Como gerenciar a complexidade – antes que seja tarde

Imagina-se que o pensamento sistêmico seja o recurso mais avançado que temos para decidir melhor hoje nas organizações, como oposição à administração científica. Mas o sr. diz que não é bem assim. Por quê?

Existem várias diferenças entre o pensamento sistêmico e a ciência da complexidade. Para começar, um é pensamento e o outro é ciência. Assim, o grande problema é que o pensamento sistêmico sempre começa com o questionamento para onde queremos ir, um jeito de lidar com a incerteza querendo definir o destino final e tentando fazer com que as pessoas se auto-organizem para alcançá-lo. Resulta em idealismos.

Na complexidade, começamos pelo “estuarine mapping” – você mapeia o que realmente pode mudar antes de pensar em mudar as coisas – e, depois, você identifica um lugar aonde ir em seguida. Mais adiante, identifica outro, e assim por diante. Você inicia a jornada apenas com um senso de direção, sem metas que o fechem às novas descobertas no caminho. Essas metas, num ambiente incerto, geralmente não são alcançadas, e você tenderá a perder oportunidades porque estará focado.

Um modo de entender essa gestão de complexidade é ver, sério, a animação Frozen (risos). Anna e Elsa estão na segurança de sua cidade natal, tudo é previsível, e seus planos estão sendo executados conforme os prognósticos – metas funcionam naquele contexto. Até que Elsa percebe sinais fracos de que algo está mudando, estes são ignorados e aí ficam fortes. Como as duas reagem? Vão fazendo uma coisa, depois outra, e mais outra… agilmente.

Preciso dizer que o que muitos apontam como ultrapassado hoje – a administração científica, as metáforas militares (da primeira metade do século 20)– pode ser útil. O taylorismo é atacado como desumano, mas é humano. Na década de 1920, (Frederick) Taylor humanizou o local de trabalho ao dar segurança para as pessoas nas linhas de produção – e ele não tirou o arbítrio humano em relação às incertezas. Quando eu dividi o palco com Peter Drucker para ensinar liderança, critiquei Taylor, e ele teve a generosidade de não me humilhar publicamente por isso –, mas eu aprendi minha lição e me redimi levando o Drucker para jantar.

Quanto aos ambientes militares, eles são menos hierárquicos do que as pessoas pensam: um sargento tem autoridade sobre um general em relação a sua arma. E, na incerteza, as estruturas militares conseguem redelegar e se reajustar muito rapidamente.

Isso tudo passou a ser criticado da década de 1980 para cá porque engenheiros não gostam de incertezas e tentam eliminá-las.

Muitos líderes empresariais no Brasil são engenheiros. Você acha que fazem o que fazem para eliminar incertezas? A seu ver, investir em inteligência artificial e em ser data-driven tem a ver com querer eliminar incertezas?

Primeiro, eles podem ser bons gestores, mas certamente sofrem muito estresse porque ficam protegendo seus funcionários das incertezas. Não dá para protegê-los. A eliminação do julgamento humano, com a IA preditiva e os dados, é um erro. O julgamento humano é fundamental porque seres humanos tomam decisões em condições de incerteza; os seres humanos são abdutivos e os computadores, indutivos. Você não pode contar com processos quando lida com completas novidades.

Seres humanos são química; tomam decisões em um nível subconsciente; incorporar isso nas organizações é o que lhes dará vantagem competitiva. Não à toa, escolas de elite americanas muito ricas baniram os computadores da sala de aula para desenvolver capacidades humanas. Isso dará aos alunos de elite uma vantagem sobre todos os outros que passam demasiado tempo em computadores dependentes da IA. Humanos são muito bons em lidar com a incerteza.

Olhe para os povos indígenas; eles compreendem o meio ambiente muito mais rápido que nós. Teremos de recuperar parte dessa capacidade como espécie para sobreviver aos níveis de incerteza atuais.

__Abdutivo VS. Indutivo__

Raciocínio abdutivo. É o tipo de raciocínio lógico que parte de uma observação ou fato específico para chegar a uma hipótese explicativa. Ele é utilizado quando não há informações suficientes para se chegar a uma conclusão, sendo necessário formular uma hipótese plausível para explicar o fato observado.

__Raciocínio indutivo.__ É é aquele que se utiliza de fatos específicos – verdades conhecidas até o momento – para criar uma regra geral que sirva para diversas situações.  

Fontes: EducaMundo, Indeed

O Brasil e a América Latina estão atrasados para entender a complexidade tanto quanto se atrasam em ondas tecnológicas, por exemplo?

Estou mais familiarizado com a Colômbia, onde estudamos como o cartel do narcotráfico funciona, os empreendedores de favelas e a razão de continuarem lá, embora vá ao Brasil desde os anos 1970. Não consigo dizer se vocês estão à frente ou atrás, mas sei que sempre foi mais fácil ensinar complexidade na América Latina do que na América ou na Europa. O que falta a vocês é uma atitude educacional; as pessoas precisam estar preparadas para participar de um seminário por dois dias, por exemplo. O que vejo em toda a América Latina é que, se a pessoa não consegue entender algo em cinco minutos, sai da sala. É preciso ter uma atitude melhor em relação à aprendizagem.

Eu gostaria de explorar suas ideias sobre liderança. Como é o líder que lida com o complexo?

Bem, defino liderança como dar sentido ao mundo para que se possa agir nele. Como um líder nunca sabe tudo o que precisaria saber, o bom líder para a complexidade deve saber que tipo de decisões pode efetivamente tomar, dadas as informações que possui.

Para isso, entramos com uma série de técnicas. Modelos de aprendizado ainda são os mais bem-sucedidos. Fazemos coisas como colocar funcionários muito jovens para seguir líderes seniores e capturar seu conhecimento. Também reunimos histórias da força de trabalho, coletadas e indexadas pela própria força de trabalho. E pedimos aos líderes para indexá-las da maneira como eles acham que os funcionários indexam. Aparece a diferença, e perguntamos aos líderes por que eles acham que é diferente.

Essas técnicas trazem à tona o que chamamos de anomalias, e, quando isso acontece, as pessoas quebram os padrões habituais de pensamento e pensam de maneira diferente. Se você não criar uma anomalia, elas não farão isso. Não prestamos atenção às coisas a menos que haja uma anomalia ali.

Tudo isso, para funcionar, tem de acontecer de uma maneira não ameaçadora. Se eu, como consultor, disser que você é uma líder arrogante, você ficará na defensiva, mas, se eu disser que seus funcionários a classificam assim e você se classifica de outra forma, você terá de pensar sobre isso.

Precisamos criar anomalias, mas não podem ser ameaçadoras. Se eu, como consultor, disser que você é uma líder arrogante, você ficará na defensiva, mas, se eu disser que seus funcionários o classificam assim e você se classifica de outra forma, você terá que pensar sobre isso

Você recomenda a técnica dos arquétipos aos líderes?

Depende. Trazer isso para empresas às vezes é uma imposição muito forte. Em geral, fazemos exercícios com as pessoas representando águias, corvos e castores, inspirados nos nativos americanos. Mas podemos extrair arquétipos de funcionários e gerentes.

O arquétipo é um dispositivo de revelação extremamente poderoso, porque, por meio dele, as pessoas podem dizer algo sem lhe atribuir culpa. É quase como uma brincadeira, mas com grande impacto.

Como é a liderança distribuída a que o sr. se refere? É igual a delegar liderança?

Não. Quando eu delego liderança, dou-lhe autoridade para gastar dinheiro ou tomar decisões, e você tem de assumir a responsabilidade por isso. Isso desencadeia muito estresse, e, se você observar o que acontece com o cérebro, assumir responsabilidades é estressante.

Liderança distribuída tem a ver com responsabilidade distribuída. Se olharmos para os hospitais, veremos que, nas questões complexas, as pessoas tomam decisões juntas combinando seus papéis – cirurgiões, enfermeiras, anestesistas etc. Se o número de funções envolvidas na decisão for inferior a cinco, então, a decisão às vezes não leva nem um minuto.

A evolução humana não nos preparou para tomar decisões como indivíduos; somos péssimos tomadores de decisões individuais. Mas somos muito bons tomadores de decisões coletivas. E, se você olhar para líderes realmente bons, eles sempre levam consigo de trabalho em trabalho pessoas que complementam suas habilidades.

Nossa recomendação é: se você tiver uma decisão complexa, defina quatro funções relevantes para ela e chame as pessoas que desempenham essas funções para decidir junto. E deve haver um quinto papel, que deve ser anônimo.

Vou ilustrar com algo que está acontecendo. Pense em um banco de desenvolvimento. É muito fácil ele alocar US$ 50 milhões para um projeto em que o risco é maior, e é muito difícil alocar quantias de US$ 100 mil, que poderiam ter um impacto maior. O que estamos fazendo é reunir três ou quatro funções comunitárias e um agente do banco que permanece anônimo, para definir projetos de favelas. Um projeto pode receber investimento de US$ 1 mil, desde que todos concordem e deixem claro que um dos membros da equipe é um agente anônimo do banco. Isso significa, na prática, transferir a operação para as organizações que estão perto do que acontece, e libera uma quantidade enorme de executivos. E, o mais importante, isso erradica a corrupção e define a transparência.

E o seu famoso framework Cynefin para a tomada de decisões? Quão atual é ele?

Eu diria que é cada vez mais atual, ao ajudar a tomar decisões distribuídas complexas com base na física. Existem cinco tipos de matéria. (Na verdade, agora pensamos que pode haver um sexto, pois há alguma especulação de que a informação tem massa, o que explicaria a matéria escura). Dos cinco, os três relevantes são o sólido, o líquido e o gás. O sólido, estável, é restrito. O líquido é complexo, é fluido, se move, mas tem padrões. E o gás é caótico, não há padrões, é aleatório.

A versão mais simples da matriz tem os quadrantes ordenado, complicado (ou aparático, significando que “nos força a questionar, pensar diferente”) complexo e caótico. Assim ela permite dividir os problemas em diferentes tipos de sistema. Você não resolve um problema complexo da mesma maneira que resolveria um complicado, e assim por diante. Os executivos precisam entender que não funciona tratar como complicado um assunto que é complexo, porque custa muita energia (na tentativa de controlá-lo). Quando entendem, a possibilidade de decisões melhores aumenta. Quando mudam o assunto de complicado para complexo, eles têm menos controle, mas liberam energia e obtêm mais novidade.

As pessoas frequentemente classificam um problema de maneira errada. Dizem que atravessar a rua em Bangladesh é caótico. Não; é complexo. Se você andar em linha reta a uma velocidade constante, estará perfeitamente seguro, porque o sistema se ajustará a seu redor. E você divide uma situação complexa em partes complicadas – essa granularidade é importante –, porque o complicado tende a ser gerenciável. Trabalhando o complicado, criamos várias hipóteses de solução e vamos realizando experimentos em torno de cada uma para, depois, estabilizá-las. É preciso entender que a granularidade realmente importa na complexidade. Com coisas menores, você tem mais adaptabilidade. É importante movimentar algo de um quadrante para outro.

A granularidade me lembra a antifragilidade de Nassim Taleb. Há afinidades nas obras de vocês?

O Taleb tem usado geofísica e matemática para gerenciar terremotos, por exemplo, recorrendo a ciências naturais, e isso tem a ver, sim, com meu trabalho. Já atuamos juntos em um processo de reconciliação e não discordamos muito. Concordo quando ele fala da necessidade de redundâncias e de trabalhar com partes pequenas.

Mas não concordo quando ele acha que as coisas precisam se quebrar para se tornar fortes; eu não compro essa ideia. A analogia que faço é com a diferença entre um muro (ou barragem) de contenção e um pântano salgado. Um muro de contenção é robusto, você pode drenar a terra ao lado, tudo é perfeito até que venha a grande tempestade. Aí você deseja não ter o muro de contenção, porque ele se rompe catastroficamente. Um pântano salgado, por outro lado, pode absorver uma quantidade enorme de água e não liberar essa água mesmo quando transborda.

Esse tipo de sistema (o pântano salgado) pode absorver uma quantidade enorme de estresse ao se transformar. É interessante estudar isso na biologia. E também acontece com os seres humanos no momento em que o ambiente fica estressado; as taxas de mudança aumentam porque não sabemos o que terá sucesso e queremos aumentar os testes – e cresce a quantidade de falhas.

Todo mundo precisa começar a pensar nisso, inclusive, tanto em governos como em empresas. É preciso lidar com os pequenos problemas que podem surgir mais cedo, em vez dos grandes problemas que nos quebrarão catastroficamente.

Então, discordo do Taleb quanto à antifragilidade de modo geral. Para mim, “antifrágil” é um subconjunto de resiliência, não algo diferente. E todo mundo nesse campo do conhecimento diz que sistemas resilientes são aqueles que sobrevivem mudando – quebrar até pode fazer parte disso, mas não é o mais desejado.

Taleb também gosta de raciocinar com base na distribuição de Pareto (uma distribuição segue a lei de Pareto se para cada x aumento percentual na renda, há αx diminuição na porcentagem de beneficiários de tais rendimentos elevados. α é a “constante” de Pareto). Isso não conta com a total imprevisibilidade que pode haver nos tempos atuais; na distribuição de Pareto o passado se repete, e posso usar uma abordagem indutiva. Mas, como acabamos de dizer, na complexidade e na incerteza – que aumentam exponencialmente –, é preciso usar uma abordagem abdutiva. E é por isso que necessitamos de seres humanos tomando decisões de modo distribuído.

Não dizemos que planejamos antecipadamente o que fazer; criamos redes densas que possam tomar decisões quando necessário, e vamos vendo o que funciona e o que não funciona.

Você não pode ter regras, que são perigosas na complexidade; você precisa testar e ter um mecanismo de controle que forneça feedback em tempo real para que possa ver o que está funcionando e o que não está. Eu não acredito no “antifrágil” do Taleb.

Isso é agilidade, não é? Queria entender como é o ágil no contexto da complexidade – se possível, com um caso real, concreto, para materializar bem.

Você falou bem. Em se tratando de lidar com a complexidade, é mais uma questão de agilidade do que de ser ágil nos termos do movimento ágil, porque este se desvirtuou um pouco – embora tenha criado uma enorme agilidade dentro do sistema, reconheço isso, mas nem sempre com responsabilidade.

O erro das pessoas é quando elas não percebem que você pode distribuir autoridade e aumentar a responsabilidade. Não há apenas os extremos do controle centralizado draconiano e a anarquia total. Parte do problema do movimento ágil é que eles são todos anarquistas de coração. Eu sei que isso nunca ganharia força com os executivos seniores que prestam contas aos acionistas, mas o pano de fundo é esse.

O ágil que responde à complexidade é a abordagem de tomada de decisão distribuída. Para falar de algo concreto, estamos implementando-a no governo galês permitindo que as pessoas tomem decisões em grupos de três, em uma área profundamente empobrecida de South Wales, que antigamente era formada por mineiros. Essa é a minha origem, inclusive; era uma classe trabalhadora rica, mas agora há ruas onde ninguém teve emprego em três gerações, com todas as consequências de privação social, drogas etc.

Começamos o mapeamento estuarino acionando jovens da região para atuar como etnógrafos, porque não queríamos consultores entrando ali como alienígenas. Ninguém se recusa a atender a um projeto escolar de um jovem de 17 anos para que ele obtenha dados melhores.

Fizemos os mapas narrativos do que deu certo ou não a partir dessa coleta. Um ministro então olhou para aqueles mapas narrativos e disse, literalmente, que, se pudesse ter mais histórias como essas e menos histórias como outras, ele financiaria.

Então, estabelecemos pares transgeracionais dos adolescentes com pessoas com mais de 60 anos. Houve uma boa razão para fazermos isso: o cérebro é plástico até os 20 anos de idade e depois não se torna plástico novamente até os 50 anos. Isso torna as pessoas mais capazes de mudar.

__O lean e o complexo__

Para Dave Snowden, lean sempre foi um processo de fabricação, que, portanto, lida com coisas em um fluxo linear. Porém princípios do lean podem ser úteis para gerenciar a complexidade. 

A caminhada conhecida como “gemba”, que é quando você vai para o chão de fábrica para entender as coisas, é bastante útil. “Nós implementamos o gemba no Exército dos EUA no Afeganistão, quando substituímos relatórios de patrulha por captura contínua de histórias no campo, o que é mais valioso”, contou Snowden a HSM Management, acrescentando que agora estão fazendo isso em testes de medicamentos.  

O gemba do lean, como Snowden explica, facilita os estuarine mappings. “Veja que falamos de mapear estuários, não rios, e não à toa. Em estuários, a água também pode fluir de volta, de modo complexo, enquanto no rio o fluxo é num sentido único, linear.” 

Snowden ainda reforça que o aprendizado do que funciona no ambiente linear pode funcionar no ambiente complexo quando você o desmembra, recorrendo à granularidade.

Não sabia! Inovação é muito associada aos jovens, mas, então, os mais velhos também inovam, são as pontas do espectro etário, não é isso? Lembro agora que o PARC, o icônico laboratório de inovação da Xerox, combinava pessoas mais jovens e mais velhas para inovar.

O cérebro masculino para sua plasticidade com mais de 20 anos. As mulheres, antes; elas são mais produtivas até atingirem a puberdade. E depois disso você tem de adotar o julgamento da tribo. Já no final dos 50 anos de idade, homens e mulheres acionados quimicamente podem tornar o cérebro plástico de novo. E é por isso que os avós são os principais cuidadores infantis.

A inovação está sobretudo nas pessoas mais velhas, segundo as ciências naturais; elas tendem a sintetizar. O que fazemos é colocar jovens entusiasmados e brilhantes juntos com uma rede de idosos mais cínicos. Fazemos isso com novos ingressantes e pessoas prestes a se aposentar. O que cria uma equipe realmente poderosa nas empresas.

Voltando a South Wales, todos eles geraram ideias, e, se alguma ideia fosse razoável, eram colocados num trio com alguém do governo que pudesse fazer a ideia funcionar. Exemplo: para sanar os problemas dos resíduos de mineração de South Wales, os jovens tiveram a brilhante ideia: por que não temos um parque de mountain bike para andar nos picos das montanhas? Os mais velhos jamais a teriam, porque testemunharam a catástrofe que aconteceu lá e deixou os resíduos. Mas fez sentido. Então, eles foram colocados em contato com os bombeiros, que estavam interessados em novas formas de prevenir incêndios. Estes construíram as trilhas e treinaram os jovens para serem observadores de focos de incêndio, dando-lhes distintivos. Acabamos com mais de cem pequenos projetos, microdecisões hiperlocais, em vez de uma iniciativa governamental massiva que prometeria resultados maravilhosos dentro de dois anos. É isso que responde à complexidade.

A inovação está sobretudo nas pessoas mais velhas, segundo as ciências naturais; elas tendem a sintetizar. O que fazemos é colocar jovens entusiasmados e brilhantes juntos com uma rede de idosos mais cínicos. Isso cria uma equipe realmente poderosa nas empresas

Para terminar, qual a relação entre ciências naturais e complexidade?

Não fazemos estudos empíricos. Não estudamos o que outras empresas estão fazendo. O que fazemos é voltar às ciências naturais – à física, à biologia, à neurociência cognitiva – e criar métodos e ferramentas que são consistentes com essa ciência. E isso leva cerca de seis a sete anos. Então, implementamos os métodos. E realmente fazemos trabalho experimental para simplificá-los e padronizá-los de modo consistente com a ciência.

Uma das razões pelas quais fazemos isso é porque, pós-covid, quaisquer estudos de caso anteriores não são mais válidos. Quando os cientistas de gestão vão estudar as pessoas, atuam como jornalistas. Não há método científico.

A maneira como lidamos com a incerteza é usar a ciência natural, que é previsível, que tem revisão por pares, que tem experimentos repetíveis. E aplicamos isso no sistema.

Todas as coisas que temos feito em relação à complexidade, incluindo experimentos na União Europeia, vieram desse modo de trabalhar, e todos os anos lançamos algo novo. A tomada de decisão distribuída é a mais recente e vem ganhando força rapidamente, mas saliento que estamos em estágio inicial.