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Estratégia & Marketing Postado em terça-feira, 13 de março de 2018 às 20:41
Para tomar uma boa decisão, você precisa entender duas coisas: como diferentes escolhas mudam a probabilidade de resultados distintos e até que ponto cada um destes resultados é desejado. Em outras palavras, como escreveram Ajay Agrawal, Joshua Gans e Avi Goldfarb, a tomada de decisão exige tanto vaticínio quanto apreciação. Mas como você pode se aprimorar em cada um desses pontos? Publicamos vários livros sobre o assunto, mas existem algumas regras que se sobressaem; segui-las melhorará sua capacidade de prever os efeitos de suas escolhas e avaliar se são desejáveis.

Regra 1. Tenha mais dúvidas

O psicólogo Daniel Kahneman, condecorado com o Nobel de economia, afirma que o excesso de confiança é a tendência que ele eliminaria primeiro, caso tivesse uma varinha de condão. Ele é ubíquo especialmente entre homens, pessoas abastadas e até mesmo especialistas. O excesso de confiança não é um fenômeno universal — depende de fatores que incluem cultura e personalidade — mas é grande a probabilidade de você ser mais confiante acerca de cada passo do processo de tomada de decisão do que deveria.

Assim, a primeira regra da tomada de decisão é simplesmente ser menos seguro — a respeito de tudo. Acha que a escolha A leva ao resultado B? Possivelmente é um pouco menos provável do que você acredita. Pensa que o resultado B é preferível ao C? Provavelmente você também está muito confiante acerca disso.

Depois de ter aceitado que você é confiante demais, é possível rever a lógica de sua decisão. No que mais você pensaria se tivesse menos convicção de que A levaria a B ou de que B é preferível a C? Você se preparou para um resultado dramaticamente diferente daquele esperado?

É possível também alinhar seu nível de confiança à chance de que você está correto. Você perceberá que embora não se possa estar sempre certo, é completamente viável deixar de ser excessivamente confiante.

Regra 2. Pergunte: “Com que frequência isso normalmente ocorre?”

Kahneman conta uma história de quando estava colaborando em um livro didático e pediu para seus coautores estimarem a data de conclusão do primeiro rascunho. Todos, incluindo Kahneman, disseram alguma coisa entre 18 meses e dois anos e meio. Ele então perguntou a um desses coautores, que estivera envolvido em inúmeros projetos como aquele, quanto tempo normalmente demorava. Na verdade, respondeu o colaborador, 40% dos grupos nunca terminam o livro e ele não conseguia pensar em um projeto que houvesse acabado dentro de um período de sete anos. Aquele era um livro didático sobre racionalidade e o coautor respondera sem pensar em casos anteriores. O equívoco daquela pessoa — e o que a história de Kahneman também nos ensina — foi não ter pensado em quanto tempo projetos similares normalmente levam.

Em geral, indicam os estudos, o melhor ponto de partida para vaticínios — um input fundamental para a tomada de decisão — é perguntar: “quanto tempo aquilo normalmente leva?”. Se você está pensando em fundar uma startup, pode perguntar: qual a porcentagem de startups que fracassaram? (Ou a porcentagem das que tiveram êxito). Se sua empresa está considerando fazer uma aquisição, deve começar se perguntando com que frequência as aquisições aumentam o valor do comprador ou, de outro modo, ampliam seus objetivos.

Essa regra, conhecida como probabilidade a priori, surge bastante na pesquisa sobre vaticínio, mas também pode ser benéfica para a questão da apreciação da tomada de decisão. Se você acredita que o resultado B é preferível ao C, pode perguntar: com que frequência, historicamente, isso ocorreu? Por exemplo, caso esteja pensando em fundar uma empresa e passe a comparar a possibilidade de dedicar anos a uma empresa que irá fracassar com a ideia de permanecer em seu emprego atual, você pode fazer a seguinte pergunta: com que frequência empreendedores que fracassam acabam desejando ter continuado em seus empregos anteriores? O objetivo, tanto em relação ao vaticínio como à apreciação, é afastar-se da “visão interna”, na qual os pormenores da decisão subjugam sua análise. Em vez disso, você deseja adotar uma “visão externa”, começando com casos parecidos antes de levar em conta os detalhes de sua própria situação.

Regra 3: Pense de modo probabilístico — e aprenda o básico sobre probabilidade

As duas primeiras regras podem ser empregadas imediatamente; esta, leva tempo, mas vale a pena. Pesquisas mostraram que mesmo estudos básicos de probabilidade permitem que as pessoas façam predições de maneira mais acertada e as ajudam a evitar determinadas tendências cognitivas.

Se você não se sente à vontade com probabilidade, não há melhor investimento para aprimorar sua tomada de decisão do que passar de 30 minutos a uma hora estudando o assunto. Você pode começar com o curso introdutório da Khan Academy sobre o lançamento de uma moeda.

Melhorar sua capacidade de pensar de maneira probabilística o ajudará com as duas primeiras regras. Você será capaz de expressar melhor sua incerteza e de pensar numericamente sobre: “com que frequência isso normalmente ocorre?”. As três regras juntas são mais poderosas do que qualquer uma delas em separado.

Ainda que todas essas regras sejam possíveis de se começar a usar relativamente rápido, dominá-las exige prática. Na verdade, depois de usá-las por um tempo, você pode se tornar excessivamente confiante acerca de sua capacidade de tomar decisões. Grandes tomadores de decisão não seguem tais regras somente quando enfrentam uma escolha particularmente difícil; recorrem a elas o tempo todo. Reconhecem que mesmo decisões aparentemente fáceis podem ser complicadas — e que eles provavelmente sabem menos do que supunham.

Fonte: HBRB
Estratégia & Marketing Postado em terça-feira, 13 de março de 2018 às 20:34
Aparentemente, há um consenso absoluto de que a tecnologia vai substituir o emprego ou, mais precisamente, as pessoas que ocupam esses empregos. Poucos setores não serão afetados – talvez nenhum.

Os trabalhadores do conhecimento não escaparão. Recentemente, o CEO do Deutsche Bank previu que metade dos seus 97 mil funcionários poderia ser substituída por robôs. Uma pesquisa revelou que “39% dos empregos no setor jurídico poderão ser automatizados nos próximos 10 anos. Uma pesquisa independente concluiu que, no futuro, os contadores têm 95% de probabilidade de perder seus empregos para a automação”.

E para aqueles em empresas de produção ou manufatura, o futuro pode chegar até mais cedo. Esse mesmo relatório menciona o advento dos “pedreiros robotizados”. E também prevê que os algoritmos de aprendizado de máquina substituirão as pessoas responsáveis pela “classificação óptica de peças, o controle de qualidade automatizado, a detecção de falhas, e as melhorias na produtividade e eficiência”. Resumindo, as máquinas trabalham melhor. O National Institute of Standards prevê que “o aprendizado de máquina poderá melhorar a capacidade de produção em até 20%” e reduzir o desperdício de matérias-primas em 4%.

Muitas previsões afirmam que entre 5 e 10 milhões de postos de trabalho serão perdidos até 2020. Recentemente, Elon Musk, o titã espacial e automotivo, disse que as máquinas são a “maior ameaça existencial” da humanidade. Talvez seja uma visão muito lúgubre do futuro, mas, agora, o mais importante para os líderes corporativos é evitar o erro catastrófico de ignorar como as pessoas serão afetadas. Seguem quatro maneiras de pensar sobre as pessoas que serão deixadas para atrás quando as novas tecnologias chegarem.

O Mágico de Oz é o modelo errado

No filme O Mágico de Oz, o mágico comanda o reino por meio de uma máquina complexa escondida atrás de uma cortina. Muitos executivos acham que podem fazer algo parecido: fascinados com a ideia de que a IA permitirá que eles se livrem de milhões de dólares em custos de mão de obra, talvez acreditem que a melhor empresa é aquela com o menor número de pessoas além do CEO.

No entanto, Melonee Wise, CEO e fundadora da Fetch Robotics, alerta contra essa forma de pensar: “Cada robô colocado no mundo precisa de alguém para cuidar dele, fazer sua manutenção, e assistência técnica”. Para ela, o objetivo da tecnologia é aumentar a produtividade, não reduzir a força de trabalho.

Os seres humanos são estratégicos. As máquinas são táticas

A McKinsey pesquisa os tipos de trabalho que se adaptam melhor à automação. Até agora, suas descobertas indicam que quanto mais técnico é o trabalho, melhor a tecnologia pode realizá-lo. Em outras palavras, as máquinas têm uma predisposição para aplicações táticas.

Por outro lado, o trabalho que requer um alto grau de imaginação, análise criativa e pensamento estratégico é mais difícil de automatizar. Como a McKinsey colocou em um relatório recente: “As atividades mais difíceis de se automatizar com as tecnologias disponíveis atualmente são aquelas que envolvem o gerenciamento e o desenvolvimento de pessoas (9% de potencial de automação) ou que aplicam conhecimentos especializados em tomada de decisão, planejamento, ou trabalho criativo (18 %)”. Computadores são ótimos na otimização, mas não são tão bons na definição de metas — e tampouco na aplicação do senso comum.

Adotar novas tecnologias é um processo emocional

Quando a tecnologia entra, e alguns trabalhadores desaparecem, há um medo residual entre os que ficam. É natural que eles perguntem: “Serei o próximo? Por quanto tempo ficarei empregado? ” Segundo o capitalista de risco Bruce Gibney, “o emprego pode não parecer algo ‘existencial’, mas é. Quando as pessoas não conseguem se sustentar com o trabalho — ainda menos com trabalho que achem significativo — clamam por grandes mudanças. Nem toda revolução é uma boa revolução, como a Europa descobriu várias vezes. O emprego fornece conforto material e gratificação psicológica, e quando esses benefícios desaparecem, as pessoas ficam muito aborrecidas”.

O executivo sábio percebe que os traumas das novas tecnologias têm origem em duas questões: (1) como integrar a nova tecnologia no fluxo de trabalho e (2) como lidar com os sentimentos de que a nova tecnologia é de alguma forma o “inimigo”. Sem lidar com ambas, mesmo o local de trabalho mais automatizado pode facilmente ser tomado por tendências de ansiedade, ou mesmo de raiva.

Repense o que sua força de trabalho pode fazer


A tecnologia substituirá parte do trabalho, mas não necessariamente as pessoas que faziam esse trabalho. Para o economista James Bessen, “o problema é que as pessoas estão perdendo empregos e não estamos colaborando para que elas desenvolvam as habilidades e os conhecimentos necessários para trabalhar em seus novos empregos”.

Por exemplo, um estudo na Austrália encontrou um lado positivo na automação dos caixas bancários: “Embora os caixas eletrônicos tenham assumido muitas tarefas, isso permitiu aos funcionários a oportunidade de ampliar sua atuação e vender uma variedade mais ampla de serviços financeiros. ”

Além disso, o relatório revelou que existe uma gama crescente de novas oportunidades de trabalho para analistas de big data, analistas de suporte à tomada de decisão, operadores de veículos de controle remoto, especialistas em experiência do cliente, ajudantes de saúde preventiva personalizada e acompanhantes online (gestão de riscos online como roubo de identidade, danos à reputação, bullying e assédio nas redes sociais e fraude na internet). Esses empregos talvez não existam no seu setor. Mas talvez, por outros motivos, este seja o momento perfeito para você repensar a forma e o caráter de sua força de trabalho. Esse novo pensamento pode gerar uma nova agenda de desenvolvimento de recursos humanos, enfatizando as capacidades humanas inatas que podem fornecer uma estratégia renovada de sucesso tecnológico e humano.

Como dizia Wise, a criadora de robôs, a tecnologia em si é apenas uma ferramenta que os líderes usam da forma que lhes parece mais apropriada. Podemos escolher usar a IA e outras tecnologias emergentes para substituir o trabalho humano, ou podemos optar por usá-las para ampliá-lo. “Seu computador não causa sua demissão, seu robô não causa sua demissão”, disse ela. “As empresas que possuem essas tecnologias fazem e definem as políticas sociais que mudam a força de trabalho”.

Fonte: HBRB