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1 - Aplicação dos conceitos: o túnel do tempo

“Pessoalmente julgo que existe pelo menos um problema... que interessa a todos os homens que pensam: o problema de compreender o mundo, nós mesmos e o nosso conhecimento enquanto parte do mundo”. Karl Popper

• Pensar os problemas em termos de um “grande quadro” – Sem uma perspectiva ampla, corre-se o risco de não encontrar uma solução efetiva para os problemas.

Relativity, M.C. Escher,1953

Exemplo

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• Balancear perspectivas de curto e longo prazo – Com que freqüência as organizações esperam ver os resultados de suas atividades? Em um ano? Em um trimestre? Em uma semana? Ao invés de observar esses intervalos e a saúde da organização algumas empresas fazem mudanças estratégicas “no escuro” – cortam custos de campanhas de marketing, demitem ou contratam funcionários, elevam a produção – todas as vezes que percebem alguma necessidade imediata.

O pensamento sistêmico mostra os comportamentos que podem levar ao sucesso em curto prazo ou as medidas de curto prazo que podem conduzir a melhorias em longo prazo. Entretanto, a questão não que uma visão de longo prazo seja melhor que uma visão de curto prazo. Afinal de contas, imagine um garoto atravessando calmamente uma avenida enquanto um ônibus está vindo a toda velocidade. Em termos de decisão, o ideal é promover um balanceamento entre as duas visões, considerando as opções de curto e longo prazo e analisar o decurso das ações decorrentes das mesmas. Exemplo

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• Dinâmica, complexidade e interdependência – Quando se observa o mundo sistematicamente, começa a ficar claro que todas as coisas são dinâmicas, complexas e interdependentes. Em outras palavras: as coisas mudam o tempo todo, a vida é complexa e tudo está interligado.

  Pode-se saber disso tudo. Porém, quando se está lutando para resolver um problema a tendência é tentar simplificar as coisas, estabelecer ordem e trabalhar com um problema de cada vez. O pensamento sistêmico não defende o abandono dessa abordagem. Lembra apenas que a simplificação, a estrutura e o pensamento linear podem gerar mais problemas do que resolvê-los. A questão crucial é que se deve estar atento a todas as relações sistêmicas – tanto internas quanto externas.

• Dados mensuráveis e não-mensuráveis – O valor quantitativo (mensurável) de algumas organizações pode ser superior ao seu valor não quantitativo (não-mensurável). Em outras, pode ser justamente o contrário. O pensamento sistêmico encoraja a utilização das duas espécies de dados, de informações mensuráveis como o número de vendas e de informações difíceis de serem mensuradas, como motivação ou atitude dos clientes. Nenhum desses dados é melhor do que o outro: ambos são importantes.

  O pensamento sistêmico também alerta para a tendência dos seres humanos em considerar apenas o que é mensurável. Se o foco recai apenas nos aspetos intangíveis, como motivação, relações de trabalho ou a interação entre equipes de trabalho, pode-se perder importantes informações que apenas os dados estatísticos podem fornecer. Por outro lado, se o foco concentra-se apenas em números, como por exemplo, a quantidade de mercadorias expedidas, pode-se negligenciar importantes conflitos entre a área de compras e área de produção da organização.

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• Somos todos parte do sistema – Uma das maiores contribuições do pensamento sistêmico é a que afirma que nós, normalmente, contribuímos para o surgimento de nossos próprios problemas. Quando se pensa os problemas como um “grande quadro” e em longo prazo, quase sempre se descobre que desempenhamos algum papel no surgimento dos problemas que se nos apresentam.
  
• Conseqüências não intencionais – Algumas vezes a conexão é simples – o problema que nos atormenta hoje é uma conseqüência não intencional de uma solução que implementamos ontem. Por exemplo, para controlar os custos, um gerente de banco decide diminuir o número de caixas nas manhãs de terça e de quinta-feira. Para sua surpresa, o gerente fica sabendo que outros bancos estão ganhando as contas dos clientes que faziam suas transações exatamente nesses horários.
  
• Pressuposições – Às vezes são nossas próprias pressuposições sobre o futuro que nos geram problemas. Imagine, por exemplo, que você seja o gerente da casa de massas Jardim de Nápoles, um restaurante especializado em jantares para famílias. Você ficou sabendo por meio de notícias que o negócio de alimentação está tendo uma queda nos últimos dois ou três meses. Sua conclusão é de que irá passar por momentos difíceis, principalmente porque os jornais estão afirmando a possibilidade de uma recessão econômica. “As pessoas não vão gastar dinheiro jantando em restaurantes caros”, você conclui. Para se preparar para esse cenário, você decide demitir antecipadamente alguns funcionários. Entretanto, a demanda por restaurantes volta a crescer poucos meses depois, e você se vê obrigado a recontratar os antigos funcionários. Porém, alguns deles, arrumaram emprego em outros restaurantes, com melhores salários e não estão dispostos a voltar.

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• Valores e crenças – Valores e crenças profundos e arraigados podem manter-nos posicionados firmemente num modo de pensar contra-produtivo. A chamada Guerra Fria é um ótimo exemplo: tanto os Estados Unidos quanto a antiga União Soviética acreditavam profundamente na possibilidade de um atacar o outro. Com isso, os dois países foram investindo rios de dinheiro em armamentos, para justificar suas ideologias no passado, no presente e no futuro. Também nesse caso, os modelos mentais tiveram um papel crucial.
• Pensamento Sistêmico (uma linguagem especial) – Como uma linguagem, o pensamento sistêmico tem qualidades únicas que o tornam uma poderosa ferramenta para a abordagem de sistemas complexos:

Resumindo, a linguagem do pensamento sistêmico oferece um amplo caminho de comunicação sobre a maneira como vemos o mundo e de como se pode trabalhar mais produtivamente em equipe, compreendendo e solucionando problemas complexos.

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O objetivo desse exemplo é pensar em termos de um “grande quadro”, considerando as perspectivas de um problema tanto no curto como no longo prazo, identificando seus padrões e tendências e suas causas primárias.

1. O problema identificado deve ser trabalhado preferencialmente em equipe. É interessante a utilização de um flip-chart ou de um quadro.

2. Faça uma marca para simbolizar o momento presente e atribua ao problema um nome com duas ou três palavras (se necessário, utilize até mesmo uma frase inteira).

3. Utilizando seus conhecimentos, tente identificar quando esse problema teve início. Estime uma distância à esquerda do momento presente que represente a quantidade de tempo que você estima que o problema tenha se iniciado. Faça uma marca denominando-a de “Início”. Desenhe uma linha entre o momento presente e o ponto de início. Coloque a quantidade de tempo estimado abaixo dessa linha, como mostra o exemplo abaixo.

4. Agora, projete-se no passado até o ponto de início. Utilizando ao máximo os seus conhecimentos, o que pode ter acontecido para determinar o início do problema? Escreva sua resposta em uma breve frase, como mostra o exemplo abaixo.

5. Utilizando uma outra cor, estenda a linha do tempo para um momento anterior, como mostrado abaixo. Faça uma outra marca e a denomine de “Início recente”.

6. Mais uma vez, projete-se para o passado até o “INÍCIO RECENTE”. Pense no que estava acontecendo nesse ponto e que fez surgir o problema escrito no “INÍCIO”. Dê um nome para esse momento, como mostra o exemplo abaixo.

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7. Continue o processo, adicionando o ponto “INÍCIO PASSADO”, como mostrado abaixo.
Escreva o que estava acontecendo nesse momento e escreva abaixo do ponto marcado.

8. Agora, imagine-se presente em cada um dos três pontos identificados. Existe algum outro ponto que você se lembre sobre o problema? Ou existe algum outro tipo de problema que precisa ser examinado? Existe algum problema correndo paralelamente ao que está acontecendo com esse? (No exemplo utilizado, a empresa pode ter decidido trabalhar com uma equipe menos experiente para diminuir os custos com salários.). Caso seja identificado um problema em paralelo, repita o processo para esse novo problema desenhando uma nova linha abaixo do primeiro problema analisado.

9. Vamos para a última etapa. Agora, ao invés de projetar-se para o passado, projete-se para o futuro. Levando em consideração a seqüência de acontecimentos desenhada no passado, o que se pode esperar que aconteça no futuro se nada for feito para corrigir esse problema? Estenda a linha do tempo para o futuro, à direita. Utilize novas cores e desenhe as impressões da equipe.

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O processo de descoberta das estruturas de um sistema envolve as seguintes tarefas:

Pensar sistemicamente é um processo que envolve tentativa e erro. As orientações disponibilizadas aqui são muito úteis, mas “pensar sistemicamente” na vida real é um processo muito mais complicado e complexo, exigindo constantes “idas e voltas”, ou seja, desenvolvimento e revisão. Pensar sistemicamente é um processo interativo de cuidadosa formulação de problemas, criação de hipóteses para intuir o que está ocorrendo, testes e reformulação do problema de acordo com os novos conhecimentos gerados.

Formulação do problema – Imagine ter terminado um curso de pensamento sistêmico e tenha identificado um problema que deseje abordar. É possível aplicar as ferramentas do pensamento sistêmico para resolvê-lo? Evidente que sim. Todos os problemas têm origem sistêmica. O segredo é escolher um que seja apropriado e significativo para você. Algumas dicas:

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Orientações para a formulação do problema – Uma vez que se tenha determinado um problema para uma abordagem sistêmica, deve-se trabalhar no desenvolvimento de maneira clara, com foco orientado ao problema. Essa é a parte mais difícil do pensamento sistêmico, mas é a que mais traz retornos. Quanto mais claramente você se concentre no problema, maior será sua abordagem sistêmica. Assegure-se de que as contribuições de outras pessoas sejam orientadas à solução do problema. Se necessário, elabore duas ou três visões do problema e aprenda com as diferentes considerações, do mesmo, que você receber.
Eis alguns exemplos de como os problemas podem ser formulados:

A formulação de problemas quase sempre inclui os seguintes componentes:

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3 - Identificando as variáveis

Uma vez que o problema tenha sido formulado é o momento de identificar as variáveis chave. Lembre-se de que as variáveis chave são aquelas cujo valor varia com o tempo, isto é, aumentam ou diminuem. Para iniciar, descreva brevemente a história do problema. Ao fazer esse exercício, concentre-se no comportamento dinâmico do problema, excluindo detalhes que possam perturbar a compreensão do problema.
Exemplo: O caso de A-to-Z.

Na A-to-Z, uma empresa de semicondutores, estamos tentando compreender uma série de eventos que ocorreram nos últimos três meses. Nós colocamos as metas de vendas para o trimestre e a maioria de nossas forças de vendas atingiu ou excedeu essas metas. Todos os produtos planejados para serem postos no mercado foram lançados e novos produtos estão prontos para serem lançados no mercado no próximo trimestre. Ao mesmo tempo, entretanto, nossos lucros declinaram pela primeira vez na história de nossa empresa, assim como uma parcela de nossos custos aumentou.

Quais são as variáveis pertinentes para o caso da A-to-Z? Eis aqui uma lista delas, identificadas pelos gerentes da A-to-Z:

• Vendas
• Lançamento de novos produtos
• Lucros
• Força de vendas

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Guia para identificação das variáveis – Decidir quais variáveis serão trabalhadas é tão importante quanto uma clara definição do problema, porque as variáveis escolhidas conduzirão o restante da análise. Da mesma forma que formular o problema, a identificação de variáveis é, usualmente, um processo interativo. Deve-se começar com uma lista geral e, após muitas discussões e troca de opiniões, decide-se pela exclusão ou inclusão de novas variáveis. Em alguns casos, pode ser necessário até mesmo retrabalhar o problema novamente, desde o início.

Eis aqui algumas sugestões:

À medida que se desenvolve o processo do pensamento sistêmico, pode ser necessário voltar e revisar o problema se a lista de variáveis trouxer novas idéias sobre a natureza ou escopo do problema.

Guia para nomear as variáveis – Depois de escolhidas as variáveis, é o momento de atribuir-lhes nomes precisos. O guia abaixo é especialmente importante quando se pensa em construir um diagrama de ciclos causais.

1. Use nomes ao invés de verbos ou frases. Exs.:

Novos produtos em desenvolvimento. Revendas. Experiência dos engenheiros. Produção.

2. Não use:

Desenvolvendo novos produtos. A quantidade de revendas. O tamanho da margem de lucros. Aumentando a experiência dos engenheiros.

Um bom nome de variável combina com expressões como “o nível de”, “a quantidade de”, “o número de”, “o tamanho de”. Exs.:

• O número de novos produtos em desenvolvimento.
• A quantidade de revendas.
• O nível de experiência dos engenheiros.
• O tamanho da margem de lucro.

3. Use um termo neutro ou positivo para dar nome às variáveis, sempre que possível. Exs.:

• “Satisfação com o trabalho” e não “Insatisfação com o trabalho”. “Motivação” e não “Desmotivação”, “Vendas” e não “Crescimento das vendas”.

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Dessa maneira, fica mais fácil descrever as mudanças nas variáveis (“aumentando”, “diminuindo”, “crescendo”, “piorando” etc.) sem introduzir confusões. Por exemplo, dizer que “A satisfação com o trabalho diminuiu” do que “A insatisfação com o trabalho diminuiu”.

Tenha em mente que as variáveis podem ser tanto entidades concretas como “chips de memória”, “construções” ou “trabalhadores” como intangíveis: “satisfação com o trabalho”, “satisfação” ou “alinhamento aos objetivos da empresa”.

Desenhando o comportamento das variáveis – Uma vez que o problema tenha sido formulado e as variáveis escolhidas, o próximo passo é desenhar o comportamento das variáveis ao longo do tempo. Esses gráficos podem ser utilizados para construir hipóteses sobre o comportamento das variáveis ao longo do tempo, levando a uma compreensão mais profunda do problema.

Para desenhar os Gráficos de Comportamento Dinâmico – GCD’s, recomenda-se seguir os três passos a seguir:

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Selecionando um horizonte de tempo – Escolher um horizonte de tempo para os gráficos é uma decisão importante porque o horizonte de tempo afeta a quantidade e tipo de informação presentes no seu modelo. Eis aqui algumas dicas:

1. Descreva a variável ao longo de um ciclo de tempo – por exemplo, desenvolvimento de novos produtos, produção ou ciclo de vendas – e estenda o horizonte de tempo de modo a cobrir mais desses ciclos, se possível.

2. Tente trabalhar com um mínimo de dois anos e depois tente com cinco ou mais anos. Se for necessário trabalhar com um horizonte de tempo muito mais curto ou muito mais longo, discuta essa necessidade com o grupo.

3. Desenhe um horizonte de tempo, como mostrado no diagrama “túnel do tempo”/ grande quadro ( 9 etapas detalhadas, anteriormente, neste módulo).

Observe novamente a lista de variáveis. Visualize o comportamento ao longo do tempo para cada variável – desde o Passado recente até o Agora. Então, tente reconstruir o comportamento da variável desde o Passado. Agora, deve-se imaginar como será o comportamento Futuro dessa variável se nada mudar. Esses experimentos de “pensar o comportamento das variáveis ao longo do tempo” ajudam a construir uma “grande imagem”, como uma fotografia, das mudanças ocorridas.

É preciso ter em mente que os GCD’s podem ter um formato mais livre e intuitivo do que gráficos baseados em dados estatísticos. A intenção é obter gráficos de comportamento qualitativo, muito mais do que valores precisos. Naturalmente, esses padrões poderão ser verificados com dados quantitativos mais tarde.

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4 - Desenhando os gráficos

Eis aqui algumas dicas de como desenhar um gráfico, uma vez que já tenha sido determinado o horizonte de tempo:

1. Desenhe as variáveis chave (principais) em um mesmo gráfico. Desse modo, será possível observar possíveis inter-relacionamentos – variações paralelas, variações opostas e efeitos de atraso no tempo.

Embora os GCD’s sejam medidos em unidades diferentes, podem revelar como variações no comportamento dinâmico das variáveis poderão ser dinamicamente relatados.

2. Dê nomes claros para as linhas. Se possível, utilize diferentes cores de caneta para diferentes variáveis.

3. Na linha do tempo (eixo x), escreva o horizonte de tempo, incluindo o número de anos passado ou as datas.

4. Opcional: se ocorreu um evento significativo no decorrer do horizonte de tempo, por exemplo, uma massiva campanha de marketing que precedeu um salto nas vendas, desenhe e nomeie uma linha vertical para mostrar quando isso ocorreu.

Caso se verifique uma série de eventos significativos associados às variáveis no gráfico, pode ser que tenha sido identificada uma nova variável a ser incluída na lista. Por exemplo, suponha que o gráfico mostre que a cada três anos um grande percentual de pessoas pediu demissão voluntariamente. Nesse caso, deve-se adicionar “Demissões voluntárias” como uma nova variável e incluir seu comportamento no gráfico.

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5 - Utilizando o GCD para construir hipóteses

Uma vez desenhado o GCD inicial, o próximo passo é desenvolver hipóteses para o comportamento das variáveis, outros GCD’s e mais hipóteses e teorias de como estas variáveis estão relacionadas. Nos primeiros estágios desse processo, pode vir a sensação de “estar andando para trás”. De fato, isso é uma qualidade iterativa do pensamento sistêmico e que agrega grande valor ao trabalho de análise de problemas à medida que pode gerar vários novos “insights”.

Na história da fábrica de semicondutores A-to-Z os gerentes selecionaram um horizonte de tempo e desenharam uma linha representando o comportamento de cada variável. Assim, à medida que continuaram a examinar o problema, os gerentes foram construindo hipóteses sobre os relacionamentos entre as variáveis e desenhando novos gráficos.

O gráfico inicial da A-to-Z representou o comportamento das vendas, da força de vendas, lucros e lançamento de novos produtos. Observe que, enquanto o comportamento das vendas é crescente, os lucros caem e o lançamento de novos produtos mantém o mesmo ritmo de crescimento (não acompanha as vendas). Os gerentes da A-to-Z desenvolveram a hipótese de que o problema poderia estar na relação entre o total de novos produtos e os custos relacionados ao desenvolvimento desses produtos. Uma segunda hipótese levantada foi a de que poderia haver uma relação entre uma queda na venda de novos produtos e o seu preço médio de venda. Essas duas hipóteses levaram-nos a criar um segundo gráfico, denominado “Pressão dos novos produtos em Desenvolvimento”.

Observe que as variáveis, no segundo gráfico, são subconjuntos ou refinamentos das variáveis anteriores. Essas variáveis foram identificadas à medida que os gerentes colheram novos dados, discutiram seu comportamento e criaram o novo gráfico.

Quando aplicar esses passos em outros casos, tenha em mente que pode ser necessário realizar várias tentativas para identificar o problema, as variáveis e desenhar os gráficos. O esforço compensa, por outro lado. Uma vez que tenha conseguido determinar o problema, o próximo passo é construir um diagrama de ciclos causais para demonstrar a estrutura do sistema.

As vendas da A-to-Z aumentaram a cada três meses nos últimos dez anos, mas os lucros vêm caindo lentamente há vários anos. Enquanto isso, o lançamento de novos produtos e a força de vendas vêm crescendo a cada ano.

Quando os gerentes da A-to-Z observaram as vendas de seus produtos ao longo do tempo, concluíram que, embora o número de produtos tenha crescido significativamente, os custos de desenvolvimento também cresceram a uma alta taxa. O desenho do GCD ajudou a identificar um ciclo de retroalimentação no qual o aumento das vendas pressionava o desenvolvimento de novos produtos que eram mais fáceis de serem desenvolvidos, muito mais inovadores do que potencialmente mais lucrativos.

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Resumo

O pensamento sistêmico caracteriza-se por: analisar os problemas como um “grande quadro”; balancear perspectivas de curto e longo prazo; reconhecer a natureza dinâmica, complexa e interdependente dos sistemas; considerar fatores tangíveis e intangíveis e ter em mente que todos fazemos parte de sistemas nos quais temos uma função e, à medida que os influenciamos estes também nos influenciam. Sem uma perspectiva ampla, corre-se o risco de não encontrar uma solução efetiva para os problemas.

Ao invés de observar os intervalos em que aparecerão os resultados de suas atividades e a saúde da organização, algumas empresas fazem mudanças estratégicas – cortes nos custos de marketing, demitem ou contratam funcionários, elevam a produção – quando percebem uma necessidade imediata.

O pensamento sistêmico mostra os comportamentos que podem levar ao sucesso em curto prazo ou as medidas que podem conduzir a melhorias em longo prazo. Entretanto, a questão não é que uma visão de longo prazo seja melhor que uma visão de curto prazo. Em termos de decisão, o ideal é balancear as duas visões, considerar as opções de curto e longo prazo e analisar o decurso das ações decorrentes das mesmas.

Ao se observar o mundo sistematicamente, fica claro que todas as coisas são dinâmicas, complexas e interdependentes, ou seja, mudam o tempo todo, a vida é complexa e tudo está interligado. O pensamento sistêmico encoraja a utilização de informações mensuráveis, como o número de vendas, e informações difíceis de serem mensuradas, como motivação ou atitude dos clientes.

Importante ressaltar que contribuímos para o surgimento de nossos próprios problemas. Quando se pensa os problemas como um “grande quadro”, e a longo prazo, percebemos que desempenhamos algum papel no surgimento desses problemas.

O pensamento sistêmico tem qualidades únicas que o tornam uma poderosa ferramenta para a abordagem de sistemas complexos. Enfatiza a visão do todo e o papel das interconexões, reconhecendo-nos como parte do próprio sistema em que interferimos de forma que contribuímos na compreensão de como este funciona; é uma linguagem circular muito mais do que linear. O pensamento sistêmico tem um conjunto de regras que reduzem a ambigüidade e ruídos na comunicação, principalmente quando os problemas são discutidos em equipe e, por fim, oferece ferramentas visuais, como os diagramas de ciclos causais e a análise do comportamento de variáveis por meio de gráficos, os quais são ricos em conexões e favorecem os insights.

A linguagem do pensamento sistêmico oferece um amplo caminho de comunicação sobre a maneira como vemos o mundo e como se pode trabalhar mais produtivamente em equipe, compreendendo e solucionando problemas complexos. O processo de descoberta das estruturas de um sistema envolve a formulação do problema, identificação das variáveis-chave da situação e o desenho do comportamento dessas variáveis em um gráfico.

Todos os problemas têm origens sistêmicas. O segredo é escolher um que seja apropriado e significativo. A formulação de problemas inclui os seguintes componentes: o comportamento, uma descrição do comportamento do problema ao longo do tempo, uma medida de como o problema evoluiu através do tempo e o tempo de decurso do problema.

Decidir as variáveis a serem trabalhadas é muito importante, pois estas conduzirão o restante da análise. A identificação de variáveis é um processo interativo. Inicia-se com uma lista geral e, após muitas discussões e troca de opiniões, decide-se pela exclusão ou inclusão de novas variáveis. Em alguns casos, pode ser necessário até mesmo retrabalhar o problema, desde o início.

Uma vez que o problema tenha sido formulado e as variáveis escolhidas, o próximo passo é desenhar o comportamento das variáveis ao longo do tempo. Gráficos podem ser utilizados para construir hipóteses sobre o comportamento das variáveis ao longo do tempo, levando a uma compreensão mais profunda do problema.

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1 - Convertendo conhecimentos tácitos em explícitos

Em geral, o conhecimento das pessoas que estão gerenciando um determinado sistema (não no sentido de sistemas computadorizados) precisa ser estruturado e parametrizado, convertendo-o em um modelo útil. Para desenvolver um modelo que seja útil e que tenha credibilidade junto a esses gerentes é necessário buscar dessas pessoas informações sobre a estrutura do sistema e políticas organizacionais utilizando-as para desenvolver o modelo.

Muitos métodos de extrair informações de especialistas têm sido desenvolvidos e nas fases iniciais da modelagem ficaram conhecidos como articulação do problema, definição dos limites do modelo e mapeamento qualitativo das variáveis causais (Diagramas de Ciclos Causais). Esses métodos são sempre utilizados na modelagem conceitual (que não envolve um modelo simulável com suas equações) na formulação e testes de hipóteses e proposição de políticas organizacionais.

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A maioria das informações sobre as estruturas de um sistema e processo de decisão residem nos modelos mentais dos indivíduos, sendo, portanto, conhecimentos tácitos. Comparados com os conhecimentos explícitos, os conhecimentos tácitos são subjetivos, pessoais e contextuais. São difíceis de serem descritos, examinados e utilizados. Alguém conhece, por exemplo, um livro que ensina a andar de bicicleta? Este é um bom exemplo de um conhecimento tácito dificilmente externalizável. Contudo, uma das atividades mais importantes da modelagem é a externalização, articulação e descrição dos conhecimentos residentes nos modelos mentais dos especialistas. Por especialistas compreende-se as pessoas que participam diretamente de processos operacionais ou gerenciais em uma organização. O módulo presente aborda um método de como explicitar esse tipo de conhecimento, desenvolvido por David N. Ford (professor de Dinâmica de Sistemas e pesquisador da University of Bergen, Noruega) e John D. Sterman (Professor de Administração do Massachusetts Institute of Technology – MIT).

O método foi desenvolvido para orientar modeladores e seus clientes na especificação de parâmetros específicos e inter-relacionamentos de maneira prática para a modelagem. Os autores acrescentam, ainda, que a precisão e disciplina necessárias para a explicitação desses conhecimentos por meio deste método pode gerar insights valiosos para os modeladores e seus clientes mesmo quando não se chegar à construção de um modelo formal.

O método é ilustrado com um exemplo de modelo de desenvolvimento de um produto de alta tecnologia. Como o exemplo utilizado no original é de grande complexidade, ele foi substituído para uma abordagem mais simples, no intuito de facilitar didaticamente a compreensão do método.

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O desenvolvimento de produtos é um dos muitos processos acelerados pelos efeitos da globalização, pelo desenvolvimento tecnológico e pela sofisticação das necessidades dos clientes. Isso resulta em um dramático aumento na complexidade e no surgimento de problemas relacionados a aumento de custos, atrasos, qualidade etc. Devido à pressão para lançar novos produtos rapidamente (e a preços baixos) as organizações estão recorrendo a técnicas de desenvolvimento concorrente (tarefas sendo realizadas simultaneamente e não seqüencialmente) e equipes multifuncionais e multidisciplinares.

O desenvolvimento concorrente de produtos requer processos suportados por conhecimentos, como o design, que fornece informações sobre o produto final a ser obtido e garantias de qualidade. O efetivo desenvolvimento de produtos depende do conhecimento desses processos críticos de inter-relacionamentos, que são dinâmicos, afetados pelas perspectivas e objetivos individuais e condicionados pela experiência, o que agrega muitos componentes e relacionamentos aos modelos.

As descrições dos processos e relacionamentos não estão, geralmente, disponíveis nos bancos de dados das organizações, mas armazenados nos modelos mentais dos especialistas. Diferenças entre esses modelos mentais dos membros de uma equipe podem constranger o desenvolvimento dos trabalhos e gerar conflitos. É muito comum, por exemplo, a divergência dos modelos mentais dos gerentes de marketing com os modelos mentais dos engenheiros de design.

Os modelos dinâmicos desses sistemas devem incluir o processo de conhecimento dos especialistas, evitando os conflitos. A complexidade do processo de desenvolvimento de novos produtos disponibiliza, assim, um campo fértil para testar o método de externalização de conhecimentos para especificar e parametrizar modelos formais de simulação.

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2 - Considerações sobre metodologias de explicitação de conhecimentos

Grande parte das pesquisas em sistemas dinâmicos para explicitar conhecimentos de especialistas para a construção de modelos tem-se focado na identificação dos componentes do sistema e nas inter-relações causais para construir modelos conceituais. As técnicas são utilizadas para a definição de problemas, construção de modelos conceituais e definição dos limites do modelo. Os fatores identificados até então para orientar o processo de explicitação do conhecimento são:

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Apesar de vários métodos contribuírem para ajudar modeladores, pesquisadores e estudantes a trazerem à tona o conhecimento necessário para a modelagem, muitas das habilidades envolvidas na avaliação dos comportamentos não-lineares das variáveis permanecem tácitas, ou seja, não explicitadas. Por exemplo, Nonaka e Takeuchi (1995) descrevem a explicitação do conhecimento tácito e sua transformação em conhecimento explícito mediante três etapas de conversão do conhecimento para gerar conhecimento organizacional orientados ao desenvolvimento de produtos nas organizações.

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O método descrito logo em seguida é motivado pelas características das fontes de informação para a modelagem. Forrester (1994) categoriza as fontes de conhecimento para a modelagem dinâmica como mentais, escritas ou numéricas e analisa as forças e fraquezas de cada uma dessas fontes.

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3 - O método de explicitação do conhecimento

O método é estruturado na descrição de conhecimentos em três fases seqüenciais: posicionamento, descrição e discussão.

A fase de posicionamento – O objetivo da fase de posicionamento é estabelecer o contexto e objetivos para a descrição dos processos. É dividida em 3 passos:

1. Estabelecimento do contexto – O facilitador cria um ambiente de explicitação no qual fará breves descrições do objetivo do modelo, seus sub-sistemas e interações, o papel das estruturas dos subsistemas e os relacionamentos a serem caracterizados. O contexto provê os especialistas de uma razão para desenvolverem suas descrições, limites e escopo do modelo, um foco inicial de atenção e um período de transição entre suas atividades cotidianas e o workshop de modelagem. O contexto prepara os especialistas da mesma maneira que Morecroft e van der Heijden (1994) “condicionaram” um grupo de especialistas da indústria de petróleo a explicitarem seus conhecimentos para a construção de um modelo.

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2. Foco em um relacionamento por vez – Duas atividades centram a atenção dos especialistas em um único relacionamento. Primeiro, o facilitador descreve o relacionamento operacional pela identificação e definição das variáveis de entrada e saída juntamente com suas unidades de medida, onde o relacionamento é utilizado no modelo, porque o relacionamento é importante e quais são as demais partes do modelo que são afetadas por esse relacionamento. Essa atividade assegura que os especialistas saibam exatamente que parte do sistema está sendo descrita. Na segunda atividade o facilitador disponibiliza uma descrição e ajuda os especialistas a compreenderem, tornarem explícito e a codificarem seus conhecimentos. Um exemplo desse processo é uma “estrutura de gráfico” que pode ser usada para descrever um relacionamento entre duas variáveis (possivelmente não linear).

3. Ilustrando o método – Cada especialista recebe uma planilha com um conjunto de descrições de relacionamentos que deve ser completada. O facilitador explica a maneira como os especialistas irão descrever os relacionamentos de seus próprios sistemas.

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A fase de descrição – A fase de descrição orienta os especialistas por meio do desenvolvimento seqüencial de quatro diferentes descrições de relacionamentos. Cada descrição assume uma forma diferente e serve a um único propósito no processo de transformarem seus conhecimentos tácitos em explícitos (utilizáveis). Durante a fase de descrição, os especialistas são direcionados a utilizar suas próprias imagens e a não interagir com os demais especialistas.

1. Descrição visual: os especialistas são, primeiramente, orientados a visualizar o processo para formar em suas mentes uma imagem do que acontecerá. No caso de desenvolvimento de um produto, os especialistas imaginam (presumivelmente em imagens) o fluxo de trabalho descrito pelo relacionamento. Eles são convidados a fecharem seus olhos ou a utilizarem outro processo para se desligarem do ambiente durante esse passo. O objetivo desse passo é ativar, estabelecer limites e clarear as imagens dos modelos mentais dos especialistas.

2. Descrição verbal: os especialistas são convidados a narrarem “histórias” do que aconteceu com eles. São também convidados a utilizarem uma grande parte da planilha para descreverem de maneira não estruturada, suas notas informais sobre as imagens mentais que lhes surgiram na mente. O uso individual e solitário dessas notas deve ser enfatizado para encorajar o seu uso. O objetivo da descrição verbal é transformar as imagens mentais e relacionamentos dos processos, criados pelos especialistas, em uma forma mais explícita para codificarem seus conhecimentos. A completude ou acurácia das descrições não é estimulada até a fase de discussão contemplada pelo método mais a frente.

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3. Descrição textual: os especialistas são então direcionados a capturar suas “histórias” e escrevê-las na planilha. A descrição textual gera uma especificação mais detalhada e codificada do conhecimento dos especialistas estimulando-os à descrição dos relacionamentos de uma forma mais prática. Particularmente, para a especificação de um relacionamento não linear entre variáveis, os especialistas são direcionados a identificar pontos de ancoragem, razões ou dados para justificá-lo. Pontos de ancoragem são os valores requeridos pelo sistema (ex.: os despachos de mercadoria devem cair para zero quando os estoques zerarem) definidos por convenção (ex.: o valor para 2002 foi 1) ou dados que os especialistas tenham segurança. Um espaço separado da planilha deve ter sido disponibilizado para a definição e descrição de cada ponto de ancoragem.

4. Descrição gráfica: os especialistas devem agora, criar uma descrição gráfica do relacionamento. Esse processo é realizado em dois passos. Primeiro, os pontos de ancoragem são plotados em espaço específico da planilha. Em seguida, os especialistas consideram a forma do relacionamento entre os pontos de ancoragem e utilização seus conhecimentos do relacionamento entre os pontos de ancoragem para desenhar suas estimativas sobre o relacionamento. O facilitador deve enfatizar que o segundo passo é muito mais do que desenhar linhas retas, ilustrando o uso de relacionamentos não lineares para descrever o relacionamento. Isso não significa, necessariamente, o desenho de linhas com curvas suaves. O objetivo do método é explicitar e descrever o conhecimento dos especialistas tão objetivo quanto possível e não suas expectativas sobre a continuidade do relacionamento no futuro. Além disso, os especialistas devem explicar e providenciar justificativas e dados para todas as interações e possíveis descontinuidades para reforçar seus pontos de vista.

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A fase de discussão – A fase de discussão procura testar, compreender e melhorar as descrições dos diferentes especialistas. Essa fase é baseada no protocolo de estimar-retroalimentar-falar sugerido por Vennix e Gubbels (1994), apenas mudando o enfoque de construção de consenso para o de explicitação de conhecimentos.

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O processo de explicitação dos conhecimentos tem o foco centrado na modelagem formal de um único relacionamento para preparar os especialistas a converterem seus conhecimentos tácitos para formas aplicáveis de conhecimento. Especialistas individuais desenvolvem múltiplas descrições de um mesmo conhecimento em diferentes formatos. Essas descrições são testadas em sua comparação com as demais. Esse método apresenta muitas vantagens sobre outros, como entrevistas ou grupos de modelagem em busca de consenso. Exemplo: explicitando conhecimentos por meio do processo de desenvolvimento de um produto.

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4 - Aplicação Específica a Circuitos Integrados – AECI

O método de explicitação de conhecimentos descrito foi utilizado para modelar relacionamentos no processo de desenvolvimento de um produto (aqui denominado Cascavel) que deu origem a uma aplicação moderadamente complexa: o AECI (Aplicação Específica a Circuitos Integrados) para uma empresa fictícia de semi-condutores. O desenvolvimento de projetos complexos consiste de múltiplas fases como design, prototipação e testes.

A habilidade dos engenheiros responsáveis por iniciar e completar o projeto com sucesso depende do tempo e da qualidade do trabalho realizado para eles por outras equipes. Por exemplo, a construção do protótipo não pode iniciar até que um número de informações do design tenha sido enviado. Algumas vezes uma atividade pode ser iniciada com informações parciais ou incompletas, em outros casos todo o trabalho de uma fase deverá ter sido completado para que uma outra atividade seja iniciada. No projeto e construção de modelos dinâmicos para o desenvolvimento de produtos, os relacionamentos descrevem o grau em que as atividades podem ser organizadas, em paralelo ou seqüencialmente.

Desenvolvedores e gerentes do projeto Cascavel foram convidados a participar dos workshops. Os especialistas tinham uma experiência média de dez anos em desenvolvimento de chips de computadores e um mínimo de cinco anos no desenvolvimento de produtos para organização. Muitos desenvolvedores na organização do projeto Cascavel também exerciam funções gerenciais em desenvolvimento de projetos, tornando a distinção entre gerentes e desenvolvedores muitas vezes um pouco confusas. Os especialistas tinham familiaridade com a abordagem da Dinâmica de Sistemas aplicada a projetos de desenvolvimento de produtos e muitos haviam recebido treinamento em pensamento sistêmico. Poucos dos especialistas já conheciam a descrição conceitual de um modelo e nenhum tinha conhecimento da estrutura formal de um modelo ou descrições de especificação de relacionamentos utilizados em modelo formal. O número de participantes em cada workshop variou de três a cinco, dependendo primariamente do número de pessoas em cada uma das fases do desenvolvimento e se o relacionamento concorrente a ser estimado era interno ou externo.

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A fase de posicionamento do projeto AECI – O facilitador descreveu o objetivo do modelo como sendo a modelagem de processos de desenvolvimento de um único projeto para melhorar a compreensão de como esses processos afetam a performance do desenvolvimento de produtos. Um diagrama facilitou a descrição da estrutura geral do modelo como um conjunto de ligações entre os módulos da fase de desenvolvimento (Figura 1). Isso ajudou os especialistas a focarem as quatro fases usadas no modelo: definição do produto, design, teste do protótipo e controle qualidade/segurança.

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A descrição de cada fase como uma estrutura genérica, que é customizada para especificar os estágios de desenvolvimento do produto, incluiu uma revisão geral dos quatro subsistemas que interagem entre si para guiar a performance do projeto (Figura 2).

O desenvolvimento de processos descreve o movimento e acumulação do trabalho de desenvolvimento baseado nas quatro atividades de cada fase: desenvolvimento inicial, garantia de segurança, interação e coordenação. Os recursos são alocados para as atividades baseados nas pressões relativas de cada atividade percebida pelos desenvolvedores e gerentes. Os subsistemas definem o tamanho das fases e a necessidade relativa de mudanças no trabalho. Os objetivos dos subsistemas descrevem os objetivos do projeto e sua performance por meio de três medidas tradicionais (tempo, qualidade e custo). As interações do primeiro subsistema incluem as estruturas dos objetivos, as restrições de recursos e a geração de demanda de recursos pelo processo de desenvolvimento.

A parte do processo de desenvolvimento do modelo foi identificada como o foco dos esforços de descrição. O facilitador explicou a importância da inclusão do conhecimento dos especialistas no modelo e a natureza tácita desse conhecimento como a razão para utilizar workshops na descrição, objetivando obter dados além de entrevistas prévias envolvendo a maioria dos participantes do workshop.

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A fase de descrição do projeto AECI – O facilitador descreveu e definiu primeiro os relacionamentos e suas unidades de medida. O relacionamento escolhido foi entre a variável Recursos (Quantidade, Alocação entre o desenvolvimento das atividades e Efetividade) e a performance do projeto (Tempo do ciclo, Taxa de defeitos e Custos). Após as descrições visuais, verbais e textuais, um dos especialistas apresentou o gráfico mostrado na Figura 3.

O especialista entende que, durante a realização de um projeto, a quantidade de recursos aumenta e depois cai em função da aproximação do término do projeto. Ele também entende que a alocação de recursos entre as diferentes atividades não é precisa, oscilando através do tempo. Esta afetará, de modo proporcional, a efetividade das tarefas realizadas (se a alocação aumentar, a efetividade também vai aumentar), enquanto que o tempo do ciclo de cada tarefa, a taxa de defeitos e os custos, se comportarão de modo inversamente proporcional (quando a alocação diminuir, o tempo do ciclo, a taxa de defeitos e os custos irão aumentar).

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A fase de discussão do projeto AECI – Tendo todos os especialistas apresentados seus produtos do workshop, o trabalho tomou a forma de preenchimento e complementaridade dos conhecimentos explicitados. Nenhum esforço foi desenvolvido no sentido de harmonizar ou obter um consenso entre os especialistas. Os conhecimentos explicitados, mas não complementados com outros, constituem-se em rico material de análise do modelador, inclusive para testes e verificação das complementaridades realizadas. O modelo final elaborado após a execução dos mesmos procedimentos para todos os relacionamentos e apresentado não sob a forma de um modelo perfeito (que não existe), mas de um modelo que procurou incorporar a maioria dos conhecimentos explicitados pelos especialistas. A fase final tem o objetivo de, perante todos os especialistas, promover um refinamento do modelo, que é confrontado com a realidade do projeto.

Finalizando, a explicitação de conhecimentos de especialistas para a modelagem formal resulta em diferentes produtos em relação à utilização da modelagem conceitual ou de decisões baseadas em consenso. O método foca o processo de uma forma apropriada para a modelagem formal e para que os especialistas façam melhor uso de seus conhecimentos tácitos, disponibilizando-os para avaliação e para melhorias. O método foi construído como uma ferramenta efetiva para promover o desenvolvimento de modelos formais e ajudar equipes de desenvolvimento a utilizarem melhor seus modelos mentais. Desenvolver as habilidades de transformar conhecimentos tácitos em conhecimentos explícitos pode ter efeitos importantes tanto na pesquisa como na prática. Pesquisadores podem utilizar o método para aumentar a qualidade e quantidade de conhecimentos dos especialistas para construir modelos mais completos e acurados. Consultores podem expandir sua consciência, compreensão e uso dos conhecimentos tácitos que geram comportamentos dinâmicos organizacionais e oferecem meios de lidar com as disfunções administrativas. A integração desse método com outras técnicas de explicitação de conhecimentos pode abrir o caminho para o desenvolvimento de tecnologias mais eficazes de explicitação de conhecimentos.

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Resumo

Em geral, o conhecimento das pessoas que gerenciam determinado sistema precisa ser estruturado e parametrizado, convertendo-o em um modelo útil. Para desenvolver um modelo que seja útil e possua credibilidade, é necessário buscar informações sobre a estrutura do sistema e políticas organizacionais utilizando-as para desenvolver o modelo.

Muitos métodos de extrair informações de especialistas têm sido desenvolvidos e nas fases iniciais da modelagem são conhecidos como articulação do problema, definição dos limites do modelo e mapeamento qualitativo das variáveis causais (Diagramas de Ciclos Causais). Esses métodos são sempre utilizados na modelagem conceitual e na formulação e testes de hipótese e proposição de políticas organizacionais.

O método apresentado foi desenvolvido para orientar modeladores e seus clientes na especificação de parâmetros específicos e inter-relacionamentos de maneira prática para a modelagem. Os autores acrescentam ainda, que a precisão e disciplina necessárias para a explicitação desses conhecimentos mediante este método pode gerar insights valiosos para os modeladores e seus clientes mesmo quando não se chegar à construção de um modelo formal.

O método foi ilustrado com um exemplo de modelo de desenvolvimento de um produto de alta tecnologia. Ajuda na descrição dos conhecimentos focando no desenvolvimento de um modelo formal como produto de um esforço. A hipótese desenvolvida foi de que estimulando os especialistas a descrever os relacionamentos de um modelo de simulação ajuda-os a clarearem e explicitarem seu conhecimento mais do que se eles trabalhassem em nível mais abstrato utilizando ferramentas como Diagramas de Ciclos Causais.

O método é estruturado na descrição de conhecimentos em três fases seqüenciais: posicionamento, descrição e discussão. A fase de posicionamento estabelece o contexto e objetivos para a descrição dos processos. A fase de descrição orienta os especialistas mediante o desenvolvimento seqüencial de quatro diferentes descrições de relacionamentos. Cada descrição assume uma forma diferente e serve a um único propósito no processo de transformarem seus conhecimentos tácitos em explícitos (utilizáveis). Durante a fase de descrição, os especialistas são direcionados a utilizar suas próprias imagens e a não interagir com os demais especialistas. A fase de discussão procura testar, compreender e melhorar as descrições dos diferentes especialistas.

O método de explicitação de conhecimentos descrito foi utilizado para modelar relacionamentos no processo de desenvolvimento de um produto (Cascavel) que deu origem a uma aplicação moderadamente complexa: o AECI (Aplicação Específica a Circuitos Integrados) para uma empresa fictícia de semicondutores. O desenvolvimento de projetos complexos consiste de múltiplas fases como design, prototipação e testes.

A explicitação de conhecimentos de especialistas para a modelagem formal resulta em diferentes produtos em relação à utilização da modelagem conceitual ou de decisões baseadas em consenso. O método foca o processo de uma forma apropriada para a modelagem formal e para que os especialistas façam melhor uso de seus conhecimentos tácitos, disponibilizando-os para avaliação e para melhorias. O método foi construído como uma ferramenta efetiva para promover o desenvolvimento de modelos formais e ajudar equipes de desenvolvimento a utilizarem melhor seus modelos mentais.

Desenvolver as habilidades de transformar conhecimentos tácitos em conhecimentos explícitos tem efeitos importantes tanto na pesquisa como na prática. Pesquisadores podem utilizar o método para aumentar a qualidade e quantidade de conhecimentos dos especialistas para construir modelos mais completos e acurados. Consultores podem expandir sua consciência, compreensão e uso dos conhecimentos tácitos que geram comportamentos dinâmicos organizacionais e oferecem meios de lidar com as disfunções administrativas. A integração desse método a outras técnicas de explicitação de conhecimentos abre caminho para o desenvolvimento de tecnologias mais eficazes de explicitação de conhecimentos.

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1 - Dificuldades em trabalhar com variáveis intangíveis

A importância do capital intelectual e dos ativos intangíveis tem sido foco de muitas publicações, eventos e discussões. O valor imaterial das empresas como os relacionamentos entre parceiros, marcas, clientes, sistemas etc. e a habilidade de inovar, bem como a capacidade de multiplicar conhecimentos, têm crescido de modo significativo nas últimas décadas. Infelizmente, os instrumentos de gestão financeira e contábil não estão ainda aptos a capturar esses valores e disponibilizá-los de maneira efetiva. São necessárias ferramentas que permitam às empresas gerenciar esses ativos de maneira sistemática, convertendo-os em valores agregados aos seus produtos e serviços. Empresas – como a Skandia, na Suécia – adotaram o conceito de contabilizar esses ativos em seus relatórios anuais para os acionistas desde o início da década de 1990. De acordo com o consultor empresarial Juergen H. Daum, esse procedimento é, desde 1º de janeiro de 2002, parte das regras de contabilidade das empresas dinamarquesas. Isso aumenta a capacidade dos investidores compreenderem melhor o valor potencial dos recursos intelectuais de uma organização, colaborando em julgamentos mais precisos sobre o desempenho futuro das mesmas.

A Dinâmica de Sistemas sempre se ocupou (e se preocupou) em atribuir valores a variáveis intangíveis, como motivação, qualidade, liderança, sinergia entre equipes, informação, conhecimento etc. Não que seja fácil quantificar essas variáveis, mas é praticamente impossível construir modelos organizacionais úteis sem levar em consideração algumas delas.

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Em um artigo recente, Karl-Erik Sveiby, Keith Linard e Lubomir Dvorsky relatam uma interessante discussão entre alguns especialistas em Dinâmica de Sistemas, sobre o assunto discutido neste módulo. O Professor Geoff Coyle iniciou o artigo argumentando que:

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A competência do consultor poderia, então, ser calculada conforme mostrado na figura 2:

Figura 2 – Desenvolvimento da competência de consultores (adaptado de SVEIBY et all, 2002), NASCIMENTO (2004)

O estoque Competência do consultor pode, então, ser calculado da seguinte maneira:

Caso se deseje calcular as competências dos consultores da empresa em cada nível, basta multiplicar o número de consultores em cada nível pela média das competências individuais dos consultores.

Uma pergunta esperada seria:

“Muito bem! Mas como transformar todas essas variáveis intangíveis em uma fórmula algébrica para simular o modelo?”

Algumas indicações já foram dadas na própria explicação das variáveis. Cabe à organização desenvolver seus indicadores internos mediante suas experiências ao longo dos anos. Caso isso não seja possível, pode-se utilizar gráficos de comportamentos esperados com escalas proporcionais ou atribuir valores escalares aleatórios mas que possuam padrão de comportamento conhecido e controlável.

Um exemplo de utilização de variáveis intangíveis será demonstrado por meio de um estudo de caso.

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Entrevista com o Diretor da área de Pesquisas
Entrevista com o Diretor da área Comercial
Entrevista com o Diretor da área de Produção
Entrevista com o Diretor da área Financeira

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As fórmulas utilizadas no modelo são listadas a seguir:

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(13) desenvolvimento tecnológico do ambiente = 0.012
Explicação

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Pode-se observar que o conhecimento adquirido pela empresa promoveu saltos de qualidade a cada lançamento de uma nova linha de produtos, fazendo que o seu conhecimento próprio ficasse sempre acima do conhecimento científico geral

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1. O comportamento dos preços.

2. O comportamento da qualidade.

3. O comportamento do número de clientes.

4. A evolução do faturamento e do lucro em relação à evolução dos preços dos produtos.

5. Uma análise geral sobre o futuro da empresa (lembre-se que a matriz só permite que a empresa tenha prejuízos no primeiro ano (12 meses).

6. Então, partindo desse pressuposto, a matriz vai fechar ou não a Biotech?

Divulgue seu modelo vpm no fórum.

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A importância do capital intelectual e dos ativos intangíveis tem sido foco de muitas publicações, eventos e discussões. O valor imaterial das empresas como os relacionamentos entre parceiros, marcas, clientes, sistemas etc. e a habilidade de inovar, bem como a capacidade de multiplicar conhecimentos, tem crescido de modo significativo nas últimas décadas. Infelizmente, os instrumentos de gestão financeira e contábil não estão ainda aptos a capturar esses valores e disponibilizá-los de maneira efetiva. São necessárias ferramentas que permitam às empresas gerenciar esses ativos de maneira sistemática, convertendo-os em valores agregados aos seus produtos e serviços.

A Dinâmica de Sistemas sempre se ocupou (e se preocupou) em atribuir valores a variáveis intangíveis, como motivação, qualidade, liderança, sinergia entre equipes, informação, conhecimento etc. Não que seja fácil quantificar essas variáveis, mas é praticamente impossível construir modelos organizacionais úteis sem levar em consideração algumas delas.

A Dinâmica de Sistemas se apresenta como uma metodologia extremamente útil na abordagem dessas variáveis, também conhecidas como soft variables, porque, antes de quantificá-las é possível analisar o seu comportamento sobre as organizações e o ambiente.

Neste módulo, foram apresentados dois modelos de tratamento de variáveis intangíveis: o primeiro modelo é conceitual e trata das competências dos gerentes da organização e como elas podem ser representadas em diagrama de fluxos e estoques – DFE. Já o segundo modelo é um exemplo prático com todas as fórmulas, mostrando como proceder para simular variáveis intangíveis, como o conhecimento e a pesquisa, e transformá-los em valores agregados aos produtos.