A crença de que existe uma base científica para o management, e que as decisões de negócios devem ser sempre baseadas na análise rigorosa de dados, ganhou um importante reforço nos anos recentes. O crescimento substancial do volume de dados, assim como das ferramentas para lidar com as informações, contribuiu para a consolidação dessas ideias.
“Mas é verdade que management é uma ciência? É correto tratar como equivalentes o rigor intelectual e a análise de dados?”, perguntam (e provocam) Roger L. Martin, ex-diretor da Rotman School of Management entre 1998-2013, e autor do livro Creating Great Choices: A Leader’s Guide to Integrative Thinking, e Tony Golsby-Smith, fundador e presidente da consultoria 2nd Road.
Os dois reconhecem que a aproximação com a ciência é uma ideia atraente para os gestores. Uma pesquisa recente mostrou que 81% dos executivos afirmam acreditar que “os dados devem estar no coração de qualquer processo de tomada de decisão”. No entanto, na revista Rotman Management, Martin e Golsby-Smith questionam as tão arraigadas certezas sobre o cientificismo na gestão dos negócios e apresentam uma abordagem alternativa, baseada menos em análise de dados e mais em imaginação, experimentação e comunicação. “O fato de a análise científica de dados ter feito do mundo um lugar melhor não significa que esse deve ser o vetor de toda e qualquer decisão de negócios”, escrevem.
Na visão dos autores, quando se está diante de um contexto em que as coisas não podem ser diferentes do que de fato são, é possível e desejável lançar mão de métodos científicos para entender esse universo imutável, mais rápida e efetivamente do que os concorrentes.
Porém, quando se usa abordagens cientificistas em contextos em que as coisas podem ser diferentes do que são, a tendência é, inadvertidamente, se convencer de que a mudança não é possível. “Será tarde demais quando se descobrir que um novo concorrente mostrou a antigos clientes da empresa que as coisas podiam, na verdade, ser diferentes”, escrevem os autores, destacando que esse é o preço a pagar por aplicar a análise de dados ao negócio indiscriminadamente, e não apenas às áreas apropriadas para isso.
**O PODER DAS NARRATIVAS**
Diante da necessidade de tomar uma decisão em um cenário de ampla gama de possibilidades, a proposta dos autores é recorrer a “três ou quatro” narrativas convincentes, cada uma delas com uma metáfora forte. Em seguida, submeter as narrativas a um processo de teste que vai possibilitar chegar a um consenso sobre qual delas é a melhor.
A partir daí, para avaliar as opções, é preciso, segundo Martin e Golsby-Smith, seguir os seguintes passos:
**1 – Esclarecer as condições.** Embora não haja como provar que uma mudança proposta terá o efeito desejado, é possível especificar o que deveria acontecer para que ela funcionasse. Ao levar em consideração isso, os inovadores podem trabalhar na direção de um consenso. A ideia é levar o grupo a chegar a um acordo sobre a possibilidade de tornar a maioria dessas condições uma realidade – e se responsabilizar por isso.
Os autores contam que essa foi a abordagem adotada por uma fabricante de móveis de escritório diante do desenvolvimento de uma nova cadeira. Embora a inovação fosse radicalmente superior a tudo o que existia no mercado, seu custo de produção inviabilizaria a comercialização. “Em vez de desistir, a empresa passou a se perguntar o que deveria acontecer para que os potenciais clientes passassem da indiferença à paixão e concluíram que eles deveriam ter a oportunidade de testar a cadeira”, escrevem, acrescentando que essa foi a base da estratégia de lançamento.
**2 – Criar novos dados.** A abordagem da experimentação em um cenário de ampla gama de possibilidades é fundamentalmente diferente do que ocorre em um cenário em que essas possibilidades não existem. Martin e Golsby-Smith explicam que “no mundo impossível”, a tarefa é acessar e compilar os dados relevantes e que, às vezes, isso envolve simplesmente pesquisar. “Você também pode ter de aplicar testes estatísticos para determinar se os dados coletados demonstram que a proposição – digamos que os consumidores preferem vida útil mais longa a maior funcionalidade do produto – é verdadeira ou falsa”, exemplificam.
No mundo das possibilidades, porém, os dados relevantes não existem porque o futuro ainda não aconteceu. É preciso produzir os dados por meio de protótipos. “Dando aos usuários algo que eles nunca viram antes e observando e registrando suas reações”, destacam Martin e Golsby-Smith. Se os usuários não responderem como esperado, o caminho é buscar informações sobre como o protótipo pode ser aprimorado e repetir o processo até gerar dados que demonstrem como a inovação será bem-sucedida.
Por fim, os autores admitem que algumas ideias são ruins e ponto. “Por isso é importante desenvolver várias narrativas”, recomendam. E ressaltam: os exercícios de prototipagem levarão a um consenso que estimula a ação. E o envolvimento ajuda os integrantes a assumir a responsabilidade pela narrativa escolhida.
