Publicado em: 21 de junho de 2022

O objetivo deste artigo é dar um foco maior na questão da Análise Crítica dos Indicadores. Recentemente já produzimos aqui um artigo sobre Indicadores e sua importância na ambiência da primazia da gestão. Especialmente como parte integrante dos REPG, por meio do RT 2 do referido documento.

Partindo do pressuposto que os indicadores foram estruturados e existem (obedecendo aos pressupostos mínimos destacados no artigo anterior) e seus resultados estão disponíveis em gráficos lineares, a questão é:

Como devemos fazer para que as análises decorrentes sejam isentas de erros que punem somente os azarados e premiam preponderantemente os sortudos?

É exatamente isto que leu! A maioria dos sistemas de análise crítica que tenho presenciado são carregado de erros que acabam não separando a performance causal (decorrente de ações que a justificam) da mera sorte ou azar. Estes erros, se não corrigidos, podem acarretar em decisões totalmente equivocadas e prejudiciais a primazia da gestão.

Vamos detalhar um pouco mais aqui alguns destes principais erros. Erros que geram a tirania da meritocracia, que Michael Sandel declara em seu livro A Tirania do Mérito. Isto porque podem gerar punições inadequadas às pessoas. Ou ainda erros que acabam premiando pessoas que não fizeram nada diferente do que sempre fizeram.

Pensamento Estatístico como fundamento da Análise Crítica dos Indicadores

A base da Estatística Interpretacional, que é a origem de nossa empresa, é a aplicação sistemática e abrangente do que chamamos de Pensamento Estatístico. Trata-se de um conceito muito diferente do que a grande maioria das pessoas utiliza, e que, normalmente, exige um curso para discorrer e construir o aprendizado sobre o tema.

Será um desafio explicá-lo aqui por meio deste artigo, mas vamos ver o que consigo fazer! Leia com atenção.

Para compreender o que chamo de Pensamento Estatístico, é fundamental compreender o conceito de variação. Sem querer provar nada, pois conseguiria faze-lo apenas num curso formal, quero que você aceite uma lei. Leia e releia o texto abaixo para compreender realmente a essência desta lei:

Todos os resultados das coletas dos componentes de um indicador, ou seja, todos os valores plotados num gráfico linear, terão variações ao longo do tempo, variações estas que expressam uma mudança naquilo que se mensura, ou variações que não são suficientes para expressar esta mudança.

Em síntese, o Pensamento Estatístico são regras matemáticas simples que, se aplicadas corretamente, permitem distinguir as variações que expressam mudanças (para melhor ou para pior) das variações que não expressam mudança nenhuma. Embora as variações existam e estejam aquém ou além das metas estabelecidas.

Em outras palavras seria como dizer uma das duas afirmações abaixo:

  • Quando uma específica plotagem de um indicador atinge ou supera uma meta estabelecida, este atingimento ou superação, a partir da aplicação do pensamento estatístico, não é necessariamente válido, portanto não pode ser comemorado;
  • Ou ainda, o contrário, quando uma específica plotagem de um indicador não atinge ou não supera uma meta estabelecida, este fracasso, a partir da aplicação do pensamento estatístico, nem sempre é passível de ser considerado um fracasso de fato, portanto não pode parametrizar nenhuma punição ou mesmo ausência de premiação.

Por que este Pensamento Estatístico não é aplicado?

Não é nada fácil provar este conceito por meio deste simples artigo, mas posso lhe afirmar que eu lhe provaria com o tempo adequado. E ainda posso lhe provar que, o meio pelo qual as lideranças comemoram o batimento de uma meta ou lamentam o seu não batimento, está totalmente equivocado.

Isto se deve a diversos motivos, dentre eles destaco três:

  1. O Sistema Educacional no Brasil não ensina as pessoas o conceito de variabilidade significativa e não significativa, ao contrário do que acontece em países de origem oriental, especialmente no Japão. Esta lacuna de aprendizado escraviza as pessoas a desconhecerem e não o aplicarem;
  2. As lideranças simplesmente foram encorajadas a agir nas reuniões de Análise Crítica a procura de momentos em que a meta é batida (seja no ano, semestre, trimestre, bimestre ou até mensalmente) sem levar em conta as variações históricas representativas (e não somente nas últimas três ciclos, como alguns modelos defendem). Esta atitude desconsidera o pensamento estatístico como premissa e gera erros que expressam a tirania da meritocracia;
  3. A maioria dos referenciais técnicos sobre indicadores não detém desta abordagem da estatística interpretacional, o que fez com que este conceito fosse esquecido ao longo do tempo e considerado obsoleto na ambiência organizacional mais abrangente. O pensamento estatístico é largamente utilizado nas áreas de manufatura, também conhecido como CEP (controle estatístico do processo), mas pouco ou nada utilizado quando a temática são indicadores de quaisquer natureza em todas as áreas da empresa.

O que tem sido feito nas reuniões de Análise Crítica dos Indicadores

Além destes motivos que destaquei para não aplicabilidade do Pensamento Estatístico, o que tenho assistido acontecer nestas reuniões são patéticas. Erros tão crassos, e tão frequentes, que justificariam uma ação de capacitação generalizada nas lideranças de todas as áreas organizacionais.

O que mais se constata são demonstrações extenuantes e constrangedoras, por meio de slides, que mais parecem sessão de justificativas quando o desempenho parece ruim. Ou ainda de gente se gabando por desempenhos superiores, quando ambas as constatações, de fato, nunca existiram de forma confiável.

Constata-se também promessas vazias do tipo “no ciclo seguinte vamos dar o máximo para reverter a situação”. Ou ainda invoca-se risivelmente a torcida (muita missa ou muita oração) para que as coisas melhorem. Nada de concreto se delibera.

Pouco se assiste análises críticas consistentes de desempenho propriamente ditas. Normalmente não são parametrizadas a partir do pensamento estatístico e da estatística interpretacional. Isto porque, estas análises não foram orientadas para deliberar as correções de rumo (para indicadores que expressam desempenhos ruins e significativos). Ou ainda não foram para gerar as recompensas legítimas (a quem de fato expressa desempenhos positivos e significativos).

Como a Gauss pode ajudar para fazer Análise Crítica dos Indicadores corretamente

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