Ao tentar projetar algumas estratégias para a complexidade, não queremos, com esta tese, afirmar que o processo projetual tradicional não tem lugar no mundo contemporâneo, muito menos dizer que as estratégias para a complexidade são uma panaceia, a salvação de todos os males de um mundo cada vez menos previsível. Gostaríamos, no entanto, de apontar que os processos tradicionais de projeto têm características que não dão conta da complexidade de alguns tiposalguns tiposalguns tipos de problemasalguns tipos de problemasde problemas. Em de problemas outras palavras, gostaríamos de apontar as limitações do processo projetual tradicional.
Problemas simples, como projetar um novo modelo de tesoura, ou inventar uma nova máquina de cortes a laser para a indústria têxtil, ou mesmo projetar um novo aeroporto87, são problemas que podem tranquilamente ser enfrentados pelo método
tradicional de projeto: contrata-se um projetista (engenheiro, arquiteto, designer) ou um escritório com uma equipe especializada e chega-se, através dos processos que descrevemos em nosso capítulo inicial, ao produto desejado. Esses são problemas, como mencionamos anteriormente, de natureza simples. Ou pelo menos “simples” num certo sentido. Podem, é lógico, ser de difícil tratamento e extremamente complicados, ou ter de contar com várias partes que funcionem juntas de modo intrincado, ou necessitar de tecnologia de ponta. Esse tipo de problema, no entanto, não é complexo no sentido de estar inserido num
contexto de complexidade. Mesmo o famoso problema do caixeiro-viajante88, apesar de
87 Os projetos de aeroportos e de hospitais são conhecidos, dentro da área do projeto de arquitetura, por ser de
extrema dificuldade, em função do atendimento a vários tipos de fluxo.
88 O problema do caixeiro-viajante, chamado, em inglês, de “travelling salesman problem”, é um problema clássico da
área de algoritmos e da teoria dos jogos. Ele consiste em encontrar a rota mais curta para um caixeiro-viajante que deve percorrer um certo número de cidades antes de voltar para casa. Ele é trivial para um número pequeno de cidades, mas conforme o número de cidades cresce o problema se torna um desafio enorme, devido ao número de combinações possíveis, que cresce exponencialmente. Vários algoritmos tentam solucionar o problema para números muito grandes, tentando mapear o espaço de solução de uma forma mais eficiente. Esse problema, apesar de ser muito complicado de solucionar, não é complexo pois, uma vez estabelecido, não muda.
muito complicado, não é complexo pois, uma vez estabelecido, ele não muda. Ele não se adapta. O problema do caixeiro-viajante pode ser solucionado sempre, desde que se disponha de tempo de processamento suficiente.
Mas, se queremos enfrentar problemas complexos, que nascem em contextos de complexidade, que contam com múltiplos agentes que interagem entre si, se conectam e se adaptam, precisamos de um modo de projetar que dê conta dessa complexidade.
Problemas como encontrar uma rota no tráfego em São Paulo, ou organizar certo tipo de informação que está dispersa em uma multidão de pessoas (consumidores, usuários) é um problema complexo, pois se insere em um contexto de complexidade. Com isso, queremos dizer que esses problemas exibem as características dos sistemas complexos que mencionamos no segundo capítulo: diversidade, conectividade, interdependência e adaptação. Montar um relógio mecânico pode ser uma tarefa muito complicada, mas nunca será complexa no sentido de que não exibe as características para a complexidade; por mais intrincado que seja, o relógio não se adapta ao ambiente que o cerca.
Se retirarmos uma de suas engrenagens ele não funcionará mais, pois não sabe se adaptar. Se quisermos voltar às bases teóricas que lançamos anteriormente, um relógio mecânico é um sistema cíclico, e não complexo.
Os problemas que de fato exibem características de complexidade podem ser mais bem atacados por estratégias que levem em conta a sua complexidade em vez de mascará- la. É para esse tipo de problema que escrevemos.
Como vimos, os sistemas complexos não podem ser controlados estritamente. Se isso fosse possível, talvez esta tese não fizesse sentido. Ao mesmo tempo, o processo projetual procura, tradicionalmente, exercer controle sobre os elementos sobre os quais se debruça: o terreno, os materiais, os espaços de circulação ou de trabalho, os comportamentos, os fluxos. Existe, assim, uma contradição aparente quando se fala em pensar “um projeto para a complexidade”.
Ao final deste capítulo, dedicamos algumas reflexões à questão do controle envolvido quando nos utilizamos de processos de metadesign, ou seja, quais as possíveis
implicações para a metodologia projetual envolvidas quando o designer abre mão de uma parte do controle dos resultados de seu projeto.
Este último capítulo se dedica justamente a tentar pensar algumas estratégias de direcionamento desses sistemas para que se possa, minimamente, lidar com contextos de projeto complexos.
Se, de um lado, não podemos controlar esses ambientes de modo estrito, de outro também não podemos nos acomodar e desistir de qualquer tipo de intervenção: se de fato não podemos controlar um sistema complexo, podemos gerar ações que o influenciem. Como aponta Alstyne, “a questão do controle versus influência é o cerne do contraste entre design e emergência”. (ALSTYNE e LOGAN, 2007)89. Assim como um agente
dentro de um sistema complexo não tem o controle sobre outro, mas o influencia, podemos tentar influenciar o sistema de modo a fazer com que se movimente de forma a, por exemplo, evitar catástrofes e produzir resultados desejados. Podemos tentar fazer com que o sistema se mova mais lentamente, ou que seja mais robusto, ou que se encaminhe, ainda que vagarosamente, em certa direção.
A questão de como implementar essas estruturas de influência é que nos ocupará em boa parte desta conclusão.
Tentativas de influenciar sistemas complexos não são propriamente novidade. As várias bolsas de valores espalhadas pelo mundo promovem uma série de regulamentações para que haja o mínimo de estabilidade em seu ambiente de alta complexidade. Com a crise financeira de 2008, aliás, essas regulamentações foram revistas, de modo a tentar fazer com que as operações da bolsa não gerem tanta instabilidade nos mercados. Este é um exemplo de uma ação top-down (regulamentação) que tenta atuar sobre um sistema complexo. O objeto dessas regulamentações é justamente atuar sobre mecanismos de feedback para que o sistema adquira, por exemplo, mais robustez sob um determinado aspecto. Do mesmo modo, servidores web são monitorados de forma a fazer com que suas
tarefas não sofram sobrecarga e que seu processamento seja mais bem distribuído, mesmo em situações de grande estresse.
Estamos, portanto, falando aqui de um tipo de projeto que é mais sutil, que tenta fazer uma ponte entre problema (ou contexto) e solução, e fazê-los, juntos, dançar a mesma música, sincronizar, encaixar-se.