Na série britânica 'Sherlock', Holmes demonstra sua capacidade de resolver casos por meio de deduções brilhantes. No entanto, seu processo de raciocínio se baseia, em grande parte, na dedução e na indução. Se compararmos isso com o mundo real, o método de Sherlock, embora dramático, pode não funcionar tão bem na prática.
Isso ocorre porque o raciocínio utilizado por Sherlock depende de hipóteses projetadas para criar resultados dramáticos.
Vamos pegar um caso de roubo como exemplo.
Uma janela está quebrada e uma mulher que teve seus documentos roubados está em situação economicamente vulnerável. Uma hipótese geral que pode surgir nesse cenário é que 'alguém invadiu sua casa e levou os documentos'.
No entanto, com base na observação imediata de que os cacos de vidro estão do lado de fora da janela, Sherlock se concentra na hipótese de que a mulher é a culpada, lançando sobre ela olhares de suspeita. Isso leva à confissão dela e se confirma como verdade.
Mas, na realidade, esse tipo de raciocínio abrupto pode ser arriscado, pois exige a verificação direta de elementos complexos para ser comprovado rapidamente como verdade.
No mundo da consultoria de negócios, essa dedução e indução se manifestam na área da gestão científica.
É principalmente adequado para a melhoria e expansão de áreas de conhecimento. O desenvolvimento lógico da McKinsey e da BCG se encaixa nesse contexto. Uma característica marcante da dedução e da indução é a presença de uma hipótese no início. Dentro de uma estrutura similar, surge a premissa estatística de que essa abordagem é eficiente, o que leva a resultados muito adequados ao objetivo de otimização dentro de uma estrutura já estabelecida.
E o crescimento de um negócio envolve ciclos repetidos de crescimento e crise. Há momentos em que a gestão garante um crescimento estável, mas também há momentos em que é preciso se aventurar em criar algo do zero no final de um ciclo de crescimento.
Esse novo desafio, em uma nova área ou mercado, representa um investimento em alta incerteza. Quando as hipóteses usadas na dedução e na indução são inexistentes ou pouco confiáveis, a abordagem abdutiva é a mais adequada.
A abordagem abdutiva começa questionando as hipóteses conhecidas.
Quando as tentativas baseadas em hipóteses anteriores não produzem resultados, diante de um desafio em um novo campo ou mercado, onde há escassez de informações básicas para se apoiar, se inicia com um passo para o mundo real. E, a partir dos padrões observados e dos insights encontrados nesse processo, se cria uma nova hipótese, lançando perguntas desafiadoras sobre as regras existentes e gerando um ponto de partida inovador.
Essa abordagem é adequada para a exploração de áreas desconhecidas e para a ênfase na originalidade. O desenvolvimento lógico da ReD e da Gemic, baseado em teorias das ciências sociais, se encaixa nesse contexto.
Considerando o nível de incerteza dos problemas enfrentados pelas empresas, parece necessário refletir sobre a distinção e a aplicação de diferentes tipos de raciocínio, como a dedução, a indução e a abdução.
Essa estrutura de diagnóstico ajuda a identificar grandes incógnitas nos negócios, um termo que se refere a problemas empresariais complexos e desconhecidos, onde a criação de sentido pode ser particularmente útil. Aqui está uma visão geral dos níveis que categorizam os problemas de negócios e como a criação de sentido se aplica:
Nível 1: Conhecidos
Características: Familiaridade com os clientes e o mercado; definição clara do problema; os resultados futuros podem ser previstos; dados e análises convencionais podem ser usados para resolvê-lo.
Exemplo: Um problema de vendas durante a temporada de férias pode ser atribuído a fatores relacionados ao clima; aumentar a publicidade e os descontos pode ajudar a resolver o problema.
Nível 2: Hipotéticos
Características: Familiaridade moderada com os clientes e o mercado; uma gama de possíveis resultados; problemas semelhantes já vistos antes; hipóteses podem ser formuladas e testadas; dados convencionais e modelos analíticos podem ser aplicados.
Exemplo: As vendas por loja estão diminuindo apesar do aumento do investimento em vendedores. Uma série de hipóteses podem ser testadas para encontrar a causa raiz.
Nível 3: Grandes Incógnitas
Características: Grande falta de familiaridade com os clientes e o mercado; nenhuma ideia clara dos resultados prováveis; problema nunca enfrentado antes; nenhuma hipótese para testar; dados e análises convencionais provavelmente não fornecerão soluções claras.
Exemplo: Um pipeline de inovação cheio de ideias, mas os lançamentos de produtos não estão impulsionando o crescimento. Nesse caso, a criação de sentido pode ajudar a entender contextos sociais ou culturais desconhecidos e orientar novas estratégias.
Fonte: Um antropólogo entra em um bar…
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