O nosso nível de compreensão e habilidade de prever sistemas tem como objetivo ser aumentado por tecnologias; ainda é necessário ter uma estrutura de reflexão que nos permita navegar por aí.

Acelerar a tomada de decisão descentralizada trazendo valor global é uma busca constante das organizações. Manter-se competitivo é uma prioridade em um ecossistema cada vez mais incerto, complexo e interdependente.

Este artigo compartilha os diferentes modelos úteis para analisar o contexto a fim de adaptar nossas ações. A aplicabilidade de cada paradigma é identificada antes de concluir a implementação em um processo de Quality Engineering.

Vamos começar com VUCA, uma sigla tão popular entre os consultores.

VUCA, do serviço militar à consultoria

Esta sigla apareceu em 1987 com base nas teorias de liderança de Warren Bennis e Burt Nanus. Utilizado inicialmente em um contexto militar, objetivou descrever a evolução do contexto mais global e incerto após a Guerra Fria. A sua distribuição em empresas iniciou-se em 2002 principalmente por consultores.

A VUCA identifica 4 contextos possíveis orientados nos 2 eixos de grau de conhecimento e antecipação: Volatilidade, Incerteza, Complexidade, Ambiguidade.

A Volatilidade representa um alto grau de mudanças imprevisíveis e instáveis, para as situações em que temos conhecimento. A Incerteza é um contexto com menos incerteza, mas com melhor nível de conhecimento. Na Complexidade, temos menos informações, uma série de combinações e uma capacidade analítica limitada. Ambiguidade é o caso do “unknown unknown”, com muita incerteza, falta de dados históricos, e que muitas vezes necessita uma abordagem passo a passo.

O VUCA ajuda a criar valor quando traduzido em ações concretas.

Por que usar o VUCA em um contexto de negócios?

A aplicação do VUCA visa melhorar a tomada de decisão de uma organização, adaptando sua abordagem de acordo com a situação. 

Esta é uma forma de escolher “a ferramenta certa para o trabalho certo”. Por exemplo, uma empresa que deseja lançar um novo produto no contexto de Ambiguidade tem todos os motivos para iterar com suas equipes em um modelo de Lean Startup; Adicionar recursos será mais apropriado para o caso da Volatilidade.

As contribuições complementares da VUCA são de melhorar a identificação do  “desconhecido”, estar melhor preparado para o futuro e reconhecer as diferentes facetas do contexto em que a empresa atua. O exército paralelo com as empresas se reflete na globalização e digitalização, tornando nossos ecossistemas mais difíceis de conhecer, compreender e prever.

VUCA também é um acrônimo importante usado em modelos de agilidade, particularmente no trabalho de Jorgen Hesselberg, Unlocking Agility, que recomendo.

Um desafiante ao VUCA apareceu, RUPT.

RUPT, a alternativa de disrupção ao VUCA?

Hoje estamos longe do passado, onde tínhamos que processar 10 cartas por dia, enquanto tínhamos meses para planear. O termo DisRUPTion é frequentemente associado ao acrônimo RUPT™. Rumpere significa quebra em latim, onde o sufixo ab-, abruptus, é a origem da palavra “abrupto”.

RUPT é a sigla para Rapid, Unpredictable, Paradoxical, Tangled. Seu objetivo é mudar a abordagem das organizações frente à evolução desses contextos. Diferentemente do VUCA, uma abordagem global é proposta para cada um dos eixos, resultando em uma nova realidade a ser considerada.

O modelo defende o uso de raciocínio metafórico para navegar por ondas rápidas de mudança. O Shared Sense Making é uma técnica de alinhamento e de tomada de decisão colaborativa, encontrada por exemplo em rituais ágeis. A necessidade de uma abordagem sistemática e de uma perspectiva holística se reflete no Integrative Thinking, tendo como objetivo gerar novas possibilidades. Por fim, a dificuldade em discernir a causa e o efeito em uma montanha de informações exige o reconhecimento de Patterns suportados por transparência.

RUPT é um modelo útil para várias práticas de Quality Engineering.

Qual relevância para RUPT em nosso contexto?

RUPT é aplicável em diversas situações de Quality Engineering cada vez mais frequentes. O caso de empresas que privilegiam a previsão em detrimento da adaptação são um bom exemplo, onde a adoção de práticas ágeis é uma das alavancas disponíveis.

Nosso ecossistema também está repleto de tensões opostas: acelerar com estabilidade, melhorar a qualidade e reduzir custos. É o conceito de dissonância cognitiva que às vezes pode deixar a liderança sem conseguir tomar decisões. A noção de error-budget do SRE do Google é um exemplo concreto para equilibrar velocidade e estabilidade.

RUPT também é relevante em um sistema complexo, onde as relações de causa e efeito são difíceis de perceber e ainda mais difíceis de explicar. Falamos, neste caso, de reações em cadeia subjetivas, em vez de reações lineares ou lógicas. É isso que buscamos, por exemplo, reproduzir por meio de arquiteturas distribuídas orientadas a eventos orientadas pela ciência de dados.

O Chaos Theory pode nos dar esperança. 

Reconhecendo nossos limites com o Chaos Theory 

A falta de informação, a identificação de relações de causa e efeito, a incapacidade de identificar padrões – tantos problemas formalizados no Chaos Theory. É uma disciplina baseada na matemática que assume uma grande parte do desconhecido em nossa compreensão dos sistemas.

Caos: Quando o presente determina o futuro, mas o presente aproximado não determina aproximadamente o futuro.

Edward Lorenz, The Chaos Theory

O Chaos Theory define que um sistema complexo, mesmo que pouco compreensível na superfície, reage com padrões e leis influenciados por seu estado inicial. A consequência dessa suposição é que uma pequena alteração ou erro no upstream pode causar resultados muito diferentes a seguir. O volume de dados combinado com o atraso entre causa e efeito é a principal dificuldade do ser humano em detectá-los. Isso explica em parte a mania em torno da data science e do quantum computing.

Uma imagem mais conhecida da Chaos Theory é o efeito borboleta.

O Innovation Butterfly, uma realidade atual

Os ciclos de inovação e crescimento das empresas estão cada vez mais curtos, com unicórnios aparecendo em ciclos de menos de 2 anos. As startups estão surgindo em novos modelos de negócios, disruptindo os jogadores existentes. 

Esse dinamismo cria tantos pontos de reação adicionais em um ecossistema em digitalização. O termo Innovation Butterfly assume todo o seu significado; uma mudança pode ter consequências significativas dentro ou fora do sistema. A Chaos Theory é frequentemente representada pela borboleta, em conexão com o famoso “efeito borboleta”.

Ainda estamos longe de sermos capazes de compreender a totalidade desses sistemas dinâmicos e complexos. O nosso Quality Engineering está diretamente preocupado com esses assuntos. A análise do Value Stream suportado pelo Process Mining para modelar e melhorar o processo de desenvolvimento é uma aplicação. É um exercício mais ou menos fácil dependendo do contexto, que podemos tentar medir.

O Global Simplicity Index é um indicador que visa a materializar a simplicidade de uma organização. Além do interesse comercial de seus criadores, um estudo mediu que as organizações acumulam em média 10% de complexidade desnecessária. É um bom indicador das alavancas de valor interno em nossas iniciativas de Quality Engineering.

Devemos, portanto, aprender a navegar na incerteza.

Aceitar a incerteza, iterar e adaptar

VUCA, RUPT, Chaos são siglas que destacam a evolução dos nossos contextos que não vão para a simplificação. Mesmo que as tecnologias prometem nos ajudar, as habilidades humanas continuarão sendo fundamentais.

O desenvolvimento de nossa capacidade de julgamento e intuição na solução de problemas permanecerá utilizável nesses contextos. Por exemplo, podemos aprender a reconhecer a tática de Marketing FUD (Fear, Uncertainty, Doubt), inspirada em táticas de propaganda.

Em um ambiente instável, nossas capacidades de resiliência pessoal e organizacional fazem a diferença. A cyber-security, por exemplo, evoluiu para o cyber-resiliency. Nossa engenharia também deve evoluir para essas habilidades, aplicando o conceito de anti-fragilidade.

Podemos aplicar os seguintes pontos à nossa abordagem de Quality Engineering :

• Aceitar que não podemos prever tudo na evolução do contexto atual
• Reconhecer as tipologias de situações em que nos encontramos para usar o modelo de resposta mais adequado
• Usar siglas e suas motivações para defender a abordagem com base na agilidade, como consultores
• Identificar as dissonâncias cognitivas que temos que enfrentar (por exemplo, velocidade / estabilidade, qualidade / custo) e quais práticas podem vir para apoiá-los (por exemplo, DevOps, SRE)
• Desenvolva um plano de melhoria contínua para a anti-fragilidade, resiliência e abordagens incrementais, de forma a agregar valor com flexibilidade

A estruturação do nosso raciocínio permite-nos melhorar a qualidade da nossa resolução de problemas. O framework Cynefin é um exemplo de um processo relacionado ao VUCA. Também podemos aplicar a metodologia da McKinsey ao Quality Engineering.

Está pronto para fazer do Chaos nossa nova zona de conforto?

Referências

Jorgen Hesselberg, Unlocking Agility https://unlockingagility.com/ 

Site oficial do LEAN Startup http://theleanstartup.com/ 

Kirsi Pyhältö, Janne Pietarinen & Tiina Soini, Shared Sense Making https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/09585176.2018.1447306?journalCode=rcjo20 

Roger L. Martin, Pensamento Integrativo, HBR https://hbr.org/2007/06/how-successful-leaders-think 

Edward Lorenz, The Chaos Theory https://en.wikipedia.org/wiki/Edward_Lorenz 

Edward G. Anderson Jr e Nitin R. Joglekar, The Innovation Butterfly https://www.amazon.com/Innovation-Butterfly-Opportunities-Distributed-Understanding/dp/1461431301 

O Índice de Simplicidade Global https://simplicityindex.com/ 

Mind Tools, The Cynefin Framework  https://www.mindtools.com/pages/article/cynefin-framework.htm

Nassim Nicholas Nicholas Taleb, Antifragile: Things That Gain from Disorder https://www.amazon.com/Antifragile-Things-That-Disorder-Incerto/dp/0812979680