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3. Métodos e Técnicas

Conceituação
   1. Princípios Básicos
   2. Definições Clássicas
   3. Métodos e Técnicas
   4. Leitura recomendada
   5. Glossário
   6. Referências

A reflexão sobre as diferentes abordagens, métodos e técnicas precisa ser vista como um meio para aperfeiçoar a atividade prospectiva e seus resultados, ou seja, responder adequadamente às indagações quanto ao futuro, em seus diversos níveis e interesses.

A lista de campos de estudo relacionados com a temática de explorar o futuro é grande e tende a crescer ainda mais. Uma simples revisão dos termos na literatura identifica diferentes denominações para grupos e estruturas conceituais, tais como: technology forecast, technology foresight, social foresight, technology assessment, monitoring (environmental scanning, veille technologique, vigilância tecnológica), prospective studies, roadmapping, scenarios studies, multicriteria decision analysis, competitive intelligence, etc. Isso tem gerado considerável confusão na terminologia, o que dificulta a elaboração de definições simples e diretas, não estabelecendo diferenças entre níveis de abrangência nos usos de tais abordagens, métodos e técnicas. Por isso, é comum encontrar métodos e técnicas desenvolvidas para usos específicos, sendo utilizados para buscar responder questões de natureza ampla e complexa, o que, em alguns casos, leva a resultados contestáveis e confirma a dificuldade inerente ao tratamento das incertezas do futuro.

Métodos e técnicas tendem a diferir em abordagens e em habilidades requeridas. Podem ser classificados como "hard" (quantitativos, empíricos, numéricos) ou "soft" (qualitativos, baseados em julgamentos ou refletindo conhecimentos tácitos). Outra classificação possível é avaliar se tais métodos e técnicas tendem a ser "normativos" (iniciando o processo com uma nítida percepção da necessidade futura) ou "exploratórios" (iniciando o processo a partir da extrapolação das capacidades tecnológicas correntes).

Muitos métodos e técnicas atualmente em uso se originam de outros campos do conhecimento, tais como modelagens e simulações e se valem das facilidades aportadas pela tecnologia da informação coletando e tratando grandes quantidades de dados disponíveis de forma eletrônica para identificar tendências através de processos de "mineração de dados". Um exemplo dessa tendência é o próprio método Delphi, que utiliza a Internet para a coleta de opiniões e em seguida sistemas computadorizados para tratar os dados obtidos. Alguns métodos baseados fortemente na tecnologia da informação tiveram seus conceitos estabelecidos há muito tempo (bibliometria e cientometria, por exemplo), mas sua aplicação em prospecção é relativamente recente e seu uso ainda restrito.

Uma classificação recente dos métodos e técnicas existentes e em uso nas atividades prospectivas é a combinação proposta por Porter et al (1991 e 2004) e por Skumanich & Sibernagel (1997) que divide os métodos de prospecção em famílias: Criatividade, Métodos Descritivos e Matrizes, Métodos Estatísticos, Opinião de Especialistas, Monitoramento e Sistemas de Inteligência, Modelagem e Simulação, Cenários, Análises de Tendências, e Sistemas de Avaliação e Decisão.

A criatividade é uma característica que deve estar presente em todos os estudos desta natureza, pois há a necessidade de se evitar visões pré-concebidas de problemas e situações e encoraja um novo padrão de percepção. É um meio de ampliar a habilidade de visualizar futuros alternativos. Alguns métodos contribuem para aprimorar esta característica naqueles que trabalham com prospecção ou gestão de tecnologia. Guilford, apud Porter et al (1991), identifica 5 elementos chave na criatividade:

Fluência: habilidade de gerar idéias em grande volume.
Flexibilidade: habilidade de transformar conceitos familiares em novas formas ou mudar de velhos conceitos para novos.
Originalidade: habilidade de ter idéias fora do comum.
Percepção (awareness): habilidade de imaginar e perceber conexões e relações não óbvias.
Vigor (drive): motivação e força para realizar.
Métodos descritivos e matrizes podem ser usados para ampliar a criatividade, quer seja de forma individual, quer seja coletiva, para possibilitar a identificação de futuros alternativos. Além disso, assim como outros métodos e técnicas, dependem da existência de especialistas, de boas séries de dados, de boas estruturas e da compreensão da modelagem e das tecnologias da informação e da comunicação.

Métodos estatísticos referem-se aos modelos que procuram identificar e medir o efeito de uma ou mais variáveis independentes importantes sobre o comportamento futuro de uma variável dependente. O procedimento padrão é testar modelos simples de ajuste (linear, exponencial, quadrado ou cúbico) para a variável dependente, procurando definir os parâmetros do modelo de modo que o erro residual seja mínimo. Já os modelos econométricos e os não-lineares lançam mão de equações mais complexas, fundamentadas em relações de causalidade previstas em teoria e na determinação em conjunto de parâmetros para uma ou mais equações simultâneas.

Opinião de especialistas tem seus limites estabelecidos naquilo que as pessoas percebem como factível, de acordo com sua imaginação e crenças, e deve ser usada sempre que a informação não puder ser quantificada ou quando os dados históricos não estão disponíveis ou não são aplicáveis. Mesmo quando há dados históricos, a opinião de especialistas pode e deve ser usada como uma forma de complementar as informações obtidas e de captação de conhecimentos tácitos, sinais fracos e insights. Por isso, tais métodos são considerados qualitativos. O método de opinião de especialistas é definido por Millet, apud Skumanich & Silbernagel (1997), como uma visão do futuro "baseada na informação e lógica de indivíduos com extraordinária familiaridade com o tema em questão". Embora esta definição inclua a teoria da intuição, bem como percepções de "gurus futuristas", o método Delphi é um exemplo de sucesso de método estruturado, baseado na opinião de especialistas. Além do Delphi, também são amplamente usados os painéis de especialistas, entrevistas, encontros, surveys, entre outros.

Monitoramento e Sistemas de Inteligência constituem fontes básicas de informação relevante e por isso são quase sempre utilizados. Monitorar significa observar, checar e atualizar-se em relação aos desenvolvimentos numa área de interesse bem definida para uma finalidade bem específica. (Coates, apud Porter et al,1991). Alguns objetivos possíveis do monitoramento incluem:

Identificar eventos científicos, técnicos ou sócio-econômicos importantes para a organização.
Definir ameaças potenciais para a organização, implícitas nesses eventos.
Identificar oportunidades para a organização envolvidas nas mudanças no ambiente.
Alertar a direção sobre tendências que estão convergindo, divergindo, ampliando, diminuindo ou interagindo.
Segundo Porter et al (1991), estritamente falando, o monitoramento não é uma técnica de prospecção. No entanto, é a mais básica e amplamente utilizada porque provê o pano de fundo necessário no qual a prospecção se baseia. Assim sendo, é fundamental para qualquer prospecção. Pode ser usado para buscar todas as fontes de informação e produzir um rico e variado conjunto. As principais fontes em que se baseia são as de natureza técnica (revistas, patentes, catálogos, artigos científicos, etc). Além disso, podem ser feitas entrevistas com especialistas e outras informações não literárias podem ser coletadas. Coates et al (2001) apontam para a emergência, durante a década de 90, de uma nova forma de prospecção - a inteligência competitiva tecnológica - que vem substituindo o monitoramento clássico, ampliando sua abrangência e atuação.

Modelagens e simulações representam tentativas de identificar certas variáveis e criar modelos computacionais, jogos ou sistemas nos quais se pode visualizar a interação entre as variáveis ao longo do tempo. Computadores ou pessoas ou ambos podem ser envolvidos. Com os computadores, pode-se fazer o jogo do "e se...", onde se fazendo determinadas escolhas podem-se ver as conseqüências que se seguem.

Cenários, representam uma excelente opção, pois constituem uma forma de integração com outras informações úteis e são excelentes para comunicar resultados aos usuários em geral. Conforme Schwartz, apud Oliveira (2001), são definidos como "instrumento para ordenar percepções sobre ambientes futuros alternativos, sobre as quais as decisões atuais se basearão. Na prática, cenários se assemelham a um jogo de estórias, escritas ou faladas, construídas sobre enredos desenvolvidos cuidadosamente". O método de construção de cenários busca construir representações do futuro, assim como rotas que levam até essas representações. Essas representações buscam destacar as tendências dominantes e as possibilidades de ruptura no ambiente em que estão localizadas as organizações e instituições.

A análise de tendências é segundo Millet, apud Skumanich & Silbernagel (1997) a forma mais simples de prospecção. Este método é baseado na hipótese de que os padrões do passado serão mantidos no futuro. A análise de tendências, em geral, utiliza técnicas matemáticas e estatísticas para extrapolar séries temporais para o futuro. Coleta-se informação sobre uma variável ao longo do tempo e, em seguida, essa informação é extrapolada para um ponto no futuro.

O processo de tomada de decisão inclui a busca de reduzir a incerteza e dúvidas sobre determinadas alternativas e permitir uma escolha razoável entre o que está disponível. Métodos de avaliação e decisão incluem o tratamento de múltiplos pontos de vista e sua aplicação permite priorizar ou reduzir os vários fatores que devem ser levados em consideração. Diferentes abordagens vêm sendo adaptadas e utilizadas, como o processo de hierarquias analíticas (AHP) e árvores de relevância, de tal forma que o decisor possa expressar preferências com intervalos de julgamento e estabelecer prioridades.

De acordo com essa classificação, esse conjunto de famílias compõe um referencial único denominado "Technology Futures Analysis" (TFA) que abriga conjuntamente as abordagens conhecidas como "Technology Forecasting"; "Technology Foresight" e "Technology Assessment" e seus métodos e processos mais utilizados. A tabela abaixo apresenta o detalhamento dessa classificação.

Famílias Métodos e técnicas incluídos
1. Criatividade Brainstorming [Brainwriting; NGP - Nominal Group Process]
Creativity Workshops (Future Workshops)
Science Fiction Analysis
TRIZ
Vision Generation
2. Métodos descritivos e matrizes Analogies
Backcasting
Checklists for Impact Identification
Innovation System Modeling
Institutional Analysis
Mitigation Analyses
Morphological Analysis
Multicriteria Decision Analyses [DEA - Data Envelopment Analysis]
Multiple Perspectives Assessment
Organizational Analysis
Relevance Trees [Futures Wheel]
Requirements Analysis (Needs Analysis, Attribute X Technology Matrix
Risk Analysis
Roadmapping [Product-technology Roadmapping]
Social Impact Assessment [Socio-Economic Impact Assessment]
Stakeholder Analysis [Policy Capture, Assumptional Analysis]
State of the Future Index (SOFI)
Sustainability Analysis [Life Cycle Analysis]
Technology Assessment
3. Métodos estatísticos Bibliometrics [Research Profiling; Patent Analysis, Text Mining]
Correlation Analysis
Cross-Impact Analysis
Demographics
Risk Analysis
Trend Impact Analysis
4. Opinião de especialistas Delphi (iterative survey)
Focus Groups [Panels; Workshops]
Interviews
Participatory Techniques
5. Monitoramento e sistemas de inteligência Bibliometrics [Research Profiling; Patent Analysis, Text Mining]
Monitoring [Environmental Scanning, Technology Watch, Competitive Intelligence, Veille Technologique, Vigilancia Tecnologica; Benchmarking]
6. Modelagem e simulação Agent Modeling
Causal Models
CAS (Complex Adaptive System Modeling [Chaos]
Cross-Impact Analysis
Diffusion Modeling
Economic Base Modeling [Input-Output Analysis]
Scenario-Simulation [Gaming; Interactive Scenarios]
Sustainability Analysis [Life Cycle Analysis]
Systems Simulation [System Dynamics, KSIM]
Technology Assessment
Technological Substitution
7. Cenários Field Anomaly Relaxation Methods (FAR)
Scenarios [Scenarios with consistency checks; Scenario Management; La Prospective; GBN; Puma; Pítia]
Scenario-Simulation [Gaming; Interactive Scenarios]
8. Análise de tendências Long Wave Analysis
Precursor Analysis
Trend Extrapolation [Growth Curve Fitting & Projection]
Trend Impact Analysis
9. Avaliação / Decisão Action [Options] Analysis
Multicriteria Decision Analyses [DEA - Data Envelopment Analysis]
Analytical Hierarchy Process (AHP)
Cost-Benefit Analysis [Monetized & Other]
Decision Analysis [Utility Analyses]
Economic Base Modeling [Input -Output Analysis]
Relevance Trees [Futures Wheel]
Requirements Analysis [Needs Analysis, Attribute X Technology Matrix) Stakeholder Analysis [Policy Capture]
Benchmarking
Fonte: adaptado de Porter, A. et al. Technology futures analysis: toward integration of the field and new methods. Technological Forecasting & Social Change, v. 71, n. 3, p. 287-303, mar. 2004.

Crescentes desafios têm levado a busca de novos enfoques para a prospecção em ciência, tecnologia e inovação e à avaliação de seus impactos e uma nova geração de métodos, técnicas e ferramentas parece estar surgindo da necessidade de fazer face aos desafios advindos da complexificação da ciência, tecnologia e inovação.

Uma breve descrição dos principais métodos e técnicas constantes da tabela acima é apresentada abaixo. Ressalta-se que a grande maioria são técnicas já conhecidas e que, em alguns casos, foram geradas para outros fins passando, posteriormente, a serem empregadas em estudos prospectivos.

AHP - Analytical Hierarchy Process
O AHP foi criado por Thomas Saatu, que se especializou na modelagem de problemas de decisão não estruturada. Executa essa tarefa em quatro estágios básicos (Porter et al, 1991):
Sistematizar o julgamento em hierarquia ou árvore.
Fazer comparações elementares de pares.
Sintetizar esses julgamentos de pares para chegar a julgamentos gerais.
Checar se os julgamentos combinados são razoavelmente consistentes entre si.
Embora o AHP tenha sido criado fundamentalmente para auxiliar o processo decisório, seu autor também o aplicou a questões relacionadas à visualização do futuro. É baseado no foco, onde nada ocorre de maneira totalmente espontânea, mas devido às posições, comportamento ou decisões de múltiplos atores, que convergem na direção do futuro. Essa técnica dá uma perspectiva de causalidade dos processos que fazem parte da construção de cenários.

Análise de Impacto
Inclui os métodos que consideram o fato de que em uma sociedade complexa como a nossa, tendências, eventos e decisões muitas vezes têm conseqüências que não são desejadas nem percebidas com antecipação. Essa técnica combina o uso do pensamento emocional e racional para projetar impactos secundários, terciários dessas ocorrências. Os resultados são qualitativos e a técnica é usada, principalmente, para analisar conseqüências potenciais dos avanços tecnológicos projetados ou determinar áreas para as quais os esforços de prospecção deveriam ser direcionados.

Árvores de relevância
O método da árvore de relevância é conhecido como um método "normativo". Esse tipo de método se baseia nos métodos de análise de sistemas. Inicia-se com problemas e necessidades futuras e, então, identifica-se o desempenho tecnológico necessário para satisfazer essas necessidades. As árvores de relevância são usadas para analisar situações em que se podem identificar diferentes níveis de complexidade ou hierarquia. Cada nível inferior, sucessivamente, envolve uma distinção ou subdivisões mais elaboradas. Podem ser usados para identificar problemas, soluções, deduzir necessidades de desempenho de tecnologias específicas, determinar a importância relativa dos esforços para se aumentar o desempenho tecnológico. Este método foi usado pelo Delphi alemão em 1993.

Análise multicritérios
É um conjunto de técnicas e métodos cujo objetivo é facilitar as decisões referentes a um problema, quando se tem que levar em conta múltiplos pontos de vista. Sua aplicação permite priorizar, ou reduzir, os vários fatores que devem ser levados em consideração. A análise multicritérios vem sendo usada em apoio aos métodos de construção de cenários, tecnologias chave, Delphi.

Os métodos multicritérios trazem a vantagem de possibilitar a construção de modelos de análise que ordenam opções (tópicos tecnológicos) frente a múltiplos critérios tomados conjuntamente e de explicitar o sistema de valor subjacente à cada ordenação.

Particularmente, os métodos franceses da família ELECTRE (ELimination Et Choix Traduisant la REalité) trabalham com famílias de critérios cujos elementos são independentes. A estrutura inicial para o modelo é uma matriz que organiza os tópicos a serem hierarquizados em linhas e os critérios de hierarquização em colunas.

Do ponto de vista da sintaxe dos métodos multicritérios, uma família de critérios deve obedecer algumas premissas para garantir sua validade. Em primeiro lugar, deve se estar atento para sua exaustividade. O conjunto de critérios considerado é suficiente para discernir e ordenar os tópicos em prioridades? A resposta para essa questão está relacionada com os ajustes comentados acima. O grau de exaustividade deve estar em estreita consonância com os propósitos subjacentes à análise e a cada subconjunto de tópicos analisado.

Uma segunda exigência é a independência dos critérios. Os critérios não podem se sobrepor do ponto de vista cognitivo ou terem o mesmo poder de discernimento. Assim, se houver grande correlação entre os padrões de resposta de um conjunto de tópicos segundo dois ou mais critérios, esses critérios não são independentes. Faz-se necessário cortar os critérios em excesso. Também é preciso observar essa condição ao se acrescentar critérios ao modelo. Pode ser razoável considerar que novos critérios devam substituir algum anterior e não apenas serem adicionados. A existência da avaliação mais genérica substituída no novo modelo pode servir como referência cruzada para validar a hierarquização dos tópicos.

Por fim, os critérios devem ser coesos. Isso significa que a função utilizada para relacionar cada tópico frente a cada critério deve permitir a comparação entre os tópicos. Entretanto, ao se acrescentarem novos critérios, as escalas de medida devem ser cuidadosamente escolhidas.

Análise Morfológica
Trata-se do desenvolvimento e da aplicação prática de métodos básicos que permitam descobrir e analisar as inter-relações estruturais ou morfológicas entre objetos, fenômenos ou conceitos e explorar os resultados obtidos na constituição de realidades plausíveis.

O procedimento original da análise morfológica consiste em 5 passos: (1) o problema deve ser explicitamente formulado e definido; (2) todos os parâmetros que podem influenciar na solução devem ser identificados e caracterizados; (3) uma matriz quadrada com todos os parâmetros do passo 2 é construída de modo a conter todas as possíveis soluções (combinações); (4) todas as soluções são examinadas quanto a factibilidade técnica e avaliadas em relação aos propósitos a serem atingidos; (5) a melhor solução identificada no passo 4 é analisada quanto à sua implementação, levando em conta os fatores não-técnicos (econômicos, sociais, ambientais etc).

Funciona através da criação de listas de todas as combinações possíveis das características ou formatos de um determinado objeto para determinar as diferentes categorias de aplicação ou efeito. Representa um método para descobrir novos produtos e novas possibilidades dos processos. Os usuários determinam em primeiro lugar as funções essenciais do produto ou processo. Em seguida, listam os diferentes meios pelos quais cada uma dessas funções poderia ser satisfeita. Finalmente, usam a matriz para identificar novas e razoáveis combinações que poderiam resultar em novos produtos ou processos. Essa técnica pode ser usada para identificar novas oportunidades não óbvias para a empresa, bem como para produtos e processos que o concorrente pode estar desenvolvendo.

Segundo Godet (2000), o objetivo da análise morfológica é explorar de forma sistemática os futuros possíveis a partir do estudo de todas as combinações resultantes da decomposição de um sistema.

Avaliação individual
A avaliação individual pode ser obtida pessoalmente, por telefone ou por correio eletrônico. A consulta tipicamente envolve uma série de entrevistas pessoais. As entrevistas pode ser estruturadas, não estruturadas ou focadas (dirigidas a pessoas que conhecimento pertinente ao tema). A Internet está abrindo novas possibilidades para que isso seja feito on-line, possibilitando o aumento do nível de participação através do acesso remoto.

Brainstorming
É uma técnica de trabalho em grupo onde a intenção é produzir o máximo de soluções possíveis para um determinado problema. Serve para estimular a imaginação e fazer surgir idéias. Os membros de um grupo são convidados a opinar sobre um problema ou tema. A ênfase do processo está na geração de um grande número de idéias (fluência) e as críticas ao longo do processo são proibidas. Embora o brainstorming seja um conceito bastante antigo, ainda é amplamente usado.

Focus Group
Este método envolve a constituição de um grupo de pessoas para discutir um determinado tema. É freqüentemente usado na área de pesquisa de mercado para identificar fatores mais qualitativos em relação à forma como um produto é percebido pelos usuários.

Ficção científica
A ficção científica não pretende prever o futuro, mas algumas vezes cientistas competentes, que dominam o assunto, intuitivamente escrevem sobre algo que posteriormente se torna realidade. Alguns casos são históricos como o de Júlio Verne, com inúmeras idéias que hoje fazem parte do cotidiano, Aldous Huxley com a engenharia genética, Arthur Clark com os satélites de comunicação.

Modelagem
Pode ser definida como qualquer tipo de prospecção que usa algum tipo de equação para relacionar variáveis, juntamente com uma estimativa de quais variáveis estarão no futuro. Envolve o uso de técnicas analíticas formais para desenvolver retratos do futuro. Um modelo é uma representação simplificada da estrutura e dinâmica de alguma parte do mundo real. A dinâmica de um modelo pode ser usada para prever o comportamento de sistema que está sendo modelado.

Modelos de Sistemas Dinâmicos Os objetivos das metodologias de análise de modelos dinâmicos incluem: desenvolver um melhor entendimento do comportamento temporal dos elementos do sistema; mostrar as inter-relações entre os principais elementos; auxiliar a predizer o comportamento futuro de um sistema; auxiliar a melhorar o comportamento futuro alterando variáveis-chave.

Para tanto, são válidas as seguintes regras práticas: usar modelos formais e explícitos; não se preocupar com a obtenção e uso de modelos perfeitos; não se preocupar em prever o que realmente vai acontecer, e sim estabelecer as relações condicionantes dos processos de mudança; procurar políticas que aumentem a probabilidade de resultados desejados serem atingidos.

Metáforas e analogias
Metáforas são palavras ou frases aplicadas a conceitos ou objetos aos quais não estão diretamente relacionados. Analogias representam o reconhecimento de similaridades entre coisas de natureza diversa.

São técnicas baseadas na observação de que padrões de desenvolvimento tecnológico e de adoção pelo mercado de novas tecnológicas são similares aos do passado. Aplicando está técnica identificam-se as analogias apropriadas e se analisam as similaridades e diferenças. Normalmente é desejável identificar mais de um exemplo aplicável para minimizar a probabilidade de selecionar analogias falsas ou inapropriadas.

Delphi
O método Delphi, cujo nome é uma referência ao oráculo da cidade de Delfos na Antiga Grécia, começou a ser idealizado em 1948 por Dalkey, Gordon, Helmer e Kaplan que produziram 14 documentos considerados o preâmbulo do método. O Delphi foi aplicado por Olaf Helmer e N. Rescher, na RAND, na década de 50, para obter consenso em um grupo de especialistas. Posteriormente, foi apresentado de forma estruturada por Helmer, em 1968. Utiliza as diversas informações identificadas e obtidas pelo julgamento intuitivo das pessoas, com a finalidade de delinear e realizar previsões. (Oliveira, 2001)

Esse método procura a efetiva utilização do julgamento intuitivo, com base nas opiniões de especialistas, que são refinadas em um processo interativo e repetido algumas vezes até se alcançar o consenso interdisciplinar e correspondente à redução do viés individual, idiossincrasias e situações de respostas que evidenciem ignorância sobre o assunto abordado. (Helmer, apud Oliveira, 2001). "O Delphi pode ser caracterizado como um método para estruturar um processo de comunicação de um grupo, de modo que o processo seja efetivo em permitir que este, como um todo, lide com um problema complexo". (Linstone & Turoff, apud Zackiewicz & Salles-Filho, 2001)

Esse método explora a experiência coletiva dos membros de um grupo em um processo interativo e estruturado. No formato original, a primeira rodada é não-estruturada, e é dada aos especialistas selecionados uma relativa liberdade de identificar e elaborar as questões percebidas como relevantes ao tema abordado. O questionário é consolidado pela equipe de coordenação, de modo a associar escalas qualitativas ou quantitativas às questões, e então submetê-lo a uma seqüência de rodadas.
A cada rodada, a equipe de coordenação contabiliza as respostas, apresenta os resultados parciais, normalmente sob a forma de descritores estatísticos simples - média ou mediana, e uma medida de dispersão (variância ou desvio padrão) - e demanda aos especialistas que revejam, em anonimato, suas opiniões à luz da opinião agregada. Cada participante pode fornecer então um novo julgamento, justificando a mudança ou não de opinião. O processo se repete até que se atinja um "estado estacionário", normalmente depois de 3 ou 4 rodadas.

Atualmente, é reconhecido que as razões discordantes apresentadas por alguns dos participantes também trazem informações importantes. Assim, opiniões dissidentes também são levadas em consideração, em detrimento ao imperativo do consenso.

Web Delphi
O WebDelphi é uma ferramenta para prospecção de futuro e formulação de estratégias, em grupo, por meio da Internet. Baseia-se no método Delphi tradicional, de previsão por meio de consultas a especialistas. É indicado para situações de mudanças estruturais, inexistência de dados históricos ou horizontes de tempo muito longos. A pesquisa é interativa, caracterizada pelo feedback e convergência a uma visão representativa dos especialistas consultados.

Painel de especialistas
O painel de especialistas constitui uma forma interessante de obter percepções de especialistas e vêm sendo crescentemente utilizados na prospecção de caráter nacional. Os painéis têm a vantagem de permitir uma grande interação entre os participantes e de garantir uma representatividade mais equilibrada de todos os segmentos interessados: empresas, academia, terceiro setor, governo. Os painéis devem investigar e estudar os temas determinados e dar suas conclusões e recomendações. Devem ter a mesma integridade e conduta de outros estudos científicos e técnicos e devem buscar o consenso, mas não a ponto de eliminar todas as discordâncias.

Tecnologias críticas
Este método consiste em identificar tecnologias usando um conjunto de critérios racionais através do qual a importância ou criticidade de uma tecnologia pode ser avaliada. Muitas vezes, o benchmarking é usado para fazer comparações com outros países ou regiões. Na maioria das vezes, a motivação desses estudos é definir prioridades de pesquisa e desenvolvimento em áreas específicas, especialmente quando se identificam forças no país em questão. Um exemplo é o modelo de "Technologies Clés" adotado pela França.

Surveys
Survey é o método mais comum de solicitar informações de grupos de especialistas quando encontros pessoais são difíceis. O método é popular porque é relativamente rápido razoavelmente fácil e barato. O survey tem alguns pressupostos básicos: a avaliação do grupo tem maior probabilidade de ser correta do que as opiniões individuais. Pressupõe-se que a informação grupal vai cancelar a informação incorreta. Essa técnica também assume que as perguntas devem ser formuladas de forma clara, concisa, sem ambigüidades e em um vocabulário conhecido e amigável para os que vão responder. Geralmente, pelo menos algumas perguntas devem ser abertas, permitindo que quem responda use suas próprias palavras.

Sistemas dinâmicos
Sistemas dinâmicos representam um enfoque de simulação quantitativo usado para prospectar e modificar o comportamento de importantes sistemas humanos. Os sistemas dinâmicos incorporam a filosofia de causalidades físicas e humanas que é centrada em sistemas que são complexos, não-lineares e agregados e que envolvem coleta e transferência de informação, funções de produtos e tempo. As variáveis que caracterizam a operação desses sistemas possuem séries históricas compostas de combinações complexas de tendências, oscilações e variações randômicas.

Comitês, Seminários, Conferências, Workshops
Essa técnica de grupo requer que os especialistas estejam no mesmo lugar ao mesmo tempo. A formalidade do evento aumenta com o número de participantes, enquanto as possibilidades de interação diminuem.

Inteligência Competitiva
Inteligência competitiva é um processo sistemático de coleta, gestão, análise e disseminação da informação sobre os ambientes competitivo, concorrencial e organizacional, visando subsidiar o processo decisório e atingir as metas estratégicas da organização. A inteligência competitiva constitui a coleta ética e o uso da informação pública e publicada disponível, sobre tendências, eventos e atores, fora das fronteiras da empresa. É um processo que quando é utilizado para descrever o universo empresarial é chamado, também, de Inteligência Empresarial, e quando tem o foco na tecnologia de Inteligência Competitiva Tecnológica.

Data Mining
Segundo o Gartner Group, data mining é o processo de descobrir novas correlações, padrões e tendências significativas garimpando em grandes quantidades de dados armazenados em repositórios, usando tecnologias de reconhecimento de padrões, assim como técnicas estatísticas e matemáticas.

Pode ser definido, também, como uma atividade de extração da informação cujo objetivo é descobrir fatos ocultos contidos em bases de dados. Usando uma combinação de tecnologia da informação, análise estatística, técnicas de modelagem e tecnologia de bases de dados, o data mining identifica padrões e relações sutis entre os dados e infere regras que permitem predizer resultados futuros. Aplicações típicas incluem segmentação de mercado, perfil do consumidor, detecção de fraudes, avaliação de promoções, análise de risco de crédito, prospecção tecnológica.

O processo de data mining consiste em três estágios básicos: exploração, construção do modelo ou definição do padrão e validação/verificação. Idealmente, se a natureza dos dados disponíveis permite, é repetido iterativamente até que um modelo "robusto" seja identificado.

O conceito de data mining está ficando crescentemente popular como uma ferramenta de gestão da informação de negócios onde se espera que revele estruturas do conhecimento que podem orientar decisões em condições de certeza limitada. Têm atraído grande interesse devido à possibilidade de resolver parte do problema de "excesso de informação", localizando o conhecimento útil a partir de grandes quantidades de dados.

A maturidade dos algoritmos e o desenvolvimento de ferramentas comerciais possibilitaram a infra-estrutura necessária para a aplicação desta tecnologia. Por outro lado, está claro que o data mining feito aleatoriamente pode ser uma prática perigosa, portanto é necessário desenvolver metodologias para descobrir o conhecimento útil. Segundo Feldens (1998), ferramentas de data mining podem ser instrumentos poderosos na tomada de decisão, gestão das relações com os clientes, database marketing, controle de qualidade e muitas outras aplicações relacionadas à informação. Estas ferramentas são capazes de "aprender com bases de dados", descobrindo o conhecimento útil e estrategicamente interessante, que está "escondido" em grandes quantidades de dados.

Alguns exemplos de descobertas que podem ser feitas com data mining:
Regras sobre o comportamento dos clientes: Quem compra que produtos? Que produtos constituem vendas casadas?
Que situações podem causar atrasos ou problemas de qualidade?
Qual o estágio de uma determinada tecnologia? Quais as instituições líderes em determinado campo do conhecimento? Que inovações estão surgindo?
Text Mining
As ferramentas de text mining podem ser definidas como a aplicação de técnicas de tratamento automático de linguagem natural, de classificação automática e de representação gráfica do conteúdo cognitivo e factual dos dados bibliográficos, segundo definição de Polanco (1998).

Análise de patentes
É baseada no pressuposto de que o aumento do interesse por novas tecnologias se refletirá no aumento da atividade de P&D e que isso, por sua vez, se refletirá no aumento de depósito de patentes. Assim, presume-se que se podem identificar novas tecnologias pela análise dos padrões de pedidos de patentes em determinados campos. Os resultados são muitas vezes apresentados de forma quantificada, mas seu uso no processo decisório é baseado numa avaliação qualitativa.

Análise de conteúdo
É baseado no conceito de que a importância relativa dos eventos sociais, políticos, tecnológicos, comerciais e econômicos se refletem na atenção com que são contemplados pela mídia especializada ou geral. Assim pela medição ao longo do tempo do número de referências incluídas em bases de dados, espaço nos jornais, tempo de televisão, número de informações na Internet, pode-se prospectar a evolução, direção, natureza, e velocidade de uma mudança. Em áreas técnicas, pode ser usada para projetar avanços de novas tecnologias, crescente atratividade do mercado, ciclo de vida de produtos ou processos.

Cientometria
A cientometria, embora antiga, é citada por Coates et al (2000) como um método de prospecção emergente. A constatação que uma crescente porcentagem das inovações, atualmente, surge diretamente da pesquisa científica coloca um desafio para a cientometria que é encontrar ferramentas que identifiquem que áreas da ciência podem ser exploradas comercialmente. Isto normalmente é feito através da opinião de especialistas, havendo poucos métodos objetivos ou quantitativos para complementar. Modelos da estrutura da ciência vêm sendo usados pelas empresas para prospectar quando a ciência pode ser explorada, mas ainda há muito a ser feito.

Segundo Coates et al (2001), “muitas pessoas hoje dizem que uma crescente porcentagem das inovações parece resultar imediata e diretamente da pesquisa científica. As indústrias intensivas em ciência, como identificado pela grande proporção de patentes, detidas por esse segmento, que citam artigos científicos, estão aumentando. Em 1960, menos de 10% das patentes, em qualquer segmento industrial, citavam artigos científicos. Hoje 90% das patentes nas indústrias baseadas na biologia, como a indústria farmacêutica, citam artigos científicos, da mesma maneira que 50% das patentes na indústria química e 35% das patentes nas indústrias baseadas na física, como computadores e telecomunicações. Quase todas as indústrias estão se tornando mais intensivas em ciência e novas formas de prospecção deverão aparecer para atender a essas necessidades”.

Matriz de Impactos Cruzados - MIC
Esse método engloba uma família de técnicas que visam avaliar a influência que a ocorrência de determinado evento teria sobre as probabilidades de ocorrência de outros eventos. O método leva em conta a interdependência de várias questões formuladas, possibilitando que o estudo que se está realizando adquira um enfoque mais global, mais sistêmico e, portanto, mais de acordo com uma visão prospectiva. (Marcial & Grumbach, 2002)

Essas matrizes foram desenvolvidas em reconhecimento ao fato de que a prospecção de eventos futuros, quando feita isoladamente, falha na avaliação dos impactos mútuos que determinados eventos podem ter. Essa técnica é usada como um meio de analisar o futuro à luz de outros futuros possíveis. A análise de impacto cruzado é uma técnica altamente qualitativa e dependente da opinião de especialistas para identificar estimativas significativas da probabilidade da ocorrência de um evento.

KSIM
É um modelo de simulação determinística desenvolvido por Kane, apud Porter et al (1991). KSIM estende os conceitos da matriz de impactos cruzados para produzir uma simulação dinâmica, fácil de usar, e, ao mesmo tempo, suficientemente poderosa para possibilitar análises significativas de muitos problemas. O modelo mantém os conceitos de impacto mútuo de eventos característico da MIC.

Esse conceito, no entanto, é casado com uma equação diferencial que retrata um crescimento em curva S ou declínio das variáveis sendo modeladas. Essa equação confere as características de continuidade e dinâmica do KSIM. Uma vez que a magnitude dos impactos é estimada subjetivamente, o KSIM usa entradas objetivas e subjetivas. Isso é uma adequada implementação dos pressupostos de Kane que experiência, opinião e julgamento controlam o processo decisório.

Jogos
A criação de jogos envolve a construção de um conjunto realista de regras e, em seguida, observação do comportamento dos jogadores que ou competem ou cooperam para atingir um determinado objetivo, dentro dos limites das regras. Jogos constituem um método poderoso para tratar temas complexos e ambíguos

Cenários
Cenários representam uma descrição de uma situação futura e do conjunto de eventos que permitirão que se passe da situação original para a situação futura. O futuro é múltiplo e diversos futuros potenciais são possíveis: o caminho que leva a um futuro ou outro não é necessariamente único. A descrição de um futuro potencial e a progressão em direção a ele representam um cenário. (Godet & Roubelat, 1996).

Segundo Rattner (1979), a construção de cenários visa a um procedimento sistemático para detectar as tendências prováveis da evolução, numa seqüência de intervalos temporais, e procura identificar os limites da tensão social nos quais as forças sociais poderiam alterar essas tendências. Essas atitudes envolvem juízos sobre que estruturas e parâmetros são importantes e que objetivos e metas inspiram e motivam essas forças sociais.

Existem duas grandes categorias de cenários: exploratórios e antecipatórios. Os cenários exploratórios indicam as tendências passadas e presentes e o desdobramento em tendências futuras; os cenários antecipatórios, também chamados de normativos, são construídos com base em visões alternativas de futuros, indicando cenários desejáveis e cenários a serem evitados. Esses cenários podem também indicar tendências ao contrapor desenvolvimentos extremos e acontecimentos desejáveis.

Para Godet & Roubelat (1996), os cenários podem ser classificados em possíveis (tudo o que se pode imaginar), realizáveis (tudo o que se pode conseguir) e desejáveis (todos os imagináveis, mas não realizáveis). Além disso, podem se classificar, segundo sua natureza ou probabilidade, em:

Cenários exploratórios procuram analisar possíveis futuros alternativos, com base numa montagem técnica de combinações plausíveis de condicionantes e variáveis. Normalmente, não embutem desejos ou preferências de seus formuladores. Indicam, sobretudo, as diferentes alternativas de evolução futura da realidade dentro de limites de conhecimento antecipáveis. Partem de tendências passadas e presentes e levam a um futuro condizente com elas.

Cenário desejado ou normativo, ao contrário, é a expressão do futuro baseada na vontade de uma coletividade, refletindo seus anseios e expectativas e delineando o que se espera alcançar num horizonte dado. Entretanto, como deve ser descrição de um futuro plausível, o cenário desejado não pode ser a mera expressão incondicionada dos sonhos ou utopias de um grupo, mas antes um futuro que pode ser realizado como um desejo viável. Assim, o cenário desejado deve ser também uma descrição consistente de uma visão que leve em conta o contexto histórico e os recursos mobilizáveis pela coletividade.

A construção do cenário é constituída por três fases: (1) a construção da base, na qual são definidos a formulação de um problema, a identificação do sistema e seu exame por meio de suas principais variáveis, e a análise dos atores e suas estratégias; (2) busca e identificação do conjunto de possibilidades e redução da incerteza, na qual podem ser listadas as possibilidades futuras usando um conjunto de hipóteses que se relacionam com a continuidade ou interrupção de tendências; (3) desenvolvimento de cenários, que podem ser desde concepções embrionárias, dado que podem ainda ser baseados em conjuntos de hipóteses restritas, ou cenários já implementados. Nessa fase devem ser descritas as rotas a serem perseguidas para se atingir os cenários desejados.

Godet e La Prospective
Michel Godet é um defensor ardoroso da análise qualitativa e criou seu método em 1983, denominado "La Prospective". Segundo Godet "La prospective não é nem forecasting nem futurologia. É um modo de pensar baseado na ação e não na pré-determinação usando métodos específicos como cenários". (Godet, 1986)

Sete idéias chave constituem a base do enfoque de La Prospective e do método de cenários.
Clarear as ações presentes à luz do futuro.
Explorar futuros múltiplos e incertos.
Adotar um enfoque global e sistemático.
Levar em consideração fatores qualitativos e as estratégias dos atores.
Lembrar sempre que a informação e a prospecção não são neutras.
Optar por uma pluralidade e complementaridade de enfoques
Questionar idéias pré-concebidas sobre prospecção e sobre quem trabalha na área.
GBN
A Global Business Network - GBN é uma organização americana, criada em 1988, por Peter Schwartz, ex-funcionário da Royal Dutch Shell, onde trabalhava com planejamento estratégico baseado em cenários. Para Schwartz (1992), "cenários são ferramentas para melhorar o processo decisório tendo como pano de fundo os possíveis ambientes futuros. Não devem ser tratados como previsões capazes de influenciar o futuro, mas também não são estórias de ficção científica, preparadas para instigar a imaginação".

Sua metodologia para elaboração de cenários compõe-se de oito etapas:
Identificação da questão principal. Identificação das principais forças do ambiente local (fatores chave) Identificação das forças motrizes (macroambiente) Ranking por importância e incerteza. Seleção das lógicas dos cenários. Descrição dos cenários. Análise das implicações e opções. Seleção dos principais indicadores e sinalizadores.
Regressão A análise de tendências tecnológicas é baseada na hipótese que os avanços da tecnologia tendem a seguir um processo exponencial de melhoria. A técnica usa dados referentes às melhorias para estabelecer a taxa de progresso e extrapolar a taxa para projetar o nível de progresso no futuro. Os resultados obtidos por essa técnica são basicamente quantitativos. Na prática, é utilizada para projetar desenvolvimentos, proporcionando velocidade de operação, nível de desempenho, redução de custos, melhoria da qualidade e eficiência operacional. Os modelos básicos de extrapolação são aplicados normalmente para projeções de curto prazo.

Algumas técnicas específicas são:

Regressão linear: provê a ferramenta essencial para determinar equações para relações diretas. Essas equações podem ser usadas para extrapolar o futuro e também para enquadrar relações não-lineares se essas relações puderem ser transformadas em formas lineares. Permitem melhor compreensão das causalidades a serem desenvolvidas, olhando nas relações entre variáveis independentes e dependentes.

Regressão múltipla: é similar à regressão simples, mas usa múltiplas variáveis ao mesmo tempo. A regressão múltipla muitas vezes dá uma explicação mais adequada do comportamento passado da variável e uma base melhor para predizer seus níveis futuros.

Curvas S
A conhecida curva S descreve muitos fenômenos naturais e também tem sido utilizada para descrever processos de evolução tecnológica. Esta técnica baseia-se no princípio de que há um estágio de introdução lento, seguido por um crescimento acentuado e por uma queda à medida que o tamanho se aproxima do limite.

Fisher-Pry
É uma técnica matemática usada para projetar a taxa de adoção pelo mercado de uma nova tecnologia e, quando apropriado, para projetar a perda de mercado por tecnologias que estão ficando obsoletas. A técnica é baseada no fato de que a adoção de novas tecnologias normalmente segue o padrão conhecido como "curva de logística". Esse padrão é definido por dois parâmetros: um determina o tempo em que a adoção começa e outro a taxa na qual a adoção ocorrerá. Esta técnica é usada para fazer projeções como, por exemplo, a velocidade de adoção de um novo processo químico de produção ou a taxa de substituição dos equipamentos de medição analógicos por digitais nas refinarias de petróleo etc.

Gompertz
É bastante similar ao conceito de Fisher-Pry, exceto que é mais apropriado à adoção de modelos impulsionados pela superioridade tecnológica da nova tecnologia. Os consumidores, no entanto, não são penalizados se não adotarem a nova tecnologia num determinado tempo. As projeções na análise Gompertz são feitas, igualmente, através do uso de modelos matemáticos de dois parâmetros. Os resultados são quantitativos e usados para projetar a adoção de produtos de consumo como televisão de alta definição, novos modelos de automóvel etc.

Limite de crescimento
Utiliza formulações matemáticas para projetar o padrão pelo qual tecnologias maduras se aproximarão dos limites de desenvolvimento. Isso pode ser útil na análise de tecnologias maduras, no estabelecimento de metas de pesquisa viáveis e na determinação de gastos com desenvolvimentos adicionais. Pode, também, ser útil na determinação de novos enfoques para superar limites técnicos aparentes.

Curvas de aprendizado
São baseadas no fato que à medida que novos itens são produzidos o preço de produção tende a decrescer numa taxa previsível. A técnica pode ser usada para estabelecer preços e metas de desempenho técnico para tecnologias em desenvolvimento, particularmente em seu estágio intermediário.

Equações de Lotka-Volterra
Esse modelo foi proposto pelo matemático Vito Volterra para modelar as mudanças populacionais dos peixes no Mar Adriático, no início do século XX. Desde essa data, o modelo se expandiu e tem sido usado nos campos da demografia e ecologia. As equações de Lotka-Volterra auxiliaram, da mesma forma, muitos estudos de prospecção tecnológica de longo prazo. Pode ser usado para descrever a maioria das situações de desenvolvimento tecnológico; na extrapolação de tendências que fornecem hipóteses claramente definidas sobre a natureza da evolução tecnológica; na análise da competição num sistema tecnológico; no estabelecimento de elos entre a extrapolação de tendências e a simulação, modelagem e sistemas dinâmicos.

SWOT
SWOT significa Strenghts, Weaknesses, Opportunities e Threats. A matriz SWOT, também chamada FOFA (Forças, Oportunidades, Fraquezas e Ameaças), em português, foi usada em alguns estudos de prospecção - muitas vezes de forma implícita - realizados em nível nacional, como um orientador básico do estudo. No caso da Áustria, a análise SWOT foi usada de forma explicita como uma atividade básica para identificar forças e fraquezas e auxiliar a seleção dos tópicos a serem examinados no Delphi.

Métodos, técnicas e ferramentas emergentes
Os crescentes desafios têm levado a novos enfoques para a prospecção tecnológica e avaliação de seus impactos. Uma nova geração de métodos, técnicas e ferramentas parece estar surgindo. Algumas delas são modificações de velhas técnicas e outras são adaptadas de disciplinas correlatas como a ciência política, gestão da inovação, cientometria e ciência da computação. Entre as novas ferramentas - ou novo ou maior uso das antigas - aparecem gestão de cenários, evolução de tecnologias e redes organizacionais, cientometria, análise bibliométrica e data mining, entre outras. Destacamos abaixo algumas dessas técnicas emergentes.

Scenario Management

Foi desenvolvido um processo computadorizado de gestão de cenários, particularmente bem adaptado para decisões empresariais. Permite a inclusão de perspectivas organizacionais específicas de uma empresa no desenvolvimento de estratégias. Iniciando-se com uma avaliação do campo da decisão (market share, distribuição, lucro, funcionalidade) os cenários são desenvolvidos. Podem abranger entre 60 a 150 fatores de influência como, por exemplo, concorrentes, clientes, fornecedores, ambiente global. Cenários internos e externos podem ser criados. Uma matriz de influências ajuda a selecionar os fatores chave. Seus possíveis desenvolvimentos são projetados no futuro, usando análise de cluster. (Coates et al. 2001)

TRIZ
Durante as décadas de 50 e 60, foi desenvolvido, na União Soviética, um sistema chamado TRIZ. Usava a análise de centenas de milhares de patentes para deduzir padrões de inovação tecnológica e postular leis da evolução do sistema de tecnologia. Como foi publicado em russo, permaneceu durante muito tempo desconhecido no ocidente. Atualmente, novos desenvolvimentos vêm sendo feitos no TRIZ com ênfase na evolução direcionada da tecnologia. Esse processo permite a identificação pró-ativa de objetivos estratégicos e o desenvolvimento de planos táticos para alcançá-los. O TRIZ apresenta alguns aspectos da análise morfológica proposta por Zwicky na década de 40, mas é mais normativo. (Coates et al. 2001)


Vantagens e desvantagens dos diferentes métodos e técnicas de prospecção

A realização de estudos prospectivos / estudo do futuro, em nível internacional, é relativamente recente e decorre de um contexto de mudanças profundas no cenário internacional, particularmente no que tange à globalização da economia e à aceleração das mudanças tecnológicas. A capacidade de antecipar tornou-se um elemento de extrema importância para assegurar a competitividade de empresas e países. Assim sendo, novos métodos, técnicas e ferramentas foram criados no decorrer dos últimos anos, buscando utilizar os conhecimentos explícitos e tácitos disponíveis para tentar não prever como o futuro será, mas compreender quais são os seus fatores condicionantes e identificar os melhores caminhos para a construção do futuro desejado.

No Brasil, a situação não é diferente: a realização de estudos voltados para compreender as forças que orientam o futuro é bastante recente. Praticamente todos os estudos feitos, até bem pouco tempo atrás, tinham como foco o presente, o estado da arte de determinada tecnologia, mas não olhavam o futuro nem ambicionam constituir uma ferramenta efetiva de apoio à decisão.

Diversos autores apontam para a necessidade de se utilizar mais de um método ou técnica na realização de um estudo prospectivo. Isto é decorrente das dificuldades inerentes a esse tipo de atividade e do fato de nenhum método atender a todas as necessidades envolvidas. De modo geral, métodos quantitativos são combinados com métodos qualitativos, conhecimentos explícitos somam-se a conhecimentos tácitos na busca de complementaridade ou de visões diferenciadas.

É importante reforçar a percepção de que cada método, técnica ou ferramenta apresenta vantagens e desvantagens. Métodos quantitativos defrontam-se com a necessidade de séries históricas confiáveis ou da existência de dados padronizados, por exemplo. Métodos qualitativos muitas vezes têm problemas decorrentes do limite do conhecimento dos especialistas, de suas preferências pessoais e parcialidades.

Desta forma, a qualidade dos resultados dos estudos está fortemente ligada à correta escolha da metodologia a ser utilizada na sua elaboração e, como apontado acima, uma tendência observada e recomendada pelos especialistas da área é o da utilização de mais de uma técnica, método ou ferramenta.

Apresenta-se a seguir um quadro onde são destacadas as vantagens e desvantagens de alguns métodos e técnicas:

Pontos fortes e fracos dos métodos apresentados

Método Pontos Fortes Pontos Fracos
Monitoramento & Sistemas de Inteligência Fornece uma grande quantidade de informação, oriunda de um diversificado número de fontes.

Pode resultar no excesso de informação, não seletiva e não analisada.
Pode ser usada no início da prospecção, como contextualização inicial do tema e, ao final, como forma de manter os temas críticos permanentemente atualizados.

As informações, por si, estão mais relacionadas ao passado e ao presente, portanto, só a análise pode dar a perspectiva do futuro.
Tendências Fornece previsões substanciais, baseadas em parâmetros quantificáveis.

É particularmente precisa no curto prazo.
Requer dados históricos consistentes e coletados ao longo de um período razoável de tempo.

Só funciona para parâmetros quantificáveis.

É vulnerável a mudanças bruscas e descontinuidades.

Pode ser perigosa quando se faz projeções de longo prazo.
Opinião de Especialistas Permite a identificação de muitos modelos e percepções internalizados pelos especialistas que os tornam explícitos.

Permite que a intuição encontre espaço na prospecção.

Incorpora à prospecção aqueles que realmente entendem da área que está sendo prospectada.
Muitas vezes é difícil identificar os especialistas.

Muitas vezes as projeções que fazem são erradas ou preconceituosas.

Ás vezes são ambíguas e divergentes entre especialistas da mesma área.
Cenários Apresentam retratos ricos e complexos dos futuros possíveis.

Incorporam uma grande variedade de informações qualitativas e quantitativas produzidas através de outros métodos de prospecção.

Normalmente incorporam elementos que permitem ao decisor definir a ação.
Algumas vezes são mais fantasia do que prospecção, quando se identifica o futuro desejado sem considerar as restrições e barreiras que se tem que ultrapassar para chegar até lá.
Métodos descritivos e matrizes; Métodos estatísticos; Modelagem e simulação Modelos podem exibir comportamento de sistemas complexos simplesmente pela separação de aspectos importantes dos detalhes desnecessários.

Alguns sistemas oferecem possibilidades de incorporação do julgamento humano.

Fornecem excelentes percepções e análises sobre o comportamento de sistemas complexos.

Possibilitam o tratamento analítico de grandes quantidades de dados.
Técnicas sofisticadas podem camuflar falsos pressupostos e apresentar resultados de má qualidade.

Alguns modelos e simulações contêm pressupostos essenciais que devem ser testados para ver sua aplicabilidade ao estudo.

Todos os modelos requerem adaptações antes de serem usados e devem ser validados.

O sucesso na previsão de um comportamento histórico não garante a previsão bem sucedida do futuro.

As fontes de dados usadas em data e text mining devem ter um certo grau de padronização para que a análise não induza a erros.
Criatividade Aumenta a habilidade de visualizar futuros alternativos.

Diminui as visões preconcebidas dos problemas ou situações.

Encoraja a criação de um novo padrão de percepção.

É excelente para ser usado no início do processo.
O coordenador ou líder do grupo deve ter capacidade de condução do processo para evitar descaminhos.

Se mal conduzido, pode levar à futurologia e descrédito do processo.
Avaliação / Decisão Ajudam a reduzir a incerteza no processo decisório.

Auxiliam no estabelecimento de prioridades quando há um número grande de variáveis a serem analisadas.
É preciso ter consciência que os métodos reduzem mas não eliminam a incerteza no processo decisório.
Fonte: Coelho, 2003, baseado em Porter et al, 1991 e 2004.

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