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Uma aula sobre:

As organizações como cérebros *

Paulo Jorge Ferraz de Meneses Sacramento, Nº 995011093

* Baseado no 4º capítulo do livro “Images of Organization” de Gareth Morgan

Introdução

No livro “Images of Organization” [1], Gareth Morgan usa uma série de metáforas para explicar a sua visão de como as organizações são ou devem ser no futuro. Uma delas, desenvolvida no quarto capítulo do livro, é a metáfora das organizações vistas como cérebros.

Este texto pretende apresentar, em jeito de resumo, as ideias principais desse mesmo capítulo, lançando as questões: “É possível criar ‘organizações de aprendizagem’ que tenham a capacidade de ser tão fléxiveis e inventivas como o cérebro?” e “E se pensarmos nas organizações como cérebros vivos?”. Em seguida é apresentada uma introdução ao funcionamento do cérebro, passando-se depois para a descrição das várias secções do capítulo.

Sobre o cérebro

O cérebro humano é uma das máquinas mais complexas e fascinantes que conhecemos. Num mundo onde a ciência e a tecnologia se encontram tão avançadas, o conhecimento do funcionamento do cérebro continua a escapar ao olhar mais esclarecido. Muito já foi descoberto, mas muito continua por saber.

Uma das coisas que nunca gerou consenso foi a centralização ou distribuição da sua funcionalidade. Isto é, se o cérebro tem zonas específicas, bem definidas e especializadas que executam determinadas funções, ou se, por outro lado, funciona sempre como um todo, implicando isto uma redundância intrínseca nos seus componentes. A teoria hoje aceite é a de que o cérebro é, em geral, distribuído, havendo, no entanto, uma não negligenciável especialização de algumas das suas zonas.

Dois exemplos concretos demonstram esta visão. Karl Lashley, um psicólogo americano, observou que um rato a quem tinha sido retirado 90 por cento do cérebro continuava a desempenhar as suas funções com relativo sucesso. As deteriorações aconteciam, mas a funcionalidade fundamental mantinha-se. Isto demonstra que o cérebro é, em grande parte, redundante e que muitas das suas partes sabem como desempenhar toda a sua função. Em contraponto, experiências com doentes crónicos de epilepsia, brilhantemente descritos em [2], mostram que um corte “ao meio” do cérebro causa perdas totais de algumas capacidades. Em particular, sabe-se hoje que a parte direita do cérebro está mais relacionada com a creatividade, a intuição, as noções de espaço, etc. e que controla o lado esquerdo do corpo. A parte esquerda do cérebro é a responsável por actividades mais intelectuais, pela racionalidade, a análise crítica e a linguagem, controlando o lado direito do corpo. Verificou-se que doentes dextros, “com cérebro dividido” só podiam, por exemplo, desenhar correctamente uma casa tri-dimensional com a mão esquerda, já que é o lado direito do cérebro que tem as noções de espaço.

Isto mostra, cabalmente, que o cérebro é, ao mesmo tempo, redundante e especializado.

As organizações como cérebros que processam informação

As organizações são sistemas de informação. São sistemas de comunicação. E são sistemas que tomam decisões. É então possível, entendê-las como cérebros que processam informação.

Herbert Simon, prémio Nobel, diz que as organizações não podem ser perfeitamente racionais, pois os seus membros têm capacidades limitadas de processar informação. Diz que as pessoas têm, em geral, de trabalhar com informação incompleta, criando possíveis soluções e as respectivas consequências; que conseguem explorar apenas um número limitado de alternativas a uma decisão; que são incapazes de avaliar correctamente os resultados. Conclui que os indivíduos e as organizações ficam-se por uma “racionalidade limitada” de decisões “suficientemente boas”, baseadas em regras simples. Ele percebe as organizações como espécies de cérebros institucionalizados que fragmentam, rotinizam e limitam o processo de tomada de decisões, para o tornar praticável. Os vários departamentos de uma organização, então, não definem apenas uma forma ou estrutura de trabalho. Exercem uma influência crucial na operação da organização e na tomada de decisões.

Outros cientistas concluem que a criação de equipas e departamentos de planeamento, design e implementação que possam “pensar” por toda a organização e controlar as suas actividades, deu a organizações mais complexas um cérebro centralizado que rege toda a sua actividade.

A visão clássica, mecanizada apresenta problemas quando as tarefas envolvem incerteza. Estas tarefas envolvem troca de muita informação entre as pessoas que decidem. Quanto maior a incerteza, mais difícil é programar, rotinizar e planear uma resposta. A solução passa por controlar os resultados (através do estabelecimento de objectivos) e não a forma como a eles se chegam (através de regras e programas). Neste caso, o feedback é o meio de controlo. A hierarquia é efectiva no controlo de situações certas, mas pode encontrar demasiada informação quando elas não o são.

Existem duas críticas principais a esta visão do processamento de informação. A primeira, porque o processo de tomada de decisão é demasiado centralizado. Tiram-se conclusões a partir de premissas. O processo é demasiado racional, analítico, tomando o partido do lado esquerdo do cérebro. A segunda tem a ver com o ênfase que é posto na questão das capacidades limitadas do indivíduo, como justificação da inteligência limitada das organizações.

Tudo isto está a mudar, com o desenvolvimento das tecnologias da informação e o aparecimento da “inteligência em rede” e as suas implicações no processamento da informação e no design da organização.

As organizações estão rapidamente a evoluir, tornando-se sistemas de informação globais que estão cada vez mais parecidos com cérebros electrónicos.

Apesar de a inteligência humana ser ainda a força motora, a computação em rede torna possível a realização de coisas que há algumas décadas eram apenas sonhos.

O desafio que se põe às organizações é, para além de planear e executar tarefas de maneira eficiente e racional, a aprendizagem constante e, mais importante, aprender a aprender.

Criando organizações de aprendizagem

Como podemos desenhar sistemas complexos que sejam capazes de aprender de forma semelhante à do cérebro?

Cibernética, aprender e aprender a aprender

A cibernética é uma ciência nova que estuda a informação, a comunicação e o controlo. As suas origens remontam à época da segunda guerra mundial em que foi necessário desenvolver e refinar aparelhos de controlo de tiro. O problema de disparar sobre um objecto em movimento envolve complicados cálculos de previsão e computação. Não basta ter em conta a velocidade e posição do objecto. É preciso considerar efeitos como o vento e manobras evasivas desse objecto. A cibernética surge daqui, fruto da colaboração de peritos de várias áreas com o objectivo de criar máquinas com as capacidades computacionais e adaptativas de um cérebro vivo.

O conceito que daqui emergiu é algo de extremamente conhecido hoje em dia e designa-se por feedback negativo. Consiste na aplicação à entrada de um sistema, de valores que levam em conta os valores anteriores da saída. É um controlo sobre o valor do erro, com o objectivo de o minimizar.

Isto é algo usado em teoria do controlo, mas que é aplicado a outras coisas. O processo de apanhar um objecto, por exemplo, pode ser visto como uma série de tentativas de o apanhar, minizando a nossa distância a ele, porque queremos evitar não apanhá-lo. Outro exemplo é o do simples térmostato ou mesmo o nosso corpo, que regula a temperatura tendo em conta um objectivo que tem de seguir.

A cibernética diz que:

• Os sistemas têm de ter a capacidade de sentir e monitorizar aspectos significativos do seu ambiente.

• Têm de ser capazes de relacionar essa informação com as normas de operação que guiam o comportamento do sistema.

• Têm de ser capazes de detectar desvios significativos dessas normas.

• Têm de ser capazes de tomar acções correctivas quando são detectadas discrepâncias.

Para que se perceba a distinção entre o aprender e o aprender a aprender, são definidas duas formas de aprendizagem. A de ciclo único, “single loop”, que consiste em detectar e corrigir erros relativos às normas de operação:

[pic]

Passo 1 : O processo de sentir, recolher dados, monitorizar o ambiente.

Passo 2 : A comparação desta informação com as normas de operação.

Passo 3 : O processo de tomar acções apropriadas.

E a de ciclo duplo, “double loop”, que depende da capacidade de examinar as normas de operação, questionando a sua relevância:

[pic]

Passo 1 : O processo de sentir, recolher dados, monitorizar o ambiente.

Passo 2 : A comparação desta informação com as normas de operação.

Passo 2a : O processo de questionar a apropriação das normas de operação.

Passo 3 : O processo de tomar acções apropriadas.

A aprendizagem “Single loop” é então associada ao simples aprender enquanto que a aprendizagem “double loop” é associada ao aprender a aprender.

Podem as organizações aprender a aprender?

Serão as organizações capazes de aprender de uma forma contínua? É essa aprendizagem “single loop” ou “double loop”? Quais as principais barreiras a essa aprendizagem?

Muitas organizações dão-se muito bem com a aprendizagem em “single loop”, desenvolvendo uma capacidade de monitorizar o ambiente, traçar objectivos e ver a diferença entre a realidade e esses objectivos. Pretende-se manter a organização num rumo certo.

Introduzir aprendizagem em “double loop” é bem mais complicado, principalmente em organizações burocratizadas, cujos princípios de organização, na realidade, obstruem o processo de aprendizagem.

A hierarquia cria barreiras. Os empregados são encorajados a ocupar e manter um lugar, sendo recompensados por o fazerem. Situações em que o “status quo” é desafiado são a excepção e não a regra. Nestas organizações, os sistemas “single loop” são reforçados e acabam por servir para manter a organização no rumo errado.

Barreiras à aprendizagem “double loop” são também criadas quando se entra em sistemas de punição ou recompensação dos empregados. As pessoas sentem-se ameaçadas e optam por estratégias defensivas de protecção a si e aos seus colegas que podem passar pelo esconder de problemas. Um exemplo tragicamente célebre é o do veículo espacial Challenger que foi lançado a tempo mesmo sendo sabido que existiam problemas sérios.

Linhas de orientação para organizações de aprendizagem

Pelo que foi exposto anteriormente, é fácil entender porque muitas organizações têm dificuldade em aprender e evoluír de maneira fluída. A boa notícia é que reconhecer o problema é o primeiro passo para a resolução do problema.

As organizações de aprendizagem devem desenvolver capacidades que lhe permitam:

• Antecipar mudanças no ambiente para detectar variações significativas.

• Desenvolver uma capacidade para questionar, desafiar e mudar as normas de operação.

• Permitir o emergir de uma direcção estratégica e de um padrão organizacional.

Devem também tentar evoluir para aprendizagem em “double loop”, evitando os mecanismos de “single loop” tradicionais que provocam estratégias defensivas nos seus membros.

Antecipando mudanças no ambiente

As organizações devem ser capazes de detectar avisos antecipados que deêm pistas sobre “modas” e estilos em crescimento.

Como no cérebro humano, o sucesso de uma organização está ligado à arte da representação. Elas devem criar mapas da realidade com que lidam. Mas o processo deve ser activo e não passivo. Deve falar do futuro, tanto como do presente e do passado.

As grandes companhias de sucesso a nível mundial são inovadoras pois conseguem visionar e criar indústrias e negócios totalmente novos. A Apple com a visão de um computador para toda a gente na indústria informática e a CNN com a visão de notícias a toda a hora, para toda a gente, no mundo da comunicação social são bons exemplos.

Sistemas inteligentes de aprendizagem usam informação sobre o presente para orientar a sua acção na realidade negocial. Mas são também hábeis na detecção de sinais e pontos de fractura que apontem para possibilidades futuras. Imaginam e antecipam possíveis futuros e agem no presente para tornar esses futuros realidades. E isto não é só cognitivo, mas também intuitivo e emocional.

Falamos aqui de inteligência activa e não passiva, característica do cérebro humano e seu sistema nervoso. Organizações assim mudam o ambiente circundante, tal como o cérebro.

Desafiando as normas de operação

Para aprender e mudar, os membros organizacionais têm de perceber as normas de operação que guiam a actividade actual e ser capazes de as desafiar e mudar quando necessário. É a aprendizagem em “double loop” em acção.

Muitas organizações ficam presas ao status quo e só veêm a realidade à sua maneira.

Felizmente, já é possível ver a nova atitude em muitos sítios. Basta pensar nas sessões de brainstorming e outras formas de pensamento criativo que se tornaram rotina.

Para que isto funcione, tem de se alterar a cultura da organização, de forma a que suporte a mudança e o correr de riscos. O erro legítimo deve ser encarado como um recurso de aprendizagem.

Pode resultar daqui ansiedade nos gestores, pois estes gostam de estar “em cima” dos factos, em controlo. Vencer esta ansiedade é a competência chave para a aprendizagem em “double loop”.

Encorajando a organização emergente

A inteligência do cérebro humano não está pré-programada nem é dirigida de maneira centralizada. Ela evolui. A metáfora do cérebro vai, então, contra as teorias que requerem muita liderança, controlo e imposição de objectivos.

Mas como é possível gerir de forma coerente sem definir objectivos claros?

A resposta da cibernética é que são necessárias apenas linhas de orientação, que guiem o comportamento. Sem estas, seria tudo completamente aleatório. Estas orientações devem permitir, no entanto, o seu questionar.

Uma clara diferença tática pode ser vista entre os Americanos e os Japoneses. Os primeiros estabelecem objectivos muito claros, sem os quais julgam não ser possível trabalhar. Os segundos optam por criar um sentimento de missão na organização, passando uma ideia geral da atitude a ter. Uma filosofia. Defendem que os objectivos se tornam assim aparentes.

Em relação ao caso Japonês, existe um ritual muito interessante que vale a pena referir. O ritual do “ringi”, que consiste na passagem de um documento entre todas as partes interessadas. Cada um lê e modifica o que lhe chega às mãos. Este processo continua até que se chegue a um consenso. Isto pode demorar tempo, especialmente se houver muita gente envolvida e a decisão for importante. Mas existe no fim a certeza de que a maior parte dos erros foram detectados e corrigidos. E é a isto que se resume a aprendizagem em “double loop”. O sistema torna-se cada vez melhor, mais esperto.

A definição de objectivos pode dominar toda a atenção e fazer esquecer outros aspectos chave da situação. Uma rigidez excessiva na tentativa de redução de custos pode levar à ruína da organização porque se despediu demasiada gente. E um aumento nas vendas pode ser feito à custa de produtos de baixa qualidade o que vai minar a confiança do consumidor, por exemplo.

Tem de haver limites em ambas as políticas. Nem demasiado rigor, nem demasiada liberdade. Ver [3] para uma boa discussão.

A filosofia “double loop” diz que é mais importante dizer o que não se deve fazer, do que dizer o que fazer. Encontramos uma analogia interessante nos dez mandamentos, que são iniciados com “Não deverás” (no inglês arcaico, “Thou shalt not”). Ou na etiqueta na Internet: “Não ofenda outros utilizadores”, “Não envie junk mail”, “Não revele informação confidencial”, etc..

A cibernética diz assim que a boa gestão depende tanto da perseguição de objectivos como da selecção de limites a aplicar ao comportamento. Se os limites forem bem definidos e os objectivos se tornarem aparentes, sem serem impostos, podemos dizer que o sistema se torna orientado à aprendizagem. Os objectivos como que emergem. E acabam por olhar por si próprios!

Organizações como cérebros holográficos

Num holograma, cada “célula” contém informação sobre o total da imagem. É assim possível que funcione, mesmo sem algumas das suas partes. É portanto, algo de semelhante com o cérebro. Aplicado aos sistemas organizacionais, isto significa que as qualidades do todo estão presentes em todas as partes.

Isto representa uma grande vantagem, pois as equipas e os indivíduos são capazes de aceitar variados desafios e são capazes de funcionar quando partes importantes têm um problema. Cada elemento pode assumir um papel vital no conjunto se tal for necessário. Existiria uma noção de auto-organização. Dito assim, isto parece impossível.

Se repararmos, no entanto, verificamos que muitas das qualidades já existem. Por exemplo, cada indivíduo tem um cérebro perfeitamente funcional. Pode não ser usado eficientemente, mas o potencial existe. As capacidades regenerativas existem também. Veja-se como os serviços se organizam rapidamente depois de uma grande catástrofe, como um terramoto. Isto é tanto mais verdade quanto maior for a distribuição pelas pessoas da inteligência da sua organização.

Princípios do design holográfico

Princípio 1 : Pôr o todo em todas as partes

Criação de um DNA corporativo – Da mesma maneira que o DNA na natureza contém a informação necessária ao desenvolvimento completo de um organismo, é possível incluir em cada pessoa, ou conjunto de pessoas, os elementos chave da “organização completa”, culturais e outros.

Inteligência em rede – Design de sistemas de informação apropriados. Isto possibilita a todos os membros da organização aprender sobre ela e contribuír com as suas ideias.

Estrutura holográfica – Design de estruturas organizacionais que consigam crescer, mantendo-se pequenas. Para que não se perca a importante familiaridade, pode optar-se por definir um limite para o tamanho que uma sucursal pode ter, em número de trabalhadores, por exemplo. Quando ela o atingir, expande-se para outro sítio. Cria-se assim uma rede de pequenas organizações, em que cada parte é o todo, pois os membros que a formam originalmente conhecem a cultura e o carácter da empresa. Isto permite que a organização funcione de forma descentralizada, mas ajustando-se às circunstâncias de cada ambiente.

Equipas holísticas e papéis diversificados – Em oposição ao passado, em que existiam tarefas altamente especializadas e o todo era a simples soma das partes, a unidade básica de design, passa a ser uma equipa que é responsável por um processo de negócio completo. Dentro da equipa, papéis e trabalhos são definidos em traços largos, com os indivíduos a serem treinados em múltiplas actividades para que possam trocar de funções, flexivelmente. Todo o empregado é multi-facetado e pode desempenhar as funções necessárias à produção de todo o produto. As equipas encontram-se diariamente para tomar decisões, dividir trabalho e atender a necessidades especiais. Cada membro define o seu horário e controla a sua qualidade de trabalho. Isto provoca uma tendência para “abraçar” o todo, as coisas parecem correr melhor e ser mais fáceis já que cada elemento sente que tem “mão” sobre as condições que influenciam o seu trabalho.

No entanto, como acontece com o cérebro, existe para além da generalidade, uma especialização. Voltando à empresa com várias sucursais, essas sucursais não são clones. Elas devem ser implementadas de forma creativa, para que a organização se torne mais do que a soma de todas as suas partes.

Quando às unidades organizacionais é permitido um desenvolvimento de forma a que a sua inteligência local aumente, as capacidades de auto-organização inteligente de todo o sistema aumentam em muito.

Princípio 2 : A importância da redundância

Todo o sistema com capacidade de auto-organização tem de ter um grau de redundância. Capacidade em excesso que crie espaço para inovação e desenvolvimento. Sem redundância, os sistemas são fixos, estáticos.

No cérebro humano, isto verifica-se nas vastas redes que interligam cada neurónio a milhares de outros e que permitem um número de maneiras diferentes de travessia enorme. É aqui que reside a capacidade do cérebro evoluír e se tornar mais refinado.

A cada momento, muitas partes do cérebro estão envolvidas na mesma actividade. As iniciativas podem assim ser geradas a partir de muitos sítios diferentes, reduzindo-se a dependência de um sítio em particular. Isto é vital também na diminuição do erro (votação) e na variedade das boas soluções.

No contexto organizacional, o paralelismo é semelhante, criando-se creatividade, confiança e uma percepção partilhada. O processo “ringi”, já mencionado, é um excelente exemplo disto pois é massivamente redundante. Todos agem sobre a mesma informação, encontrando uma solução evoluída. Em termos das tarefas de cada trabalhador multi-facetado, existe também uma redundância, no sentido em que apesar de um trabalhador saber fazer determinada coisa, não a está a fazer nesse momento, pois alguém a está a fazer.

Um design holográfico encoraja as pessoas a envolverem-se no desafio como um todo, independentemente de onde são e de quem são, e não em tarefas muito limitadas. A responsabilidade é de todos. Ninguém pode dizer “Isso não é da minha responsabilidade.”

Do ponto de vista mecanicista, a redundância é desnecessária e ineficiente. Deve ser eliminada. Holograficamente, é precisamente o contrário.

Surge então a questão: Quanta redundância deve ser posta num sistema? A resposta está na variedade de requisitos.

Princípio 3 : Variedade de requisitos

Claramente, é impossível dar a toda a gente informação sobre tudo. É impossível às pessoas tornarem-se competentes em tudo. Onde se desenha, então, a linha?

O princípio da variedade de requisitos sugere que a diversidade interna de qualquer sistema auto-regulatório tem de igualar a variedade e complexidade do seu ambiente se quer lidar com os desafios desse ambiente. Todo o sistema de controlo tem de ser tão variado e complexo quanto o ambiente a controlar.

Este princípio não é apenas um conceito abstracto. É um princípio de gestão vital. Se uma equipa é incapaz de reconhecer, absorver e lidar com as variações do seu ambiente, então é pouco provável que evolua e sobreviva.

Aconselha-se a que a variedade seja aplicada onde é directamente necessária e não onde poderá vir a ser.

Princípio 4 : Requisitos mínimos

Criada a capacidade de evoluír, é necessário introduzir liberdade para evoluír. Isto parece óbvio, mas o exagero no controlo pode conduzir à definição de coisas que não são críticas e que poderiam perfeitamente encontrar a sua própria forma.

Este princípio sugere então que tudo o que não for absolutamente necessário, deve ser deixado por definir pelos gestores. O desafio é evitar a anarquia que pode ser criada pela falta de definição de parâmetros e linhas de orientação, evitando no entanto o excesso dessa definição.

Princípio 5 : Aprender a aprender

Como já foi enfatizado, há uma tendência forte nas organizações para ficarem presas ao status quo. A auto-organização requer capacidade de aprendizagem em “double loop” que permita a alteração das normas e regras impostas pelo ambiente.

Forças e limitações da metáfora do cérebro

À medida que mudamos para uma nova “economia de conhecimento”, onde a inteligência humana e a creatividade são o recurso chave, podemos esperar que as ideias e princípios envolvidos na criação de organizações semelhantes a cérebros se tornem realidade. Como foi discutido, o potencial existe. Todas as pessoas têm um cérebro, e os desenvolvimentos tecnológicos demonstram que podemos mobilizar a inteligência numa frente larga.

Historicamente, houve uma tendência para usar as novas tecnologias para reforçar os princípios burocráticos. Esta metáfora pretende que isso deixe de ser verdade.

A compreensão do funcionamento do cérebro desafia as ideias tradicionais sobre controlo e liderança central, o estabelecimento de objectivos e a hierarquia.

A liderança necessita de ser difundida em vez de centralizada. Apesar de os objectivos e alvos serem ferramentas úteis, devem ser usados de forma a evitar as patologias da aprendizagem em “single loop”. A hierarquia e o design têm de ser entendidos como fenómenos emergentes e de auto-organização.

Temos finalmente de notar que não existe até hoje um visão coerente do cérebro que seja subscrita por todos, o que limita um pouco a força desta metáfora.

Todo o movimento que se afaste de estruturas controladas hierarquicamente, aproximando-se de padrões mais flexíveis, implica alterações grandes na distribuição do poder e controlo. Aumenta a autonomia das equipas e desaparece a ideia de que alguém tem uma “mão firme” nas actividades do dia-a-dia.

A aplicação das ideias associadas com a metáfora do cérebro, requer ao mesmo tempo uma “mudança no poder” e uma “mudança na mentalidade”.

Referências

[1] – Morgan, Gareth , “Images Of Organization”, Sage Publications

[2] – Sagan, Carl , “Os Dragões do Éden”, 1977, Gradiva

[3] – Highsmith, Jim, “Beyond Optimizing”, 1999, revista “Software Development”

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Passo 1

Passo 3

Passo 2

Passo 2

Passo 3

Passo 1

Passo 2a

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