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RELATÓRIOS DE PESQUISA EM ENGENHARIA DE PRODUÇÃO v.13, n.8, pp. 94-114

Artigo submetido em 27/4/2013. Revisão recebida em 30/5/2013. Publicado em 10/6/2013.

PROPOSTA DO USO DA VISÃO PROSPECTIVA NO PROCESSO MULTICRITÉRIO DE DECISÃO

Carlos Francisco Simões Gomes Universidade Federal Fluminense (UFF)

[email protected]

Helder Gomes Costa Universidade Federal Fluminense (UFF)

[email protected]

Resumo

Dentre as abordagens para apoio à decisão no contexto estratégico destacam-se as modelagens baseadas no Auxílio Multicritério à Decisão (AMD) e as abordagens baseadas na construção de cenários. A despeito dos avanços já alcançados nestas duas linhas de pesquisa, não se observa exploração do conhecimento no âmbito de integração entre as mesmas. Objetivando preencher esta lacuna, o presente trabalho apresenta uma proposta de modelo híbrido, baseado nos conceitos de cenários e o uso da Teoria da Utilidade. Este Esta nova proposta é aplicado a uma situação simulada de cinco alternativas, avaliadas em cinco critérios em uma visão prospectiva de três cenários. Os resultados obtidos indicam que o uso tradicional de decisão multicritério com a visão única de cenários pode acarretar sugestões não robustas para o decisor.

Palavras Chave: Cenários, Prospectiva, Decisão, Multicritério.

Abstract

Among the approaches to decision support in the strategic context we highlight the modeling based on Multicriteria Decision Aid (AMD) and approaches based on scenario building. Despite the advances already achieved in these two lines of research, exploration is not observed in the course of integration between them. Aiming to fill this gap, this paper proposes a hybrid model based on the concepts of scenarios and the use of utility theory. This new proposal is applied to a simulated situation where five alternatives are evaluated on five criteria in a prospective view three scenarios. The results indicate that the traditional use of multicriteria decision with the unique vision of scenarios can lead to non-robust suggestions to the decision maker. Keywords: scenario, Prospective, Decision, Multicriteria.


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1. Introdução O processo de análise da decisão envolve diversas alternativas que devem ser avaliadas com cuidado, a fim de escolher a “melhor” decisão possível, e para a tomada de decisão ser efetiva (resolva o problema) e eficiente (resolva da “melhor” maneira) torna-se necessário ter informações corretas e precisas a respeito do desdobramento das mesmas. Quando for necessário ao decisor por em prática as decisões elaboradas no processo decisório, o decisor precisa estar convicto de que o mesmo foi robusto e corretamente implementado, com o decisor sendo capaz de estimar os possíveis desdobramentos de sua decisão. Antunes e Dias (2007) salientam que a análise de decisão visa desenvolver métodos lógicos para melhorar a tomada de decisões pelos indivíduos e pelas organizações, com ênfase no desenvolvimento de modelos para decidir em condições de incerteza e considerando múltiplos objetivos. Esta observação corrobora e demonstra a atualidade de autores clássicos que já destacavam que a complexidade das decisões envolvia a presença de múltiplos critérios de análise, tais como: Arrow (1963), Roy (1968), Fishburn (1973), Saaty (1980b), Zeleny (1982), Changkong e Haimes (1983), Roy e Boyssou (1985) e Steuer (1986). A demanda por abordagens que considerem múltiplos critérios originou os Métodos de Apoio Multicritério à Decisão (AMD). A Tabela 1 apresenta alguns destes métodos. Tabela 1: Métodos de Apoio Multicritério à Decisão (AMD). Método Referências seminais BORDA De Borda (1781)

CONDORCET Condorcet (1788)

COPELAND Copeland (1951)

ELECTRE I Roy (1968)

ELECTRE II Roy e Bertier (1971)

ELECTRE III Roy e Hugonnard (1981) ELECTRE IV Roy e Hugonnard (1981)

ELECTRE IS Roy e M. (1985)

ELECTRE TRI Yu (1992) ELECTRE TRI-C Almeida-Dias et al. (2010) ELECTRE TRI-n Almeida-Dias et al. (2012) Promethee Brans et al. (1984), Brans et al. (1986) Regime Hinloopen et al. (1983) Multiattribute Utility Theory (MAUT) Fishburn (1970), Keeney e Raiffa (1976) Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART) Edwards (1977) Analytic Hierarchy Process (AHP) Saaty (1977), Saaty (1980a) Analytic Network Processes (ANP) Saaty (1996) MACBETH Bana e Costa e Vansnick (1994) Tomaso Marichala et al. (2006) Verbal Decision Analysis (VDA) Larichev e Moshkovich (1997) Zapros Larichev e Moshkovich (1995) VIP Analysis Clímaco et al. (2009) Thor Gomes (2005) Todim Gomes e Lima (1992) Fonte: Autores


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Por outro lado observa-se também que ao se tomar uma decisão alguns pressupostos são assumidos, dentre os quais se destaca o cenário no qual a decisão é tomada ou ainda no qual a decisão será implantada. Este fato originou um conjunto de abordagens para apoio à decisão, as quais compõem a linha de pesquisa de construção de Cenários para a Tomada de Decisão. No que se refere ao método de elaboração, Godet (2000) afirma que, na prática, não há um único método para o desenvolvimento de cenários, mas uma variedade de métodos para a construção, sendo alguns simplistas e outros sofisticados. Entretanto, pontua o autor, há um consenso que o termo método de cenários somente se aplica para uma abordagem que inclua um número de etapas específicas inter-relacionadas – análise de sistemas, retrospectiva, estratégia dos atores e elaboração de cenários. A tabela 2 apresenta uma síntese do conjunto de técnicas existentes neste contexto. Tabela 2: Métodos para a construção de cenários multicritério à decisão. Método Referências Lógica intuitiva Schwartz, 2006 Analise Prospectiva Godet,, 1996 Basics GEORGANTZAS Interax Huss, Hoton, 1987 Future Maping Mason, 1994 Análise do impacto das tendências Boroush, Thomas, 1992 Metodologia da Global Business Network (GBN) GBN, 1998 Análise morfológica Godet, 1996 Métodos Delphi Gomes, Gomes, 2012 Dalke, Helmer, 1963 Fonte: Autores. Observa-se que os modelos de decisão baseados nos métodos multicritério usualmente consideram apenas a situação ou cenário em que a decisão é tomada. Por outro lado, também é possível notar que os métodos de construção de cenários usualmente não costumam fazer uso de mais do que uma variável de análise. O que elucida uma lacuna neste contexto: a construção de métodos de apoio à decisão que considerem simultaneamente múltiplos cenários e, também, múltiplos critérios. 1.1 Justificativa Evitar parte dos problemas elencados pelos autores, constantes na Tabela 1, tais como: resultados muito otimistas, pois apenas um cenário futuro foi vislumbrado; precipitações por não verificar mais de uma possibilidade para o futuro etc. Buscar usar a intuição como mais um fator para ajudar a elaboração de cenários e ponderar a importância do decisor no processo decisório, de acordo com o proposto pelos autores da Tabela 2. 1.2 Objetivo Este artigo tem por objetivo relatar o desenvolvimento de um modelo no qual a decisão multicritério é tomada considerando visão prospectiva de cenários. 1.3 Síntese da metodologia Para atingir tal objetivo, a metodologia será implementada em etapas, em um processo decisório muticriétrio onde a escolha da melhor alternativa é infuenciada pela prospecção dos cenários. Etapas:


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a) Estudo e caracterização do problema; b) Identificação das alternativas de solução; c) Prospecção de cenários e identificação de critérios; d) Estimação do peso de cada critério em cada cenário; e) Avaliação do desempenho de cada alternativa em cada critério; f) Processamento usando o algoritmo de agregação, determinando a utilidade de cada

alternativa em cada cenário; g) Obtenção do ranking das alternativas em cada cenário e posterior identificação das

alternativas mais robustas ao se considerar o conjunto de cenários.

1.4 Estrutura do artigo Além desta seção introdutória, o artigo é composto pelas: seção 2, que trata da descrição de características do AMD; a seção 3, que descreve as principais características das técnicas de Prospectiva para a construção de cenários; a seção 4 que apresenta uma proposta de integração do AMD com a Prospectiva; a seção 5 que apresenta as principais conclusões da pesquisa.

1.5 Considerações sobre decisão Assumindo o pressuposto que ocorre uma defasagem entre o modelo utilizado em processo de tomada de decisão e como a decisão efetivamente ocorre, e pode ocorrer uma discrepância entre o resultado esperado de uma decisão e a real consequência da decisão implantada, e que isto ocorre em função de falhas ou desconsideração de algumas variáveis essenciais ao processo decisório, dentre as quais se destaca (JU, FENG, MIAO, 2007): • Por vezes não está claro a necessidade ou objetivo a ser atendido; • Resultados esperados muito otimistas; • Não é feita uma análise criteriosa das informações disponíveis sobre as alternativas; ou não

é feita a identificação das informações necessárias para assegurar a decisão; • Imprecisão dos dados que irão gerar as informações; • Inexistência das informações necessárias; • Valores dos decisores não foram corretamente modelados. Assume-se que a qualidade da decisão envolve os seguintes aspectos (GOMES 2005, 2006): • A percepção do decisor quanto à necessidade e oportunidade da decisão, considerando

variáveis mercadológicas, operacionais, tecnológicas, etc.; • A adoção de uma metodologia, ou metodologias, que possibilite identificar as variáveis

necessárias e analisar as informações de forma racional; • A avaliação da necessidade e viabilidade de compartilhar o processo decisório para a

garantia do compromisso necessário à implementação da alternativa escolhida. Podem-se identificar alguns erros que causam insucesso no processo decisório (VERGARA, 1991), (JU, FENG, MIAO, 2007): • Precipitar-se: chegar a conclusões sem analisar os aspectos, considerados importantes para

tentar compreender como as decisões devem ser tomadas. • Falta de controle estrutural: não definir o problema de maneira consistente, não sabendo

diferenciar causas do problema do problema propriamente dito. • Excesso de confiança em seu julgamento: sentir-se seguro demais com relação as hipótese

e opiniões e assim deixar de colher informações factuais importantes.


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• Fracasso em grupo: não gerenciar o processo de tomada de decisão do grupo acreditando que as escolhas serão corretas, devido à presença de pessoas inteligentes no grupo.

• Deixar de conferir o processo de decisão: não elaborar uma abordagem organizada para compreender sua própria decisão.

• Colher poucos dados: não buscar dados recomendáveis ao problema, e perder a oportunidade de analisar os dados, ou fazer análises incorretas, gerando informações falsas.

• Não aprender com a realimentação e/ou experiência: deve-se saber ouvir a equipe, e saber analisar opiniões, tendo a decisão correta como meta, e buscar aperfeiçoamento realizando a melhora do processo.

Os problemas de decisão podem ser discretos, quando se trata de um número finito de alternativas, ou contínuos, quando tal número pode ser pensado como infinito. Assumindo que a estruturação do modelo é fundamental em um processo de apoio à decisão, pois apoiar a decisão é diferente de tomar decisão, e considerando que a estruturação tem um caráter misto entre a ciência e a arte, e esse caráter provém da ausência de métodos puramente matemáticos para conduzir a estruturação; isto acarreta é impossível conceber um procedimento genérico de estruturação cuja aplicação possa garantir a unidade e validade do modelo concebido (GOMES, 2005, 2006). Antunes e Dias (2007) apresentam a seguinte representação para a situação problema:

P = (D; A, O, S): • D é o conjunto de participantes no processo de decisão; • O é o conjunto de situações que cada participante traz para o processo de decisão; • S é o conjunto de recursos disponíveis para implementação das soluções para o conjunto O; • A é o conjunto de ações potenciais que o cliente pode empreender na situação problema.

Gerando: Γ = (A, V, Π):

• V é o conjunto de pontos que irão permitir observar, analisar, avaliar e comparar as ações potenciais,

• Π: é a declaração do problema, o tipo de aplicação a desenvolver sobre o conjunto A, uma antecipação daquilo que o cliente espera. A é o conjunto de ações.

A decisão será em função da interação de P com Γ. 2. Apoio Multicritério à Decisão (AMD) O reconhecimento de que, em muitas situações reais a avaliação das possíveis soluções obriga a considerar diversos pontos de vista, acarretou o surgimento de uma área que tem assumido o nome de decisão multicritério. Os métodos multicritério têm sido desenvolvidos para apoiar e conduzir os decisores na avaliação e escolha das alternativas-solução, em diferentes espaços. O espaço das variáveis de decisão, em particular, consiste no conjunto de decisões factíveis e não factíveis para dado problema. Critérios podem ser quantificados ou avaliados e contribuem para a decisão. A busca da solução de um problema frequentemente ocorre em ambiente onde os critérios são conflitantes, ou seja, onde o ganho de um critério poderá causar uma perda em outro. Estes critérios podem ser do tipo fator, compostos por variáveis que acentuam ou diminuem a aptidão de uma determinada alternativa para o objetivo em causa, ou podem ser do tipo exclusão, variáveis que limitam as alternativas em consideração na análise, excluindo-as do conjunto solução. Os modelos baseados em decisão multicritério são indicados para


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problemas onde existam vários critérios de avaliação. O AMD também pode ser definido como o conjunto de técnicas que têm a finalidade de pesquisar um número de alternativas, sob múltiplos critérios e objetivos em conflito.

Uma abordagem multicritério apresenta as seguintes vantagens (MELLO et al., 2005): • Torna viável a construção de uma base para o diálogo entre analistas e decisores, que fazem

uso de diversos pontos de vista comuns; • Provê facilidade em incorporar incertezas aos dados sobre cada ponto de vista; • Permite encarar cada alternativa como um compromisso entre objetivos em conflito. Este

argumento destaca o fato de que raramente será encontrada uma situação em que exista uma alternativa superior às restantes sobre todos os pontos de vista.

Em um problema multicritério é necessário estabelecer claramente qual o objetivo da análise. Classicamente podem ser definidas três problemáticas, principais, para os problemas em situação de multicritério: ordenação, escolha e alocação em classes. Os métodos multicritério podem ser divididos em três grandes abordagens, relativamente aos princípios de modelagem de preferências: • Abordagem do critério único de síntese: consiste em agregar diferentes pontos de vista

dentro de uma única função de síntese, que pode ser posteriormente otimizada. Nesse caso, devem-se analisar as condições de agregação da função e de construção do modelo. Como exemplo cita-se a Teoria da Utilidade Multiatributo (CARDOSO et al, 2009).

• Abordagem da Sobreclassificação (ou subordinação – termo em inglês: outranking): inspirada na Escola Francesa, essa família apoia, em primeiro lugar, a construção de uma relação de Sobreclassificação, que representa as preferências estabelecidas pelo decisor. O segundo passo consiste em explorar a relação de Sobreclassificação de tal forma que ajude o decisor a resolver o seu problema. Exemplos são os métodos da família ELECTRE. Frequentemente faz-se uso de métodos que utilizam a abordagem de superação, a fim de selecionar um subconjunto de um conjunto finito de alternativas ou mesmo ordená-las. Os métodos de superação não admitem a compensação ilimitada de largas desvantagens e, além disso, levam em conta o fato que pequenas diferenças entre as avaliações das alternativas nem sempre são significantes (CAVALCANTE et al, 2005) (MOTA et al 2007).

• Abordagem do julgamento Interativo: são métodos que utilizam a abordagem de tentativas e erros e estruturas de programação matemática multiobjetivo. Os métodos contínuos são também denominados métodos de otimização multicritério ou métodos interativos, compreendendo basicamente métodos de programação matemática com mais de uma função-objetivo.

• A abordagem do problema de decisão, sob o enfoque do AMD, não visa apresentar ao decisor ou aos decisores uma solução para seu problema, elegendo uma única verdade representada pela ação selecionada. Visa apoiar o processo decisório, por meio da recomendação de ações ou cursos de ações a quem vai tomar decisão. Se a qualidade da informação disponível ao longo do processo de resolução de um problema complexo é de inquestionável importância, também o é a forma de tratamento analítico daquela mesma informação. Os métodos de AMD procuram esclarecer o processo de decisão, tentando incorporar os julgamentos de valores dos agentes, na intenção de acompanhar a maneira como se desenvolvem as preferências, e entendendo o processo como aprendizagem. Os métodos e metodologias do AMD auxiliam os decisores a compreender e a explicitar suas preferências junto às alternativas. A distinção entre o AMD e as metodologias tradicionais de avaliação é o grau de incorporação dos valores do decisor nos modelos de avaliação. (GOMES, GOMES, 2012) O AMD pressupõe ser necessário aceitar que a subjetividade está sempre presente nos processos de decisão. Isto permite iniciar o entendimento de que


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serão encontrados diferentes juízos de valor nos diversos atores da decisão. Nesse sentido, buscam-se construir modelos que legitimem a elaboração de juízos de valor, juízos estes necessariamente subjetivos (GOMES et ali, 2010).

A função multicritério de decisão (FD) pode ser assim descrita (GOMES, GOMES, 2012): • G = objetivo e/ou objetivos a serem alcançados. • Conjunto A = a1, a2,..., conjunto de alternativas que deverão ser avaliadas, comparadas

ou analisadas e, se possível e necessário, priorizadas pelo decisor. • Conjunto C = ci, onde i varia de 1 até n, conjunto de critérios a serem usados para

avaliação das alternativas. • Conjunto K = onde kj representa o número de participantes do processo de decisão. • Conjunto U = onde ul representa a informação individual. • Conjunto O = oj, onde j varia de 1 até m, conjunto de atributos. • Conjunto W = w1, w2,..., wk, conjunto de pesos atribuídos aos critérios e/ou atributos, onde

wk é função da preferência do decisor por ci ou oj. • R = restrições a serem observadas.

Ω = Conjunto de possíveis estados da natureza ou cenários. • p(Ω) é a probabilidade, na ausência desta é substituída pela possibilidade, associada a um

evento específico Ω. • H(A, Ω, p(Ω)) = benefícios esperados da alternativa e/ou consequências. • FD = G ⊗ [A⊗R] ⊗ [W⊗C⊗O] ⊗ [Ω⊗H⊗p(Ω)] ⊗ [K ⊗ U], onde o símbolo ⊗ significa

“associado e/ou sob influência de”. Observação: a relação A×R busca eliminar as alternativas que não superam as restrições. A relação W⊗C⊗O associa os critérios e atributos com os respectivos pesos permite a modelagem das preferências do decisor. A relação [Ω⊗H⊗p(Ω)] quantifica a incerteza e/ou a imprecisão do processo de decisão e a agregação de valor das alternativas. O valor de a ∈ A, ci ∈ C e oj ∈ O é função de ∑aci×wk + ∑aoj×wk. A interação [K⊗U] gera um “valor” maior que a simples soma das partes, uma vez que ocorre a interação do grupo. Vamos definir G como um conjunto, que representa nosso(s) objetivo(s), e A como o conjunto composto pelas alternativas possíveis de decisão, em que o decisor escolhe (faz) sua decisão. Definimos uma alternativa (a) qualquer, onde a ∈ A e G não representa objetivo(s) trivial(is) e não está facilmente definido. 2.1 Teoria da Utilidade No âmbito desta Teoria, na opinião do tomador de decisões, duas alternativas quaisquer a e b podem ser comparadas, no sentido de que uma e só uma dessas afirmações é verdadeira: (a) a é preferível a b, aPb (b) b é preferível a a, bPa (c) a é indiferente a b, aIb

Assim:

• Se a é preferível a b e b é preferível a c, então a deve ser preferível a c (transitividade da preferência).

• Se a é indiferente a b e b é indiferente a c, então a deve ser indiferente a c (transitividade da indiferença).


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[A, p; C, 1 – p] representa uma loteria entre as consequências A e C, onde p é a probabilidade de obter a consequência A e 1 – p é a probabilidade de obter a consequência C. Pode também ser representada, conforme a Figura 1.

Figura 1. Representação gráfica da loteria entre as consequências A e C.

Fonte: Gomes e Gomes (2012)

Dominância - Suponha que as alternativas a e b tenham como consequências x’ = (x’1, ..., x’i, ..., x’n) e x” = (x”1, ..., x”i, ..., x”n),

Onde Xi(a) ≅ xi’ e Xi(b) ≅ xi”, para i = 1, ..., n.

Além disso, assumindo que as preferências são incrementadas em cada Xi, então dizemos que x’ domina x” se: (a) x’i ≥ x”i, ∀i, e

(b) x’i > x”i, para algum i

Se x’ domina x”, então a alternativa b não é um competidor para ser o “melhor”, dado que a é pelo menos tão boa quanto b para cada avaliador e estritamente melhor a b para pelo menos um avaliador. Para uma maior explanação desta Teoria consulte o capítulo 6 de GOMES e GOMES (2012). 3. Técnica Prospectiva para a construção de cenários

A prospectiva é um processo sistemático e participativo, que envolve a recolha de informações e a construção de visões para o futuro em médio e em longo prazo, com o objetivo de apoiar as decisões tomadas no presente e mobilizar ações comuns para enfrentar o futuro que está por vir. (COMISSÃO EUROPEIA, 2002). O estudo de cenários consiste em uma forma de lidar com situações que podem ocorrer no futuro a partir de uma lista limitada, porém estruturada, de opções de acontecimentos (CARVALHO, 2009). Godet (2000a) explana que os instrumentos analíticos, em prospectiva, são apenas ferramentas que servem para reduzir a complexidade dos sistemas reais, não podem substituir a inteligência, o sentido crítico e a perspicácia coletiva do grupo de trabalho. No entanto, estes instrumentos são úteis, valendo a pena todo o tempo investido no seu desenvolvimento. Os estudos prospectivos têm alcançado um progresso substancial e estão proporcionando benefícios e discernimentos significativos àqueles que os estão aplicando. Nos estudos prospectivos é necessário reconhecer os pressupostos e as preferências culturais que subjazem às práticas prospectivas. Os estudos prospectivos, particularmente os de âmbito nacional, e inspirados pelo governo, precisam estabelecer uma interface eficiente com os processos políticos de tomada de decisão. Ao contrário de modelos extrapolativos, que indicam somente “uma aposta” de como será o futuro, muitas vezes baseado somente no passado (dados do passado e históricos), a metodologia de cenários cria um “leque de opções” baseadas nas tendências atuais e na quantidade de eventos incertos com os quais a organização precisa lidar.


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Não se trata de ignorar o passado, e as extrapolações destes dados, mais usar as informações advindas de dados passados e usa-los de forma conjunta com outras informações qualitativas, para auxiliar a identificação de cenários possíveis para o futuro. A metodologia de cenários torna-se uma alternativa interessante porque não estuda a situação de forma tendenciosa, partindo do pressuposto de que tudo vai continuar como está nos próximos anos. A nomenclatura e a ênfase e a ordem das etapas de elaboração de cenários variam de autor para autor, de modo geral, as metodologias percorrem o seguinte caminho: • Definição dos objetivos; • Levantamento, análise e descrição do relacionamento das variáveis; • Preenchimento dos estados das variáveis e verificação de sua consistência; • Definição do tema principal de cada cenário baseado nas principais variações identificadas;

e • Construção da narrativa de pelo menos dois cenários: um de referência e um contrastado. O

cenário pode ser construído a partir da identificação de tendências e incertezas para auxiliar os gestores na tomada de decisão.

Johnston (2000) identifica as seguintes visões comuns aos estudos prospectivos: • O futuro é imprevisível; • A atividade prospectiva deve ter por objeto não só a disponibilização de informação, mas

também a mudança de mentalidades; • O processo é tão importante quanto o resultado; • Não existe uma correlação simples entre objetivos de programa e métodos prospectivos; • Adesão das instâncias superiores ou um defensor do programa são fundamentais para se

obterem resultados bem sucedidos; e • A medição da eficácia do programa prospectivo é desejável, porém extremamente difícil. 3.1 Planejamento com cenários

Para Schwartz (2006) o cenário é uma ferramenta para ordenar as percepções de uma pessoa sobre ambientes futuros alternativos nos quais as consequências de sua visão vão acontecer. O nome cenário deriva do termo teatral "cenário", que é o roteiro para uma peça de teatro ou filme. Segundo Schwartz (2006), os cenários apareceram após a Segunda Guerra Mundial como um método de planejamento militar. A Força Aérea americana tentou imaginar o que o oponente tentaria fazer, e preparar estratégias alternativas. Nos anos 60, Herman Kahn, que fizera parte do grupo da Força Aérea, aprimorou os cenários como ferramenta para uso comercial. Ele se tomou o maior futurólogo ou visionário da América, prevendo que o crescimento e a prosperidade seriam inevitáveis. Os cenários atingiram uma nova dimensão no início da década de 70 com o trabalho de Pierre Wack, que era um planejador nos escritórios de Londres da Royal Dutch / Shell (grupo internacional de petróleo), criando um novo departamento chamado Grupo de Planejamento. Para Porter (1992) um cenário é uma visão internamente consistente daquilo que o futuro poderia vir a ser, e com a construção de múltiplos cenários uma empresa pode extrapolar sistematicamente as possíveis consequências da incerteza para a sua opção de estratégias. Cenário é uma ferramenta utilizada para ordenar a percepção de alternativas para o ambiente futuro, já que as decisões de hoje nele terão efeito (SCHWARTZ, 2006). Assemelha-se a um conjunto de histórias, escritas ou faladas, ao redor de uma trama cuidadosamente construída. Para que os cenários sejam elaborados, é necessário, portanto, que o cenarista considere um conjunto de forças que atuam sobre o sistema em estudo. Entretanto, a consideração de tais


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forças não deve se limitar à extrapolação de tendências passadas. É preciso ir além e adotar uma abordagem pluralista do futuro, balizada por forças restritivas e forças propulsoras que atuam sobre as variáveis do sistema, bem como os limites naturais ou sociais dentro dos quais as variáveis podem evoluir no horizonte de tempo em análise. Um elemento fundamental a ser considerado quando da decisão de utilização da ferramenta é o elemento incerteza. Godet (2000b) define cenário prospectivo como “conjunto formado pela descrição de uma situação futura e possibilitando a definição de estratégias que possibilitem o encaminhamento dos acontecimentos que permitem passar da situação de origem a uma situação futura.” O autor complementa sua definição incluindo que um cenário não é a realidade futura, mas um meio de representá-la, com o objetivo de nortear a ação presente, à luz dos futuros possíveis e desejáveis. Wright e Spers (2006) afirmam que o estudo de cenários permite mapear caminhos distintos, considerando aquilo que os indivíduos acreditam saber sobre o futuro, inclusive, acontecimentos tidos como incertos num horizonte de tempo especificado. Para os autores, a elaboração de cenários não é um exercício de predição, mas um esforço para fazer descrições plausíveis e consistentes de possíveis situações futuras. Mesmo sendo uma representação parcial e imperfeita do que está por vir, esta ferramenta deve abarcar os principais pontos do problema para auxiliar, no presente, a tomada de decisão que assegurará objetivos futuros. Para Turner (2008), o uso de cenários faz com que a organização pense de forma sistemática e estratégica sobre a variedade de potenciais resultados, sem a influência de seus próprios vieses, opiniões e preconceitos. Para este autor, o planejamento por cenários permite que a organização reflita e ensaie diversos futuros possíveis, e evita o comodismo ou receio de mudar uma situação presente favorável. Schoemaker (1995) destaca que a metodologia de cenários pode ser empregada em qualquer situação de incerteza, pois serve para identificar previamente sinais de alerta, avaliar a robustez das competências-chave da organização, gerar melhores opções estratégicas e avaliar risco/retorno de cada opção. Segundo o autor, a utilização de cenários é adequada nas seguintes condições: • Existe uma alta incerteza em relação à capacidade de estudar o futuro; • Ocorreram muitas surpresas no passado, e os decisores devem estar prontos para evitar

surpresas no futuro, ou estar preparados para as surpresas; • Possibilidade de existirem novas oportunidades que não foram percebidas ou geradas; • Identificou-se uma baixa qualidade de pensamento estratégico; • A empresa necessita uma linguagem comum sem perder a diversidade; • Existem várias opiniões divergentes. As análises de cenários e consequente aplicação no planejamento com cenários são descrições de futuros alternativos, com base nos quais as decisões de hoje devem ser tomadas. Não são previsões nem estratégias, mas sim diferentes hipóteses de evolução que são elaboradas para focar determinados riscos e oportunidades envolvidas nas diversas estratégias de desenvolvimento. (FAHEY e RANDALL, 1998). A elaboração de cenários não é um exercício de predição, mas sim um esforço de fazer descrições plausíveis e consistentes de situações futuras possíveis, apresentando os condicionantes do caminho entre a situação atual e cada cenário futuro, destacando os fatores relevantes às decisões que precisam ser tomadas (WRIGHT; SPERS, 2006). Um elemento fundamental a ser considerado quando da decisão de utilização da ferramenta é o elemento incerteza. Devem constituir-se em imagens internamente coerentes das possibilidades futuras (assumindo frequentemente a forma de histórias), que sejam úteis para prever as implicações de desenvolvimentos incertos, ajudando os participantes, do processo de decisão, a organizarem o


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seu pensamento sobre quais seriam as medidas desejáveis para responder à conjuntura representada pelo cenário, com o objetivo último de aumentar a robustez das políticas e estratégias de desenvolvimento que serão adotadas (COMISSÃO EUROPEIA, 2002). Em um mundo de crescentes incertezas, o método de cenários é uma maneira de pensar de forma otimizada sobre uma grande variedade de potenciais resultados de variáveis que podem impactar o futuro de uma organização. (CARVALHO, 2009) Segundo Ackoff (1970), a essência da sabedoria empresarial é a preocupação com o futuro dos negócios. Entendê-lo e controlá-lo é o grande desafio das empresas, principalmente na era do conhecimento, pois quando falamos de futuro, pensamos em cenário. Sendo assim identifica-se a importância do planejamento com cenários. Quando se aplica o planejamento, por meio de cenários, fica-se um passo adiante das tradicionais metodologias de planejamento, pois se integram (vislumbram-se) as incertezas na construção do futuro (RIBEIRO, 2006). Elaborar cenários não é um exercício de predição, mas sim um esforço de fazer descrições plausíveis e consistentes de situações futuras possíveis, apresentando os condicionantes do caminho entre a situação atual e cada cenário futuro, destacando os fatores relevantes às decisões que precisam ser tomadas (WRIGHT; SPERS, 2006). Cenários são ferramentas de trabalho para orientar empresas e governos, como um referencial para exame de alternativas e a posterior tomada de decisões, rumo a um objetivo estratégico. Neste ponto identifica-se uma clara sinergia do AMD e o estudo de cenários. Os cenários são utilizados, normalmente, para a formulação de opções de longo prazo, de modo a contribuir para a formação de uma visão compartilhada de negócios e objetivos a serem realizados, levando em consideração as dificuldades conjunturais e as restrições de uma visão de curto prazo (SCHWARTZ, 2006). Cenários não são predições sobre o que irá acontecer, mas descrições, com base em hipóteses plausíveis, do que poderá acontecer. O uso de planejamento por meio de cenários auxilia:

• Identificar possíveis oportunidades de negócios; • Testar uma estratégia em múltiplos cenários; • Monitorar a execução da estratégia; • Pesquisar mudanças no ambiente para determinar as estratégias que deverão ser

adaptadas, e caso necessário alterar as decisões, para a sobrevivência dos negócios; • Reduzir as incertezas em relação à capacidade da liderança de promoção de ajustes; • Promover a percepção e a geração de novas oportunidades; • Incrementar a qualidade do pensamento estratégico (reduzir a prática de um

comportamento muito rotineiro, operacional ou burocrático); Ao olhar-se para o futuro, devem-se considerar três características de conhecimento (RIBEIRO, 2006): coisas que sabemos que sabemos; coisas que sabemos que não sabemos e coisas que não sabemos que sabemos. Bons cenários desafiam a miopia empresarial, proporcionando uma análise mais acurada de inúmeros fatores que moldam o futuro. Assim, o planejamento por cenários requer coragem intelectual para revelar evidências que não são adequadas para nossos modelos mentais, principalmente quando eles significam uma ameaça à própria existência empresarial, levando-nos a desenvolver a habilidade de manter de duas a quatro ideias conflitantes e, ao mesmo tempo, pensar e agir estrategicamente na busca de resultados efetivos para as empresas (RIBEIRO, 2006). Previsão e prospecção não são a mesma coisa. Técnicas de projeção são usadas para se identificarem futuros prováveis. A prospecção diz respeito à busca de futuros possíveis e sua previsão. (Tabela 3).


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Previsão Prospecção Concentra-se nas certezas e oculta as incertezas

Concentra-se nas incertezas legitimando o seu reconhecimento

Origina uma única projeção. Origina imagens diversas, mas lógicas, do futuro. Privilegia a continuidade Privilegia as considerações de rupturas Pouca influência do qualitativo Busca alinhar o qualitativo com o quantitativo A previsão única pode ocultar riscos Os vários “futuros” faz evidenciar os riscos Pode gerar inércia Favorece a flexibilidade Origina-se em modelos simples que vão tornando-se complexos

Parte de futuros, complexos, e busca a simplificação.

Pode gerar uma abordagem setorial Adota desde o início uma abordagem global. Tabela 3 – Previsão e Prospecção. Fonte: comissão Europeia 2002. A construção de cenários futuros encerra desafios metodológicos consideráveis, pois envolvem estudos multiciplinares e necessariamente um trabalho em equipe. A “modelagem” de cenários futuros tornou-se ferramenta de uso comum das agências de inteligência, civil e militar, dos governos dotados de pensamento estratégico e das grandes empresas – para não mencionar as inúmeras aplicações científicas em campos os mais diversos, como meteorologia, astronomia, ciências ambientais, economia, marketing, finanças e demografia (POLESI, 2006). Em condições de futuros alternativos, é possível identificar um número relativamente pequeno de futuros possíveis e distintos. Esse nível de incerteza exige o desenvolvimento de cenários distintos, cada um dos quais poderá exigir uma avaliação diferenciada. Após definir o grau de probabilidade de que cada um desses futuros ocorrerá, é possível usar um arcabouço clássico de análise de decisão para direcionar os riscos e retornos inerentes a estratégias alternativas. A capacidade de voltar-se para o futuro e “direcioná-lo” faz parte do contexto do planejamento nas organizações (PORTER, 1989; GODET, 2000a; SCHWARTZ, 2006). A utilização de cenários prospectivos é uma ferramenta das mais adequadas para a definição de estratégias em ambientes turbulentos e incertos. Com a construção de cenários múltiplos, uma empresa pode explorar, sistematicamente, as possíveis consequências dessas incertezas para suas opções estratégicas. O estudo de cenários obriga os gestores a pensar no futuro, considerando o que poderá ser e o que não “o que será”. Os cenários constituem uma iluminação indispensável para orientar as decisões estratégicas. (GODET, 2000a). Cenários permitem explorar padrões de negócio futuro diferentes, baseados em uma procura criativa. Assim, deve-se considerar a prospecção um processo continuado de pensar o futuro e de identificar aspectos econômicos, sociais, ambientais, científicos e tecnológicos. A criatividade é uma característica que deve estar presente em todos os estudos prospectivos, pois há a necessidade de se evitar visões pré-concebidas de problemas e situações e encorajar um novo padrão de percepção. É um meio de ampliar a habilidade de visualizar futuros alternativos.

Algumas organizações utilizam cenários como instrumentos para compreender as implicações estratégicas das incertezas. Selecionar o método de elaboração de cenários e integrá-lo ao processo estratégico da empresa é uma difícil tarefa, que requer profundo conhecimento e comprometimento. A escolha do método irá depender das características peculiares de cada empresa, ou seja, das decisões estratégicas, do ambiente de negócio, da cultura organizacional, do tempo disponível, do investimento e dos resultados esperados. Cabe ressaltar que raramente os modelos são utilizados por completos e que frequentemente são combinados.

Johnston (2000) afirma que os autores de estudos prospectivos observaram que as organizações possuem uma série de objetivos definidos para os estudos prospectivos, desde


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“criar uma capacidade de alerta precoce” até “desenvolver consenso”. Entretanto, três grandes temas predominaram: • Criar informação, a partir de dados, que contribua para o processo de tomada de decisão; • Incentivar as pessoas para refletir sobre o futuro; • Organizar as pessoas de modo a formar uma visão do futuro coletiva ou compartilhada. 3.2 Métodos para Elaborar cenários Segue a descrição dos principais métodos para elaboração de de cenários • Análise Morfológica. é uma técnica que busca configurar, de maneira sistemática, todas as

situações possíveis para um dado sistema, através da combinação de diferentes estados dos parâmetros (características) desse sistema. Foi desenvolvida por Fritz Zwick e aplicada a partir de 1942. Parte de uma situação dada e gera novas situações mediante reestruturações dessa situação inicial, produzindo um grande número de configurações alternativas (SCHOEMAKER, 1995). Está estruturada no desenvolvimento das seguintes etapas:

• Define-se o sistema da maneira mais precisa possível. • Analisa-se, descreve-se e identificam-se os parâmetros (características) básicas

desse sistema. • Examina-se cada parâmetro e defina que estados (situações) independentes ele

pode assumir. • Introduzem-se restrições para eliminar combinações inconsistentes. • Efetuam-se combinações alternativas entre os estados de cada parâmetro,

respeitando as restrições estabelecidas. • Metodologia de construção de Cenários de ambientes de Negócios: é uma metodologia

desenvolvida para aplicação no meio empresarial, onde busca-se a elicitação de incertezas, bem como os fatores causais das mesmas (PORTER, 1989, 1992). Está estruturada no desenvolvimento das seguintes etapas:

• Identificam-se as Incertezas e os fatores causais destas; • Identificam-se as variáveis de cada fator causal; • Realizam-se as combinações das variáveis para criar os cenários; • Determinam-se a vantagem competitiva de cada cenário.

• Método dos Cenários: desenvolvido por Godet (2000a), tem como propósito a identificação

das variáveis principais para o estudo, tendo como pressuposto que o problema foi corretamente definido. Estas variaveis devem estar associadas aos objetivos estratégicos, bem como os atores que influenciam o processo, devem estar identificados, bem como as suas influencias no processo de elaboracao de cenarios (GODET, 2000a, 2000b). Está estruturada no desenvolvimento das seguintes etapas: • Define-se o problema; • Identificam-se as principais variáveis e efetua-se uma análise retrospectiva das

mesmas; • Definem-se os objetivos estratégicos e quais os atores envolvidos; • Fazem-se projeções de cenários.

• Método Interax: este método tem como foco principal o uso de indicadores, bem como

vislumbrar eventos impactantes. Busca-se estabelecer probabilidades para a ocorrencia dos eventos impactantes, este estabelecimento de probabilidades normalmente sera feito, inicialemnte, de forma qualitativa, e posteriormente buscar-se-a, o estabelicmento de


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valores numericos (GODET, 2000b). Este estabelecimento de probabilidades denomina-se em cenarios como probabilizacao. Está estruturado no desenvolvimento das seguintes etapas:

• Define-se a questão principal e o período de análise; • Identificam-se os indicadores chaves; • Projetam-se os indicadores chaves; • Identifica-se o impacto dos eventos; • Desenvolve-se a distribuição de probabilidade do evento; • Estimam-se os impactos de eventos sobre as tendências; • Completar a análise de impacto cruzado (utilizando a matriz de impacto cruzado) • Processar o modelo.

Entendendo que há vantagens e desvantagens no emprego de cada uma das metodologias mencionadas neste artigo, e buscando associar estas metodologias a outras metodologias de tomada de decisão, Gomes (2011) propõe uma abordagem unificadora/hibrida. Esta abordagem está denotada por “Momento”, cuja descrição é apresentada a seguir.

• Método Unificado de Planejamento Estratégico Prospectivo (Momento): este método busca

definir o problema pelo conceito sistêmico, identificar os pontos fortes e fracos, e ameaças e oportunidades, usados na análise SWOT, utilizar-se de indicadores para monitorar a evolução de cenário; bem como o uso de análise retrospectiva, para probabilizações e estabelecimentos de metas, o impactos dos fatores, entre si, é estudado, uma vez que utiliza-se de matriz de impactos cruzados. Dispondo destas informações criam-se os cenários. Está estruturado no desenvolvimento das seguintes etapas:

• Define-se o sistema (ou empresa), identificam as entradas (insumoes) e as saídas (resultados desejados) do sistema.

• Identifica-se a Missão e a Visão de Futuro. • Identifica-se as incertezas e os fatores causais que geram estas incertezas; • Verifica-se as variáveis internas (pontos fortes e fracos) e as variáveis externas

(ameaças e oportunidades) do sistema em estudo; • Identifica-se quais são os atores relevantes e quais as áreas de influência de cada

ator. • Identifica-se quais as variáveis relevantes (analise morfologica) para o estudo

prospectivo, quais as configurações que estas podem assumir, e as probabilidades destas configurações. Faz-se uma análise retrospectiva (histórico) das variáveis consideradas relevantes para auxiliar nas configurações das mesmas a na atribuição de probabilidades.

• Identifica-se os indicadores chaves para o estudo, e faz-se uma análise retrospectiva destes indicadores.

• Identifica-se os efeitos impactantes, buscando-se atribuir as probabilidades a estes efeitos impactantes, que podem ser fatores de ruptura no estudo, e verifica-se como cada efeito impacta no outro.

• Busca-se com uma Matriz de impacto verificar como os efeitos impactam nos indicadores.

• Identificam-se os cenários para estudos, buscando-se o cenario mais provável, o cenario indesejável e o cenario desejável, e outros cenários que sejam pertinentes.

• Faz-se uma matriz de impacto com os componentes de cada cenário para verificar a coerência do cenário bem como a sinergia entre os componentes.


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• Constroi-se uma matriz de impacto com os componentes dos cenários criados, e verifica-se como a ocorrência de uma componente influência os demais componentes.

• Busca-se vantagens competitivas em cada cenário e as desvantagens de cada cenários.

• Efetua-se a identificacao de estrategias que busquem possibilitar a ocorrencia do cenario desejado, evitar a construcao do cenario indesejado;

• Identica-se o possicionamento estrategico da empresa em cada cenarios, buscando-se a proatividade frente aos eventos futuros.

• Verifica-se como cada alternativa atua em cada cenário; • Identica-se os criterios que serao utilizados para comparar as alternaticas; • Verificam-se quais os pesos de cada critério para cada cenário.

Propõe-se com a integração do AMD com a Prospectiva que o decisor reveja os pesos/importância que atribui a cada critério uma vez que o cenário futuro é imprevisível. 4. Integração entre AMD e Prospectiva: proposta de exemplo de aplicação conjunta. Nesta seção apresenta-se uma proposta inédita de integração entre os Conceitos do AMD e a construção de cenários. Mais especificamente, no contexto do AMD, propõe o uso de um método aditivo. A seguir apresenta-se uma simulação da aplicação da proposta aqui apresentada como um exemplo. 4.1 Caracterização do problema Trata-se de um exemplo, no qual são consideradas cinco alternativas, três cenários e cinco critérios em cada cenário. 4.2 Identificação das alternativas. No exemplo que segue são consideradas cinco alternativas, denotadas por: a1, a2, a3, a4 e a5. 4.3 Prospecção de cenários e identificação os critérios Neste exemplo de aplicação, são considerados 3 cenários. Em uma aplicação real, estes cenários devem ser construídos com base na metodologia Momento de análise prospectiva:

• Cenário 1 – Tendência • Cenário 2 – Desejável/otimista • Cenário 3 – Pessimista

4.4 Estimação do peso de cada critério em cada cenário A Tabela 4 apresenta os pesos atribuídos, neste exemplo, aos critérios em cada um dos cenários. Para este exemplo os pesos foram estabelecidos pelos autores. Em estudo prospectivo os pesos deverão ser estabelecidos pelos decisores.

Pesos dos critérios por cenário

Critérios c1 c2 c3 c4 c5 Cenário 1 1 2 3 4 5 Cenário 2 5 5 3 2 2 Cenário 3 1 1 3 4 4

Tabela 4. Pesos atribuídos aos critérios


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4.5 Avaliação do desempenho de cada alternativa em cada critério Nesta etapa, deve-se processar usando um algoritmo MAUT de utilidade aditiva para estabelecer a atratividade em cada cenário.

Alternativas c1 c2 c3 c4 c5

a1 cenário 1 5,0 4,0 5,0 3,0 5,0

a1 cenário 2 5,1 4,1 5,1 3,1 5,1

a1 cenário 3 2,5 2,2 2,3 2,2 3,5

a2 cenário 1 4,1 5,0 3,0 5,0 4,0

a2 cenário 2 4,8 5,4 3,3 5,4 4,3

a2 cenário 3 2,5 3,0 1,8 3,0 2,4

a3 cenário 1 3,0 3,0 5,0 5,0 3,0

a3 cenário 2 3,3 3,3 5,5 5,5 3,3

a3 cenário 3 2,3 2,3 3,9 3,9 2,3

a4 cenário 1 4,0 4,0 4,3 4,3 4,0

a4 cenário 2 4,3 4,3 4,8 4,7 4,3

a4 cenário 3 2,4 2,4 2,6 3,0 2,7

a5 cenário 1 4,0 3,9 4,2 4,2 3,9

a5 cenário 2 4,2 4,2 4,7 4,6 4,2

a5 cenário 3 2,4 2,4 2,4 2,9 2,6 Tabela 5 – alternativas classificadas em cada critério em cada cenário

4.6 Processamento usando o algoritmo de agregação, determinando a utilidade de cada

alternativa em cada cenário.

Nesta etapa, deve-se processar usando um algoritmo MAUT de utilidade aditiva para estabelecer a atratividade em cada cenário. Mais especificamente, a utilidade de uma alternativa aj em cada cenário é obtida em acordo com a equação [1].

aj = ∑ wi*gi(aj) , para i variando de 1 até 5. [1] Onde: wi = peso do critério i gi(aj) = é o grau ou desempenho de aj n o critério i.

Aplicando esta equação aos dados do constantes na Tabela 5, construiu-se a Tabela 6, que apresenta a utilidade alcançada por cada alternativa em cada um dos cenários considerados. Gomes e Gomes (2012) descrevem os tradicionais métodos de análise Max-max, aonde é selecionado, em cada estado da natureza futuro, o melhor de cada alternativa, e posteriormente escolhido o melhor dos máximos; método Max-Min, aonde é escolhido o melhor dos mínimos, o método denominado Laplace, aonde é selecionada a maior das médias, e o método do Mínimo Arrependimento (Marrp), onde é escolhida a alternativa que minimiza o arrependimento. Este resultado é apresentado na Tabela 7.


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Alternativa Atratividade cenário 1 Atratividade cenário 2 Atratividade cenário 3

a1 65,00 82,80 34,40

a2 63,10 84,60 32,46

a3 59,00 70,40 40,81

a4 62,37 79,17 35,11

a5 61,24 77,93 33,87

Tabela 6 – atratividade das alternativas por cenários

Retorno esperado pelo decisor

Alternativa

max max

max min

LAPLACE Marrp

a1 82,80 34,40 60,73 0,00 1,80 6,41 6,41

a2 84,60 32,46 60,05 1,90 0,00 8,35 8,35

a3 70,40 40,81 56,73 6,00 14,20 0,00 14,20

a4 79,17 35,11 58,88 2,63 5,43 5,70 5,70

a5 77,93 33,87 57,68 3,76 6,67 6,94 6,94 Tabela 7 – aplicação dos métodos da incerteza

A alternativa a1 é escolhida pelo Max-Max e Laplace; a alternativa a3 é a escolhida pelo Max-Min, e a alternativa a4 é a escolhida pelo algoritmo do mínimo arrependimento. 4.7 Estabelecer o ranking das alternativas em cada cenário e identificar a robustez das

soluções A ordem de preferências sugerida, pelo MAUT para as alternativas por cenário é: Para o cenário 1 obtêm: a1 > a2 > a4> a5 > a3. Para o cenário 2 obtêm: a2 > a1 > a4> a5 > a3. Para o cenário 3 obtêm: a3 > a4 > a1> a5 > a2. Observa-se que a partir das ordenações obtêm as seguintes conclusões: • a1 sempre domina a5. Logo a5 nunca seria escolhida frente a a1 • a4 sempre domina a5. Logo a5 nunca seria escolhida frente a a4 Logo a5 sempre possuirá duas alternativas melhores do que ela. No item 4.6, verificou-se que as alternativas a1, a3 e a4 são as sugeridas após a aplicação dos métodos de incerteza. Eliminando a alternativa a5, que é claramente dominada, e eliminando a alternativa a2 que não foi sugerida pelos métodos de incerteza obtemos: Para o cenário 1 obtêm: a1 > a4>> a3. Para o cenário 2 obtêm: a1 > a4 > a3. Para o cenário 3 obtêm: a3 > a4 > a1.


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Nesta situação o decisor poderá escolher a1, que é melhor alternativa em dois cenários, entretanto é a pior no cenário 3; ou poderá escolher a alternativa a4, que é a segunda melhor nos três cenários. Uma última opção seria escolher a alternativa a3, que é a preferida em um único cenário, e é a pior em dois cenários. 5. Conclusões e Trabalhos futuros O presente artigo vem acrescentar o conceito da prospecção para o contexto da decisão do AMD. O decisor não deve pensar em um único cenário e fazer seu processo decisão pensando apenas neste. O processo de decisão deve contemplar o constante monitoramento do meio ambiente, e o decisor deve estar pronto para alterar sua decisão frente ao novo cenário que está se formando. Para facilitar e agilizar o processo decisório, um estudo que previamente indique melhor alternativa para o cenário que se vislumbra já deverá estar pronto. Este estudo caracterizou-se como um trabalho de laboratório, uma vez que os dados são fictícios, entretanto simula uma possível situação real. Vislumbra-se a continuação de uma linha de pesquisa nesta área, com a implementação de outros modelos de AMD e surgimento de propostas unificadas da Prospectiva- AMD. Referências Ackoff, R. L. A Concept of Corporate Planning, John Wiley, Sons: New York, 1970. Almeida, M. I.R., Manual de Planejamento Estratégico, São Paulo, Editora Atlas, 2001. Almeida-Dias, J.; Figueira, J.R., Roy, B. (2012). A multiple criteria sorting method where each category is characterized by several reference actions: The Electre Tri-nC method. European Journal of Operational Research, v.217, n.3, p.567-579. 2012. Doi:10.1016/j.ejor.2011.09.047. Almeida-Dias, J.; Figueira, J.R., Roy, B.(2010). Electre Tri-C: A multiple criteria sorting method based on characteristic reference actions. European Journal of Operational Research, v.204, n.3, p.565-580. 2010. Doi:10.1016/j.ejor.2009.10.018. Amaral, S. A., Sousa, A. J. F. P. (2011), Perspectivas em Ciência da Informação, v.16, n.1, p.133-146, jan./mar. 2011 Antunes, C. H., Dias, L. C., (2007). Decisão Perspectivas Interdisciplinares, Coimbra. Arrow, K.J. (1963). Social choice and individual values. London: John Wiley and Sons. Bana e Costa, C.A. ,& Vansnick, J.C. (1994). MACBETH - An interactive path towards the construction of cardinal value functions. International Transactions in Operational Research, v.1, n.4, p.489-500. Bazarian, J. Intuição Heurística: Uma Análise Científica da Intuição Criadora. 3. ed. São Paulo: Alfa-Omega, 1986. Bazerman, M. H. Judgment in Managerial Decision Making. Sixth edition, John Wiley, Sons, Inc.: New Jersey, 2006. Bethlem, A., (1999). Estratégia Empresarial, São Paulo, Editora Atlas. Bonabeau, Eric. “Don’t Trust Your Gut” In: Harvard Business Review. Boston, p. 116 – 123, maio,2003. Bontempo, M. T. (2000). Dissertação de Mestrado: Análise Comparativa dos Métodos de Construção de Cenários Estratégicos no Planejamento Empresarial, São Paulo, USP-FEA,Janeiro/2000. Boroush, M. A., Tomas, C. W. ,(1995). Alternative scenarios for the defense industry after 1995, Planning Review, may/jun, 1992: 24-29. Brans, J.P.; Mareschal, B.,, Vincke, P. (1984). Promethee: a new family of outranking methods in multicriteria analysis. Tenth International Conference of Operational Research (.Operational Research '84). Washington, DC, USA: North-Holland, 1984. 477-490 p.


112

Brans, J.P.; Vincke, P.,, Mareschal, B. (1986). How to select and how to rank projects: The Promethee method. European Journal of Operational Research, v.24, n.2, p.228-238. 1986. Brown, P. (2006). Review: Intuition at Work: Why Developing Your Gut Instincts Will Make You Better at What You Do. 2006 Disponível em: <http://www.cioinsight.com/c/a/Past-News/Review-Intuition-at-Work-Why-Developing-Your-Gut-Instincts-Will-Make-You-Better-at-What-You-Do/>. Campbell, A.;& Whitehead, J.(2010). How to test your decision-making instincts. 2010 Disponível em: <https://www.mckinseyquarterly.com/Strategy/Strategy_in_Practice/How_ to_test_your_decision-making_instincts_2598>.. Cardoso, R. S., Xavier, L. H.; Gomes, C. F. S.; Adissi, P. J. (2009). Uso de SAD no apoio à decisão na destinação de resíduos plásticos e gestão de materiais. Pesquisa. Operacional, Abr, vol.29, no.1, p.67-95. Carvalho, D. E. (2009). Future Studies. Research Journal. São Paulo, v. 1, n. 1, pp. 02-27, Jan./Jun. Cavalcante, C. A. V., Almeida, A. T. (2005). Modelo multicritério de apoio à decisão para o planejamento de manutenção preventiva utilizando PROMETHEE II em situações de incerteza. Pesquisa. Operacional, Ago, vol.25, no. 2, p.279-296. Changkong, Y., Haimes, Y. (1983). Multiobjective Decision Making. Amsterdam: Ed. North Holland, 1983. 235 p. Clímaco, J.C.N.; Costa, J.A.; Dias, L.C., Melo, P.(2009). Supporting collaborative multi-criteria evaluation: the VIP Analysis plug-In for decision deck. International Journal of Decision Support System Technology, v.1, n.4, p.1-15. COMISSÃO EUROPEIA (2002). Guia prático de Prospectiva Regional em Portugal. Condorcet, J.a.N.D.C. (1788). Essai sur la constitution et les fonctions des Assemblées provinciales. Paris, França: Academia de Ciências, 1788. p. Copeland, A.H. (1951). A 'reasonable' social welfare function,. Michigan, USA: University of Michigan, 1951. p. (Seminar on Mathematics in Social Sciences,). Dalke, N., , Helmer, O., (1963). An experimental application of the delphi method to the use of experts, Management Science, v9, n3, april 1963, p458-67 DANE, E.,, Pratt, M. G. (2007). Exploring Institution and its role in Managerial Decision Making, Academy of Management Review, n1 33- 54, vol 32, 2007. De Borda, J.-C. (1781). Mémoire sur les élections au scrutin,. Paris L’Académie des Sciences, 1781. p. (Histoire de l’Académie des Sciences,). Edwards, W. (1977). How to use multiattribute utility measurement for social decisionmaking. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, v.SMC-7, n.5, p.326-340. Fahey, L., Randall, R., (1998). Learning from the Future, New York, John Wiley, Sons, 57-80. Fishburn, P.C. (1973). Les mathématiques de la décision. Paris: Mouton. 102 p. p. (Mathématiques et sciences de l'homme,). Fishburn, P.C. (1970). Utility theory for decision making. New York: Wiley. Georgantzas, N. C., Acar, W., (1995). Scenario-driven planning, Westport: Quorum Books. Global Business Network(GBN). Scenarios Trainning Manual, 1998. Godet, M. A. (2000a). The art of scenarios and strategic planning: tools and pitfalls. Technological Forecasting and Social Change. V. 65, n. 1, set. 2000. p. 3-22. Godet, M. A., (2000b). How to be Rigorous with Scenarios Plannig, Paris, Futuribles - January 2000. Godet, M. A.,(1996). Creating the Future: The use and misuse of scenarios, Long Range Planning, Vol29 - No. 2, pp.164-177. Gomes, C. F. S. ; Gomes, L. F. A. M. ; Maranhão, F. J. C. . (2010). Decision Analysis For The Exploration Of Gas Reserves: Merging TODIM AND THOR. Pesquisa Operacional (Impresso), v. 30, p. 601-617, 2010.


113

Gomes, C.F.S. (2005). Using MCDA methods THOR in an application for outranking the ballast water management options. Pesquisa Operacional, v.25, n.1, p.11-28. GOMES, C.F.S. (2006). Modelagem analítica aplicada à negociação e decisão em grupo. Pesquisa. Operacional, Dez, vol.26, no.3, p.537-566. Gomes, L.F., Lima, M. (1992). From modelling individual preferences to multicriteria ranking of discrete alternatives: a look at prospect theory and the additive difference model. Foundations of Computing and Decisions Sciences, v.17, n.3, p.171–184. 1992. Gomes, L.F.A.M.; Gomes, C.F.S. ,. (2012). Tomada de Decisão Gerencial o Enfoque Multicritério. Quarta Edição, Editora Atlas. Gomes,C.F.S. Apostila Curso de Cenários, 2011. Grupp, H.(1996). Foresight in Science and Technology: Selected Methodologies and Recent Activities in Germany Estudos Prospectivos em Ciência e Tecnologia, 1996. Hax, A. C., Majluf, N. S., (1996). The Strategy Concept and Process - A pragmatic Approach, New Jersey, Prentice Hall. Hensman, A.,, Sadler-Smith, E. (2011). Intuitive decision making in banking and finance, European Management Journal 29, 51– 66 Janeiro: Campus, 1989. 536 p. 31ª Reimpressão. Hill, T. ,, Westbrook, R, (1997). S.W.O.T. Analysis: Ifs Time for a Product Recal1, Long Range Planning, vo1.30,No. 1,pp 46-52. Hinloopen, E.; Nijkamp, P., Rietveld, P. (1983)The Regime method: a new multicriteria method. Essays and surveys on multiple criteria decision making. Lecture Notes in in Economics and Mathematical Systems, v.209, p.146-155. Huss, W. R , Hoton, E. L. (1987), Scenario planning - what style should you use ?, Long Range Planning, vol. 20, nA, aug.,p.21-29. Johnston, R. (2000). Experiências Nacionais de Estudos Prospectivos: Reflexões da Austrália Elaborado para o Seminário Internacional sobre Estudos Prospectivos em Ciência e Tecnologia. Brasília, Brasil. 27-28 setembro. Ju, B.; Feng, J.;, Miao, C. (2007). Intuitive Decision Theory Analysis and the Evaluation Model. Management Science and Engineering Vol.1 No.2 December. Junior; A. L.; Oliveira, L. C. V.,, Kilimnik, Z. M., (2010). Future Studies Research Journal ISSN 2175-5825 São Paulo, v. 2, n. 3, pp. 03 - 32, Jan./jun. Keeney, R.L., Raiffa, H. (1976). Decisions with multiple objectives: preferences and value tradeoffs New York: John Willey, Sons. 569 p. Larichev, O., Moshkovich, H.M. (1997). Verbal decision analysis for unstructured problems. Boston, USA: Kluwer Academic Publishers. Larichev, O.I., Moshkovich, H.M. (1995). ZAPROS-LM - a method and system for rank-ordering of multiattribute alternatives. European Journal of Operations Research,1., v. 82, p.503-552. Lobber, M. L.; Hoppen, N.;, Estivalete, V. F. B.(2008). ; A Teoria da Imagem como Explicação para a Atribuição de Pesos em Critérios de Decisão. Revista Brasileira de Gestão de Negócios, V 10, n 28, p 264-281, jul/set. Marichala, J.-L.; Meyerb, P., Roubens, M. (2006). Sorting multi-attribute alternatives: The TOMASO method. Computers, Operations Research, v.32, n.4, p. 861–877. 2006. Doi:http://dx.doi.org/10.1016/j.cor.2003.09.002. Masini, E.,, Vasquez, J. (1994). . Scenarios as seen from a human and social perspective. Technological Forecasting, Social Change, 65(1), 2000. p49-66. Mason, D. H. (1994). Scenario-based planning: decision model for the learning organization, Planning Review, vo1.22,mar/apr,1994. p6-11. Mello, J. C. C. B. Soares, Gomes, E. G.; Gomes, Luiz . FA M.; Biondi Neto,, L.; Meza, L. Â. (2005). Avaliação do tamanho de aeroportos portugueses com relações multicritério de superação. Pesquisa. Operacional, Dez 2005, vol.25, no. 3, p.313-330.


114

Mota, C. M. M., Almeida, A. T.(2007). Método multicritério ELECTRE IV-H para priorização de atividades em projetos. Pesquisa. Operacional, Ago 2007, vol.27, no. 2, p.247-269. Oliveira, D. P. R. (2001). Planejamento Estratégico, São Paulo, Editora Atlas. Polesi , A. Cenários para o Brasil no futuro. Revista Estudos Avançados 20 (56), 2006. Porter, Michael E., (1992). Vantagem Competitiva: Criando e Sustentando um desempenho superior, Rio de Janeiro, Editora Campus. Ribeiro, M. P. M. (2006). Planejamento por cenários: uma ferramenta para a era do conhecimento. Revista Intersaberes | vol.1 n. 1, p. 186 - 202 | jan-jun. Roy, B. (1968). Classement et choix en presence de points de vue multiples (la methode ELECTRE). Lausanne: Presses Polytechiniques et Universitaires Romandes. Roy, B., Bertier, P.M. (1971). La methode ELECTRE II: Une methode de classement en presence de criteres multiples. Paris. SEMA (Metra International). Paris. Roy, B., Boyssou, D. (1985). Mèthodologie Multicritère d’Àide à la Dècision. Paris Ed. Economica. Roy, B., Hugonnard, J.C. (1981). Classement des prolongements de lignes de stations en banlieu parisienne. Cahiers u LAMSADE. Université Dauphine et RATP. Paris. Roy, B. e M., S.J. (1985). ELECTRE IS: Aspécts methodologiques et guide d´utilization. Cahier du LAMSADE. Université de Paris–Dauphine. Paris: Fev. Saaty, T.L. (1977). A scaling method for priorities in hierarchical structures. Journal of Mathematical Psychology, v.15, n.3, p.234-281. Saaty, T.L. (1996). Decision Making with Dependence and Feedback: The Analytic Network Process. Pittsburg: rws. Saaty, T.L. (1980a). The analytic hierarchy process : planning, priority setting, resource allocation. New York ; London: McGraw-Hill International Book Co., 1980. xiii, 287 p. p. Saaty, T.L. (1980b). The Analytic Hierarquic Process. Pittsburg: RWS Publications, 1980. Schoemaker, P. J. H. (1995). . Scenario planning: a tool for strategic thinking. Sloan Management Review. 36 (2). p25-40. Schwartz, P. A. Arte da Visão de Longo Prazo. Planejando o futuro em um mundo de incertezas, 4. ed. Rio de Janeiro: Best Seller, 2006. 213 p. Simon, H. 1989. The cornerstone of Simon’s modern decision-making theory. Beijing: Beijing School of Economics, Publisher. SRI- Stanford Research Institute - \\W\\ sri.com- Internet- 2001. Steuer, R.E. Multicriteria Optimization - Theory, Computation and Application. New York: Wiley, 1986. 546 p. Tian, Z., Lu, X., Song, Y. 2003. Study on Intuitive decision-making Question. Journal of the function of systematic management in the modernization of our army. p 245-251. Turner, N. Future-proofing Your Organisation. CEO Journal. Recuperado em julho de 2009, de http://www.gbn.com/articles/pdfs/GBN_Futureproofing.CEO%20j.pdf.2008. Vergara, S C. Razão e intuição na tomada de decisão: uma abordagem exploratória. Revista Administração Pública; 25(3):120-138, jul.-set. 1991. Wright, J. T. C., Spers, R. G.. O país no futuro: aspectos metodológicos e cenários. Estudos Avançados, 20 (56), 2006.p13-28. Wright, P., Kroll, M.L., Parnell, L., Administração Estratégica - Conceitos, São Paulo, Editora Atlas, 2000. Yu, W. ELECTRE TRI - Aspects methodologiques et guide d’utilisation. Document du Lamsade. Université de Paris–Dauphine. Paris. 1992 Zambon, K. L.,Carneiro, A. A. F. M.; Silva, A N. R.; Negri, J. C. (2005). Análise de decisão multicritério na localização de usinas termoelétricas utilizando SIG. Pesquisa. Operacional, v.25, n. 2, p.183-199. Zeleny, M. Multiple Criteria Decision Making. New York: McGraw-Hil, 1982.

proposta do uso da visÃo prospectiva no processo ...€¦ · 1.2 objetivo este artigo tem por...

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