APRENDIZADO EM GESTÃO
Esperamos que você aproveite esse conteúdo para aprender como utilizar seus dados e métodos multicritério para tomar melhores decisões, mas se precisar de ajuda nosso time de consultores está à disposição.
Uma boa leitura!
A ciência de dados vem evoluindo amplamente ao longo dos últimos anos, com o surgimento de muitos caminhos e métodos possíveis para análise e interpretação de dados, desde a estatística clássica, que remonta à antiguidade onde operações de contagem obtinham informações sobre habitantes, riquezas e recursos militares das populações, até o machine learning, que busca aportar mais inteligência e automatização aos modelos analíticos.
Porém em um ambiente de escassez e racionalidade de recursos, que vem atrelado à uma vastidão e baixa qualidade dos dados disponíveis, uma maior velocidade e assertividade na tomada de decisão se torna crucial para o sucesso dos empreendimentos e ações das organizações de todos os tipos.
Segundo Costa (2002), o estado de competição em que nossa sociedade está imersa obriga as organizações a buscarem ferramentas para tomada de decisão cada vez mais eficiente, eficaz e flexível, que irão identificar soluções para problemas complexos e priorização das iniciativas a serem desenvolvidas de forma mais simples e acessível, para redução dos desperdícios.
O surgimento de modelos de gestão focados na melhoria contínua dos processos e organizações (Lean, Seis sigma, BPM, TQM, Gerenciamento da rotina, entre outros), enfatizam o foco das organizações na sua sobrevivência em ambientes de baixo recursos e também no aumento da assertividade da sua tomada de decisão.
Além disso modelos, métodos e técnicas cada vez mais completos e profundos para análise dos dados surgem, com o objetivos principal de abranger a complexidade das tomadas de decisão em um ambiente de excesso de dados e devido a necessidade de uma maior racionalidade na tomada de decisão de um ambiente escasso de recursos.
Estatísticas multivariadas, análises multiobjetivos, mineração de dados, decisões de grupo, análise de conteúdo, algorítimos, inteligência artificial, redes neurais, clusterização, entre outros, são utilizados para gerenciamento dessa complexidade, porém em poucos casos a percepção das pessoas, que consiste em um forte balizador dos resultados alcançados, são levados em consideração. Cabendo quase que exclusivamente aos dados brutos à tomada de decisão.
Diante de um contexto de racionalidade limitada e a complexidade do processo decisório a ser aplicado na solução desse problema, é indispensável a utilização de análises que baseiam seus resultados em um método racional, porém que consiga agregar múltiplos critérios, sejam eles baseados em dados oriundos de contagem e observação, mas também se baseie na percepção dos envolvidos.
A utilização de métodos na solução de problemas cada vez mais completos de decisão, atrelada a escassez de recursos, a necessidade de resultados mais efetivos, onde os valores gastos possam gerar mais retorno, a necessidade de equilíbrio entre aspectos financeiros, ambientais e sociais, e a aplicabilidade dos métodos à realidade vivenciada por cada organizações, vem exigindo sua evolução.
O Apoio Multicritéiro à Decisão (AMD) pode auxiliar a lidarmos com esse cenário, pois ao se tratar de métodos racionais para tomada de decisão, ainda podem ser considerados no processo tanto dados históricos quanto o knowhow de especialistas e as necessidades de partes interessadas.
Trata-se de um “Apoio”, pois o processo de decisão deve passar pelo método e ir além dele, envolvendo as pessoas para escolha do melhor curso de ação possível com base nos resultados, mesmo que esse curso não seja o indicado pelo método, afinal a tomada de decisão sempre estará carregada de subjetividade, mesmo onde houver método.
A aplicação de métodos AMD para seleção de alternativas com base em multicritérios se enquadra aos problemas de decisão mais complexos, pois possibilita que a decisão leve em consideração as múltiplas variáveis conflitantes envolvidas, o ambiente de incerteza, a escassez de recursos, a utilização de alternativas fisicamente possíveis e as preferências e valores de cada um dos decisores, além de apresentar uma visão mais realista do problema.
Através da utilização dos métodos elementares para o AMD os tomadores de decisão reduzem problemas complexos a uma base singular para que seja possível selecionar uma ou mais alternativas preferidas (KIKER et al., 2005). De uma forma geral o AMD é constituído por três dimensões principais (BELTON AND STEWART, 2002):
Porém, devido à grau de complexidade envolvida nessa decisão, a utilização de múltiplos atores na avaliação das alternativas e a aplicação de diferentes cenários de preferência entre os critérios também se mostra relevante para robustez do processo decisório e das alternativas selecionadas.
A assertividade do processo de tomada de decisão dependerá de fatores psicológicos, culturais, políticos e financeiros, assim como os conhecimentos, habilidade e atitudes dos decisores, mostrando a necessidade de tomar decisões com base em critérios variados (BELTON; STEWART, 2002; GOMES et al., 2012).
Vincke (1992) define que um problema multicritério ocorre em situações onde múltiplas alternativas precisam ser avaliadas com base em uma família de critérios a fim de alcançar os seguintes objetivos de decisão: (i) seleção das melhores alternativas, (ii) classificação das alternativas em categorias preestabelecidas e (iii) ordenar as alternativas da melhor para a pior.
Já Costa (2002) identifica 5 elementos necessários para tomada de decisão multicritério:
Esses elementos devem ser selecionados, ponderados e organizados a cada decisão tomada, dessa forma será possível compreender cada problema de forma mais específica através das suas alternativas, critérios, pesos e tomadores de decisão.
Muitos métodos para apoio à decisão multicritério foram desenvolvidos e publicados na literatura, existindo atualmente famílias inteiras desses métodos, integrações com outros métodos, adequação para diversas necessidades de decisão e também algumas ferramentas para sua aplicação. Porém iremos tocar nesses assuntos em outros post, fique atento aqui no nosso blog!
Na Emboé realizamos projetos de AMD para acadêmicos e empresas com grande sucesso de resultado! Está com dificuldade de analisar e tomar uma boa decisão? Fale com nosso time!.
Um abraço,
Jéssica Galdino
Green Belt em Lean Seis Sigma e Doutora em Engenharia de Produção
Executiva de Gestão, Finanças e Marketing da Emboé
Referências:
COSTA, H.G. Introdução ao método de análise hierárquica: análise multicritério no auxílio à decisão. Universidade Federal Fluminense, Niterói, 2002.
BELTON, V.; STEWART, T. Multiple criteria decision analysis: an integrated approach. Springer Science & Business Media, 2002.
GOMES, L.F.A.M.; GOMES, C.F.S; ALMEIDA, A.T. Tomada de Decisão Gerencial – Enfoque Multicritério. Editora Atlas. 2012.
VINCKE, P. Multicriteria decision-aid. John Wiley & Sons, 1992.
KIKER, G.A. et al. Application of multicriteria decision analysis in environmental decision making. Integrated environmental assessment and management, v. 1, n. 2, p. 95-108, 2005.
