Seleção e Priorização de Projetos de Tecnologia da Informação: Uma Aplicação da Análise Verbal de Decisões Através do Método ZAPROS-LM

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1 FACULDADES IBMEC PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO E PESQUISA EM ADMINISTRAÇÃO E ECONOMIA DISSERTAÇÃO DE MESTRADO PROFISSIONALIZANTE EM ADMINISTRAÇÃO Seleção e Priorização de Projetos de Tecnologia da Informação: Uma Aplicação da Análise Verbal de Decisões Através do Método ZAPROS-LM José Carlos Ramos Magalhães ORIENTADOR: PROF. DR. LUIZ FLÁVIO AUTRAN MONTEIRO GOMES Rio de Janeiro, 24 de junho de 2008

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3 SELEÇÃO E PRIORIZAÇÃO DE PROJETOS DE TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO: UMA APLICAÇÃO DA ANÁLISE VERBAL DE DECISÕES ATRAVÉS DO MÉTODO ZAPROS-LM JOSÉ CARLOS RAMOS MAGALHÃES Dissertação apresentada ao curso de Mestrado Profissionalizante em Administração como requisito parcial para obtenção do Grau de Mestre em Administração. Área de Concentração: Administração Geral. ORIENTADOR: PROF. DR. LUIZ FLAVIO AUTRAN MONTEIRO GOMES Rio de Janeiro, 24 de junho de

4 SELEÇÃO E PRIORIZAÇÃO DE PROJETOS DE TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO: UMA APLICAÇÃO DA ANÁLISE VERBAL DE DECISÕES ATRAVÉS DO MÉTODO ZAPROS-LM JOSÉ CARLOS RAMOS MAGALHÃES Dissertação apresentada ao curso de Mestrado Profissionalizante em Administração como requisito parcial para obtenção do Grau de Mestre em Administração. Área de Concentração: Administração Geral. Avaliação: BANCA EXAMINADORA: Professor DR. LUIZ FLAVIO AUTRAN MONTEIRO GOMES (Orientador) Instituição: IBMEC - RJ Professora DRª FÁTIMA CRISTINA TRINDADE BACELLAR Instituição: IBMEC - RJ Professor DR. REGIS DA ROCHA MOTTA Instituição: UFRJ Rio de Janeiro, 24 de junho de

5 FICHA CATALOGRÁFICA M188 Magalhães, José Carlos Ramos. Seleção e priorização de projetos de tecnologia da informação: uma aplicação da análise verbal de decisões através do método Zapros-LM / José Carlos Ramos Magalhães - Rio de Janeiro: Faculdades Ibmec, Dissertação de Mestrado Profissionalizante apresentada ao Programa de Pós-Graduação em Administração das Faculdades Ibmec, como requisito parcial necessário para a obtenção do título de Mestre em Administração. Área de concentração: Administração geral. 1. Apoio multicritério à decisão. 2. Tecnologia da informação. 3. Método ZAPROS-LM. 4. Análise verbal de decisões. 5. Gerenciamento de projetos. 3

6 DEDICATÓRIA À minha querida família: mãe, esposa, filhos e madrinha, que percorreram comigo todo o caminho desta realização, me incentivando e apoiando sempre. Em especial dedico este trabalho ao meu querido e saudoso pai, que embora não esteja mais fisicamente perto de mim, está presente com toda a força em meu coração, nos meus valores, nas coisas que acredito, na forma como percebo e reajo à vida. 4

7 AGRADECIMENTOS Para ser justo minha lista de agradecimentos seria demasiadamente extensa, porque além de minha família, a quem dedico este trabalho, muitas pessoas amigas, direta ou indiretamente, me ajudaram ao longo deste caminho. Agradeço a todos os professores do curso de mestrado profissionalizante do IBMEC RJ, em especial agradeço imensamente ao meu orientador, Prof. Autran, pela orientação serena, constante e pela imensa paciência comigo. Da mesma forma agradeço ao prof. Montezano, que desde de nosso primeiro contato, antes mesmo que eu me tornasse aluno do curso, sempre acreditou em mim e, quando fui finalmente seu aluno, me fez redescobrir uma capacidade de aprender que eu julgava não mais possuir. Agradeço em especial também à professora Fátima Cristina Bacellar, por sua imensa capacidade de motivar, pela energia de suas aulas, por sua cobrança e incentivo à evolução de minha capacidade de argumentação e de crítica, por tudo de novo que aprendi com ela. Agradeço muito intensamente à professora Flávia Cavazotte, por sua força, por me ajudar a me conhecer melhor, pelas aulas cheias de interação e de energia, pela semente de transformação que ajudou a plantar em minha vida pessoal e profissional. Agradeço a toda equipe do Ibmec, à todo o pessoal da secretaria, da biblioteca, do CPD, do Help Desk, da impressão, do apoio e até da cobrança. Também de forma muito especial e intensa, agradeço à Rita de Cássia Coelho, uma excelente profissional e uma pessoa verdadeiramente especial, que nos momentos mais difíceis me ajudou, de modo incalculável, com sua bondade, boa vontade, serenidade e atenção. Por fim agradeço ao meu ex-gestor, Cristiano Breder, um obstinado e impetuoso colega de trabalho que acabou por se transformar em um amigo, por ter sido uma das pessoas que mais me incentivaram a fazer este curso, a aceitar este desafio. 5

8 RESUMO Esta dissertação tem como objetivos (i) implantar e avaliar a aplicação do método de análise verbal de decisões ZAPROS-LM, para seleção e priorização de projetos de TI, em especial projetos de melhoria de desempenho em programas legados, ambientados no contexto de uma empresa de grande porte, e (ii) desenvolver uma versão inicial de software que suporte a utilização deste método. O ZAPROS-LM é um método multicritério de apoio à decisão, destinado à classificação e a ordenação de alternativas, sendo adequado para lidar com problemas não estruturados e/ou baseados em informações incertas, imprecisas, subjetivas e de natureza essencialmente qualitativa. Através da revisão de literatura, percebeu-se nos fatores críticos de sucesso de projetos de TI, a participação significativa de informações de natureza qualitativa. Da mesma forma, se constatou esta mesma participação qualitativa em critérios de priorização de projetos de TI e na gestão de portfolios. Acredita-se, portanto, que o ZAPROS-LM é adequado ao problema em questão e que o apoio de um software de suporte ajudará na utilização e avaliação deste método. Palavras Chave: Tecnologia da informação, apoio multicritério à decisão, gerenciamento de projetos, seleção de projetos, priorização de projetos, análise verbal de decisões, sistemas de apoio à decisão, ZAPROS-LM. 6

9 ABSTRACT This dissertation has the following objectives: (i) to implement and evaluate the application of the ZAPROS-LM verbal decision analysis method to select and prioritize IT projects, in particular projects to improve performance in legacy programs in the context of a large sized company, and (ii) to develop an initial version of a software to support the use of this method. ZAPROS-LM is a multicriteria decision support method designed to classify and rank alternatives, suitable for dealing with non-structured problems and/or ones based on information which is uncertain, imprecise or subjective and of an essentially qualitative nature. Through a review of the literature, the meaningful participation of information of a qualitative nature was observed among the critical factors for success in IT projects. In the same way, this qualitative participation was found in prioritization criteria for IT projects and portfolio management. It is believed, therefore, that ZAPROS-LM is appropriate to the problem in question and that the assistance of support software would help in the use and the evaluation of this method. Keywords: Information technology, multicriteria support decision, project management, project selection, project prioritization, verbal decision analysis, decision support systems, ZAPROS-LM. 7

10 LISTA DE FIGURAS Figura 1 Estrutura Organizacional da empresa e abrangência dos projetos da área de QS...15 Figura 2 Principais Abordagens e Escolas dos Métodos AMD...41 Figura 3 Método ZAPROS-LM Principais passos para ordenação de alternativas...70 Figura 4 Disciplinas do gerenciamento de projetos (PMI, 2004)...72 Figura 5 Disciplinas, grupos de processo e processos elementares (APMBOK, 2000)...73 Figura 6 Disciplinas, grupos de processos e processos elementares (PMI, 2004)...74 Figura 7 Fluxo do processo de pesquisa...87 Figura 8 Tela Inicial do Software de Suporte ao ZAPROS-LM Figura 9 Modelo de dados essencial...93 Figura 10 Processo de manual de comparação de alternativas próximas à 1ª SR...95 Figura 11 Seqüência do processo de comparação de alternativas próximas à 1ª SR...97 Figura 12 Matriz de comparação de alternativas próximas à 1ª SR 1º ciclo - manual...98 Figura 13 JOS 1ª SR 1ª ciclo de entrevistas...98 Figura 14 Interface para seleção e ativação de processos Figura 15 Interface para cadastramento de critérios e medidas Figura 16 Interface para habilitar procedimento de explicitação de preferências Figura 17 Interface para explicitação de preferências 1º ciclo SR Figura 18 Mensagem de verificação de transitividade Figura 19 Interface para explicitação de preferências 2º ciclo SR Figura 20 Mensagem de verificação de consistência entre ciclos da SR Figura 21 Mapa de respostas /comparações do 2º ciclo da SR Figura 22 Mapa de respostas /comparações do 2º ciclo da SR Figura 22 Comparação de respostas comuns a SR-1 e SR Figura 23 Cálculo da JOS Final Figura 24 JOS Final Total de comparações realizadas Figura 25 Cadastro e Avaliação de Alternativas Reais Figura 26 Visão Parcial da Lista de Alternativas Reais com Medições Figura 27 Visão Parcial da Lista de Alternativas e Vetor JOS(X i ) Figura 28 Visão Parcial da Lista de Alternativas ordenadas pelo JOS(X i ) Figura 29 Visão Parcial da Lista de Alternativas ordenadas pelo Σ JOS(X i ) Figura 30 Comparação de resultados dos procedimentos de classificação

11 LISTA DE QUADROS Quadro 1 Relações essenciais de preferência...36 Quadro 2 Problemáticas contempladas pelos métodos AMD...40 Quadro 3 Comparação resumida entre métodos AMD...48 Quadro 4 Avaliação das operações do processamento humano de informações...52 Quadro 5 Avaliação psicológica das operações em métodos AMD...54 Quadro 6 Exemplos de escalas ordinais para uso com o ZAPROS-LM Quadro 7 Matriz de comparação de critérios JOS - 1ª SR...61 Quadro 8 - JOS 1ª SR...64 Quadro 9 Matriz de avaliação das alternativas reais...67 Quadro 10 Métricas de sucesso - projetos de TI - Visão Fornecedores (CARDOSO, 2007)78 Quadro 11 Métricas de sucesso - projetos de TI - Visão Clientes (CARDOSO, 2007)...80 Quadro 12 Critérios para priorização de projetos de TI (PINHO, 2006)...82 Quadro 13 Critérios para priorização dos projetos de MQSP 1ª Versão...90 Quadro 14 Critérios para priorização dos projetos de MQSP 2ª Versão

12 LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS AMD BD CPU DE EJO ELTP MAUT MIPS MQSP PDCA QS SA SR TD TI VDA Apoio Multicritério à Decisão (Multicriteria Decision Aid MCDA). Banco de Dados (Data Base). Unidade Central de Processamento (Central Processing Unit). Decisor ou Tomador de Decisão (Decision Maker). Escala de Junção Ordinal (Joint Ordinal Scale JOS). Tempo Total de Execução (Elapsed Time). Teoria da Utilidade Multiatributo (Multiatributte Utility Theory). Milhões de Instruções por Segundo (Million Instructions Per Second). Melhoria de Qualidade de Sistemas e Programas Legados. Planejar, fazer, verificar e agir (Plan-Do-Check-Act). Qualidade de Sistemas (System Quality). Sistema de Arquivos (File System). Situação de Referência (Reference Situation). Tomada de Decisão (Decision Making). Tecnologia da Informação (Information Technologies IT). Análise Verbal de Decisão (Verbal Decision Analysis VDA). 10

13 SUMÁRIO 1 INTRODUÇÃO Contextualização Definição do Problema de Pesquisa Objetivos Principais da Pesquisa Objetivos Específicos Justificativa e Relevância Delimitação do Estudo REVISÃO DA LITERATURA Apoio Multicritério à Decisão Conceitos Básicos Atores do Processo de Tomada de Decisão Alternativas - Ações Potenciais Critérios Escalas de Mensuração de Critérios Modelagem das Relações de Preferência Propriedade das Relações de Preferência - Transitividade A Independência entre Critérios Problemáticas Contempladas pelos Métodos AMD As Principais Abordagens, Escolas e Métodos AMD Comparação de Métodos de AMD Dominância e Conjunto Ótimo de Pareto Métodos de Análise Verbal de Decisões Características Gerais dos Problemas Não Estruturados Validade Psicológica das Operações para Tomada de Decisão Decisão Baseada em Avaliações Verbais Qualitativas Método ZAPROS-LM

14 Formulação do problema de ordenação Situações de Referência Explicitação de Preferências Fechamento de Transitividade (Transitive Closure) Construção da Escala Ordinal de Junção Fechamento de Transitividade (Transitive Closure) Verificação de Independência em Preferência entre critérios Avaliação das Alternativas Reais Projetos de TI e AMD Gerência, Seleção e Priorização Gerenciamento de Projetos Áreas de Conhecimento Relacionadas à Gestão de Projetos Principais Atores Relacionados à Gestão de Projetos Gestão de Portfolio de Projetos e Programas e AMD Projetos de TI Alguns Critérios de Sucesso e de Priorização Aplicações dos Métodos de AMD A escolha do ZAPROS-LM METODOLOGIA DA PESQUISA O Trabalho na QS Entrevistas para Identificação Inicial de Critérios Desenvolvimento do Software de Suporte ao ZAPROS-LM Modelo de Dados Diagrama de Transição de Estados A Motivação pelo desenvolvimento do software de suporte Explicitação de Preferências 1º Ciclo de Entrevistas Matriz de Resultados 1ª Versão da JOS Revisão da Lista de Critérios Entrevistas Complementares de Explicitação Aplicação do Método ZAPROS-LM Avaliação da Priorização Proposta e dos Resultados Obtidos CONCLUSÕES Objetivos e Resultados Benefícios com a utilização da ferramenta de suporte ao ZAPROS-LM Dificuldades com o Método ZAPROS-LM Limitações Sugestões para pesquisas e trabalhos futuros

15 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS APÊNDICE A DIAGRAMA DE TRANSIÇÃO DE ESTADOS APÊNDICE B RELAÇÃO DE EVENTOS DO DIAGRAMA DE ESTADOS APÊNDICE C RELAÇÃO DE PROGRAMAS E AVALIAÇÕES APÊNDICE D RESULTADO DO PROCESSO DE CLASSIFICAÇÃO P. I APÊNDICE E RESULTADO DO PROCESSO DE CLASSIFICAÇÃO P.II

16 1 INTRODUÇÃO Neste capítulo é apresentada a contextualização do ambiente organizacional de origem do estudo, a definição do problema de pesquisa, os objetivos gerais e específicos que se pretende alcançar. Este capitulo também descreve a justificativa e relevância deste estudo, bem como suas delimitações. 1.1 Contextualização Administrar implica necessariamente, entre outras coisas, em tomar decisões. A atividade de Tomada de Decisão (TD) é extremamente importante para nossa vida pessoal e para o sucesso das organizações (BROWN, 2005). Um dos tipos mais freqüentes de TD gerencial, em qualquer organização, é a seleção e priorização de projetos. Diante de vários objetivos, metas, desafios e problemas, que continuamente se apresentam, alguns totalmente novos e desconhecidos, e diante de inúmeras possíveis alternativas de ação existentes, as organizações exigem que seus gestores tenham competência para decidir, para escolher, da forma mais adequada possível, em quais projetos investir recursos, geralmente escassos, para obter os resultados mais satisfatórios possíveis. O problema que este trabalho abordará está situado no contexto descrito acima seleção e priorização de projetos. Este trabalho é baseado em uma necessidade real de seleção e priorização de projetos de uma área de Qualidade de Sistemas (QS), área específica de 14

17 Tecnologia da Informação (TI) de um grande empresa brasileira de seguros, proprietária de um acervo de centenas de sistemas computacionais, compostos por milhares de programas. A área de TI desta organização é estruturada de forma matricial balanceada (PMI, 2004). Embora exista uma diretoria executiva e um núcleo corporativo de TI (governança, suporte e processamento de dados) as equipes de desenvolvimento de sistemas, através de suas respectivas superintendências executivas, também estão subordinadas às diretorias executivas das unidades de negócio específicas, para as quais desenvolvem sistemas. Os projetos da área de QS afetam e se relacionam com sistemas, programas e recursos de todas as demais áreas da TI, incluindo aquelas subordinadas conjuntamente às unidades de negócio. A figura 1 descreve a referida estrutura organizacional e a abrangência dos projetos da área de QS. Figura 1 Estrutura Organizacional da empresa e abrangência dos projetos da área de QS O problema que será abordado por este trabalho, dentro da área de QS de TI em questão, está especificamente relacionado ao processo de TD para seleção e priorização de projetos para melhoria de qualidade de sistemas e programas desenvolvidos em alta plataforma, doravante denominados projetos de MQSP. Dentro deste escopo de trabalho encontram-se principalmente sistemas e programas legados ativos, que são aqueles sistemas e programas 15

18 antigos, originalmente concebidos há muito tempo (no caso da organização em questão, alguns programas chegam a ter mais de vinte e cinco anos de existência). Muitos destes sistemas e programas legados foram originalmente desenvolvidos baseados em tecnologias ou conceitos já ultrapassados ou obsoletos, mas no entanto continuam ativos e vivos em operação, tendo sofrido, ao longo de suas existências, inúmeras alterações e correções e, em muitos casos, ainda são responsáveis por processos e informações críticas aos negócios da organização. Denominam-se sistemas e programas de alta plataforma aqueles que são executados em computadores de grande porte, conhecidos também como mainframes máquinas robustas, com processadores de alto desempenho, de enorme capacidade de processamento, com muitos recursos de disponibilidade, segurança e flexibilidade para crescimento em serviço. Porém estas são máquinas muito caras, com custos de utilização muito superiores aos melhores servidores. Normalmente estas máquinas são contratadas com uma certa capacidade de processamento, geralmente expressa em MIPS (milhões de instruções por segundo), capacidade esta fornecida por uma dada quantidade de processadores. Em geral estas máquinas são contratadas com uma configuração inicial (digamos 6 processadores ativos de 200 MIPS) que pode diminuir ou crescer até um limite máximo (digamos 10 processadores de 200 MIPS), em função da necessidade de processamento da empresa contratante. Os softwares que rodam em mainframes em geral, em sua maioria, têm o custo do licenciamento ou contratação atrelado à quantidade de MIPS ativos na instalação. Ou seja, se em função das demandas operacionais se tornar necessário ativar mais um processador, além do custo de contratação deste hardware adicional, todos os contratos de software atrelados ao processamento serão reajustados conforme a variação nos MIPS ativos. Em função deste contexto as equipes de Suporte e Processamento de TI vivem a monitorar o ambiente 16

19 computacional, sempre buscando oportunidades de redução no consumo de recursos ou identificando sistemas e programas ofensores, que estejam consumindo muitos recursos e afetando o equilíbrio do ambiente. Em seu dia a dia, a área de QS recebe da área de Suporte e Processamento demandas para correção ou melhoria de qualidade de sistemas, principalmente sistemas legados, em especial demandas relacionadas à melhoria de performance e à disponibilidade dos programas. Para atender a estas demandas, a área de QS criou em 2007 uma célula operacional, com uma equipe específica para atender demandas de melhoria de qualidade em performance de programas. O volume inicial de demandas foi bastante expressivo cerca de 30 grandes programas e os números atuais da operação desta célula são os seguintes: (a) recebe entre 15 a 25 novas demandas mês; (b) atende com sucesso entre 10 a 15 demandas mês; (c) o saldo final mensal tem oscilado entre 45 e 60 demandas pendentes. Embora atualmente as demandas cheguem de forma semi-estruturada à equipe de QS, não existe um processo de decisão definido e estruturado para selecionar e priorizar quais demandas deverão ser atendidas. Mesmo considerando o porte da empresa, a suposta disponibilidade de recursos financeiros e a possibilidade de contratação de recursos e projetos terceirizados, a necessidade de um processo de TD para seleção e priorização de projetos para atendimento a estas demandas, de forma clara, rápida e estruturada, é essencial para a área de QS devido, entre outras às seguintes restrições e limitações: (a) escassez de recursos humanos disponíveis, internos e externos à organização, especializados nas mencionadas tecnologias legadas; (b) morosidade e exigências do processo de contração de fornecedores de serviços especializados; (c) pressão das unidades organizacionais, reportando possibilidade ou declínio de serviços de negócios em função do desempenho de sistemas em operação; (d) desconhecimento ou conhecimento 17

20 parcial da equipe de QS do impacto efetivo e real que muitas demandas têm sobre o negócio; (e) contínuo crescimento das demandas por recursos computacionais que são compartilhados por todos as unidades de negócio. Para a gestão de QS a situação descrita não é satisfatória porque: (a) esforços não são adequadamente alocados provocando resultados são insatisfatórios; (b) eventualmente são obtidos ganhos expressivos de desempenho e de disponibilidade computacional, porém que não se refletem da mesma forma na visão do negócio; (c) a falta de critérios de priorização pela QS é questionada e criticada pelos demais gestores ; (d) ocorre do trabalho ter de ser refeito, devido às interrupções e mudanças de prioridade, provocando o desperdício de tempo e de recursos em projetos que são suspensos ou cancelados no meio do caminho. 1.2 Definição do Problema de Pesquisa Dado o contexto descrito, a ausência de um processo estruturado de TD, para seleção e priorização de projetos, é um problema que colabora para que a área de QS opere sempre de forma emergencial, em um processo ad hoc, procurando solucionar com as informações disponíveis, conhecimento tácito e intuição, os problemas que julga como sendo os mais graves ou aqueles cujos queixosos mais ruídos provocam. Portanto, estabelecer e avaliar processos de priorização de demandas, contemplando a seleção de métodos e ferramentas para tomada de decisão e priorização de projetos, é essencial para que a gestão da área de QS seja bem sucedida. 1.3 Objetivos Principais da Pesquisa Avaliar, de acordo com a opinião do gestor da área de QS em questão, como a utilização formal e estruturada de um método de Apoio Multicritério à Decisão (AMD) poderá efetivamente: (i) melhorar o processo de TD para seleção e priorização dos 18

21 projetos, em especial os projetos de MQSP e (ii) propiciar a obtenção de resultados mais satisfatórios e expressivos nos projetos de MQSP. Avaliar a utilização do método de apoio multicritério à decisão ZAPROS-LM (LARICHEV e MOSHKOVICH, 2001), baseado na Análise Verbal de Decisão (Verbal Decision Analysis VDA) como método para seleção e priorização das demandas de MQSP. 1.4 Objetivos Específicos Como objetivos específicos, este trabalho pretende: Identificar os critérios que o gestor e a equipe da área de QS entendem como essenciais para a seleção e priorização de projetos de MQSP; Avaliar a adequação do método proposto ao tratamento do problema em questão, levando em conta: (i) a natureza dos projetos; (ii) a necessidade de respostas rápidas e objetivas; (iii) os aspectos culturais da organização em questão; Desenvolver e apresentar à gestão de QS uma proposta de processo de trabalho que utilize o método de AMD selecionado; Avaliar aceitação e atuação da equipe de QS com a adoção do método AMD; Avaliar como os métodos de AMD funcionam como ferramentas (i) de comunicação de objetivos, (ii) de solução de conflitos e (iii) de retenção de conhecimento; Incentivar a adoção e a plena utilização de métodos de AMD no ambiente gerencial de TI da organização em estudo; Desenvolver uma versão inicial de um software, baseado no método AMD selecionado, que suporte e auxilie a aplicação do mesmo, bem como promova sua disseminação. 19

22 1.5 Justificativa e Relevância O presente projeto propõe, para solução do problema de pesquisa apresentado, a utilização do método de apoio multicritério à decisão ZAPROS-LM, descrito detalhadamente na revisão de literatura. Com relação à solução proposta, o problema de pesquisa apresentado possui várias características que justificam a utilização de métodos de AMD, e em especial o método selecionado, ZAPROS-LM (LARICHEV e MOSHKOVICH, 2001), como alternativa de solução. Entre estas características, conforme descrito por Gomes, Gomes e Almeida (2006) e Moshkovich, Mechitov e Olson (2004) podemos citar: (i) Solução do problema (melhoria de qualidade) depende do trabalho de um conjunto de pessoas, com interesses e opiniões geralmente conflitantes; (ii) Existem várias alternativas (demandas de projetos de melhoria de qualidade) e múltiplos critérios a serem avaliados (importância para o negócio, apoio interno, complexidade, usuários afetados, consumo de CPU, entre outros); (iii) Conseqüências da escolha de priorização de um dado conjunto de alternativas (demandas) em relação a outros conjuntos (outras demandas) não são plenamente conhecidas; (iv) Alguns dos critérios são subjetivos e só podem ser avaliados através de julgamentos de valor de especialistas (exemplo: expectativa de ganhos de desempenho baseada em conhecimento prévio de programas semelhantes). (v) Impossibilidade ou grande dificuldade de se atribuir, com precisão, valores monetários a vários dos possíveis critérios, configurando-se uma restrição à 20

23 utilização de métodos como a análise de custo x benefício ou análise de Valor Presente Líquido (VPL). (vi) Alguns critérios são essencialmente qualitativos e descritos em linguagem natural através de escalas ordinais. (vii) Alguns critérios, apesar da natureza quantitativa, dada à incerteza e imprecisão das informações disponíveis em tempo de decisão, são mais adequadamente descritos em escalas ordinais, representados em faixas de valores. (viii) Vários aspectos políticos e de relacionamento organizacional influenciam as estratégias de trabalho e, conseqüentemente, as preferências do decisor, gestor da área de QS, tanto quanto aspectos puramente técnicos ou operacionais. Do ponto de vista prático, aplicado à área de QS de TI em questão, a proposta deste trabalho se justifica porque a área e a empresa em questão não utilizam, de forma consistente e rotineira, métodos, softwares e/ou ferramentas estruturadas de apoio à decisão dentro da área de TI, em especial métodos AMD. Dado o problema e o contexto descritos, ambos complexos e repletos de incertezas, com recursos limitados e demandas em constante crescimento, a utilização, avaliação e conhecimento de métodos e ferramentas de AMD, são percebidos pelo gestor e equipe de QS como necessidades importantes para melhorar o desempenho da área. Além do exposto anteriormente, espera-se que esta pesquisa ajude a área de QS em questão a incorporar, de modo estruturado e fundamentado, a aplicação das técnicas e métodos AMD em seus processos e demais atividades planejadas: (i) avaliação de qualidade de propostas de 21

24 projeto de sistemas e programas, dado que estes métodos e conceitos têm grande aplicabilidade à avaliação de software (BLIN e TSOUKIÀS, 2007); (ii) avaliação e classificação de fornecedores para aumento ou redução de contratos e/ou encomendas. Ainda sob o ponto de vista prático e aplicado, apesar do problema em estudo neste trabalho ser bastante específico, focado em uma área de uma empresa específica, a essência do problema estudado pode ser encontrada em várias outras empresas de porte semelhante, como bancos, financeiras, corretoras, empresas de telecomunicação, órgãos governamentais, enfim, em grandes organizações que ainda possuam sistemas e programas legados rodando em computadores de grande porte. Os custos de manutenção de sistemas e programas consomem expressivos recursos financeiros e em geral os problemas de manutenção são derivados de projetos e práticas inadequadas (BANKER, DAVIS e SLAUGHTER, 1998). Acredita-se, portanto, que o presente trabalho também poderá contribuir com os profissionais de outras empresas que se deparam com demandas da mesma natureza. Do ponto de vista acadêmico, a área TI, como área de conhecimento, possui inúmeras e diversas pesquisas realizadas em assuntos fortemente relacionados às ciências exatas, como a Construção de Algoritmos, Circuitos Lógicos, Matemática Computacional, Computação Algébrica, Arquitetura de Software, Arquitetura de Redes, entre outros, incluindo aplicações de Pesquisa Operacional - área de conhecimento a partir da qual a Teoria da Decisão e os Métodos AMD tiveram sua gênese (GOMES, 2007). Entretanto são mais escassas as pesquisas relacionadas à gestão de áreas especificas de TI, como a área de QS, dentro das organizações, utilizando-se métodos AMD. Desta forma, a presente proposta de pesquisa, contemplando a aplicação de métodos de AMD como uma ferramenta auxiliar de gestão de TI, pretende colaborar com esta área de conhecimento. 22

25 1.6 Delimitação do Estudo O presente trabalho não contemplará a prova matemática formal do método selecionado, que se encontra comprovada em Larichev e Moshkovich (1997). O presente trabalho focará exclusivamente a aplicação do método selecionado ao problema de pesquisa qualificado. Com relação ao software a ser desenvolvido, para suporte à aplicação do método selecionado, este trabalho focará o desenvolvimento de uma versão inicial básica, considerando uma solução com interface simples, sem utilização de recursos gráficos avançados (como gráficos dinâmicos ou animações) e sem compromisso com qualquer tecnologia específica de implementação ou metodologia de desenvolvimento, porém aderente ao método original selecionado Não faz parte da proposta deste trabalho desenvolver um software otimizado para implementação do método selecionado. Este trabalho não pretende discutir as várias alternativas de projeto do software, bem como metodologias de desenvolvimento ou arquiteturas tecnológicas. 23

26 2 REVISÃO DA LITERATURA Este capítulo está dividido em duas partes: (i) Apoio Multicritério à Decisão e (ii) Gerência, Seleção e Priorização de Projetos de TI e a aplicação de métodos AMD. Com relação ao Apoio Multicritério à Decisão, os principais tópicos abordados são baseados principalmente nos trabalhos de Hammond, Keeney e Raiffa (2004); Bouyssou in Bana e Costa (1990); Clemen e Reilly (2001); Larichev e Moshkovich (2001); Figueira et al (2004); Gomes, Araya e Carignano (2004); Larichev e Olson (1997). Os principais tópicos relacionados a este assunto são: (a) atores, alternativas, critérios e escalas; (b) modelagem e das relações de preferência; (c) definição de critérios; (e) as principais abordagens e métodos; (g) métodos de Análise Verbal de Decisões e (h) o Método ZAPROS-LM. Com relação à Seleção e Priorização de Projetos de TI e a aplicação de métodos AMD, os principais tópicos abordados são: (a) áreas de conhecimento relacionadas à gestão de projetos; (b) principais atores da gestão de projetos; (c) gestão de Portfolio de Projetos e Programas e AMD; (d) critérios de sucesso e de priorização em projetos de TI e (e) aplicações dos Métodos de AMD para este propósito. 24

27 2.1 Apoio Multicritério à Decisão O processo de TD sempre foi importante na história da humanidade, desde a época das primeiras tribos quando se decidia onde se abrigar ou caçar até a era atual, das grandes guerras, dos grandes conflitos, das grandes corporações, implicando em complexas decisões políticas, sociais e administrativas (LARICHEV e MOSHKOVICH, 1997). As decisões que tomamos ao longo da vida determinam, em grande parte, quem somos, onde estamos e se somos bem sucedidos ou não em nossas ações, porque é através de nossas decisões que podemos (e aprendemos a) lidar com as oportunidades e dificuldades que a vida nos apresenta (HAMMOND, KEENEY e RAIFFA, 2004). Apesar da importância, de longa data, do processo de decisão em nossas vidas, é somente ao final da Segunda Guerra Mundial, com o a disseminação do conhecimento desenvolvido sobre os problemas das operações militares, que ocorreu uma grande expansão na pesquisas sobre a análise e preparação para TD, tendo-se como base então a disciplina de Pesquisa Operacional (GOMES, ARAYA e CARIGNANO, 2004). O quadro descrito acima evoluiu e se intensificou com o aumento das dificuldades que o século XX trouxe para o processo de TD, em particular a segunda metade, com o progresso científico e tecnológico provocando grandes impactos nas decisões das pessoas em todo mundo, refletindo no crescimento da complexidade das decisões individuais (LARICHEV e MOSHKOVICH, 1997). Os primeiros métodos de apoio multicritério à decisão começaram a despontar por volta da década de 70, em resposta à complexidade crescente dos processos decisórios que 25

28 demandavam métodos capazes de lidar com situações específicas, nas quais as decisões deveriam ser tomadas com racionalidade para resolver problemas caracterizados por: múltiplos objetivos simultâneos; múltiplas alternativas; critérios de resolução conflitantes; indefinições; incertezas; contextos multidisciplinares; critérios não-quantificáveis; entre outras complicações (GOMES, ARAYA e CARIGNANO, 2004; GOMES, 2007). Coerentemente aos conceitos acima mencionados, os pesquisadores Larichev e Moshkovich (1997) por seu turno acrescentam que os métodos de AMD, apesar de originalmente concebidos de forma independente, em domínios científicos específicos, cada vez mais são percebidos como pertencentes a uma área de conhecimento multidisciplinar, dado que em várias ocasiões a utilização destes métodos, para responder questões de um domínio específico, promove o encontro de respostas em domínios de conhecimento adjacentes. Concluindo esta introdução, para reflexão sobre a importância do processo de decisão, destaca-se no trabalho de Larichev e Moshkovich (1997) a citação do escritor americano Thornton Widler: a habilidade de escolher é a mais preciosa propriedade da razão Conceitos Básicos Segundo Hammond, Keeney, Raiffa (2004) um processo de decisão eficaz começa com a concentração naquilo que é efetivamente importante no processo decisório, que deve ser lógico e coerente, contemplando fatores objetivos e subjetivos, misturando raciocínio analítico e intuição. O processo deve ser mínimo, porém completo com relação às exigências de informações e ao esforço de análise para conclusão. Além disso, um processo eficaz deve propiciar e conduzir à conquista de informações relevantes e opiniões bem embasadas. Enfim, 26

29 um processo eficaz de tomada de decisão deve ser direto, seguro, fácil de ser seguido e flexível. Larichev e Moshkovich (1997) argumentam, entretanto, que no mundo das decisões humanas, emoção e razão são elementos inseparáveis que continuamente influenciam nossa capacidade de escolher, de decidir. Segundo estes autores o processo de TD (racional) começa com a tentativa de utilização de um conhecimento anterior, desenvolvido em uma experiência prévia. Prossegue com a tentativa de compreensão do problema e a obtenção de toda a informação necessária, contemplando todos os aspectos e fatores importantes, e descartando o que for desnecessário. A relação abaixo oferece uma visão geral das principais atividades relacionadas ao processo de tomada de decisão, consenso entre vários pesquisadores deste assunto (GOMES, 2007). Ter a convicção, o conhecimento sem dúvidas, de se estar buscando uma solução para um problema real e verdadeiro; Buscar o isolamento dos efeitos emocionais e das verdades alheias, ponderar e refletir o quanto for necessário sobre o problema verdadeiro da decisão; Conseguir todas as informações necessárias e importantes para a tomada de decisão; Buscar a percepção, de modo inequívoco e sem distorções, do que essencialmente é relevante para a decisão. Contemplar na ponderação do problema compromissos éticos e morais relacionados à decisão a ser tomada; Conceber ou obter o mais abrangente conjunto possível de alternativas exeqüíveis; Relacionar metas e objetivos, qualitativos e quantitativos, relacionados à decisão; 27

30 Para cada uma das metas e objetivos relacionados, tornar claro, sem ambigüidades, os critérios de avaliação para a tomada de decisão; Para cada critério de decisão definido, expressar de forma clara as conseqüências da escolha de cada alternativa possível, levando em conta as probabilidades destas efetivamente ocorrerem; Considerando as atividades listadas anteriormente, escolher um ou mais métodos de apoio à decisão para selecionar, ordenar, classificar ou descrever alternativas; Analisar de forma crítica os resultados obtidos com o método escolhido, considerando a posição do tomador de decisão e do interessado que sofrerá as conseqüências diretas ou indiretas do processo de tomada de decisão; Construir, para quem irá decidir, recomendações objetivas, documentadas, abrangentes e conclusivas sobre a decisão a ser tomada, incluindo a análise de viabilidade das alternativas consideradas. Cabe observar que as doze atividades relacionadas acima não precisam ser realizadas necessariamente na ordem apresentada Atores do Processo de Tomada de Decisão São vários os atores no processo de TD. Consolidando as visões de Gomes (2007), Larichev e Moshkovich (1997), pode-se destacar os seguintes atores: Dono do Problema é o indivíduo, ou um conjunto destes, responsável, em última instância, pelo problema ou assunto relacionado à decisão. Pode-se fazer uma analogia ao papel do Patrocinador (Sponsor) em gerência de projetos. Decisor (DE) ou Tomador de Decisão é o responsável pela tomada de decisão em si, é efetivamente quem decide, quem escolhe o caminho a ser seguido. Pode ser um 28

31 indivíduo, ou conjunto destes, para o qual se espera que o processo de AMD produza uma recomendação. Em geral o Dono do Problema e o Decisor são a mesma pessoa ou o mesmo conjunto de indivíduos. Como no papel anterior, pode-se perceber uma analogia ao papel do Gerente de Projetos em gerência de projetos. Agentes de Decisão são indivíduos ou grupos que, realizam várias ações, direta ou indiretamente, ao longo do processo de análise de decisão, tais como: geração de estimativas; ordenação de preferências; realização de cálculos. São representantes de grupos ativos, envolvidos, interessados ou afetados pelo processo de decisão. Como nos itens anteriores, pode-se perceber alguma analogia deste conceito com o conceito de parte interessada ou interveniente (Stakeholder) em gerenciamento de projetos. Especialistas são indivíduos que detém conhecimento específico, amplo e profundo, sobre o problema ou assunto central do processo de decisão em questão. Em geral são os especialistas que ajudam o analista de decisão a estruturar o problema de decisão, a definir critérios, identificar e avaliar alternativas principalmente quanto se tratar de problemas não estruturados. Analista de Decisão é o profissional especialista nos fundamentos e métodos de apoio à decisão. É o profissional responsável por: estruturar o problema; elaborar a modelagem adequada; interagir com os demais atores; estruturar a resolução do problema e recomendar uma ação ao DE Alternativas - Ações Potenciais As alternativas são os objetos da decisão. O conceito de alternativa é uma especialização de um conceito mais geral o conceito de ação potencial, que em si não implica em nenhuma condição de escolha. Já o conceito de alternativa pressupõe, no mínimo duas ações possíveis 29

32 porém mutuamente excludentes não se pode executar as duas ações simultaneamente daí o conceito de escolha, de alternativa. Entretanto, no mundo real das decisões, em algumas situações, a decisão factível pode se dar através da combinação e/ou execução simultânea de duas ou mais alternativas (ROY, 2004; LARICHEV e MOSHKOVICH, 1997; LARICHEV e OLSON, 2001). As alternativas significam as variantes, são os diferentes cursos de ação, são os diferentes caminhos, são as opções, as possibilidades que o processo de TD apresenta ou impõem ao DE. Na visão de Larichev e Moshkovich (1997) as alternativas, quanto a sua natureza, podem ser classificadas como: (i) independentes; (ii) dependentes; (iii) predefinidas; (iv) decorrentes de regras ou (v) construídas ao longo do processo de TD. Uma notação matemática possível para alternativas e/ou ações potenciais seria: A é o conjunto das ações ou alternativas consideradas no processo de TD; a é uma alternativa ou ação possível; A = m e A={a 1 ; a 2,... a m } expressa a quantidade finita de ações ou alternativas em A e igual a m; a = {x 1 ; x 2...} é a modelagem da alternativa ou ação a expressa através das varáveis x 1 ; x 2,... (critérios). Em outra forma de modelagem, considerando que o valor de cada variável designa uma possível avaliação sobre uma escala apropriada, construída conforme uma visão especial (um critério de avaliação) pode ser utilizada a seguinte notação: X i é a escala através da qual cada variável x i será avaliada i onde pode variar de (1,2,..., n) 30

33 O conjunto de ações ou alternativas A é um subconjunto do produto cartesiano X n = = i 1 X i Critérios Seja qual for a abordagem, seja qual for o método, a definição adequada dos critérios com os quais se irá trabalhar é um fator chave de sucesso para o processo de AMD. Se a construção da lista de critérios for inadequada, implicará em uma carência de percepções relevantes e de muito pouco terá utilidade a adoção de técnicas sofisticadas de análise e avaliação de critérios. A definição da lista de critérios significa, por si só, uma decisão, a escolha do conjunto de aspectos importantes, através dos quais se sustentará todo processo de TD (BOUYSSOU, 1990). Um conjunto de critérios funciona com um conjunto de instrumentos construídos para avaliar e comparar as alternativas, de acordo com os objetivos que se pretende alcançar. Uma notação matemática possível é apresentada a seguir: c é um critério; a é uma alternativa; c(a) é o desempenho ou avaliação de a conforme o critério c; X c é o domínio de valores que c(a) pode produzir. Independente do tipo de informação produzida pela avaliação c(a), é preciso que seja explicitamente definido todo o domínio de valores X c que c(a) pode produzir. Além disso o conjunto de avaliações X c deve permitir a definição de uma ordenação completa de seus valores, caracterizando desta forma uma escala de valores através da qual as avaliações possam ser comparadas (FIGUEIRA et al, 2004). 31

34 O resultado de uma avaliação c(a), expresso em uma escala de medição também pode ser denominado como conseqüência, porque define o efeito provocado pela escolha da alternativa a com relação ao critério c na direção, ou não, do objetivo que se deseja alcançar com o critério adotado (HAMMOND, KEENEY e RAIFFA, 2004). Bouyssou (1990) argumenta que devido às limitações cognitivas humanas, e à necessidade de se pesquisar os possíveis relacionamentos entre critérios, a quantidade de critérios a serem considerados em processos de AMD não deve ser grande nada muito superior a doze (12) critérios, segundo este autor caso contrário se tornará inviável à implementação de qualquer procedimento de avaliação. A preocupação com a quantidade de critérios também compartilhada por outros pesquisadores, entre eles Larichev e Moshkovich (1997). De forma abrangente e consolidada, considerando-se as recomendações e conceitos apresentados por Bouyssou (1990), Gomes (2007) e Figueira et al (2004), uma família ou hierarquia de critérios deve possuir as seguintes propriedades: (i) Operacionalidade deve ser considerada pelo DE, e por todos os demais agentes e interessados no processo de TD, como uma base válida de sustentação da TD. Cada critério, através de suas escalas de avaliação, deve ser compreendido com uma ferramenta importante para análise das possíveis conseqüências, sem nenhum prejulgamento de importância relativa. (ii) Minimidade deve ser composta por um número mínimo porém suficiente de critérios que permitam a análise e avaliação das relações entre critérios. Não deve conter critérios desnecessários. (iii) Completude e exaustividade deve contemplar todos os critérios que interessam ao TD, incluindo todas as percepções necessárias e importantes sobre o problema. Deve 32

35 contemplar todos os critérios, elementares e específicos, que efetivamente possam ser usados no processo de solução do problema de decisão. (iv) Legibilidade o que cada critério representa ou mede deve ser amplamente compreensível para todos os envolvidos no processo de decisão. (v) Monotônica a ordenação das preferências parciais, representadas pela avaliação ou julgamento de cada critério, deve ser consistente com a ordenação das preferências globais expressas sobre as alternativas. Dito de outra forma, o conjunto de critérios deve possibilitar a avaliação das alternativas, estabelecendo condições para ordenação parcial de preferências de forma consistente 1. (vi) Independência e decomponibilidade deve permitir a apreciação de uma alternativa, em relação a um dado critério, de modo independente de seu desempenho em relação aos demais critérios. Ou seja, deve-se ter independência entre critérios de avaliação (este conceito é explicado mais adiante neste trabalho). (vii) Ausência de redundância dois ou mais critérios não devem refletir a mesma medida da realidade, ainda que parcialmente, caso contrário ocorrerá uma múltipla percepção ou contabilização de valores e, conseqüentemente, uma avaliação geral equivocada. (viii) Comparabilidade mantendo-se todas as demais propriedades, também é desejável que hierarquia de critérios estabelecida possibilite, de forma legítima, a comparação de subgrupos de critérios Escalas de Mensuração de Critérios 1 Esta propriedade está relacionada ao conceito matemático de função monotônica uma função que preserva uma dada ordem. Uma função f é uma função monotônica se para todo x e y, tal que x y, tem-se que f(x) f(y). Da mesma forma, f será uma função monotônica se para todo x e y, tal que x y, tem-se que f(x) f(y), porém neste caso f é chamada de monotônica decrescente, porque também mantém um ordem, porém reversa. (WIKIPIDIA, 2008). 33

36 É através das escalas de mensuração que se pode avaliar, através dos critérios, o desempenho de uma alternativa ou a conseqüência de uma ação possível. É fácil mensurar grandezas físicas, como calor ou temperatura, que já possuem unidades e sistema próprio de medição, que expressam numericamente o valor destas grandezas. Entretanto não é trivial mensurar o desempenho em critérios como capacidade de comunicação ou resistência a mudanças (COOPER e SHINDLER, 2003). Ao se construir escalas de mensuração é imprescindível levar em consideração os tipos de dados que serão utilizados para avaliar o desempenho ou conseqüências de um dado conjunto de critérios. Dependendo dos tipos de dado e do objetivo da medição, as seguintes escalas de mensuração geralmente são utilizadas: (i) nominal; (ii) ordinal; (iii) intervalar e (iv) de razão (COOPER e SHINDLER, 2003). Escalas Nominais: são utilizadas para representar informações coletadas sobre variável, que pode ser categorizada de forma exclusiva e exaustiva. A única operação possível sobre estas escalas é a contagem de ocorrências em uma dada graduação. Estas escalas não propiciam qualquer informação sobre ordem, relação de distância entra graduações e não têm origem aritmética. Conforme Roy (2004) são escalas nas quais a variação entre duas graduações não tem significado em termos de diferenças em desejabilidade. Escalas Ordinais: estendem as características das escalas nominais incluindo a informação de ordem, de posição relativa de uma graduação, desde que o princípio da transitividade entre as graduações da escala seja respeitado (x > y, y > z, então x > y, este princípio será detalhado mais adiante neste trabalho). Embora esta escala possa informar que x é melhor ou pior que y, não informa o quanto é melhor ou pior. Também conforme Roy (2004) neste tipo de escala não é possível se estabelecer, entre 34

37 quaisquer dois pares de graduações, uma igual diferença em desejabilidade ao longo da escala. Escalas Intervalares: ampliam o poder de mensuração das escalas ordinais porque incluem o conceito de Equidade de Intervalo. Graças a este conceito, o valor da diferença entre duas graduações, ou distância entre duas medidas, tem o mesmo significado ao longo da escala. Este tipo de escala não contempla o conceito de origem absoluta, isto porque neste tipo de escala o ponto zero é um ponto de origem arbitrária (como exemplo a escala de temperatura em graus Centígrados). Segundo Roy (2004) neste tipo de escala é possível se estabelecer, entre quaisquer dois pontos de graduação, uma igual diferença em desejabilidade ao longo da escala. Escalas de Razão: contempla todas as propriedades das escalas intervalares e acrescenta o conceito de origem absoluta ou ponto zero não arbitrário. A informação de uma escala de razão representa a quantidade real daquilo que está se medindo, portanto são adequadas para medir grandezas físicas como massa ou área. Esta escala também é denominada como escala cardinal (ROY, 2004). As escalas nominais e ordinais são denominadas escalas qualitativas, enquanto as escalas intervalares e de razão são denominadas escalas quantitativas Modelagem das Relações de Preferência O problema essencial, o conceito central nos estudos sobre AMD é a representação de preferências (FIGUEIRA, GRECO e EHRGOTT, 2004). Nos estudos sobre Teoria de Decisão e métodos de AMD, utiliza-se o conceito de Relação Binária para se expressar, matematicamente, as Relações de Preferência. A relação binária é utilizada para representar 35

38 a escolha de um decisor, como resultante do processo de comparação entre dois elementos, que podem ser alternativas ou critérios (GOMES, ARAYA e CARIGNANO, 2004). São quatro as relações binárias que representam as relações essenciais de preferência, que se desenvolverão, por exemplo, como resultado da comparação entre duas alternativas a1 e a2. Estas quatro relações de preferência são mutuamente excludentes (GOMES, ARAYA e CARIGNANO, 2004). Estas relações essenciais de preferência estão descritas a seguir no Quadro 1. Relações Essências de Preferência Relação Notações Significado Indiferença (I) Preferência Estrita (P) Preferência Fraca (Q) Incomparabilidade (R) a 1 I a 2 a 1 a 2 a 1 P a 2 a 1 φ a 2 a 1 Q a 2 a 1 φ a 2 a 1 R a 2 a 1 NC a 2 O DE é indiferente entre as opções a 1 e a 2. O DE prefere estritamente a opção a 1 em relação à opção a 2. O DE não tem certeza se prefere estritamente a 1 a a 2 ou se é indiferente a uma ou outra alternativa. Ocorre quando o DE não consegue identificar nenhuma das três relações anteriores. Quadro 1 Relações essenciais de preferência No presente trabalho, considerando-se apenas o método selecionado, somente serão utilizadas as relações de Indiferença (I) e Preferência Estrita (P), esta última também chamada de Preferência Forte. As relações essenciais descritas no Quadro 1 podem ser combinadas ou reagrupadas, formando outras relações que são objetos de estudo: (i) não-preferência; (ii) preferência em sentido amplo; (iii) presunção de preferência; (iv) k-preferência e (v) superação. Uma 36

39 explicação completa destas relações pode ser encontrada em Gomes, Araya e Carignano (2004) e Gomes, Gomes e Almeida (2006) Propriedade das Relações de Preferência - Transitividade As relações binárias também possuem propriedades importantes que são referenciadas em axiomas teóricos de vários métodos de AMD. As propriedades clássicas que influenciam os métodos de AMD são: (i) reflexibilidade; (ii) irreflexibilidade; (iii) simetria; (iv) assimetria e (v) transitividade. Assim como para as relações essenciais de preferência, uma explicação adequada destas relações pode ser encontrada em Gomes, Araya e Carignano (2004) e Gomes, Gomes e Almeida (2006). Aqui, entretanto, destacaremos apenas a transitividade, em função da relação direta desta propriedade com o método selecionado neste trabalho. A transitividade pode ser explicada da seguinte forma: considerando-se três alternativas a1, a2 e a3, se as seguintes relações de preferência são verdadeiras, a 1 φ a 2 e a 2 φ a 3, então pela propriedade da transitividade a 1 φ a 3. Da mesma forma se comporta a indiferença por transitividade: a 1 a 2 e a 2 a 3, então por transitividade a 1 a 3. Em Gomes, Araya e Carignano (2004); Gomes, Gomes e Almeida (2006) e, em especial, no trabalho de Öztürk, Tsoukiàs e Vincke (2004), pode-se contemplar uma extensa e profunda revisão sobre os conceitos relacionados à modelagem de preferências, relações binárias e suas propriedades A Independência entre Critérios Além do conceito de transitividade, mencionado anteriormente, outro importante conceito é o da independência entre critérios. Trata-se de um requisito essencial para a aplicação de vários 37

40 métodos AMD, em especial os métodos de síntese, como a MAUT e, de modo ainda mais particular, é também um requisito fundamental para aplicação do método ZAPROS-LM. Conforme Gomes, Gomes e Almeida (2006) o conceito de independência entre critérios está relacionado a outras três propriedades dos critérios de decisão: (i) Isolabilidade; (ii) Independência em Preferência e (iii) Independência de ordem estrutural. Isolabilidade: é caracterizada quando a comparação entre duas alternativas quaisquer a 1 e a 2, segundo um dado critério c, pode ser realizada somente com a informação fornecida pelo critério c, sem depender de informações de quaisquer outros critérios. Independência em Preferência: esta propriedade é fundamental para a aplicação do método ZAPROS-LM. Esta propriedade pode ser caracterizada considerando o seguinte cenário de decisão, entre duas alternativas a1 e a2 : conjunto total de critérios (família de critérios) é C = {c 1, c 2,..., c n }, M é um subconjunto (subfamília de critérios) de C composto, por exemplo, pelos critérios M = {c i, c j }; M é o subconjunto complementar; Considerando que o desempenho das alternativas a 1 e a 2 em todos os critérios do subconjunto M é idêntico; Considerando conseqüentemente que desempenho das alternativas a 1 e a 2 só é divergente pelos critérios de M; Se a decisão entre a 1 e a 2 puder ser tomada levando em conta apenas o desempenho dos critérios do conjunto M, independente dos desempenhos dos critérios do conjunto M, pode-se afirmar que os critérios do conjunto M são independentes em preferência dentro do conjunto total de critérios C ; 38

41 Pode-se observar, entretanto, que um dado critério c x é independente em preferência em relação um dado critério c y, porém c y não é independente em relação à c x. Quando ambos são independentes entre si, pode-se afirmar que c x e c y são critérios mutuamente independentes em preferência (CLEMEN e REILLY, 2001). Se para todos os critérios de C a condição de independência em preferência puder ser constatada isoladamente, pode-se afirmar que o (i) conjunto de critérios C é independente em preferência e que (ii) todos os seus critérios são mutuamente independentes em preferência. Independência de Ordem Estrutural: em um dado conjunto de critérios C, esta propriedade é caracterizada pela incapacidade de fatores, explícitos e/ou implícitos, influenciarem conjuntamente o desempenho de um subconjunto, ou uma subfamília, de critérios de S, impedindo que seja provocada uma dada redundância de avaliações de desempenho (GoMes, GOMES e ALMEIDA, 2006) Problemáticas Contempladas pelos Métodos AMD Conforme observado por Gomes, Araya e Carignano (2004) e Roy (2004), os métodos de AMD são utilizados para resolver determinados conjuntos de problemas específicos. As quatro principais problemáticas abordadas pelos métodos de AMD são apresentadas no Quadro 2 a seguir. 39

42 Problemáticas dos Métodos de AMD Problemática Notação Comentário Descrição de Alternativas δ ( P. δ ) Seleção da Melhor Alternativa α ( P. α) Classificação de Alternativas β ( P. β ) Ordenação de Alternativas γ ( P. γ ) Consiste na estruturação do problema de decisão através da identificação de alternativas, critérios, avaliações e levantamento de informações, sem que necessariamente seja recomendada ou prescrita uma solução. O objetivo é selecionar a melhor ou as melhores alternativas possíveis (o menor número possível de opções próximas do que seria a ótima). O objetivo é associar cada alternativa a uma classificação ou categoria predefinida. Como exemplo de classificação se poderia classificar as alternativas como: (i) inaceitáveis; (ii) aceitáveis com ressalvas e (iii) aceitáveis sem restrições. O objetivo é conseguir compor uma préordem completa ou parcial de preferência entre alternativas (vide definição a seguir). Quadro 2 Problemáticas contempladas pelos métodos AMD Complementando os conceitos acima descritos, é importante destacar outros dois conceitos relacionados às estruturas de ordenação de preferências (GOMES, ARAYA e CARIGNANO, 2004): 40

43 Pré-ordem completa: é uma estrutura de ordenação de alternativas que considera o princípio da transitividade e o conceito de empate, ou seja, de indiferença entre alternativas; Pré-ordem parcial: generaliza o conceito de pré-ordem completa ao contemplar o conceito de incomparabilidade entre alternativas, ao mesmo tempo em que mantém o princípio de transitividade As Principais Abordagens, Escolas e Métodos AMD Existem várias abordagens distintas para lidar com o problema da modelagem e representação de preferências, problema central do AMD. Destas abordagens derivam-se os vários métodos e técnicas de AMD, permitindo algumas classificações, conforme representado na Figura 2 e descrito a seguir. Figura 2 Principais Abordagens e Escolas dos Métodos AMD Métodos de Superação Méthodes de Surclassement Outranking Methods A conceituação de superação é a seguinte: considerando-se a 1 e a 2 como alternativas do conjunto A de alternativas possíveis, caracteriza-se uma dada relação binária S como uma 41

44 relação de superação, representada por a 1 S a 2 quando: (i) existirem argumentos suficientes para caracterizar que a 1 é no mínimo tão bom ou desejável quanto a 2 ; (ii) se de forma concomitante não existem argumentos para refutar esta conclusão. Além disto, os métodos de superação têm, entre outros elementos em comum, a característica de utilizarem a comparação par a par das alternativas (FIGUEIRA, GRECO e EHRGOTT, 2004). Os métodos de superação também são conhecidos como métodos da Escola Francesa de AMD, sendo os principais relacionados a seguir, conforme descrito em Gomes, Araya e Carignano (2004) e Figueira, Greco e Ehrgott (2004). Métodos ELECTRE Elimination et Choix Traduisant la Réalité (ELECTRE I, IS, II, III, IV e TRI) Métodos PROMÉTHÉE Preference Ranking Organization Method for Enrichments Evaluations (PROMÉTHÉE I, II, III e IV) Métodos de Síntese Utilidade Multiatributo Um bom exemplo desta abordagem é a visão clássica da modelagem de preferências que deriva dos estudos de economia, mas precisamente da Teoria da Utilidade, através dos trabalhos de Neumann e Morgenstern (1943) e Fishburn (1970), através do conceito de Função Utilidade. Através deste conceito mede-se a preferência por uma dada alternativa a1, pelo retorno de uma função utilidade aplicada a esta alternativa, U(a 1 ). Quanto maior o valor da função utilidade U(a 1 ) maior a preferência, o desejo, pela alternativa a 1. É importante também destacar que nesta visão clássica da função utilidade, esta é, em geral, calculada através de um processo de soma, que agrega os valores de cada critério de avaliação, considerando o peso de cada um no processo de avaliação (FIGUEIRA, GRECO e EHRGOTT, 2004; GOMES, 2007). 42

45 Este tipo de abordagem, que tenta atribuir um valor numérico à avaliação de preferência, é a característica essencial dos Métodos de Síntese, também conhecidos como métodos da Escola Americana de AMD, sendo os principais relacionados a seguir, conforme descrito em Gomes, Araya e Carignano (2004) e Figueira, Greco e Ehrgott (2004). Teoria da Utilidade Multiatributo MAUT Multiatributte Utility Theory (KEENEY e RAIFFA, 1976). Método da Análise Hierárquica AHP Analytic Hierarchy Process (SAATY, 1980). Método MACBETH Measuring Attractiveness by Categorical Based Evolution Technique (BANA E COSTA, VANSNICK, 1999) Métodos Híbridos e Não Clássicos Além dos métodos de superação e síntese, existem vários outros métodos e abordagens de ASD. Aqui se destacam: Método TODIM Tomada de Decisão Interativa e Multicritério. É um método híbrido que contempla conceitos tanto de superação quanto de síntese, além contemplar os conceitos da Teoria dos Prospectos (KAHNEMAN e TVERSKY, 1974) o que permite a este método levar em consideração como decisões humanas são tomadas diante riscos (GOMES, ARAYA e CARIGNANO, 2004). Abordagem da Dominância Baseada em Conjuntos Aproximativos DRSA Dominance-based Rough Set Approach to Multiple-criteria Classification (GRECO, MATARAZZO e STOWINSKI, 2004) Métodos da Análise Verbal de Decisões Verbal Decision Analysis. São métodos baseados em informações qualitativas expressas em linguagem natural. Estes métodos tiveram origem nos trabalhos do pesquisador russo Oleg Larichev ( ), um dos 43

46 pioneiros no estudo dos métodos multicritério de apoio à decisão (FIGUEIRA, GRECO e EHRGOTT, 2004). Além do ZAPROS-LM, selecionado para aplicação neste projeto de pesquisa e mais adiante detalhado, destacam-se os seguintes métodos de análise verbal de decisões: ORCLASS Ordinal Classification. Método multicritério para a classificação de alternativas multiatributo (LARICHEV e MOSHKOVICH, 1997); PACON Paired Compensation. Método multicritério pára a seleção da melhor alternativa (LARICHEV e MOSHKOVICH, 1997); ZAPROS III Evolução recente do ZAPROS-LM com objetivo de garantir alto nível de compatibilidade com aplicações reais. Como seu antecessor, o ZAPROS-III também se destina à obtenção de uma ordenação parcial de alternativas multiatributo reais, porém demanda por um número muito maior de interações com o decisor para comparações entre critérios e explicitação de preferências (MOSHKOVICH, MECHITOV e OLSON, 2004). STEP-ZAPROS Este métodos é outra evolução recente do ZAPROS-LM. Como no método ZAPROS-III, pode demandar, ou não, um número maior de entrevistas com o decisor do que o método original, porém dentro de um processo interativo específico em três etapas, pretende realizar novas entrevistas com o decisor somente quando necessárias, o que provoca um melhor desempenho do método (MOSHKOVICH, MECHITOV e OLSON, 2004) Comparação de Métodos de AMD Na obra de Larichev e Olson (2001), estes autores apresentam uma resumida confrontação entre alguns dos principais métodos AMD, confrontando os argumentos de defensores e 44

47 opositores. Embora a referida comparação não esgote as características, vantagens e desvantagens dos métodos citados, é uma fonte interessante de consulta pois propicia uma visão geral. O referido confronto é parcialmente reproduzido no Quadro 3 a seguir. Existem, entretanto, vários outros trabalhos que procuram classificar e identificar a melhor aplicação ou adequação dos diversos métodos de AMD. Conforme consta em Gomes (2007), para se obter uma visão abrangente dos vários métodos existentes, recomenda-se consultar, entre outros, os trabalhos de Clímaco (1997) e Triantaphyllou (2000), podendo-se citar também o trabalho de Ozernoy (1992). Confrontação entre alguns dos principais métodos de AMD Método Argumentos Prós Argumentos Contras MAUT Possui forte base matemática, fornecendo uma robusta justificativa para o tipo de função utilidade usada para agregação da utilidade unitária de cada critério; Diferentes tipos de condições de independência podem ser assumidos; O envolvimento do DE é necessário para elaborar a função utilidade, porém após esta definição é possível comparar várias alternativas, já existentes e/ou novas; Quando existem alternativas baseadas em preferências subjetivas, ou quando o número de alternativas é grande, novas alternativas podem ser geradas a partir das originais. As questões apresentadas aos DE não possuem tratamento para justificação psicológica. Muitas questões podem ser de difícil compreensão pelos DE; Os DE precisam de um algum tipo de capacitação ou treinamento especial para que os procedimentos da MAUT possam ser usados adequadamente. 45

48 Confrontação entre alguns dos principais métodos de AMD Método Argumentos Prós Argumentos Contras Eventuais imprecisões são tratadas por procedimentos de análise de sensibilidade. AHP Orientado às alternativas reais do problema em questão; Amplamente utilizado no mundo devido à facilidade do seu processo de comparação de alternativas; Comparação paritária de critérios é a base para definição de pesos; Quando a quantidade de alternativas é pequena e os critérios são de natureza quantitativa, e em número reduzido, a aplicação do método foca diretamente o objetivo, a meta da decisão. Propicia uma verificação do quanto repostas de um DE variam em comparação a respostas aleatórias. A fórmula de agregação, tanto para critérios quanto para alternativas, não possui uma base formal, em especial nos casos onde existe uma função utilidade não linear nas escalas dos critérios de avaliação; O procedimento de transformação de comparações qualitativas em números é diferente para cada DE, e as diferenças podem ser grandes; É impossível, no procedimento de avaliação, se encontrar os inevitáveis erros humanos, exceto respostas inconsistentes do DE; Requer que o DE receba explicações especiais para que possa realizar, com mais precisão, comparações quanto à importância de critérios. As preferências do DE são medidas em um único momento específico no tempo, sem possibilidade de serem alterada ao longo do processo, como fruto de um aprendizado posterior. Métodos de Superação O procedimento de comparação par a par de alternativas é realizado para Não existe uma justificativa formal para a abordagem destes métodos; 46

49 Confrontação entre alguns dos principais métodos de AMD Método Argumentos Prós Argumentos Contras Superação medir o comprometimento requerido para seleção da melhor alternativa; A meta da análise é a construção de uma regra de decisão subjetiva; Mecanismos especiais, como vetos e condições de incomparabilidade, evitam o processo de compensação, que existe em outros métodos, onde um desempenho ruim em um critério é compensado pelo desempenho excepcional em outro critério; Ao longo do processo, focam e utilizam mecanismos de aprendizado e as relações de superação são criadas baseadas em diferenças substanciais entre alternativas; As características anteriores citadas permitem que a análise de sensibilidade seja dispensada. para a abordagem destes métodos; Não propiciam condições de teste para verificação de dependência entre critérios; Eventuais erros nas avaliações do DE não podem ser identificados; O processo de definição de peso dos critérios é realizado de modo questionável e pode influenciar o resultado da decisão; Os procedimentos de concordância, discordância e veto, geralmente não são bem compreendidos pelo DE durante entrevistas; Diante de um caso de possível intransitividade, não existe uma base lógica que possibilite ao DE escolher uma, ou várias alternativas, de um ciclo de relações de superação. Métodos de Análise Verbal de Decisões Possuem sustentação matemática e psicológica; Em todo o ciclo, em todos estágios, o DE e demais agentes de decisão usam a linguagem natural; Estes métodos possuem mecanismos para verificar a independência entre critérios e procedimentos para lidar Existem algumas situações em que a incomparabilidade não permite que seja definida a melhor alternativa; Não é possível garantir que algum especialista possa escolher a melhor alternativa dentre aquelas apontadas após a aplicação dos métodos. A regra de decisão estabelecida pela 47

50 Confrontação entre alguns dos principais métodos de AMD Método Argumentos Prós Argumentos Contras com este problema, caso constatado; Possibilidades e limitações humanas para processar e lidar com as informações são contempladas; aplicação dos métodos pode não ser decisiva o suficiente, e isto pode ser um problema nos casos em que se precisa de uma decisão rapidamente. Possuem procedimentos especiais para verificar eventuais contradições ou erros ao se explicitar preferências do DE; Podem ser utilizados pelo DE para aprendizado sobre as compensações possíveis entre as alternativas. Quadro 3 Comparação resumida entre métodos AMD Dominância e Conjunto Ótimo de Pareto Segundo vários autores (CLEMEN e REILLY, 2001; HAMMOND, KEENEY e RAIFFA, 2004; MOSHKOVICH, MECHITO e OLSON, 2002), outros dois conceitos bastante populares, porém muito importantes no estudo sobre AMD, são os conceitos de dominância, em especial em processos de avaliação qualitativa de alternativas (LARICHEV e MOSHKOVICH, 1997) e de conjunto ótimo de Pareto. Seguem abaixo as definições: Dadas duas alternativas a x, a y do conjunto A={a 1,... a m } e o conjunto de critérios de avaliação C={c 1,.., c n }, pode-se afirmar que a alternativa a x não é menos desejada que alternativa a y se: para cada critério i=1..n de C, o desempenho de c i (a x ) não for menos desejado que o desempenho de c i (a y ); 48

51 Considerando que a condição acima seja verdadeira e se, além desta, pelo menos em um critério i de C o desempenho de c i (a x ) for mais desejado do que o desempenho de c i (a y ), pode-se afirmar que a alternativa a x domina a alternativa a y. O subconjunto P de alternativas de C, formado exclusivamente pelas alternativas que não são dominadas por qualquer outra alternativa de C, é denominado conjunto de ótimo de Pareto. Quando uma alternativa é dominada por outra, não tem condições de disputar a preferência com a dominante, dado que é tão boa quanto a dominante em todos os critérios, exceto em um no qual sua avaliação é pior. Esta é a regra conhecida como regra da dominância. A aplicação desta regra, como método de avaliação de alternativas em geral não leva à solução do problema, mas é muito útil para reduzir o conjunto inicial de alternativas a serem analisadas (HAMMOND, KEENEY e RAIFFA, 2004). É importante observar que a regra da dominância, para ser adequadamente aplicada, exige a independência em preferência entre critérios (LARICHEV e MOSHKOVICH, 1997) Métodos de Análise Verbal de Decisões Os métodos de Análise Verbal de Decisões VDA (Verbal Decision Analysis) são fundamentalmente baseados nas descrições verbais dos problemas decisórios (Gomes, 2007). Os métodos VDA, em geral, têm como objetivo serem transparentes para o DE, utilizando exclusivamente informações verbais qualitativas para avaliação de critérios e alternativas, expressas em escalas ordinais de avaliação. Os métodos de VDA não fazem uso de recursos de conversão de variáveis qualitativas em valores numéricos e, conseqüentemente, não fazem uso de operações quantitativas, como 49

52 adição ou multiplicação, no processo de avaliação e/ou ordenação das alternativas. Ao invés de operações quantitativas complexas os métodos VDA pretendem fazer uso de operações e procedimentos simples, claros e compreensíveis pelos DE (ASHIKHMIN e FUREMS, 2005). Os métodos VDA são métodos cuja abordagem comum é baseada em estudos sobre os aspectos físicos e psicológicos da capacidade humana de lidar e processar informações, levando em conta suas limitações, possibilidades e peculiaridades. São métodos que focam em especial o comportamento do DE, tanto no processo de descoberta e explicitação de preferências, como no processo de TD (LARICHEV e OLSON, 2001). Os métodos VDA são métodos de alto nível de abstração, adequados para tratar problemas não estruturados e lidar com informações imprecisas e incertas. São métodos que permitem que o DE foque nos aspectos de alto nível da decisão. Os métodos VDA permitem que seja dispensado o imenso esforço para se obter estimativas quantitativas detalhadas (como por exemplo: custos futuros), geralmente estimativas imprecisas e incertas neste tipo de problema, no qual em muitas ocasiões tem-se pouco, restrito ou limitado conhecimento sobre o problema e como avaliar adequadamente alternativas (LARICHEV e OLSON, 2001) Características Gerais dos Problemas Não Estruturados De acordo com o trabalho de Larichev e Moshkovich (1997), problemas não estruturados, em geral, possuem pelo menos uma ou várias das características relacionadas a seguir: São completamente novos para o DE, ou no mínimo possuem inúmeras características diferentes dos problemas anteriores da mesma natureza ou assunto. Em tempo de tomada de decisão as informações são incompletas, fazendo com que as alternativas sejam indefinidas. 50

53 A decisão é norteada pela intuição e convicção do DE sobre a ocorrência de possíveis eventos, dado que do DE somente estimativas genéricas podem ser elaboradas sobre as alternativas, a partir de suas preferências subjetivas. A avaliação das alternativas através dos critérios é feita de forma qualitativa em linguagem natural, através de escalas ordinais. A formulação ou expressão do problema é elaborada usualmente em linguagem natural, sob forte influência pela maneira como o problema é descrito ou modelado. A descrição do problema pode influenciar como o DE e demais agentes de decisão reagem ao problema. Em geral, somente se consegue avaliar alternativas, à luz de determinados critérios, através de especialistas, freqüentemente de forma relativa Validade Psicológica das Operações para Tomada de Decisão Larichev e Moshkovich (1997) em suas pesquisas identificaram três grupos de operações elementares, de processamento de informações, realizadas pelas pessoas para construir regras em tomadas de decisão baseadas em múltiplos critérios: (i) (ii) (iii) operações sobre as informações dos critérios; operações de avaliação de alternativas através dos critérios; operações sobre as informações das alternativas. Considerando os estudos e pesquisas sobre a confiabilidade e limitações do comportamento humano, ao realizar tais operações, estes pesquisadores identificaram um conjunto de seis (6) avaliações possíveis, sobre a validade e adequação psicológica de tais operações, 51

54 considerando a execução destas operações por um DE, em tempo de tomada decisão, conforme descrito no Quadro 4, exibido a seguir, extraído do trabalho de Larichev e Moshkovich (1997). Avaliação das Operações do Processamento Humano de Informações Avaliação Definição Código Complexa Admissível Admissível para Pequenas Dimensões Incerta Incerteza- Complexa Incerteza- Admissível São operações de processamento de informações nas quais o DE demonstra inconsistência e faz uso de estratégias cognitivas simplificadas para realizá-las, tais como desconsiderar alguns critérios. São operações de processamento de informações que DE consegue realizar demonstrando apenas pequenas inconsistências e fazendo uso de estratégias cognitivas complexas, como por exemplo a combinação de avaliações de critérios. São operações de processamento de informações que o DE consegue realizar de modo confiável, apenas se a quantidade de elementos (critérios, alternativas, avaliações) for reduzida. Se a quantidade de elementos aumentar, as operações assim classificadas se tornam muito mais difíceis e não confiáveis. São operações de processamento de informações sobre as quais não existem suficientes estudos e pesquisas para caracterizá-las adequadamente. São operações de processamento de informações incertas que podem, entretanto, ser percebidas como complexas, por analogia com fatos já conhecidos. São operações de processamento de informações incertas que podem, entretanto, ser percebidas como admissíveis, por analogia com fatos já conhecidos. C A ASZ U UC UA Quadro 4 Avaliação das operações do processamento humano de informações 52

55 Com relação à validade psicológica das várias operações elementares que compõem os métodos de tomada de decisão multicritério e de explicitação de informações, o Quadro 5, também extraído do trabalho de Larichev e Moshkovich (1997), resume, segundo estes autores, a validade psicológica destas operações elementares: Avaliação Psicológica das Operações em Métodos AMD Índice Operação Elementar Avaliação 1 Operações sobre Critérios 1.1 Ordenação por (valor) utilidade. A 1.2 Atribuição quantitativa de pesos a critérios. C 1.3 Decomposição de critérios complexos em critérios mais simples. ASZ 2 Operações sobre Avaliação de Alternativas sobre Critérios 2.1 Atribuição de um equivalente quantitativo a uma avaliação qualitativa, através de um critério. UC 2.2 Determinação quantitativa do equivalente a uma loteria/estimativa. C Comparação qualitativa entre duas avaliações derivadas de duas escalas de avaliação de critérios. Determinação do valor quantitativo da compensação (tradeoff) entre dois critérios de avaliação. A UC 2.5 Determinação do nível de satisfação através de um dado critério. UA 2.6 Nomeação de probabilidade para avaliação de critério. C 3 Operações sobre as Alternativas Comparação entre duas alternativas percebidas como um conjunto de avaliações através de critérios, e seleção da melhor alternativa. Comparação entre duas alternativas percebidas como um todo e a seleção da melhor alternativa. ASZ UA 3.3 Nomeação de avaliações probabilísticas de alternativas. C 53

56 Avaliação Psicológica das Operações em Métodos AMD Índice Operação Elementar Avaliação 3.4 Atribuição de alternativas à classes de decisão. ASZ 3.5 Avaliação quantitativa de utilidade. C 3.6 Decomposição de alternativas complexas em alternativas mais simples. ASZ 3.7 Comparação qualitativa entre as probabilidades de duas alternativas. A Quadro 5 Avaliação psicológica das operações em métodos AMD Pode-se observar que das dezesseis (16) operações elementares descritas no Quadro 5, somente três (3) são consideradas admissíveis e outras quatro (4) admissíveis desde que em problemas quantidade reduzida de parâmetros. Ou seja, somente sete (7) das dezesseis (16) operações elementares, segundo a análise de Larichev e Moshkovich (1997), podem ser realizadas, do ponto de vista da validade psicológica, de modo confiável e estável por um DE. Estes pesquisadores argumentam que existem duas razões básicas para que seres humanos tenham dificuldade nestas operações: (i) Escalas de avaliação inadequadas, onde se tenta converter avaliações qualitativas em números; (ii) A memória de curta duração dos seres humanos, é capaz produzir resultados consistentes e estáveis com uma quantidade reduzida de parâmetros, mas ao ser confrontada com um grande volume de parâmetros, devida à sua limitação natural, produz resultados não confiáveis, contraditórios e inconsistentes. 54

57 Larichev e Moshkovich (1997) concluíram que: O sistema humano de processamento de informações é capaz de lidar, de modo consistente e confiável, com problemas que envolvam múltiplos fatores, desde a quantidade de fatores seja mantida pequena, por exemplo, problemas com dois a quatro fatores. O ser humano, para lidar com problemas de múltiplos fatores, precisa utilizar heurísticas, que em sua maioria são positivas, mas que, em determinadas condições, podem levar a resultados inadequados, inconsistentes e contraditórios. Os atuais e complexos problemas de decisão, com os quais os DE precisam lidar, são fortes candidatos à interpretação e condução equivocada, devido aos erros decorrentes da utilização inadequada de heurísticas, cujos mecanismos tentam ajustá-las às limitações naturais do sistema humano de processamento de informações. Dada tais considerações, quando lidamos com problemas de decisão não estruturados, é preferível se obter das pessoas informações qualitativas Decisão Baseada em Avaliações Verbais Qualitativas Nos trabalhos de Larichev e Moshkovich (1997) e Moshkovich, Mechitov e Olson (2002), conclui-se que os métodos de AMD, para lidar com problemas não estruturados, de natureza essencialmente qualitativa, devem atender aos seguintes requisitos: Considerar as limitações do sistema humano de processamento de informações; Considerar a validade psicológica das operações sobre as informações para análise e tomada de decisão; 55

58 Usar uma linguagem para descrição do problema que seja natural para o DE; Implementar procedimentos psicologicamente válidos para avaliação de critérios e explicitação de preferências; Implementar mecanismos de verificação da consistência das informações fornecidas pelo DE; Devem ser transparentes para o DE e devem prover explicações sobre os resultado obtidos com sua aplicação Método ZAPROS-LM Nos anos 80, sob a liderança de Oleg Larichev ( ), um grupo de pesquisadores russos começou a desenvolver as principais idéias que convergiram para a criação do método ZAPROS-LM, cuja primeira versão completa foi apresentada em inglês em 1995, em artigo publicado no European Journal of Operational Research (LARICHEV e MOSHKOVICH, 1995). ZAPROS-LM é uma abreviação de palavras em russo com o seguinte significado: procedimentos fechados próximos a situações de referência, seguido das iniciais dos pesquisadores, Larichev e Moshkovich. O método ZAPROS-LM se destina à ordenação de alternativas, sendo baseado em: (i) avaliações em escalas verbais ordinais e (ii) na compensação ordinal (ordinal tradeoff) decorrente de comparações paritárias entre critérios. Estas comparações são realizadas entre graduações de avaliação de critérios, em condições especiais próximos a duas situações de referência: as melhores e piores avaliações possíveis (MOSHKOVICH, MECHITOV e 56

59 OLSON, 2002). Através destas comparações, considerando alternativas hipotéticas, o método constrói uma escala, denominada escala ordinal de junção (joint ordinal scale JOS), através da qual o método ordenará as alternativas reais do problema de decisão. O ZAPROS-LM é um método que atende aos requisitos necessários para lidar com problemas não estruturados e de natureza qualitativa. Como já mencionado, este método requer que os princípios de transitividade e independência em preferência entre critérios sejam observados. Para isso, o método contempla mecanismos próprios para verificação estes requisitos. Os principais conceitos do método serão detalhados a seguir Formulação do problema de ordenação Para o pleno entendimento do ZAPROS-LM, é importante compreender a formulação do problema para o qual este método foi concebido. A formulação apresentada a seguir foi extraída de Moshkovich, Mechitov e Olson (2002): Dado um conjunto de n critérios para avaliação de alternativas; Xi é um conjunto finito dos possíveis valores verbais (graduações) na escala ordinal do critério i = 1,..n, onde X i = n i. O conjunto de todos os possíveis vetores no espaço de n critérios é X = = Xi. A={a 1 ; a 2,... a m } X é o subconjunto de todos os vetores de X que correspondem a alternativas reais a serem avaliadas. Problema: ordenar as alternativas de A com base nas preferências do DE. n i 1 57

60 Escalas ordinais de avaliação qualitativa de critérios Conforme as especificações do ZAPROS-LM, descritas em Larichev e Moshkovich (1997) e Moshkovich, Mechitov e Olson (2002), cada critério deve possuir sua escala ordinal de avaliação qualitativa. Os critérios podem ter escalas e/ou quantidades diferentes de valores verbais ou graus de avaliação. Entretanto, todos os valores verbais, ou graduações, das escalas, de todos os critérios, devem ser construídos obedecendo a um determinado padrão. Este padrão estabelece que todas os valores verbais, ou graduações, devem possuir um prefixo, composto por: (i) uma letra para identificação do critério e (ii) um número inteiro para identificação da graduação. Este prefixo deve ser inequívoco e único para cada graduação. Além disso, pelo padrão, as graduações devem ser listadas e prefixadas numericamente a partir do valor 1 (um), de forma inversa ao valor qualitativo da graduação, para o problema em questão. Como o padrão de identificação é essencial para a compreensão e utilização do método, para facilitar o entendimento, a seguir é apresentado um exemplo de aplicação do mesmo. Supondo um processo de escolha de uma nova cidade para se investir em um dado negócio, onde se leve em conta três critérios: (a) qualidade ambiental com 3 graduações; (b) distância dos grandes centros urbanos com 4 graduações e (c) isenção de impostos municipais, também com 4 graduações. Estas graduações, conforme o padrão descrito, devem ser identificadas da forma demonstrada no Quadro 6. Ou seja, quanto maior o número no prefixo, menor o valor qualitativo do resultado para o caso, e vice-versa. 58

61 Escala do Critério A Qualidade Ambiental Escala do Critério B Distância dos Grandes Centros Urbanos Escala do Critério C Incentivos Municipais A1: alta B1: muito curta, até 40km C1: Ótimos: crédito+isenção+terra A2: média B2: curta, de 41 a 80km C2: Razoáveis: crédito+ isenção A3: inadequada B3: média, de 81 a 150 km C3: Escassos: só crédito B4: grande, acima 151km. C4: Ruim: sem incentivos Quadro 6 Exemplos de escalas ordinais para uso com o ZAPROS-LM Situações de Referência Dado um conjunto C de critérios C={c 1, c 2,..., c n } para avaliação de alternativas, denominase situação de referência as condições onde a avaliação de uma alternativa hipotética, em todos os critérios, teria os melhores ou piores resultados possíveis. Como conseqüência desta definição tem-se que para qualquer conjunto C de critérios (dois ou mais) existem duas situações de referência, doravante denominadas SR, descritas a seguir. Primeira SR - Os melhores resultados possíveis em todos os critérios. Considerando o exemplo apresentado anteriormente, referente aos critérios das tabelas 6, a primeira SR seria uma alternativa representada pelo seguinte vetor de resultados: 1ª SR = {A1; B1; C1}. Segunda SR - De forma análoga, representa os piores resultados possíveis em todos os critérios. Usando o mesmo exemplo, a segunda SR seria uma alternativa representada pelo seguinte vetor de resultados: 2ª SR = {A3; B3; C3} Explicitação de Preferências A explicitação de preferências do DE é materializada através da construção da escala de junção ordinal (joint ordinal scale JOS), doravante denominada apenas como JOS. Esta escala contemplará todos os critérios e todas suas respectivas graduações (valores verbais), ordenadas segundo as preferências do DE, ou seja, segundo a importância que o DE dará a 59

62 cada possível avaliação de cada critério. Como será detalhado mais adiante, o método preconiza, para explicitação das preferências, a construção de duas instâncias da JOS, cada uma construída próxima a uma das situações de referência. Para construir a JOS, próxima a 1ª SR, o método estabelece que o DE deverá comparar pares de alternativas hipotéticas, representadas por vetores de Y X, onde cada vetor de Y possui os melhores resultados possíveis em cada critério, exceto em um. Considerando o exemplo apresentado anteriormente, referente aos critérios das tabelas 6, o conjunto de vetores Y (também denominado L1), próximo a 1ª SR, seria composto pelas seguintes alternativas hipotéticas, representadas por seus respectivos prefixos de identificação: {A2; B1; C1} {A1; B4; C1} {A3; B1; C1} {A1; B1; C2} {A1; B2; C1} {A1; B1; C3} {A1; B3; C1} {A1; B1; C4} Ao DE serão feitas perguntas, comprando alternativas hipotéticas próximas à 1ª SR. Considerando o exemplo dado anteriormente, o DE deverá responder, por exemplo, ao seguinte questionamento, representando a comparação ente: {A2; B1; C1} x {A1; B1; C2}. Considerando (i) uma cidade com média qualidade ambiental, localizada a curta distância de um grande centro urbano, com ótimos incentivos municipais e (ii) uma cidade com alta qualidade ambiental, também localizada a curta distância de um grande centro e incentivos razoáveis, qual seria sua escolha? Para materializar o resultado da comparação, par a par, de cada alternativa hipotética próxima a 1ª SR, será gerada uma matriz de resultados, onde o cruzamento de cada linha-coluna 60

63 corresponderá a uma comparação ordinal. Como para cada comparação somente um elemento do vetor é diferente do melhor resultado possível, a matriz poderá fazer referência somente ao elemento divergente. Baseado no exemplo anterior a matriz, para construção da JOS, próxima a 1ª SR, poderia ser representada como no Quadro 7. Observa-se que na matriz podem ser suprimidas também as referências às melhores avaliações possíveis de cada critério, dado que as mesmas são equivalentes em termos de desejabilidade pelo método. Critérios Avaliações Média Qualidade inadequada Curta, de 41 a 80km Média, de 81 a 150 km Grande, acima de 151km Razoáveis: crédito+ isenção Escassos: só crédito Ruim: sem incentivos A2 A3 B2 B3 B4 C2 C3 C4 Qualidade A2: Média. A2 A2 A2 A2 A2 Ambiental A3: Inadequada. A3 Distância dos B2: Curta, 41 a 80km. B2 B2 Grandes Centros B3: Média, 81 a 150km. B3 B3 Urbanos B4: Grande, acima de 151km. B4 Incentivos Municipais C2: Razoáveis:crédito+isenção C2 C2 C3: Escassos: só crédito C3 C3 C4: Ruim: sem incentivos C4 Quadro 7 Matriz de comparação de critérios JOS - 1ª SR Cada célula da matriz representada na tabela 7 conterá o resultado da comparação entre as duas alternativas hipotéticas. Supondo que x e y representem os vetores hipotéticos correspondentes, as respostas do DE poderão ser três: x φ y ; y φ x ou x y. Ou seja, pelo método somente são mapeadas as relações de preferência estrita ou indiferença. Na tabela 7 acima foi mapeada uma possível resposta à pergunta dada como exemplo, na célula que corresponde à comparação das avaliações de critérios A2 x C2, no caso a suposta resposta do DE foi sua preferência pela alternativa que corresponde ao vetor {A2; B1; C1}. 61

64 Pode-se observar que somente é necessário elaborar as comparações referentes às células que correspondem à área superior à diagonal da referida matriz, porque devido à simetria das relações o resultado da comparação entre {A2; B1; C1} e {A1; B1; C2} é o mesmo que entre {A1; B1; C2} e {A2; B1; C1}. Além disso, também se pode notar que os resultados de algumas comparações são inferidos automaticamente devido à transitividade das relações. Na tabela 7 acima, este é o caso das células que representam o cruzamento de avaliações de um mesmo critério, por exemplo, A2 x A3, onde obviamente a escolha seria pela avaliação A2. Nestas situações é recomendado se diferenciar a representação desta escolha. No tabela 7, de exemplo, este tipo de inferência por transitividade foi representado pelo conteúdo da célula ser sublinhado. Para buscar a garantia da validade psicológica das respostas do DE, e a necessária consistência das mesmas, o método estabelece que cada comparação deverá ser realizada, no mínimo, duas vezes. Este procedimento é denominado de dupla verificação (double check) e, caso encontrada inconsistências, estas deverão ser resolvidas junto ao DE Fechamento de Transitividade (Transitive Closure) Baseado na premissa de que as preferências do DE são necessariamente transitivas, este procedimento é realizado ao longo do processo de explicitação de preferências. Após uma resposta do DE à comparação de duas alternativas, o procedimento consiste em inferir e/ou verificar as possíveis relações de preferência entre outras alternativas do conjunto, com resultados piores, ou indiferentes, nos mesmos critérios ou, se for o caso, identificar inconsistências e provocar, junto ao DE, as correções necessárias. No exemplo representado na tabela 7 acima, este foi o procedimento aplicado ao cruzamento de A2 x C3 e A2 x C4, dada à suposta resposta do DE, escolhendo A2 ao questionamento do exemplo, A2 x C2. 62

65 Construção da Escala Ordinal de Junção A escala de junção ordinal, próxima à 1ª SR, será construída a partir da melhor situação hipotética possível, onde todos os critérios possuem a melhor avaliação, seguida em ordem decrescente de importância pelos critérios priorizados. A importância de cada critério, e sua correspondente posição de classificação na JOS, são determinadas pela regra da dominância, que é implementada pelo procedimento a seguir: Primeiro passo: na posição nº 1, são colocados todas as avaliações que correspondem à 1ª SR, ou seja, todas as melhores avaliações possíveis, em todos os critérios (as não dominadas). Estas avaliações serão então desconsideradas doravante. Segundo passo: selecionam-se as atuais avaliações dominantes, aquelas que possuem a maior quantidade de relações de preferência estrita, ou seja, a maior quantidade de ocorrências na matriz de comparação de critérios do Quadro 7. A este conjunto de avaliações é atribuído a 2ª posição na classificação. Estas avaliações serão então desconsideradas do procedimento. O procedimento prossegue, assim por diante, repetindo o passo anterior, até que o último grupo de avaliação de critérios dominados seja classificado. Com este procedimento, por fim, será elaborada a escala ordinal de junção, como a do exemplo hipotético apresentado no Quadro 8. Grupos de Avaliações de Igual Importância Posição na JOS Vetores Correspondentes Avaliações em Destaque A1; B1; C1 1 {A1; B1; C1} A1; B1; C1 A2 2 {A2; B1; C1} A2 B2;C2 3 {A1; B2; C1} {A1; B1; C2} B2 C2 63

66 Grupos de Avaliações de Igual Importância Posição na JOS Vetores Correspondentes Avaliações em Destaque C3 4 {A1; B1; C3} C3 B3 5 {A1; B3; C1} B3 A3 6 {A3; B1; C1} A3 B4; C4 7 {A1; B4; C1} {A1; B1; C4} B4 C4 Quadro 8 - JOS 1ª SR Fechamento de Transitividade (Transitive Closure) Baseado na premissa de que as preferências do DE são necessariamente transitivas, este procedimento é realizado ao longo do processo de explicitação de preferências. Após uma resposta do DE à comparação de duas alternativas, o procedimento consiste em inferir e/ou verificar a transitividade nas possíveis relações de preferência entre outros critérios ou, se for o caso, identificar inconsistências e provocar as correções necessárias. No exemplo representado na tabela 8 acima, este foi o procedimento aplicado ao cruzamento de A2 x C3 e A2 x C4, dada à suposta resposta do DE, escolhendo A2 ao questionamento do exemplo dado Verificação de Independência em Preferência entre critérios Para esta verificação o método estabelece que todo o procedimento de explicitação de preferências do DE, com relação aos critérios e suas respectivas avaliações, realizado próximo à 1ª SR, seja integralmente repetido, de modo análogo, agora com alternativas hipotéticas próximas da 2ª SR. Se a escala de junção ordinal obtida próxima à 2ª SR for idêntica à gerada próxima à 1ª SR, o método considera que existe independência em preferência para todo o conjunto de critérios da decisão em análise. Caso as escalas geradas apresentem uma 64

67 ordenação de critérios diferente, a independência em preferência provavelmente não foi respeitada e as inconsistências decorrentes deverão ser resolvidas junto ao DE Avaliação das Alternativas Reais A validade da aplicação da JOS como ferramenta de medição das preferências do DE está demonstrada em Larichev e Moshkovich (1995). Aqui serão reproduzidas, apenas, as definições necessárias ao entendimento da aplicação da JOS, extraídas de Moshkovich, Mechitov e Olson (2002). A escala de junção ordinal JOS, próxima à 1º SR, é uma ordenação completa de vetores de Y, onde Y é um subconjunto de vetores de X, com todas as melhores avaliações possíveis, exceto uma. Esta ordenação completa significa que para cada x, y Y x φ y ou y φ x ou x y. Definição 1: considerando a existência de uma JOS válida, uma alternativa a é não menos desejada do que uma alternativa b, se para cada avaliação de critério de a puder ser encontrada em b uma única avaliação de critério não mais desejada. Para implementação da definição acima se pode considerar uma função JOS(xi) que retornará a posição na JOS, correspondente à avaliação do critério x i. Exemplo, considerando a JOS apresentada na tabela 8 acima: JOS(B2) = 3. Utilizando a função JOS(xi), um modo de implementar a regra acima é através da substituição de cada avaliação de critério por sua correspondente posição na JOS, em cada vetor representando uma alternativa real. Na seqüência os elementos em cada um dos vetores devem ser reorganizados em ordem ascendente de preferência, de modo que JOS(x 1 ) JOS(x 2 )... JOS(x n ). 65

68 Com a ordenação acima, seguinte regra de comparação pode ser aplicada para avaliação das alternativas reais (Moshkovich, Mechitov e Olson, 2002): Definição 2: uma alternativa a é não menos desejável que uma alternativa b, se para cada elemento i =1,..,n puder ser contatado que JOS(a 1 ) JOS(b 1 ). Matriz de Avaliação das Alternativas Reais com Base na JOS Para aplicar a regra de avaliação das alternativas reais, uma das possíveis soluções é a realização do procedimento descrito a seguir, que utiliza a matriz de avaliação das alternativas reais, implementada no Quadro 9, uma adaptação das tabelas encontradas em Larichev e Moshkovich (1995) e Moshkovich, Mechitov e Olson (2002). Considerando como exemplo o problema de escolha de uma cidade para investimento, e supondo que as cidades de Saquarema, Itaboraí, Cantagalo e Teresópolis, são alternativas reais, estas deverão ser mapeadas para a coluna A do Quadro 9, assim como seus respectivos desempenhos em cada critério de avaliação, mapeados como vetores na coluna B; Para cada alternativa será mapeado para a coluna C, um vetor correspondente às posições de cada uma de suas avaliações na JOS, usando a função JOS(x i ); O vetor mapeado na coluna C será copiado e reorganizado na coluna D, ordenando-se seus elementos em ordem crescente, da direita para a esquerda. Aplicando-se aos vetores da coluna D a regra de avaliação correspondente à definição 2 acima, o resultado será retratado na coluna E. No exemplo dado, percebe-se que a alternativa correspondente à cidade de Teresópolis teve a melhor avaliação segundo a JOS, Cantagalo e Itaboraí empataram na segunda posição e Saquarema ficou com a terceira e última posição. 66

69 Conforme proposto por Larichev e Moshkovich (1997), quatro abordagens clássicas podem ser utilizadas para ordenação final dos vetores correspondentes às alternativas reais, e os resultados exibidos na coluna E: (i) (ii) (iii) (iv) Seleção seqüencial dos vetores não dominados; Seleção seqüencial dos vetores dominados e posterior inversão de ordenação; Seleção seqüencial dos vetores que dominam o máximo de outros vetores; Seleção seqüencial dos vetores que são dominadas pelo mínimo de outros vetore. Avaliação de Alternativas Reais A B C D E Alternativas Reais Vetor Original de Avaliações Vetor de Avaliações {JOS(x1),..,JOS(xn)} Vetor de Avaliações Reordenado Ordenação Final (Rank) Saquarema {A1;B3;C3} {1,5,4} {1,4,5} 3 Itaboraí {A3;B2;C1} {6,3,1} {1,3,6} 2 Cantagalo {A1;B4;C2} {1,6,3} {1,3,6} 2 Teresópolis {A1;B2;C2} {1,3,3} {1,3,3} 1 Quadro 9 Matriz de avaliação das alternativas reais Resumo do processo de aplicação do método ZAPROS-LM a) Obter do DE e demais agentes de decisão, a lista de critérios e suas respectivas escalas ordinais de avaliação, levando-se em consideração os requisitos com relação à elaboração de critérios e escalas. b) Elaborar os dois conjuntos de alternativas hipotéticas próximas à 1ª SR e 2ª SR. c) Preparar a Matrizes de Comparação de Critérios JOS 1ª SR e 2ª SR (vide tabela 7), levando em conta as inferências iniciais devidas às igualdades e transitividade. d) Iniciar o primeiro ciclo de entrevistas com o DE para explicitar preferências em relação aos critérios próximos à 1ª SR. 67

70 e) Cada resposta do DE deve ser registrada na Matriz de Comparação de Critérios, seguida do procedimento de fechamento de transitividade. f) Cada relação definida pelo processo de fechamento de transitividade deve ser registrada na Matriz de Comparação de Critérios, com uma indicação de que foi obtida indiretamente. g) Iniciar o segundo ciclo de entrevistas com o procedimento de dupla verificação, para validar as respostas do primeiro ciclo. Neste segundo ciclo, utilizando-se as informações dos registros feitos na Matriz de Comparação de Critérios, pode-se inverter a ordem das perguntas, buscando-se validar, com perguntas diretas, as respostas indiretas inferidas no primeiro ciclo. h) Da mesma forma, no segundo ciclo, após cada resposta direta do DE, executa-se o procedimento de fechamento de transitividade, sendo verificada a consistência com relação às respostas do primeiro ciclo. i) Caso identificada alguma divergência esta deve ser esclarecida pelo DE e refletida corretamente na Matriz de Comparação de Critérios, incluindo a verificação de transitividade de possíveis relações afetadas. j) Concluída a explicitação de preferências próxima à 1ª SR, repete-se agora todo o procedimento para a 2ª SR (do item d ao item i ). k) Se a família de critérios utilizada for independente em preferência, as escalas JOS geradas próximas as duas SR serão iguais. Caso haja divergências a família de critérios deverá ser revista e todo o procedimento reiniciado a partir da 1ª SR. l) Garantida a independência entre os critérios e com a escala JOS construída, inicia-se à mensuração das alternativas reais conforme os critérios estabelecidos. m) Com todas as alternativas avaliadas inicia-se o procedimento de construção da matriz de avaliação das alternativas reais com base na JOS (vide Quadro 9). 68

71 n) Executar uma ou mais abordagens para classificar as alternativas com base na JOS, refletindo a ordenação conseguida na Matriz de Avaliação das Alternativas Reais. A figura 3, exibida na próxima página, fornece uma visão geral do processo de aplicação do método ZAPROS-LM. 2.2 Projetos de TI e AMD Gerência, Seleção e Priorização Conforme a definição do PMBOK (PMI, 2004) um projeto é um esforço temporário empreendido para criar um produto, serviço ou resultado exclusivo. Esta definição, amplamente aceita, enfatiza o caráter transitório de um projeto: tem início, duração esperada e, conseqüentemente, um fim esperado. Entretanto, como destaca o PMBOK (PMI, 2004), as conseqüências de um projeto, não são necessariamente transitórias: os produtos, os serviços ou resultados produzidos pelo projeto, podem ter um caráter duradouro. A produção de um evento promocional, como uma feira de exposição de produtos é o resultado exclusivo de um projeto, e neste caso o resultado também é transitório: a exposição tem datas de início e encerramento, é exclusiva porque, embora a feira possa repetir a cada ano, uma dada edição só acontece uma vez. O projeto de um software, em contrapartida, embora seja uma empreitada transitória, tem como resultado um produto duradouro e exclusivo. Embora um mesmo software possa ter várias versões, cada nova versão de um software é na verdade fruto exclusivo de um projeto de evolução ou melhoria. 69

72 Figura 3 Método ZAPROS-LM Principais passos para ordenação de alternativas 70

73 2.2.1 Gerenciamento de Projetos Também conforme a definição do PMBOK (PMI, 2004), o gerenciamento de projetos é a aplicação de conhecimento, habilidades, ferramentas e técnicas às atividades do projeto a fim de atender aos seus requisitos. Outra definição amplamente aceita, estabelecida pela BSI (2000), instituição também renomada e reconhecida nesta disciplina, é de que o gerenciamento de projetos é o planejamento, monitoramento e controle de todos os aspectos de um projeto e a motivação de todos aqueles envolvidos em alcançar os objetivos do projeto no tempo, custo, qualidade e performance desejada Áreas de Conhecimento Relacionadas à Gestão de Projetos O gerenciamento de projetos uma atividade complexa, demanda conhecimento e competência em diversas áreas de conhecimento. Considerando a visão do PMBOK (PMI, 2004), uma das mais respeitadas e difundidas referências do mercado, o gerenciamento de projetos requer a capacidade de gestão de processos relacionados às seguintes nove disciplinas: (i) integração de projeto; (ii) escopo; (iii) tempo (prazo); (iv) custos ; (v) qualidade de projeto; (vi) recursos humanos; (vii) comunicações; (viii) riscos e (ix) aquisições de projeto. Estas disciplinas estão representadas na figura 4. Pela visão do PMBOK (PMI, 2004), as disciplinas mencionadas na figura 6 abrangem um conjunto de 44 processos específicos e elementares, todos relacionados à gestão de projetos. Segunda esta referência, aderentes ao conceito clássico do ciclo de PDCA, estes processos elementares são classificados em cinco agrupamentos: (i) processos de iniciação; (ii) 71

74 processos de planejamento; (iii) processos de execução; (iv) processos de monitoramento e controle e (v) processos de encerramento. Estes processos elementares ferramentas através das quais a gestão de projetos se materializa. A figura 6, uma adaptação extraída do PMBOK (PMI, 2004), fornece uma visão geral das disciplinas de gestão, dos agrupamentos de processos e dos processos elementares. Gerenciamento de Projetos Gestão de Escopo Gestão de Tempo Gestão de Custos Gestão de Qualidade Gestão de Integração Gestão de Recursos Humanos Gestão de Comunicações Gestão de Riscos Gestão de Aquisições Figura 4 Disciplinas do gerenciamento de projetos (PMI, 2004) Existem, entretanto, outras visões das disciplinas e processos relacionados ao gerenciamento de projetos. A instituição Association of Project Management APM criou e divulgou o seu APMBoK - The Association of Project Management Body of Knowledge. Uma representação geral da estrutura da disciplina gerência de projetos, segundo a visão da APM, é apresentada na figura 5, uma adaptação extraída da obra editada por Dinsmore e Cabanis-Brewin (2006). 72

75 Figura 5 Disciplinas, grupos de processo e processos elementares (APMBOK, 2000) De forma aderente às visões apresentadas, Longman e Mullins (2004) afirmam que o gerenciamento de projetos é uma ferramenta chave para implementação de estratégias organizacionais, e que esta disciplina, como um todo, requer planejamento e ações, fortes e intencionais, para criar condições efetivas de sucesso. Estas condições de sucesso devem provocar o alinhamento entre a estratégia da organização, liderança existentes, definição de metas, processos de negócios, competências profissionais, mecanismos de resolução de conflitos e equipes de projeto bem estruturadas, tudo isto junto enfim para explorar a natureza dinâmica do trabalho em projetos. 73

76 Figura 6 Disciplinas, grupos de processos e processos elementares (PMI, 2004) 74

77 2.2.3 Principais Atores Relacionados à Gestão de Projetos Segundo a visão do PMBOK (PMI, 2004), os principais atores, os principais interessados em qualquer projeto são: (i) gerente de projetos; (ii) cliente ou usuário aquele que utilizará o produto do projeto; (ii) organização executora - aquela cujos colaboradores estão mais diretamente envolvidos; (iii) equipe de projeto - o grupo de pessoas que está executando as tarefas e atividade do projeto; (iv) equipe de gestão de projeto - membros da equipe de projeto diretamente envolvidos nas atividades de gestão; (v) patrocinador (sponsor) pessoa, grupo ou organização que fornece os recursos para projeto; (vi) influenciadores (stakeholder) pessoas, grupos ou organizações que influenciam, positiva ou negativamente, o projeto; e se existir no contexto, (vii) o escritório de projetos (Project Management Office PMO) organismo geralmente centralizador e de coordenação de projetos, muitas vezes também regulador das práticas de gestão e condução de projetos Gestão de Portfolio de Projetos e Programas e AMD O gerenciamento de projeto faz parte de uma hierarquia maior de disciplinas. Em geral esta hierarquia, em geral, começa pelo planejamento estratégico e compreenda a gestão de portfolios e a gestão programas. O conceito de programa é de um conjunto de projetos, em geral inter-relacionados, que compartilham gestão e controle coordenados em um contexto mais amplo, para atingirem objetivos que não seriam possíveis se estes projetos fossem geridos de forma isolada (PMI, 2004). Um conceito mais abrangente é o conceito de portfolio de projetos. Segundo a visão do PMBOK (PMI, 2004), portfolio é um conjunto de projetos ou programas, não necessariamente interdependentes ou diretamente relacionados, e outros trabalhos 75

78 agrupados para facilitar o gerenciamento eficaz desse trabalho a fim de atender aos objetivos de negócios estratégicos. Contrastando com a visão tradicional de gestão de projetos, onde cada projeto é aprovado e gerenciado de modo independente, a gestão de portfolio pressupõe a predefinição de processos de seleção e avaliação de projetos. Processos esses que devem estar alinhados com as estratégias e metas da organização em questão, periodicamente reavaliados, ciclicamente submetidos à tomada de decisão. Na gestão de portfolios, novos projetos são avaliados, selecionados e priorizados, os projetos já existentes podem então ser adiados, suspensos ou cancelados e, além, disso os recursos disponíveis podem ser remanejados entre projetos ativos e prioritários (RAD e LEVIN, 2006). Moraes e Laurindo (2003), no estudo de caso que realizaram sobre a gestão de portfolio de projetos de TI, concluíram os que métodos de AMD são de grande valor para esta disciplina, dada a necessidade desta gestão contemplar múltiplos objetivos. Desta forma apontam os métodos de AMD como instrumentos úteis, por exemplo, para avaliação dos efeitos dos projetos TI sobre os fatores críticos de sucesso (FCS), estabelecidos para as estratégias organizacionais. Da mesma forma Miranda (2003) corrobora com esta percepção de importância dos métodos AMD ao analisar as funcionalidades necessárias para um sistema informações destinado à gestão de portfolios. Segundo Miranda (2003) o suporte multicritério à decisão é um recurso importante para a seleção e priorização de projetos, permitindo que sejam identificados os mais alinhados às metas e aos objetivos estratégicos das organizações. 76

79 2.2.5 Projetos de TI Alguns Critérios de Sucesso e de Priorização É bastante extensa a quantidade de obras e referências sobre gerenciamento de projetos, e em especial sobre gestão de projetos de TI, assunto alvo de extensos e profundos trabalhos, como as obras de Kerzner (2003), Miranda (2003) e Pinto, Cleland e Slevin (2003). Entretanto aqui, na busca pelos critérios de sucesso, será destacado o trabalho de dois autores brasileiros, cujas obras contemplaram amplas revisões de literatura, abrangendo vários pesquisadores e especialistas no assunto, propiciando um amplo painel de estudo de importantes aspectos relacionados aos projetos de TI. Cardoso (2007) elaborou um trabalho focado no contexto dos projetos de TI onde pesquisa as relações entre: (i) competências de gestão de projetos; (ii) complexidade de projetos e (iii) sucesso nos mesmos. Neste trabalho encontra-se uma consistente consolidação das percepções de vários autores da área, sobre os fatores considerados relevantes para avaliação do sucesso de projetos de TI, contemplando tanto o ponto de vista de clientes, que encomendam projetos de TI, quanto o de fornecedores de projetos desta natureza. Estes fatores, traduzidos em construtos e métricas, que também poderiam ser interpretados como hierarquias de critérios de avaliação de sucesso, estão relacionados nas tabelas 10 e 11 a seguir, mostrando, respectivamente, a visão de fornecedores e clientes. As tabelas 10 e 11 são adaptações das tabelas extraídas da obra de Cardoso (2007), nas quais se pode encontrar as referências dos vários autores relacionados aos vários construtos mencionados. 77

80 Métricas de Sucesso em Projetos de TI Visão do Fornecedor de Projetos de TI Construto Métrica(s) Custo Eficiência Prazo Nível de satisfação do cliente Competência para terminar no prazo, com custo aceitável Satisfação com a equipe executora do projeto Satisfação do cliente Satisfação com a empresa ou área fornecedora Intenção do cliente em realizar novos projetos Percepção dos benefícios Variação financeira Alcançamento dos objetivos Expectativas de novos projetos Manutenções dos produtos gerados Lucratividade Percentual do orçamento utilizado pelo gerente do projeto para atender aos requisitos do cliente Relação prazo e custo Quantidade de recursos compatível com o estimado Fatores críticos Cumprimento do orçamento Cumprimento do prazo Quadro 10 Métricas de sucesso - projetos de TI - Visão Fornecedores (CARDOSO, 2007) No Quadro 10 observa-se que de 15 métricas relacionadas na visão de fornecedores, 8 são quantitativas e 7 são qualitativas. Como aqui se deseja destacar a métricas que podem ser percebidas como critérios de avaliação de projetos, a título de simplificação, foram consolidadas no Quadro 11 a seguir, sob um único construto qualidade, métricas que, no trabalho original de Cardoso (2007) 78

81 estavam agrupadas por diferentes autores. Estes autores utilizaram construtos semelhantes, todos porém relacionados à percepção de qualidade. Métricas de Sucesso em Projetos de TI Visão do Cliente de Projetos de TI Construto Atendimento de escopo Efetividade Métrica(s) Percentual de requisitos atendidos pelo projeto Qualidade do resultado dos projetos Cumprimento de prazos Uso do software pela empresa ou área contratante Impacto Alterações na performance operacional Atendimento do escopo Expectativa vs. percepção de qualidade dos usuários Percepção de benefícios Expectativa vs. percepção de qualidade dos gestores Custos de aprendizagem do novo sistema e/ou troca do sistema anterior Qualidade Confiança no produto Capacidade de utilização do novo sistema Usabilidade Estabilidade Manutenibilidade Desempenho Documentação Qualidade do Cronograma Cumprimento dos prazos Identificação e entrega dos resultados intermediários Domínio das tecnologias utilizadas pelo fornecedor 79

82 Métricas de Sucesso em Projetos de TI Visão do Cliente de Projetos de TI Construto Métrica(s) Matriz de responsabilidades definida Qualidade de informação Relevância, tempo de obtenção e precisão das informações Quantidade de erros e não conformidades do produto Consistência da interface Qualidade de sistema Facilidade de uso Qualidade de documentação Qualidade da manutenção e SLA (quando cabível) Quadro 11 Métricas de sucesso - projetos de TI - Visão Clientes (CARDOSO, 2007) No Quadro 11 também se observa que a maioria das métricas relacionadas, na visão de clientes, é de natureza qualitativa. Pinho (2006) elaborou um trabalho no qual apresenta uma metodologia para priorização de projetos de TI. Em sua pesquisa utilizou bases de conhecimento sobre projetos disponíveis em sua organização, técnicas de mineração de dados (data mining) utilizadas para descoberta de conhecimento em bases de dados (Knowledge Discovery in Database KDD) e técnicas de apoio multicritério à decisão. Em seu trabalho Pinho (2006) utilizou o método de Análise Hierárquica (AHP) com apoio da ferramenta IPÊ versão 1.0., software desenvolvido pelo Programa Engenharia de Produção da Universidade Federal Fluminense (UFF). Independente do método multicritério utilizado, se deseja destacar aqui os critérios que foram identificados pela referida pesquisa, com objetivo justamente de priorizar projetos de TI. O Quadro 12, uma adaptação extraída do trabalho de Pinho (2006), relaciona em ordem alfabética os critérios que esta pesquisa identificou, com o apoio de vinte e um especialistas, e das técnicas 80

83 mencionadas anteriormente. Pode-se verificar que dos somente um dos dezoito critérios relacionados no Quadro 12 é de natureza quantitativa. Critérios para Priorização de Projetos Critério Ampliação da Competitividade Aprendizado de Novas Tecnologias Atraso do Projeto (Real) Atratividade Atualizações On-line Captação de Novas Oportunidades Complexidade do Processamento Interno Definição das Regras de Negócio Entrada de Dados On-line Impacto com a Implantação do Sistema Complexidade do Desempenho Descrição e Medidas Expressa a capacidade dos resultados do projeto em diferenciar a organização frente aos concorrentes (Baixo; Médio; Alto). Expressa a capacidade do projeto em possibilitar a captação de novos conhecimentos produtivos para a organização (Baixo; Médio; Alto). Quantidade de meses que a execução do projeto atrasou. Grau de Atratividade que a execução do projeto tem para a organização (Baixo; Médio; Alto). Sistema utilizará recursos que visam a atualização dos arquivos lógicos internos, no modo on-line (Sim ou Não). Grau em que os resultados do projeto podem redundar em captação imediata de novas oportunidades junto aos clientes (Baixo; Médio; Alto). Dimensionamento do sistema sofre influência da Complexidade do processamento (Sim ou Não). Quantidade de organizações/empresas clientes que definem regras de negócio ou requisitos a serem implementados. Poderá ser: 1 (uma organização); 2 (duas organizações); e 3 (três ou mais organizações/empresas). Existência de dados e informações de controle que entram pela fronteira do sistema como transações on-line (Sim ou Não). Nível de mudança que o projeto causará nos processos de negócio. Expressa o impacto que a implantação do sistema causará na cultura organizacional cliente (Baixo; Médio; Alto). Complexidade dos requisitos de desempenho que foram especificados pelo cliente. Trata-se de parâmetros estabelecidos pelos usuários como aceitáveis, relativos a tempo de resposta (Baixo; Médio; Alto). 81

84 Critérios para Priorização de Projetos Critério Instalação em Diferentes Locais Obtenção de Informações Junto ao Cliente Origem do Recurso Participação do Cliente Prioridade Processamento Distribuído Tipo de Projeto Descrição e Medidas Necessidade de preparar a aplicação para ser instalada em múltiplos locais com possibilidade de ambientes de hardware e software distintos (Sim ou Não). Grau de complexidade para obtenção, junto ao(s) cliente(s), de informações necessárias à condução do projeto (Fácil, Médio ou Difícil). O custo do projeto poderá ser financiado pelo: Cliente ; ou Cliente e pela organização desenvolvedora. Perspectiva de participação e envolvimento do cliente com os objetivos do projeto (Baixo; Médio; Alto). Grau de prioridade do projeto. Atribuído em consenso pelo Gerente do Projeto e Encarregado de Divisão da organização (Baixo; Médio; Alto). Sistema utilizará dados ou processamento distribuído, valendose de diversas CPUs (Sim ou Não). Poderá ser: (a) Desenvolvimento Total ; (b) Manutenção Evolutiva e Corretiva de Produto Desenvolvido por 3º; (c) Manutenção Evolutiva e Corretiva de Produto Desenvolvido pela organização; e (d) Manutenção Evolutiva de Produto Desenvolvido pela organização. Quadro 12 Critérios para priorização de projetos de TI (PINHO, 2006) Aplicações dos Métodos de AMD A aplicação ou recomendação dos métodos de AMD para seleção e priorização de projetos é suportada por vários autores e trabalhos. Aqui serão destacadas apenas algumas aplicações ou recomendações, além do trabalho de Pinho (2006), anteriormente comentado. Castro (2002) e Gomes e Castro (2004) apresentam a aplicação do método ZAPROS- LM, de análise verbal de decisões, por uma empresa prestadora de serviços de engenharia de manutenção, cujos principais clientes são empresas e órgãos públicos. 82

85 Neste estudo o método foi utilizado para selecionar em quais processos de licitação pública (projetos) a empresa em questão deveria participar ou não. Rodrigues (2007) estudou a utilização do método ZAPROS-LM por uma organização fornecedora de serviços de informação para varejistas. O método foi utilizado pela organização para selecionar qual a composição de serviços de informação oferecer, ou não, para empresas varejistas clientes. Torres (2007) estudou a utilização do método ORCLASS, também de análise verbal de decisões, por empresas de pequeno porte, para seleção de meios de divulgação na composição de projetos de marketing. Almeida e Costa (2002) estudaram a utilização do método PROMÉTHÉE II, da escola francesa de AMD, para apoiar o processo de priorização de projetos de sistemas de informação, a partir da visão estratégica de negócio e da engenharia de processos de negócio. Complementando, a obra de Larichev e Olson (2001) é também uma referência importante com relação à aplicação de vários métodos de AMD a projetos complexos, em especial a localização de plantas industriais, com destaque para projetos que envolvem grande incerteza, riscos e impactos ambientais extremos, como a localização de depósitos de lixo tóxico ou radioativo A escolha do ZAPROS-LM Como mencionado no tópico sobre as justificativas deste projeto de pesquisa, problema de pesquisa apresentado possui várias características que justificaram a utilização de um método de AMD, em especial um método que lida com informações qualitativas e não estruturadas como o ZAPROS-LM. Aqui se destacam as mais relevantes motivações desta escolha: 83

86 (i) Vários aspectos políticos e de relacionamento organizacional influenciam as estratégias de trabalho e, conseqüentemente, as preferências do decisor, gestor da área de QS, tanto quanto aspectos puramente técnicos ou operacionais, caracterizando a necessidade de se lidar com informações de natureza qualitativa, imprecisa e incerta, cenário de aplicação do ZAPROS-LM. (ii) Para atender às necessidades de priorização de demandas e projetos de MQSP, a obtenção de uma ordenação parcial de alternativas já é suficiente para priorizar a alocação de recursos e esforços, o que é justamente oferecido pelo ZAPROS-LM. Este é o principal motivo de rejeição aos métodos PACON e ORCLASS, destinados, respectivamente, à seleção da melhor alternativa e à classificação de alternativas (sem ordenação). (iii) Existe uma grande quantidade de demandas de melhoria de qualidade e um conjunto relativamente pequeno e estável de informações para avaliar o que priorizar. Dito de outra forma, existe uma grande quantidade de alternativas e um número não muito grande de critérios, estáveis, a serem considerados, sendo o ZAPROS-LM indicado para este cenário (MOSHKOVICH, MECHITOV e OLSON, 2001). (iv) Mesmo sendo a TI e QS áreas técnicas, lidando com assuntos relacionados a várias informações de natureza quantitativa, em muitas ocasiões e cenários do dia a dia, a referida informação quantitativa é difícil de ser obtida, não é precisa ou é complexa para ser calculada. Na maioria das vezes o conhecimento tácito, a experiência de um ou outro profissional sobre um determinado assunto ou objeto de interesse é o que pesa para a decisão. 84

87 (v) Em geral as áreas técnicas da empresa em questão têm acesso restrito a informações financeiras e/ou de preço dos equipamentos e serviços, como: custo do homem-hora de uma fábrica de programas; custo de um link de comunicação ou o preço de pacotes de software. Portanto, no dia a dia, em determinados níveis operacionais, existe uma grande dificuldade de se realizar com precisão análises de custo x benefício, que seria uma forma clássica de priorizar demandas. (vi) Existem ainda outras demandadas de tomada de decisão organizacional, baseadas em informações não estruturadas ou semi-estruturadas, cujo conhecimento e aplicação do ZAPROS-LM poderá ser reutilizado. Entre elas pode-se citar: a seleção de projetos de pesquisa e desenvolvimento de novas tecnologias de informação aplicadas ao negócio; projetos de alinhamento estratégico de TI com o negócio; projetos de desenvolvimento e capacitação de profissionais; processos de seleção de novos fornecedores. (vii) O ZAPROS-LM foi escolhido em preferência ao ZAPROS-III porque este método demanda uma quantidade ainda maior de interações com o decisor, dado que a quantidade de perguntas para explicitar as preferências, com objetivo a reduzir as ocorrências de alternativas incomparáveis através da escala de junção ordinal (JOS). Dado que no problema em questão a quantidade de alternativas é grande as demandas por projetos de melhoria de programas, uma eventual ordenação parcial já suficiente para atender à necessidade de priorização básica. 85

88 3 METODOLOGIA DA PESQUISA Inicialmente esta proposta de pesquisa foi apresentada ao gestor de TI responsável pela área de QS da empresa descrita na introdução deste trabalho. O gestor da área de QS é o principal agente de decisão é o decisor que concordará ou não com priorização de demandas de projetos sugerida pelo método selecionado. Com a concordância e apoio do gestor da área de QS, e com as impressões coletadas sobre o processo decisório neste primeiro contato, o projeto de pesquisa prosseguiu com seguintes atividades, realizadas em paralelo: Revisão da literatura sobre Teoria da Decisão, Métodos AMD e Análise Verbal de Decisão, conforme descrito nos objetivos específicos desta pesquisa, em conjunto com revisão básica de literatura sobre Gerência de Projetos, em especial projetos de TI. Realização de entrevistas pessoais com os atores do processo de decisão para identificação dos critérios relevantes para o problema em estudo. Entre os atores do processo de decisão encontram-se, além do decisor, os demais profissionais de TI, técnicos, especialistas e gestores, envolvidos ou afetados pelo problema. Desenvolvimento do software de suporte à aplicação do método ZAPROS-LM. Os procedimentos da pesquisa, incluindo as entrevistas, coleta e tratamento de informação, seguiram as melhores práticas descritas por Cooper e Shindler (2003). A Figura 7 a seguir, fornece uma representação gráfica geral do processo de pesquisa adotado neste trabalho. 86

89 Figura 7 Fluxo do processo de pesquisa. 3.1 O Trabalho na QS Antes de se avançar na descrição do processo de pesquisa é importante se ter uma visão de como é o trabalho profissional na equipe de QS. No dia a dia profissional, a estratégia de trabalho da equipe do CQ para priorização de projetos de MQSP tem, como um requisito desejável, a determinação que todo o trabalho de coleta de informações seja feito antes do trabalho de análise dos especialistas em performance, e preferencialmente sem a participação direta destes no processo de coleta. Os especialistas em performance são profissionais caros, especializados e extremamente atarefados, que devem focar suas atividades na análise de aplicações já selecionadas e priorizadas. As informações necessárias devem ser coletadas pelos demais elementos da equipe através de: 87

90 Ferramentas (softwares) de monitoração de performance de aplicações e utilitários (softwares) de gestão e ajuste de banco de dados; Consultas aos responsáveis pelo desenvolvimento/manutenção das aplicações; Consultas aos responsáveis pelas demandas de melhoria de performance; Consultas às informações do sistema de gestão de aplicações; Consultas às informações do sistema de gestão de chamados/demandas, onde são registrados dados históricos de serviços realizados sobre as aplicações; Conhecimento tácito da equipe sobre os sistemas, programas, aplicações e problemas de performance relacionados. 3.2 Entrevistas para Identificação Inicial de Critérios Através do processo de entrevistas iniciais com o DE e com os demais agentes de decisão envolvidos com o processo de QS, chegou-se à primeira lista de critérios e as respectivas escalas ordinais de avaliação, descritas no Quadro 13 apresentada a seguir. Os critérios foram desenvolvidos com foco nas demandas relacionadas à melhoria de performance e disponibilidade dos programas. Critérios para Priorização dos Projetos de MQSP - 1ª Versão Critérios A) Apoio por parte dos desenvolvedores responsáveis pelo sistema ou programa. Escalas de Valores Medidas - Conseqüências 1. Alto: Equipe de desenvolvimento engajada, participa efetivamente na busca de soluções. 2. Médio: Equipe de desenvolvimento interessada, porém com pouca condição de participação efetiva. 3. Baixo: Equipe de desenvolvimento sem condições de participação ou em conflito. 88

91 Critérios para Priorização dos Projetos de MQSP - 1ª Versão Critérios B) Prazo estimado pela equipe de desenvolvimento para realizar alguma alteração ou desativação no sistema ou programa com problemas. C) Relação entre Expectativas de Ganho e Complexidade da Solução baseado em conhecimento prévio do sistema ou programa. D) Impacto atual sobre operação/ produção de TI. E) Tempo de Fila: tempo que o programa ou sistema está na fila de espera para ser trabalhado. F) Criticidade para o negócio: Escalas de Valores Medidas - Conseqüências 1. Indefinido: nenhuma ação de alteração ou desativação prevista. 2. Longo: Acima de 90 dias. 3. Médio: Entre 45 a 90 dias. 4. Curto: Menor que 45 dias. 1. Ideal: Expectativa de ganhos altos com uma solução simples. 2. Média: Expectativa de ganhos altos com uma solução complexa ou de bons ganhos com solução simples. 3. Desconhecida: sem expectativas de ganho e de complexidade. 4. Ruim: Expectativa de ganhos baixos com solução complexa. 1. Alto: impacto intenso sobre várias rotinas e processos, afeta de forma crítica a produção/operação. 2. Médio: impacto forte sobre rotinas e processos, afeta de modo moderado a produção/operação. 3. Baixo: impacto eventual sobre rotinas e processos, tende a afetar a produção/operação. 1. Longo: Acima de 60 dias. 2. Médio: Entre 30 a 60 dias. 3. Curto: Menor que 30 dias. 1. Alta: Serviços, operações e transações que afetam direta ou indiretamente: clientes finais; canais de venda; corretores; central de atendimento; fornecedores; órgãos reguladores; governo; faturamento; cobrança; pagamentos; receitas. 2. Média : Serviços, operações e transações que afetam a gestão do negócio e relações internas: consultas, relatórios e sistemas de apoio à tomada de decisão; gestão de recursos humanos. 3. Baixa: Serviços, operações ou transações que não afetam diretamente o negócio ou que afetam exclusivamente a TI. 89

92 Critérios para Priorização dos Projetos de MQSP - 1ª Versão Critérios G) Extensão de usuários afetados diretamente pelo sistema/programa. H) Freqüência média de execução do sistema/programa. I) Quantidade de Unidades de Negócio (UN) afetadas. Escalas de Valores Medidas - Conseqüências 1. Muita alta: acima de Alta: de 31 a 100 usuários. 3. Média: 11 a 30 usuários. 4. Baixa: 3 a 10 usuários. 1. Alta: acima de 1000 por dia. 2. Média: até a 1000 por dia. 3. Baixa: 6 a 30 por mês (batch eventuais e diários). 4. Muito Baixa: 1 a 5 por mês (batch mensais/semanais). 1. Alta: 4 ou mais UNs afetadas. 2. Média: 2 a 3 UNs afetadas. 3. Baixa: 1 UN afetada. Quadro 13 Critérios para priorização dos projetos de MQSP 1ª Versão 3.3 Desenvolvimento do Software de Suporte ao ZAPROS-LM A intenção inicial deste projeto era desenvolver um site na Internet que suportasse a aplicação do método ZAPROS-LM e que, atendendo aos requisitos especificados por Larichev e Moshkovich (2007) para tal sistema de informações, funcionaria como um serviço gratuito. Com esta abordagem esperava-se divulgar mais o método, provocando a ampliação de seu uso e de sua avaliação. Entretanto, apesar dos investimentos e esforços iniciais neste sentido, percebeu-se, ao longo do desenvolvimento do trabalho e da revisão da literatura que esta empreitada demandaria esforços e recursos, de infra-estrutura e de tempo, bem acima das expectativas aceitáveis para este trabalho. As particularidades do método ZAPROS-LM, como o procedimento de fechamento de transitividade e de verificação de independência funcional, aliadas ao uso concorrente e multiusuário de um sistema web típico, revelou uma série de complexidades técnicas para o desenvolvimento do software. 90

93 Em função das dificuldades encontradas optou-se pelo desenvolvimento de uma versão monousuário, para execução em microcomputadores pessoais, usando como base o software Microsoft Access, uma aplicação de banco de dados de uso pessoal/departamental que possui vários recursos e facilidades para construção de formulários, consultas e relatórios, além de recursos de programação na linguagem Visual Basic, bastante popular. A Figura 8 apresenta a tela inicial do software de suporte. Figura 8 Tela Inicial do Software de Suporte ao ZAPROS-LM. Esta versão inicial contemplou as seguintes funcionalidades: (i) cadastramento de múltiplos Processos de Decisão; (ii) cadastramento de Critérios e Medidas de Avaliação; (iii) Suporte ao processo de Explicitação de Preferências e à construção da JOS, na primeira e segunda situação de referência (SR-1 e SR-2); visão do Mapa de Comparação dos critérios, na SR-1 e SR-2; (iv) suporte ao processo de fechamento de transitividade e dupla verificação de transitividade; (v) com a construção da JOS na SR-2, suporte à verificação de independência; 91

94 (vi) cadastro de Alternativas Reais e Medidas de Avaliação e (vii) listagem das alternativas cadastradas para o processo de classificação. Esta versão inicial não contemplou todas as funcionalidades necessárias, entre elas: (i) construção automática da JOS final a ser usada para classificação; (ii) classificação automática das alternativas reais cadastradas; (iii) emissão de relatórios sobres os processos em andamento, critérios, medidas e avaliações. Além disso essa versão inicial não contemplou todos os mecanismos de controle e de tratamento de erros e exceções possíveis, decorrentes da interação com o usuário. Entretanto, mesmo com estas deficiências o software foi fundamental no processo de aplicação do método devido ao suporte ao processo de explicitação de preferências, a atividade mais onerosa do método ZAPROS-LM Modelo de Dados Considerando as especificações do método, e a estratégia de desenvolvimento descrita, foi elaborada uma versão preliminar da estrutura de dados necessária para suportar a utilização do software. Esta estrutura, utilizando notação bastante popular no mercado, está representada na Figura Diagrama de Transição de Estados Considerando as necessidades de controle do software de suporte ao ZAPROS-LM, foi elaborado um diagrama de estados, mostrando os estágios do ciclo de vida de um processo de decisão que seriam suportados pelo software. Esta versão inicial produzida não conseguiu contemplar todos os controles necessários, sendo esta tarefa uma missão futura para tornar o software plenamente operacional. O Apêndice A contém o referido diagrama e Apêndice B contém a relação de eventos associados à mudança de estado dos processos. 92

95 Usuarios login senha nome codperfil (FK) 1 ddi1 ddd1 telefone1 endereco1p1 endereco1p2 cidade estado pais cep pergunta resposta Perfis codperf perfil Status codstatus descricao AlternativasReais codalternativa codprocesso (FK) nome resumo posrank MedidasReais cogmedidareal codprocesso (FK) codcriterio (FK) codalternativa (FK) codmedida (FK) Processos codprocesso login (FK) nomeprocesso datinicio datstatus codstatus (FK) Criterios codprocesso (FK) codcriterio criterio Medidas codprocesso (FK) codcriterio (FK) codmedida medida posicaojos ComparcaoesSR1 codcomp codprocesso (FK) codmed1 codmed2 tipocomp valmed1 valmed2 ComparcaoesSR2 codcomp codprocesso (FK) codmed1 codmed2 tipocomp valmed1 valmed2 Permissoes codope (FK) codperf (FK) Operacoes codope operacao scriptfile codopepai menulat menutop Figura 9 Modelo de dados essencial A Motivação pelo desenvolvimento do software de suporte A motivação foi própria complexidade procedimental do ZAPROS-LM. Embora as idéias centrais sejam bastante compreensíveis e razoavelmente simples, a implementação do método através de procedimentos e processos manuais é custosa. A grande dificuldade é o procedimento de verificação/fechamento de transitividade, pois o mesmo requer muita atenção ao ser realizado manualmente. Esta complexidade procedimental aumenta com a quantidade de critérios e no caso do problema em questão o número foi bastante expressivo. Só no primeiro ciclo de entrevistas foram cinqüenta e quatro (54) perguntas diretas e cento e sessenta (160) relações de preferências estabelecidas através do procedimento de fechamento de transitividade. A mencionada preocupação com a atenção requerida torna o processo de entrevista mais lento e, conseqüentemente, mais desagradável para o DE entrevistado. 93

96 Com a exigência dos procedimentos de dupla verificação de transitividade, e de verificação de independência de critérios, o desconforto para o DE com o processo manual de explicitação de preferências se torna crítico. O método exige quatro (4) ciclos de entrevistas: duas entrevistas próximas à SR-1 e duas próximas à SR-2, e ao fim do 4 ciclo, se constada divergências entre as avaliações dos critérios o processo precisa ser reiniciado. Este requisito foi muito criticado pelo gestor da área de QS, recomendando que fosse dedicado um esforço para melhoria do processo com o uso do software e a recomendação para a redução de perguntas necessárias. Com o software de suporte disponível o processo de explicitação de preferências será beneficiado. Poderia ser dada liberdade ao DE para interagir sozinho com o software, estabelecendo critérios, definindo escalas e validando diretamente suas preferências, podendo revisar e consultar as informações de forma mais dinâmica, ágil e organizada. Este facilidade, entretanto, pode ser negativa ao processo de explicitação de preferências, pois o DE poderia não responder adequadamente sem a presença de alguém desempenhando o papel do analista de decisões. Na fase concepção deste estudo, no inicio do projeto, foi realizada uma pesquisa básica na Internet, buscando-se algum software que suportasse o ZAPROS-LM. Naquela ocasião, não foi encontrada qualquer versão, acadêmica ou comercial, disponível para utilização. Este fato também foi um outro grande motivador, dado os mais diversos problemas e situações onde a aplicação do ZAPROS-LM seria adequada. Cabe aqui se registrar que foi encontrado na internet o acesso ao software UniComBOS, descrito no trabalho de Ashikhmin e Furems (2005). Este software trabalha especificamente com análise verbal de decisões, porém utilizando um método próprio e conceitualmente 94

97 diferente. Apesar de bastante interessante a versão disponível pela internet não é operacional porque não permite que os processos de decisão sejam salvos, seja por uma limitação predeterminada para esta versão como demonstração, seja por dificuldades em um processo de conexão com os servidores que suportam o site. Como também não foi encontrada uma forma de aquisição do software e de se obter uma versão plenamente operacional, a exploração do uso deste software foi descartada deste projeto de pesquisa. 3.4 Explicitação de Preferências 1º Ciclo de Entrevistas Com a primeira versão da lista de critérios definida, dando prosseguimento ao processo de trabalho definido, na ocasião ainda sem uma versão inicial do software de suporte operacional, com o auxílio de planilhas eletrônicas e formulários em papel, foi realizado o primeiro ciclo de entrevistas com o DE para explicitar as preferências próximas à 1ª SR. A Figura 10 mostra o processo de comparação de avaliações de critérios, usando planilhas para roteirizar o processo de entrevista com o DE. Esta fase inicial foi muito difícil. O processo, mesmo com o auxílio das planilhas, era bastante demorado, com várias interrupções para correção de respostas e/ou de indisponibilidade do gestor da área de QS. Figura 10 Processo de manual de comparação de alternativas próximas à 1ª SR 95

98 À medida que as respostas eram obtidas, estas eram mapeadas para um formulário de registro, exibido na Figura 11, e para planilha de resultados apresentada a seguir. Para facilitar o processo de entrevistas, além do uso dos recursos de filtragem disponíveis nas planilhas, as células com as avaliações correspondentes à 1ª SR (as melhores possíveis) foram exibidas com fundo colorido, para destacar as medidas/avaliações que estariam sendo comparadas. Tudo isto feito manualmente. Este procedimento ajudou no diálogo com o DE e forneceu insumos para o desenvolvimento do software de suporte ao método. 3.5 Matriz de Resultados 1ª Versão da JOS O resultado do 1º ciclo de entrevistas foi mapeado para a matriz de comparações, apresentada na Figura 12. O preenchimento desta matriz foi realizado com algumas particularidades descritas a seguir: Devido à quantidade de critérios e avaliações, bem como a extensão das descrições verbais correspondentes, estas descrições foram suprimidas da matriz de comparação, sendo utilizada a seguinte notação: a letra indica o critério e número indica a medida ou avaliação do critério. Exemplo: C2 é o critério C com avaliação 2 (vide Quadro 13). Quando o conteúdo de uma célula foi inferido inicialmente, antes da obtenção de qualquer resposta, este foi identificado pela terminação com a letra i. É o caso das células localizadas na diagonal da matriz, por exemplo, dado que se convencionou que a comparação de C2 com C2 resulta em C2i. Este também é o caso das relações transitividade de preferência inicial, como por exemplo, C2 é preferível à C3 e C4, portanto desde o início a matriz foi logo preenchida com estas relações, portanto no cruzamento de C2 com C3 foi preenchido C2i. 96

99 No caso das relações inferidas pelo procedimento de fechamento de transitividade, o conteúdo das células nesta condição foi preenchido com a terminação com a letra t. Este é o caso, por exemplo, do cruzamento de B2 com E2, onde se pode concluir que a preferência por B2t foi decorrente da propriedade de transitividade (neste caso B2 φ A2; A2 φ E2, portanto B2 φ E2). Quando o resultado da comparação veio de uma resposta direta do DE, o conteúdo da célula contém apenas a indicação da avaliação preferida. Este é o caso da célula localizada no cruzamento de C2 com F2, o conteúdo C2 puro indica a resposta direta do DE. Figura 11 Seqüência do processo de comparação de alternativas próximas à 1ª SR 97

100 Figura 12 Matriz de comparação de alternativas próximas à 1ª SR 1º ciclo - manual Finalizado o 1º ciclo de entrevistas e contabilizadas as ocorrências de cada avaliação de critério na matriz, os resultados de uma primeira versão da JOS, preliminar, foram determinados e são apresentados na Figura 13. O próximo passo, ainda de forma totalmente manual seria a realização do procedimento de dupla verificação e conclusão do 2º ciclo de entrevistas para explicitação de preferências, para na seqüência, com o auxílio do software de suporte, para avançar no processo de aplicação do ZAPROS-LM. Figura 13 JOS 1ª SR 1ª ciclo de entrevistas 98