Muita gente já ouviu falar das análises quantitativas, mas existe um estigma de que se trata de algo difícil, caro e demorado de fazer. Não é verdade.

Se não formos capazes de utilizar análises quantitativas, podemos estar colocando muitos recursos em risco desnecessariamente. No post Enganados pela Viabilidade, levantamos questões sobre os estudos de viabilidade e a maneira como são conduzidos.

Segundo Daniel Kahneman, em seu livro Rápido e Devagar, somos extremamente otimistas. Ele cita alguns exemplos. Quando questionados, a grande maioria dos empreendedores mostra confiança em seus negócios (ou plano de negócios), embora a taxa de fracasso seja da ordem de 80%. Em entrevistas com alunos de Harvard, algo em torno de 65% dos alunos afirmam estar “acima da média”.

O próprio Kahneman relata sua experiência com “otimismo exacerbado” no planejamento de projetos. Ele participava de um projeto acadêmico com o objetivo de criar um novo curso e um livro para ser utilizado neste curso, de análise de decisões. No grupo haviam outros professores e pesquisadores eminentes. Quando foram fazer um brainstorming para avaliar as expectativas quanto ao término do projeto, obtiveram um mínimo de 1,5 anos e um máximo de 2,5 anos. Então, Kahneman perguntou a um dos membros do grupo, que já havia observado outras equipes de pesquisa na criação de cursos e livros, qual era a performance dessas equipes. Simples, benchmarking. O professor, que havia estimado terminar o projeto em 2 anos, começou a pensar. Observando o histórico, chegou à conclusão que, em média, essas equipes demoraram 7 anos para concluir um projeto semelhante! E a taxa de fracasso era maior que 70%! Além disso, na mesma análise, a equipe atual deles era menos capacitada que aquelas com as quais eles estavam se comparando…

Já pensou nisso? De onde vem as suas estimativas? Essa é a primeira pergunta fundamental a ser feita.

Existem ferramentas e workshops para calibrar a “opinião dos especialistas” (Subject Matter Experts), tais como os disponíveis em How to Fix Risk Management.

Uma ferramenta simples para obter estimativas é a eliminação.

Por exemplo, você sabe quanto mede a envergadura das asas de um Boeing 747-800? Você provavelmente já viajou em um desses pela Gol, não é? Se você não é um fã de aviões, vai responder que não faz idéia de quanto mede a envergadura. Comece a se questionar quanto ao limite inferior. É possível ter 10m de envergadura? É possível ter 50m de envergadura? 10 metros parece muito pouco, não? Então ficamos com 50m, algo razoável. Agora vamos definir o limite superior, também por eliminação? Será que é possível ter 100m? (um quarteirão só de asas??). Deve ser um pouco menos, vamos chutar 70m. Pronto, conseguimos uma estimativa (mesmo que pouco confiável).

À medida que você for capaz de armazenar o histórico das estimativas dos especialistas e mostrar para eles seu grau de acerto, um processo de calibragem pode ser estabelecido. Veja mais no livro do Douglas Hubbard. O fato é que, para quem não sabe nada, saber pouco é um grande avanço… (por curiosidade, a envergadura do 747-800 é 68,5 metros).

Agora vamos às análises quantitativas, uma vez que você possui boas estimativas, o passo seguinte é modelar a probabildiade e o impacto dos riscos nos objetivos do projeto (cronograma e orçamento).

Análise Monte Carlo

É umaferramenta para combinar distribuições de probabilidades nas variáveis de um modelo por meio de simulacão. Utiliza geração a leatória de valores em vez de cálculos com valores determinísticos. Ou seja, em vez de você ter um valor único para cada variável, teremos uma distribuição de valores.

Figura 1 – Monte Carlo

Como resultado das simulações, teremos uma distribuição dos resultados, tais como duração do projeto e custo total. É possível ainda fazer outras análises, como análise de sensibilidade (Diagramas de Tornado) e intervalos de confiança, conforme veremos no próximo post. Enquanto isso, leaim esse .PDF sobre abordagem determinística e simulações em projetos de investimento. E, para aqueles que tiverem maior paciência (e interesse), vejam esse video.

Autor: Mario Henrique Trentim

Artigo publicado originalmente no site http://blog.mundopm.com.br