Como melhorar a tomada de decisão e a gestão do conhecimento I e II

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SISTEMA DE INFORMAÇÃO EM MARKETING
Aula 9: Como melhorar a tomada de decisão e a gestão do conhecimento
Introdução
As empresas, seus gerentes e funcionários sempre decidiram, com ou sem o uso de Sistemas de Informação. Mas esses melhoram os processos decisórios porque facilitam o acesso às informações. E esse benefício ocorre em todos os níveis da organização e ampliam a responsabilidade dos funcionários da empresa.
Método da Escala Gráfica
É o método mais utilizado e divulgado. Avalia o desempenho das pessoas através de fatores de avaliação previamente definidos e graduados. Utiliza um formulário de dupla entrada no qual as linhas horizontais representam os fatores de avaliação e as colunas verticais os graus de variação daqueles fatores. 
Os fatores são previamente selecionados e escolhidos para definir, em cada pessoa, as qualidades que se pretende avaliar. Cada fator é definido por uma descrição sumária, simples e objetiva. Cada fator é dimensionado para retratar desde um desempenho fraco ou insatisfatório até um desempenho ótimo ou excelente.
Vantagens:
a) Fácil entendimento;
b) Aplicação simples;
c) Permite uma visão integrada dos fatores de avaliação (o que a empresa considera importante);
d) Pouco trabalho do avaliador no registro de avaliação.
Desvantagens:
a) O avaliador deve se ajustar ao instrumento e não às características do avaliado. (Obs.: isso ocorre quando são empregados os mesmos fatores para todo o público-alvo, sem distinção de fatores pelos diferentes cargos);
b) É sujeito a distorções e interferências de ordem psicológica e pessoal - efeito Halo. (Obs.: isso ocorre quando é empregado o modelo autocrático de avaliação. Se usado o modelo de múltiplas fontes, esse efeito é diluído e, se houver tratamento estatístico das avaliações, o mesmo não aparece);
c) Tende a virar rotina e bitolar os resultados das avaliações (Obs.: isso ocorre quando são empregados os mesmos fatores para todo público-alvo - sem distinção de fatores pelos diferentes cargos).
A escala descritiva deve estabelecer a condição da ação a ser medida. Nesse sentido, um fator que aborda o cumprimento das normas da organização apresenta como opção de escala de avaliação a intensidade com que as mesmas são cumpridas, com intervalos definidos entre os extremos de sempre e nunca.
Recomendações:
A adoção de um número par de opções é aconselhável para evitar a tendência central (em que o avaliador busca sempre a opção central da escala).
A escala também deve permitir que se retratem situações em que o avaliado supera o desemprenho esperado. Como exemplo, podemos citar uma escala numérica de 1 a 6 onde o grau 5 representa o pleno atendimento da performance esperada e o grau 6, a superação. Numa escala descritiva, teríamos, por exemplo, as opções: raramente cumpre as metas, frequentemente cumpre as metas, sempre cumpre as metas e supera com frequência as metas.
A adoção de uma escala percentual permite realizar análises comparativas de fatores e funções diferentes.
Considere que uma empresa determina um conjunto específico de fatores de avaliação para cada cargo e que ela determina pesos diferentes (variando de 1 a 3) para cada fator, conforme a importância relativa no desempenho do cargo. A escala de graus (nota) adotada é de 1 a 10. Assim, os fatores com peso 1 podem alcançar 10 pontos; os fatores com peso 2, 20 pontos; e os com peso 3, 30 pontos.
Tomada de decisão
A tomada de decisão limitava-se à diretoria. Hoje, abrange todos os níveis organizacionais.
O valor empresarial do aperfeiçoamento da tomada de decisão é inquestionável, porém difícil de ser mensurado. Levando em conta o número de decisões anuais e o valor estimado para a empresa de cada decisão aperfeiçoada, poderá ser estimado o impacto anual. LAUDON (2007, p. 304) relaciona alguns exemplos de decisões de alto valor empresarial:
· Direcionar o atendimento aos clientes mais valiosos.
· Prever a demanda diária do call center.
· Decidir níveis diários de estoque de peças.
· Identificar ofertas competitivas dos principais fornecedores.
· Programar a produção para atender aos pedidos.
· Alocar trabalhadores para completar uma tarefa.
A estrutura da decisão varia conforme o nível hierárquico do decisor, podendo ser:
· Decisões no nível operacional são mais estruturadas – permitem a antecipação dos procedimentos a serem seguidos, são repetitivas e rotineiras.
· Decisões no nível tático são mais semiestruturadas – não permitem a antecipação da maioria dos procedimentos a serem seguidos.
· Decisões no nível estratégico são mais desestruturadas – não possuem procedimentos a serem seguidos.
O processo decisório requer uma estruturação. Suas diferentes atividades foram consolidadas em quatro passos por SIMON (1960):
· Inteligência – examinar a realidade, descobrir, identificar, entender e classificar o problema.
· Concepção, elaboração, projeto – elaborar um modelo ou uma representação da realidade, identificar e investigar as várias soluções possíveis para o problema, definir os critérios de avaliação da melhor alternativa.
· Seleção – selecionar qual das alternativas é a melhor solução.
· Implementação – colocar a solução em prática e monitorar o seu desempenho.
Sistemas de informação pra tomada de decisão
Os Sistemas de Informação representam uma importante ferramenta em todas as etapas da tomada de decisão e da solução do problema.
 Avaliar a qualidade do processo de tomada de decisão e da solução do problema é uma tarefa difícil e desestruturada. Nesse sentido, LAUDON (2007) elaborou uma tabela, apresentando as seis dimensões da qualidade de decisões e processos de decisão:
	Dimensões de Qualidade
	Descrições
	Precisão
	A decisão reflete a realidade.
	Abrangência
	A decisão reflete uma consideração completa dos fatos e circunstâncias.
	Imparcialidade
	A decisão reflete fielmente as preocupações e interesses das partes envolvidas.
	Velocidade (eficiência)
	A tomada de decisão é eficiente com respeito ao tempo e outros recursos, incluindo o tempo e os recursos das partes afetadas, tais como os clientes.
	Coerência
	A decisão reflete um processo racional, que pode ser posto em palavras e explicado a outros.
	Obediência a um processo
	A decisão é o resultado de um processo conhecido e os descontentes podem recorrer a uma autoridade superior.
Uma série de técnicas inteligentes é utilizada para melhorar a tomada de decisão, entre elas, sistemas especialistas, raciocínio baseado em casos, lógica difusa, redes neurais, algoritmos genéticos e agentes inteligentes.
O Sistema de Gestão do Conhecimento oferece ferramentas para a descoberta do conhecimento, a comunicação e colaboração, facilitando e melhorando a qualidade dos processos decisórios.
Existem diversos tipos de Sistemas de Informação, que se complementam e se integram ao utilizarem o mesmo banco de dados. Os principais Sistemas de Informação são:
• Sistemas de Processamento de Informações Gerenciais (SPT).
• Sistemas de Informações Gerenciais (SIG).
• Sistema de Apoio à Decisão (SAD).
• Sistemas de Informações Geográficas (GIS – Geographic Information Systems). 
• Sistemas de Visualização de Dados. 
• Sistemas de Apoio ao Executivo (SAE).
• Sistema de Apoio à Decisão em Grupo (SADG).
Método dos Incidentes Críticos
Este método não se preocupa com a análise das normalidades, e sim com os extremos de desempenho, ou seja, a performance dos sucessos e a performance dos fracassos. 
A técnica orienta que as chefias registrem somente os eventos extremamente positivos ou extremamente negativos a respeito do desempenho de seus subordinados.
Sistemas de Apoio à Decisão (SAD)
Para dar suporte à tomada de decisão de problemas específicos, ou seja, desestruturados ou semiestruturados, os gerentes utilizam os Sistemas de Apoio à Decisão (SAD). Os SAD lidam com grandes quantidades de dados de diferentes fontes, apresentam flexibilidade de relatórios e análises comparativas. 
Os SAD modernos são orientados por dados, podem conter várias ferramentas OLAP, ferramentas de mineração de dados ou um conjunto de modelosmatemáticos e analíticos. Exemplos: decisões de determinação de preços, utilização de ativos, gerenciamento do relacionamento com o cliente.
SIG e Sistemas de visualização de dados
Sistemas de Informações Geográficas (GIS – Geographic Information Systems): Os Sistemas de Informações Geográficas (GIS – Geographic Information Systems) são um tipo de SAD específico para visualização de informações geográficas em mapas digitalizados, muitas vezes, utilizados juntamente com o Sistema de Posicionamento Global (GPS).
Sistemas de visualização de dados: O´BRIEN (2007, p. 326), destaca mais uma ferramenta de apoio à decisão: os aplicativos sistemas de visualização de dados, que apresentam informações complexas utilizando representações gráficas tridimensionais interativas, tais como gráficos, quadros e mapas. Exemplos:
• mapa de tráfego para auxiliar os motoristas;
• identificação de áreas de controle de pragas;
• segmentação do mercado com base em dados demográficos;
• identificação dos interesses de um usuário por meio da análise de suas atividades em um site de comércio eletrônico.
Sistemas de Apoio ao Executivo (SAE): Gerentes seniores tomam decisões não rotineiras, que exigem bom senso e capacidade de avaliação. Os Sistemas de Apoio ao Executivo (SAE) atendem ao processo decisório do alto escalão das empresas. Os SAE são uma ferramenta interativa que permite ao executivo fácil acesso, uso de dados externos, análise de graus de riscos, planejamento estratégico, visão sistêmica e vínculo com os processos de negócios.
Sistema de Apoio à Decisão em Grupo (SADG): O Sistema de Apoio à Decisão em Grupo (SADG) é um sistema interativo, baseado em computador, que é útil para a tomada de decisão em grupo, estando a equipe no mesmo lugar ou não. Reuniões guiadas por SADG ocorrem em sala de conferências com computadores, equipamentos de rede, projetores e telões. Numa reunião típica, todos participam nas trocas de ideias, com o objetivo de compartilhar informações relevantes.
Aula 10: Como melhorar a tomada de decisão e a gestão do conhecimento II
Introdução
A utilização de inteligência artificial aprimora o processo de tomada de decisão, por meio da aplicação das técnicas de sistemas especialistas, raciocínio baseado em casos, lógica difusa, redes neurais, algoritmos genéticos e agentes inteligentes.
Os Sistemas de Gestão do Conhecimento ajudam a empresa a coletar, armazenar, distribuir e aplicar o conhecimento nos seus processos de negócios.
Gerenciamento do relacionamento com o cliente
No mundo dos negócios, empresas utilizam sistemas inteligentes para facilitar a comunicação e a colaboração, aumentar a produtividade, reduzir o ciclo da produção, melhorar a qualidade e o atendimento ao cliente.
No processo de tomada de decisão, o compartilhamento e reuso do conhecimento, por meio da gestão do conhecimento, aumenta a eficiência organizacional, propiciando um diferencial.
A Inteligência Artificial (IA) está sendo empregada para aperfeiçoar a tomada de decisão. Seguem alguns conceitos de IA elaborados por diversos autores:
1) Comportamento de uma máquina que, se apresentando por um ser humano, seria considerado inteligente, ALAN TURING.
2) Simulação da inteligência humana, na realização de atividades elaboradas por pessoas, que podem ser substituídas pelo uso dos recursos da ciência da computação e seus respectivos algoritmos inteligentes, REZENDE (2008, p. 189).
A ênfase da pesquisa de IA tem sido no desenvolvimento de máquinas com comportamento inteligente. STAIR (2007, p. 342) apresenta algumas características da IA:
· Lidar com situações complexas.
· Resolver problemas quando informações importantes são perdidas.
· Determinar o que é importante.
· Reagir rápida e adequadamente a uma nova situação.
· Entender imagens visuais.
· Processar e manipular símbolos.
· Ser criativo e imaginativo.
· Usar a heurística (experiência).
Sistemas inteligentes
Os principais Sistemas Inteligentes são:
1) Sistemas Especialistas: Os Sistemas Especialistas transferem a experiência de um especialista ou de outras fontes para uma base de conhecimento, que, por intermédio de mecanismos de inferência, resulta numa recomendação para profissionais sem experiência. Seguem alguns conceitos de Sistemas Especialistas:
· São programas de aconselhamento computadorizado que tentam simular os processos de raciocínio dos especialistas ao solucionar problemas difíceis, TURBAN (2003, p. 404).
· São Sistemas de Informação, baseados no conhecimento que utiliza o conhecimento de uma área de aplicação específica e complexa para atuar como consultor especialista para usuários finais, O´BRIEN (2007, p. 343).
Mecanismo ou motor de inferência é um programa que processa o conhecimento, as regras, os fatos e as conclusões relacionados a um problema específico.
2) Raciocínio Baseado em Casos: No raciocínio baseado em casos (CBR – Case-Based Reasoning), o sistema procura identificar nos casos passados qual deles é o mais próximo do novo caso. Alguns conceitos de CBR:
· São descrições de experiências passadas feitas por especialistas humanos, representadas como casos, armazenadas em um banco de dados para consulta posterior, quando o usuário encontrar um novo caso com parâmetros semelhantes, LAUDON (2007, p. 317).
· O conceito é adaptar soluções bem-sucedidas aplicadas anteriormente, para solucionar novos problemas, TURBAN (2007, p. 419).
O CBR pode ser utilizado para: identificar qual o produto atende as necessidades dos clientes e pesquisar qual o diagnóstico médico para a doença do paciente.
3) Lógica Difusa: Muitas vezes, o processo decisório é muito complexo e cheio de nuanças. Para essa situação, as empresas utilizam o Sistema de Lógica Difusa, que processa dados imprecisos, incompletos e nebulosos. Nesse contexto, o conhecimento trabalhado é de difícil representação. Alguns conceitos de lógica difusa:
· Os seres humanos tendem a categorizar as coisas de maneira imprecisa. A lógica difusa é uma tecnologia baseada em regras que representa tal imprecisão criando regras que usam valores aproximados ou subjetivos, LAUDON (2007, p. 317).
· Lógica fuzzy é um método de raciocínio semelhante ao humano já que ela permite trabalhar com valores e inferências aproximados, dados incompletos ou ambíguos, e não depender de dados precisos, como uma opção binária (sim/não), O´BRIEN (2007, p. 350).
Aplicações de lógica difusa: acelerar o sistema de metrô no Japão; reduzir o consumo de energia elétrica de aparelhos de ar condicionado; câmeras com foco automático.
4) Redes Neurais: A rede neural aprende com a grande quantidade de dados que ela processa, identificando padrões e relações entre os dados. Alguns conceitos de rede neural:
· Uma rede neural artificial é um modelo de computador que emula uma rede neural biológica, TURBAN (2003, p. 417).
· Uma rede neural constitui um sistema computadorizado que pode agir como ou simular o funcionamento do cérebro humano, STAIR (2002, p. 345).
· Redes neurais são sistemas computacionais modelados com base na rede de malhas de elementos de processamento cerebral interconectados, denominados neurônios, O´BRIEN (2007, p. 349).
· As redes neurais são usadas para resolver problemas complexos e não totalmente compreendidos, para os quais grandes quantidades de dados já foram coletados, LAUDON (2007, p. 319).
As redes neurais podem ser utilizadas para: Identificar características de compras fraudulentas no cartão de crédito; Prever desempenho de participações acionárias, exames e diagnósticos de doenças; Controle mais preciso dos instrumentos cirúrgicos durante as operações.
5) Algoritmos Genéticos: As técnicas utilizadas pelos algoritmos genéticos, um algoritmo com enfoque evolucionário, heurístico, são inspiradas na teoria da evolução de Darwin. Os modelos computacionais buscam resolver problemas por meio da identificação das melhores soluções, ou seja, otimização dos resultados de forma evolutiva. As soluções mais adequadas são mantidas, e as demais são descartadas. Alguns conceitos dos algoritmos genéticos:
· Algoritmosgenéticos servem para encontrar a solução ideal de um problema específico, após o exame de um imenso número de soluções alternativas, LAUDON (2007, p. 320).
· O software de algoritmo genético utiliza funções darwinianas (sobrevivência do mais apto), aleatórias e outras funções matemáticas para simular um processo evolutivo que produza soluções cada vez mais aprimoradas para os problemas, O´BRIEN (2007, p. 351).
Utilização de algoritmos genéticos: Otimizar projetos de turbinas a jato de aeronaves; Corrigir problemas de produção; Gestão de um complexo portuário; Formação de horários escolares para atender aos professores e alunos.
6) Agentes Inteligentes: As técnicas utilizadas pelos algoritmos genéticos, um algoritmo com enfoque evolucionário, heurístico, são inspiradas na teoria da evolução de Darwin. Os modelos computacionais buscam resolver problemas por meio da identificação das melhores soluções, ou seja, otimização dos resultados de forma evolutiva. As soluções mais adequadas são mantidas, e as demais são descartadas. Alguns conceitos dos algoritmos genéticos:
· Algoritmos genéticos servem para encontrar a solução ideal de um problema específico, após o exame de um imenso número de soluções alternativas, LAUDON (2007, p. 320).
· O software de algoritmo genético utiliza funções darwinianas (sobrevivência do mais apto), aleatórias e outras funções matemáticas para simular um processo evolutivo que produza soluções cada vez mais aprimoradas para os problemas, O´BRIEN (2007, p. 351).
Os agentes inteligentes podem ser utilizados para: Mecanismos de busca na internet; Sites de comparação de preços; Suporte para decisões e delegação de poder; Atividades repetitivas de escritório; Ajudar os usuários a utilizar aplicativos do Microsoft Office; Melhorar a eficiência da cadeia de suprimentos; Encurtar o ciclo de reposição de produtos.
A era do conhecimento
A Era do Conhecimento trouxe às organizações pessoas com visão e pensamento mais conceitual e estratégico, voltadas para análise dos cenários voláteis, cujo trabalho fundamental é interagir e captar informações relevantes dos ambientes internos e externos.
A gestão do conhecimento é o grande desafio das empresas; a utilização do conhecimento aumenta a competitividade da empresa; a criação de competências organizacionais melhora os processos de negócios e facilita a aprendizagem.
Gestão do conhecimento consiste em práticas para a aquisição e criação de conhecimento, memória institucional, acesso e transferência de conhecimento num ambiente que promova o compartilhamento do conhecimento, GORDON (2006, p. 254).
Gestão do conhecimento é o processo que acumula e cria conhecimento de modo eficiente, gerenciando uma base de conhecimentos organizacionais para armazenar o conhecimento e facilitando o compartilhamento desse conhecimento para permitir a sua aplicação eficaz em toda a organização, TURBAN (2003, p. 389).
Gestão do conhecimento refere-se ao conjunto de processos desenvolvidos em uma organização para criar, armazenar, transferir e aplicar conhecimento, LAUDON (2007, p. 322).
Gestão integrada do conhecimento
As empresas necessitam de Sistemas de Gestão Integrada de Conhecimento para lidar com os três tipos de conhecimento:
1) O conhecimento estruturado é o conhecimento existente nos documentos formais e regras existentes, elaborados após observar as melhores práticas nos processos empresariais. Na gestão do conhecimento estruturado as informações são classificadas e armazenadas em um banco de dados, para facilitar a utilização das ferramentas de busca do conhecimento corporativo.
Ex.: Conhecimento explícito, documentado. Material didático de cursos, documentos da empresa e apresentações.
2) O conteúdo do conhecimento semiestruturado representa a maioria das informações que circulam na empresa. Os Sistemas de Gestão do Conhecimento Semiestruturado localizam, armazenam e organizam os documentos semiestruturados, possibilitando o seu uso com maior eficiência.
Ex.: E-mails, mensagens de voz, vídeos e troca de ideias.
3) Muitos processos empresariais são informais e desestruturados. Os Sistemas de Rede de Conhecimento identificam os conhecimentos desses processos que estão na memória de especialistas da empresa, criando a memória institucional, uma memória coletiva compartilhada.
Ex.: Conhecimento tácito, não documentado. Competências dos funcionários mais experientes.
O Sistema de Gestão do Aprendizado melhora o processo individual e coletivo de aprendizado, otimizando as metas e expectativas da organização e dos funcionários.
Os portais de conhecimento da empresa, por meio das intranets, compartilham e divulgam o conhecimento, apoiando os gestores e funcionários nas decisões empresariais.
Nos Sistemas de Trabalhadores do Conhecimento, engenheiros, cientistas, e técnicos identificam e criam novos conhecimentos a fim de melhorar os processos de negócios e tomada de decisões.
As principais aplicações de Sistemas de Trabalhadores do Conhecimento são:
· Sistemas CAD (projeto assistido por computador) – projetos gráficos tridimensionais.
· Sistemas de realidade virtual – softwares gráficos interativos que simulam em computadores cenários reais.