Leia aqui versão original em inglês.
”Os tomadores de decisão geralmente confundem sistemas complexos com sistemas simplesmente complicados e procuram soluções sem perceber que ‘aprender a dançar’ com um sistema complexo é definitivamente diferente de ‘resolver’ os problemas que surgem dele.“
Roberto Poli
Muitas pessoas acreditam que complexidade é apenas uma complicação de ordem superior, ou seja, que existe um continuum e que a diferença é de grau, não de tipo. Quando se considera, no entanto, quão diferentes esses estados são um do outro, eu tendo a concordar com Dave Snowden quando ele diz que, de fato, há mudanças de fase entre eles, ou seja, são tipos de sistemas fundamentalmente diferentes.
Por que essa diferença é importante: enquanto os tomadores de decisão acreditarem que estão lidando com sistemas complicados, eles assumirão que são capazes de controlar os resultados. Basicamente, encontre soluções para os problemas e gaste muito dinheiro com consultores especializados para lhes dar as ”respostas”. Para que as organizações se tornem mais resilientes e sustentáveis, a ciência dos negócios simplesmente precisa ir além de suas fundações newtonianas em direção a um entendimento da complexidade.
Roberto Poli articula a diferença entre complicado e complexo da seguinte maneira:
”Problemas complicados originam-se de causas que podem ser distinguidas individualmente; eles podem ser abordados peça por peça; para cada entrada no sistema, há uma saída proporcional; os sistemas relevantes podem ser controlados e os problemas apresentados apresentam soluções permanentes.
Por outro lado, problemas e sistemas complexos resultam de redes de múltiplas causas de interação que não podem ser distinguidas individualmente; devem ser tratados como sistemas inteiros, ou seja, eles não podem ser tratados de maneira fragmentada; são tais que pequenos insumos podem resultar em efeitos desproporcionais; os problemas que eles apresentam não podem ser resolvidos de uma vez para sempre, mas precisam ser gerenciados sistematicamente e, normalmente, qualquer intervenção se funde em novos problemas como resultado das intervenções com eles; e os sistemas relevantes não podem ser controlados – o melhor que se pode fazer é influenciá-los ou aprender a “dançar com eles”, como Donella Meadows disse com razão.”
Vamos ver isso com mais detalhes:
1. Causalidade
Complicado: os caminhos lineares de causa e efeito permitem identificar causas individuais dos efeitos observados.
Complexo: como estamos lidando com padrões decorrentes de redes de múltiplas causas em interação (e interconectadas), não há caminhos de causa e efeito claramente distinguíveis.
Implicações: a análise da causa raiz é amplamente uma perda de tempo em um sistema complexo. No entanto, com que frequência você ouviu um tomador de decisão expressar uma necessidade exatamente disso?
2. Linearidade
Complicado: Toda saída do sistema tem uma entrada proporcional, isto é, a física newtoniana se aplica.
Complexo: As saídas não são proporcionais ou linearmente relacionadas às entradas; pequenas alterações em uma parte do sistema podem causar saídas repentinas e inesperadas em outras partes do sistema ou mesmo uma reorganização em todo o sistema.
Implicações: grandes iniciativas de mudança de vários milhões de dólares podem ter zero impacto, enquanto uma palavra errada em um email (ou uma imagem em uma camiseta da H&M) pode levar a uma revolta em todo o sistema. Experimentos pequenos de segurança à falhas são mais úteis do que grandes projetos projetados para serem à prova de falhas.
3. Redutibilidade
Complicado: podemos decompor o sistema em suas partes estruturais e entender completamente as relações funcionais entre essas partes de maneira fragmentada.
Complexo: Não se pode presumir que uma estrutura tenha uma função, pois as partes estruturais do sistema são multifuncionais, ou seja, a mesma função pode ser realizada por diferentes partes estruturais. Essas partes também são ricamente inter-relacionadas, ou seja, mudam-se de maneiras inesperadas à medida que interagem. Portanto, nunca podemos entender completamente essas inter-relações.
Implicações: Muitos métodos de gerenciamento, solução de problemas e desenvolvimento organizacional supõem que um problema e/ou sistema possa ser desconstruído em suas partes componentes, entendido, otimizado e corrigido. Pense em nossa ferramenta de mudança favorita: a reestruturação, que se acredita ser a cura para qualquer problema de mudança. Sistemas complexos são emergentes, são maiores que a soma de suas partes… Precisamos interagir ou “dançar” com o sistema para poder influenciá-lo, e também precisamos entender que nossa mera presença já está mudando. Nossas tentativas de reduzir e reorganizar irão mudar fundamentalmente ou até destruir as propriedades do sistema que mais prezamos, como cultura e resiliência.
4. Controlabilidade e solvabilidade
Complicado: Contextos e interações sistêmicas podem ser controlados e os problemas que eles apresentam podem ser diagnosticados e resolvidos permanentemente.
Complexo: Problemas complexos se apresentam como padrões emergentes resultantes de interações dinâmicas entre várias partes não linearmente conectadas. Nesses sistemas, raramente somos capazes de distinguir o problema real, e mesmo intervenções pequenas e bem-intencionadas podem resultar em conseqüências desproporcionais e não intencionais.
Implicações: Esses sistemas são propensos a altos níveis de surpresa, incerteza; e intervenções (mesmo simplesmente observando o sistema), causando mudanças inesperadas e até desafios novos ou piores. Precisamos mudar o pensamento de “problema e solução” para “padrões e evolução”. Isso serve como um desafio particular para a comunidade Design Thinking.
5. Restrição (abertura)
Complicado: a razão pela qual a suposição “uma estrutura, uma função” é válida em sistemas complicados é que seus ambientes são delimitados, ou seja, existem restrições de governo que permitem que o sistema interaja apenas com tipos de sistemas selecionados ou aprovados. De acordo com Poli: “as funções podem ser delimitadas fechando o sistema (sem interação) ou fechando seu ambiente (interações limitadas ou restritas)”.
Complexo: sistemas complexos são sistemas abertos, na medida em que geralmente é difícil determinar onde o sistema termina e outro começa. Sistemas complexos também estão aninhados, fazem parte de sistemas complexos de maior escala, por exemplo, uma organização dentro de uma indústria dentro de uma economia. Portanto, é impossível separar o sistema do seu contexto.Implicações: o contexto é importante, ignore-o por sua conta e risco. Assim que as organizações se tornam muito focadas internamente, o olhar tanto para “o próprio umbigo” as torna vulneráveis. Garantir a existência de mecanismos adequados e diversificados de feedback é um imperativo estratégico essencial.
6. Conhecimento
Complicado: esses sistemas, porque estão fechados e podem ser desconstruídos, podem ser totalmente conhecidos ou modelados.
Complexo: acho que foi o físico Murray Gellman que disse: “O único modelo válido de um sistema complexo é o próprio sistema”. A complexidade de um sistema não depende da quantidade de dados ou conhecimentos disponíveis. Não podemos transformar sistemas complexos em sistemas complicados gastando mais tempo e recursos na coleta de mais dados ou no desenvolvimento de melhores teorias.
Implicações: a única maneira de realmente entender um sistema é interagir com ele. Os dados seduziram muitos tomadores de decisão a pensarem que podem entender suas organizações à distância… Confortáveis em suas torres de marfim, tomam decisões com consequências distantes, sem ter um entendimento real do impacto potencial dessas decisões. Da mesma forma, o big data tem sido um grande foco para muitas organizações entenderem seus clientes. Embora certamente tenha valor, o big data e os métodos de coleta relacionados levantam sérias preocupações morais e éticas. Seu valor também é limitado: o big data pode indicar para onde vou, quando, quanto estou gastando e os métodos de pagamento que uso… Mas não pode dizer por quê estou fazendo e minhas motivações. Portanto, em resumo, aproxime-se do sistema, interaja com ele e, com o tempo, obterá uma melhor compreensão do todo emergente, não apenas das partes.
7. Criatividade e adaptabilidade
Complicado: sistemas complicados precisam de uma força externa para agir sobre eles, a fim de introduzir mudanças.
Complexo: esses sistemas são capazes de se observar, aprender e se adaptar. Eles são criativos. Segundo Poli, “tudo muda, mas nem tudo é criativo. Para mencionar apenas um componente da criatividade, a capacidade de (implícita ou explicitamente) reformular é uma das características definidoras da criatividade. A criatividade também inclui alguma capacidade de ver valores e desvalores e de aceitá-los e rejeitá-los. Portanto, é também uma fonte de esperança e desespero. Nenhuma dessas propriedades é possuída por sistemas complicados. ”
Implicações: sistemas complexos são adaptáveis e capazes de aprender. Na intencionalidade de sistemas complexos humanos, as construções de identidade e a inteligência também desempenham um papel. As pessoas tendem a resistir a reorganizações, iniciativas de mudança de cima para baixo e a introdução de novas formas de trabalho que incluem novos papéis como o SCRUM. Tudo isso leva a uma perturbação das dinâmicas e estruturas sociais que podem ter conseqüências indesejadas significativas, por exemplo, as pessoas podem fingir estar em conformidade, mas sabotam o processo de mudança de maneiras sutis. Da mesma forma, dadas as restrições de habilitação corretas e a liberdade de adaptação de maneiras relevantes ao contexto, as pessoas nesses sistemas podem ser mobilizadas para evoluir de maneiras inesperadamente benéficas.
Esta não é uma lista completa, existem muitas outras diferenças a serem exploradas, mas espero que essas reflexões sejam úteis para facilitar um melhor entendimento desses diferentes sistemas e como agir neles de maneiras apropriadas. Também é importante observar que na maioria dos sistemas humanos o complexo e complicado coexistem, isto é, você encontra problemas complicados em sistemas complexos e problemas complexos em sistemas complicados. Estruturas de criação de sentido como o Cynefin são úteis para ajudar os líderes a identificar o contexto com o qual estão lidando.