A Agilidade: resolução de problemas integrando ciência, cultura e gestão do conhecimento

A resolução de problemas é uma habilidade essencial em diversos ambientes, no senso comum, problemas são frequentemente vistos como obstáculos a serem superados rapidamente, entretanto, em áreas como a ciência e a tecnologia da informação problemas são o motor do progresso, exigindo uma abordagem diferente da qual estamos acostumados.

No desenvolvimento de software, metodologias ágeis como o Scrum, destacam a importância de iterar rapidamente e aprender a cada ciclo, transformando problemas em oportunidades para inovação. Ao integrar perspectivas cientificas, culturais e a gestão do conhecimento descritas por Nonaka e Takeuchi, é possível desenvolver uma compreensão mais aprofundada dos desafios.

Neste artigo iremos explorar como a combinação dessas abordagens pode levar a soluções mais eficazes e inovadoras, especialmente em ambientes dinâmicos como o da tecnologia, alinhando-se às complexidades do mundo contemporâneo.

1 — O Senso Comum de Problema vs O Significado Cientifico

No senso comum, um problema é frequentemente visto como um obstáculo ou uma dificuldade que precisa ser superada. As pessoas frequentemente descrevem problemas como situações indesejáveis, estressantes ou frustrantes, essa visão embora válida em contextos cotidianos muitas vezes simplifica a complexidade dos desafios que enfrentamos em ambientes profissionais.

1.1 — O Significado Cientifico do Problema

No contexto cientifico a definição de problema é estruturada e analítica. Para Karl Popper o progresso da ciência é movido pela resolução de problemas. Ele propôs que um problema cientifico nasce da observação de uma discrepância entre o que se esperar e o que realmente acontece. Segundo Popper “todos os avanços do conhecimento começam com problemas”. Essa abordagem destaca a natureza rigorosa e metodológica do processo cientifico, onde cada problema identificado impulsiona uma busca por soluções que, por sua vez, geram novos conhecimentos e teorias.

C. Wright Mills, ao observar a construção de canoas em comunidades tradicionais, destacou que essas práticas não são apenas atividades técnicas, mas processos profundamente enraizados nas interações sociais e culturais. A construção da canoa envolve mais do que resolver questões de flutuabilidade ou eficiência, ela reflete o conhecimento tradicional, os valores culturais e a transmissão de saberes entre gerações, tornando-se um símbolo cultural que expressa a identidade e a história da comunidade.

Para Mills, cada decisão no processo de construção de uma canoa, desde a escolha dos materiais até as técnicas utilizadas, é influenciada pelas dinâmicas sociais e culturais. Isso demonstra como a técnica e a cultura são interligadas, desafiando a ideia de que questões técnicas podem ser compreendidas e resolvidas isoladamente. Essa perspectiva antropológica ressalta a importância de entender as práticas culturais e sociais para abordar problemas complexos de maneira mais holística.

Assim, ao unirmos a visão de Popper sobre a resolução de problemas científicos com o olhar de Mills, percebemos que os problemas técnicos e profissionais podem ser abordados de maneira mais ampla, incorporando tanto a analise logica e sistêmica quanto a compreensão do contexto cultural e social em que esses problemas estão inseridos. Isso nos oferece uma visão holística e integrada dos processos de resolução de problemas, reconhecendo que em muitos casos as soluções devem ser tão sensíveis às questões culturais e sociais quanto são às técnicas e cientificas.

1.2 — Integração com a Gestão do Conhecimento

Podemos conectar a abordagem de Karl Popper com os conceitos de Takeuchi e Nonaka sobre a criação do conhecimento. Segundo esses autores, a conversão do conhecimento tácito (subjetivo, intuitivo) em conhecimento explícito (formalizado, estruturado) é crucial para a inovação e resolução de problemas complexos. Em um ambiente cientifico, a formulação correta do problema não é apenas uma questão de análise, mas também compartilhar e codificar o conhecimento que inicialmente pode ser implícito nas observações e experiências.

A formulação correta do problema é fundamental para o progresso cientifico porque ele define o que precisa ser investigado e estabelece os parâmetros para possíveis soluções. Sem uma definição clara, a pesquisa pode ser mal direcionada e/ou ineficaz. Popper introduziu o conceito de falseabilidade, onde uma teoria cientifica deve ser testável e, potencialmente, falsificável. Isso significa que para um problema ser cientificamente valido ele deve ser formulado de maneira que permita refutação e verificação.

1.3 — Problemas Bem Estruturados vs Problemas Mal Estruturados

Problemas Bem Estruturados: Esses problemas são caracterizados pela clareza e pela definição precisa de todas as variáveis envolvidas e dos possíveis resultados. Exemplos incluem a resolução de uma equação matemática especifica ou o cálculo da trajetória de um objeto sob a influência e gravidade. Para esses problemas, existem regras e métodos bem estabelecidos que permitem encontrar soluções de forma direta e eficiente.

Problemas Mal Estruturados: Ao contrário dos problemas bem estruturados, os problemas mal estruturados apresentam variáveis desconhecidas e resultados incertos, sem um caminho claro para a solução. Um exemplo típico é a formulação de uma politica pública eficaz para a redução das filas de consulta para especialidades médicas. Esses problemas demandam uma abordagem mais abrangente e criativa, que considera múltiplas perspectivas e envolve a integração de conhecimentos diversos para soluções disruptivas, inovadoras e adaptativas.

Integração de Gestão do Conhecimento e Agilidade: Segundo Nonaka e Takeuchi, resolver problemas mal estruturados envolve a criação de novos conhecimentos através de um processo de interação entre conhecimento tácito e explicito. Além disso, um contexto ágil, problemas mal estruturados exigem uma abordagem iterativa e adaptativa, onde as soluções emergem através da colaboração continua e do aprendizado constante. Por exemplo, no desenvolvimento de software, metodologias ágeis como Scrum promovem ciclos curtos de trabalho com revisões frequentes, permitindo que as equipes ajustem seu entendimento do problema e a solução conforme novos conhecimentos adquiridos.

Herbert A. Simon descreveu que a solução de problemas mal estruturados requer uma combinação de conhecimento, criatividade e julgamento. Ele observou que resolver esses problemas muitas vezes envolve a reformulação do problema em si, mudando a perspectiva para encontrar novos ângulos e oportunidades.

1.4 — A Importância do Contexto e da Abordagem Sistêmica

Peter Senge, em seu livro “A Quinta Disciplina”, desta a importância de uma abordagem sistêmica para entender e resolver problemas. Ele argumenta que muitos problemas são resultado de interações complexas dentro de sistemas maiores, e que focar apenas nos sintomas pode levar a soluções ineficazes ou de curto prazo. Senge sugere que devemos olhar para os padrões e estruturas subjacentes que causam os problemas em vez de apenas tratar os sintomas visíveis.

Integração da Gestão do Conhecimento e Agilidade: A abordagem sistêmica de Senge pode ser comparada ao conceito de Ba de Nonaka e Takeuchi, que se refere a um espaço compartilhado, físico ou virtual, onde o conhecimento é criado e disseminado. Ba não se limita a um local físico, mas engloba um ambiente interativo onde as pessoas trocam ideias, colaboram e gerem novos insights. Em um contexto ágil, esse conceito se concretiza em práticas como reuniões e equipe, retrospectivas e outros fóruns de colaboração. Esses espaços dinâmicos permitem que o conhecimento seja continuamente revisado, atualizando e ajustando as mudanças no sistema e no contexto da equipe inserida, promovendo uma adaptação constante e uma maior eficácia na resolução e problemas.

2 — Metodologias para Identificação e Resolução de Problemas

Diversas metodologias foram desenvolvidas para identificar e resolver problemas de maneira cientifica e estruturada, cada uma oferecendo uma abordagem especifica e adaptada ao contexto:

- Método Cientifico — Este método é fundamental nas ciências naturais e sociais, envolvendo etapas como observação, formulação e hipóteses, experimentação e análise de resultados. Ele permite a construção do conhecimento por meio de processos rigorosos e repetíveis, garantindo a validade e a confiabilidade das soluções propostas.

- Ciclo PDCA (Plan — Do — Check — Act) — Amplamente utilizado na gestão da qualidade, o ciclo PDCA é uma abordagem iterativa para a resolução de problemas. Ele envolve o planejamento cuidadoso das ações, execução e verificação dos resultados obtidos com a implementação de ajustes baseados nas análises realizadas. Esse ciclo continuo promove a melhoria constante dos processos.

- Desing Thinking — Focado no ser humano, o Desing Thinking é uma metodologia que enfatiza a empatia, a definição clara do problema, a ideação, a prototipação e os testes. Este processo é a particularmente eficaz para a criação de soluções inovadoras que atendem às reais necessidades dos usuários, permitindo uma abordagem criativa e centrada no usuário.

- Lean Six Sigma — Essa metodologia combina os princípios do Lean Manufacturing e do Six Sigma, visando a eliminação de desperdícios e a melhoria continua dos processos. Ao focar na identificação precisa dos problemas e na aplicação de soluções que aumentam a eficiência e a qualidade, o Lean Six Sigma é uma ferramenta poderosa para a gestão operacional.

Integração da Gestão do Conhecimento e Agilidade: Em todas essas metodologias, o papel do conhecimento é central. Segundo Nonaka e Takeuchi, a capacidade de uma organização de criar e gerenciar conhecimento é crucial para resolução de problemas complexos. Metodologias Ágeis, como Desing Thinking, valorizam o aprendizado continuo e a adaptação rápida, característica essencial em um ambiente dinâmico onde conhecimento está em constante evolução. A gestão eficaz do conhecimento, aliada à agilidade, permite que as organizações respondam rapidamente a novos desafios, garantindo soluções mais inovadoras e eficazes.

Conclusão

A conexão entre ciência, cultura, agilidade e gestão do conhecimento oferece uma visão mais rica e completa da resolução de problemas. Quando combinamos a estrutura rigorosa do método cientifico, como proposto por Karl Popper, com as sensibilidades culturais e sociais destacadas por Mills, e integramos princípios ágeis, percebemos a solução eficaz de problemas vai além da simples aplicação de técnicas. Ele envolve um entendimento profundo do contexto, a capacidade de questionar suposições e a adaptação rápida a novas informações e circunstancias.

O progresso real não se limita resolver problemas bem definidos, mas também a navegar pelos desafios mal estruturados que exigem criatividade, julgamento e colaboração continua. Nesse sentido, as metodologias ágeis, como o Desing Thinking, desempenham um papel crucial ao promover ciclos iterativos de aprendizagem e adaptação, permitindo que as soluções evoluem a medica que o conhecimento se expande e o contexto muda.

A capacidade de resolver problemas de maneira eficaz não apenas é uma questão de técnica, mas também de mentalidade e cultura. A combinação de agilidade com a criação e gestão continua de conhecimento garante que as organizações estejam sempre prontas para enfrentar novos desafios, respondendo de forma rápida e eficiente a um ambiente em constante evolução.

Referências bibliográficas:

1. Popper, Karl. Conjecturas e Refutações: O Crescimento do Conhecimento Científico. São Paulo: Cultrix, 1982.
2. Simon, Herbert A. The Sciences of the Artificial. 3ª ed. Cambridge: MIT Press, 1996.
3. Senge, Peter M. A Quinta Disciplina: A Arte e Prática da Organização que Aprende. Rio de Janeiro: Editora Best Seller, 2009.
4. Nonaka, I., & Takeuchi, H. (1997). The Knowledge-Creating Company: How Japanese Companies Create the Dynamics of Innovation. Oxford University Press.
5. Popper, K. (2005). The Logic of Scientific Discovery. Routledge.
6. Senge, P. M. (2006). The Fifth Discipline: The Art & Practice of The Learning Organization. Doubleday.
7. Manifesto for Agile Software Development. (2001). Agile Manifesto. https://agilemanifesto.org/