Model Strateji 8 (S8): İnsan Kaynaklı Sorunların Azaltılması ile İlgil

Dados, informação e inteligência não têm o mesmo significado; semelhantemente, estratégia não é construída nem por dados e nem por informações, mas desenvolvida por insights de inteligência. Dados segundo Laudon e Laudon (1999, p. 10) “podem ser considerados os fatos brutos, o fluxo infinito de coisas que estão acontecendo agora e que aconteceram no passado”. Insights são maiores que dados e informações e fazem as pessoas pensarem diferente do que sabem e entenderem numa nova forma de ver. O uso errado destas palavras pode gerar confusão por conta das limitações de definição de cada uma delas. Sharp (2009, p. 79) define que “dados são elementos da informação. Quando estes elementos formam um contexto, eles compõem a informação. A análise apropriada das informações resulta em inteligência”. Neste contexto o propósito é analisar a informação e transformá-la em inteligência, que direcione as ações de organizações.

Dados geralmente se referem a fatos, estatísticas ou apenas a números, afirma Sharp (2009), representam algo que ocorreu no passado e eles são a base para as decisões de negócio e podem enganar, dependendo da forma e do contexto que são apresentados. A comparação de indicadores empresariais elaborados por normas ou regras diferentes, a apresentação de estatísticas utilizando como referência o grupo mais representativo (ex.: percentual de divórcios dentro dos casamentos realizados, percentual de mulheres com possibilidade de ter câncer de mama), são exemplos de como é possível gerar entendimentos diferentes dependendo da forma como os dados são apresentados.

Quando se fala em métricas ou indicadores de performance, Sharp (2009, p. 85) argumenta que “nem tudo que é importante pode ou precisa ser medido”. Inteligência por exemplo proporciona níveis de geração de valor, no entanto alguns atributos que a compõem como insights, análise, compreensão, níveis consideráveis de sensatez e reflexão não podem ser mensurados. Indicadores são fáceis de usar e de entender, bem como geram a impressão de objetividade e de precisão, entretanto no ambiente de negócios atual onde a complexidade e a subjetividade estão cada vez mais presentes no PD, nem sempre essa assertividade é de todo útil.

Uma maneira de visualizar como as métricas falham na transmissão da informação e geração do conhecimento é analisar como elas são calculadas ou apresentadas. O cálculo do percentual de mulheres que podem ter câncer de mama pode ser feito considerando todas as faixas etárias, o que termina diminuindo o valor encontrado pela diluição na totalidade da população, bem como não identificando qual a faixa etária crítica para seu tratamento. Utilizando-se o exemplo anterior, pode-se apresentar a probabilidade da mulher ter o referido câncer numa faixa de idade que tem maior percentual como sendo o valor geral, o que certamente pode gerar preocupações desnecessárias no público feminino de faixas etárias distintas.

Seguindo a abordagem escolhida para este tópico chega-se a necessidade de falar sobre informação. Dados e informação estão disponíveis para todos inclusive para a concorrência, o que os torna elementos de pouca ou nenhuma diferenciação. Laudon e Laudon (1999, p. 10) definem “informação como o conjunto de dados aos quais seres humanos deram forma para torná-los significativos e úteis”. Destaque deve ser feito para o fato de que dados e informações podem ser manipulados, proporcionando tomar decisões erradas.

Todavia poucas empresas buscam informações de forma sistemática, quantitativa e qualitativamente adequadas e têm know how para transformá-las em inteligência. Sharp (2009) comenta que o processo de obtenção de informações pode ser enriquecido se inicialmente quatro verificações forem feitas. Primeiro, é importante considerar que alguns executivos superestimam seu conhecimento, desconsiderando ou acreditando ser menos importante aquilo que eles não sabem, fato que em verdade está muito longe da realidade. Reconhecer a existência dos gaps certos de informação e fazer as perguntas adequadas para suprir esta necessidade é o primeiro passo para se obter melhores decisões. Segundo, é importante identificar se o que você sabe é atual e importante. Informação é um recurso muito perecível e sua verificação sistêmica permite a correção de fatos ou dados que sua mudança não foi percebida, principalmente quando conhecimentos ou inteligência histórica não são desafiados, o que é praxe nas organizações.

Terceiro, é importante reavaliar as crenças existentes. A falta de sintonia com as mudanças constantes do mundo moderno e com as crenças do consumidor pode criar pontos cegos no PD, fazendo com que as organizações não percebam oportunidades, ameaças e resultados indesejados. Em quarto lugar existe a necessidade de prever o que pode acontecer no futuro.

Informação atual é vital para a condução dos negócios, mas não garante sua perpetuação. Desta forma, estar conectado com as tendências e as perspectivas futuras, é crucial para se tentar prever as mudanças do mercado e do comportamento do consumidor.

Por fim chega-se a inteligência, onde é importante falar também sobre análise de inteligência, visto que estes dois termos também fazem parte da contextualização deste trabalho. Clark (2010) comenta que a essência da inteligência envolve criar um modelo de análise para o objetivo desejado e daí extrair o conhecimento necessário. O mesmo autor (2010) comenta que desta forma todos os problemas têm solução. Prior (2013, p. 30) em sua visão comenta que “inteligência é informação de alto nível que é explorada e processada”. Para Kahaner (1997, p. 21) “inteligência, não informação, é o que os gestores precisam para tomar decisões. Outro termo usado para inteligência é conhecimento”. Sharp (2009) propõe que inteligência significa utilizar dados e informações corretas e apropriadamente analisadas colocando-as num contexto certo, é também direcionar a estratégia e tomar as melhores decisões para reduzir os riscos e não gerar retrabalho. A mesma autora (2009) também relata que:

o benefício da inteligência é que ela nos leva a concentrar o foco nas informações que suportam nossas crenças, conduzindo-nos depois para níveis mais elevados de informações que refletem mudanças naquilo que não sabemos ou ainda não tínhamos visto (SHARP, 2009, p.99).

O processo de inteligência é composto por três etapas, afirma Clark (2010). Primeiro, criar facilidade para os seus usuários fazer perguntas. A segunda etapa consiste em utilizar a base existente de informações de inteligência para dar respostas imediatas e a terceira é gerenciar a criação rápida de novas informações para responder as perguntas remanescentes. O mesmo autor (2010) comenta que para isso este processo precisa ser colaborativo e preditivo. Colaborativo para promover o trabalho em equipe para otimizar o alcance dos resultados esperados e preditivo, por que os usuários de inteligência sempre querem saber o que vem depois.

Clark (2010) relata que todos os métodos de análise de inteligência derivam de um processo fundamental composto por duas etapas. A primeira é chamada de síntese, que é a criação de um modelo de análise para o alvo de inteligência e a segunda é chamada de análise, que é a extração de informações úteis do modelo identificado.

O mesmo autor (2010, p. 6) relata que estas etapas “compõem o que é conhecido como análise de inteligência”. Já Prior (2013) descreve que:

análise de inteligência é o exame sistemático de qualquer combinação de dados, informações ou conhecimentos relevantes visando transformá-los em inteligência acionável, a qual vai otimizar o planejamento e a tomada de decisão, ou promover o desenvolvimento de estratégias geradoras de vantagem competitiva sustentável (Prior, 2013, p. 30).