Pensamento Sistêmico: A Bússola da Inovação Moderna

MJA

Num mundo complexo e interconectado, as pessoas e organizações que dominam o pensamento sistêmico estão liderando na inovação. Descubra como esta poderosa abordagem pode transformar sua visão de negócios e impulsionar o crescimento sustentável.

Introdução ao Pensamento Sistêmico

Num mundo caracterizado por complexidade crescente, interconexões globais e mudanças rápidas, o pensamento sistêmico emerge como uma ferramenta essencial para tratar os desafios do século XXI. Esta abordagem holística transcende a análise linear tradicional, oferecendo uma perspectiva que considera as intrincadas relações entre as partes de um sistema e seu contexto mais amplo. Para as organizações que buscam inovar e prosperar em ambientes dinâmicos, o pensamento sistêmico não é apenas uma vantagem competitiva, mas uma necessidade estratégica.

Este artigo explora em profundidade o conceito de pensamento sistêmico e sua aplicação na inovação e gestão organizacional. Começamos examinando os fundamentos teóricos e conceitos-chave que sustentam esta abordagem, incluindo hierarquia de sistemas, recursos, interações e a intenção de projeto. Em seguida, apresentamos uma gama abrangente de ferramentas e metodologias – desde a modelagem funcional até a análise de cenários – que permitem a aplicação prática do pensamento sistêmico em contextos organizacionais.

Reconhecendo a natureza multidisciplinar desta abordagem, investigamos como o pensamento sistêmico se integra e se beneficia de outras disciplinas, incluindo ciências da complexidade, design thinking, lean startup e inteligência artificial. Esta integração não apenas enriquece a prática do pensamento sistêmico, mas também amplia seu potencial para gerar inovações transformadoras.

Abordamos também os desafios inerentes à implementação do pensamento sistêmico nas organizações, desde a resistência à mudança até às dificuldades de mensuração de seus impactos. Oferecemos estratégias práticas para superar esses obstáculos, permitindo que as organizações aproveitem plenamente os benefícios desta abordagem.

Olhando para o futuro, exploramos as tendências emergentes que estão moldando a evolução do pensamento sistêmico, incluindo a crescente influência da inteligência artificial na análise de sistemas complexos e o papel central do pensamento sistêmico na promoção da sustentabilidade e da economia circular.

Este artigo não se limita apenas à teoria; apresentamos estudos de caso e exemplos práticos de como organizações líderes estão aplicando o pensamento sistêmico para impulsionar a inovação, melhorar a eficiência operacional e criar valor sustentável a longo prazo. Oferecemos insights sobre como medir e avaliar o sucesso das iniciativas baseadas em pensamento sistêmico, fornecendo um roteiro para organizações que buscam implementar esta abordagem.

Em última análise, este artigo serve como um guia abrangente para líderes, inovadores e profissionais que buscam dominar a arte e a ciência do pensamento sistêmico. Ao adotar esta perspectiva, as organizações podem não apenas lidar melhor com a complexidade do mundo moderno, mas também liderar na criação de soluções inovadoras e sustentáveis para os desafios mais prementes de nossa época.

Prepare-se para uma caminhada transformadora através do mundo do pensamento sistêmico – uma jornada que promete redefinir a forma como abordamos a inovação, a resolução de problemas e a criação de valor em um mundo interconectado.

Conceitos Essenciais no Pensamento Sistêmico

O pensamento sistêmico baseia-se em vários conceitos fundamentais que são necessários para a sua aplicação eficaz. Entre esses conceitos estão a hierarquia, os recursos do sistema e do ambiente, as interações e a intenção de projeto.

Hierarquia de um Sistema

Um sistema é definido como um conjunto de elementos interconectados que funcionam juntos para atingir um objetivo comum. Cada sistema possui propriedades emergentes, que são características que surgem da interação entre os elementos do sistema e que não podem ser compreendidas apenas pela análise dos componentes isolados (VON BERTALANFFY, 1968).

Um subsistema é uma parte do sistema maior, funcionando de maneira quase autônoma, mas ainda interligado e influenciado pelo sistema principal. Por exemplo, num automóvel (sistema), a suspensão e a direção são subsistemas. Numa grande empresa, o departamento de logística e o de produção são subsistemas (ALTSCHULLER, 2017).

O supersistema é o contexto mais amplo no qual o sistema está inserido. No exemplo do automóvel, na fabricação do mesmo, o supersistema é a fábrica; no uso, o supersistema são as vias da cidade. Numa empresa, o mercado, a economia e a sociedade em geral podem ser considerados supersistemas (ALTSCHULLER, 2017).

Anti-Sistema e Co-Sistema

O anti-sistema é um conceito que representa um sistema com uma função oposta à do sistema. Por exemplo, se o sistema serve para cortar materiais (como uma faca ou tesoura), o anti-sistema é algo que une materiais (adesivos ou elementos de conexão e fixação) (ALTSCHULLER, 2017).

O co-sistema, por outro lado, é um sistema que coexiste com o sistema principal, mas não de forma oposta. Ele realiza alguma função complementar. Por exemplo, na jardinagem, a tesoura de poda e a luva do jardineiro são co-sistemas (SAVRANSKY, 2000).

Recursos

Recursos são elementos disponíveis no sistema ou no entorno do mesmo, que podem ser aproveitados para melhorar o desempenho do sistema. Eles podem incluir material, energia, tempo, informação e outros (ALTSCHULLER, 2017). Identificar e utilizar recursos de forma eficaz é uma habilidade importante no pensamento sistêmico, possibilitando soluções mais eficientes e inovadoras.

Interações e Feedback

As interações entre os componentes de um sistema são fundamentais para o pensamento sistêmico. Essas interações podem ser positivas, neutras ou negativas. As interações podem criar ciclos de feedback que amplificam ou atenuam ações no sistema. Compreender as interações e ciclos de feedback é essencial para prever comportamentos e desenvolver sistemas eficazes (VON BERTALANFFY, 1968).

Intenção de Projeto: Objetivo, Função, Propriedade e Estrutura

A Intenção de Projeto serve para definir sistemas de forma holística. Ela é composta por quatro elementos interconectados (YEZERSKY, 2006):

• Propósito: o objetivo final do sistema, a razão pela qual ele existe. O propósito orienta todas as outras características do sistema.
• Função: as ações que o sistema realiza para atingir seu objetivo. Descreve “o que” o sistema faz.
• Propriedade: as características ou qualidades essenciais que o sistema deve possuir para cumprir sua função e alcançar seu objetivo. As propriedades descrevem “como” o sistema opera.
• Estrutura: os componentes que compõem o sistema e suas interrelações. A estrutura é “do que” o sistema é feito.

Estes quatro elementos formam uma hierarquia lógica: o objetivo determina a função necessária, que por sua vez define as propriedades requeridas, que finalmente ditam a estrutura apropriada.

Por exemplo, considerando um sistema de transporte urbano:

• Objetivo: movimentar pessoas eficientemente pela cidade
• Função: transportar passageiros de um ponto a outro
• Propriedade: capacidade de se mover rapidamente em vias urbanas
• Estrutura: veículos, vias, estações, sistema de controle de tráfego

Equilíbrio

O conceito de equilíbrio em sistemas refere-se a um estado de estabilidade dinâmica onde as forças atuantes se contrabalançam. Na Teoria Geral dos Sistemas de Ludwig von Bertalanffy (1968), o equilíbrio é visto como um estado para o qual os sistemas abertos tendem, mesmo quando perturbados. Ilya Prigogine, em “Order Out of Chaos” (1984), expandiu este conceito, introduzindo a ideia de “equilíbrio dinâmico” em sistemas dissipativos. Para Yezersky (2006), o equilíbrio é considerado o estado preferido e livre de problemas do sistema, ou seja, é uma meta para o desenvolvimento de sistemas e a inovação.

O equilíbrio não implica necessariamente em um estado estático, mas sim em uma condição onde o sistema pode manter suas funções essenciais de forma eficiente e sustentável. Em sistemas complexos, o equilíbrio frequentemente envolve ajustes contínuos em resposta a mudanças internas e externas.

Por exemplo, considere o sistema de regulação de temperatura do corpo humano. Quando exposto a diferentes condições ambientais, o corpo ajusta constantemente vários processos (como sudorese, vasodilatação ou vasoconstrição) para manter a temperatura interna em torno de 37°C. Este é um exemplo de equilíbrio dinâmico, onde o sistema (corpo) está constantemente se adaptando para manter um estado estável (temperatura corporal) em face de perturbações externas.

Coeficiente de Liberdade

O Coeficiente de Liberdade (CL), proposto por Yezersky (2006), representa a relação entre as funções de um sistema e suas conexões. É calculado como: CL = soma das funções / soma das conexões. Este conceito oferece uma métrica para avaliar a eficiência e flexibilidade de um sistema.

Um conceito similar pode ser encontrado no trabalho de W. Ross Ashby sobre a “Lei da Variedade Requerida” em “An Introduction to Cybernetics” (1956). Christopher Alexander, em “Notes on the Synthesis of Form” (1964), discute ideias relacionadas sobre a independência de subsistemas. Embora não use o termo específico, Herbert A. Simon em “The Sciences of the Artificial” (1969) discute conceitos relacionados à complexidade e decomponibilidade de sistemas.

O Coeficiente de Liberdade sugere que sistemas mais eficientes e adaptáveis tendem a maximizar suas funções enquanto minimizam suas conexões. Isto permite maior flexibilidade e capacidade de resposta às mudanças no ambiente.

Considere dois smartphones com funcionalidades similares. O Smartphone A tem 10 funções principais e requer 20 conexões (hardware e software) para operar. O Smartphone B oferece as mesmas 10 funções, mas precisa de apenas 15 conexões. O CL do Smartphone A é 0,5 (10/20), enquanto o do Smartphone B é 0,67 (10/15). O Smartphone B tem um CL maior, sugerindo um design mais eficiente e potencialmente mais adaptável a futuras atualizações ou modificações.

Contradições

As contradições são vistas como forças opostas dentro de um sistema que podem impulsionar a inovação quando resolvidas. Genrich Altshuller, o criador da TRIZ, introduziu o conceito de contradições técnicas e físicas em “Creativity as an Exact Science” (1984). Na dialética hegeliana, as contradições são vistas como forças motrizes do desenvolvimento (ver “Science of Logic” de Hegel, 1812).

As contradições não são necessariamente negativas; elas podem ser vistas como oportunidades para inovação e melhoria do sistema. A resolução criativa de contradições muitas vezes leva a saltos qualitativos no desempenho do sistema.

Na indústria aeronáutica, existe uma contradição entre o peso da aeronave e sua resistência estrutural. Aviões mais leves consomem menos combustível, mas podem ser menos resistentes. Aviões mais pesados são mais resistentes, mas consomem mais combustível. A resolução desta contradição levou ao desenvolvimento de materiais compósitos avançados, que são simultaneamente leves e resistentes, permitindo a construção de aeronaves mais eficientes, como as atuais.

Evolução dos Sistemas

A evolução do sistema refere-se às mudanças adaptativas que os sistemas sofrem ao longo do tempo em resposta a pressões internas e externas. Bertalanffy, em “General System Theory” (1968), estende o conceito para sistemas não biológicos. A GTI postula que os sistemas evoluem de acordo com leis naturais, sempre na direção de aumentar o coeficiente de liberdade.

A evolução dos sistemas não é um processo aleatório, mas segue padrões e tendências identificáveis. Compreender esses padrões pode ajudar na previsão e no direcionamento do desenvolvimento futuro de sistemas.

A evolução dos sistemas de armazenamento de dados ilustra bem este conceito. Partindo de sistemas mecânicos (cartões perfurados), passando por magnéticos (fitas e discos rígidos), até chegar aos atuais sistemas de estado sólido (SSDs) e armazenamento em nuvem, observamos um aumento constante na capacidade de armazenamento e velocidade de acesso, enquanto o tamanho físico e o consumo de energia diminuíram. Esta evolução demonstra um aumento no Coeficiente de Liberdade, onde mais funções (maior capacidade, velocidade) são realizadas com menos conexões (tamanho físico menor, menos componentes mecânicos).

Ferramentas para o Pensamento Sistêmico

O pensamento sistêmico oferece um conjunto robusto de ferramentas para identificar oportunidades de inovação em contextos complexos. Estas ferramentas permitem que as organizações visualizem além dos problemas imediatos, considerem o impacto de longo prazo de suas decisões e identifiquem pontos de alavancagem onde pequenas mudanças podem levar a grandes transformações (MEADOWS, 1999).

As ferramentas do pensamento sistêmico variam desde abordagens analíticas focadas em componentes e funções específicas, até métodos holísticos que consideram sistemas inteiros em seus contextos mais amplos. Elas incluem técnicas para modelagem, mapeamento, análise de dinâmicas, previsão de cenários futuros e compreensão de interações sociais complexas.

Nesta seção, apresentaremos uma gama abrangente destas ferramentas, começando com métodos fundamentais como a Modelagem Funcional e o Mapeamento do Sistema, progredindo para técnicas mais avançadas como a Dinâmica de Sistemas e a Análise de Cenários, e concluindo com abordagens integradoras como a Soft Systems Methodology e a Teoria U. Cada ferramenta oferece uma perspectiva única e valiosa para a identificação e aproveitamento de oportunidades de inovação em sistemas complexos.

Modelagem Funcional

A Modelagem Funcional é uma técnica que permite representar as funções essenciais de um sistema sem se ater, inicialmente, à sua forma física. Esta abordagem, derivada da engenharia de sistemas, ajuda a identificar e compreender as funções críticas que um sistema deve desempenhar (PAHL & BEITZ, 1996). Ao focar no “o que” em vez do “como”, a Modelagem Funcional facilita a geração de soluções inovadoras e alternativas.

Por exemplo, em vez de projetar um novo macaco, com a modelagem funcional, os projetistas pensariam em projetar um “elevador portátil para veículos”. A função global seria “elevar veículo” e as subfunções para realizá-la poderiam ser “acoplar no piso”, “acoplar no veículo”, “elevar veículo” e “fornecer energia para a elevação”. Uma variedade de alternativas ficariam disponíveis, diferentemente do que aconteceria com a tarefa de projeto “projetar um novo macaco”.

Mapeamento de Sistemas

O Mapeamento de Sistemas é uma ferramenta útil para visualizar e compreender as interações complexas dentro de um sistema (SENGE, 2006). Em sistemas estáticos, ele permite identificar pontos de alavancagem onde pequenas mudanças podem gerar impactos significativos. Para processos dinâmicos, o mapeamento oferece uma representação gráfica da sequência de operações, facilitando a identificação de gargalos e oportunidades de melhoria (MONAT & GANNON, 2015).

Considere o mapeamento do ecossistema de inovação de uma cidade, focando nas relações entre diferentes atores e instituições que contribuem para a inovação local.

Componentes do mapa: universidades e centros de pesquisa, incubadoras e aceleradoras, empresas de tecnologia (startups e grandes corporações), agências governamentais de fomento à inovação, investidores (venture capital, angel investors), espaços de coworking, eventos de networking e conferências de tecnologia.

O mapa mostraria as conexões entre esses componentes, como fluxos de conhecimento (por exemplo, da universidade para startups), fluxos de capital (como de investidores para startups), parcerias (por exemplo, entre grandes empresas e startups) e suporte institucional (como de agências governamentais para incubadoras).

Este mapeamento estático ajudaria a identificar concentrações de atividade inovadora, lacunas no ecossistema (como falta de conexão entre pesquisa acadêmica e indústria), pontos de alavancagem para políticas públicas (por exemplo, incentivos fiscais para áreas subdesenvolvidas do ecossistema).

Fonte: https://medium.com/disruptive-design/tools-for-systems-thinkers-systems-mapping-2db5cf30ab3a

Operador de Sistema

Originário da TRIZ (Teoria da Resolução de Problemas Inventivos), o Operador de Sistema é uma ferramenta que analisa um sistema em diferentes níveis hierárquicos e temporais. Ele considera o sistema no presente, passado e futuro, bem como os níveis de supersistema e subsistema (ALTSHULLER, 2017).

Por exemplo, ao analisar um smartphone, com o Operador de Sistema, consideraríamos sua evolução passada (de telefones fixos a celulares básicos), seu estado atual e possíveis desenvolvimentos futuros (como integração com realidade aumentada). A análise também incluiria o ambiente de operação do smartphone (supersistema) e os componentes do aparelho (subsistema).

Análise de Ciclos de Retroalimentação

A Análise de Ciclos de Retroalimentação examina como as ações dentro de um sistema influenciam o próprio sistema ao longo do tempo. Ciclos de retroalimentação podem ser positivos (amplificadores) ou negativos (estabilizadores) (STERMAN, 2000).

Num ecossistema, o crescimento populacional de uma espécie (ciclo positivo) pode levar à escassez de alimentos, resultando em um declínio populacional (ciclo negativo).

Diagramas de Arquétipos Sistêmicos

Os Arquétipos Sistêmicos são padrões recorrentes de comportamento em sistemas. Eles incluem estruturas como “Limites ao Crescimento”, “Transferência de Responsabilidade” e “Escalada”. Esses diagramas ajudam a identificar padrões comuns em sistemas complexos e a prever comportamentos futuros (SENGE, 2006).

Por exemplo, o arquétipo “Limites ao Crescimento” pode ser observado em startups que começam a crescer rapidamente, mas eventualmente enfrentam desafios de escala que limitam a continuidade do crescimento.

Dinâmica de Sistemas

A Dinâmica de Sistemas é uma abordagem para modelar sistemas complexos usando simulações computacionais. Ela permite a criação de modelos quantitativos que podem ser usados para testar diferentes políticas e intervenções (FORRESTER, 1961; STERMAN, 2000).

Considere um modelo de dinâmica de sistemas para simular a adoção de um novo produto no mercado. Este modelo incorpora vários elementos-chave:

• Estoques (Stocks): representam acumulações no sistema. Neste caso, podemos ter dois estoques principais: adotantes e potenciais adotantes do produto.
• Fluxos (Flows): representam as taxas de mudança dos estoques. O fluxo principal seria a taxa de adoção.
• Loops de Feedback Interno (Internal Feedback Loops): podem ser positivos e negativos. À medida que mais pessoas adotam o produto, o boca-a-boca aumenta, levando a mais adoções (efeito de rede). Conforme o número de Potenciais Adotantes diminui, a taxa de adoção desacelera.
• Funções Tabulares (Table Functions): podem ser usadas para modelar relações não lineares. Uma função tabular poderia representar como a eficácia da publicidade muda à medida que o produto se torna mais conhecido.
• Atrasos de Tempo (Time Delays): representam lapsos temporais no sistema. Por exemplo, o atraso entre ouvir sobre o produto e decidir comprá-lo, ou o atraso entre a decisão de compra e a entrega efetiva do produto.

Este modelo permitiria simular diferentes cenários, como o impacto de campanhas publicitárias, mudanças de preço ou melhorias no produto, na taxa de adoção ao longo do tempo. Os gestores poderiam usar essas simulações para testar estratégias de lançamento e marketing, otimizando a introdução do novo produto no mercado.

Análise de Cenários

A Análise de Cenários é uma técnica antiga, popularizada recentemente por Schwartz (1991). Envolve a criação de múltiplos futuros plausíveis. Esta abordagem ajuda organizações a se prepararem para diferentes possibilidades, identificando oportunidades e riscos em cada cenário (VAN DER HEIJDEN, 2011).

Considere uma grande fabricante de automóveis, que decide utilizar a análise de cenários para planejar sua estratégia de longo prazo (15-20 anos) em um mercado em rápida transformação. A empresa está preocupada com as mudanças nas preferências dos consumidores, regulamentações ambientais, avanços tecnológicos e novos modelos de negócios na indústria de mobilidade.

a) Identificação de Fatores-Chave: regulamentações ambientais, avanços em tecnologia de baterias elétricas, desenvolvimento de veículos autônomos, preferências dos consumidores (propriedade vs. compartilhamento), urbanização e infraestrutura de cidades, preços e disponibilidade de combustíveis fósseis e economia global e poder aquisitivo dos consumidores.

b) Definição de Incertezas Críticas: ritmo de adoção de veículos elétricos e autônomos (rápido ou lento) e modelo dominante de mobilidade (propriedade individual ou serviços de mobilidade compartilhada).

c) Construção de Cenários:

• Cenário 1: “Evolução Gradual”: ocorre adoção lenta de veículos elétricos e autônomos e a propriedade individual continua dominante.
• Cenário 2: “Revolução Elétrica”: acontece uma doção rápida de veículos elétricos, mas autônomos ainda limitados e a propriedade individual continua forte, mas com crescimento de aluguel.
• Cenário 3: “Mobilidade como Serviço”: ocorre adoção moderada de veículos elétricos e autônomos e os serviços de mobilidade compartilhada dominam em áreas urbanas
• Cenário 4: “Futuro Autônomo Compartilhado”: acontece a adoção rápida de veículos elétricos e autônomos e serviços de mobilidade compartilhada se tornam o modelo dominante

d) Análise de Implicações: para cada cenário, a empresa analisa as implicações para seu negócio, incluindo a demanda por diferentes tipos de veículos, as necessidades de P&D e investimento em novas tecnologias, os modelos de negócio e fontes de receita, as parcerias estratégicas necessárias e as competências essenciais a serem desenvolvidas.

e) Identificação de Oportunidades e Riscos: a análise revela oportunidades e riscos em cada cenário. Algumas oportunidades e riscos são:

• Oportunidades: desenvolvimento de plataforma de veículos modulares adaptáveis para diferentes usos; criação de serviço próprio de mobilidade compartilhada; parcerias com empresas de tecnologia para desenvolvimento de software autônomo.
• Riscos: obsolescência da atual linha de produtos em cenários de rápida mudança; perda de receita de pós-venda em cenários de mobilidade compartilhada; necessidade de grandes investimentos em novas tecnologias

f) Desenvolvimento de Estratégias Robustas: com base na análise, a empresa desenvolve estratégias que funcionariam bem em múltiplos cenários, como o investimento numa plataforma flexível de veículos elétricos, o desenvolvimento de capacidade em software e serviços, a criação de unidade de negócios focada em serviços de mobilidade, parcerias estratégicas com empresas de tecnologia e cidades, programa de reciclagem e reaproveitamento de baterias, entre outras.

g) Monitoramento e Ajuste: a empresa estabelece indicadores-chave para monitorar qual cenário está se materializando e ajustar sua estratégia conforme necessário.

Como resultado deste exercício de análise de cenários, a fabricante de automóveis lança um novo serviço de compartilhamento de veículos elétricos nas principais áreas urbanas, começa o desenvolvimento de uma plataforma de veículos modulares adaptáveis para diferentes usos (individual, compartilhado, autônomo), e estabelece parcerias estratégicas com empresas de tecnologia para desenvolvimento de software de condução autônoma.

Esta abordagem permite que a empresa se posicione de forma proativa para as múltiplas possibilidades do futuro da mobilidade, reduzindo riscos e aproveitando novas oportunidades de negócio, à medida que o mercado evolui.

Matriz de Impacto Cruzado

A Matriz de Impacto Cruzado é uma ferramenta para analisar interações entre eventos ou tendências em sistemas complexos. Ela é particularmente útil para identificar efeitos indiretos e de segunda ordem (ASAN & ASAN, 2007).

Uma fabricante de eletrodomésticos utilizou a matriz de impacto cruzado para avaliar as interações entre diferentes inovações em sua linha de produtos. A matriz incluía 10 tecnologias em desenvolvimento, abrangendo refrigeradores, lavadoras, fornos e aspiradores inteligentes.

Os engenheiros avaliaram o impacto potencial de cada tecnologia nas outras, usando uma escala de -3 (forte impacto negativo) a +3 (forte impacto positivo). A análise revelou uma interação surpreendentemente forte (+3) entre um novo sistema de gerenciamento de energia e um algoritmo de aprendizado de máquina para otimização de uso.

Esta descoberta levou ao desenvolvimento de uma plataforma IoT integrada que permite que os eletrodomésticos se comuniquem e otimizem seu funcionamento coletivamente. Por exemplo, a lavadora pode programar seu ciclo para quando o consumo de energia da casa estiver mais baixo, coordenando com o refrigerador e o forno.

A inovação resultou em uma linha de produtos “eco-inteligentes” que oferece maior eficiência energética e melhor experiência do usuário, diferenciando a empresa no mercado competitivo de eletrodomésticos.

Soft Systems Methodology (SSM)

A SSM é uma abordagem para lidar com situações problemáticas em sistemas humanos complexos. Envolve a criação de modelos conceituais e sua comparação com a realidade para gerar percepções e melhorias (CHECKLAND & POULTER, 2006).

Uma grande varejista enfrentava problemas com seu atendimento ao cliente, resultando em baixa satisfação e perda de vendas. A empresa contratou uma consultoria que aplicou a SSM para abordar a situação.

O processo SSM envolveu:

• Mapeamento da situação problemática, incluindo perspectivas de clientes, funcionários e gerência.
• Criação de modelos conceituais de sistemas relevantes, como “sistema de resolução rápida de problemas” e “sistema de experiência omnichannel”.
• Comparação dos modelos com a realidade, identificando lacunas.
• Definição de mudanças desejáveis e viáveis.

O resultado foi um novo sistema omnichannel que integrou chatbots para questões simples, um sistema de triagem inteligente para direcionar clientes, treinamento de funcionários em empatia e resolução de problemas e integração de dados entre canais para atendimento personalizado.

A implementação aumentou a satisfação do cliente em 40% e as vendas em 15% em seis meses.

Teoria U

A Teoria U é uma metodologia para inovação e mudança que integra pensamento sistêmico com práticas de liderança e transformação organizacional. Ela enfatiza a importância da consciência e da presença no processo de inovação (SCHARMER & KAUFER, 2013).

Uma startup de tecnologia educacional aplicou a Teoria U para desenvolver uma plataforma de aprendizagem inovadora. O processo seguiu as etapas do U:

• Co-sentir: a equipe mergulhou na experiência de estudantes e professores, observando aulas e entrevistando usuários.
• Co-presenciar: realizaram retiros de mindfulness para conectar-se com sua motivação mais profunda de transformar a educação.
• Co-criar: prototiparam rapidamente, testando ideias com usuários reais e iterando com base no feedback.
• Co-evoluir: implementaram a plataforma em escolas-piloto, refinando continuamente com base nos insights obtidos.

O resultado foi uma plataforma de aprendizagem adaptativa que utiliza IA para personalizar conteúdo baseado em necessidades emocionais e cognitivas, incorpora elementos de gamificação para aumentar o engajamento e oferece feedback em tempo real para professores sobre o progresso dos alunos.

A abordagem da Teoria U levou a uma solução mais holística e centrada no usuário, melhorando a retenção de conhecimento o engajamento dos alunos.

Análise de Redes Sociais

Embora não seja exclusiva do pensamento sistêmico, a Análise de Redes Sociais é uma ferramenta poderosa para compreender as interações em sistemas sociais complexos. Ela pode revelar padrões de influência, fluxos de informação e pontos de alavancagem em redes organizacionais e sociais (WASSERMAN & FAUST, 1994; SCOTT, 2017).

Uma empresa de mídia social utilizou a Análise de Redes Sociais para desenvolver um algoritmo inovador de recomendação de conteúdo. O processo envolveu:

• Mapeamento da rede: visualização das conexões entre usuários e conteúdos.
• Identificação de influenciadores: detecção de nós com alto grau de centralidade.
• Análise de clusters: descoberta de comunidades de interesse.
• Fluxo de informação: rastreamento da difusão de conteúdo pela rede.

O algoritmo resultante considera preferências individuais do usuário, interesses da rede próxima do usuário, tendências emergentes em clusters relevantes e o otencial de viralização do conteúdo.

A implementação levou ao aumento do tempo médio gasto na plataforma, crescimento nas interações e melhoria na diversidade de conteúdo consumido.

Estudo de Caso: Transformação Digital numa Indústria Tradicional

Uma empresa centenária de manufatura de equipamentos industriais enfrenta desafios devido à rápida digitalização do setor. A empresa precisa se adaptar para permanecer competitiva, enfrentando resistência interna à mudança e incertezas sobre quais tecnologias adotar.

A seguir, descrevemos a aplicação integrada de várias ferramentas de pensamento sistêmico.

1. Modelagem Funcional:

• Objetivo: redefinir as funções essenciais da empresa no contexto digital.
• Processo: mapear as funções atuais e futuras, como “fornecer equipamento industrial” para “otimizar processos industriais”.
• Resultado: criar uma nova visão funcional da empresa, orientada para soluções digitais.

2. Mapeamento do Sistema:

• Objetivo: visualizar o ecossistema atual da indústria e da empresa.
• Processo: criar um mapa detalhado das relações entre empresa, fornecedores, clientes, concorrentes e novas tecnologias.
• Resultado: identificar pontos de alavancagem para intervenção.

3. Operador de Sistema:

• Objetivo: analisar a empresa em diferentes níveis hierárquicos e temporais.
• Processo: examinar a evolução passada, estado atual e futuros possíveis da empresa, seus subsistemas (departamentos) e supersistema (indústria global).
• Resultado: compreender holisticamente a posição da empresa no tempo e no contexto industrial.

4. Análise de Ciclos de Retroalimentação:

• Objetivo: identificar dinâmicas de reforço e equilíbrio no processo de transformação digital.
• Processo: mapear ciclos como “investimento em tecnologia -> eficiência -> lucros -> mais investimento” e “mudança rápida -> resistência -> desaceleração da mudança”.
• Resultado: compreender as dinâmicas que impulsionam ou impedem a transformação.

5. Diagramas de Arquétipos Sistêmicos:

• Objetivo: reconhecer padrões comuns que podem afetar a transformação digital.
• Processo: identificar arquétipos como “Limites ao Crescimento” (na adoção de novas tecnologias) ou “Transferência de Responsabilidade” (dependência excessiva de consultores externos).
• Resultado: antecipar desafios comuns e estratégias para superá-los.

6. Dinâmica de Sistemas:

• Objetivo: modelar o impacto de diferentes estratégias de transformação digital.
• Processo: criar um modelo simulando a adoção de novas tecnologias, considerando estoques, fluxos, loops de feedback e atrasos.
• Resultado: compreender quantitativamente os impactos de longo prazo de diferentes estratégias.

7. Análise de Cenários:

• Objetivo: prever possíveis futuros digitais para a indústria.
• Processo: desenvolver cenários baseados em incertezas críticas, como velocidade de adoção de IoT industrial e mudanças nas preferências dos clientes.
• Resultado: estratégias robustas que funcionam bem em múltiplos cenários.

8. Matriz de Impacto Cruzado:

• Objetivo: analisar as interações entre diferentes iniciativas de transformação digital.
• Processo: criar uma matriz avaliando o impacto de cada iniciativa (ex: implementação de IoT, manufatura aditiva, IA para otimização de processos) sobre as outras.
• Resultado: priorização de iniciativas com maior impacto positivo e sinergia.

9. Soft Systems Methodology (SSM):

• Objetivo: abordar aspectos “soft” da transformação, como cultura organizacional e resistência à mudança.
• Processo: criar modelos conceituais de “sistema de aprendizagem organizacional” ou “sistema de inovação contínua”, comparando-os com a realidade atual.
• Resultado: ações concretas para melhorar a capacidade da organização de se adaptar e inovar.

10. Teoria U:

• Objetivo: guiar a mudança cultural necessária para a transformação digital.
• Processo: aplicar as etapas da Teoria U (co-iniciar, co-sentir, presencing, co-criar, co-evoluir) para facilitar uma transformação profunda na mentalidade da organização.
• Resultado: transformação cultural que permite a adoção efetiva de novas tecnologias e modelos de negócio.

11. Análise de Redes Sociais:

• Objetivo: compreender os fluxos de informação e influência dentro da organização.
• Processo: mapear as redes informais de comunicação e colaboração, identificando influenciadores-chave e gargalos na difusão de novas ideias.
• Resultado: estratégias para acelerar a adoção de novas práticas aproveitando as redes informais existentes.

A aplicação integrada destas ferramentas permite uma abordagem verdadeiramente holística à transformação digital, cobrindo aspectos técnicos, estratégicos, culturais e organizacionais. Como resultado deste processo integrativo abrangente, a empresa de manufatura poderia:

• Desenvolver uma plataforma de IoT industrial para monitoramento e manutenção preditiva.
• Criar uma nova unidade de negócios focada em serviços digitais.
• Implementar manufatura aditiva para produção sob demanda.
• Estabelecer um ecossistema de inovação com startups e universidades.
• Redesenhar processos internos para maior agilidade e colaboração.
• Implementar um programa de desenvolvimento de liderança focado em competências digitais.
• Criar uma “fábrica do futuro” como laboratório de inovação e centro de treinamento.

Esta abordagem integrativa e multifacetada aumenta significativamente as chances de uma transformação digital bem-sucedida e sustentável, posicionando a empresa como líder em sua indústria no novo contexto digital.

Desafios e Limitações do Pensamento Sistêmico

Apesar de seus numerosos benefícios, o pensamento sistêmico apresenta desafios e limitações significativos que precisam ser considerados para sua implementação eficaz. Compreender essas complexidades é essencial para superar as barreiras comuns e maximizar o potencial desta abordagem.

Complexidade e Tempo de Implementação

A principal dificuldade do pensamento sistêmico reside em sua complexidade inerente. Analisar um sistema em todos os seus níveis e entender as interações entre seus componentes demanda tempo e esforço significativos. Sterman (2000) argumenta que a complexidade dinâmica dos sistemas, caracterizada por atrasos, não-linearidades e loops de feedback, torna a compreensão e gestão dos sistemas um desafio considerável. Isso é especialmente verdadeiro em organizações grandes e diversificadas, onde os sistemas são altamente complexos e dinâmicos.

Um estudo de caso conduzido por Lyneis & Ford (2007) sobre a implementação de pensamento sistêmico em projetos de desenvolvimento de software demonstrou que, embora a abordagem tenha melhorado significativamente os resultados do projeto, o processo de implementação levou mais de um ano e exigiu um compromisso substancial de recursos.

Resistência Organizacional

A resistência à mudança é outro obstáculo significativo na implementação do pensamento sistêmico. Senge et al. (1999) identificaram que as organizações frequentemente operam com base em estruturas mentais e processos estabelecidos, e a introdução de novas abordagens pode encontrar resistência significativa por parte dos funcionários e líderes.

Burnes (2005) analisou a implementação de mudanças sistêmicas em uma grande empresa de manufatura e descobriu que a resistência dos gerentes de nível médio, que temiam perder poder e autonomia, foi um dos principais obstáculos para o sucesso da iniciativa.

Dificuldades de Mensuração

Meadows (2008) aponta que um dos desafios do pensamento sistêmico é a dificuldade de medir e quantificar certos aspectos dos sistemas complexos. Isso pode tornar difícil para as organizações justificar investimentos em abordagens sistêmicas, especialmente em culturas corporativas focadas em métricas de curto prazo.

Superando Barreiras

Superar todos os desafios que elencamos envolve a criação de uma cultura organizacional que valorize a aprendizagem contínua e a inovação. Senge (2006) enfatiza o papel essencial da liderança em promover uma visão sistêmica, facilitando a colaboração entre departamentos e incentivando a experimentação.

Estas são estratégias úteis para superar as barreiras ao Pensamento Sistêmico:

• Educação e Treinamento: Schön (1983) argumenta que o desenvolvimento de “profissionais reflexivos” é essencial para a implementação bem-sucedida do pensamento sistêmico. Investir em programas de capacitação pode desenvolver habilidades de pensamento sistêmico entre os funcionários.
• Comunicação Transparente: Kotter (1996) destaca a importância de uma comunicação clara e consistente sobre os benefícios e objetivos da abordagem sistêmica para superar a resistência à mudança.
• Pilotagem de Projetos: Ackoff (1999) sugere a implementação de projetos-piloto para demonstrar o valor do pensamento sistêmico antes de expandir a abordagem para toda a organização.
• Abordagem Iterativa: Gharajedaghi (2011) propõe uma abordagem iterativa para a implementação do pensamento sistêmico, permitindo que as organizações aprendam e se adaptem ao longo do tempo.

Ao reconhecer e abordar proativamente esses desafios, as organizações podem aumentar significativamente suas chances de implementar com sucesso o pensamento sistêmico e colher seus benefícios a longo prazo.

Interdisciplinaridade e Pensamento Sistêmico

A natureza interdisciplinar do pensamento sistêmico é uma de suas maiores forças, permitindo uma abordagem holística para a resolução de problemas complexos. Esta seção explora como o pensamento sistêmico se integra e se beneficia de outras disciplinas e metodologias.

Integração com Ciências da Complexidade

O pensamento sistêmico tem raízes profundas nas ciências da complexidade. Mitchell (2009) argumenta que a compreensão de sistemas complexos adaptativos fornece percepções importantes para o pensamento sistêmico aplicado à inovação e gestão organizacional.

A aplicação de princípios de auto-organização e emergência, derivados das ciências da complexidade, tem sido fundamental para o desenvolvimento de estruturas organizacionais ágeis e adaptativas em empresas de tecnologia como Spotify e Netflix (BROSSEAU et al., 2019).

Conexões com o Design Thinking

Brown (2008) descreve o Design Thinking como uma abordagem centrada no usuário que se alinha bem com o pensamento sistêmico. Ambos enfatizam a compreensão profunda do contexto e das necessidades dos usuários, bem como a prototipagem e a iteração de soluções.

A IDEO, renomada empresa de design, combina princípios de Design Thinking com abordagens sistêmicas para criar soluções inovadoras. Seu projeto de redesenho do sistema de saúde da Kaiser Permanente resultou em melhorias significativas na experiência do paciente e na eficiência operacional (BROWN & KATZ, 2011).

Integração com Lean Startup

A metodologia Lean Startup, popularizada por Ries (2011), foca na criação rápida e eficiente de produtos por meio de ciclos de construção, medição e aprendizagem. Quando combinada com o pensamento sistêmico, essa abordagem pode garantir que as soluções inovadoras sejam não apenas rápidas e econômicas, mas também sustentáveis e bem integradas aos sistemas maiores.

A Zappos, empresa de e-commerce, utilizou princípios do Lean Startup em conjunto com uma visão sistêmica para desenvolver seu modelo de negócios inovador centrado no cliente. Isso resultou em uma abordagem holística para o serviço ao cliente que transformou a indústria de varejo online (HSIEH, 2010).

Sinergia com Ecologia Industrial

A ecologia industrial, um campo que aplica princípios ecológicos aos sistemas industriais, compartilha muitas semelhanças com o pensamento sistêmico. Graedel e Allenby (2010) argumentam que a integração dessas abordagens pode levar a inovações significativas em sustentabilidade e eficiência de recursos.

O Parque Eco-industrial de Kalundborg, na Dinamarca, é um exemplo de como o pensamento sistêmico e a ecologia industrial podem ser combinados para criar um sistema industrial simbiótico, onde os resíduos de uma empresa se tornam recursos para outra (CHERTOW, 2000).

Contribuições da Cibernética

A cibernética, que estuda sistemas de controle e comunicação, tem contribuições significativas para o pensamento sistêmico. Wiener (1948) estabeleceu os fundamentos da cibernética, que têm sido aplicados ao pensamento sistêmico para entender mecanismos de feedback e auto-regulação em sistemas complexos.

A aplicação de princípios cibernéticos ao pensamento sistêmico tem sido fundamental no desenvolvimento de sistemas de controle adaptativos em indústrias como a automobilística e aeroespacial (ASHBY, 1956).

Integração com Ciência de Dados e IA

A era do big data e da inteligência artificial (IA) oferece novas oportunidades para o pensamento sistêmico. Davenport (2014) argumenta que a análise de dados em larga escala pode revelar padrões e interconexões em sistemas complexos que antes eram invisíveis.

O Google utiliza uma combinação de IA, ciência de dados e pensamento sistêmico para otimizar seus centros de dados, resultando em uma redução significativa no consumo de energia e melhoria na eficiência operacional (GAO & FREEH, 2022).

A integração do pensamento sistêmico com estas e outras disciplinas não apenas enriquece a abordagem, mas também amplia sua aplicabilidade e eficácia na resolução de problemas complexos e na promoção da inovação. Esta interdisciplinaridade permite que as organizações abordem desafios de maneira mais holística e criativa, levando a soluções mais robustas e sustentáveis.

Métricas e Avaliação de Sucesso

Medir e avaliar o sucesso das iniciativas de pensamento sistêmico é fundamental para garantir que os objetivos estratégicos sejam alcançados. A utilização de métricas adequadas ajuda as organizações a monitorar o progresso, ajustar estratégias e demonstrar o valor do pensamento sistêmico (Cabrera & Cabrera, 2015).

KPIs para Inovação Sistêmica

Indicadores Chave de Desempenho (KPIs) são essenciais para avaliar a eficácia das abordagens sistêmicas. Meadows (1998) argumenta que a escolha de indicadores pode ter um impacto profundo no comportamento de um sistema. Alguns KPIs relevantes incluem:

• Taxa de Inovação: percentual de novos produtos ou serviços lançados em um período.
• Tempo de Ciclo de Inovação: tempo desde a concepção até o lançamento de uma inovação.
• Retorno sobre Inovação (ROI): lucro gerado pelas inovações em comparação ao investimento realizado.

A 3M, conhecida por sua cultura de inovação, utiliza o “New Product Vitality Index” (NPVI), que mede a porcentagem de receita proveniente de produtos lançados nos últimos cinco anos. Este KPI incentiva a inovação contínua e a renovação do portfólio de produtos (GUNTHER, 2013).

Métricas de Resiliência e Adaptabilidade

Walker et al. (2004) propõem que a resiliência e a adaptabilidade são características cruciais de sistemas bem-sucedidos. Métricas relevantes podem incluir:

• Tempo de Recuperação: velocidade com que o sistema se recupera após uma perturbação.
• Diversidade de Respostas: variedade de soluções que o sistema pode gerar para novos desafios.
• Redundância Funcional: grau em que elementos do sistema podem compensar a falha de outros.

A Toyota utiliza o conceito de “Jidoka” em sua produção, que permite que qualquer trabalhador pare a linha de produção ao detectar um problema. Esta abordagem aumenta a resiliência do sistema de produção e é medida através de métricas como “tempo de parada não planejada” e “taxa de defeitos” (LIKER, 2004).

Avaliação de Impacto de Longo Prazo

Avaliar o impacto de longo prazo é fundamental para entender a sustentabilidade das inovações sistêmicas. Senge et al. (2008) argumentam que isso envolve monitorar como as mudanças afetam não apenas a organização, mas também o ambiente mais amplo e as partes interessadas.

Métricas de impacto de longo prazo podem incluir:

• Sustentabilidade Ambiental: percentual de uso de recursos renováveis.
• Impacto Social: melhoria na qualidade de vida dos stakeholders.
• Desenvolvimento de Competências: aumento nas habilidades de pensamento sistêmico entre os funcionários.

A Unilever, através de seu “Plano de Vida Sustentável”, mede o impacto de longo prazo de suas iniciativas em áreas como saúde e bem-estar, redução do impacto ambiental e melhoria dos meios de subsistência. Isso inclui métricas como o número de pessoas alcançadas com programas de saúde e a redução de resíduos por consumidor (UNILEVER, 2020).

Balanced Scorecard para Pensamento Sistêmico

Kaplan e Norton (1996) desenvolveram o Balanced Scorecard como uma ferramenta para medir o desempenho organizacional de forma holística. Esta abordagem pode ser adaptada para avaliar iniciativas de pensamento sistêmico, considerando:

• Perspectiva Financeira: ROI de iniciativas sistêmicas, redução de custos devido à eficiência sistêmica.
• Perspectiva do Cliente: satisfação do cliente, taxa de retenção de clientes.
• Perspectiva de Processos Internos: eficiência operacional, taxa de inovação.
• Perspectiva de Aprendizado e Crescimento: desenvolvimento de competências em pensamento sistêmico, engajamento dos funcionários.

A Tata Group implementou um Balanced Scorecard modificado que inclui métricas de inovação e sustentabilidade, alinhadas com sua abordagem sistêmica para negócios (WITCHER & CHAU, 2010).

Desafios na Medição

Meadows (2008) alerta que a medição em sistemas complexos pode ser desafiadora devido a atrasos, não-linearidades e interações complexas. Sterman (2000) sugere que modelos de simulação podem ajudar a superar alguns desses desafios, permitindo a exploração de cenários e a compreensão de trade-offs de longo prazo.

A Ford utiliza modelos de simulação baseados em sistemas para avaliar o impacto de longo prazo de suas decisões de design de produtos e processos de manufatura, considerando fatores como eficiência energética, custos do ciclo de vida e impacto ambiental (FORD & STERMAN, 1998).

A avaliação eficaz do sucesso no pensamento sistêmico requer uma combinação de métricas tradicionais e inovadoras, abrangendo aspectos quantitativos e qualitativos. Ao adotar uma abordagem holística para medição e avaliação, as organizações podem não apenas demonstrar o valor do pensamento sistêmico, mas também orientar sua evolução contínua e impacto positivo de longo prazo.

Tendências Futuras no Pensamento Sistêmico

A evolução do pensamento sistêmico está sendo impulsionada por várias tendências emergentes, que prometem ampliar ainda mais sua aplicação e impacto.

Inteligência Artificial e Sistemas Complexos

A inteligência artificial (IA) está transformando a capacidade de analisar e gerir sistemas complexos. Ferramentas de IA podem processar grandes volumes de dados, identificar padrões e prever comportamentos, aprimorando a tomada de decisões baseada em pensamento sistêmico.

Sistemas de IA podem otimizar cadeias de suprimentos em tempo real, adaptando-se a mudanças na demanda e condições de mercado.

Sustentabilidade e Economia Circular

A sustentabilidade e a economia circular estão se tornando imperativos estratégicos. O pensamento sistêmico facilita a criação de modelos de negócios que valorizam a reutilização, reciclagem e redução de desperdícios, promovendo um crescimento sustentável.

Empresas como a Patagonia implementam práticas de economia circular, promovendo a reparação e reutilização de seus produtos para minimizar o impacto ambiental.

9 Conclusão

Ao longo deste artigo, exploramos o vasto e transformador mundo do pensamento sistêmico e sua aplicação crucial na inovação moderna. Partimos dos fundamentos teóricos, examinando conceitos-chave como hierarquia de sistemas, recursos e interações. Mergulhamos em uma gama abrangente de ferramentas, desde a modelagem funcional até a análise de cenários, que permitem a aplicação prática dessa abordagem. Investigamos a natureza interdisciplinar do pensamento sistêmico, sua integração com outras metodologias como Design Thinking e Lean Startup, e sua sinergia com tecnologias emergentes como a inteligência artificial. Abordamos os desafios de implementação e as estratégias para superá-los, bem como as tendências futuras que moldarão sua evolução.

As principais lições são essas:

1. O pensamento sistêmico é essencial para navegar na complexidade do mundo moderno e impulsionar a inovação sustentável.
2. A integração de múltiplas ferramentas e abordagens sistêmicas permite uma compreensão mais profunda e soluções mais eficazes.
3. A implementação bem-sucedida requer uma mudança cultural, treinamento contínuo e superação de resistências organizacionais.
4. Métricas adequadas e avaliação de impacto de longo prazo são cruciais para demonstrar o valor do pensamento sistêmico.
5. As tendências futuras, como IA e foco em sustentabilidade, ampliarão ainda mais o potencial desta abordagem.

O pensamento sistêmico não é apenas uma ferramenta, mas uma nova forma de ver e interagir com o mundo. Convidamos você a dar o primeiro passo nesta jornada transformadora. Comece incorporando princípios sistêmicos em seu próximo projeto de inovação. Invista no treinamento de sua equipe em técnicas de pensamento sistêmico. Experimente uma das ferramentas discutidas neste artigo para abordar um desafio complexo em sua organização. A mudança começa com uma nova perspectiva – adote o pensamento sistêmico e desbloqueie o potencial de inovação sustentável em sua organização. O futuro pertence àqueles que podem ver e agir sobre o todo interconectado. Seja um desses líderes visionários.

Para Saber Mais

Para aprofundar seu conhecimento sobre o pensamento sistêmico, recomendamos os seguintes livros:

• Pensando em sistemas: Como o pensamento sistêmico pode ajudar a resolver os grandes problemas globais, de D. H. Meadows, é uma obra fundamental que introduz os conceitos do pensamento sistêmico de forma acessível. Meadows apresenta ferramentas práticas para compreender e influenciar sistemas complexos, desde ecossistemas até economias.
• A quinta disciplina: Arte e prática da organização que aprende, de P. M. Senge, é um clássico da gestão organizacional que introduz o conceito de “organizações de aprendizagem”. Senge explora como o pensamento sistêmico, junto com outras quatro disciplinas, pode transformar organizações em entidades mais adaptativas e inovadoras, capazes de prosperar em ambientes de mudança constante.
• A Visão Sistêmica da Vida: uma Concepção Unificada e Suas Implicações Filosóficas, Políticas, Sociais e Econômicas, por F. Capra e P. L. Luisi, oferece uma perspectiva abrangente sobre como o pensamento sistêmico pode ser aplicado além dos negócios. Os autores exploram como esta abordagem pode revolucionar nossa compreensão da vida, da sociedade e do universo, propondo um novo paradigma para enfrentar os desafios globais do século XXI.
• Encontrar uma Ideia, de G. Altschuller, aborda a TRIZ de forma completa. Também traz muita informação sobre o Desenvolvimento da Personalidade Criativa (DPC) e a Teoria do Desenvolvimento da Personalidade Criativa (TPDC).
• General System Theory: Foundations, Development, Applications, de L. von Bertalanffy é uma obra fundamental para compreender a Teoria Geral dos Sistemas, que influenciou profundamente o pensamento sobre sistemas inovação e organizações.

Referências

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TGT