sábado, setembro 24, 2022

Gestão da Complexidade

“I think the next century will be the century of complexity” (Stephen Hawking – Jan/2000)

 

Marcus Vinicius Cotrim Árabe

Frequentemente, políticos, empresários e economistas reclamam da previsibilidade e estabilidade indispensáveis para promover o desenvolvimento, seja através de regulação estatal ou da “mão invisível” equilibrando preços segundo as leis do mercado. O mundo real, entretanto, há tempos insiste em situações irregulares ou turbulentas – por exemplo, a evolução da vida, as catástrofes naturais ou a globalização tecnológica – inexplicáveis pelo determinismo e reducionismo típicos de inegáveis avanços da ciência clássica – por exemplo, as órbitas celestiais, as reações atômicas ou o código genético.

Nas últimas décadas, contudo, a disseminação do uso de computadores e estudos interdisciplinares têm transformado de exceção em regra novas visões da realidade modeladas com base em sistemas complexos (1), formados por múltiplos elementos autônomos e interdependentes, que reagem de maneira dinâmica e espontânea a mudanças externas ou internas, apresentando coletivamente propriedades emergentes não observadas ou previsíveis nos comportamentos individuais.

Portanto, em lugar de impedir ou temer uma aparente desordem ou caos pertinente à complexidade, melhor ampliar o conhecimento e aplicação de seus principais conceitos (2), entre os quais se destacam: o efeito borboleta ou sensibilidade às condições iniciais, associado à imprevisibilidade de incertezas futuras, pois ações locais ou aparentemente insignificantes podem causar efeitos globais ou totalmente inesperados, tais como crise financeira mundial devida a quedas em bolsas de valores individuais ou terrorismo internacional decorrente de conflitos regionais; a dimensão fractal ou autossimilaridade independente de escalas, associada à universalidade de redes interconectadas, pois diferentes sistemas podem apresentar características semelhantes em diversos níveis de observação, tais como impactos de mudanças climáticas em ecossistemas distintos ou competitividade no mercado de comércio eletrônico; e a auto-organização ou adaptação evolutiva, associada à instabilidade de mudanças contínuas, pois regras simples e aprendizado podem superar variações ambientais, tais como comportamentos mutantes de organismos sociais/empresariais ou controle da disseminação de epidemias.

Seguem exemplos ilustrativos de modelo de negócios com base no Ciclo PDCA (Plan-Do-Check-Act, fundamento de vários sistemas de gestão ou excelência, como normas ISO, MEG®/FNQ, EFQM, MBNQA, entre outros) e modelos de sistemas naturais (3,4) utilizando a Ciência da Complexidade; em todos os casos, a complexidade emerge de informações auto-organizadas em poucas regras simples, aplicadas com retroalimentação por toda parte.

 

Referências

(1) https://www.youtube.com/watch?v=tq5oFIC6AnQ

(2) Mitchell, M. – Complexity: A Guided Tour, NY: Oxford University Press, 2009, http://www.complexityexplorer.org

(3) Wheatley, M.J. – Leadership and the New Science, Berrett-Koehler Publisher, Inc., 1992

(4) Young, E. – How the science of swarms can help us fight cancer and predict the future, Science, March 2013

 

Marcus Vinicius Cotrim Árabe é CQE/ASQ – consultor em gestão empresarial.

Este artigo expressa a opinião dos Autores e não de suas organizações.

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