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Projetos são agentes que evoluem?

O objetivo deste artigo é tentar responder a pergunta “Projetos são agentes que evoluem?” Se sim, por que?

Segundo o PMBOK:

“Projeto é um esforço temporário empreendido para criar um produto, serviço ou resultado exclusivo.”

Com isso, sabemos que um projeto tem um início, um fim e um objetivo. Além disso, temos algo desprendendo um esforço temporário para atingir o objetivo. Este algo pode ser: pessoas; programas; máquinas ou uma combinação dos três, o que é mais comum [1].

Concordando que um projeto necessita ter em sua composição pelo menos um elemento com inteligência e capacidade de evolução, uma nova abstração se torna possível. Vamos examinar a definição de cidades de Geoffrey West:

“Cidades são apenas a manifestação física das suas interações, nossas interações, e agrupamento de indivíduos.”

Agora experimente trocar cidades por projetos. Não parece nenhum absurdo, certo? Porque não é. Ao agrupar indivíduos em torno de um objetivo comum, este agrupamento ganha vida, ganha comportamento próprio. Como estamos lidando com pessoas, este comportamento é muito mais do que a soma do comportamento das partes. O indivíduo em grupo se comporta de forma diferente de quando está sozinho, quem já ouviu? Isso é verdade pelo simples fato de reagirmos a estímulos e aprendermos (pelo menos alguns) com eles e, de posse desta nova informação, ajustarmos nosso curso visando o objetivo do grupo.

Sabemos, da Teoria da Evolução, que os seres vivos evoluem através da colaboração e competição entre os indivíduos. O mais adaptado sobrevive e se adaptar é uma arte da natureza. Os indivíduos reagem aos estímulos, aprendem e passam este aprendizado às novas gerações. Esta força evolutiva criou o nosso cérebro e, consequentemente, o método científico que, de tão poderoso, nos colocou na Lua.

Um projeto, por ter em sua composição indivíduos inteligentes, possui as mesmas propriedades. Ele reage aos estímulos, é defendido e atacado de dentro para fora e de fora para dentro e, principalmente, compete e colabora com outros projetos. Pessoas ocupando cargo de média gestão expostas a esta abstração [2] conseguem entender bem o projeto como um organismo vivo, mas relutam no entendimento de que projetos competem e colaboram. A alta gestão compreende melhor este conceito, pois eles coordenam esta competição e colaboração.

Projetos competem por recursos, pessoas e conhecimento e, dentro das empresas, estes são limitados. Não existem recursos infinitos, não existem pessoas infinitas e o conhecimento não é infinito, levando à competição.

O conceito de que projetos são agentes, que evoluem na presença de feedback, que são afetados pela memória dos estímulos passados, que competem por recursos limitados nos leva à nossa última abstração e ao nosso objetivo deste artigo. Vamos à definição desta abstração:

 

At the heart of most real-world examples of Complexity, is the situation in which a collection of objects are competing for some kind of limited resource – for example, food, space, energy, power, or wealth. Johnson, Neil. Simply Complexity (Kindle Locations 204-206). Oneworld Publications (academic). Kindle Edition.

The system appears to be “alive”. The system evolves in a highly non-trivial and often complicated way, driven by an ecology of agents who interact and adapt under the influence of feedback. For example, financial analysts often talk as though the market were a living, breathing object, assigning it words such as pessimistic or bearish, and confident or bullish. Johnson, Neil. Simply Complexity (Kindle Locations 386-389). Oneworld Publications (academic). Kindle Edition.

The system exhibits emergent phenomena which are generally surprising, and may be extreme. In scientific terminology, the system is far from equilibrium. This basically means that anything can happen – and if you wait long enough, it generally will. Johnson, Neil. Simply Complexity (Kindle Locations 389-391). Oneworld Publications (academic). Kindle Edition.

 

Estas definições do Neil para a Complexidade beiram a perfeição, pois abrangem todas as características relevantes de um sistema complexo no mundo real. Não é a complexidade esotérica dos livros pseudo-científicos. É quase tangível.

A teoria da complexidade auxilia no entendimento da dinâmica da economia, assim como da dinâmica presente na biologia, assim como no entendimento de comportamentos de grupos de pessoas, de todos os tamanhos. Ao estudar a dinâmica destes sistemas a complexidade nos fornece um arsenal de idéias que, devido ao seu nível de abstração, podem ser adaptadas a qualquer processo e atividade que envolva indivíduos que reagem a estímulos, e que aprendam e sofram a influência do feedback do ambiente.

Os projetos são agentes que aprendem, que recebem feedback do ambiente e mudam suas premissas e seu comportamento de acordo com esse feedback. Isso significa que, segundo a evolução, o mais forte sobrevive no ecossistema “empresa”. Certo? Não. E o motivo é simples: existem pessoas tomando decisão sobre o destino destes projetos, movimentando profissionais e recursos, “gerenciando” o ecossistema. Quando a gestão está fundamentada em números e estudos precisos, ela aumenta as chances de uma decisão correta. Mas quando não existem os números, ou estes são imprecisos ou enviesados, o gestor corre o sério risco de “matar” um projeto promissor e de fortalecer um projeto fraco, com baixo retorno [3], enfraquecendo o ecossistema.

Por este singelo mas poderoso motivo o estudo e entendimento da complexidade é importante. Ao olhar a empresa como um ecossistema, com projetos que competem por recursos de toda sorte e que agem no ambiente e recebem feedback deste mesmo ambiente, o gestor dá um salto em direção da clareza sistêmica e, consequentemente, dá mais um passo para longe da miopia sistêmica.

Entender os níveis de comportamento e os níveis da informação será fundamental para os gestores que desejam tomar decisões melhores na dinâmica do mercado atual.

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[1] Se um projeto é composto apenas por máquinas e programas, estes componentes precisarão ter alguma forma de inteligência artificial, pois deverão evoluir em direção ao objetivo do projeto.

[2] Eu não chamo esta linha de raciocínio de metáfora pois estamos tratando de uma qualidade do projeto e não transferindo outra definição para ele.

[3] Claro que estou excluindo aqui todas as questões políticas envolvidas, pois beiram o imponderável.


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