Consultoria Big4: valor ao custo mínimo?

O que o software consegue calcular hoje em dia – e porque é que a gestão continua a ser gestão

A otimização matemática pode automatizar partes de análises complexas de CAPEX, encurtar ciclos de recálculo e tornar a inteligência de decisão profissional acessível a um leque mais alargado de pessoas na empresa. Não como substituto da estratégia, da consultoria ou da gestão – mas sim como infraestrutura matemática para as decisões.

O que acontece se a estratégia mudar em poucas horas?

Um alerta sobre os resultados. Uma queda na procura. Novos requisitos regulamentares. Custos de financiamento mais elevados. Uma aquisição. Uma mudança geopolítica. Ou simplesmente uma nova orientação da direção:

É preciso reduzir o CAPEX.

Imaginemos uma empresa com um orçamento de investimento de 500 milhões de euros.

A direção decide fazer uma redução de 15 por cento.

Novo orçamento de CAPEX: 425 milhões de euros.

À primeira vista, a tarefa parece simples:

Onde é que cortamos 75 milhões de euros?

Mas essa não é a questão decisiva para a gestão.

A questão muito mais interessante é esta:

Que combinação dos investimentos restantes gera a maior contribuição de valor definida, tendo em conta as novas condições de orçamento, recursos, risco, dependências e estratégia?

Com isso, a tarefa muda radicalmente.

Um corte no orçamento transforma-se num problema matemático de alocação.

Da mudança de estratégia ao ciclo de recalculação

A consultoria estratégica empresarial é muito mais do que matemática.

Inclui compreensão do mercado, estratégia, organização, transformação, questões regulatórias, conhecimento do setor, comunicação e discernimento humano.

O software não substitui isso.

No entanto, dentro de processos de decisão complexos, existe uma área que é perfeitamente quantificável:

o cálculo quantitativo de alternativas.

Um possível processo de decisão pode, por exemplo, ser assim::

CONSELHO DE ADMINISTRAÇÃO → FINANÇAS → CONTROLO DE GESTÃO → RISCO → OPERAÇÕES → ESTRATÉGIA → CONSOLIDAÇÃO → CONSELHO

DE ADMINISTRAÇÃO

Depois, a direção coloca uma nova questão.

O que acontece se o CAPEX for de 400 em vez de 425 milhões de euros?

O que muda se der prioridade a uma determinada área de negócio?

O que acontece se for preciso implementar um projeto a todo o custo?

Que impacto tem uma restrição adicional de recursos?

Cada alteração numa hipótese pode dar origem a um novo ciclo de cálculos e coordenação.

Não é porque o departamento financeiro, o controlo de gestão ou os consultores externos trabalhem de forma ineficiente.

Mas sim porque as decisões complexas são frequentemente organizadas de forma sequencial.

Afinal, quanto custa uma decisão?

As empresas medem os custos do seu capital.

Medem o ROI, o VPL, a TIR, o fluxo de caixa, o volume de investimento e os desvios orçamentais.

Mas com que frequência se mede quanto custa o processo através do qual se decide sobre esse capital?

Para isso, dá para formular um quadro conceptual de gestão e controlo:

Custo da Decisão = Custo Interno de Mão-de-obra + Capacidade de Gestão + Custo de Consultoria Externa + Custo de Retrabalho + Custo de Atraso + Custo de Oportunidade +, se for o caso, Custo de Continuar com CAPEX Mal Alocado.

O Custo da Decisão não é, neste contexto, um indicador contabilístico padronizado, mas sim um quadro de referência conceptual para a análise económica dos processos de decisão.

Custo Interno de Mão-de-Obra

As áreas de Finanças, Controlo de Gestão, Risco, Operações, Estratégia, Engenharia, Aprovisionamento e TI podem estar envolvidas em decisões de investimento de maior dimensão.

Um exemplo de cálculo meramente ilustrativo:

20 colaboradores × 150 EUR de custo total por hora × 30 horas × 5 iterações = 450 000 EUR.

Este exemplo não constitui, de forma alguma, uma referência para os custos reais de tomada de decisão. Apenas mostra como ciclos repetidos de análise e recálculo podem gerar um bloco de custos internos significativo.

Capacidade de gestão

A capacidade de gestão ocupada pode ser ainda mais significativa.

O CFO, a direção, os diretores de divisão e as comissões de investimento têm tempo limitado.

A questão económica não é, portanto, apenas:

Quanto custa uma hora de gestão?

Mas sim:

Que decisões, mudanças ou implementações poderiam ser feitas nesse mesmo tempo?

Custos de consultoria externa

Consultoria estratégica, finanças corporativas, consultoria técnica e outros especialistas podem trazer conhecimentos adicionais importantes para processos de decisão complexos.

Mas a capacidade de análise externa também é um recurso económico.

Quanto mais variantes, recálculos e coordenações forem necessários, maior pode ser o esforço envolvido.

Custo de retrabalho

Uma alteração nas orientações da gestão pode tornar obsoleto, em parte, cálculos, cenários e apresentações já elaborados.

Os modelos são ajustados. Os dados são agregados de novo. Os departamentos especializados voltam a verificar. As apresentações são alteradas.

A organização volta a fazer as contas.

E fazer novos cálculos também dá trabalho.

O bloco de custos que pode ser maior: o custo do atraso

No entanto, os custos diretos do processo podem não ser o maior alavancador económico.

Outra questão pode ser muito mais relevante:

Quanto custa cada dia adicional em que uma nova alocação de capital ainda não pode ser implementada?

Enquanto uma decisão é preparada e recalculada, as atividades existentes podem continuar.

Os projetos continuam.

As capacidades de engenharia permanecem ocupadas.

Podem ser feitas encomendas.

Os prestadores de serviços externos continuam a trabalhar.

As poupanças previstas podem começar mais tarde.

Os investimentos mais atrativos podem começar mais tarde.

O capital permanece mais tempo na alocação atual.

Este «custo do atraso» é específico de cada empresa e projeto e, por isso, não pode ser quantificado de forma fiável com uma percentagem fixa.

No entanto, faz parte da análise económica de uma decisão.

Custo de oportunidade: um bom projeto pode, mesmo assim, ser a escolha errada

Um projeto pode ter um VPL ou ROI positivo e, mesmo assim, não fazer parte da melhor carteira global do ponto de vista económico.

Porquê?

Porque o capital, os recursos e o tempo são limitados.

A questão relevante não é, portanto, apenas:

Este projeto é rentável?

Mas sim:

Este projeto faz parte da melhor combinação de projetos economicamente viável, dadas as restrições existentes?

Priorizar não é o mesmo que otimizar

Isso cria uma diferença importante.

Priorização:
Qual é o projeto com maior prioridade, com base nos critérios definidos?

Otimização:
Qual é a combinação admissível de projetos que maximiza o objetivo definido para todo o portfólio?

Com N decisões binárias sobre projetos, existem, teoricamente, 2N subconjuntos possíveis.

Com 100 projetos, isso dá:

2^100 ≈ 1,27 × 10^30 subconjuntos teoricamente possíveis.

O espaço de soluções viável na prática é bastante limitado por orçamentos, recursos, dependências e outras restrições. Além disso, os métodos modernos de otimização não precisam testar todas as combinações teóricas uma a uma.

A ordem de grandeza, no entanto, ilustra bem o problema:

A decisão sobre o portfólio não é a mesma coisa que a classificação de projetos.

A Tecnologia de Decisão já faz parte da Tecnologia Empresarial há muito tempo

A otimização matemática, a análise avançada e o apoio à decisão baseado em dados não são uma visão do futuro.

Grandes fornecedores de tecnologia, como a IBM, oferecem há anos tecnologias para otimização matemática e problemas de decisão complexos. Também fornecedores de plataformas, como a Palantir, abordam processos de decisão operacionais baseados em dados.

No entanto, isso não significa que as soluções especializadas de Decision Intelligence sejam funcionalmente equivalentes a essas plataformas.

O ponto crucial é outro:

A Decision Technology já faz parte, há muito tempo, da tecnologia empresarial moderna.

Ao mesmo tempo

,

nem todos os problemas de decisão matematicamente definíveis precisam de uma plataforma empresarial completa ou de um projeto de transformação abrangente.

É aqui que surge uma nova categoria de Inteligência de Decisão especializada.

Em vez de mapear toda a arquitetura de dados e de decisão de uma empresa, uma solução especializada pode abordar um problema matemático claramente definido.

Por exemplo:

Que combinação dos nossos projetos de investimento maximiza o valor esperado, tendo em conta as nossas restrições reais?

Decision Intelligence 4 All

É

aqui que está a verdadeira mudança.

O apoio matemático profissional à tomada de decisões não tem de ser exclusivamente parte de grandes projetos de consultoria, transformação ou TI empresarial.

Um problema de decisão pode, numa primeira fase, ser reduzido a algumas variáveis centrais:

ID do projeto. Investimento. Contribuição de valor esperada. Restrições.

Com base nisso, um modelo matemático consegue calcular diferentes composições de carteira.

Nem todas as organizações precisam de uma nova arquitetura empresarial para isso.

Nem todos os problemas matemáticos exigem um projeto de transformação que dure meses.

E nem todas as novas questões de gestão têm de desencadear, necessariamente, uma nova ronda de recálculos manuais.

É essa a ideia por trás do Decision Intelligence 4 All.

Não

é

consultoria da Big4 ao preço de software.

Não é a IBM a um preço de entrada de Software-as-a-Service.

Não é a Palantir para as PME.

Mas sim:

um acesso fácil a uma função de decisão matemática claramente definida.

O Algoritmo Calcula. A gestão decide.

A inteligência de decisão não deve ser confundida com a gestão empresarial automatizada.

Um modelo matemático não define automaticamente a estratégia da empresa.

Não decide qual é a fábrica estrategicamente importante.

Não determina qual o risco que a direção está disposta a aceitar.

Não define a cultura empresarial.

E não assume qualquer responsabilidade de gestão.

A gestão define:

Objetivos. Prioridades. Orçamentos. Restrições. Dependências. Riscos.

A matemática calcula, dentro desse espaço de decisão definido, as alternativas de portfólio correspondentes ou — dependendo do modelo — a solução ótima.

O algoritmo calcula. A gestão decide.

Dos ciclos de consultoria à inteligência de decisão em tempo real

Assim, o ciclo de decisão também pode mudar.

Um processo sequencial pode, por exemplo, ser assim:

PERGUNTA → DEPARTAMENTOS → CÁLCULO → CONSOLIDAÇÃO → APRESENTAÇÃO → NOVA PERGUNTA → RECÁLCULO

Se os dados, valores-alvo e restrições já estiverem estruturados num modelo matemático, é possível passar progressivamente de:

PERGUNTA → CALCULAR → COMPARAR → DECIDIR.

Isto não significa, de forma alguma, que uma decisão completa da direção seja tomada em poucos segundos.

O tempo de cálculo e o tempo de tomada de decisão organizacional são duas coisas diferentes.

No entanto, se um modelo matemático conseguir recalcular carteiras alternativas num curto espaço de tempo, uma etapa de recálculo que até agora era demorada pode ser consideravelmente encurtada.

Assim, a gestão consegue obter mais rapidamente uma resposta a uma das questões mais importantes dos processos de decisão estratégica:

E se...?

Três alavancas económicas

1

. Melhor alocação de capital

A questão passa de:

«Que projetos são bons?»

para:

«Que combinação destes projetos gera, nas condições atuais, o maior valor acrescentado definido?»

O objetivo é uma melhor alocação de capital dentro dos orçamentos e restrições existentes – sem que isso implique uma garantia geral de resultados.

2

. Reduzir o custo da decisão

Se for possível automatizar os recálculos, há potencial para reduzir o esforço de cálculo manual, o retrabalho e a criação repetida de cenários.

A real dimensão deste efeito depende do processo de decisão atual e de cada organização.

3

. Maior velocidade de decisão

Se uma nova hipótese de gestão puder ser traduzida mais rapidamente numa nova alternativa de portfólio, todo o processo de decisão também pode acelerar.

Assim, o tempo ganha uma dimensão económica adicional.

Não é só o capital que tem um preço. O tempo de decisão também tem um valor económico.

A matemática pode aumentar a transparência

Não porque a matemática gere automaticamente a decisão de gestão certa.

Um modelo só consegue fazer cálculos dentro dos seus dados, pressupostos, funções-objetivo e restrições.

No entanto, a otimização matemática pode apoiar quatro características de um processo de

decisão:

Transparência:
Que dados e pressupostos estão na base do cálculo?

Rastreabilidade:
Como é que o resultado surgiu?

Reprodutibilidade:
O que acontece com parâmetros idênticos ou alterados?

Trade-off Transparência:
Que consequências surgem quando o orçamento, as prioridades ou as restrições são alterados?

Com isso, a qualidade da discussão também muda.

De:

«Acreditamos que esta seja a combinação certa de projetos.»

torna-se uma pergunta quantitativamente mais precisa

:

«Que combinação de projetos resulta exatamente destas premissas documentadas?»

O que é que isto significa para as empresas cotadas em bolsa?

Também aqui é importante fazer uma distinção clara.

Um cálculo matemático mais rápido não significa automaticamente um preço das ações mais alto.

No entanto, após um «Strategy Shock», a administração pode ser obrigada a reavaliar os pressupostos estratégicos e, consequentemente, a sua alocação de capital.

Quanto mais depressa houver alternativas de carteira viáveis, mais cedo a gestão poderá, em princípio, tomar decisões concretas sobre investimentos, cortes e prioridades.

Isso, por sua vez, pode contribuir para uma base de decisão interna mais precisa e — respeitando os requisitos legais do mercado de capitais — para uma comunicação externa mais fundamentada.

A tecnologia não determina a reação do mercado de capitais.

No entanto, pode ajudar a encurtar o tempo entre dois pontos:

MUDANÇA DE ESTRATÉGIA → ALOCAÇÃO QUANTIFICADA DE CAPITAL.

Isto não é o fim da consultoria

Pelo contrário.

Quanto melhor se conseguir automatizar o trabalho quantitativo, mais se poderá aproveitar a experiência humana onde ela tem maior valor:

Estratégia. Interpretação. Organização. Transformação. Negociação. Liderança. Capacidade de julgamento.

Por isso, esta não é uma história sobre:

Software versus consultoria.

É uma história sobre:

Software + Gestão + Perícia.

O próximo passo no desenvolvimento das decisões empresariais baseadas em dados não consiste em substituir a gestão por algoritmos.

Consiste em automatizar as partes do processo de decisão que são matematicamente calculáveis, de forma a que a gestão tenha mais tempo para a decisão propriamente dita.

Melhor alocação de capital.
Menor custo de decisão.
Decisões mais rápidas.

Inteligência de decisão para todos.

NÃO CONFIES EM NÓS.
CALCULA TU MESMO.