Organizando Variáveis de Cenários com a AEM - Análise e Estruturação de Modelos. Autoria: Daniel Estima de Carvalho, James Terence Coulter Wright

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1 Organizando Variáveis de Cenários com a AEM - Análise e Estruturação de Modelos Autoria: Daniel Estima de Carvalho, James Terence Coulter Wright Resumo O método de cenários é uma maneira de pensar de forma otimizada, estratégica e baseada em tendências e eventos incertos sobre uma grande variedade de potenciais resultados que podem impactar o futuro de uma organização. Das diversas etapas e métodos de construção de cenários, foi destacada neste artigo a etapa de análise e estruturação de variáveis de cenários, além dos métodos de Michael Godet e Paul Schoemaker onde é percebida a oportunidade de análise de uma possível melhoria destes métodos com a contribuição da aplicação de uma ferramenta para a análise de variáveis. O método AEM, originalmente concebido para a estruturação de problemas complexos, foi analisado de forma a aplicá-lo como organizador de variáveis de cenários. Por se tratar de um tema exploratório, foi realizada uma pesquisa bibliográfica com foco na definição e análise das ferramentas, exemplos colhidos da literatura e de um exercício de comparação destes métodos. Constatou-se que a abordagem para a ferramenta AEM descrita neste artigo pode ser aplicada no apoio aos métodos de Godet e Schoemaker em substituição ou complemento às suas ferramentas originais de análise de variáveis de cenários. Tal aplicação pode obter um retorno interessante em termos de tempo e profundidade de análise da relação entre variáveis, facilitando a estruturação e construção dos possíveis cenários para o futuro. Introdução O estudo de cenários é uma forma de lidar com situações que podem ocorrer no futuro a partir de uma lista limitada, porém estruturada, de opções de acontecimentos. Esta metodologia possibilita que uma organização esteja preparada antecipadamente às situações futuras que podem ocorrer em seu ambiente a partir do estudo dos cenários possíveis. A partir das opções de cenários providas do estudo e de como o ambiente se comporta e se desenvolve com o tempo, a empresa consegue se preparar previamente de acordo com o cenário que está se tornando real. Ao contrário de modelos extrapolativos que indicam somente uma aposta de como será o futuro, muitas vezes baseado no passado, a metodologia de cenários cria um leque de opções baseados nas tendências que temos hoje e na quantidade de eventos incertos o qual temos que lidar. A metodologia de cenários torna-se uma alternativa interessante, pois não estuda somente uma situação apenas de forma tendencial, partindo do pressuposto de que tudo como está vai continuar nos próximos anos. Esta opção é ser considerada em um estudo de cenários mas a metodologia prega que se deve estudar também outros aspectos como opções que podem causar grandes mudanças no ambiente, desde grandes mudanças econômicas ou políticas, até a modificação no meio competitivo com a entrada de novos competidores ou fornecedores/clientes. De um modo geral uma metodologia de elaboração de cenários percorre o seguinte caminho crítico, com algumas diferenças entre ordem, ênfase e nomenclatura conforme o autor: definição dos objetivos dos cenários, levantamento, análise e descrição do relacionamento das variáveis de cenário, preenchimento dos estados das variáveis e verificação de sua consistência, definição de um tema principal de cada cenário baseado nas principais variações identificadas e, construção da narrativa de pelo menos dois cenários, um de referência e um contrastado. Das etapas mencionadas acima objetiva-se enfatizar neste trabalho a parte de análise de definição do relacionamento entre variáveis onde se pretende estudar a aplicação do método AEM 1 (Análise e Estruturação de Modelos) na estruturação de variáveis de cenários.

2 O método AEM caracteriza-se por organizar um problema complexo a partir da análise e interpretação dos componentes deste problema organizados em uma lista de elementos. O método permite averiguar o relacionamento e a influência entre os elementos de forma pareada, contribuindo para que todos os aspectos do problema sejam vistos e que a análise de toda a questão seja melhor fundamentada. Este artigo vem discutir a inclusão desta forma de trabalho na etapa de análise de variáveis em metodologias de elaboração de cenários Para efeitos de comparação entre metodologias de estruturação de variáveis, dois métodos de cenários, dos mais consagradas pela literatura, serão considerados neste trabalho: o de Paul Schoemaker e o de Michael Godet. Esses métodos foram escolhidos por estudarem a estruturação e a relação entre as variáveis através de matrizes. Enquanto Godet se baseia em métodos matemáticos e softwares para analisar a relação entre uma listagem extensiva de variáveis, Schoemaker está baseado em fazer a correlação entre as incertezas a partir de uma matriz de conteúdo qualitativo a ser preenchida pelo grupo que está trabalhando na concepção dos cenários. Desta forma, neste trabalho objetiva-se estudar a utilidade do método AEM para a estruturação de variáveis de cenários, como forma de contribuir para os métodos de Schoemaker e Godet de elaboração de cenários para o futuro. De maneira a organizar as informações distribuídas neste trabalho serão apresentadas primeiramente as definições conceituais e aplicações para cenários, na seqüência serão descritos os métodos de cenários de Godet e de Schoemaker, no quarto item será descrito o método AEM e na parte final será discutida a aplicação da AEM em cenários com a apresentação de um exemplo deste uso. Por se tratar de um tema exploratório, foi realizada uma pesquisa bibliográfica com foco na análise das ferramentas, exemplos colhidos da literatura e de metodologias de cenários que podem ser contempladas com essa nova abordagem. De acordo com Gil (1988), pode-se dizer que as pesquisas exploratórias possuem como objetivo principal o aprimoramento de idéias ou a descoberta de intuições. Segundo este autor, na maioria dos casos estas pesquisas envolvem: levantamento bibliográfico, entrevistas e análise de exemplos que estimulem a compreensão. Ainda segundo Gil (1988), a pesquisa bibliográfica é composta por material já elaborado, principalmente livros e artigos. Embora em quase todos os estudos seja exigido algum tipo de trabalho desta natureza há pesquisas desenvolvidas exclusivamente a partir de fontes bibliográficas (Gil, 1988, p. 46). As pesquisas bibliográficas podem ser definidas como estudos exploratórios por buscarem uma melhor visão e maiores dados sobre um problema estabelecido. Para Marconi e Lakatos (2007), a pesquisa bibliográfica não é mera repetição do que já foi dito ou escrito sobre certo assunto, mas sim, propicia o exame de um tema sob nova abordagem chegando a conclusões inovadoras. Adicionalmente à pesquisa bibliográfica dos conceitos elencados na literatura, é apresentada a descrição de um exemplo da comparação dos métodos elaborada em sala de aula além de um breve relato da aplicação colhido na literatura. 1. Cenários definições e aspectos críticos Na visão de Schoemaker (1995) o planejamento por cenários é um método estruturado (disciplinado) para imaginar futuros possíveis. O autor enfatiza que dentre as diversas metodologias para se pensar o futuro, o planejamento por cenários se destaca na sua habilidade de capturar uma grande gama de possibilidades com alto grau de riqueza nos detalhes. A partir da identificação de tendências e incertezas o cenário pode ser construído para auxiliar a tomada de decisão dos gestores. 2

3 Wright e Spers (2006) complementam esta definição colocando que o estudo de cenários permite mapear caminhos distintos, considerando aquilo que acreditamos saber sobre o futuro e os acontecimentos que consideramos incertos no horizonte de tempo especificado. Os autores afirmam que a elaboração de cenários não é um exercício de predição e sim um esforço de fazer descrições plausíveis e consistentes de situações futuras possíveis. Mesmo sendo uma representação parcial e imperfeita do futuro, esta ferramenta deve abranger os principais pontos do problema, para que auxilie a tomada de decisão no presente para assegurar objetivos no futuro. Para Turner (2008), o uso de cenários faz com que uma organização pense de forma sistemática e estratégica sobre uma variedade de potenciais resultados sem a influência de seus próprios vieses, opiniões e preconceitos. Para este autor, o planejamento por cenários, que permite que a empresa reflita e ensaie sobre diversos futuros possíveis, evita que a empresa fique acomodada ou com receio de mudar dada uma situação presente favorável. Cenários se concentram em trazer modelos possíveis de futuro, onde tal abordagem permite que a empresa se adapte a fenômenos emergentes (sem a capacidade de previsão e exatidão de outros modelos) e que se mostre preparada, na medida em que os eventos acontecem e que um dos cenários identificados se concretize, sem ter feito uma preparação ultradetalhada e cara (MCMASTER, 1997). De acordo com Schoemaker (1995) o planejamento de cenários simplifica a avalanche de dados em um número limitado de possíveis estados e cada cenário conta uma história de como vários elementos interagem segundo certas condições. A organização destas possibilidades na forma de narrativa facilita o entendimento e possibilita usar um grande número de dados para embasar o cenário. Em suma, o planejamento de cenários busca capturar com riqueza uma série de possibilidades, estimulando os tomadores de decisão a considerar diversas mudanças que outros métodos não apresentam. Cenários podem ser usados para tomada de decisão individual ou para antecipar mudanças, mas seu principal uso é no planejamento estratégico corporativo e na construção de uma visão comum. Schoemaker (1995) destaca que a metodologia pode ser usada em qualquer situação de incerteza, apesar de grande parte de seu uso ser em planejamento estratégico. Cenários podem ser usados para identificar previamente sinais de alerta, avaliar a robustez de suas competências-chave, gerar melhores opções estratégicas e avaliar risco/retorno em cada opção tendo em vista as incertezas e também podem ser usados como ferramenta de comunicação dentro da organização. Segundo Schoemaker (1995) a utilização de cenários é especialmente adequada nas seguintes condições: Alta incerteza em relação à capacidade de estudar o futuro; Muitas surpresas ocorreram no passado; Novas oportunidades não foram percebidas ou geradas; Baixa qualidade de pensamento estratégico; A empresa necessita uma linguagem comum sem perder a diversidade; Existem várias opiniões divergentes. Segundo Turner (2008), o processo de planejamento por cenários é criativo, colaborativo e rigorosamente desafia nossas percepções sobre o futuro. Idealmente deve envolver diversos 3

4 colaboradores da empresa e agentes externos com variada experiência e pontos de vista. Para Ribeiro (1997) as seguintes características são essenciais em um trabalho de cenários: Construir pelo menos dois cenários, para refletir o mínimo da incerteza; Plausíveis, o que significa que devem surgir de modo lógico (num encadeado de causas e efeitos) do passado e do presente; Internamente consistentes, o que significa que os acontecimentos no interior de cada cenário devem ser construídos segundo linhas de raciocínio corretas; Relevantes para as preocupações do utilizador, permitindo gerar idéias compreensivas e inovadoras e fornecendo meios adequados de teste de futuros planos, estratégias ou orientações das organizações; Visão nova e original dos temas e questões selecionadas na agenda da organização; Transparentes, facilitando a apreensão da sua lógica. Segundo Schoemaker (1995) empresas como Royal Dutch/Shell usam o método de cenários desde a década de 70 como parte de seu processo de gerar e analisar opções estratégicas, onde o autor aproveita para destacar que a empresa tem um desempenho constantemente melhor em prospecção de petróleo do que seus concorrentes. Com as características principais de um estudo de cenários apresentadas, detalharemos na seqüência os métodos de Godet e o de Schoemaker. 2. O método de cenários de Michel Godet O método de Godet descrito por Ribeiro (1997) baseia-se na identificação de questões prioritárias de cenários, o que passa pela identificação de suas variáveis-chave, pois o sistema 2 pode ser caracterizado pelo relacionamento entre as variáveis. Além das variáveis, Godet também trabalha com o que ele chama de atores, que são determinados pelas variáveis-chave, e em seu método passa pela identificação e projeção tanto de variáveis como de atores, que podemos considerar com os stakeholders envolvidos com o sistema para o qual queremos elaborar os cenários. Segundo Ribeiro (1997), a interação e relações de força entre os atores e variáveis resultam na dinâmica do sistema em direção aos futuros possíveis. A descrição em si dos cenários do sistema estudado é baseada na evolução mais prováveis das variáveis-chave e nas hipóteses de comportamento dos atores. Ribeiro (1997) descreve o método de cenários de Godet em três grandes blocos: 1) Construção da base analítica e histórica onde é construída a representação do estado atual do sistema. Nesta fase inclui a identificação das variáveis-chave e do conjunto de atores. 2) Exploração do campo das possíveis evoluções bloco que resulta na redução e estudo das incertezas. Pelo método de Godet é feita uma análise morfológica decompondo o sistema em combinações e estudando seus itens essenciais, ou ainda através da estimação das probabilidades de ocorrência de diferentes combinações. 3) Elaboração dos cenários a descrição dos possíveis estados finais das variáveis e atores com a descrição do caminho que possa conduzir da situação atual aos estados finais. 1) Construção da base analítica e histórica Antes do início do trabalho de cenários em si, Godet sugere dispor de um tempo para a reflexão do problema colocado. O que Ribeiro (1997) chama de Ateliers de prospectiva, que 4

5 seria um esforço prévio antes do trabalho de cenários onde os participantes do projeto se reuniriam em um workshop para refletir, criticar e simular a abordagem de cenários a ser aplicada. O primeiro bloco do método de Godet tem por objetivo gerar uma imagem do estado atual do Sistema e fazer um primeiro levantamento de fatores relacionados à sua dinâmica. Tal imagem, segundo Ribeiro (1997) deve ser detalhada e aprofundada tanto qualitativamente quanto quantitativamente, abranger globalmente pontos de economia, tecnologia, ecologia etc. e ser explicativa para todos os mecanismos de evolução do sistema. Este bloco possui quatro etapas: a) Delimitação do Sistema, descrição do sistema estudado e pelo seu enquadramento no ambiente geral (no contexto político, econômico, tecnológico etc). Elabora-se uma lista, a mais completa possível, das variáveis a levar em consideração (quantitativas ou não) buscando a visão global possível do sistema. Com a listagem, organizam-se as variáveis em internas (caracterizam o fenômeno estudado) e externas (caracterizam o ambiente que enquadram o fenômeno). b) Análise Estrutural, que levará a classificação das variáveis em função de seu papel no sistema e a determinação das variáveis-chave. A análise estrutural se dá através do estabelecimento de relações entre as variáveis, primeiro analisando o relacionamento entre variáveis externas e internas e medindo o relacionamento entre elas, através de graus de intensidade, tudo feito através de matrizes. Como resultado espera-se classificar cada variável segundo a motricidade (influência q essa variável exerce sobre as demais) e dependência (influência que esta variável recebe da outras). Com essa classificação é possível construir um mapa de motricidade/dependência onde as variáveis podem posicionar-se em cinco setores 3 : 1. Variáveis motrizes (muito influentes e pouco dependentes), onde se encontram as variáveis externas. 2. Variáveis relais que são ao mesmo tempo muito influentes e muito dependentes e que, segundo Godet, entre elas devem se encontrar as variáveischave. 3. Variáveis resultado que são pouco influentes e muito dependentes, cuja evolução se explica pelo comportamento das variáveis antecessoras, sendo com freqüência variáveis internas. 4. Variáveis pouco dependentes e pouco influentes que segundo Godet são as Tendências Pesadas ou fatores de desenvolvimento relativamente autônomo, não sendo determinantes para o futuro e consideradas variáveis excluídas. 5. Variáveis medianamente motrizes que são chamadas de Variáveis Pelotão, pois são difíceis de determinar a priori o seu papel no sistema. Segundo Godet, a consideração das relações diretas entre as variáveis não é suficiente, pois esconde relações indiretas que podem alterar a posição de uma dada variável no mapa de motricidade/dependência. A aplicação do método MICMAC permite apurar a classificação das variáveis tendo em conta as relações diretas, indiretas e potenciais. O MICMAC é um software específico para tratamento de variáveis, elaborado por Godet, que eleva a matriz de análise estrutural à potência (geralmente a quarta ou quinta) buscando a estabilização da hierarquia entre as variáveis. O resultado do preenchimento da matriz em um mapa de influência/dependência direta contribui para a identificação de forma gráfica das variáveis motrizes e chave em uma estruturação de cenários. Tais variáveis dispostas na matriz de análise estrutural examinadas na perspectiva da motricidade/dependência permitem a construção de um grafo que apresenta a estrutura das relações entre as principais variáveis ou grupo de variáveis, 5

6 destacando a força deste relacionamento através da cor ou tamanho da seta que os une. No quinto item deste trabalho é apresentado um exemplo desta abordagem. c) Análise Atual e Retrospectiva que analisa o sistema atual e sua evolução histórica, identificando: os atores determinantes para a evolução do sistema, os invariantes (elementos supostamente permanentes no horizonte do estudo), tendências pesadas (movimentos que afetam uma variável por longo período) e fatos portadores de futuro (elementos pouco perceptíveis no presente, mas que podem constituir-se em tendências pesadas no futuro). d) Análise do conjunto de Atores e da sua relação com as variáveis-chave e possível relação com a evolução do sistema como um todo. Deve-se construir um quadro de estratégia de atores e identificar as questões e os objetivos estratégicos que estão relacionados com estes atores. O posicionamento entre cada ator face aos objetivos estratégicos é analisado através de uma matriz com o objetivo de encontrar convergências e divergências entre cada par de atores. Assim como foi feito com as variáveis é possível multiplicar essa matriz para se enxergar de forma mais clara as influências diretas e indiretas entre os atores, chegando assim em um plano influência/dependência entre os atores e determinando quatro grupos de atores com classificação parecida as das variáveis: Atores dominantes, atores relais, atores autônomos e atores dominados. Com esta classificação e através de refinamentos é possível analisar eventuais alianças e conflitos entre atores no que diz respeito a questões estratégicas e aos objetivos. 2) Exploração do campo das possíveis evoluções Este item prepara os elementos que irão constituir a base da elaboração dos cenários a partir das constatações do bloco anterior e trabalhando com os mecanismos de evolução do sistema. Após definir as variáveis e questões chave, nesse bloco deve-se trabalhar com incertezas e probabilidades do estado futuro destes itens já definidos. Este bloco possui duas etapas: Análise Morfológica, que fará a escolha das variáveis e hipóteses do futuro que consideradas mais importantes e que pode originar um grande número de potenciais cenários. A análise morfológica fará o agrupamento das variáveis-chave e de questõeschave dos atores para depois definir os estados possíveis que podem refletir no futuro. Na seqüência é feita uma lista de combinações desses estados futuros, onde é analisado o conjunto de restrições e incompatibilidades que tornam impossíveis combinar certos conjuntos de estados futuros. A partir disto, chega-se a construção de uma matriz de combinações, levando a identificação das combinações de maior contraste (e que merecem mais detalhe na análise) que passarão por outra fase de seleção envolvendo probabilização. Probabilização das combinações. Elaborada a partir da utilização do Método de Impactos Cruzados que utilizada consulta a peritos a partir do uso do software SMIC Prob-expert, também de propriedade de Godet. Com o auxílio do software os peritos avaliam a probabilidade de acontecimento de cada combinação. As combinações com a maior probabilidade média de realização, segundo respostas dos peritos, serão consideradas as hipóteses centrais que serão utilizadas em uma segunda análise dos peritos onde tais hipóteses terão suas probabilidades condicionadas (possibilidade de um acontecimento se realizar realizando-se ou não um outro) avaliadas. Posteriormente calcula-se a média de probabilidade de cada conjunto de combinações atribuído pelos peritos e se chegam a determinação das combinações mais prováveis, onde pode-se construir as chamadas tramas de cenários conjuntos das combinações. 3) Elaboração dos cenários 6

7 O bloco final da metodologia de Godet é composto por duas etapas: Aperfeiçoamento das imagens finais dos cenários que foram selecionados na probabilização da etapa anterior. Isto inclui desenvolver o cenário de referência que corresponde combinações indicadas com a maior probabilidade de ocorrência na etapa anterior e, construir ao menos um cenário contrastado que corresponde aos conjuntos de menor probabilidade e que correspondem a evoluções distintas ao cenário de referência. Deve se incluir nesta tarefa os elementos considerados como invariantes e também o reflexo das tendências pesadas de cada cenário. Construção de uma narrativa seqüenciada. Para cada cenário designado deve-se descrever, de modo lógico, a narrativa do percurso partindo da situação atual chegando às imagens finais determinadas no passo anterior, destacando rupturas e mudanças que aparecerão em cada cenário. Com o método de Godet visto, trataremos na seqüência do outro método de elaboração de cenários escolhido para este trabalho. 3. O método de cenários de Paul Schoemaker A metodologia de Schoemaker não é embasada por softwares ou modelos matemáticos como a de Godet, mas por outro lado Schoemaker apresenta, de forma simples e didática, seu método para circundar as possibilidades principais de cenários. O processo de cenários de Schoemaker (1995) se dá em dez passos que estão descritos abaixo: 1. Definição do escopo. Nesta etapa deve se definir o escopo da análise (produtos, mercados, área geográfica, tecnologias etc) e a referência de tempo (que também depende da área de atuação, planos da concorrência, ciclo de vida de produtos etc) que é adaptada para cada setor. Nos exemplos de Schoemaker aparecem cenários para uma agência de propaganda com um horizonte de sete anos enquanto que para uma empresa petrolífera eram de 50 anos. 2. Identificar os stakeholders principais. Quais os principais interessados no trabalho de cenários? Quem será afetado por ele? Quem pode influenciá-lo? Segundo o autor, a partir dessas questões os principais stakeholders serão identificados. É necessária a identificação de seus papéis atuais, interesses, posições de poder e como e por que esses aspectos têm se alterado com o tempo. 3. Identificar as tendências básicas. Quais tendências políticas, econômicas, tecnológicas, legais, industriais entre outras, podem afetar os itens identificados no escopo? Cada tendência deve ser explicada brevemente citando como e porque ela deve exercer influência sobre a sua organização. Importante destacar que essas tendências devem ser coerentes com o horizonte de tempo proposto. Caso algum item gere discordância sobre o impacto ou influência sobre a organização, este deve ser tratado como incerteza e não como tendência. 4. Identificar as incertezas chave. Que eventos, onde o resultado é incerto, afetarão significativamente os assuntos com os quais nos preocupamos? Devemos considerar fatores políticos, econômicos, ambientais, legais, tecnológicos etc. Para cada incerteza deve-se listar as possibilidades principais (tecnologia desenvolvida ou não, consumidores valorizando preço ou qualidade, legislação aprovada ou não etc). Identificar também relações entre estas incertezas, como por exemplo, nível de inflação e nível de desemprego o autor lembra que apenas as combinações plausíveis devem ser consideradas. Nesta etapa Schoemaker (1995) utiliza uma matriz de correlação que analisa o inter-relacionamento entre as variáveis incertas. Uma a uma, as incertezas são comparadas as outras, e se registram na matriz se a correlação entre as incertezas é positiva, negativa, incerta ou inexistente. Na figura 1 a seguir 7

8 mostramos o exemplo do autor. Nota-se que a matriz é preenchida pela metade já que a correlação entre as variáveis é identificada independente do sentido/ordem das incertezas. Segundo o autor, existem outros modos mais sofisticados para avaliar as probabilidades condicionais, mas este modelo de matriz é uma forma simples e prática de avaliar a consistência de um cenário. Figura 1: Matriz de Correlação. Fonte: Schoemaker (1995). 5. Construir temas iniciais de cenários. Estes temas são construídos a partir da análise das tendências e das incertezas. Existem diferentes abordagens para se definir os temas, como uma simples análise dos elementos positivos e negativos (que podem esconder oportunidades ou inovações se forem tratados com conotações negativas), combinações das variáveis que podem mostrar temas através de seu agrupamento ou, os temas iniciais podem sair do cruzamento das incertezas principais levantadas no item anterior onde o autor menciona que estas técnicas mostram como algumas incertezas são claramente mais importantes que outras. 6. Verificar consistência e plausibilidade. Deve possuir consistência interna entre as combinações de variáveis, assim como fluência. Segundo o autor existem três tipos de verificação da consistência interna, lidando com tendências, combinações de resultados e reação de stakeholders. Primeiro: as tendências são compatíveis com o espaço de tempo escolhido? Segundo: os cenários combinam resultados de incertezas que não podem ser colocadas juntas (inflação zero e zero desemprego)? Terceiro: Os maiores interessados estão colocados em posições que não gostariam e que podem alterar (OPEP não suportará preço baixos de petróleo)? 7. Desenvolver cenários de aprendizagem. Importante destacar que o objetivo em um trabalho desses é identificar temas que são estrategicamente relevantes e organizá-los em volta de possíveis resultados e tendências. Algumas tendências aparecerão em todos os cenários, se diferenciando apenas o impacto que tal tendência terá em seu planejamento e a assim, a atenção que será dada. A partir de tais temas, um título é dado para cada cenário e como os cenários são uma história deve-se captar a essência de cada cenário a partir do título, fazendo que ele seja lembrado facilmente. 8. Identificar necessidades de pesquisa. Nesta etapa é identificado onde é necessário pesquisar de forma mais aprofundada o entendimento de certas incertezas e tendências. Os cenários de aprendizagem, construídos na etapa anterior, auxiliam na identificação desses pontos que devem ser aprofundados. 8

9 9. Desenvolver modelos quantitativos. Depois de completar a pesquisa adicional, deve-se examinar a consistência dos cenários novamente para identificar que interações podem ser feitas por modelos que servem para quantificar as conseqüências dos diversos cenários. Podem ser desenvolvidos modelos para acompanhamento de preços, inflação, PIB, impostos etc. 10. Envolver os cenários na tomada de decisão. Usar os cenários para testar as estratégias corporativas e gerar novas idéias. Devem-se revisar os passos anteriores se os cenários de aprendizagem ou os modelos quantitativos apresentarem alguma informação não detectada anteriormente. Da mesma maneira, é necessário revisar o trabalho elaborado caso os cenários propostos não incentivem a criatividade, não trazem alguma novidade para a empresa ou não mostrem como avaliar as opções de risco em cada estratégia. E para determinar a validação da versão final dos cenários, o autor sugere alguns critérios de avaliação como: relevância, consistência interna, descrição de diversos futuros diferentes (e não variações do mesmo tema) e preparação a empresa ao futuro que chegará. Por fim, Schoemaker (1995) destaca que os cenários devem cobrir uma ampla gama de possibilidades e destacar oportunidades dentro e forma da organização enquanto foca na interligação e na lógica interna de cada futuro. Com as metodologias de Godet e Schoemaker colocadas, na seqüência serão vistas as definições do método AEM com o objetivo de analisálo como ferramenta de estruturação de variáveis de cenários. 4. A Análise e Estruturação de Modelos (AEM) A técnica de AEM foi desenvolvida como um instrumento para aumentar a eficácia do trabalho em grupo auxiliando a análise de questões complexas. Nela o grupo define uma estrutura hierarquizada com o auxílio do computador elaborando um modelo estrutural do problema. De acordo com Warfield (1976 apud Wright, 1989), a técnica AEM é caracterizada por ser útil em situações de estruturação de objetivos, definição de prioridades e a hierarquização de políticas e diretrizes. Essa técnica permite estruturar um grande número de informações não quantitativas, contribuindo para a análise e tomada de decisão ao nível de políticas e diretrizes, onde os modelos quantitativos em geral não captam muitos dos condicionantes críticos que a situação apresenta (WRIGHT, 1989). A ferramenta AEM busca extrair do contexto em estudo um conjunto de componentes ou elementos do problema, usando na seqüência, o computador para ordenar, armazenar e fazer inferências lógicas sobre o problema apresentado. Segundo Wright (1989), o modelo resultante é representado por um gráfico direcionado obtido através da aplicação de noções básicas de topologia somadas ao julgamento humano do grupo e a capacidade dos computadores de processarem um grande número de dados e fazerem inferências lógicas. O conjunto de informações necessárias à definição de uma estrutura deste tipo pode ser matematicamente representado por uma matriz binária e uma operação matemática (potenciações booleanas sucessivas) permite transformá-la de forma a evidenciar de modo claro todas as inferências e níveis hierárquicos contidos nas informações originais (WARFIELD, 1976 apud Wright, 1989). Com estes procedimentos de inferência lógica, o método consegue identificar relacionamento a partir das respostas dadas e preencher a matriz de forma que nem todos os itens do problema precisam ser avaliados pelo grupo. De acordo com Wright (1995) uma nova abordagem do método AEM baseada em procedimentos de 9

10 inferência lógica, abre caminho para a utilização de nuanças de relação entre o sim, o não e o talvez, tornando a técnica largamente aplicável na Administração. Esta nova abordagem ao problema de estruturação utiliza um procedimento de busca heurística para definir a seqüência de perguntas para coleta de informações. A atuação do grupo de trabalho utilizando a AEM consiste em, de acordo com Wright (1995) definido o contexto do problema, extrair um conjunto bem definido de elementos pertinentes. A seguir o grupo analisa a existência de uma relação transitiva entre pares de elementos, respondendo a perguntas colocadas pelo computador, que faz as inferências lógicas possíveis, produzindo assim o modelo estrutural. A definição clara dos componentes do problema e de suas relações, a interpretação e o aperfeiçoamento do modelo estrutural são de extrema valia para melhorar o entendimento do grupo sobre a questão, sistematizar o raciocínio dos integrantes e facilitar a comunicação sobre o problema. É interessante observar que o grupo não precisa ter nenhum conhecimento sobre os procedimentos matemáticos realizados, analisando apenas o relacionamento entre pares de elementos do problema. Por sua vez, o computador faz inferências lógicas com base apenas nas informações fornecidas pelo grupo, minimizando o número de perguntas necessárias a determinação do modelo estrutural. De acordo com Wright (1995), o modelo estrutural resultante do método facilita o mecanismo de comunicação, visualização, interpretação dos modelos e o raciocínio sobre sua estrutura. No decorrer do processo, fica evidente aos participantes que os resultados advêm exclusivamente das informações por eles trazidas, sem qualquer interferência do computador em termos de conteúdo. Os conceitos vistos acima trazem a idéia que o método permite a estruturação de qualquer tipo de questão complexa a partir de uma lista de elementos dessa questão. Isto permite pensar na aplicação desta metodologia para organizar uma lista de variáveis de cenários com significativos ganhos se a AEM substituir as etapas de estruturação de variáveis de cenários de Schoemaker e Godet assunto que será discutido a seguir. 5. Aplicação da AEM em metodologias de cenários Em uma metodologia de elaboração de cenários, a técnica AEM torna-se particularmente útil na etapa de estruturação de variáveis, onde é necessário analisar a interação e o relacionamento entre elas. A ferramenta pode caracterizar, de acordo com a vontade do grupo de analistas, o relacionamento entre cada variável de forma mais prática já que a metodologia, através de inferências, permite preencher a matriz de forma inteligente sem fazer todos os questionamentos para o usuário. O software, através de inferência lógica, preenche algumas posições na matriz automaticamente a partir da análise das respostas já dadas. Este benefício agiliza o preenchimento da matriz e poupa os esforços do grupo de respondentes para estes possam focar nas questões que realmente precisam de análise e resposta. Além disso, o método torna a tarefa mais simples organizando o preenchimento da análise de variáveis por meio de uma matriz oculta aos usuários. Ao invés de preencher uma matriz quadrada que terá o tamanho da quantidade de variáveis de cenários o usuário responde a perguntas que investigam a interação entre duas variáveis sem a necessidade de visualizar e preencher uma matriz o que é feito automaticamente pelo software. Esta forma de apresentar e analisar o relacionamento das variáveis também facilita a aplicação deste exercício em grupo, uma vez que a AEM direciona as análises variável por variável, focando a discussão do grupo nas duas variáveis da vez. 10

11 Outro benefício encontrado é que na estruturação da AEM as variáveis são dispostas em um esquema gráfico onde fica claro o relacionamento entre as variáveis, sua relação de causa e efeito, além da hierarquia entre elas tornando visível quais das variáveis são causais (motrizes), intermediárias ou resultantes. Em comparação com o método de Godet, o fato do preenchimento da matriz ser feita de forma de perguntas e respostas torna a AEM tornar mais prático do que preencher a matriz numérica item por item onde se aplica o software de base matemática. Evidente que a análise das variáveis do MICMAC que gera os mapas de motricidade/dependência e os grafos são úteis e interessantes, mas o fato da AEM prover resultados semelhantes em apenas uma única estrutura o torna de aplicação mais fácil. Como ponto a favor do MICMAC há de se destacar a quantificação das relações entre variáveis, o que evidencia melhor a força do relacionamento entre variáveis e permite comparar as diferenças entre cada relação, mesmo que na exposição dos grafos não fique evidente quais são as variáveis motrizes e quais são as resultantes. Outro ponto a ser comparado entre a AEM, o método de Godet e também com o método de Schoemaker é que uma matriz pode não ser inteligível a todos que devem trabalhar com a estruturação das variáveis, especialmente com um número grande de itens. Neste caso a AEM possui vantagem pelo seu formato de perguntas e respostas, ocultar o preenchimento da matriz que é feita automaticamente pelo computador. De forma a tornar mais claro os pontos discutidos neste ponto, na seqüência é apresentado o resultado de um exercício de comparação entre os métodos descritos anteriormente, seguido de um exemplo prático, levantado na bibliografia, da aplicação da AEM como ferramenta de estruturação de variáveis de cenários. Exemplo: comparação entre as metodologias de estruturação de cenários A turma do segundo semestre de 2007 da Disciplina de Avaliação e Previsão Tecnológica, da pós-graduação em Administração da Universidade de São Paulo, sob coordenação do Prof. Dr. James Wright, estudou em sala de aula diversos métodos de cenários. Houve também a oportunidade de simular a construção de cenários, onde algumas metodologias puderam ser comparadas. A simulação feita em sala de aula possuía o objetivo de construir cenários para discutir o futuro do ensino superior imaginando o apoio ao planejamento estratégico do Departamento de Administração da FEA/USP no horizonte até Nesta simulação, onde o foco é dado na estruturação de variáveis objeto deste trabalho, os próprios alunos, orientados pelo Professor fizeram uma discussão para definir o escopo e levantar as variáveis de cenários. Com as doze variáveis definidas houve a oportunidade de verificar na prática as diferenças entre as estruturações de variáveis de cenários aplicando o método MICMAC de Godet e a AEM de Wright. Vale considerar que o método de Schoemaker não entrou neste exemplo por não ter nenhum software para análise e por que sua aplicação é relativamente simples fazendo a comparação variável a variável em uma matriz de correlação. A entrada no software MICMAC se dá através de uma matriz que permite fazer a comparação entre todas as variáveis, onde cada variável é identificada através de um número. Nesta matriz se atribui pesos de acordo com a força do relacionamento entre as variáveis, conforme apresenta a figura 2. 11

12 Figura 2: tela capturada do software MICMAC de Godet. Com os relacionamentos identificados e ponderados é possível ver a disposição dessas variáveis no mapa de influência/dependência do MICMAC. O mapa de influência direta mostra o desenho do mapa construído com os valores que entraram na matriz, enquanto que o mapa de influência/dependência indireta mostra de forma mais clara as posições das variáveis após sucessivas interações produzidas pelo software, como apresentado na figura 3. Sem aplicar as interações do software algumas variáveis ficaram em posições que geravam dúvida em relação as suas características. Após as interações todas as variáveis estão claramente dispostas em regiões do mapa onde se possível classificar, como mostra a figura 3. Motrizes Condicionam o restante do sistema Relais Desafios Instáveis -> > entre elas devem-se encontrar as variáveis -chave Pelotão Difícil definir o papel Resultado Dependem das variáveis acima Excluídas Figura 3: adaptado do software MICMAC de Godet. Na figura 4 vemos as mesmas variáveis do exercício dispostas em um grafo de influência, onde de acordo com a legenda é possível ver as relações mais fortes entre as variáveis. Vale ressaltar que nem todas as doze variáveis estão apresentadas no grafo, pois estas possuem 12

13 relações mais fracas e se fossem apresentadas em conjunto com as de relações mais fortes neste exemplo apenas poluiriam o grafo, uma das desvantagens desse sistema. Figura 4: tela capturada do software MICMAC de Godet. Por outro lado, no tratamento efetuado pela AEM, a entrada se dá por mecanismos de perguntas e respostas. A matriz é preenchida de forma oculta pelo computador, enquanto os participantes respondem as questões colocadas pelo software. Conforme a figura 5 apresenta. Figura 5: tela capturada do software AEM de Wright A saída do software permite construir um mapa, como o representado pela figura 6, onde se por um lado a quantificação dos relacionamentos mais fortes ou fracos não são destacados, por outro todas as variáveis são apresentadas de forma intuitiva para se identificar variáveis de base (ou motrizes conforme a nomenclatura de Godet), intermediárias e as variáveis resultantes. 13

14 5. A incorporação do conhecimento da administração por outras profissões 10. Aumento do número de candidatos a Prof essor 6. Necessidade de pensamento mais globalizado 8. Aumento do número de alunos 2. crescente carga horária em disciplinas não presenciais 7. Aumento da relação entre mercado e univ ersidade 1. Div isão do curso em módulos/especialidade s resultando em menor tempo para conclusão 9. Aumento da heterogeneidade dos alunos 3. Maior uso de ensino à distância integral 12. Maior integração entre as instituições de ensino 11. Aumento da contribuição priv ada para a Univ ersidade pública 4. Popularização dos equipamentos e meios (banda larga) Figura 6: adaptado do software AEM de Wright. Com a apresentação deste exemplo, espera-se que as diferenças entre os métodos tenham sido melhor ilustradas. A seguir, juntamente com as considerações finais, é mostrado um caso exemplo de aplicação da AEM como estruturadora de variáveis de cenários Considerações Finais Em um mundo de crescentes incertezas o método de cenários é uma maneira de pensar de forma otimizada sobre uma grande variedade de potenciais resultados de variáveis que podem impactar o futuro de uma organização. Esta metodologia é flexível o suficiente para ser usada em parcerias com outras ferramentas estratégicas para prover uma visão de futuro que traga maior apoio para tomada de decisão hoje em dia. Das diversas etapas e métodos de construção de cenários foi destacada a etapa de análise e organização de variáveis de cenários e os métodos de Godet e Schoemaker onde se vislumbra a oportunidade de análise de uma possível melhoria dos métodos com a contribuição de uma ferramenta para a análise de variáveis. O método AEM de estruturação de problemas complexos foi analisado com o foco em aplicálo como organizador de variáveis de cenários. Conforme Wright (1995) destaca, esta metodologia pode ser aplicada em diversas áreas da Administração, mas conforme foi visto neste trabalho sua análise de interação entre elementos através de uma matriz serve para auxiliar algumas metodologias de criação de cenários para o futuro. Como exemplo captado da literatura, vale citar a experiência do projeto Brasil 3 Tempos como forma da aplicação da AEM na estruturação de variáveis de cenários. Em 2002, o Instituto de Estudos Avançados da Universidade de São Paulo (IEA/USP), a convite do Governo Brasileiro, através do Núcleo de Assuntos Estratégicos da Secretaria de Governo e Gestão Estratégica da Presidência da República, fez parte em 2004 de um projeto de elaboração de cenários para o Brasil Projeto Brasil 3 Tempos: 2007, 2015, 2022 (Br3T). Segundo Polesi (2006) o Projeto Br3T possuía o objetivo de elaborar um documento-plano de política de Estado com objetivos estratégicos da sociedade brasileira que norteará os rumos do 14

15 país no século XXI. Este plano foi construído a partir da elaboração dos cenários futuros por um grupo relativamente fechado e limitado de especialistas, seguido por uma consulta pública a um universo em torno de 50 mil brasileiros (englobando lideranças políticas, econômicas, sociais, intelectuais). Das diversas dimensões a serem estudadas para a elaboração de cenários (entre elas: econômica, ambiental, conhecimento e sociocultural), duas ficaram a cargo do IEA: uma referente a instituições político-partidárias e os rumos da democracia brasileira (Dimensão Institucional) e a segunda sobre o futuro da situação internacional e seus efeitos no Brasil (Dimensão Global). A abordagem utilizada para a elaboração destes cenários segue o método elaborado pelo Programa de Estudos do Futuro (Profuturo/FIA). Este método possui suas semelhanças com os métodos de Godet e Schoemaker, especialmente no tratamento as variáveis de cenários ponto que o tornou interessante pra apresentar neste trabalho. Segundo Wright e Spers (2006), como o trabalho envolvia muitos pesquisadores de diferentes áreas, pontos de vista diversos, juntando a complexidade do tema de estudo proposto, foi decidido aplicar a ferramenta AEM para auxiliar tal estruturação. Nesta etapa os autores mencionam que a técnica AEM foi utilizada a partir da matriz de inter-relacionamento das variáveis que foi obtida mediante a consulta a especialistas. Neste caso, a equipe coordenadora do projeto se encarregou de, com a ajuda do software, estruturar os pontos levantados por 200 especialistas para a análise das situações futuras desenvolvidas pelas equipes das duas Dimensões. A partir do processamento das informações e da consulta a especialistas, foi evidenciado o relacionamento lógico entre as variáveis analisadas. Na etapa de montagem da matriz morfológica, para combinar de maneira consistente os estados futuros previstos para cada variável de cenário, a AEM também foi usada visando à estruturação das variáveis e apresentação de forma gráfica desta estrutura. A estrutura de relacionamento entre as variáveis foi de grande valia no apoio ao momento da descrição dos estados possíveis de cada variável já que a visão gráfica resultante da AEM apresenta de forma mais clara e direta o relacionamento e o caminho de suas variáveis causais. Desta forma, com o auxílio da AEM, quatro cenários para cada dimensão foram construídos para apoiar os rumos do Brasil no século XXI, mostrando que é possível integrar as opiniões de diversos especialistas a respeito de um grande número de variáveis complexas para criar um conjunto de cenários plausíveis e consistentes. Conforme visto, a AEM pode ser aplicada no apoio a métodos como o de Schoemaker ou de Godet em substituição ou complemento às suas ferramentas de análise de variáveis de cenários, obtendo um retorno interessante no que diz respeito à relação entre variáveis, facilitando a estruturação para a construção dos diferentes cenários. A interface que analisa duas variáveis por vez (através de questões) ocultando o desenho de uma matriz e os procedimentos de inferência lógica que agilizam a análise, são algumas das vantagens da AEM em relação aos métodos de cenários estudados. Referências bibliográficas GIL, Antonio. Como elaborar projetos de pesquisa. São Paulo: Atlas, MARCONI, Marina; LAKATOS, Eva. Fundamentos de metodologia científica. São Paulo: Atlas,

16 MC MASTER, Mike. Antevisão: Explorando a Estrutura do Futuro. In: RIBEIRO, José Manuel Félix (org.) Prospectiva e cenários: uma breve introdução metodológica. Lisboa: Departamento de Prospectiva e Planeamento, MICMAC Identification of keys variables. Version [S.I.]: Michel Godet, Micro ISM (AEM) Interpretação e Estruturação de Modelos. Versão [S.I.]: James T. C. Wright, POLESI, Alexandre. Cenários para o Brasil no futuro. Estudos Avançados. São Paulo, v. 20, n. 56, jan./abr RIBEIRO, José Manuel Félix (org.) Prospectiva e cenários: uma breve introdução metodológica. Capítulo 5: o método dos cenários de Michel Godet e a prospectiva estratégica. Lisboa: Departamento de Prospectiva e Planeamento, SCHOEMAKER, P. J. H. Scenario Planning: a tool for strategic thinking. Sloan Management Review. Winter, TURNER, Nick. Future-proofing Your Organisation. CEO Journal. October, WARFIELD, John N. Societal systems, planning, policy and complexity. John Wyley and Sons. New York, 1976 apud WRIGHT, James Terence Coulter. Análise e estruturação de modelos (ISM) aplicado à selecção de projectos de pesquisa. In: Simpósio Internacional de Comunicação, Significação e Conhecimento, Lisboa. Anais. Lisboa: Associação Portuguesa para o Desenvolvimento das Comunicações e Sociedade Portuguesa de Filosofia. WRIGHT, James T. C. Análise e estruturação de modelos (ISM) aplicado à selecção de projectos de pesquisa. In: Simpósio Internacional de Comunicação, Significação e Conhecimento, Lisboa. Anais. Lisboa: Associação Portuguesa para o Desenvolvimento das Comunicações e Sociedade Portuguesa de Filosofia. WRIGHT, James T. C. Análise e estruturação de modelos baseadas em inferência lógica: objetivos para o porto de Santos. RAUSP, São Paulo, v.30, n. 1, p , jan./mar WRIGHT, James T. C. SPERS, Renata Giovinazzo. O país no futuro: aspectos metodológicos e cenários. Estudos Avançados. São Paulo, v. 20, n. 56, jan./abr Interpretive Structural Modeling (ISM) em inglês. 2 O autor define sistema como sendo a empresa e seu enquadramento (variáveis e suas relações, atores e seus posicionamentos face às variáveis) 3 No item 5 deste trabalho é apresentado um exemplo de mapa de motricidade/dependência. 16