3 técnicas para tomada de decisão: compostos de probabilidades e valores esperados do resultado

Técnicas para tomada de decisão

Este artigo apresenta algumas técnicas para tomada de decisão, visando auxiliar e orientar o gestor a escolher a melhor solução ou ação, com base em informações inseridas no modelo. Cada técnica possui uma característica peculiar, mas todas necessitam de informações corretas, para que os resultados sejam eficazes. Informações inadequadas levam à distorção do resultado.

Foram selecionadas as técnicas Matriz de Tomada de Decisão, Monte Carlo e Árvore de Decisão por serem aquelas consideradas mais adequadas a um processo de tomada de decisão

Introdução às técnicas para tomada de decisão

Percebe-se no dia-a-dia das organizações um número crescente de gestores que têm a responsabilidade de tomar decisões. As transações, dentro da empresa e no meio onde ela está inserida, estão ficando mais complexas e completas em decorrência da dinâmica do mercado.

As atividades que constituem rotina da empresa estão direcionadas para máquinas e para operários qualificados, pois são atividades que possuem um cronograma a ser seguido e sofrem poucas mudanças. Enquanto isso, nos níveis táticos e estratégicos da organização, a tomada de decisão é uma constante.

Assim, os gestores têm de tomar decisões para definir que solução aplicar para os problemas que surgem diariamente. Esses problemas são de naturezas diversas, tais como a alocação de melhores recursos, decisões sobre o fornecimento de um serviço eficaz ou ainda saber como lidar com um competidor agressivo. Seja qual for a decisão tomada, ela deverá ser aquela que trouxer o melhor custo-benefício para a empresa.

Diante desse cenário, os gestores necessitam de algumas técnicas que os auxiliem na tomada de decisão, buscando aquela que proporcione mais assertividade.

1) Matriz de Decisão

Consiste em colher informações que constituam elementos de ponderação que levarão à possível solução de interesse, em linhas e colunas de uma matriz. Para cada intersecção de linha versus coluna é aplicada uma pontuação.

A matriz poderá ainda conter pesos para alguns elementos cujos valores necessitam ser ressaltados. O maior valor detectado constituirá, possivelmente, a melhor decisão a ser tomada. A Figura 1 exemplifica uma Matriz de Decisão:

Para essa técnica não existe um formato fixo de matriz. E ela pode ser incrementada pelo gestor, como mostra na Figura 2 , adequando-a a suas necessidades.

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2) Monte Carlo

Trata-se de um método de simulação de cenários que consiste na geração randômica de valores para variáveis de resultado incerto (decorrendo daí a menção ao nome Monte Carlo, que é uma cidade famosa por seus cassinos) dentro de um fluxo de trabalho definido pelo gestor, a fim de quantificar os resultados finais para análise de probabilidades. Normalmente, os resultados são computados em custo ou em dias no cronograma.

Esta técnica será ideal quando o gestor precisar esclarecer as seguintes dúvidas, tomadas como exemplo: Qual a probabilidade do meu projeto ultrapassar o custo de R$ 100.000,00? Ou ainda:  Qual a probabilidade do meu projeto ultrapassar os 100 dias que estão planejados? Ou ainda: Qual o custo do projeto se considerarmos uma probabilidade de 90%?

Para responder a essas questões, a técnica exigirá que o gestor informe as atividades que serão executadas, as variáveis de resultado incerto, uma estimativa – Pessimista, Realista, Otimista – seja de custo ou de prazo. Necessitará ainda de um sistema de computador para executar essa simulação, haja vista que é impraticável realizá-la manualmente, pois serão muitos os dados a serem considerados, dependendo de como o gestor parametrizar as situações.

Existem no mercado, ferramentas que se integram tanto com o MS Project como com o Excel, com vistas à simulação.

Para exemplificar a técnica, acompanhe a Figura 3. Imagine que uma ferramenta irá simular essa sequência de atividades por 1.000 vezes e, ao fim da sequência, irá armazenar cada resultado. Ao fim das mil execuções, será apresentado ao gestor um resumo dos resultados, permitindo analisar aqueles que ultrapassaram os R$ 100.000 e quantos ficaram abaixo.

Esse exemplo é simples. Deve-se considerar que outras decisões podem conter N atividades, atividades em paralelo, atividades Finish to Finish, Start to Start, Start to Finish, Finish to Start.

É importante considerar que os valores definidos para Pessimista, Realista e Otimista é que irão apontar a tendência do valor aleatoriamente calculado, como mostra a Figura 4. A área do triângulo salienta a probabilidade da ocorrência.

No fim da simulação, é apresentado o resultado, como mostra a Figura 5.

A técnica Monte Carlo é excelente quando aplicada com base em um cronograma. Deve-se considerar que riscos podem ocorrer, e avaliar qual o seu impacto no cronograma e que reflexo isso terá no caminho crítico, durante a simulação de Monte Carlo.

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3) Árvore de Decisão

A Árvore de Decisão é uma ferramenta bastante conhecida e simples de utilizar no processo de tomada de decisão. É especialmente eficaz para problemas do dia-a-dia, onde se quer escolher rapidamente a melhor alternativa. Para que uma Árvore de Decisão seja instrumento eficaz de auxílio ao gestor, alguns cuidados devem ser tomados:

  • A árvore deve ser simples: Para permitir uma comunicação fácil e completa. Ela funciona como uma lousa para desenvolver e documentar a compreensão sobre o problema.
  • As pessoas que vão decidir devem ser envolvidas no processo de Análise: De forma a assegurar que estejam presentes todas as estratégias que devem ser analisadas, que o nível de modelagem seja correto, sem simplificações ou complicações desnecessárias e que os resultados obtidos sejam bem compreendidos e discutidos.

Os elementos da árvore são:

  • Pontos de decisão: Representados por quadrados, são variáveis ou ações que o tomador de decisão controla.
  • Terminais de eventos incertos: Representados por círculos, são variáveis ou eventos que não podem ser controlados pelo tomador de decisão.
  • Terminais finais: Representados por ramos sem conexão, representam os pontos aos quais os possíveis valores de resultados estão ligados.
  • Anotações da árvore: Compostos de probabilidades, valores esperados do resultado.

A principal vantagem que a árvore de decisão tem sobre as outras técnicas é a facilidade com que ela transmite os resultados possíveis, o assunto que está sendo tratado, as alternativas que podem ser consideradas e qual a probabilidade de cada solução, apresentando-se fácil até mesmo para leigos.

Só os números não decidem

As técnicas para tomada de decisão apresentadas constituem algumas das disponíveis. Porém, todas necessitam de um input de informações do gestor, pois se essas informações não forem precisas a decisão final pode ser inadequada. As técnicas apresentadas tratam de fatores quantitativos.

Mas existem também os fatores qualitativos, que abrangem, por exemplo, o grau de tolerância do gestor ao risco. Alguns se apresentam mais agressivos, outros mais moderados em relação ao risco. Os fatores qualitativos normalmente não podem ser transformados em números, mas precisam ser considerados na decisão.

Algumas organizações desenvolvem políticas que norteiam o gestor nas situações mais subjetivas. Na próxima tomada de decisão, utilize as técnicas adequadas, lembrando-se sempre que a decisão mais precisa será aquela que considerar os dois fatores, quantitativo e qualitativo.

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Na próxima tomada de decisão, utilize as técnicas para tomada de decisão, mas lembre-se que a decisão mais precisa será aquela que considerar os dois fatores.

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Referências Bibliográficas:

SCHUYLER, John; Decision Analysis in Projects. 1°. Edição. Project Management Institute, 1997.

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