ser a melhor oferta para ligações DDI.” Fortalecer a imagem junto aos consumidores, aumentar sua participação no mercado de chamadas internacionais, mudar a mentalidade do usuário e acostumá-lo a utilizar o 23 nas ligações, não só das chamadas de longa distância, as quais estavam em promoção, como também para outros países cujas tarifas não foram reduzidas, também fazem parte das metas da espelho. Em suma, de acordo com o analista do Yankee Group, Raphael Duailibi, a Intelig tem como objetivo fazer com que as pessoas adquiram o hábito de discar seu código de longa distância; afinal, só conhecer não basta, é preciso discar.

Para Wladimirski, a empresa resolveu adotar uma postura mais agressiva depois de conquistar cerca de 500 clientes corporativos desde janeiro de 2001, ao indagarem como poderiam ser mais agressivos também no mercado de voz, que só foi possível devido aos acordos com as outras operadoras internacionais.

Do outro lado, a Embratel, afirmou ter reconhecido que a estratégia de promoção é uma forma de preparar o mercado para novas alternativas e evitar perda de receitas para empresas que realizam chamadas ilegais. “Não estamos em guerra, estamos reagindo à determinada ação. Somos conhecidos como ágeis nas respostas”, afirmou a Embratel. Embora o preço promocional não cobrisse os custos da Embratel, a empresa justificou as perdas como parte de uma estratégia para fidelizar a clientela.

Em vista de atingirem suas metas e objetivos, as empresas correm contra o tempo. Na medida em que o usuário é bastante forte, de modo que as operadoras não só devem ter forte presença de mídia para tornar o cliente fiel ao seu número, mas também deve oferecer descontos, promoções, “clubes”, bônus, sorteios e demais vantagens. No segundo estágio da concorrência estabelecido pela Anatel (após 2002), os serviços vetados poderiam ser abertos tanto para os atuais concessionários e autorizados (os espelhos) quanto para novos operadores. Na prática, isso significava que a operadora poderia estabelecer novos contratos visando ao oferecimento de outro serviço e/ou outra área.

Eis então mais um motivo que incitou à disputa travada: a abertura do mercado. Aquelas que anteciparem as metas de desempenho estabelecidas seriam premiadas com o aval da Anatel para prestação de outros serviços e atuação em outras áreas. Com isso, a competição tendeu a aumentar em 2002. A Anatel pretendia distribuir mais de 50 códigos de prestadora para complemento de chamadas de longa distância.

Os investimentos em rede física de atendimento e marketing são muitos pesados, bastando lembrar que a Telemar previa gastar R$ 8 bilhões para antecipar as metas fixadas para 2003, por exemplo. Assim, o mais provável é que as operadoras locais focassem seu esforço na longa distância nacional e internacional a partir dos clientes já atendidos em sua área original de concessão. Em outras palavras, Embratel e Intelig, que dividem o filão das ligações internacionais, teriam de aceitar a divisão do bolo em mais fatias.

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2 - Planejamento e Modelagem

Se a tomada de decisão é tão difícil, não seria a análise lógica do processo, ou seja, planejar e analisar as conseqüências, uma perda de tempo? Não seria melhor seguir o “instinto” como faziam os antigos empreendedores do passado? A resposta é não, por razões muito fortes.

Os comandantes de vôos de longa distância sabem muito bem a importância do planejamento. Antes de decolar, eles registram um plano de vôo especificando a rota pretendida, horários, aspectos climáticos, etc. Isso não significa que o vôo será cumprido exatamente como o planejado, pois uma série de variáveis não estão diretamente sob controle. Porém, é com base nesse planejamento que os comandantes terão domínio sobre as decisões a serem tomadas quando surgirem imprevistos, como, por exemplo, rotas alternativas, previsão de combustível, aeroportos de emergência etc. Além disso, e muito importante, a comparação entre o planejado e o real, quando documentado, constitui-se em um repositório de conhecimentos que poderá ser utilizado posteriormente.

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Um exemplo real é o de uma grande construtora brasileira que, no final da década de 1990, descobriu que grande parte dos conhecimentos de décadas de trabalho estavam armazenados em caixotes, em galpões. Era hábito da empresa, ao término de uma obra, encaixotar todos os documentos a ela relativos. Na época, a empresa percebeu não serem apenas papéis que ficavam inacessíveis, mas o conhecimento que poderia ser aplicado em outras obras (desde, é claro, que fosse atualizado e contextualizado). Com a orientação de especialistas em informação e documentação, atuando juntamente com o pessoal técnico (engenheiros), foi possível à empresa recuperar e disponibilizar grande parte desse conhecimento em uma base de dados, agregando valor nas futuras obras da empresa.

Continuando na área da construção civil, supõe-se, agora, que a Prefeitura de uma grande capital tenha encarregado alguns técnicos de elaborarem o projeto de um grande viaduto para solucionar o problema de tráfego em uma determinada região por dez anos, no mínimo. O problema observa-se, não é apenas fazer o projeto de um viaduto que seja seguro e suporte o trânsito, mas construir um componente que terá um papel fundamental em um sistema, afetando significativamente a sociedade e a economia. A evolução do fluxo de tráfego é uma das variáveis críticas desse problema que, por sua vez, é afetada por outras, como a valorização das áreas adjacentes em função da facilidade de acesso, as avenidas que receberão o novo fluxo de veículos, o desenvolvimento tecnológico, a propensão de desenvolvimento urbano etc. Uma maneira de realizar o planejamento desse novo componente urbano seria utilizar a simulação em computador por meio da construção de um modelo. Um outro modelo poderia, ainda, prever todos os recursos físicos necessários à construção do viaduto, as atividades a serem desenvolvidas, a ordem de realização e os respectivos prazos, um tipo específico de aplicativo de computador denominado Gerenciador de Projetos.

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3 - Compreendendo um modelo

Uma definição primária de modelo é que ele é uma representação de uma parte da realidade. Contudo, é interessante lembrar as palavras do Conde polonês e matemático Alfred Korzybsky (1879-1950):

“O mapa não é o território, a palavra não é coisa que descreve. Sempre que o mapa é confundido com o território, instala-se no organismo uma perturbação semântica. A perturbação continua até serem reconhecidas as limitações do mapa.”

O que Korzybsky quer dizer é que um modelo não pode ser confundido com a realidade e, se isso acontece, haverá uma interpretação equivocada do modelo, o que remete à idéia de um modelo não ser apenas uma simplificação da realidade.

Modelos têm um motivo pelo qual são construídos, os quais, por sua vez, vão determinar os seus próprios limites. Assim, um mapa hidrográfico da Amazônia é um modelo com o objetivo, por exemplo, de auxiliar a navegação em um território relativamente complexo e definido. Esse modelo deve ser simplificado justamente para facilitar a sua interpretação e para que seja ÚTIL. Se um mapa tem tantos detalhes que se aproxima da própria realidade, sua noção de utilidade estará seriamente comprometida, pois tenderá a ser tão complexo como a própria realidade. A utilidade do modelo foi muito bem expressa por W. Edwards Deming (1902-1986), o chamado “pai da qualidade total”:

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“Todos os modelos estão errados. Alguns são muito úteis.”

Os modelos são e sempre serão errados porque não expressam a realidade em toda a sua complexidade, ou seja, nenhum modelo pode jamais estar completo. Além disso, modelos são construídos por seres humanos que têm “visões de mundo” diferentes. Alguns, por exemplo, consideram um carro como um mero meio de transporte, outros já o vêem como um símbolo de “status” ou de aventuras e desafios, enquanto outros simplesmente detestam automóveis. Michael Pidd defende essa idéia argumentando que “nossas visões de mundo afetam o que nós vemos e como descrevemos nossas experiências. Elas também afetam nossas escolhas”.

Assim, para lidar com esta percepção de que diferentes visões de mundo podem levar a diferentes descrições da realidade, Pidd utiliza o termo multifacetada ao se referir à realidade. É como se fosse um diamante refletindo as luzes por suas diferentes facetas, sendo que a posição de cada observador lhe dará uma idéia diferente da pedra. Esse entendimento remete a uma questão crucial dentro da modelagem:

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Até o momento, foram atribuídas as seguintes características aos modelos:

Uma definição mais abrangente é dada por Pidd:

Nesse conceito, o que Pidd acrescenta ao que já foi discutido é bastante interessante. Primeiramente, o termo “representação externa e explícita de parte da realidade”. O autor pretende, com isso, deixar claro que os modelos a que se refere não devem ser confundidos com os denominados “modelos mentais” que nos orientam nas interpretações e decisões ao longo da vida. Esses modelos são informais, internos e explícitos e, embora tenham influência na construção e interpretação dos modelos explícitos, não são normalmente representados em meio físico.

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Em segundo lugar, Pidd amplia os objetivos do modelo (entender, mudar, gerenciar e controlar), como também, sua noção de utilidade e valor, à medida que, dentro das ciências administrativas, não impõe uma estrutura hierárquica para seu uso. Em outras palavras, a modelagem não é prerrogativa das pessoas que detêm poder dentro de uma organização, mas uma metodologia que pode ser utilizada por todos aqueles que desejem trabalhar com uma determinada realidade.

O professor e diretor do Grupo de Sistemas Dinâmicos do Massachusetts Institute of Technology – MIT, John D. Sterman, afirma em seu artigo “A Skeptic’s Guide do Computer Models” que em vários e diferentes momentos da vida as pessoas se depararão com resultados de análises realizadas por modelos computadorizados e deverão julgar sua validade e relevância. Infelizmente, a maioria das pessoas não está capacitada para fazer isso de uma maneira inteligente, já que enxergam os computadores e os modelos como uma grande “caixa preta”, dispositivos que operam misteriosamente. Por isso, é fácil e provável serem estas pessoas usadas, acidental ou intencionalmente, para que terceiros atinjam seus objetivos. Segundo o autor, muitos modelos já foram construídos e usados para justificar decisões erradas já tomadas e ações desastrosas já realizadas anteriormente, em uma tentativa de livrar “cientificamente” os responsáveis, da culpa que lhes cabia.

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4 - Modelos Mentais vs Modelos Computadorizados

As pessoas usam modelos mentais diariamente. Suas ações são baseadas não no mundo real, mas nas imagens mentais desse mundo, nas relações entre seus componentes e nas influências que suas ações têm sobre ele, afirma Sterman.

Os modelos mentais têm algumas vantagens poderosas. Um modelo mental é flexível podendo levar em consideração uma variedade de informações que não exatamente dados precisos; pode adaptar-se a novas situações e ser modificado à medida que recebe novas informações. Os modelos mentais são os filtros através dos quais as pessoas interpretam suas experiências, avaliam seus planos e fazem suas escolhas dentre os diferentes caminhos a serem seguidos. Os grandes sistemas da Filosofia, da Política, da Literatura etc. são, em certo sentido, modelos mentais.

Contudo, os modelos mentais também têm suas desvantagens. Eles não são facilmente compreendidos por outras pessoas, de modo que as interpretações sobre o mundo podem diferir. Os pressupostos nos quais se baseiam são difíceis de serem comprovados, implicando ambigüidades e contradições internas que não podem ser detectadas, modificadas e corrigidas.

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As pessoas parecem não ter muito problema em criticar os modelos mentais das outras pessoas. Por outro lado, têm muito pouca consciência de seus próprios modelos mentais, de como são construídos e utilizados para tomar decisões. Segundo Sterman, psicólogos afirmam serem apenas poucos fatores considerados durante o processo de tomada de decisão, o que implica em dizer que, nesse processo, os modelos mentais usados pelas pessoas são extremamente simples e, não raras vezes, costumam falhar.

Essas falhas têm sido demonstradas por pesquisas do comportamento das pessoas em organizações e mostram que as decisões não são tomadas pela consideração racional dos objetivos, opiniões e conseqüências. Na maioria das vezes são tomadas mecanicamente, utilizando procedimentos padrões que se adaptam muito lentamente às mudanças do ambiente, determinados pelo papel dos tomadores de decisão em uma organização e limitados pela quantidade de tempo e informações disponíveis. Não fossem suficientes, as informações disponíveis podem estar incompletas ou erradas.

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Os gerentes também são influenciados pelas relações de autoridade, pelo contexto organizacional, por pressões diretas, por questões culturais e motivações pessoais. Estudiosos organizacionais identificaram dúzias de interferências que podem influenciar o processo de tomada de decisão, implicando, não raras vezes, em decisões erradas. Para o autor, tomar decisões é tão complicado como montar um grande quebra-cabeça.

Por outro lado, os modelos computadorizados realizaram avanços em relação aos modelos mentais em diferentes aspetos:

Atualmente, um modelo computadorizado com essas características tem grandes vantagens sobre um modelo mental, afirma Sterman. Na prática, contudo, modelos computadorizados estão em um nível abaixo do ideal:

Devido a essas possíveis falhas, os modelos computadorizados precisam ser examinados cuidadosamente pelos potenciais usuários. Mas, em que bases esses modelos devem ser julgados? Como alguém pode saber se um modelo foi bem ou mal desenhado, se seus resultados serão válidos ou não? Como um usuário que deseja pesquisar soluções pode decidir se um tipo de modelagem ou um modelo específico é adequado para o problema que tem em mãos? Como usos indevidos de um modelo podem ser detectados e prevenidos? Não existe uma resposta pronta e clara para todos esses questionamentos, mas algumas sugestões úteis serão abordadas nas próximas seções.

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5 - O valor da simplificação

Modelos são aproximações e é nisto que reside o seu valor. Um exemplo pode ser observado no mapa de metrô de uma grande cidade como Paris, como mostra Pidd.

O interessante sobre esses mapas é que eles permitem que o leitor entenda as possíveis rotas por meio de uma distorção proposital da realidade. Primeiramente, o layout físico das linhas é distorcido no mapa para enfatizar as direções gerais e conexões. Assim, rotas que dividem o mesmo túnel no mundo físico são mostradas separadas no mapa lógico. Em segundo lugar, o uso das cores permite ao leitor identificar as diferentes linhas e suas conexões. (E, obviamente, as linhas do trem não são coloridas no mundo físico).

Portanto, defende Pidd, não é uma crítica válida afirmar que modelos são simplificações, pois precisamente esta simplificação torna-os úteis. Uma pergunta inteligente seria então: “Qual é o grau de simplificação desejável e como podemos sabê-lo antecipadamente?”

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O autor afirma não haver uma resposta clara à questão já que a complexidade do modelo dependerá do objetivo desejado. Contudo, faz algumas inferências:

Fazer um modelo é de certa forma, limitar e reduzir um sistema, isto é, de todas as múltiplas variáveis que compõem um sistema real, seleciona-se aquelas responsáveis por seu comportamento. Esta seleção de variáveis relevantes pretende responder à lei de Pareto, aquela que afirma serem umas poucas variáveis (não mais do 20%) responsáveis por 80% do comportamento de um sistema (ou mais). Chamada de lei 80-20 está presente em muitos aspectos da vida: umas poucas variáveis respondem pela maioria das causas e/ou dos efeitos. Segundo esta lei, o desenho de modelos com um número relativamente pequeno de variáveis pode ser muito útil aos objetivos e fins para os quais o modelo foi construído. A aplicação da lei de Pareto aos modelos é defendida por José Alfonso Delgado Gutiérrez, autor espanhol do livro “Análisis Sistêmico: Su aplicación a las comunidades humanas”.

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6 - Modelos para o controle e a tomada de decisão

Michael Pidd assume que dois aspectos importantes do gerenciamento são a tomada de decisões e o controle. Ele, contudo, não está negando outros aspectos importantes do trabalho gerencial, o que considera extremamente tolo. Mas, uma boa parte do trabalho dos gerentes está relacionado ao cumprimento de determinadas metas, ao estabelecimento de políticas e regras para atingi-las e à tomada de decisões. Nesses aspectos, a abordagem por meio de modelagem e simulação pode ser bastante útil.

Uma decisão deve ser tomada quando se depara com mais de uma opção, que pode ser apenas duas ou um número próximo do infinito. Um gerente pode defrontar-se com a decisão de ter apenas dois fundos de investimento confiáveis nos quais aplicar um determinado capital, o que é relativamente simples. Contudo, as decisões se tornam mais complexas à medida que se inserem em uma cadeia de seqüencial de decisões, em que cada uma das quais afeta as opções subseqüentes. Um exemplo simples pode ser o de uma indústria X que reclama ao fornecedor que as embalagens de seu produto passaram a apresentar problemas nas dobras do papelão, que se rasgam facilmente.

O problema pode estar no próprio papelão que é disponibilizado por um outro fornecedor, que o compra de uma indústria que resolveu diminuir custos empregando um componente de qualidade inferior na confecção do papelão. Enquanto o problema não é resolvido, haverá uma intensa mobilização no sentido de resolver o problema antes que a marca do produto seja afetada por uma falha no controle de qualidade que não estava, aparentemente, sob controle da indústria X. Isso envolverá uma série de decisões em decorrência da complexidade da cadeia produtiva, implicando em estratégias que minimizem os impactos para os clientes e os custos para a organização. Em seguida, será necessário desenvolver uma série de controles, de modo a evitar que o mesmo problema ou algum semelhante venha a ocorrer.

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Como demonstrado no exemplo anterior, o controle está relacionado com a tomada de decisões. Na maioria das vezes, tomar a decisão é a parte mais fácil. O difícil e o que demanda mais tempo é implementar e gerenciar os processos resultantes da tomada de decisão. Isso pode desencadear uma série de discussões com argumentações prós e contras, pesquisas e consultas. Tais atividades demandam muito tempo, considerando ainda que a implementação de uma ou mais decisões pode gerar reflexos em variáveis que podem não estar sob o controle direto da organização, como, por exemplo, as preferências do consumidor. Os sistemas de controle, segundo Pidd, dependem da disponibilidade de informações sobre a performance, que são enviadas de volta a um gerente capaz de compará-las com o desejado e mudar a performance do sistema conforme necessário. Esse caso é ilustrado na figura a seguir, no qual a seta azul corresponde ao fluxo de informações sobre o estado atual do sistema, recebido pelo gerente, que poderá, assim, implementar as ações corretivas necessárias.

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7 - Modelagem Soft e Hard

Em função da influência exercida pela pesquisa operacional nas ciências administrativas ficou-se com a impressão de que apenas modelos matemáticos são úteis e interessantes. Uma distinção entre modelagem Soft e Hard faz-se necessária na medida em que é preciso desvincular a idéia de que modelos sempre oferecem respostas precisas e exatas sobre os problemas enfrentados nas organizações e que este é o único fator relevante na modelagem.

As abordagens Hard, que não são objeto dessa disciplina, assumem que os modelos são uma representação apropriada do mundo real e que os resultados da simulação podem ser confrontados diretamente com a realidade. Este tipo de modelagem tem sua origem calcada nas ciências exatas, mais particularmente na física newtoniana, e têm atendido com sucesso a muitos empreendimentos humanos. Não há como negar a utilidade de modelos que simulam, por exemplo, a resistência de uma ponte ao fluxo de tráfego a que será submetida. Nesse caso, não há espaço para trabalhar com dados e informações subjetivas. Alguns métodos de programação matemática e simulação computacional também têm sido utilizados com eficiência nas ciências administrativas, principalmente quando a natureza lógica do problema se apresenta de uma maneira bastante clara. Algumas áreas nas quais as abordagens Hard são utilizadas estão listadas abaixo:

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Um exemplo típico de uma abordagem hard é mostrada no enunciado a seguir:

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Os pressupostos das abordagens Soft defendem a idéia de que os modelos são construídos para permitir às pessoas pensarem mediante suas próprias posições e engajarem-se em debates com outras pessoas para determinar o curso de possíveis ações. A definição dos problemas não é direta, podendo ser bastante complicada, já que se supõe os problemas como resultados de construções sociais, dos relacionamentos das pessoas e do ambiente que as cerca, dotando-os, portanto, de características psicológicas subjetivas e muito mais complexas de serem modeladas. Isto contrasta com a visão comum em abordagens Hard, de que o trabalho se inicia uma vez que tenha sido definida uma necessidade e é imprescindível supri-la, enfatizando-se “o como” e não “o por quê”. As metodologias Soft são baseadas no pressuposto de as percepções do mundo das pessoas terem variações e que suas preferências possam também diferir. Desta forma, afirma Pidd, é importante tentar compreender as diferentes maneiras pelas quais os diferentes atores interessados podem encarar o tratamento das questões em estudo.

A tabela a seguir resume as principais diferenças entre as abordagens hard e soft, embora se deva ter em mente as diferenças apresentadas, visando isolar-se as distinções entre os dois estereótipos, e as muitas matizes existentes entre eles.

Finalmente é preciso fazer um alerta em relação a esses conceitos e a Dinâmica de Sistemas, para a qual essas características podem não ser tão óbvias, na medida em que esta tem por base uma analogia com os sistemas físicos. Contudo, o foco de uma análise de dinâmica de sistemas em processos organizacionais ativos força a discussão de uma série de fatores subjetivos levando a análise, quase que inevitavelmente, para a linha de abordagem soft.

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Resumo

O processo de tomada de decisões é uma constante dentro das organizações e se torna cada vez mais difícil, à medida que aumenta a complexidade das empresas e do ambiente em que elas estão inseridas.

As pessoas usam modelos mentais diariamente. Suas ações são baseadas não no mundo real, mas nas imagens mentais desse mundo, nas relações entre seus componentes e das influências que suas ações têm sobre ele.

Um modelo mental é flexível, podendo levar em consideração uma variedade de informações que não exatamente dados precisos; pode adaptar-se a novas situações e ser modificado à medida que recebe novas informações.

Os modelos computadorizados realizaram avanços em relação aos modelos mentais em diferentes aspetos: são explícitos, totalmente documentados e podem ser revistos por qualquer pessoa; infalivelmente, eles demonstram as conseqüências das “verdades” assumidas pelo modelador; são compreensíveis e capazes de inter-relacionar muitos fatores simultaneamente.

Um modelo computadorizado com tais características, atualmente tem grandes vantagens sobre um modelo mental. Na prática, contudo, modelos computadorizados estão em um nível abaixo do ideal: a documentação é pobre e complexa dificultando seu estudo e compreensão; são tão complicados que os usuários não têm confiança em sua consistência e exatidão; incapazes de tratar relacionamentos e fatores difíceis de quantificar, para os quais não existam dados ou fujam ao leque de conhecimentos da pessoa que está modelando.

Fazer um modelo é, de certa forma, limitar e reduzir um sistema, isto é, de todas as múltiplas variáveis que compõem um sistema real, seleciona-se aquelas responsáveis por seu comportamento. O desenho de modelos com um número relativamente pequeno de variáveis pode ser muito útil aos objetivos e fins para os quais o modelo foi construído.

Em função da influência exercida pela pesquisa operacional nas ciências administrativas ficou-se com a impressão de que apenas modelos matemáticos são úteis e interessantes. Uma distinção entre modelagem Soft e Hard faz-se necessária, de forma a desvincular a idéia de que modelos sempre oferecem respostas precisas e exatas sobre os problemas enfrentados nas organizações e de que este é o único fator relevante na modelagem.

Para as abordagens Hard, os modelos são uma representação apropriada do mundo real e os resultados da simulação podem ser confrontados diretamente com a realidade.

Observe as diferenças de abordagens hard e soft visando isolar-se as distinções entre os dois estereótipos e as diversas matizes entre os dois.

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1 - Planejando um encontro para modelagem

“O conhecimento isolado obtido por um grupo de especialistas num campo restrito não tem em si mesmo qualquer espécie de valor. Só tem valor no sistema teórico que o integra no conhecimento restante, e apenas na medida em que contribui realmente nesta síntese para responder à questão: Quem somos nós?”. E. Schrödinger

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Layout da sala – O segundo fator crítico de sucesso é, provavelmente, a utilização de uma sala adequada com toda a infraestrutura necessária. A figura 1 mostra um layout típico, embora outras configurações também possam mostrar-se eficientes.

Fig. 1. Layout típico de uma sala para encontros de modelagem, mostrando amplos quadros brancos, flip-chart, cadeiras confortáveis arrumadas em forma de semicírculo e projetor multimídia ligado a um computador. Fonte: David F. Andersen e George P. Richardson (1997).

As cadeiras devem ser soltas para permitir que os participantes se reúnam em grupos menores (três ou quatro pessoas). Pequenas mesas também podem ser muito úteis, principalmente porque muitas das tarefas podem envolver a realização de documentos escritos ou desenhos. Essas mesas, contudo, devem ficar fora do cenário de modelagem, pois podem interferir na dinâmica do processo.

Os quadros brancos servirão para desenhar as idéias e modelos que forem surgindo, já que desenhar no computador, diretamente nos aplicativos de simulação (Vensim, Powersim, iThink, etc.) pode inibir a criatividade e a participação dos profissionais que preferem a comunicação verbalizada ao invés da comunicação informatizada. O projetor deve ser utilizado para apresentações e para construir o modelo depois que este já tiver uma certa estrutura, próxima de seu formato final.

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Papéis desempenhados pelo grupo de modelagem – Além dos demais participantes, o grupo de modelagem normalmente é constituído de duas a cinco pessoas desempenhando os seguintes papéis: facilitador (o que vai procurar explicitar o conhecimento dos participantes), o modelador (que vai diagramando as idéias), um profissional de mapeamento de processos, um secretário (para ir redigindo as principais idéias – o quadro branco será apagado várias vezes) e o gatekeeper.

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Classificação e avaliação – A avaliação e classificação das idéias surgidas das discussões constituem tarefa convergente que pode, muitas vezes, ser executada mediante uma simples votação. Cada membro pode dar um número fixo de “votos de importância” em favor de determinadas idéias, conceitos e decisões. O importante é utilizar uma técnica, não importa qual, que leve o grupo a um consenso e não se perca muito do valioso tempo dos encontros.

Fonte: http://www.systemdynamics.org/conf2002/pictures/021700SpecialSession10.jpg

Apresentações – Em pontos chave das sessões o modelador deve oferecer aos participantes informações sobre o andamento dos trabalhos. São oportunidades importantes para que a equipe tenha novos insights, expresse e discuta idéias ou simplesmente esclareça algum assunto complexo que não ficou bem compreendido. Um bom momento para isso é depois de um intervalo de um lanche, quando o grupo está “fresco”.

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Evitar discursos longos – Deve-se evitar que o facilitador, modelador, cliente ou qualquer pessoa faça um discurso longo sobre seja o que for. Há exceções importantes para essa regra, por exemplo, quando há necessidade de clarear algum ponto obscuro, ou nas conclusões do trabalho. É importante que o facilitador e o modelador não falem muito, mas escutem os participantes e compreendam sua visão do problema.

Refletir após cada parte principal – Uma breve descrição ou o sumário dos trabalhos e decisões tomadas pelo grupo é uma ferramenta muito importante. O encontro pode não ser bem sucedido se alguém não for capaz de resumir os trabalhos realizados e expor de uma maneira digerível para todos. Se o grupo for deixado sozinho para lidar com a complexidade dos detalhes que invariavelmente aparecem como resultado dos exercícios de elucidação do sistema, todo o processo pode fracassar.

Abuse do poder do pincel (e do apagador) – O facilitador deve sempre responder aos interesses levantados pelo grupo, escrevendo no quadro branco ou no flip-chart importantes insigths que possam ser úteis ao modelo posteriormente.

Planejando e gerenciando a formação dos grupos – Nos encontros em que os participantes ainda não se conhecem muito bem, é importante alocar um tempo para se desenvolver um espírito de grupo. Algumas dinâmicas no início do encontro podem ajudar a apressar e facilitar este processo. Um exercício muito significativo de abertura envolve começar solicitando a cada participante que fale sobre seus sentimentos, expectativas e o que espera obter ao final do trabalho. Uma outra maneira é entregar a cada um uma folha de papel para que escrevam suas expectativas e seus receios em relação ao trabalho a ser realizado. O facilitador agrupa essas observações e discute com todo o grupo. Esse conjunto de expectativas e receios contribui para a construção do modelo e para a delimitação de seus limites. A equipe de modelagem deve estar alerta às possibilidades da formação de subgrupos contraprodutivos dentro do grupo maior. Técnicas simples, como sorteio, podem criar grupos aleatórios e heterogêneos que são importantes na quebra de paradigmas. Para alguns projetos, recomenda-se trabalhar junto com o gatekeeper na formação dos grupos, evitando concentrar, por exemplo, pessoal de um mesmo nível hierárquico ou que tenham modelos mentais semelhantes.

As pessoas desenvolvem uma visão mais positiva dos resultados do trabalho quando na última meia ou uma hora a equipe consegue atingir um alto clímax de satisfação. Isso pode ser feito demonstrando a importância do trabalho realizado e dos benefícios que podem advir para a empresa e para todos. Porém, isso só será possível se o trabalho foi planejado e estruturado de maneira que o resultado alcançado tenha sido realmente positivo.

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Exemplo de um modelo conceitual (NASCIMENTO, 2003)

O modelo deve ser visualmente simples e não conter apenas fórmulas simples, caso os participantes perguntem por elas.

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A abordagem por setor/subsistemas – Uma sugestão de tarefa é solicitar ao grupo que pense no modelo em termos de setores (produção, marketing, finanças etc.) e suas interligações. Essa abordagem leva o grupo a pensar sistemicamente e a manter essa perspectiva quando estiverem desenhando a estrutura de um simples setor.

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É fundamental manter todos os setores à vista no quadro, à medida que sejam desenhados. Efeitos oriundos de um determinado setor que afetam algum outro poderão, então, ser facilmente desenhados mantendo a visão sistêmica dos participantes, de forma a visualizar um mapa conceitual do sistema ou problema, gerando os diagramas de ciclos causais.

Exemplo:
DCC de uma indústria de semicondutores

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Dando nomes para variáveis e setores – Este é um problema que surge quando se detecta que um grupo não está alinhado em relação à linguagem que está sendo utilizada para explicar um ou mais elementos chave do sistema. O grupo pode ter problemas em conceituar alguma variável, setor, ou função dentro do modelo. Neste momento, é importante fazer uma abordagem rápida e dividir o grupo em grupos menores ou pares de indivíduos, dando-lhes a tarefa de nomear a variável ou o conceito sob discussão. Se esta tarefa tiver sucesso, o grupo torna-se mais alinhado e tem uma linguagem comum para referenciar um conceito importante do sistema. Se o problema não é resolvido, o grupo deve ser alertado para uma potencial discordância dentro do mesmo, e resolver a diferença é, provavelmente, muito mais complicado do que simplesmente nomear uma variável ou um setor. A experiência tem demonstrado que os grupos que não podem concordar com nomes de uma variável ou de um setor com este simples exercício estão correndo riscos de não terminarem o exercício de modelagem no período planejado.

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Vn são variáveis (n = 1 a 11)
Imagine que você possua um problema X (passo 1)

Você deve identificar as causas desse problema (passo 2)
V3 e V4 influenciam diretamente o problema, sendo que V3 também causa modificação em V4.
V3 é alterado por V1 e V4 é alterado por V2.
V1 também altera V2.
Por enquanto apenas apresentamos as causas do problema: um conjunto de variáveis relacionados numa seqüência de causa e efeito que modificam o problema.
O passo 3 é identificar as conseqüências que meu problema causa na realidade investigada.
X influencia diretamente V5, V6 e V7. V5 influencia 3 variáveis: V8, V9 e V10. V7 influencia V11.
Tudo que foi demonstrado nesses passos caracteriza um sistema cartesiano, de simples causa e efeito entre variáveis. Existem variáveis encadeadas que produzem um determinado resultado.
O passo 4 é característico da Dinâmica de Sistemas. Suponha que a variável V8 (conseqüência do meu problema) altere a variável V3 (causa do meu problema). Nesse momento configura-se um ciclo de retroalimentação, isto é, a variável V3 que modifica o problema, causa modificação em V5 e V8 e V8 modifica V3, intrinsecamente ligadas em um loop.
É um ciclo de retroalimentação: V3: X-V5-V8-V3
Outros ciclos de retroalimentação:
V3: V4-X-V5-V8-V3
V4: X-V7-V11-V4
V4: X-V5-V8-V3-V4
Finalizado o modelo, obtemos a classificação de variáveis deste sistema:
Variáveis exógenas – àquelas que causam modificação, mas não são modificadas por outras variáveis (V1).
Variáveis endógenas lineares – são modificadas por outras variáveis, porém não participam de ciclos de retroalimentação (V2, V9, V10, V6).
Variáveis endógenas cíclicas – participam dos loops (ciclos de retroalimentação).
Variáveis excluídas – estão presentes na realidade investigada, mas não participam do modelo devido a dificuldade de determinar relacionamentos com as variáveis do sistema.
Esse trabalho pode ser facilitado se o modelador já tem uma idéia de como será essa estrutura. Um dos problemas dessa técnica é que as pessoas não estão acostumadas com as estruturas de feedback. Em conseqüência, pode acontecer de o modelador tomar a liderança do processo e induzir uma estrutura que não é real, pois os clientes não terão participado e concordarão por serem capazes de compreender o que está sendo realizado. A participação do facilitador, nesse caso, é fundamental. Ele deve interagir com o grupo de maneira que eles compreendam aos poucos e naturalmente essas estruturas de controle do sistema e ganhem confiança em seu trabalho.

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Técnica comparativa – Uma das melhores técnicas compreende escolher dois estoques do modelo (que tenham relacionamento entre si, embora não desenhado ainda) e solicitar ao grupo que dê um nome para essa comparação. É interessante perguntar, também, o que aconteceria se esses dois estoques estiverem desalinhados (Ex. Estoque de produtos prontos para entrega e Estoque de produtos em produção). Estas simples questões trazem naturalmente uma série de histórias que serão narradas pelos participantes e servirão de insumo para a construção dos ciclos de retroalimentação. A figura 4 mostra um modelo que pode ser muito útil, pois, tratando-se de um problema comum, os laços de feedback podem ser compreendidos naturalmente, sem explicação. Além disso, esse diagrama mostra os dilemas enfrentados pelas prefeituras das grandes cidades. Se forem construídas mais casas, isso atrairá ainda mais imigrantes, o que diminuirá os recursos da prefeitura para construir novas casas. Se as famílias são deixadas nas ruas, aumenta os problemas sociais e a necessidade de investir verbas para minimizá-los, o que diminui os recursos da prefeitura.

Os sem-teto e o dilema das prefeituras das grandes cidades. As setas em vermelho indicam feedbacks negativos.

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Estrutura de arquétipos – As estruturas de arquétipos são diagramas de ciclos causais, demonstrando padrões de comportamento organizacionais que podem ser de muita utilidade na construção das estruturas de feedback. Construídos por Peter Senge e publicados em seu livro A 5ª Disciplina, serão objeto de estudo no módulo 3 desta Unidade. 10 arquétipos foram construídos por Peter Senge e publicados em seu livro A 5ª Disciplina com ênfase aos feedbacks e defasagens comumente encontrados nas organizações, contudo, não detalham as causalidades entre as variáveis. Segue o resumo de cada arquétipo extraído do livro SENGE, Peter M. A Quinta Disciplina, São Paulo, SP Ed. Best Seller, 1998. 443p:

I - Processo de Equilíbrio com Defasagem

 

Descrição da estrutura: Para concretizar uma meta, as organizações ajustam seu comportamento em resposta a um feedback com defasagem. Se não estiverem conscientes da defasagem, podem realizar mais ações corretivas do que o necessário ou simplesmente desistirem, pois não vêem progresso algum sendo realizado

Sugestão: Em um sistema lento, a agressividade produz instabilidade. Seja paciente ou torne o sistema mais responsivo.

Exemplos:
• Construtores realizam empreendimentos e quando o mercado “desaquece” já existem vários empreendimentos em curso, gerando superabundância.
• Elevados ciclos de produção e estoque devido ao longo tempo de fabricação.
• Altas e baixas inesperadas nas ações.

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II – Limites ao Crescimento

Descrição da estrutura: Um processo produz uma expansão acelerada, retroalimentado pelo feedback positivo. O ritmo de crescimento pode desacelerar, parar ou até entrar em colapso. A desaceleração surge devido à existência de uma condição limitante no sistema: falta de recursos ou uma resposta interna ou externa ao crescimento.

Sugestão: Não force o crescimento para tentar eliminar a fonte de limitação.

Exemplos:

• Um novo empreendimento cresce rapidamente até chegar a um tamanho que requer uma gestão mais profissional.
• O lançamento de um novo produto por uma equipe funciona muito bem até que seu sucesso a faz incorporar um número excessivo de novos membros que não compartilham do mesmo estilo de trabalho.

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III – Transferência de responsabilidade

Descrição da estrutura: Opta-se por resolver o sintoma de um problema com uma ‘solução’ de curto prazo que produz resultados imediatos, aparentemente positivos. Persiste-se em soluções sintomáticas, contudo ficam ineficazes com o tempo. Somente a solução fundamental pode identificar e eliminar a verdadeira causa do problema.

Sugestão: se a defasagem adiar a implementação da solução ideal por um longo período, adote a solução sintomática para ganhar tempo e implementar, posteriormente, a solução fundamental.

Exemplos:

• Vender mais para clientes já existentes, em vez de ampliar a base de clientes.
• Pagamento das contas mediante empréstimos, em vez de praticar disciplina orçamentária.
• Uso de álcool, drogas ou até algo benigno, como prática de exercícios, para aliviar o estresse do trabalho, evitando controlar a carga de trabalho.

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IV – Transferência de responsabilidade para o interventor

Descrição da estrutura: A intervenção tenta melhorar os sintomas óbvios do problema e faz isso com tanto sucesso que as pessoas dentro do sistema nunca aprendem a lidar com os problemas por si próprias.

Sugestão: “Não dê o peixe, ensine as pessoas a pescar”. Caso necessite de interventores, estes devem ser estritamente limitados a uma única intervenção.

Exemplos:

• Depender de terceiros em vez de treinar seu próprio pessoal.
• Ajuda governamental estimula dependência dos cidadãos.
• Programas habitacionais atraem pessoas carentes para a cidade.
• Auxílio alimentar reduz a taxa de mortalidade e aumenta o crescimento educacional.

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V – Metas Declinantes

Descrição da estrutura: Um tipo de estrutura de transferência de responsabilidade na qual a solução de curto prazo envolve permitir o declínio de uma meta fundamental de longo prazo.

Sugestão: “Mantenha a visão”.

Exemplos:

• Pessoas bem sucedidas que reduzem as expectativas para si mesmas e aos poucos se tornam menos bem sucedidas.
• Empresas que optam por reduzir seus padrões de qualidade em vez de investir no desenvolvimento de novos processos para produzir com mais qualidade (e provavelmente custos menores).

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VI - Escalada

Descrição da estrutura: Duas organizações vêem sua prosperidade como dependente de uma vantagem relativa sobre a outra. Toda vez que um lado sai na frente, o outro fica mais ameaçado e age de forma mais agressiva para restabelecer a vantagem. Conseqüentemente, o primeiro reage com mais agressividade.

Sugestão: “Procure o ganha-ganha”, buscando soluções que amenizem a ameaça ao concorrente.

Exemplos:

• Guerra de anúncios: Intelig x Embratel.
• Dissolução de um casamento.
• A luta de dirigentes para se fazerem ouvir pelo presidente da empresa.
• Expectativas de aumento orçamentário induzem a um determinado grupo aumentar suas estimativas e geram o mesmo reflexo do outro grupo, cada um para obter uma “fatia maior do bolo”.

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VII – Sucesso para os bem-sucedidos

Descrição da estrutura: Duas atividades competem por apoio ou por recursos limitados. Quanto mais bem sucedida uma delas se torna, mais apoio ganha, deixando a outra com recursos reduzidos.

Sugestão: procure o objetivo geral para uma conquista equilibrada das duas atividades.

Exemplos:

• Dois produtos competem por recursos financeiros limitados. Um é sucesso imediato no mercado e recebe mais investimentos em detrimento do outro.
• Um aluno tímido tem um mau começo na escola, é rotulado de lento e recebe cada vez menos estímulo e atenção do que seus colegas mais extrovertidos.

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VIII – Tragédia dos comuns

Descrição da estrutura: Indivíduos utilizam um recurso comumente disponível, porém limitado, exclusivamente com base nas suas necessidades individuais. Inicialmente, eles são recompensados por usá-lo; acabam obtendo reforços cada vez menores, o que faz intensificar seus esforços. Por fim, o recurso acaba sendo plenamente utilizado.

Sugestão: crie formas de regulamentar a distribuição de recursos, preferencialmente, com a participação dos interessados.

Exemplos:

• Esgotar um recurso natural por empresas concorrentes que o exploram.
• Exaustão de uma equipe de secretárias compartilhadas.
• Uma cadeia de varejo, altamente bem sucedida, estabelece parcerias com fabricantes para comercialização de elevados volumes a preços reduzidos, que acarretam em redução no lucro dos fabricantes.

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IX - Consertos que estragam

Descrição da estrutura: Uma solução eficaz no curto prazo tem conseqüências imprevistas a longo prazo, e que talvez exijam uma utilização ainda maior da mesma solução.

Sugestão: mantenho o foco no longo prazo. Esqueça as soluções no curto prazo, se possível, ou utilize-as apenas para ganhar tempo enquanto trabalha em uma solução de longo prazo.

Exemplos:

• Obter empréstimos para pagar juros, garantindo que pagarão juros adicionais do empréstimo adicional.
• Redução no cronograma de manutenções para redução dos custos, acarretando em paralisações de máquinas e maiores custos, que pressionam a redução de custos.

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X – Crescimento e sub-investimento

Descrição da estrutura: Para um determinado patamar de produção, o investimento deve ser agressivo e rápido, ou jamais será feito. Às vezes as empresas reduzem metas para justificar o sub-investimento. Metas menores levam a expectativas menores resultantes do sub-investimento.
Sugestão: para uma expectativa de crescimento, desenvolva a capacidade antes da demanda (criação de demanda)

Exemplos:
• Empresas que deixam a qualidade do serviço ou do produto cair, culpando os concorrentes e os gerentes de vendas por não se esforçarem para manter vendas.
• Pessoas com visões grandiosas que nunca avaliam realisticamente o tempo e o esforço necessários para concretizar sua visão.

Considerações finais

• O comportamento observado de cada arquétipo, sem ações corretivas, determina o insucesso nas organizações
• É importante certificar que os comportamentos podem ocorrer simultaneamente nas organizações, exigindo aos tomadores de decisão monitorar as variáveis que deflagram os feedbacks. Uma vez instalado um feedback que compromete a sustentabilidade da organização, seguramente, será necessário um elevado montante de recursos físicos e emocionais para revertê-lo.

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Desenvolvendo políticas organizacionais – De acordo com os pesquisadores David F. Andersen e George P. Richardson, a menos que uma sessão de modelagem possa se orientar em direção à implementação de novas políticas organizacionais e novos insights sobre a organização, as pessoas terão perdido o seu tempo.

O facilitador deve pedir ao grupo para, a partir de todo o trabalho realizado, sugerir novas políticas organizacionais para sanar o problema estudado. Mais uma vez, este trabalho terá melhores resultados se for aplicado a pequenos grupos e depois discutido em plenária.

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Terminando com um clima favorável – Uma abordagem potencialmente poderosa para o encerramento de uma sessão de modelagem é fazer uma revisão do modelo desenvolvido, apresentando setor por setor, enfatizando os detalhes no sentido de levar aos participantes informações particionadas para que os mesmos construam o significado e o conhecimento sobre o modelo.

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Estudos relacionados ao impacto dos modelos computadorizados nas políticas organizacionais revelam dois fatos: esse impacto é conceitual, mais do que instrumental; grande parte da aprendizagem ocorre no desenvolvimento do modelo, mais do que quando o modelo é terminado.

Embora a extensa experiência obtida na área de modelagem como aprendizagem, construir modelos com grupos de clientes é mais uma arte do que ciência. O planejamento de uma sessão de modelagem deve ser criterioso e cada fase deve ser detalhada. O próprio desenvolvimento do trabalho pode produzir momentos de grande criatividade como também de distrações improdutivas.

O gatekeeper desempenha papel importante na organização e ajuda a selecionar as pessoas apropriadas a participar dos encontros, estrutura os conceitos iniciais, por meio de discussões prévias, tarefa essencial no planejamento e sucesso dos encontros.

É importante a clareza acerca dos produtos a serem obtidos nas sessões de modelagem. Os produtos finais podem ser um diagrama de ciclos causais da estrutura de feedbacks do sistema (diagrama qualitativo) ou mesmo um modelo simulável (diagrama qualitativo/quantitativo), além de políticas organizacionais a serem implementadas. É aconselhável construir um modelo para simulação por meio dos conhecimentos explicitados durante o tempo disponível.

Em relação à sala, cadeiras devem ser soltas permitindo a reunião de grupos de três ou quatro pessoas sendo muito úteis pequenas mesas. Os quadros brancos servem para desenhar as idéias e modelos, não sendo muito produtivo desenhar diretamente nos aplicativos de simulação (Vensim, Powersim, iThink, etc.). O projetor é utilizado nas apresentações e construção do modelo em seu formato final.

O grupo de modelagem prescinde de dois a cinco profissionais: o facilitador, o modelador, um profissional de mapeamento de processos, um secretário e o gatekeeper.

Tarefas de pensamentos divergentes são bem desenvolvidas por técnicas nominais de grupo. É interessante utilizar técnicas que requeiram dos indivíduos ou pequenos grupos seus conhecimentos na elaboração de uma lista de idéias ou conceitos. Depois de colher, analisar e classificar as idéias, o grupo estabelecerá um “pensamento convergente”, por meio do desenho do modelo, sua descrição ou a criação de políticas organizacionais para lidar com um dado problema. A avaliação e classificação das idéias surgidas é tarefa convergente, muitas vezes executada por simples votação.

O planejamento do dia de trabalho é feito por meio de blocos de duração variada. Depois de realizado, o planejamento toma a forma de uma agenda pública a ser distribuída aos participantes pelo menos 2 dias de antes. O planejamento deve ser particionado em atividades, para manter o grupo alerta e concentrado. Uma única tarefa pode tornar o dia cansativo e entediante, e o grupo perde a produtividade.

O grupo deve ser motivado a se concentrar em uma atividade nos primeiros 30 minutos, explicitando-se nesse tempo o que é o processo de modelagem e simulação e o que o grupo irá fazer. A utilização de modelos conceituais pode facilitar essa tarefa inicial

Embora pequeno o número de símbolos utilizados na construção de modelos, o nível de complexidade surgido no desenho de um diagrama pode ser um problema. Se o quadro branco ou o flip-chart apresentarem-se muito densos de imagens e símbolos de um diagrama complexo, o modelador deve disponibilizar nova versão, simplificada.

É importante a breve descrição ou o sumário dos trabalhos e decisões tomadas pelo grupo. O encontro pode não ser bem sucedido se alguém não for capaz de resumir os trabalhos realizados e expor de uma maneira digerível para todos.

O desenho da estrutura de um sistema em estudo é a tarefa principal do grupo. Inicia-se com uma estrutura simples, adicionando-se, sucessivamente, camadas mais complexas. O trabalho pode ser iniciado pela construção de Diagramas de Ciclos Causais ou a partir da representação do modelo que será o produto final, ou seja, um Diagrama de Fluxos e Estoques.

É muito difícil identificar, desenhar as estruturas de feedback e levar o grupo a pensar sobre os enlaces causais que dão forma aos ciclos de retroalimentação que controlam o sistema. Duas técnicas têm tido sucesso na identificação direta dos ciclos de retroalimentação: a técnica comparativa e a estrutura de arquétipos.

A primeira versão do modelo no computador deve ser distribuída a cada participante, o qual deve ser revisado por pequenos grupos e as possíveis modificações e sugestões discutidas em plenário.

Uma abordagem excelente para encerrar uma sessão de modelagem é a revisão do modelo desenvolvido, enfatizando os detalhes setor por setor, no sentido de levar informações segmentadas para que os próprios participantes construam o significado e o conhecimento sobre o modelo.