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Pensamento crítico em ações e decisões 16/10 - 16h às 18h

Formato Online

Planos e análise de risco 18/10 - 16h às 18h

Formato Online

Zelo e Autorresponsabilidade 23/10 - 16h às 18h
Formato Online

Navegando no mundo dinâmico 25/10 - 14h às 18h
Formato Presencial

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Atitude no centro 30/10 - 16h às 18h

Formato Online

Ferramentas como meio de excelência 1/11 - 16h às 18h

Formato Online

Execução como modus operandi 6/11 - 16h às 18h

Formato Online

Medir para evoluir 8/11 - 10h às 14h

Formato Presencial

Check-out e processamento 8/11 - 16h às 18h

Formato Presencial

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Conhecimento de si 30/8 - 16h às 18h

Formato Online

Comunicação empática 4/9 - 16h às 18h
Formato Online

Relações de confiança 6/9 - 16h às 18h
Formato Online

Colaboração como meta 11/9 - 14h às 18h
Formato Presencial

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https://www.canva.com/design/DAFs-JoeaGk/Sm3R33_d37WbHLHu8vQVRg/edit?utm_content=DAFs-JoeaGk&utm_campaign=designshare&utm_medium=link2&utm_source=sharebutton

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Material da aula 11/09 | Aula #4 - Colaboração como meta

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Material da aula 11/09 | Aula #4 - Colaboração como meta

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Leitura indicada para o encontro do dia 6/9 - Relações de Confiança

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Leitura indicada para o encontro do dia 6/9 - Relações de Confiança

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Como quebrar velhos hábitos de Gestão - Elizabeth Lyle 

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Como quebrar velhos hábitos de Gestão - Elizabeth Lyle 

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É possível ativar as legendas no youtube clicando no botão 'engrenagem' e escolhendo Português- Brasil

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How to break bad management habits before they reach the next generation of leaders | Elizabeth Lyle

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How to build your creative confidence - 6/9

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How to build your creative confidence - 6/9

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Is your school or workplace divided between the “creatives” versus the practical people? Yet surely, David Kelley suggests, creativity is not the domain of only a chosen few. Telling stories from his legendary design career and his own life, he offers ways to build the confidence to create. (From The Design Studio session at TED2012, guest-curated by Chee Pearlman and David Rockwell.)

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Ken Robinson: Como escapar da educação do vale da morte - 6/9

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Ken Robinson: Como escapar da educação do vale da morte - 6/9

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Sir Ken Robinson: Ken Robinson: Como escapar da educação do vale da morte | TED Talk

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Sir Ken Robinson sublinha 3 princípios cruciais para que a mente humana floresça -- e como a atual cultura da educação trabalha contra isso. Em uma conversa engraçada e incitante, ele nos conta como sair do vale da morte educacional que enfrentamos agora, e como nutrir nossas gerações mais jovens co…

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Vídeo de empatia de forma indireta - sugerido pelo Adri

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Vídeo de empatia de forma indireta - sugerido pelo Adri

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Fantástico 09/08/2020 - Pai de terrorista e pai de vítima do Bataclan lançam livro

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Material da aula 04/09 | Aula #2 - Comunicação Empática

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Material da aula 04/09 | Aula #2 - Comunicação Empática

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Material da aula 30/08 | Aula #1 - Conhecimento de Si

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Material da aula 30/08 | Aula #1 - Conhecimento de Si

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Encontros presenciais:
Tv. São José, 455 - Navegantes, Porto Alegre - RS, 90240-200
Encontro 11/09 - Sala LMI3 (segundo andar)

Encontros Online:
CNEX - Leader One

Hora: 16h à 18h

https://us06web.zoom.us/j/82837081691

ID da reunião: 828 3708 1691

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Material da aula #1 - 16/10 - Pensamento crítico em ações e decisões

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Material da aula #1 - 16/10 - Pensamento crítico em ações e decisões

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CNEX - Leader One - Pilar Visão Sistêmica - Pensamento crítico em ações e decisões - Marcelo Quinan

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O papel dos dados na liderança 2/10 - 16h às 18h

Formato Online

Tecnologia como ferramenta 4/10 - 16h às 18h

Formato Online

Agilidade de pensamento 9/10 - 16h às 18h
Formato Online

Novos horizontes 11/10 - 14h às 18h
Formato Presencial

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Check out & Processamento 8/11- 16h às 18h
Formato Presencial

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Material da aula 2/10 | Aula #1 - O papel dos dados na liderança

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Material da aula 2/10 | Aula #1 - O papel dos dados na liderança

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Leader One - O papel dos dados na liderança_02102023

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Triângulo do Drama vs. Paradigma da Presença

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Triângulo do Drama vs. Paradigma da Presença

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Triângulo do Drama X Paradigma da presença

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Exploração do conhecimento 13/9 - 16h às 18h

Formato Online

Aprender falhando 18/9 - 16h às 18h

Formato Online

Compreensão do mundo 25/9 - 16h às 18h
Formato Online

Protagonismo e ação 27/9 - 14h às 18h
Formato Presencial

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Material Aula #01_13_09 - Exploração do Conhecimento

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Material Aula #01_13_09 - Exploração do Conhecimento

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Five years ago, several executives at McKinsey & Company, America's largest and most prestigious management-consulting firm, launched what they called the War for Talent. Thousands of questionnaires were sent to managers across the country. Eighteen companies were singled out for special attention, and the consultants spent up to three days at each firm, interviewing everyone from the C.E.O. down to the human-resources staff. McKinsey wanted to document how the top-performing companies in America differed from other firms in the way they handle matters like hiring and promotion. But, as the consultants sifted through the piles of reports and questionnaires and interview transcripts, they grew convinced that the difference between winners and losers was more profound than they had realized. "We looked at one another and suddenly the light bulb blinked on," the three consultants who headed the project-Ed Michaels, Helen Handfield-Jones, and Beth Axelrod-write in their new book, also called "The War for Talent." The very best companies, they concluded, had leaders who were obsessed with the talent issue. They recruited ceaselessly, finding and hiring as many top performers as possible. They singled out and segregated their stars, rewarding them disproportionately, and pushing them into ever more senior positions. "Bet on the natural athletes, the ones with the strongest intrinsic skills," the authors approvingly quote one senior General Electric executive as saying. "Don't be afraid to promote stars without specifically relevant experience, seemingly over their heads." Success in the modern economy, according to Michaels, Handfield-Jones, and Axelrod, requires "the talent mind-set": the "deep-seated belief that having better talent at all levels is how you outperform your competitors."

This "talent mind-set" is the new orthodoxy of American management. It is the intellectual justification for why such a high premium is placed on degrees from first-tier business schools, and why the compensation packages for top executives have become so lavish. In the modern corporation, the system is considered only as strong as its stars, and, in the past few years, this message has been preached by consultants and management gurus all over the world. None, however, have spread the word quite so ardently as McKinsey, and, of all its clients, one firm took the talent mind-set closest to heart. It was a company where McKinsey conducted twenty separate projects, where McKinsey's billings topped ten million dollars a year, where a McKinsey director regularly attended board meetings, and where the C.E.O. himself was a former McKinsey partner. The company, of course, was Enron.

The Enron scandal is now almost a year old. The reputations of Jeffrey Skilling and Kenneth Lay, the company's two top executives, have been destroyed. Arthur Andersen, Enron's auditor, has been driven out of business, and now investigators have turned their attention to Enron's investment bankers. The one Enron partner that has escaped largely unscathed is McKinsey, which is odd, given that it essentially created the blueprint for the Enron culture. Enron was the ultimate "talent" company. When Skilling started the corporate division known as Enron Capital and Trade, in 1990, he "decided to bring in a steady stream of the very best college and M.B.A. graduates he could find to stock the company with talent," Michaels, Handfield-Jones, and Axelrod tell us. During the nineties, Enron was bringing in two hundred and fifty newly minted M.B.A.s a year. "We had these things called Super Saturdays," one former Enron manager recalls. "I'd interview some of these guys who were fresh out of Harvard, and these kids could blow me out of the water. They knew things I'd never heard of." Once at Enron, the top performers were rewarded inordinately, and promoted without regard for seniority or experience. Enron was a star system. "The only thing that differentiates Enron from our competitors is our people, our talent," Lay, Enron's former chairman and C.E.O., told the McKinsey consultants when they came to the company's headquarters, in Houston. Or, as another senior Enron executive put it to Richard Foster, a McKinsey partner who celebrated Enron in his 2001 book, "Creative Destruction," "We hire very smart people and we pay them more than they think they are worth."

The management of Enron, in other words, did exactly what the consultants at McKinsey said that companies ought to do in order to succeed in the modern economy. It hired and rewarded the very best and the very brightest-and it is now in bankruptcy. The reasons for its collapse are complex, needless to say. But what if Enron failed not in spite of its talent mind-set but because of it? What if smart people are overrated?

At the heart of the McKinsey vision is a process that the War for Talent advocates refer to as "differentiation and affirmation." Employers, they argue, need to sit down once or twice a year and hold a "candid, probing, no-holds-barred debate about each individual," sorting employees into A, B, and C groups. The A's must be challenged and disproportionately rewarded. The B's need to be encouraged and affirmed. The C's need to shape up or be shipped out. Enron followed this advice almost to the letter, setting up internal Performance Review Committees. The members got together twice a year, and graded each person in their section on ten separate criteria, using a scale of one to five. The process was called "rank and yank." Those graded at the top of their unit received bonuses two-thirds higher than those in the next thirty per cent; those who ranked at the bottom received no bonuses and no extra stock options-and in some cases were pushed out.

How should that ranking be done? Unfortunately, the McKinsey consultants spend very little time discussing the matter. One possibility is simply to hire and reward the smartest people. But the link between, say, I.Q. and job performance is distinctly underwhelming. On a scale where 0.1 or below means virtually no correlation and 0.7 or above implies a strong correlation (your height, for example, has a 0.7 correlation with your parents' height), the correlation between I.Q. and occupational success is between 0.2 and 0.3. "What I.Q. doesn't pick up is effectiveness at common-sense sorts of things, especially working with people," Richard Wagner, a psychologist at Florida State University, says. "In terms of how we evaluate schooling, everything is about working by yourself. If you work with someone else, it's called cheating. Once you get out in the real world, everything you do involves working with other people."

Wagner and Robert Sternberg, a psychologist at Yale University, have developed tests of this practical component, which they call "tacit knowledge." Tacit knowledge involves things like knowing how to manage yourself and others, and how to navigate complicated social situations. Here is a question from one of their tests:

You have just been promoted to head of an important department in your organization. The previous head has been transferred to an equivalent position in a less important department. Your understanding of the reason for the move is that the performance of the department as a whole has been mediocre. There have not been any glaring deficiencies, just a perception of the department as so-so rather than very good. Your charge is to shape up the department. Results are expected quickly. Rate the quality of the following strategies for succeeding at your new position.

a) Always delegate to the most junior person who can be trusted with the task.

b) Give your superiors frequent progress reports.

c) Announce a major reorganization of the department that includes getting rid of whomever you believe to be "dead wood."

d) Concentrate more on your people than on the tasks to be done.

e) Make people feel completely responsible for their work.

Wagner finds that how well people do on a test like this predicts how well they will do in the workplace: good managers pick (b) and (e); bad managers tend to pick (c). Yet there's no clear connection between such tacit knowledge and other forms of knowledge and experience. The process of assessing ability in the workplace is a lot messier than it appears.

An employer really wants to assess not potential but performance. Yet that's just as tricky. In "The War for Talent," the authors talk about how the Royal Air Force used the A, B, and C ranking system for its pilots during the Battle of Britain. But ranking fighter pilots-for whom there are a limited and relatively objective set of performance criteria (enemy kills, for example, and the ability to get their formations safely home)-is a lot easier than assessing how the manager of a new unit is doing at, say, marketing or business development. And whom do you ask to rate the manager's performance? Studies show that there is very little correlation between how someone's peers rate him and how his boss rates him. The only rigorous way to assess performance, according to human-resources specialists, is to use criteria that are as specific as possible. Managers are supposed to take detailed notes on their employees throughout the year, in order to remove subjective personal reactions from the process of assessment. You can grade someone's performance only if you know their performance. And, in the freewheeling culture of Enron, this was all but impossible. People deemed "talented" were constantly being pushed into new jobs and given new challenges. Annual turnover from promotions was close to twenty per cent. Lynda Clemmons, the so-called "weather babe" who started Enron's weather derivatives business, jumped, in seven quick years, from trader to associate to manager to director and, finally, to head of her own business unit. How do you evaluate someone's performance in a system where no one is in a job long enough to allow such evaluation?

The answer is that you end up doing performance evaluations that aren't based on performance. Among the many glowing books about Enron written before its fall was the best-seller "Leading the Revolution," by the management consultant Gary Hamel, which tells the story of Lou Pai, who launched Enron's power-trading business. Pai's group began with a disaster: it lost tens of millions of dollars trying to sell electricity to residential consumers in newly deregulated markets. The problem, Hamel explains, is that the markets weren't truly deregulated: "The states that were opening their markets to competition were still setting rules designed to give their traditional utilities big advantages." It doesn't seem to have occurred to anyone that Pai ought to have looked into those rules more carefully before risking millions of dollars. He was promptly given the chance to build the commercial electricity-outsourcing business, where he ran up several more years of heavy losses before cashing out of Enron last year with two hundred and seventy million dollars. Because Pai had "talent," he was given new opportunities, and when he failed at those new opportunities he was given still more opportunities . . . because he had "talent." "At Enron, failure-even of the type that ends up on the front page of the Wall Street Journal -doesn't necessarily sink a career," Hamel writes, as if that were a good thing. Presumably, companies that want to encourage risk-taking must be willing to tolerate mistakes. Yet if talent is defined as something separate from an employee's actual performance, what use is it, exactly?

What the War for Talent amounts to is an argument for indulging A employees, for fawning over them. "You need to do everything you can to keep them engaged and satisfied-even delighted," Michaels, Handfield-Jones, and Axelrod write. "Find out what they would most like to be doing, and shape their career and responsibilities in that direction. Solve any issues that might be pushing them out the door, such as a boss that frustrates them or travel demands that burden them." No company was better at this than Enron. In one oft-told story, Louise Kitchin, a twenty-nine-year-old gas trader in Europe, became convinced that the company ought to develop an online-trading business. She told her boss, and she began working in her spare time on the project, until she had two hundred and fifty people throughout Enron helping her. After six months, Skilling was finally informed. "I was never asked for any capital," Skilling said later. "I was never asked for any people. They had already purchased the servers. They had already started ripping apart the building. They had started legal reviews in twenty-two countries by the time I heard about it." It was, Skilling went on approvingly, "exactly the kind of behavior that will continue to drive this company forward."

Kitchin's qualification for running EnronOnline, it should be pointed out, was not that she was good at it. It was that she wanted to do it, and Enron was a place where stars did whatever they wanted. "Fluid movement is absolutely necessary in our company. And the type of people we hire enforces that," Skilling told the team from McKinsey. "Not only does this system help the excitement level for each manager, it shapes Enron's business in the direction that its managers find most exciting." Here is Skilling again: "If lots of [employees] are flocking to a new business unit, that's a good sign that the opportunity is a good one. . . . If a business unit can't attract people very easily, that's a good sign that it's a business Enron shouldn't be in." You might expect a C.E.O. to say that if a business unit can't attract customers very easily that's a good sign it's a business the company shouldn't be in. A company's business is supposed to be shaped in the direction that its managers find most profitable. But at Enron the needs of the customers and the shareholders were secondary to the needs of its stars.

A dozen years ago, the psychologists Robert Hogan, Robert Raskin, and Dan Fazzini wrote a brilliant essay called "The Dark Side of Charisma." It argued that flawed managers fall into three types. One is the High Likability Floater, who rises effortlessly in an organization because he never takes any difficult decisions or makes any enemies. Another is the Homme de Ressentiment, who seethes below the surface and plots against his enemies. The most interesting of the three is the Narcissist, whose energy and self-confidence and charm lead him inexorably up the corporate ladder. Narcissists are terrible managers. They resist accepting suggestions, thinking it will make them appear weak, and they don't believe that others have anything useful to tell them. "Narcissists are biased to take more credit for success than is legitimate," Hogan and his co-authors write, and "biased to avoid acknowledging responsibility for their failures and shortcomings for the same reasons that they claim more success than is their due." Moreover:

Narcissists typically make judgments with greater confidence than other people . . . and, because their judgments are rendered with such conviction, other people tend to believe them and the narcissists become disproportionately more influential in group situations. Finally, because of their self-confidence and strong need for recognition, narcissists tend to "self-nominate"; consequently, when a leadership gap appears in a group or organization, the narcissists rush to fill it.

Tyco Corporation and WorldCom were the Greedy Corporations: they were purely interested in short-term financial gain. Enron was the Narcissistic Corporation-a company that took more credit for success than was legitimate, that did not acknowledge responsibility for its failures, that shrewdly sold the rest of us on its genius, and that substituted self-nomination for disciplined management. At one point in "Leading the Revolution," Hamel tracks down a senior Enron executive, and what he breathlessly recounts-the braggadocio, the self-satisfaction-could be an epitaph for the talent mind-set:

"You cannot control the atoms within a nuclear fusion reaction," said Ken Rice when he was head of Enron Capital and Trade Resources (ECT), America's largest marketer of natural gas and largest buyer and seller of electricity. Adorned in a black T-shirt, blue jeans, and cowboy boots, Rice drew a box on an office whiteboard that pictured his business unit as a nuclear reactor. Little circles in the box represented its "contract originators," the gunslingers charged with doing deals and creating new businesses. Attached to each circle was an arrow. In Rice's diagram the arrows were pointing in all different directions. "We allow people to go in whichever direction that they want to go."

The distinction between the Greedy Corporation and the Narcissistic Corporation matters, because the way we conceive our attainments helps determine how we behave. Carol Dweck, a psychologist at Columbia University, has found that people generally hold one of two fairly firm beliefs about their intelligence: they consider it either a fixed trait or something that is malleable and can be developed over time. Five years ago, Dweck did a study at the University of Hong Kong, where all classes are conducted in English. She and her colleagues approached a large group of social-sciences students, told them their English-proficiency scores, and asked them if they wanted to take a course to improve their language skills. One would expect all those who scored poorly to sign up for the remedial course. The University of Hong Kong is a demanding institution, and it is hard to do well in the social sciences without strong English skills. Curiously, however, only the ones who believed in malleable intelligence expressed interest in the class. The students who believed that their intelligence was a fixed trait were so concerned about appearing to be deficient that they preferred to stay home. "Students who hold a fixed view of their intelligence care so much about looking smart that they act dumb," Dweck writes, "for what could be dumber than giving up a chance to learn something that is essential for your own success?"

In a similar experiment, Dweck gave a class of preadolescent students a test filled with challenging problems. After they were finished, one group was praised for its effort and another group was praised for its intelligence. Those praised for their intelligence were reluctant to tackle difficult tasks, and their performance on subsequent tests soon began to suffer. Then Dweck asked the children to write a letter to students at another school, describing their experience in the study. She discovered something remarkable: forty per cent of those students who were praised for their intelligence lied about how they had scored on the test, adjusting their grade upward. They weren't naturally deceptive people, and they weren't any less intelligent or self-confident than anyone else. They simply did what people do when they are immersed in an environment that celebrates them solely for their innate "talent." They begin to define themselves by that description, and when times get tough and that self-image is threatened they have difficulty with the consequences. They will not take the remedial course. They will not stand up to investors and the public and admit that they were wrong. They'd sooner lie.

The broader failing of McKinsey and its acolytes at Enron is their assumption that an organization's intelligence is simply a function of the intelligence of its employees. They believe in stars, because they don't believe in systems. In a way, that's understandable, because our lives are so obviously enriched by individual brilliance. Groups don't write great novels, and a committee didn't come up with the theory of relativity. But companies work by different rules. They don't just create; they execute and compete and coördinate the efforts of many different people, and the organizations that are most successful at that task are the ones where the system is the star.

There is a wonderful example of this in the story of the so-called Eastern Pearl Harbor, of the Second World War. During the first nine months of 1942, the United States Navy suffered a catastrophe. German U-boats, operating just off the Atlantic coast and in the Caribbean, were sinking our merchant ships almost at will. U-boat captains marvelled at their good fortune. "Before this sea of light, against this footlight glare of a carefree new world were passing the silhouettes of ships recognizable in every detail and sharp as the outlines in a sales catalogue," one U-boat commander wrote. "All we had to do was press the button."

What made this such a puzzle is that, on the other side of the Atlantic, the British had much less trouble defending their ships against U-boat attacks. The British, furthermore, eagerly passed on to the Americans everything they knew about sonar and depth-charge throwers and the construction of destroyers. And still the Germans managed to paralyze America's coastal zones.

You can imagine what the consultants at McKinsey would have concluded: they would have said that the Navy did not have a talent mind-set, that President Roosevelt needed to recruit and promote top performers into key positions in the Atlantic command. In fact, he had already done that. At the beginning of the war, he had pushed out the solid and unspectacular Admiral Harold R. Stark as Chief of Naval Operations and replaced him with the legendary Ernest Joseph King. "He was a supreme realist with the arrogance of genius," Ladislas Farago writes in "The Tenth Fleet," a history of the Navy's U-boat battles in the Second World War. "He had unbounded faith in himself, in his vast knowledge of naval matters and in the soundness of his ideas. Unlike Stark, who tolerated incompetence all around him, King had no patience with fools."

The Navy had plenty of talent at the top, in other words. What it didn't have was the right kind of organization. As Eliot A. Cohen, a scholar of military strategy at Johns Hopkins, writes in his brilliant book "Military Misfortunes in the Atlantic":

To wage the antisubmarine war well, analysts had to bring together fragments of information, direction-finding fixes, visual sightings, decrypts, and the "flaming datum" of a U-boat attack-for use by a commander to coordinate the efforts of warships, aircraft, and convoy commanders. Such synthesis had to occur in near "real time"-within hours, even minutes in some cases.

The British excelled at the task because they had a centralized operational system. The controllers moved the British ships around the Atlantic like chess pieces, in order to outsmart U-boat "wolf packs." By contrast, Admiral King believed strongly in a decentralized management structure: he held that managers should never tell their subordinates " 'how' as well as what to 'do.' " In today's jargon, we would say he was a believer in "loose-tight" management, of the kind celebrated by the McKinsey consultants Thomas J. Peters and Robert H. Waterman in their 1982 best-seller, "In Search of Excellence." But "loose-tight" doesn't help you find U-boats. Throughout most of 1942, the Navy kept trying to act smart by relying on technical know-how, and stubbornly refused to take operational lessons from the British. The Navy also lacked the organizational structure necessary to apply the technical knowledge it did have to the field. Only when the Navy set up the Tenth Fleet-a single unit to coördinate all anti-submarine warfare in the Atlantic-did the situation change. In the year and a half before the Tenth Fleet was formed, in May of 1943, the Navy sank thirty-six U-boats. In the six months afterward, it sank seventy-five. "The creation of the Tenth Fleet did not bring more talented individuals into the field of ASW"-anti-submarine warfare-"than had previous organizations," Cohen writes. "What Tenth Fleet did allow, by virtue of its organization and mandate, was for these individuals to become far more effective than previously." The talent myth assumes that people make organizations smart. More often than not, it's the other way around.

There is ample evidence of this principle among America's most successful companies. Southwest Airlines hires very few M.B.A.s, pays its managers modestly, and gives raises according to seniority, not "rank and yank." Yet it is by far the most successful of all United States airlines, because it has created a vastly more efficient organization than its competitors have. At Southwest, the time it takes to get a plane that has just landed ready for takeoff-a key index of productivity-is, on average, twenty minutes, and requires a ground crew of four, and two people at the gate. (At United Airlines, by contrast, turnaround time is closer to thirty-five minutes, and requires a ground crew of twelve and three agents at the gate.)

In the case of the giant retailer Wal-Mart, one of the most critical periods in its history came in 1976, when Sam Walton "unretired," pushing out his handpicked successor, Ron Mayer. Mayer was just over forty. He was ambitious. He was charismatic. He was, in the words of one Walton biographer, "the boy-genius financial officer." But Walton was convinced that Mayer was, as people at McKinsey would say, "differentiating and affirming" in the corporate suite, in defiance of Wal-Mart's inclusive culture. Mayer left, and Wal-Mart survived. After all, Wal-Mart is an organization, not an all-star team. Walton brought in David Glass, late of the Army and Southern Missouri State University, as C.E.O.; the company is now ranked No. 1 on the Fortune 500 list.

Procter & Gamble doesn't have a star system, either. How could it? Would the top M.B.A. graduates of Harvard and Stanford move to Cincinnati to work on detergent when they could make three times as much reinventing the world in Houston? Procter & Gamble isn't glamorous. Its C.E.O. is a lifer-a former Navy officer who began his corporate career as an assistant brand manager for Joy dishwashing liquid-and, if Procter & Gamble's best played Enron's best at Trivial Pursuit, no doubt the team from Houston would win handily. But Procter & Gamble has dominated the consumer-products field for close to a century, because it has a carefully conceived managerial system, and a rigorous marketing methodology that has allowed it to win battles for brands like Crest and Tide decade after decade. In Procter & Gamble's Navy, Admiral Stark would have stayed. But a cross-divisional management committee would have set the Tenth Fleet in place before the war ever started.

Among the most damning facts about Enron, in the end, was something its managers were proudest of. They had what, in McKinsey terminology, is called an "open market" for hiring. In the open-market system-McKinsey's assault on the very idea of a fixed organization-anyone could apply for any job that he or she wanted, and no manager was allowed to hold anyone back. Poaching was encouraged. When an Enron executive named Kevin Hannon started the company's global broadband unit, he launched what he called Project Quick Hire. A hundred top performers from around the company were invited to the Houston Hyatt to hear Hannon give his pitch. Recruiting booths were set up outside the meeting room. "Hannon had his fifty top performers for the broadband unit by the end of the week," Michaels, Handfield-Jones, and Axelrod write, "and his peers had fifty holes to fill." Nobody, not even the consultants who were paid to think about the Enron culture, seemed worried that those fifty holes might disrupt the functioning of the affected departments, that stability in a firm's existing businesses might be a good thing, that the self-fulfillment of Enron's star employees might possibly be in conflict with the best interests of the firm as a whole.

These are the sort of concerns that management consultants ought to raise. But Enron's management consultant was McKinsey, and McKinsey was as much a prisoner of the talent myth as its clients were. In 1998, Enron hired ten Wharton M.B.A.s; that same year, McKinsey hired forty. In 1999, Enron hired twelve from Wharton; McKinsey hired sixty-one. The consultants at McKinsey were preaching at Enron what they believed about themselves. "When we would hire them, it wouldn't just be for a week," one former Enron manager recalls, of the brilliant young men and women from McKinsey who wandered the hallways at the company's headquarters. "It would be for two to four months. They were always around." They were there looking for people who had the talent to think outside the box. It never occurred to them that, if everyone had to think outside the box, maybe it was the box that needed fixing. ♦

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Malcolm Gladwell questions the correlation between I.Q. and occupational success: "The talent myth assumes that people make organizations smart. More often than not, it's the other way around."

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Get comfortable with being uncomfortable | Luvvie Ajayi Jones | TED

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Material Aula #02 18_09 - Aprender Falhando

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Material Aula #02 18_09 - Aprender Falhando

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Como criar uma mentalidade de propriedade em sua equipe

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Como criar uma mentalidade de propriedade em sua equipe

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Não promova apenas a responsabilidade - crie uma cultura em que as pessoas recolham o lixo.

As organizações têm uma crise de responsabilidade, de acordo com o Workplace Accountability Study. Os líderes sabem que a responsabilidade é vital para o sucesso. No entanto, eles lutam para criar uma cultura de responsabilidade em suas equipes. 82% dos entrevistados afirmam que têm pouca ou nenhuma capacidade de responsabilizar os outros - eles tentam, mas não conseguem, ou evitam completamente.

Os funcionários também não têm uma boa relação com a responsabilidade. Os sistemas de prestação de contas não conseguem motivá-los. A maioria das pessoas acha que o feedback ocorre somente quando as coisas dão errado. Um estudo da Gallup descobriu que apenas 14% dos funcionários acham que seu desempenho é gerenciado de forma a inspirá-los a assumir mais responsabilidades.

Quando a responsabilidade está ausente, as pessoas não levam as obrigações a sério. Mais de um terço vê as datas de vencimento (ou "até quando") como compromissos reais. A grande maioria não tem certeza do que sua empresa está tentando alcançar e um terço acha que as prioridades mudam com frequência, criando confusão.

A responsabilidade é difícil de ser alcançada, mas é possível. Um dos problemas que observo nas organizações de consultoria é que os executivos acham que podem impor um senso de responsabilidade aos outros. Em vez disso, eu os aconselho a se concentrarem na criação de uma cultura de propriedade - se você quiser que as pessoas se sintam responsáveis, deixe que elas sejam donas de seu trabalho.

As diferenças entre responsabilidade e propriedade

Estamos vivendo em um mundo obcecado por métricas e as organizações estão usando um número impressionante de métricas. No entanto, elas lutam para criar sistemas de responsabilidade que realmente funcionem.

Shervin Talieh, CEO da PartnerHero, escreveu na Forbes: "A forma como abordamos as métricas permaneceu praticamente inalterada. Nossa mentalidade em relação às métricas e a maneira como medimos os resultados são tópicos que estão visivelmente ausentes na maioria das discussões sobre o futuro do trabalho."

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Como criar uma mentalidade de propriedade em sua equipe

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Como criar uma mentalidade de propriedade em sua equipe

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Por aqui, se tem algo que acreditamos firmemente e temos como filosofia é que não há como aprender sem sentir. Se algo não nos toca, se não nos conectamos, não temos motivação para aprender. E, sem motivação, não há como ter engajamento. A motivação é a intenção; o engajamento é a ação e o sentir é a propulsão. Pelo caminho, vemos muita desinformação sobre esses termos. Vamos ver, na prática, como tornar visíveis processos de motivação e engajamento em diferentes contextos de aprendizagem. Motivação: destinado a mover A motivação pode ser entendida como um processo e, por isso, é aquilo que suscita ou incita uma conduta, que sustenta uma atividade progressiva e que canaliza essa atividade para um determinado resultado. Isso significa que, no cerne da motivação, se encontra uma necessidade, um desejo, uma intenção, uma vontade de ir em direção para agir. A motivação está ligada à intenção de agir. Por isso, não existe engajamento sem motivação. (Vale ler de novo essa frase!) Engajamento: posição ativa O engajamento é o envolvimento e a dedicação de forma significativa a uma tarefa ou atividade, com consciência sobre o propósito das ações, na busca de sua conclusão ou sucesso. A pessoa que está engajada já está muito inserida naquilo que está realizando e o faz com vontade, com foco e com prazer. Em treinamentos corporativos e em sala de aula, é, muitas vezes, difícil tornar visíveis esses processos e medir o nível de motivação e de engajamento das pessoas aprendizes. Quer saber como? A gente pesquisou e encontrou duas ferramentas práticas para você testar agora. Questionário de avaliação de motivação: A partir das ações apresentadas, responda com que frequência você as realiza (sendo 1= pouca frequência e 10 = muita frequência): 1. Escolho trabalhar acima e além do esperado ____________ 2. Me mantenho em uma tarefa até terminar _______________ 3. Tento resolver problemas que outras pessoas estão tendo dificuldade ___________ 4. Tento terminar rapidamente minhas atividades ___________ 5. Faço perguntas para entender melhor o que tenho dúvidas _______ 6. Faço o mínimo necessário ______________ 7. Repito uma tarefa até acertar/fazer corretamente ____________ (Ao analisar a pontuação, os itens 4 e 6 devem ser pontuados inversamente.) Avaliar, periodicamente, a motivação de estudantes e pessoas colaboradoras serve ao duplo propósito de informar professoras/es e lideranças sobre o progresso e o bem-estar das pessoas e incentivá-las a praticar a autoconsciência. Claro que o questionário terá um resultado mais próximo da realidade se feito de forma anônima - infelizmente, as pessoas não se sentem confortáveis - principalmente em ambientes corporativos - para expor seus níveis de motivação (aliás, isso também é um problema, não acha?) Se você busca uma avaliação mais formal, baseada em dados, nossa sugestão é conhecer o [Panorama Social-Emotional Learning Survey]. A outra ferramenta é o Engajômetro. Continua nos comentários.

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edu vlld on LinkedIn: Liderar é sobre (des)envolver novas visões de aprendizagem

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Será que elogiar as pessoas por suas inteligências e realizações é a única maneira de (des)envolver novas lideranças? Existe uma outra saída? E se elogiarmos...

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5 experimentos de vida sob a lente do design

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5 experimentos de vida sob a lente do design

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Como fiz para maximizar meus valores fazendo experimentos e criando novos hábitos

Como designers de produto, frequentemente tratamos de problemas complexos. Por saber que não existem respostas certas para esses problemas, reconhecemos nossos vieses, levantamos hipóteses e tentamos validá-las da forma mais simples possível. Então acompanhamos esses experimentos, em curtos ciclos de feedback, para aprender o que poderia ser melhorado ou se é seguro seguir da forma que está.

E se trouxéssemos essa mentalidade para o dia a dia? 🤔

Na Universidade de Stanford existe uma disciplina chamada Desenhando sua Vida (em inglês, Designing Your Life), criada em 2010 pelo diretor do programa de Design de Stanford, Bill Burnett.

A disciplina foca justamente em trazer o olhar do design para a vida.

Ela ficou tão popular que escreveram um livro chamado Designing Your Life, que também inspirou teses de doutorado e a minha própria transição de carreira para a área de UX Design.

No início do livro, os autores mencionam algumas crenças disfuncionais, que são mitos que nos impedem de desenhar a vida que desejamos.

Um exemplo de crença disfuncional é:

"Se você for bem-sucedido, será feliz."

No design questionamos as coisas como são e ressignificando as crenças, nesse caso, ela ficou:

"A verdadeira felicidade vem de projetar uma vida que funcione para você."

A ideia é projetar experiências de acordo com nossos contextos e valores.

Foi buscando maximizar meus valores que comecei a ressignificar algumas crenças e fazer experimentos no dia a dia.

Neste artigo apresento esses experimentos sob a lente de design. O objetivo é compartilhar a mentalidade do design e, quem sabe, inspirar mudanças.

"Se você faz parte de um sistema que você deseja mudanças, você faz parte do problema."

- Gray, Dave. Liminal Thinking: Create the Change You Want by Changing the Way You Think

Começar pelos princípios ou valores funciona como um guia para ajudar a tomar decisões em direções significativas, especialmente em períodos de incertezas.

"Você vê, um grande designer começa com os porquês. Ele transmite os princípios por trás de seu pensamento e deixa você com a sensação de que entende os valores centrais dos quais fluem todas as suas decisões de design."

- Julie Zhuo, ex-designer de Produto do Facebook, no artigo A matter of Principle.

Isso não quer dizer que os valores permanecem os mesmos. Valores podem mudar. Desenvolver um valor significa aprender o que é importante em determinado contexto. Isso no dia a dia é apreciação, que significa apreender o valor das coisas.

Dizer que apreciamos algo significa que notamos a sua importância.

E gastar mais tempo com o que nos importa significa gastar menos tempo com outras coisas. O processo de dizer não é a "essência da estratégia", como Dan Olsen coloca em seu livro The Lean Startup Playbook:

" Ao especificar as necessidades que seu produto atenderá, você também estará decidindo os outros benefícios que ele não atenderá.

Pode ser difícil para algumas pessoas dizer: 'Não, seu produto não resolverá esse problema' - mas essa é a essência da estratégia."

- Dan Olsen, The Lean Product Playbook.

Você deliberadamente resiste à tentação de atender a mais necessidades do que deveria. Isso no dia a dia parece a questão de evitar agradar a todos.

Os princípios de design funcionam da mesma maneira e nos ajudam a ter respostas lógicas para cada decisão.

Card sorting de valores

Fiz uma dinâmica de card sorting para explicitar meus valores. Usei como referência os valores mencionados no livro Listening Well de William Miller.

As categorias são:

Os mais importantes

Muito importante

Importante

De alguma forma importante

Não é importante.

Somente 10 valores ficam na lista de "Os mais importantes".

A segunda coluna de "Muito importante para mim" foi minha maior coluna e abaixo está a foto (com baixa qualidade) do resultado:

Dentre os valores mais importantes para mim, esses foram os que escolhi maximizar:

Aceitação

Simplicidade

Desapego

Disciplina

Aprendizado

Consciência

Autoquestionamento.

Abaixo estão os experimentos que busquei maximizar esses valores.

Contexto do problema

As redes sociais facilitam interações sociais e algumas outras ações. Porém, essa troca tem um custo. As plataformas são desenhadas para prender nossa atenção e favorecem a criação de hábitos muitas vezes desalinhados com nossos valores, mantendo o alto engajamento nas redes.

"[...]

Como usuários, acabamos agindo e socializando de maneiras em que não acreditamos e depois lamentamos.Agimos contra nossos valores: procrastinando do trabalho, evitando nossos sentimentos, refletindo sobre as opiniões de outras pessoas, participando em uma multidão odiosa reagindo às notícias, e assim por diante."

- Joe Edelman

Frequentemente eu tinha a sensação de que meu tempo não havia sido bem gasto depois de usá-las. Essa sensação também foi apontada na pesquisa do Human Center Technology em parceria com o aplicativo Moment, que mostrou o período de uso e a sensação das pessoas após usar as redes:
Facebook:

😀 Feliz usando por 22 minutos por dia, e

😔 Arrependida usando por 59 minutos.

Instagram:

😀 Feliz usando por 26 minutos por dia, e

😔 Arrependida usando por 54 minutos.

WhatsApp:

😀 Feliz usando por ~25 minutos por dia, e

😔 Arrependida usando por 60 minutos.

Frequentemente eu caía na armadilha de ficar horas nas plataformas em vez de minutos como o planejado. Isto é comum, visto que elas têm funcionalidades que se aproveitam das vulnerabilidades humanas para promover comportamentos que as favoreçam.

Minha jornada com as redes sociais era mais ou menos assim:

Minha atenção ficava fragmentada. Durante alguma atividade havia pausas frequentes para olhar as redes sociais. Isso diminuía meu tempo de foco e aumentava minha ansiedade.

"O recurso escasso do século XXI não será a tecnologia - será a atenção."

- Mark Weiser

Ao tentar fazer projetos ou atividades que exigiam atividades mentais, essa troca de tarefas poderia custar até 40% do meu tempo produtivo, segundo a pesquisa feita pela Meyer, Evans e Rubinstein.

E após uma interrupção demora cerca de 25 minutos para retornar à tarefa original, segundo Gloria Mark.

As notificações eram como pequenas premiações surpresas, que favoreciam olhar o celular de tempos em tempos.

O corpo recompensa esse hábito liberando dopamina, criando o ciclo vicioso de checagem do celular. O ex-profissional da Google, Tristan Harris compara o processo de checar o celular com as máquinas viciantes de caça níquel.

Hipótese

Eu tinha a hipótese de que se eu deixasse as redes sociais eu poderia:

Maximizar meus valores

Diminuir minha ansiedade

Focar em atividades significativas para mim

Validação

Em 2017 deletei todas as redes sociais: Instagram, Twitter, Facebook, Whatsapp e Snapchat.

Na época também deixei de usar smartphone.

3 anos sem redes sociais

Faz três anos que sigo sem as redes sociais mencionadas acima e minha jornada ficou mais ou menos assim:

Agora tenho menos fricção (acessos constantes às redes sociais ) e carga cognitiva (pendências e notificações a todo momento), consigo ter períodos maiores de foco e presença. As redes que continuo olhando ou postando, seguem alinhadas com meus valores.

Também reduzi minha ansiedade e sensação de estar perdendo algo importante, também conhecida por FOMO, Fear Of Missing Out ( em português, medo de perder algo).

🎯 Aprendizados e impacto

Deixar as redes sociais foi o primeiro passo, sustentado por uma rotina que favorecia períodos de atenção em atividades importantes para mim, como nutrir relações, estudar, fazer exercícios, refeições para a semana, desenhar e descansar.

Meu marido escreveu sobre nossa rotina aqui.

O hábito de acompanhar e postar nas redes sociais foi substituído por leituras e escritas. Isso tem gerado trocas valiosas.

Aprendi a estar mais presente e também a estar em um lugar somente por estar, sem intenção de compartilhar o momento.

Sobre o smartphone, fiquei cerca de dois anos sem e voltei a usar em 2019.

O principal motivo foi o acesso fácil aos aplicativos para serviços do dia a dia, como pagamento de contas, mapas e de mobilidade urbana.

Escolhemos o celular Redmi Go com 8GB de memória. As limitações dele nos força a sermos intencionais no uso. Às vezes é preciso deletar um aplicativo para baixar outro e também não é possível usá-lo com outras abas abertas sem que o celular trave.

Sigo sem Facebook, WhatsApp, Instagram, Twitter e SnapChat, desde junho de 2017. Como tenho poucos aplicativos, perdi o hábito de olhar o celular frequentemente.

Artigos que escrevi na época relacionados a esse experimento

Artigo sobre quando deixei as redes sociais:
(Versão traduzida para o Português pelo Google Translate)

Meu processo de migração para a área de UX logo após esse experimento:

Contexto do problema

Desde pequena tive colesterol alto e os médicos diziam ser hereditário. Comecei cedo a observar o que eu comia e tinha grande dificuldade em controlar os doces.

Com 14 anos deixei de comer carne vermelha e um tempo depois, parei com a carne branca. Segui por 12 anos em uma alimentação ovolactovegetariana - exclusão de todos os tipos de carnes vermelhas ou brancas mantendo derivados de animais como leite, queijo e ovos.

Quando conheci meu marido ele seguia uma alimentação integral baseada em plantas (em inglês: Whole Food Plant-Based Diet). Ela é vegana e exclui todos os derivados de animais e vai um pouco além: exclui qualquer tipo de óleo e evita ao máximo os industrializados ou refinados.

Hipótese

Com uma alimentação integral baseada em plantas conseguirei maximizar meus valores, diminuir meu colesterol e controlar meu desejo por doces.

Validação

Esse experimento foi mais difícil do que eu esperava. Logo de início percebi algumas barreiras:

Paladar viciado em alimentos de origem animal (ex. queijo e leite), açúcar e condimentos que realçam o sabor da comida

Desejo grande de variação de alimentos - eu não sabia cozinhar nessa alimentação

Hábito de cozinhar com óleo, ovo, leite e farinha branca

Hábito de comer fora de casa, socialmente com parentes e amigos

Substituir os alimentos de origem animal por integrais de origem vegetal

Para exemplificar as diferenças entre ambos tipos de alimentação e comparar tanto as refeições diárias quanto os alimentos entre as refeições, fiz o diagram de bloco (em inglês block diagram) abaixo:

Nos primeiros dias seguindo essa alimentação comprei queijo vegano para tentar substituir o que eu comia. Ele foi bem mais caro do que os queijos que eu comprava e não lembrava o sabor do queijo. Minha referência de sabor era o que vinha comendo há anos, os queijos de origem animal, e eu ainda não enxergava minha alimentação sem ele.

Levou um tempo até que meu paladar se adaptasse aos novos sabores e que eu pudesse superar o meu possível vício aos laticínios, me vendo sem ele na alimentação.

Estudos indicam que laticínios, como o leite e queijo, contém uma substância chamada caseína que, resumidamente, possui moléculas de ópio dentro dela. Quando consumimos esses alimentos, os fragmentos dessa proteína se juntam aos mesmos receptores do cérebro que a heroína e outros narcóticos.

"Eles não são fortes o suficiente para prendê-lo, mas são fortes o suficiente para fazer você voltar para mais, mesmo enquanto suas coxas estão se expandindo diante de seus olhos."

- Dr. Neal Barnard, autor do livro A Armadilha do Queijo

Mudar para uma alimentação simples como a integral baseada em plantas deveria ser um passo simples, mas não foi bem assim. Depender somente da força de vontade, sem mudar a rotina, não funcionaria.

"Políticas viciantes são traiçoeiras, porque são fáceis de vender e simples de se apaixonar."

- Donella H. Meadows, Thinking Systems

Alguns estudos descobriram que tentar ensinar as pessoas a resistir às tentações só tem ganhos a curto prazo ou até mesmo podem ser um fracasso.

Se a ideia é comer menos doces mas você tiver uma pilha de brigadeiros, os pesquisadores dizem que a pilha de brigadeiros já ganhou.

"Nós tendemos a pensar em pessoas com grande força de vontade como pessoas capazes de travar essa batalha efetivamente. Na verdade, as pessoas realmente boas em autocontrole nunca enfrentam essas batalhas."

- Kentaro Fujita, psicólogo que estuda autocontrole na Universidade Estadual de Ohio.

Nesse estudo, as pessoas que disseram ser melhores em autocontrole relataram ter menos tentações durante o período do estudo, não por causa do autocontrole em si, mas porque eles estruturam suas vidas para experienciar menos tentações.

"As pessoas que são boas em autocontrole parecem estar estruturando suas vidas de maneira a evitar ter que tomar uma decisão de autocontrole em primeiro lugar ... E estruturar sua vida é uma habilidade. Pessoas que realizam a mesma atividade - como correr ou meditar - no mesmo horário todos os dias têm mais facilidade em atingir seus objetivos, diz ele. Não por causa de sua força de vontade, mas porque a rotina facilita as coisas."

- Kentaro Fujita, psicólogo que estuda autocontrole na Universidade Estadual de Ohio.

Ter rotinas e princípios que favorecessem esse tipo de alimentação foi essencial nesse processo, já que não bastava eu saber que vegetais são mais saudáveis, eu precisava entender e promover esse comportamento.

Algumas ações importantes dessa etapa:

Identificar o porquê de seguir essa alimentação

Se você é da área de produto deve ter ouvido falar do Círculo Dourado ( Golden Circle) de Simon Sinek. A ideia é basicamente começar pelo "por quê", em vez de começar pelo "como" ou "o quê".

"Com 'por quê' eu quero dizer:

Qual seu propósito?
Qual é a causa?
Qual é a sua crença?
Por que sua organização existe?
Por que você sai da cama pela manhã?
E por que alguém deveria se importar?"

- Simon Sinek, How great leaders inspire action

Entender as razões pelo qual se faz algo ajuda as pessoas a se incentivarem e motivarem.

Eu queria maximizar meus valores, mas entendendo o propósito específico para essa alimentação, que estava sendo desafiadora pra mim.

Na época, comecei a ler diversos conteúdos relacionados a essa alimentação e também a experimentar receitas.

Cheguei a diversos porquês que faziam bastante sentido para mim. Nesse artigo compartilhei eles:

Aos poucos a vontade por laticínio passou, mas a vontade por doces nem tanto. Eu frequentemente abria exceções, que embora fossem veganas e integrais, eram cheias de açúcar e algumas com certa gordura, como tahine, brownie vegano, açaí, goiabada e paçoca.

Tornar visível as exceções

Para que as exceções não se tornassem a nova regra, eu e o meu marido registrávamos as refeições para lembrar quando elas aconteciam. Torná-las visíveis me ajudava a lembrar a frequência que elas aconteciam. Do contrário era fácil comer várias vezes sem perceber quando de fato isso aconteceu.

Aos poucos, as exceções ficaram uma vez por mês.

Estudar sobre a alimentação, aprender e criar receitas novas

Fiquei tão animada com as descobertas que criei um blog para compartilhar os aprendizados. Também comecei a inventar receitas que se assemelhassem com o que eu vinha comendo antes, dessa forma eu pude aprender sobre a alimentação, controlar mais meus desejos e seguir adaptando o paladar.

Algumas criações que fiz durante essa etapa:

E iniciei o hábito de sair com comida na mochila, especialmente em encontros de família para gerar menos trabalho aos anfitriões.

Sobre nossos gastos com alimentação em 2020

No início eu focava em fazer alimentos variados, isso aumentava a complexidade na cozinha e os gastos no mercado.

Com o tempo, passamos a comer de forma menos variada e com alimentos mais próximos do natural (frutas, legumes e grãos). Isso diminuiu a complexidade no preparo dos alimentos e diminuiu os gastos.

Neste texto compartilho nossos gastos com almoço e como preparo as refeições da semana:

Quando o coronavírus chegou, nossa alimentação ficou intencionalmente menos variada, o que levou a uma média de R$445 a menos do que o orçamento inicial de R$1200.

Os gráficos abaixo são dos gastos mensais com mercado para duas pessoas:

Esses gastos com mercado incluem:

Materiais de higiene pessoal e limpeza geral da casa

Todos os alimentos que consumimos no mês (não comemos fora de casa)

🎯 Aprendizados e impacto

Hoje em dia seguimos variando pouco a alimentação e focamos em alimentos nutritivos, abrindo raras exceções dentro da alimentação.

Com o tempo percebi que a satisfação não aumenta ao comer alimentos fora da alimentação. O prazer é tão momentâneo que me gera o contrário, insatisfação e questionamentos do porquê comi assim.

Esses limites autodefinidos me ajudaram me tornar criativa e facilitaram nas tomadas de decisões do dia a dia. Como os desejos são cíclicos, seria difícil controlar eles se eu não tivesse uma decisão tomada daquilo que acredito que não devo comer.

Quando deixei de comer doces industrializados por um período e substituí por frutas, a fruta passou a ser minha referência de doces, então percebi que muito do que gosto é o que escolhi gostar e o prazer é relativo.

Depois que as frutas viraram o novo hábito, a satisfação passou a ser a mesma de quando eu comia um brigadeiro. A diferença foi a referência que meu paladar passou a ter.

Logo no início passei grande desconforto com essa mudança de hábito, mas a partir do momento que eles se consolidaram, virou algo automático e meu novo "normal".
Impactos desse experimento alimentar:

Diminuição no nível do colesterol - abaixo de 130mg/dl

Diminuição no desperdício dos alimentos - próximo a zero

Diminuição do tempo fazendo compras ou cozinhando

Aumento da satisfação com alimentos naturais - paladar desacostumou com os laticínios e açúcares

Aumento na compra de frutas e legumes de pequenos negócios locais

Parei com vitaminas diárias para o cabelo e unhas

Economia na alimentação - gastos mensais com mercado em torno de R$755 para duas pessoas, incluindo materiais para limpeza da casa

Perda de 8 quilos no primeiro ano

Maximização dos valores

"Com boa vontade é possível associar sustentabilidade e economia à promoção da qualidade de vida."
― Mônicka Christi

Contexto do problema

Ao mesmo tempo que as roupas são uma forma de expressão, elas também carregam um peso diário de:

Excessivas decisões

Gastos (muitas vezes triviais)

Desejos e insatisfações frequentes

Desalinhamento com meus valores

"[...]

A autoestima e o status, portanto, não se referem a valores intrínsecos, como quem você é, o que pode fazer ou o que sabe; são valores extrínsecos, como o que você pode comprar, o carro que dirige, o número de quartos e banheiros em sua casa e os preços de suas roupas."

- Jacob Lund Fisker, no livro Early Retirement Extreme: A Philosophical and Practical Guide to Financial Independence

Esse consumo é muitas vezes superficial e ficou mais ainda explícito no período de quarentena no qual a categoria "Moda e Vestuário" apresentou uma das maiores quedas, 51%, em relação ao período pré-quarentena segundo a pesquisa #Comprei da Gauge.

As pessoas passaram a se preocupar menos com os outros, evitaram todo o processo de decisão que as roupas trazem e que vou falar logo abaixo.

Para ilustrar esse problema, fiz o diagrama de fluxos (em inglês flow diagram) mostrando o processo de troca de roupa com mais de 30 opções no guarda-roupas:

Existem diversas decisões implícitas que muitas vezes geram estresse, frustração e nenhum valor a longo prazo.

Solução

Diminuir o número de roupas, mantendo peças básicas e chaves para o uso diário em diversas temperaturas.

Validação

Em 2017 eu e meu marido viajamos para o exterior sem previsão de volta, então vendemos nossos móveis, carro e diminuímos o número de roupas.

Nesse processo de desapego, ficamos com uma mochila para cada um e foi o suficiente para o dia a dia em diversas temperaturas.

A hipótese aqui era de que conseguiríamos viver com uma quantidade pequena (em relação ao que tínhamos) de roupas.

Concluímos que aquela quantidade era realmente ideal para nós então decidimos mantê-la mesmo quando voltamos de viagem.

Abaixo está a foto da nossa mochila de roupas em 2017/2018.

Abaixo está o mesmo processo de troca de roupa, dessa vez com 26 peças, meu número aproximado de peças atual:

Os requisitos para decidir a troca de roupa diminuíram, as pessoas presentes e o humor deixaram de fazer parte desse processo. As opções do guarda-roupas referentes às peças favoritas, pouco ou nunca usadas (nomeada: peças para algum dia), também deixaram de existir.

A foto a seguir nós tiramos em 2019 e ela ainda reflete em grande parte nossas roupas atuais, com exceção de algumas meias e cuecas a menos:

Atualmente compramos roupas em média uma vez ao ano e esse processo é motivado quando a peça atual está desgastada demais, começa a rasgar ou quando ficamos frequentemente sem opções de roupa, pois as peças estão lavando.

É comum assumirmos que quanto mais opções melhor, mas em um experimento em que os pesquisadores deram várias opções de geléia para as pessoas escolherem, maior era a dificuldade na escolha e menor a possibilidade das pessoas levarem alguma geléia, processo conhecido como paralisia por análise. E as que levavam uma geléia, tendiam a ter menos satisfação com a geléia escolhida, pois ficavam pensando que deveriam ter escolhido outra geléia.

Aquelas que tiveram menos opções de geléia, escolhiam mais rapidamente e se demonstravam mais satisfeitas com suas escolhas.

Ou seja, menos opções, escolha mais rápida e maior a satisfação.

Foi assim com o processo de diminuição da quantidade de roupas. Ter menos opções significou menos escolhas diárias e mais proveito do que tenho. Também menos provável de fazer compras por impulso.

Colocando de forma visual o processo de sair de casa sem critérios para comprar roupas, funcionava mais ou menos assim:

Após definir alguns critérios para compra de roupas, o processo passou a ser mais ou menos assim:

Resumo do impacto em ter menos roupas:

Menos dinheiro gasto com roupas

Menos roupas guardadas sem utilidade

Menos tempo escolhendo o que vestir

Mais satisfação com as roupas que tenho

Menos preocupação com o que vestir

Maximizando meus valores

Contexto do problema

A possibilidade de maximizar os valores e depender menos de recursos externos foi me motivando, até que cheguei no questionamento do uso de esmaltes e maquiagem.

Alguns motivos que me incomodavam e geravam atritos:

Gastos financeiros

Tempo na aplicação

Diversos produtos testados em animais

Favorecimento do status quo

Paralisia por análise (ou alta dificuldade de escolha) quando existiam muitas opções

Tendência de insatisfação após o uso ou compra

Dependência do uso para maximizar autoconfiança e/ou auto estima

Hipótese

Deixar de usar maquiagem e esmaltes me permitirá maximizar meus valores, especialmente a aceitação e o auto questionamento.

Solução

Parar de vez o uso.

Validação

Deixar de usar esmaltes foi algo simples, já a maquiagem foi um processo mais intenso e até inesperado (achei que seria mais fácil).

Antes minha maquiagem incluía: um delineador, um blush, uma base para as olheiras, um lápis de olho e um ou dois batons.

Nos primeiros eventos sociais senti bastante desconforto. Em certo momento parei para refletir sobre meu desconforto e a questionar os motivos possíveis do porquê eu escolhia usar maquiagem em determinadas situações.

Então criei uma tarefa no meu gerenciador de tarefas para revê-los e reler meus valores quando sentia vontade de usar.

Isso tornou explícita minha reflexão e eu escrevia comentários nessa tarefa nos dias mais difíceis. Notei que nesses dias minha auto-estima estava baixa ou eu queria chamar a atenção para outros pontos, que não minhas características naturais. A maquiagem servia especialmente como disfarce ou ferramenta de auto-confiança.

🎯 Aprendizados e impacto

No início do experimento eu considerava a maquiagem básica como sendo meu natural, sem ela às vezes me sentia pálida.

Após o experimento, me sinto tranquila sem o uso da maquiagem independente da ocasião e esse passou a ser o meu novo natural.

O desconforto foi passageiro e as pessoas não parecem notar ou esperar que eu use maquiagem. Mesmo em dias que me sinto pálida, não tenho a necessidade de disfarçar essa aparência.
Um resumo do impacto em deixar a maquiagem e esmaltes:

Maximização dos meus valores

Aumento da auto estima

Economia de dinheiro e tempo.

Contexto do problema

Meu cabelo era grande e chegava na cintura. Por anos ele foi assim, e por demorar a crescer, meu apego aumentava.

Já teve períodos em que tomei vitaminas para tentar acelerar o crescimento e usei Monovin-A no shampoo (vitamina A concentrada de uso veterinário - sim, comprava em Pet Shop).

Quando ele cresceu, dava bastante trabalho, eu fazia tranças para dormir e evitar os nós no dia seguinte. No dia a dia, usava geralmente preso, não gostava de fazer hidratação ou penteados.

O processo de cuidados que eu tinha com o cabelo comprido, está representado abaixo com o diagrama de hierarquia (em inglês: hierarchy diagram):

São diversos processos implícitos envolvendo produtos, penteados e cortes.

Eu já quis cortá-lo antes mas tinha muito receio e apego. Conforme fui ficando mais confortável com os desconfortos passageiros dos experimentos anteriores, como quando parei o uso da maquiagem, senti coragem para cortar.

Hipótese

Cortar o cabelo vai me trazer mais leveza e alinhamento com meus valores.

Solução

Sem conhecer os salões do bairro, fui em uma cabeleireira próxima de casa que disse que não cortaria muito por pena e medo de eu me arrepender.

Ainda assim, a quantidade foi suficiente para doá-lo. Ela disse que se eu mudasse de ideia poderia voltar lá em uma semana que ela cortaria mais e de graça. Voltei no dia seguinte.

Estava gostando da praticidade e, por falta de costume, no início enchia a mão de shampoo e depois percebia que aquela quantidade era desnecessária. Agora precisava de pouco shampoo e já não penteava mais no banho. Fiquei animada e pronta para cortar mais.

Então outro problema surgiu: eu precisava ir ao cabeleireiro todo o mês para manter aquele corte mais curto.

Iterando a solução

Resolvi eu mesma cortar em casa, usando a máquina do meu marido. Dessa forma eu aumentaria a praticidade e diminuiria os custos.

Essa foi a linha do tempo dos cortes de cabelo:

Agora com o cabelo curto, o processo de cuidados ficou mais ou menos assim:

Mais simples e prático no dia a dia.

🎯 Aprendizados e impacto

Economia de dinheiro e tempo

Menos atrito no dia a dia, mais praticidade

Leveza e cabeça fresca no verão

Maximização de todos os valores.

Esses experimentos têm funcionado até o momento e atendido ao propósito de maximizar meus valores. Isso não quer dizer que eles sejam definitivos ou que funcione para todos.

Essa é uma trilha contínua de descoberta e entrega, assim como ouvimos no mercado de produto. Pode ser que no momento que você lê este texto eu já tenha experimentado novas coisas e mudado outras.

"Apaixone-se pelo problema" também é uma frase muito usada por profissionais de design, produto e engenheiros de tecnologia, mas gosto da provocação da autora e pesquisadora Indi Young sobre esse ponto:

"Apaixonar-se é divertido (e muitas vezes espontâneo), mas construir um relacionamento duradouro exige muito trabalho."

- Indi Young

Mais do que se apaixonar pelo problema, é sobre tentar construir uma relação a longo prazo em um processo contínuo de aprendizados. Trazendo isso para o dia a dia lembro do processo longo e, às vezes problemático, da criação de hábitos.

Criar um novo hábito leva em média 66 dias, podendo variar entre 18 a 254 dias (dependendo do comportamento, da pessoa e das circunstâncias), de acordo com o estudo publicado no European Journal of Social Psychology.

No início desse processo é comum falharmos. Se estivermos apenas apaixonados ou motivados e, não criando uma relação duradoura com o problema ou com nossos valores, poderemos cair no que a autora Donella Meadows no livro Thinking Systems, chama de arquétipo do "desvio para baixo desempenho" (em inglês drift to low perfomance), que é quando os sistemas não somente permanecem em estado ruim, como seguem piorando.

Essa armadilha do "desvio para baixo desempenho" acontece quando permito que o padrão do meu último desempenho seja a minha referência, então quando falho em fazer algo que acredito, torno essa falha a minha referência.
Dali em diante se inicia um ciclo de feedback que posiciona o sistema em direção ao baixo desempenho.

A saída é manter os padrões de desempenho absolutos, ou seja, manter os padrões desejados em vez de alterá-los toda vez que não consigo seguí-los.

Trazer a intenção do design para o dia a dia é sobre ser intencional enxergando como nossas ações podem gerar impactos a longo prazo, não somente para nós, mas para as pessoas ao nosso redor e ao ambiente.

No início da mudança de hábitos o desconforto era grande e seguir fazendo como antes parecia o caminho mais fácil a curto prazo. Até que meu corpo e mente aceitassem os novos hábitos como sendo naturais, tentei manter a visão a longo prazo, entendendo meus porquês e tendo os valores como guia, algo semelhante ao que fazemos com produtos e nas empresas.

"No design da vida não há escolhas erradas; não há arrependimentos.

Existem apenas protótipos, alguns que têm sucesso e outros que falham.

Parte do nosso maior aprendizado vem de um protótipo com falha, porque então sabemos o que construir de forma diferente da próxima vez."

- Bill Burnet, Designing your life

O UX Collective doa US$1 para cada artigo publicado na nossa plataforma. Esta história contribuiu para o Bay Area Black Designers: uma comunidade de desenvolvimento profissional para pessoas Pretas que são designers digitais em San Francisco. Por serem designers de um grupo pouco representado, membros do BABD sabem o que significa ser "o único" em seus times de design e em suas empresas. Ao se juntarem em comunidade, membros compartilham inspiração, conexão, mentoria, desenvolvimento profissional, recursos, feedback, suporte, e resiliência. Silêncio contra o racismo sistêmico enraizado na sociedade não é uma opção. Construa a comunidade de design na qual você acredita.

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5 experimentos de vida sob a lente do design

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Como designers de produto, frequentemente tratamos de problemas complexos. Por saber que não existem respostas certas para esses problemas, reconhecemos nossos vieses, levantamos hipóteses e tentamos...

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What if vulnerability is actually a symptom of psychological safety and good failure management?

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Intelligent Failures vs. Costly Mistakes: Navigating the Innovation Paradox

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Intelligent Failures vs. Costly Mistakes: Navigating the Innovation Paradox

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Learning from expert fail-ers

I think of the people who best model intelligent-failure principles as "elite failure practitioners" (EFPs) - my deliberately provocative term to emphasize the centrality of failure in the journey to high achievement.

The EFPs I've profiled in my writing are diverse in every way.

There's Jocelyn Bell Burnell, an astrophysicist from Northern Ireland who discovered the first radio pulsars in 1967 and James West, an African American inventor at Bell Labs (historically a haven for EFPs) who revolutionized microphones, holding more than 250 patents for his various inventions.

Another is Rene Redzepi, the pioneering Danish chef whose restaurant was voted the best in the world an extraordinary five times.

Consider celebrated American entrepreneur Sara Blakely, founder of apparel company Spanx, who famously endured countless setbacks on her path to becoming the youngest ever billion-dollar entrepreneur.

Or, what about Barbe-Nicole Ponsardin Clicquot, born in France in 1777 and suddenly widowed at the age of 27?

Instead of giving up on the tiny struggling business she had recently started with her husband, Barbe-Nicole persisted through staggering business and technical failures for years, ultimately building Veuve Clicquot, one of the most successful and enduring companies in the wine industry.

Clicquot's technical innovations revolutionized the production of Champagne, converting the originally cloudy liquid into the sparkling clear wine we know today.

Each of these pioneering thinkers and do-ers experienced far more failures in their lives and careers than the average person. And this, I would argue, is the not-so-secret sauce in their success.

Innovation across centuries: Consistent traits of pioneers

EFPs span fields - science, technology, cuisine, business - and their stories span centuries. But I have found that they have three things in common: they are relentless experimenters, driven by curiosity, who've made friends with failure.

West, for example, was one of those kids who couldn't stop asking questions. To his parents' chagrin, he often sought to answer them himself by experimenting.

Fortunately, he survived when, trying to fix a broken radio he found in his 1930s farmhouse, he plugged it in to the electrical outlet in a ceiling light fixture only to discover his hand stuck to the ceiling - an early failure that only reinvigorated his desire to figure out how electricity worked.

Redzepi worked hard to make his laboratory a safe place for wild-eyed culinary experiments, rewarding rather than bemoaning failed dishes his team of young chefs produced behind closed doors. Making friends with failure wasn't easy at first, but once he understood its necessity, he, like so many other leading innovators, became a passionate advocate of failing well.

It's not that any of these pioneers like to fail; their understanding of its necessity drives them forward.

How to put failure to work

An instinctive aversion to failure and concern about its social stigma holds many of us back. It's impossible to calculate the wasted time and resources created by our reluctance to take the smart risks that lead to progress.

When we go out of our way to avoid failing, we rob ourselves of discovery, accomplishment, and meaningful relationships with colleagues. But once you appreciate the distinction between intelligent failures and the rest, you can start to put the insights and practices of expert fail-ers to work in your team or company.

And, by learning to fail intelligently - in new territory, pursuing goals we care about, with thoughtful, small experiments - we can also live fuller, more adventurous lives.

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Intelligent Failures vs. Costly Mistakes: Navigating the Innovation...

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I think of the people who best model intelligent-failure principles as "elite failure practitioners" (EFPs) - my deliberately provocative term to emphasize the centrality of failure in the journey to high achievement. The EFPs I've profiled in my writing are diverse in every way.

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Leitura de referência para a aula do dia 25/9

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Leitura de referência para a aula do dia 25/9

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In my previous 2 part series on using Mermaid.js with ChatGPT to build system diagrams ( part 1 and part 2), we looked at the capabilities of ChatGPT to build sequence, activity, state and C4 models.

I got interested to explore this further, and here is my next series on building more sophisticated diagrams with ChatGPT using PlantUML

lets you create a wide range of diagrams from text descriptions. In its current state, it can support Gantt charts, mindmaps, concept diagrams and more, in addition to all UML diagrams

I was particularly interested in building MindMaps, so here's my first post of the PlantUML series. My interaction with ChatGPT and using it to create MindMaps with PlantUML

Introduction to Mindmaps

What's a mindmap
A mind map represents ideas or information organized around a central concept or key idea. Mind maps are often used to visually organize information and create a clear structure for thoughts and concepts. The nodes in a mind map can branch out to show relationships between ideas. They can be colour-coded, labelled with icons, or annotated with text to clarify the relationships further. Mind maps are commonly used in note-taking, brainstorming, problem-solving, and decision-making, as they help to capture and organize thoughts visually and intuitively.

Basic MindMap

Okay, Let's start by creating a simple MindMap on the topic of Artificial Intelligence
Can you give the mindmap in PlantUML format. Keep it structured from the core central topic branching out to other domains and sub-domains. Let's go to 4 levels to begin with. Add the start and end mindmap tags and keep it expanding on one side for now
Sure, here's a simple mind map of the topic "Artificial Intelligence" in PlantUML format, with four levels

@startmindmap
* Artificial Intelligence
** AI Technologies
*** Machine Learning
**** Supervised Learning
**** Unsupervised Learning
**** Reinforcement Learning
*** Natural Language Processing (NLP)
**** Sentiment Analysis
**** Part-of-Speech Tagging
**** Named Entity Recognition
@endmindmap

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In my previous 2 part series on using Mermaid.js with ChatGPT to build system diagrams (part 1 and part 2), we looked at the capabilities of ChatGPT to build sequence, activity, state and C4 models...

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Ferramenta de mapas mentais para a aula do dia 25/9

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Ferramenta de mapas mentais para a aula do dia 25/9

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draw.io is a free online diagramming application and flowchart maker . You can use it to create UML, entity relationship, org charts, BPMN and BPM, database schema and networks. Also possible are telecommunication network, workflow, flowcharts, maps overlays and GIS, electronic circuit and social network diagrams.

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Material Aula #04 27_09 - Protagonismo & Ação

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Material Aula #04 27_09 - Protagonismo & Ação

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Material da aula #2 - 18/10 - Planos e análise de riscos

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Material da aula #2 - 18/10 - Planos e análise de riscos

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[Leader One] Gestão de Risco e Incerteza.pdf

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Saiba como explorar e extrair valores de seus dados usando as três maiores metodologias usadas em Data Mining e EDA
Nem sempre é fácil retirar Insights de dados. As vezes, ficamos horas olhando para aquele CSV, aquela tabela de SQL ou aquele JSON maldito, esperando que uma informação nova e útil apareça do nada na nossa frente. Felizmente, técnicas de análise exploratória de dados foram desenvolvidas no decorrer dos anos, desde que o termo foi cunhado em 1977 por John Tukey, em seu livro " Exploratory Data Analisys".
CRISP-DM, para os mais íntimos
Hoje, quero te ajudar a direcionar melhor suas horas de análise de dados ao apresentar três técnicas muito úteis: a CRISP-DM, SEMMA e a KDD. Vamos lá?

Essa técnica de nome gigante é uma das mais utilizados em Mineração de Dados. Suas principais vantagens é que ela pode ser aplicada a qualquer tipo de negócio, e não tem dependência de ferramenta para ser executada.

Você verá que as outras metodologias compartilham de tarefas e mecânicas similares a CRISP-DM, portanto, vou detalhá-la mais por ser a mais completa.

A CRISP-DM consiste em seis passos cruciais, que são:

1. Business Understanding

Background: explique a situação da empresa e como o projeto vai ser direcionado para solucionar o problema;

Objetivo do projeto: informe qual o objetivo maior que seu projeto tem;

Critério de sucesso: deixe bem claro qual será a métrica que ditará se seu projeto atingiu o sucesso ou não.

Na primeira fase da CRISP-DM, você deve identificar o problema negocial que quer resolver. Essa demanda pode ser feita por um superior seu, ou quem sabe você mesmo identificou algum problema nos dados que quer tentar resolver. Como insumo dessa fase, você deve entregar três coisas:

2. Data Understanding

Brace yourself! Como você deve saber bem, coletar e tratar o dado é uma tarefa responsável por mais de 70% do tempo gasto em um projeto por Data Scientists, e é exatamente sobre isso que essa fase e a próxima dizem respeito. Aqui, você deverá coletar, descrever - usando estatísticas - , explorar e verificar a qualidade do seu dado.

3. Data Preparation

Data Selection: aqui você vai selecionar os dados que serão usados no modelo. Por exemplo, talvez você não queira usar outliers, ou todas as colunas da tabela. Escolha tudo que serão relevantes para seu modelo, e não esqueça de documentar o motivo de escolhe-los;

Data Cleaning: é bem provável que seu dado não virá da melhor forma possível. Datas em formato incorreto e números inteiros sendo interpretados como string, são só alguns dos exemplos de sujeira que vão ser encontrados no seu dado. É nessa hora que você irá tratá-los;

Construct Data: talvez nem todos os dados que você precise estará a sua disposição. É possível que você tenha que criar novos dados para seu modelo. Por exemplo, talvez você precise de um campo ou coluna no seu dado que diga se uma determinada data é feriado, ou qual dia da semana ela representa;

Integrating Data: essa tarefa é necessária quando você precisa juntar duas fontes de dados diferentes.

Nessa fase você irá preparar os dados para a modelagem -nossa próxima etapa. Esse processo consiste, principalmente, de quatro tarefas:

4. Modeling

É nesse momento que você irá realizar a construção do seu modelo. Essa fase consiste em escolher seu algoritmo - que pode ser desde Decision Trees até Neural Nets - , criar o modelo em si e tunar seus parâmetros. Você pode criar diferentes modelos e compará-los na próxima fase.

5. Evaluation

Hora de avaliar os resultados de seu modelo. Se lembra dos critérios de sucesso que você definiu lá na primeira fase? Tá na hora de verificar se ela foi atingida. Se não foi, é necessário voltar a primeira fase e entender o que deu de errado, determinar um novo escopo e tentar novamente. Caso tudo dê certo, avance para a sexta e última fase.

6. Deployment
Primeiro os dados, depois os negócios
Nesta fase final é hora de colocar seu modelo em produção, para que possa ser usado. O deployment coloca fim ao seu projeto, mas lembre-se de sempre monitorar os resultados e adaptar o modelo sempre que necessário.

Uma outra metodologia muito utilizada é a SEMMA, criada pela SAS Institute. Ela é parecida com a CRISP-DM em muitos aspectos, mas, ela foca principalmente nas tarefas de criação do modelo, deixando as questões de negócio de fora.

Suas tarefas são muito parecidas com as da CRISP, como: explorar informações básicas dos dados, modificar e transformar variáveis, gerar o modelo e validá-lo; portanto, não vou repeti-las aqui, mas, fica minha principal dica: caso não tenha de trabalhar em um projeto grande, que tenha forte impacto a nível de negócio, a SEMMA pode ser muito útil pra você.

Esse é um dos métodos mais antigos existentes, tendo sua criação feita em 1980. Essa técnica é muito utilizada em Data Mining e, diferente das anteriores, não foca em questões de negócio ou geração de modelos, mas sim na descoberta de conhecimentos a partir dos dados.

Por exemplo, imagine que você possui um - ou mais - database e deseja extrair conhecimento a partir dele. Dados, informações e conhecimentos são assuntos que dariam um post por si só, mas, por enquanto, fica aqui minha sugestão de leitura para entender esses e outros termos, também conhecido como Hierarquia DIKW, ou Pirâmide do Conhecimento.

Semelhante ao CRISP-DM e SEMMA, as fases do KDD são resumidas a coleta dos dados que serão usados para análise; seu pré-processamento - que inclui limpeza e integração - ; transformação dos dados; e a interpretação e avaliação de padrões encontrados a partir de técnicas de Data Mining e Análise Exploratória.

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CRISP-DM, SEMMA e KDD: conheça as melhores técnicas para exploração de dados

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Saiba como explorar e extrair valores de seus dados através das três maiores metodologias usadas em Data Mining e EDA

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É altamente improvável que alguma cultura corporativa contemporânea não declare valorizar a alta performance. Mas nem sempre essa declaração se traduz em realidade. E isso tem dois grandes motivos.

O primeiro é o que chamo de síndrome do "caprichado em tudo".

Explicação breve: em alguma dessas viagens durante a adolescência, bebíamos um preparado composto por vodka, guaraná em pó, xarope de guaraná, pedaços de fruta e leite condensado, e cada um dos amigos pedia para o seu copo de plástico vir caprichado em algum ingrediente preferido.

Mas um dos amigos insistia em pedir o dele "caprichado em tudo". Argumentávamos, rindo, que caprichar em tudo era o mesmo que caprichar em nada, já que o copo tinha os mesmos 300ml. Não adiantava. Esse amigo continuava se sentindo atendido e satisfeito na sua demanda.

A analogia com o universo dos negócios é simples: todos querem alta performance, claro. Mas também costumam querer uma cultura colaborativa e autônoma, criativa e inovadora, diversa e inclusiva, de alta retenção, estável, resiliente a crises, eficiente, consistente e flexível. Ou seja, caprichada em tudo.

É como se a evolução do conhecimento sobre gestão e negócios fosse acumulando demandas ao longo do tempo, sem levar em conta os necessários trade offs impostos pela realidade. Os recursos são finitos - tempo, capital, espaço, matéria prima. E as potencialidades tecnológicas costumam trazer novas camadas de complexidade.

Na prática, não existe uma cultura corporativa que consiga ser caprichada em tudo. Mas poucos líderes querem aceitar - ou declarar que aceitam - as necessárias perdas advindas do foco. A exigência de alta performance pode custar em satisfação com o trabalho e reduzir eNPS, ou pode limitar o espaço e o tempo para maturações inovativas, ou pode produzir incentivos arriscados.

Quando a alta liderança da empresa não reconhece isso, um desses dois cenários está ocorrendo: ou a empresa não tem mesmo alta performance, ou a tem, mas os efeitos colaterais não são sequer levados em conta e direcionados para a melhor escolha estratégica. Afinal, pode-se escolher algo caprichado em mais de um ingredientes: quero mais guaraná, mantendo a quantidade de fruta - sabendo que os outros itens virão em proporção menor.

É claro que ninguém quer ouvir notícia ruim ou aceitar que algo se perde quando existe um direcionamento de foco: "Ok, podemos enfatizar a alta performance, mas isso virá com o risco de perdermos as qualidades B e C."

A opção pelo "caprichado em tudo" tem efeito apenas psicológico, e talvez aquele meu amigo quisesse apenas o conforto emocional para sua demanda impossível. Mas no contexto das empresas, não faz muito sentido abrir mão desse direcionamento. Como uma excelente professora de negócios costumava dizer, "a esperança não é uma boa estratégia."

Não decidir também é uma decisão - com a desvantagem de ser inercial.

SEGUNDO FATOR

O outro motivo pelo qual o discurso de alta performance talvez não seja uma realidade para muitas empresas está ligado à imprecisão dos termos. O que caracteriza, exatamente, uma alta performance? Para tentar responder a isso, vale pensarmos que existem fundamentalmente três variáveis em jogo: qualidade, velocidade e variedade. Obviamente, essa é uma simplificação, mas o objetivo é justamente olhar essa questão complicada com apenas um pouco mais de complexidade.

Quando falamos em alta performance, estamos falando implicitamente de alguma combinação entre a qualidade do que um colaborador entrega (e isso também envolve subjetividade: por exemplo, ausência de erros ou maior criação de valor?), a velocidade em que ele faz isso e a variedade de entregas que ele consegue fazer (e aqui a ideia é a de que algumas pessoas têm mais versatilidade de skills do que outras).

O que o líder espera das pessoas quando demanda "alta performance"? Que os erros sejam minimizados, ou que haja inovações de alto valor, ou que mais coisas sejam feitas, ou que tudo seja feito no menor tempo possível, ou que haja máxima flexibilidade?

Para representar essa dinâmica, vamos imaginar os dois eixos abaixo: no horizontal, está a velocidade; no vertical, a qualidade. E o tamanho do ponto representa a variedade.

Velocidade de trabalho X Qualidade das entregas X Variedade de skills (flexibilidade)

Cada um dos números acima representa tipos de colaboradores quanto à performance. Vamos imaginar que estejamos falando de pessoas com posições semelhantes e comparáveis, ou seja, pessoas que têm os mesmos desafios.

Apenas olhando a imagem, já fica claro que, se pudéssemos, teríamos equipes formadas apenas por colaboradores do tipo 8: entregam com muita rapidez, enorme variedade de habilidades e sempre com qualidade altíssima. O problema é: será que esse perfil existe? E, caso exista, será que é realmente multiplicável?

Colocando os pés no mundo real, talvez seja melhor entender que "alta performance" constitui, na verdade, a melhor combinação possível das três dimensões (qualidade, variedade e velocidade) para determinada cultura e para determinada posição.

Nesse sentido, examinemos três casos que podem ser avaliados como pessoas de alta performance:

Indivíduo do tipo 1: faz entregas com altíssima qualidade e em velocidade acima da média, mas parece deixar a desejar na variedade. Nós o queremos na empresa? Achamos possível que ele aumente as entregas? Será que uma pressão nesse sentido nos faria perder em outro? Nosso atual momento de negócio pede especialização e podemos abrir mão da diversidade de skills?

Indivíduo do tipo 2: tem velocidade e variedade altíssimas, mas fica só ali no limiar da média em qualidade. No nosso contexto, é um "high performer"? Achamos produtivo ter essa entrega "quantitativa" com qualidade não impressionante? Temos mecanismos para compensar isso de alguma forma?

Indivíduo do tipo 3: esse indivíduo faz um trabalho de alta qualidade e atua em diferentes frentes simultâneas, mas parece não ser alguém com quem possamos contar em termos de velocidade. Será que perde prazos? O quanto isso é crítico num contexto de alta geração de valor? O momento da empresa comporta essa performance? Como ele responde à pressão por prazos?

A ideia aqui é entender que lidar com os extremos é super fácil: todos queremos mais indivíduos do tipo 8, mas ele não existe. E ninguém quer o perfil 7. São casos que não exigem decisão complexa. Mas a gestão de performance costuma estar no universo dos indivíduos de 1 a 6.

Assim como no caso da cultura, também aqui existe a necessidade de clareza de foco e existem trade offs a serem considerados - com uma diferença fundamental: como estamos falando de indivíduos, é possível ter coexistência de perfis. E é até desejável, desde que a gestão cuide de aparar as arestas advindas da diferença e enderece as complementaridades.

Na prática, espera-se que a alta liderança da companhia tenha clareza sobre esse "cobertor curto" e sobre as combinações aceitáveis das variáveis de performance, levando em conta também as especificidades de cada desafio.

A pergunta-chave seria a seguinte: qual é o mínimo aceitável em cada dimensão de performance no contexto da empresa, sobretudo nas posições mais críticas?

Uma sugestão é que, em vez de escolher um alvo no gráfico, decida-se sobre uma linha de referência, como exemplificado a seguir:

Velocidade de trabalho X Qualidade das entregas X Variedade de skills (flexibilidade)

Essa linha, a escala, as posições e tamanho dos círculos constituem apenas um framework de referência, não um modelo quantitativo. A proposta aqui não é (pelo menos ainda) transformar o framework em uma ferramenta de gestão. A ideia é apenas trazer à tona uma visão de que "alta performance" tem um significado realista que precisa ser pelo menos levado em conta nas decisões sobre pessoas.

POR QUE NÃO EXIGIR MAIS DE TODO MUNDO?

Mas por que não deixar as coisas como estão, mantendo a exigência de alta performance de modo amplo para todos? Não seria bom manter alvos propositalmente "esticados"?

De fato, existem evidências de que objetivos e incentivos de "barra alta" têm correlação com resultados do negócio. E a simples declaração de valorização de alta performance pode ter um bom efeito.

Mas há uma sutileza muito importante que costuma ser desconsiderada: a alta exigência funciona quando está, de alguma forma, conectada a valores e potencialidades do indivíduo. Do contrário, costuma ter efeito inverso, levando a pessoa a deixar de fazer o que faz bem e tentar, em vão, ser quem ela não é.

Traduzindo isso em exemplos, podemos entender que um colaborador com alto drive por qualidade funcione muito bem quando sua "barra alta" está nessa dimensão. Ele nunca criou aquele novo produto sensacional, mas tem o histórico de outros feitos e se alimenta de algo que conversa com sua satisfação mais forte. Se a vertente de diversidade também for boa, a pressão por velocidade pode aumentar a sensação de profunda inadequação emocional.

De modo semelhante, um outro colaborador, mediano em qualidade, mas que faz coisas diversas e sempre com rapidez, vai responder bem a "stretch goals" nessas dimensões. No entanto, talvez fique extremamente desestimulado com a pressão por criatividade ou inovação além do que é capaz de fazer.

A ansiedade e o estresse com o trabalho não têm a ver com pressão por resultados. Sua origem está na dissonância entre o tipo de demanda e o perfil de entrega do indivíduo. Ou seja, criar incentivos para entregas esticadas só funciona quando essa demanda estimula o "flow" de trabalho. Se aplicada à dimensão limitante do indivíduo, isso provavelmente vai gerar frustração em todas as partes.

CONCLUSÃO

Existem maneiras mais adequadas e menos adequadas de tratar da alta performance na empresa, sempre ligadas a trade offs. Partindo da premissa de que não se pode ter tudo ao mesmo tempo, os gestores talvez consigam efetivar uma cultura que efetivamente entregue resultados de forma consistente.

Em termos culturais, isso significa estar consciente das perdas e limitações de se exigir o máximo das equipes. Em termos de gestão de indivíduos, trata-se de estabelecer a conexão mais apropriada entre o que cada cargo exige e o perfil das pessoas, concentrando as altas demandas na dimensão do que os mais talentosos podem (e têm prazer em) entregar.

No fundo, estamos falando de gestão de expectativa: às vezes, saber que você realmente prefere o sabor do guaraná na bebida composta permite que você receba um resultado muito melhor.

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A alta performance e a síndrome do "caprichado em tudo"​

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É altamente improvável que alguma cultura corporativa contemporânea não declare valorizar a alta performance. Mas nem sempre essa declaração se traduz em realidade.

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Stuart Mills continues his series on data policy theory, concentrating here on different views to what data are.
What are data?

For many of us, the first idea which comes to mind is that thing we pay for as part of our monthly phone contract.

Alternatively, some of us might associate data with the rows and columns of a spreadsheet, or with internet titans like Facebook or Google or Amazon.

The trouble with data is, when we stop and think about a firm definition or fundamental quality that delineates simple observations or pieces information from data, we might find ourselves stuck.

Aren't all data information, and isn't all information gathered through observation?

In political science, Srnicek and Williams offer an idea called folk politics.

Folk politics could also be called common sense politics; a non-exact, learned understanding of how politics works. Of course, this understanding could be inaccurate when examined, but generally, folk politics is a good-enough guide.

A similar argument might be made about data.

For our daily lives, having a strong concept of what data are is probably not necessary. If your mobile phone, spreadsheet and social media work, what's the problem? But it's helpful to have an analytical framework for thinking data when asking more pressing questions: who controls data, who owns data, what is the value of data, and so on.

This philosophical definition of data (which is probably a bad name) is what I'm going to talk about in this post.
Image: a web of data
The Non-Neutrality Principle

A good question to begin with is not the question "what are data?" but instead:

are information and data the same thing?

For several authors, the answer to this question is no.

In their essay series Raw Data is an Oxymoron, media historian Lisa Gitelman argues that information only becomes data when it is conceived and recorded as such.

From this perspective, we might imagine information existing everywhere all the time, waiting for someone to capture it that it might become data. What's more, choice is of vital importance; as Gitelman writes, raw data is an oxymoron. There is always some choice as to what to measure and what not to measure, and thus data carries some human bias and exists for some purpose or intention.

Legal scholar Teresa Scassa has called this idea the non-neutrality principle.

To answer the question are information and data the same, the non-neutrality principle implies no, because information is some objective metric about something, while data is a collection of subjectively gathered information.

For example, Apple's maps service recently adjusted the borders around the disputed peninsula of Crimea, now showing Crimea as Russian rather than Ukrainian.

We know that Crimea exists; we know where the peninsula is located and how big it is and what type of terrain makes up the territory. But the data one receives from Apple maps is reflective of non-informational choices. Someone has chosen to label Crimea as Russian, just as a choice has also been made for the past several years to not label it Russian, and just as all borders represent choices about the division and interpretation of geographic information.

Data is thus non-neutral, and - as Gitelman attests - raw data is oxymoronic.

The Combination Argument

The combination argument is a subtly different take on the question: are information and data the same thing?

Another legal scholar, Christopher Rees, argues that data isn't so much about conceiving of information as data, but instead is the product of combining information.

For example, if I have a column of numbers ranging from 0 to 100, I have no idea what these numbers mean in aggregate. That's not to say that these numbers aren't informative; I can identify whether a 6 is a 6 or a 4 is a 4. The trouble is, I don't know what 4 or 6 relate to!

But if I introduce more information, maybe I can discern some meaning and practical use from these numbers.

Maybe I add the information that these are test scores, and then add another column of information which contains some names? By combining information, it would seem I've produced some data about individual test scores.

This is the combination argument.
Image: handwritten data in table format
In my opinion, the combination argument is much nicer than the non-neutrality principle because it's much closer to the folk definition. Under the non-neutrality principle, data ceases to be a tangible object and becomes much more metaphysical.

The combination argument appeals to our common-sense idea of data being something tangible by explaining where data comes from.

This explanation fits into our immediate observations of the world: we provide, say, Facebook with our information, and they combine it with other information to produce the data for their services. From a political economy perspective, this is quite an interesting interpretation, because we can start thinking about how data is produced, and who has claims to the value of this productive effort.

However, I'd argue the combination argument and the non-neutrality principle are not that different. In fact, I'd go so far as to say the combination argument is actually a subset of the non-neutrality principle.
This is because non-neutrality trumps combination.
If I have a list of names, I may not know where those names came from, or if the order of those names matters. But I could still do something with this information.

I might have a theory that John is often a very common name and use this list of names to investigate this theory. I'm still combining something to treat this information as data, but I'm not combining information together. Instead, I'm combining a piece of information (the list of names) with an act of intention (my theory) to conceive of the information as data.

Another example: Facebook may well combine pieces of information together to produce data, but what pieces of information is a non-neutral choice Facebook makes; a decision which is based on Facebook's commercial interests.

The combination argument is an elegant way of thinking about the production of data, but it does not in fact escape the non-neutrality principle.

Should We Ignore Folk Data?

Respecting the non-neutrality principle, the answer to the question "what are data?" may be:

information about which choices are made?

But is this a final answer? As with almost all of philosophy, probably not.

For instance, I've spoken a lot about data, but I've never drawn a distinction between personal or social data, and natural data. If an equation predicts the interaction of some variables in the physical world, and we collect data about those variables to test the equation, are those data non-neutral? The answer is, I don't know...

It's also helpful to ask is this new definition of data - information about which choices are made - useful? I think it is, mostly because it helps us think about how (or whether) data are produced, which impacts policy questions. But it's also extremely vague, and one might be tempted to defer back to the folk definition.

When thinking about the digital economy, it's wise to remember many people will make decisions based on folk definitions, and these decisions (whether we agree with them or not) also impact various policy questions.
Image: mouse pointer hovering over follow button
For example, the idea that data are comparable with oil or currency doesn't mesh well with the non-neutrality principle or the combination argument, but is a very common idea in the digital economy. And if we think this comparison is fair, it has implications for

how we 'transact' with our data

what services we receive 'for' our data

what protections we should expect

These questions are at the heart of digital political economy and form the basis of the political theory of data, which I will discuss in a later blog post.

But we can't arrive at a political theory without considering the philosophical theories which tackle the question: what are data?

Read Stuart's introduction to this blog series.
Stuart Mills is a PhD researcher at the Manchester Metropolitan University Future Economies Research Centre. His research includes behavioural economics, behavioural public policy, hypernudging and data politics.

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Stuart Mills continues his series on data policy theory, concentrating here on different views to what data are. For many of us, the first idea which comes to mind is that thing we pay for as part of our monthly phone contract.

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Material da aula 4/10 | Aula #2 - Tecnologia como ferramenta

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Material da aula 4/10 | Aula #2 - Tecnologia como ferramenta

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CNEX - Leader One - Pilar Mindset Digital - Impactos Tecnológicos - Santiago Andreuzza

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Material da aula 9/10 | Aula #3 - Agilidade de pensamento

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Material da aula 9/10 | Aula #3 - Agilidade de pensamento

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CNEX - Leader One - Pilar Mindset Digital - Agilidade de pensamento - Marcos Soledade

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Material da aula 11/10 | Aula #4 - Novos horizontes

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Meaningful innovation in a World awash with ideas | Roberto Verganti | TEDxPolitecnicodiMilanoU

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