Complexidade não é pensamento sistêmico*

RESUMO

Este trabalho chama a atenção para dois equívocos frequentes na literatura sobre pensamento complexo. Primeiro, complexidade não é pensamento sistêmico; segundo, “modelos mentais” não são modos de pensar, como muitas vezes se pensa e se escreve com certa frequência. As diferenças mais importantes são apontadas e analisadas.

Palavras-chave: complexidade, pensamento sistêmico, “modelos mentais”.

ABSTRACT

This paper draws attention to two common misconceptions in the literature on complex thinking. First, complexity is not systems thinking; and second, “mental models” are not ways of thinking, as some people think and write with a certain frequency. The most important differences are identified and analyzed.

Keywords: complexity, systems thinking, “mental models”.

Duas noções devem ser retidas por todos os que estudam a complexidade: 1. Complexidade não é pensamento sistêmico. 2. Modos de pensar não são “modelos mentais”. Em seu livro 50 key thinkers (50 pensadores chave), John Lechte (1994) faz uma observação importante: os teóricos de sistemas estão convencidos de que os seres humanos fazem parte de um sistema homogêneo e estável, que pode ser conhecido por meio de teorias. Portanto, formam um conjunto previsível que pode ser controlado pelo conhecimento. E, mesmo que o conhecimento perfeito ainda não exista – continua Lechte –, para esses teóricos a equação “quanto maior o conhecimento maior o poder sobre o sistema” é incontestável.

Nesta última frase a relação entre o pensamento sistêmico e a necessidade de controle é evidente. Escolhi-a para destacar uma das principais diferenças entre os pensamentos sistêmico e complexo. No primeiro busca-se o controle, mesmo ao custo de tentar (em vão) fazer de contas que a incerteza não existe. No segundo, reconhece-se a incerteza e procura-se conviver com ela. Outros dois pontos importantes e sobre os quais vale a pena insistir é que, dada a sua pretensão de controle, no pensamento sistêmico o observador/gestor imagina (também em vão) que é possível permanecer fora do sistema para melhor controlá-lo. No pensamento complexo o observador se vê como parte integrante do sistema.

A importância do reconhecimento da incerteza tem se tornado cada vez mais clara nos últimos tempos. Ralph Stacey, por exemplo, chama as ciências da complexidade também de ciências da incerteza (Stacey, 2012). E com isso dá um passo fundamental, que conduz a insights importantes para o esclarecimento de quem ainda confunde complexidade com pensamento sistêmico. Não são poucos, e esse rol inclui pessoas que escrevem e dão cursos sobre a complexidade nos meios acadêmicos. Os insights de Stacey têm ajudado a entender o que no fundo significam as propostas das teoria da complexidade, o que pode ser resumido em dois pontos principais: 1. A aceitação da incerteza como parte irremovível da condição e das atividades humanas o que, claro, inclui todos os seres vivos. 2. A necessidade de desenvolver novos modos de pensar.

Aceitar a incerteza é antes de mais nada uma atitude realista. Tentar reduzir nossas interações com o mundo e as percepções daí resultantes a “modelos mentais” é uma forma de reducionismo. A expressão “modelos mentais” e o reducionismo que ela implica hoje estão superados e nada têm a ver com a teoria da complexidade e o pensamento complexo. Ao aceitar a incerteza, a teoria da complexidade propõe formas de pensamento não modeladoras, não padronizadoras, coerentes com a noção de que não é possível construir modelos representativos do todo de uma realidade múltipla, diversificada e em constante mudança. Ainda assim é preciso dizer que a modelagem sistêmica é um recurso útil, mas deve se restringir ao entendimento de processos mecânicos, sequenciais e restritos – nada além disso. Tentar aplicá-la à psicologia humana, por exemplo, é uma atitude manipuladora e danosa.

Com ou sem o auxílio de softwares e dos chamados “arquétipos” do pensamento sistêmico, a modelagem sistêmica tenta negar a incerteza e artificializa o mundo real. Por isso, como dito há pouco, ela deve se restringir a representações mecanicistas e temporárias da realidade. Nessa mesma linha, a expressão “modelos mentais” é também inadequada quando aplicada aos sistemas complexos adaptativos – aos seres humanos e suas organizações, por exemplo. Adotá-la implica a pretensão de padronizar e cercear a liberdade, a diversidade e a produção de diferenças. O pensamento sistêmico até chegou a reconhecer a ambiguidade inerente aos sistemas/processos humanos, mas isso não o livrou de permanecer atrelado à ilusão de controle.

Por essas razões, a expressão “modelo mental” não deve mais ser usada no contexto da teoria da complexidade e suas aplicações. Desde o meu livro mais recente eu próprio já havia adotado essa posição, que agora reforço (Mariotti, 2010). Há estudos sobre a cognição humana nos quais a expressão “modelo” (no sentido de mapa ou maquete), oriunda da ciência cognitiva, propõe a metáfora do cérebro como um computador. Tal noção se baseia no representacionismo e pode ser assim resumida: o cérebro é um computador, cujo software “processa” as percepções que a ele chegam por meio dos órgãos dos sentidos. O resultado desse “processamento” é a formação de representações mentais do mundo percebido. Essa proposta pode ser identificada no pensamento sistêmico, e tem gerado a suposição de que os mapas (os modelos e “arquétipos”) são uma representação fiel do território (o mundo real). É uma conjetura reducionista, o que aliás explica a aceitação pronta e disseminada dos modelos sistêmicos, em especial os computacionais.

Em não poucos casos o objetivo da modelagem sistêmica – tentar excluir/negar a incerteza – vem ao encontro dos anseios de muitas pessoas por certezas, mesmo quando sabem que estas não existem no mundo real. É por isso que elas tendem a atribuir aos modelos muito mais do que eles podem proporcionar. Essa foi uma das críticas feitas, já na década de 1960, ao antropólogo Claude Lévi-Strauss, um dos nomes ilustres do estruturalismo: pretender apresentar os modelos matemáticos como mais reais do que a própria realidade. Os modelos não são o mundo real ou, para repetir uma expressão que já se tornou lugar comum, o mapa não é o território: é apenas uma representação deste, sem dúvida útil mas nem por isso menos limitada. Na condição de representação, os mapas/modelos são estáticos e restritos, por maior que seja o nosso desejo de  considerá-los “exatos” ou “perfeitos”.

O mundo não é exato nem inexato, não é perfeito nem imperfeito: essas são atribuições que lhe são dadas pelos humanos. O mundo é um sistema múltiplo, diversificado e em incessante mudança. Dado que os seres humanos também são sistemas mutantes, a mente pode ser definida como “o cérebro em funcionamento”, para usar a feliz expressão de Francisco Varela. Ela não contém mapas nem registros estáticos: é um fluxo experiencial, por meio do qual interagimos com a realidade.

Os sistemas complexos incluem as seguintes dimensões: 1. Auto-organização: emergência de comportamentos adaptativos no sistema/processo, em resposta a mudanças do ambiente. 2. Identidade: características que os identificam e se mantêm, mesmo quando eles evoluem e se modificam. 3. Homeostase: a maneira como mantêm sua relativa estabilidade interna. 4. Permeabilidade:  como interagem com o seu ambiente.

Essas dimensões não são estáticas: estão longe do equilíbrio e por isso não podem ser “capturadas” por modelos ou “arquétipos”, por mais sofisticados ou computadorizados que sejam. Nessa linha de raciocínio (e sempre no contexto da teoria da complexidade), a palavra “sistema” deve ser substituída por “processo”, como propõem Stacey e colaboradores. (Stacey et al 2006). Nesse caso, a expressão “sistemas complexos adaptativos’ deveria ser substituída por “processos complexos responsivos”. Concordo em princípio. No entanto, dada a ampla disseminação da palavra “sistema”, sugiro que a designação proposta por Stacey seja incorporada aos poucos, para evitar confusões e mal entendidos.

A questão das “ferramentas que dão resultados concretos” é outra evidência de nossa dificuldade de lidar com o intangível. Daí a confiança nas modelagens sistêmicas. Quando se tornam super-simplificações, elas criam problemas até maiores do que aqueles que se propõe a solucionar. É o que acontece com a insistência em continuar a aplicar os modos linear e sistêmico de pensar a problemas complexos. Chamo esse fenômeno de super-simplificação. Ele  deu origem a muitas outras atitudes equivocadas, entre as quais a persistência em continuar a explorar os recursos naturais da Terra com base em modelos e procedimentos que têm se revelado destrutivos.

Insistir na modelagem obscurece a visão periférica, o que é um obstáculo ao pensamento estratégico. Apesar de ser mais abrangente do que o uso de sequências lineares, a modelagem sistêmica não deixa de ser mecanicista, pois a incerteza do mundo real não pode ser “capturada” nem “congelada” em seus “arquétipos”. A visão e a compreensão da periferia – o big picture – requer métodos adequados a realidades mais amplas. Os sistemas complexos não podem ser controlados, mas podem ser influenciados, e exercer essa influência é um dos papéis do pensamento complexo.

Vários autores têm repetido que a descrição e explicação dos sistemas complexos não é suficiente para compreendê-los. Tentar desconstruí-los implica a sua destruição, pois em tais sistemas o todo é maior do que a soma das partes. Qualquer tentativa de desconstrução/fragmentação de um sistema é redutora/simplificadora, implica a supressão da incerteza a ele inerente e, portanto, a eliminação de sua complexidade.  É o que acontece com os já mencionados “arquétipos do pensamento sistêmico”, que reduzem a ontologia (a dimensão existência) dos sistemas/processos ao seu conhecimento. O conhecimento que se supõe ser objetivo assim adquirido impõe representações que na verdade são o que observador imagina, não o resultado de sua interação real com os sistemas/processos. Nesse caso tal interação seria impossível, pois para a construção de um modelo o observador precisa imaginar-se fora do sistema e, assim, capaz de “controlá-lo”. Essa postura é própria da ilusão de controle, e leva a suposições que insistem em afirmar-se “práticas”, “realistas” e “pragmáticas”, quando na verdade são o oposto de tudo isso.

É dessa forma que o universo da gestão tem pensado o mundo ao menos desde a década de 1950: tentar reduzi-lo aos modelos do pensamento sistêmico. A recusa a pensar de outras maneiras tem resultado em sucessivos fracassos de planos e estratégias – o contrário do que espera a ortodoxia das ciências da gestão. Com efeito, o número de escolas de negócio que ainda ensinam pensamento sistêmico (muitas delas na suposição de que por esse meio capacitam os alunos a lidar com a complexidade) é muito grande. Isso acontece nos EUA e, por extensão, em  países que lhes são ligados, o que inclui o Brasil.

A adoção do pensamento sistêmico veio do empirismo inglês dos séculos 17 e 18, depois estendido aos EUA, onde contribuiu para a geração de anti-intelectualismo que ainda hoje perdura. Essa postura deu origem a diversas manifestações de desvalorização da filosofia. Mas a recusa a pensar sempre tem um preço. Nos dias atuais estamos a pagá-lo em muitas áreas e de muitos modos, o que inclui a dificuldade de perceber que situações como o aquecimento global não podem ser entendidas nem trabalhadas de modo adequado por meio de modelos sistêmicos. É o que tem acontecido, ano após ano – mas ainda não é o bastante para convencer a maioria de que a insistência em não mudar de modo de pensar tem levado e levará a resultados indesejáveis, queiramos ou não.

Enquanto isso não acontece, os planos e projetos teimam em não dar certo. Sabemos que é necessário e razoável elaborá-los, mas ao mesmo tempo insistimos em nos auto-enganar com a ideia de que se forem bem feitos tudo correrá bem, não haverá erros e as expectativas serão cumpridas. Ou seja, os planos se cumprirão porque esse é o nosso desejo. No momento em que se deixa de incluir a dimensão humana em um determinado contexto e se põe em seu lugar um excesso de números, modelos matemáticos ou coisas semelhantes, afastamo-nos da complexidade do mundo. Já em sua época, Kant, Hegel e Fichte advertiam sobre o quão equivocados estavam os que supunham que as ciências naturais eram uma expressão fiel do mundo real.

Referências

LECHTE, John (1994). 50 key thinkers. Nova York: Routledge.

STACEY Ralph (2012). __________.Tools and techniques of leadership and management: meeting the challenge of complexity. Londres & Nova York: Routledge.

MARIOTTI, Humberto (2010). Pensando diferente: para lidar com a complexidade, a incerteza e a ilusão. São Paulo: Atlas.

*Este texto faz parte do livro Complexidade e sustentabilidade: o que se pode e o que não se pode fazer, do Autor, que estará nas livrarias em meados de 2013, pela Editora Atlas (SP).

*HUMBERTO MARIOTTI. Co-fundador do Centro de Estudos para o Estudo da Gestão da Complexidade, na BSP – Business School São Paulo. Professor da disciplina Gestão da Complexidade na BSP.

E-mail:  humberto.mariotti@bsp.edu.br

Website: www.humbertomariotti.com.br

Tags , ,