Os fatores de produção na Era do Conhecimento

Quanto tempo em média um cliente espera na fila de um terminal de autoatendimento de um banco?  Qual a idade ideal de um frango para abate? Qual a vida útil média de um automóvel nos EUA? As respostas para essas perguntas de nosso cotidiano poderiam ser obtidas em alguns milissegundos por meio de uma pesquisa no Google. Vivemos num mundo inundado de informação de todos os tipos e não precisamos mais ir à banca para comprar um jornal para nos atualizarmos dos acontecimentos.

A notícia atualizada já aparece nas telas de nossos smartphones. Nestes tempos em que somos conhecidos como “Sociedade do Conhecimento”, estamos nos tornando, em muitos aspectos, em aprendizes passivos, pois adquirimos rapidamente novos conhecimentos sem que tenhamos a necessidade de irmos atrás de seu efetivo aprendizado – ele chega até nós.

Em seu famoso livro “Post-Capitalist Society” (1993) o maior guru de Administração de todos os tempos, Peter Drucker, descreve perfeitamente o cenário de gestão encontrado naquela década: “A teoria econômica internacional está ultrapassada. Os fatores tradicionais de produção – terra, trabalho e capital – estão se tornando mais restrições do que forças motrizes. Conhecimento por sua vez está se tornando o fator crítico de produção. ”

Quando estamos falando de gestão, o conhecimento que nos interessa é aquele que utilizamos para melhorar os resultados do negócio. Neste contexto, o aprendizado que adquirimos no dia-a-dia dificilmente será suficiente se nosso objetivo for elevar o patamar de algum resultado para outro nível mais satisfatório. Teremos que aprofundar no vasto oceano de informações existente e, com uma metodologia apropriada, transformá-las em algo útil para o problema que precisamos resolver.

Da mesma forma, dificilmente o Google me dirá em que condições eu conseguiria gerar meu produto ou executar meu serviço a um custo menor, com melhor eficiência ou qualidade. Esse é o sentido da última frase de Drucker no texto acima. Aqueles que detiverem esse conhecimento possuirão de fato um fator diferencial. Saberão resolver os problemas e buscar sempre resultados mais desafiadores.

Mas a pergunta fundamental que nos aflige hoje é: como deter conhecimento aprofundado de algo se somos a todo instante bombardeados com informações de todos os tipos? Tantos sensores, tantos sites, tantos canais do YouTube e grupos de discussão no Facebook. Com a chegada Internet das Coisas (IoT), a quantidade de informações disponíveis ganhará uma escala nunca antes vista!

Isso sem mencionar o efeito combinado de informações aparentemente desconexas que na maioria das vezes nos passa despercebido mas acaba sendo a chave para a solução de problemas complexos e de grandes descobertas. Alexander Fleming que o diga.

A resposta a esta pergunta reside basicamente em dois pontos:

• O aprendizado de ferramentas analíticas que possam transformar grandes massas de dados em informação. Temos uma diversidade delas atualmente, variando da tradicional tabela dinâmica do Excel até as poderosas ferramentas de Business Analytics capazes de lidar facilmente com petabytes de dados. Encontramos algumas destas ferramentas atualmente disponíveis comercialmente como serviço (SaaS), onde pagamos um preço acessível pelo seu uso, sem a necessidade de adquiri-las. Elas permitem que os dados sejam “minerados”, ou seja, processam a grande massa de informação complexa para que tenhamos o essencial para a solução do problema em questão. A competência para operá-las é, portanto, um fator decisivo.

• O aprendizado de metodologias estruturadas para abordagem dos problemas. Existem diversas metodologias com esse propósito na literatura, com diferentes nomes: PDCA, DMAIC, relatório A3, formulário 8D, design thinking, etc. Todas elas residem na mesma essência: um processo iterativo onde estudamos detalhadamente o problema e suas causas, propomos ações direcionadas à contenção destas, observamos o efeito das ações e com base neste efeito, seguimos um novo ciclo (mais profundo desta vez, pois agora já trazemos a bagagem de aprendizado do 1º ciclo) ou consideramos o problema resolvido e adotamos a nova prática. Essas metodologias são extremamente poderosas em dois sentidos: permitem abordar o problema de uma forma sistematizada e focada (isolando apenas os dados essenciais para a solução de nosso problema) e também são iterativas: a cada ciclo aprofunda-se o conhecimento. O domínio de uma metodologia estruturada de solução de problemas se torna, portanto, outro fator decisivo.

Apenas 3 anos após a publicação do livro de Drucker, um excêntrico médico do Dep. de Emergência do Washington Hospital Center, Dr. Craig F. Feied, conseguiu compreender a essência dos dois itens acima e trabalhando arduamente para sintetizar em um único local todas as informações possíveis e existentes sobre um determinado paciente, conseguiu dobrar a capacidade de atendimento na unidade de emergência contra um aumento de apenas 20% na quantidade de médicos. O resultado de seu trabalho – um software disruptivo conhecido hoje como Amalga, foi adquirido pela Microsoft em 2006 e hoje é utilizado na maioria dos grandes hospitais da América do Norte.

A frase de Peter Drucker ainda faz total sentido nos dias atuais, mas o termo “conhecimento” ganhou uma amplitude que talvez nem mesmo o guru pudesse imaginar naquela época.