Usando métodos estatísticos e históricos para resolver problemas de estratégia de negócios
Crédito:Pixabay/CC0 Domínio Público Encontrar uma explicação convincente para um problema complexo não é tarefa fácil. A decisão sobre o que se qualifica como a “melhor” solução está inevitavelmente sujeita a preconceitos e aproximações. A combinação de estatísticas com métodos históricos, no entanto, torna o processo de decisão mais rigoroso e menos sujeito a erros.
Sandeep D. Pillai, do Departamento de Gestão e Tecnologia de Bocconi, argumenta esse ponto em seu artigo recente "Adorável e provável:usando métodos históricos para melhorar a inferência para a melhor explicação em estratégia", escrito com Brent Goldfarb e David Kirsch (ambos da Universidade de Maryland, nos Estados Unidos) e publicado no Strategic Management Journal .
Grande parte da literatura empresarial trata, aparentemente, de encontrar soluções para problemas específicos. Estas soluções são idealmente amplas o suficiente para sustentar uma teoria, ou pelo menos são consideradas aplicáveis a uma série de casos. No entanto, os problemas raramente podem ser resolvidos abordando um único factor causal. As questões de gestão, que se aplicam a organizações complexas, como empresas que operam em ambientes complexos como os mercados, estão fadadas a ser influenciadas por um grande número de factores interdependentes que são difíceis ou impossíveis de distinguir.
Em meio a tanta incerteza, é improvável que algum dia descubramos a “verdadeira” solução para um problema. O máximo que podemos esperar alcançar é a melhor solução, ou explicação, entre muitas. Mas o que faz uma solução parecer melhor que outra?
Sandeep Pillai e os seus colegas argumentam que a “inferência para a melhor explicação”, ou IBE, para abreviar, é o processo em jogo nestes casos. Assim, explicações que são amáveis, no sentido de que são úteis, gerais e fornecem significado, e prováveis, no sentido de que estão próximas da verdade, são geralmente adotadas como as melhores possíveis.
É claro que nem todas as explicações adoráveis são igualmente prováveis, e vice-versa. Além disso, a IME só será confiável se a teoria verdadeira estiver entre as teorias consideradas. Mas não há razão para acreditar que este seja o caso, nem que a nossa “melhor” explicação seja verdadeira. Esse enigma é conhecido como “problema do lote ruim”, porque quando a explicação mais verdadeira nos escapa, acabaremos escolhendo o melhor de um lote ruim.
E uma vez que a maioria dos fenómenos em estratégia empresarial são ambíguos, a inferência para a melhor explicação torna-se muitas vezes um exercício de inferência para uma explicação preferida, e as preferências são obrigadas a ser influenciadas por vários preconceitos diferentes. Isto não é inerentemente uma coisa má, porque os problemas precisam de ser resolvidos e decidir por onde começar significa procurar uma solução aceitável em vez de encontrar a verdade absoluta. Mas é importante estar ciente de que tais preconceitos existem para limitar as suas consequências negativas.
Pillai e os seus co-autores argumentam que abordar questões estratégicas adoptando apenas um método estatístico (ou seja, algum tipo de análise de dados) é comum, mas pode levar a cair no problema do lote mau. Eles sugerem que os métodos “históricos” podem melhorar a observação dos dados e, consequentemente, permitir uma melhor geração de hipóteses.
O termo "métodos históricos" inclui três conceitos principais:hermenêutica (compreender quem são os decisores e as suas perspectivas), contextualização (compreender as situações dos decisores e como se relacionam entre si) e crítica das fontes (compreender o peso a anexar a qualquer registro específico do passado).
"Usamos trabalhos recentes na filosofia da ciência para considerar como chegamos às melhores explicações que são úteis, gerais, fornecem significado e, ao mesmo tempo, estão próximas da verdade. A interpretação dos resultados observacionais requer uma compreensão do contexto que a análise estatística por si só não pode fornecer", diz Sandeep Pillai.
"As ferramentas metodológicas do campo da história podem melhorar o processo de determinação da melhor explicação, ajudando os estudiosos a gerar novas explicações candidatas e a julgar e privilegiar sistematicamente as explicações. O uso de registros históricos para aplicar uma metodologia IBE esclarece os julgamentos que estamos fazendo em múltiplos níveis e ajuda pesquisadores e leitores a avaliar esses julgamentos à medida que decidimos o que precisa ser explicado e o que podemos deixar de lado como inútil”.
