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Dado, Informação, Conhecimento e Competência Valdemar W. Setzer www.ime.usp.br/~vw setzer 1. Introdução O que é "ser competente em inglês"? O leitor deveria tentar responder a essa pergunta antes de prosseguir na leitura deste artigo. Seria interessante tomar nota de sua resposta, para compará-la com o que virá adiante. Fiz essa pergunta a vários profissionais de Tecnologia de Informação, durante entrevistas para levantamento de suas competências. As respostas variavam desde "ter fluência nessa língua" até "saber pensar em inglês". Razoavelmente vagas, não é verdade? Pois problema de caracterizar claramente o que se deve compreender como "competência" foi o primeiro que enfrentei ao receber a encomenda de organizar um Centro de Competências em TI para a grande empresa de engenharia PROMON. A literatura não ajudou: logo vi que há uma confusão muito grande entre "conhecimento" e "competência". Pior, tendo chegado ao problema de distinguir entre esses dois conceitos, a literatura ajudou a confundir ainda mais as coisas, pois havia uma grande confusão entre "informação" e "conhecimento". Ao chegar em "informação", foi necessário distingui-la de "dado", mas aí me defrontei com um conceito sobre o qual já elaborado. Seguirei aqui, então, o caminho inverso, desde "dado" até competência. Seria também interessante que o leitor procurasse neste ponto dar sua caracterização do que entende por "informação" e "conhecimento". Mas não pense que sua provável dificuldade não é comum: por "coincidência", durante os estudos para conceituar esses termos, saiu o número 81 de 10/8/98 da excelente revista eletrônica Netfuture, sobre tecnologia e responsabilidade humana; nele, seu editor Stephen Talbott descreve que, em duas conferências dadas para bibliotecários, com grandes audiências, ao perguntar o que entendiam por "informação", ninguém arriscou qualquer resposta. Este artigo inicia com a definição do que vem a ser "dado", para daí partir para a caracterização (e não definição, como se verá) de "informação", seguindo- se "conhecimento" e "competência". Ver-se-á que minha conceituação de "competência" depende de dois fatores, levando a uma representação matricial, a "matriz de competências". Depois de considerações gerais sobre esses conceitos, e uma discussão da literatura, é descrito como eles foram usados na implantação de dois sistemas de gerenciamento de competências, na PROMON Engenharia e na PRODESP (Companhia de Processamento de Dados do Estado de São Paulo), com levantamento das competências de cerca de 100 profissionais, até o momento da revisão deste artigo. Finalmente, são feitas considerações sobre a implantação de Centros de Competência. Uma versão anterior deste artigo foi publicada na revista eletrônica Datagrama Zero, número zero, artigo 1, dez. 1999 (ver vínculo em meu "site", onde se encontra uma versão local formatada).

Author: vudan

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  • Dado, Informao, Conhecimento e CompetnciaValdemar W. Setzerwww.ime.usp.br/~vwsetzer

    1. Introduo

    O que "ser competente em ingls"? O leitor deveria tentar responder aessa pergunta antes de prosseguir na leitura deste artigo. Seria interessante tomarnota de sua resposta, para compar-la com o que vir adiante.

    Fiz essa pergunta a vrios profissionais de Tecnologia de Informao,durante entrevistas para levantamento de suas competncias. As respostasvariavam desde "ter fluncia nessa lngua" at "saber pensar em ingls".Razoavelmente vagas, no verdade? Pois problema de caracterizar claramenteo que se deve compreender como "competncia" foi o primeiro que enfrentei aoreceber a encomenda de organizar um Centro de Competncias em TI para agrande empresa de engenharia PROMON. A literatura no ajudou: logo vi que huma confuso muito grande entre "conhecimento" e "competncia". Pior, tendochegado ao problema de distinguir entre esses dois conceitos, a literatura ajudou aconfundir ainda mais as coisas, pois havia uma grande confuso entre"informao" e "conhecimento". Ao chegar em "informao", foi necessriodistingui-la de "dado", mas a me defrontei com um conceito sobre o qual jelaborado. Seguirei aqui, ento, o caminho inverso, desde "dado" atcompetncia.

    Seria tambm interessante que o leitor procurasse neste ponto dar suacaracterizao do que entende por "informao" e "conhecimento". Mas nopense que sua provvel dificuldade no comum: por "coincidncia", durante osestudos para conceituar esses termos, saiu o nmero 81 de 10/8/98 da excelenterevista eletrnica Netfuture, sobre tecnologia e responsabilidade humana; nele,seu editor Stephen Talbott descreve que, em duas conferncias dadas parabibliotecrios, com grandes audincias, ao perguntar o que entendiam por"informao", ningum arriscou qualquer resposta.

    Este artigo inicia com a definio do que vem a ser "dado", para da partirpara a caracterizao (e no definio, como se ver) de "informao", seguindo-se "conhecimento" e "competncia". Ver-se- que minha conceituao de"competncia" depende de dois fatores, levando a uma representao matricial, a"matriz de competncias". Depois de consideraes gerais sobre esses conceitos,e uma discusso da literatura, descrito como eles foram usados na implantaode dois sistemas de gerenciamento de competncias, na PROMON Engenharia ena PRODESP (Companhia de Processamento de Dados do Estado de SoPaulo), com levantamento das competncias de cerca de 100 profissionais, at omomento da reviso deste artigo. Finalmente, so feitas consideraes sobre aimplantao de Centros de Competncia.

    Uma verso anterior deste artigo foi publicada na revista eletrnicaDatagrama Zero, nmero zero, artigo 1, dez. 1999 (ver vnculo em meu "site",onde se encontra uma verso local formatada).

  • 2. Dado

    Defino dado como uma seqncia de smbolos quantificados ouquantificveis. Portanto, um texto um dado. De fato, as letras so smbolosquantificados, j que o alfabeto, sendo um conjunto finito, pode por si s constituiruma base numrica (a base hexadecimal emprega tradicionalmente, alm dos 10dgitos decimais, as letras de A a E). Tambm so dados fotos, figuras, sonsgravados e animao, pois todos podem ser quantificados a ponto de se tereventualmente dificuldade de distinguir a sua reproduo, a partir darepresentao quantificada, com o original. muito importante notar-se que,mesmo se incompreensvel para o leitor, qualquer texto constitui um dado ou umaseqncia de dados. Isso ficar mais claro no prximo item.

    Com essa definio, um dado necessariamente uma entidade matemticae, desta forma, puramente sinttico. Isto significa que os dados podem sertotalmente descritos atravs de representaes formais, estruturais. Sendo aindaquantificados ou quantificveis, eles podem obviamente ser armazenados em umcomputador e processados por ele. Dentro de um computador, trechos de umtexto podem ser ligados virtualmente a outros trechos, por meio de contigidadefsica ou por "ponteiros", isto , endereos da unidade de armazenamento sendoutilizada, formando assim estruturas de dados. Ponteiros podem fazer a ligao deum ponto de um texto a uma representao quantificada de uma figura, de umsom etc.

    O processamento de dados em um computador limita-se exclusivamente amanipulaes estruturais dos mesmos, e feito por meio de programas. Estes sosempre funes matemticas, e portanto tambm so "dados". Exemplos dessasmanipulaes nos casos de textos so a formatao, a ordenao, a comparaocom outros textos, estatsticas de palavras empregadas e seu entorno etc.

    3. Informao

    Informao uma abstrao informal (isto , no pode ser formalizadaatravs de uma teoria lgica ou matemtica), que est na mente de algum,representando algo significativo para essa pessoa. Note-se que isto no umadefinio, uma caracterizao, porque "algo", "significativo" e "algum" noesto bem definidos; assumo aqui um entendimento intuitivo (ingnuo) dessestermos. Por exemplo, a frase "Paris uma cidade fascinante" um exemplo deinformao desde que seja lida ou ouvida por algum, desde que "Paris"signifique para essa pessoa a capital da Frana (supondo-se que o autor da frasequeria referir-se a essa cidade) e "fascinante" tenha a qualidade usual e intuitivaassociada com essa palavra.

  • Se a representao da informao for feita por meio de dados, como nafrase sobre Paris, pode ser armazenada em um computador. Mas, ateno, o que armazenado na mquina no a informao, mas a sua representao emforma de dados. Essa representao pode ser transformada pela mquina, comona formatao de um texto, o que seria uma transformao sinttica. A mquinano pode mudar o significado a partir deste, j que ele depende de uma pessoaque possui a informao. Obviamente, a mquina pode embaralhar os dados demodo que eles passem a ser ininteligveis pela pessoa que os recebe, deixandode ser informao para essa pessoa. Alm disso, possvel transformar arepresentao de uma informao de modo que mude de informao para quem arecebe (por exemplo, o computador pode mudar o nome da cidade de Paris paraLondres). Houve mudana no significado para o receptor, mas no computador aalterao foi puramente sinttica, uma manipulao matemtica de dados.

    Assim, no possvel processar informao diretamente em umcomputador. Para isso necessrio reduzi-la a dados. No exemplo, "fascinante"teria que ser quantificado, usando-se por exemplo uma escala de zero a quatro.Mas ento isso no seria mais informao.

    Por outro lado, dados, desde que inteligveis, so sempre incorporados poralgum como informao, porque os seres humanos (adultos) buscamconstantemente por significao e entendimento. Quando se l a frase "atemperatura mdia de Paris em dezembro de 5oC" (por hiptese), feita umaassociao imediata com o frio, com o perodo do ano, com a cidade particular etc.Note que "significao" no pode ser definida formalmente. Aqui ela serconsiderada como uma associao mental com um conceito, tal comotemperatura, Paris, etc. O mesmo acontece quando se v um objeto com um certoformato e se diz que ele "circular", associando atravs do pensar arepresentao mental do objeto percebido com o conceito "crculo". Para umestudo profundo do pensamento, mostrando que quanto nossa atividade ele um rgo de percepo de conceitos, veja-se uma das obras fundamentais deRudolf Steiner, A Filosofia da Liberdade, especialmente o cap. IV, "O mundo comopercepo".

    A informao pode ser propriedade interior de uma pessoa ou ser recebidapor ela. No primeiro caso, est em sua esfera mental, podendo originar-seeventualmente em uma percepo interior, como sentir dor. No segundo, pode ouno ser recebida por meio de sua representao simblica como dados, isto ,sob forma de texto, figuras, som gravado, animao, etc. Como foi dito, arepresentao em si, por exemplo um texto, consiste exclusivamente de dados. Aoler um texto, uma pessoa pode absorv-lo como informao, desde que ocompreenda. Pode-se associar a recepo de informao por meio de dados recepo de uma mensagem. Porm, informao pode tambm ser recebida semque seja representada por meio de dados mensagens. Por exemplo, em um diafrio, estando-se em um ambiente aquecido, pondo-se o brao para fora da janelaobtm-se uma informao se est fazendo muito ou pouco frio l fora. Observe-se que essa informao no representada exteriormente por smbolos, e nopode ser denominada de mensagem.

  • Por outro lado, pode-se ter uma mensagem que no expressa por dados,como por exemplo um bom berro por meio de um rudo vocal: ele pode contermuita informao, para quem o recebe, mas no contm nenhum dado.

    Note-se que, ao exemplificar dados, foi usado "som gravado". Isso se deveao fato de os sons da natureza conterem muito mais do que se pode gravar: aoouvi-los existe todo um contexto que desaparece na gravao. O rudo das ondasdo mar, por exemplo, vem acompanhado da viso do mar, de seu cheiro, daumidade do ar, da luminosidade, do vento, etc.

    Uma distino fundamental entre dado e informao que o primeiro puramente sinttico e a segunda contm necessariamente semntica (implcita napalavra "significado" usada em sua caracterizao). interessante notar que impossvel introduzir e processar semntica em um computador, porque amquina mesma puramente sinttica (assim como a totalidade da matemtica).Por exemplo, o campo da assim chamada "semntica formal" das "linguagens" deprogramao, de fato, apenas um tratamento sinttico expresso por meio deuma teoria axiomtica ou de associaes matemticas de seus elementos comoperaes realizadas por um computador (eventualmente abstrato). De fato,"linguagem de programao" um abuso de linguagem, porque o quenormalmente se chama de linguagem contm semntica. (H alguns anos, emuma conferncia pblica, ouvi Noam Chomsky o famoso pesquisador queestabeleceu em 1959 o campo das "linguagens formais" e que buscouintensivamente por "estruturas profundas" sintticas na linguagem e no crebro ,dizer que uma linguagem de programao no de forma alguma umalinguagem.) Outros abusos usados no campo da computao, ligados semntica, so "memria" e "inteligncia artificial". No concordo com o seu usoporque nos do, por exemplo, a falsa impresso de que a memria humana equivalente em suas funes aos dispositivos de armazenamento doscomputadores, ou vice-versa. Theodore Roszack faz interessantes consideraesmostrando que nossa memria infinitamente mais ampla. John Searle, o autorda famosa alegoria do Quarto Chins (em que uma pessoa, seguindo regras emingls, combinava ideogramas chineses sem entender nada, e assim respondiaperguntas a assim que o computador processa dados), demonstrando que oscomputadores no possuem qualquer entendimento, argumentou que oscomputadores no podem pensar porque lhes falta a nossa semntica.

    A alegoria de Searle sugere um exemplo que pode esclarecer um poucomais esses conceitos. Suponha-se uma tabela de trs colunas, contendo nomesde cidades, meses (representados de 1 a 12) e temperaturas mdias, de tal formaque os ttulos das colunas e os nomes das cidades esto em chins. Para algumque no sabe nada de chins nem de seus ideogramas, a tabela constitui-se depuros dados. Se a mesma tabela estivesse em portugus, para quem est lendoeste artigo ela conteria informao. Note-se que a tabela em chins poderia serformatada, as linhas ordenadas segundo as cidades (dada uma ordem alfabticados ideogramas) ou meses, etc. exemplos de processamento puramentesinttico.

  • 4. Conhecimento

    Caracterizo Conhecimento como uma abstrao interior, pessoal, de algoque foi experimentado, vivenciado, por algum. Continuando o exemplo, algumtem algum conhecimento de Paris somente se a visitou. Mais adiante essaexigncia ser um pouco afrouxada (V. item 5).

    Nesse sentido, o conhecimento no pode ser descrito; o que se descreve a informao. Tambm no depende apenas de uma interpretao pessoal, comoa informao, pois requer uma vivncia do objeto do conhecimento. Assim, oconhecimento est no mbito puramente subjetivo do homem ou do animal. Parteda diferena entre estes reside no fato de um ser humano poder estar conscientede seu prprio conhecimento, sendo capaz de descrev-lo parcial econceitualmente em termos de informao, por exemplo, atravs da frase "euvisitei Paris, logo eu a conheo" (supondo que o leitor ou o ouvinte compreendamessa frase).

    A informao pode ser inserida em um computador por meio de umarepresentao em forma de dados (se bem que, estando na mquina, deixa de serinformao). Como o conhecimento no sujeito a representaes, no pode serinserido em um computador. Assim, neste sentido, absolutamente equivocadofalar-se de uma "base de conhecimento" em um computador. O que se tem , defato, uma tradicional "base (ou banco) de dados".

    Um nen de alguns meses tem muito conhecimento (por exemplo,reconhece a me, sabe que chorando ganha comida etc.). Mas no se pode dizerque ele tem informaes, pois no associa conceitos. Do mesmo modo, nestaconceituao no se pode dizer que um animal tem informao, mas certamentetem muito conhecimento.

    Assim, h informao que se relaciona a um conhecimento, como no casoda segunda frase sobre Paris, pronunciada por algum que conhece essa cidade;mas pode haver informao sem essa relao, por exemplo se a pessoa l ummanual de viagem antes de visitar Paris pela primeira vez. Portanto, a informaopode ser prtica ou terica, respectivamente; o conhecimento sempre prtico.

    A informao foi associada semntica. Conhecimento est associado compragmtica, isto , relaciona-se com alguma coisa existente no "mundo real" doqual se tem uma experincia direta. (De novo, assumido aqui um entendimentointuitivo do termo "mundo real").

    5. Competncia

    Caracterizo Competncia como uma capacidade de executar uma tarefa no"mundo real". Estendendo o exemplo usado acima, isso poderia corresponder capacidade de se atuar como guia em Paris. Note-se que, nesse sentido, ummanual de viagem, se escrito em uma lngua inteligvel, lido como informao.Uma pessoa s pode ser considerada competente em alguma rea sedemonstrou, por meio de realizaes passadas, a capacidade de executar umadeterminada tarefa nessa rea.

  • Pragmtica foi associada a conhecimento. Competncia est associadacom atividade fsica. Uma pessoa pode ter um bom nvel de competncia, porexemplo, ao fazer discursos. Para isso, deve mover sua boca e produzir sonsfsicos. Um matemtico competente no apenas algum capaz de resolverproblemas matemticos e eventualmente criar novos conceitos matemticos quepodem ser atividades puramente mentais, interiores (e, assim, por uma de minhashipteses de trabalho, no-fsicas). Ele deve tambm poder transmitir seusconceitos matemticos a outros escrevendo artigos ou livros, dando aulas, etc.,isto , atravs de aes fsicas (exteriores).

    A criatividade que pode ser associada com a competncia revela uma outracaracterstica. Pode ser vinculada com a liberdade, que no apareceu nos outrostrs conceitos porque no havia qualquer atividade envolvida neles, exceto suaaquisio ou transmisso. No exemplo dado, um guia competente de Parispoderia conduzir dois turistas diferentes de forma diversa, reconhecendo que elestm interesses distintos. Mais ainda, o guia pode improvisar diferentes passeiospara dois turistas com os mesmos interesses mas com reaes pessoaisdiferentes durante o trajeto, ou ainda ao intuir que os turistas deveriam sertratados distintamente. Cusumano e Selby descrevem como a MicrosoftCorporation organizou suas equipes de desenvolvimento de software de umaforma tal que permitissem a criatividade tpica de "hackers" embora fossem, aomesmo tempo, direcionadas para objetivos estabelecidos, mantendo acompatibilidade de mdulos atravs de sincronizaes peridicas. Aqui est umaoutra caracterstica distinta entre homens e animais em termos de competncia:os seres humanos no se orientam necessariamente por seus "programas" comoos animais e podem ser livres e criativos, improvisando diferentes atividades nomesmo ambiente. Em outras palavras, a competncia animal sempreautomtica, derivada de uma necessidade fsica. Os seres humanos podemestabelecer objetivos mentais para as suas vidas, tais como os culturais oureligiosos, que no tm nada a ver com as suas necessidades fsicas. Essesobjetivos podem envolver a aquisio de algum conhecimento e de certascompetncias, conduzindo ao autodesenvolvimento.

    Competncia exige conhecimento e habilidade pessoais. Por isso, impossvel introduzir competncia em um computador. No se deveria dizer queum torno automtico tem qualquer habilidade. O que se deveria dizer que elecontm dados (programas e parmetros de entrada) que so usados paracontrolar seu funcionamento.

    Assim como no caso do conhecimento, uma competncia no pode serdescrita plenamente. Ao comparar competncias, deve-se saber que uma talcomparao d apenas uma idia superficial do nvel de competncia que umapessoa tem. Assim, ao classificar uma competncia em vrios graus, por exemplo,"nenhuma", "em desenvolvimento", "proficiente", "forte" e "excelente", comoproposto no modelo de competncia do MIT, ou "principiante" ("novice"),"principiante avanado" ("advanced beginner"), "competente", "proficiente" e"especialista", devidas a Hubert e Stuart Dreyfus, deve-se estar consciente do fatode que algo est sendo reduzido a informao (desde que se entenda o que sequer exprimir com esses graus). Existe uma clara ordenao intuitiva nessesgraus, que vo de pouca a muita competncia.

  • Associando-se um "peso" a cada uma, como 0 a 4 no caso do MIT e 0 a 5no caso dos Dreyfus (nesse caso, entenda-se 0 como "nenhuma), ter-se-quantificado (isto , transformado em dados), o que no quantificvel em suaessncia. Desse modo, deve-se estar consciente tambm do fato que, ao calculara "competncia total" de algum em reas diversas eventualmente requeridaspor algum projeto , usando pesos para os vrios graus de competncia, introduzida uma mtrica que reduz certa caracterstica subjetiva humana a umasombra objetiva daquilo que ela realmente , e isso pode conduzir a muitos erros.A situao agrava-se nas habilidades comportamentais, tais como "liderana","capacidade de trabalho em equipe" etc.

    No estou dizendo que tais avaliaes quantificadas no deveriam serusadas; quero apenas apontar que o sejam com extrema reserva, devendo-seestar consciente de que elas no representam qual competncia tem realmente apessoa avaliada. Elas deveriam ser usadas apenas como indicaes superficiais,e deveriam ser acompanhadas por anlises subseqentes pessoais e, portanto,subjetivas. No caso de seleo de profissionais, um sistema de competnciasdeveria ser encarado como aquele que simplesmente fornece uma lista restritainicial de candidatos, de modo que se possa passar a uma fase de examesubjetivo de cada um. Se o computador usado para processar dados,permanece-se no mbito do objetivo. Seres humanos no so entidadespuramente objetivas, quantitativas e, desse modo, deveriam sempre ser tratadoscom algum grau de subjetividade, sob pena de serem encarados e tratados comoquantidades (dados!) ou mquinas (isto obviamente ainda pior do que trat-loscomo animais).

    6. Campos Intelectuais

    Essas caracterizaes aplicam-se muito bem a campos prticos, como ainformtica ou a engenharia, mas necessitam elaborao subseqente paracampos puramente intelectuais. Examinemos o caso de um historiadorcompetente. No h qualquer problema com a sua competncia: ela se manifestapor meio de livros e artigos escritos, eventualmente de conferncias e cursosdados, etc. Por outro lado, necessrio estender a caracterizao deconhecimento, de modo a abranger um campo intelectual como o da histria:geralmente os historiadores no tm experincias pessoais dos tempos, pessoase lugares do passado. Ainda assim, um bom historiador certamente uma pessoacom muito conhecimento no seu campo.

    Infelizmente, a sada que proponho para essa aparente incongruncia deminha caracterizao no ser aceita por todos: admito como hiptese de trabalhoque um bom historiador tem, de fato, uma experincia pessoal no dassituaes fsicas mas do "mundo" platnico das idias, onde fica uma espcie dememria universal. Fatos antigos esto gravados naquele mundo como "memriareal" e so captados atravs do pensamento por algum imerso no estudo dosrelatos antigos. As palavras "intuio" e "insight" (literalmente, "viso interior")tratam de atividades mentais que tm por vezes a ver com uma "percepo"daquele mundo.

  • De fato, "insight" significa de acordo com o American Heritage Dictionary(edio de 1970), "a capacidade de discernir a verdadeira natureza de umasituao", "um vislumbre elucidativo". "Verdadeiras naturezas" so conceitos, logono existem fisicamente; seguindo Steiner coloco a hiptese de que, atravs do"insight", isto , uma percepo interna, o ser humano "vislumbra" o mundo dasidias.

    Se pudermos aceitar, como hiptese de trabalho, que o conceito decircunferncia uma "realidade" no mundo no-fsico das idias, com existnciaindependente de qualquer pessoa, ento no ser difcil admitir que o pensar umrgo de percepo, com o qual se pode "vivenciar" a idia universal, eterna, de"circunferncia". Nesse sentido, e usando minha caracterizao para"conhecimento", pode-se dizer que uma pessoa pode ter um conhecimento doconceito "circunferncia". Note-se que uma circunferncia perfeita no existe narealidade fsica, assim como no existem "reta", "ponto", "plano", "infinito" etc.Assim, jamais algum viu uma circunferncia perfeita, assim como nenhumapessoa atualmente viva experimentou com os seus sentidos atuais a RevoluoFrancesa ou encontrou Goethe, embora sejam, ambos, realidades no "mundoarquetpico" desse ltimo.

    Assim, evitei que bons historiadores sejam rotulados como tendo apenasinformao e nenhum conhecimento.

    7. Comentrios Gerais

    necessrio reconhecer que as caracterizaes apresentadas para dado,informao, conhecimento e competncia no so usuais. Por exemplo, comumconsiderar-se "dado" como um subconjunto prprio de "informao", isto , o dado um tipo particular de informao. Considero til separar completamente essesdois conceitos, isto , de acordo com as consideraes feitas, os dados no soparte da informao. Esta, como foi visto, pode em alguns casos ser transmitidapor meio de dados, isto , estes podem ser uma representao da informao. Emoutros, qualquer representao por meio de dados retira da informao suaessncia. O mesmo se aplica a informao e conhecimento, e a conhecimento ecompetncia.

    interessante observar que, nessas caracterizaes, no existe "Teoria(formal) da Informao". O que Claude Shannon desenvolveu foi de fato uma"Teoria dos Dados". Theodore Roszack discorre sobre as polmicas que o nome"Teoria da Informao" suscitou, j que a teoria de Shannon lida, por exemplo,com a capacidade de canais de comunicao, sem se importar com o contedo(significado). A capacidade desses canais refere-se capacidade de transmitirdados, e no informao. Assim, no sentido aqui exposto, no se deve falar de"quantidade de informao", e sim "quantidade de dados" transmitida por umcanal. "Bit" no uma unidade de informao, e sim de dados, alis, como oprprio nome o mostra ("BInary Digit"), pois um nmero por si no contminformao, um dado puro.

  • Um dado puramente objetivo no depende do seu usurio. Ainformao objetiva-subjetiva no sentido que descrita de uma forma objetiva(textos, figuras, etc.) ou captada a partir de algo objetivo, como no exemplo de seestender o brao para fora da janela para ver se est frio, mas seu significado subjetivo, dependente do usurio. O conhecimento puramente subjetivo cadaum tem a vivncia de algo de uma forma diferente. A competncia subjetiva-objetiva, no sentido de ser uma caracterstica puramente pessoal, mas cujosresultados podem ser verificados por qualquer um.

    A caracterizao feita aqui pode ser de valia para empresas. Elas devemconscientizar-se de que no colocam informaes no computador, e sim dados.Aqui h dois aspectos a considerar. Os dados devem representar o melhorpossvel as informaes que devem ser obtidas a partir deles. Alm disso, elessempre sero interpretados pelos profissionais da empresa. O mesmo dado podeser tomado como duas informaes diferentes. Para evitar isso, no basta querepresente claramente a informao desejada, mas que os profissionais sejampreparados para interpret-lo da maneira esperada. Keith Devlin cita alguns casostrgicos, com desastres de aviao, devidos a interpretao errada de dados ou representao ambgua das informaes.

    Por outro lado, importante saber que impossvel transmitirconhecimento: o que se transmite so dados, eventualmente representandoinformaes. Para que haja transmisso de conhecimento de uma pessoa paraoutra, necessrio haver interao pessoal entre os envolvidos, com a primeiramostrando ou descrevendo vividamente a sua experincia. Devlin cita dois casosde grandes empresas em que se tentou transmitir conhecimento atravs de dados,mas a transmisso s se concretizou com o contato pessoal.

    J a competncia s pode ser adquirida fazendo-se algo, isto , asempresas que querem desenvolver competncia em seus profissionais em certarea devem faz-los trabalhar na mesma ou participar de projetos, preferivelmentejuntamente com pessoas com grande competncia.

    8. A Literatura

    Na literatura encontra-se apoio para algumas das idias aqui expostas,desenvolvidas independentemente. Por exemplo, Y. Malhorta diz: "O paradigmatradicional dos sistemas de informao est baseado na procura de umainterpretao consensual da informao fundamentada em normas ditadassocialmente ou nas diretrizes dos dirigentes das empresas. Isto resultou naconfuso entre conhecimento e informao. Conhecimento e informao, contudo,so entidades distintas. Enquanto a informao gerada por computadores no um veculo muito rico da interpretao humana para a ao em potencial, oconhecimento encontra-se no contexto subjetivo de ao do usurio, baseadonaquela informao. Assim, no seria incorreto sugerir que o conhecimento estno usurio e no no conjunto de informaes, algo levantado h duas dcadasatrs por West Churchman, o filsofo pioneiro em sistemas de informao."

  • Note-se que, no sentido acima, informao no pode ser gerada por umcomputador. O computador pode apenas reproduzir sua representao em formade dados, eventualmente com alguma modificao de formato ou algumtratamento puramente sinttico. O computador pode gerar dados, por exemplocalculando a temperatura mdia de vrias cidades. Mais ainda, "ao" foiassociada a competncia e no a conhecimento.

    Malhorta tambm diz: "Karl Erik Sveiby, o autor de The New OrganizationWealth: Managing and Measuring Knowledge-Based Assets, argumenta que aconfuso entre conhecimento e informao levou a direo de empresas a investirbilhes de dlares em empreendimentos de tecnologia da informao comresultados apenas marginais. Sveiby afirma que os gerentes de negcionecessitam compreender que, diferentemente da informao, o conhecimento estincorporado nas pessoas, e a criao de conhecimento ocorre no processo deinterao social. Em uma nota similar, Ikujiro Nonaka, o primeiro Professor Titularda Cadeira Xerox de Conhecimento da Universidade da Califrnia em Berkeley,enfatizou que somente os seres humanos podem ter o papel central na criao doconhecimento. Nonaka argumenta que os computadores so meras ferramentas,no importando a grande capacidade de processamento de informao quepossam ter."

    Considero a confuso entre informao e competncia ainda pior do que aexistente entre informao e conhecimento, pois competncia deveria serencarada com muito mais subjetividade e estar ligada a alguma realizao fsica.

    De acordo com a caracterizao aqui exposta, um indivduo pode adquirirconhecimento sem interao social. Por exemplo, algum pode fazer uma visitaextensa a Paris sozinho, sem falar com ningum do local. Bem, Paris em grandeparte um resultado de interaes sociais, mas a visita poderia ser feita a um lagoou montanha.

    Nanoka parece acreditar que o conhecimento pode ser descrito, com o queno concordo. Finalmente, no sentido exposto, no existe nos computadores"processamento da informao", mas apenas "processamento de dados". Porexemplo, uma formatao de informao por um computador consiste, narealidade, na formatao dos dados que a representam. Com muito mais nfaseainda sou contra a expresso "processamento de conhecimento" ou "banco dedados de conhecimento".

    Em seu livro sobre gerenciamento de conhecimento, Davenport e Prusackdizem: "conhecimento no nem dado nem informao, embora estejarelacionado a ambos e as diferenas entre aqueles termos sejam freqentementeuma questo de grau". Concordo com a primeira afirmao. Mas, nascaracterizaes apresentadas, os trs conceitos so absolutamente diferentes, eno uma questo de grau.

  • Eles esto tambm de acordo com Malhorta: "A confuso sobre o que sodados, informao e conhecimento como diferem e o que tais palavrassignificam , resultou em enormes gastos em iniciativas tecnolgicas, raramenteproduzindo aquilo que as empresas que nisso despenderam o seu dinheironecessitavam ou pensavam estar obtendo. O xito e o fracasso organizacionalpodem depender freqentemente de se saber quais daqueles se necessita, quaisse tem e o que se pode fazer ou no com cada um deles." Este trabalho tentaestabelecer diferenas essenciais entre eles; quem sabe elas ajudem a dar um fim presente confuso.

    Eles caracterizam "dado" como "um conjunto de fatos discretos, objetivos,sobre eventos." Estou de acordo quanto a dados serem discretos e objetivos. Masdiscordo quanto aos eventos, pois dados podem ser gerados por computadores.Por exemplo, podem ser o resultado de alguns clculos sem qualquer vinculaocom fatos do mundo real (os eventos). Sentir o frio um evento, mas no umdado. Eles estabelecem que "os dados por si mesmos tm pouca inteno ourelevncia." Como foi visto, considero os dados por si ss como sendo simplesrepresentaes simblicas, no tendo absolutamente qualquer relevncia oupropsito; somente ao serem usados por algum j no como dados, mas comoinformao, so acrescentadas relevncia e inteno.

    Eles tambm estabelecem que " no existe qualquer significado inerenteaos dados. Os dados descrevem somente uma parte do que aconteceu." Sim, noexiste qualquer significado nos dados, eles so apenas representaes simblicase, por si ss, no possuem qualquer conexo com o que descrevem. Um serhumano deve estabelecer tal conexo. Alm disso, eu no diria que os "dadosdescrevem" algo. Eles simplesmente podem ser a representao de informaes,mas tambm podem ser puro lixo, sem que se possa extrair deles nenhumainformao. Por exemplo, a tabela de cidades e temperaturas em chins (V. item2) puro lixo para quem no l ou no compreende essa lngua.

    Duas afirmaes interessantes: "Dados so importantes para asorganizaes em grande parte, naturalmente, porque constituem matria primaessencial para a criao de informao." "As empresas algumas vezes acumulamdados porque so factuais e, assim, criam uma iluso de preciso cientfica."Como foi exposto aqui, dados so objetivos; alm disso, eles podem sempre serexpressos matematicamente, da a iluso mencionada.

  • Na seo sobre informao, eles a descrevem como " uma mensagem,usualmente na forma de um documento ou de uma comunicao audvel ouvisvel. Como com qualquer mensagem, ela tem um emissor e um receptor. Ainformao visa mudar a forma com que o receptor percebe algo. A palavrainformar significava originalmente dar forma a, e a informao visa moldar apessoa que a obtm, produzir alguma diferena em seu ponto de vista oudiscernimento." A caracterizao aqui apresentada mais geral: ela no implicaque aquele que origina a informao visa transmiti-la a mais algum. Alm disso,como no exemplo de se avaliar o frio pondo o brao para fora da janela, ainformao nem foi captada por meio de uma mensagem. Mas a concepo deinformao como mensagem muito interessante (desde que tenha algumsignificado para o receptor), porque cobre a maior parte dos propsitos de se criaralguma informao. Um ponto importante aqui "Portanto, falando estritamente,segue-se que o receptor, no o emissor, decide se a mensagem que ele obtm realmente informao isto , se ela verdadeiramente o informa". (Veja-se oexemplo da tabela de cidades e temperaturas, mas em chins.) Mais adiante, l-se: "Diferentemente dos dados, a informao tem significado relevncia epropsito No somente ela potencialmente forma o receptor, mas ela temforma: est organizada com algum propsito. Dados tornam-se informaoquando o seu criador acrescenta significado". Apesar do problema do criador, poisquem acrescenta significado principalmente o receptor, e o "criador" de dadospoderia ser um computador agradvel ver que as minhas idias concordaminteiramente com algumas das deles. Vale a pena mencionar sua ltima frasenaquela seo. "O corolrio para os gerentes de hoje que ter mais tecnologia dainformao no necessariamente aumenta o estado da informao". bvio, atecnologia de dados, e no de informao ou, na melhor das hipteses, doarmazenamento ou transmisso da representao da informao.

    Como aquele livro trata sobre gesto do conhecimento, na seo sobre oconhecimento fornecida uma ampla caracterizao desse conceito:"Conhecimento uma mistura fluida de experincia estruturada, valores,informao contextual e discernimento especializado que fornece um parmetropara avaliar e incorporar novas experincias em informao. Origina-se e aplicado nas mentes dos conhecedores. Nas organizaes torna-sefreqentemente incorporado no somente em documentos ou repositrios, mastambm em rotinas organizacionais, processos, prticas e normas".

    A caracterizao dada aqui restringe o conhecimento a uma experinciapessoal; ela no est de acordo com o resto. Em particular, rotinas e processospodem no estar nas mentes dos conhecedores, e as normas escritas so, nessesentido, apenas dados. Elas podem ser lidas como informao, masprovavelmente algumas dessas normas so incompreensveis, e portanto soapenas dados mesmo. "Enquanto de um lado encontramos dados em registros outransaes e, por outro, informao em mensagens, obtemos conhecimento dosindivduos ou grupos de conhecedores ou, s vezes, em rotinas organizacionais".Sim, o conhecimento encontra-se nos indivduos, mas o que eles transmitem e oque deles se obtm informao (se o receptor a compreender), isto ,mensagens, de acordo com os autores, em geral sob forma de dados.

  • Mas o exemplo do berro (V. item 3) tambm mostra que informaespodem ser transmitidas sem que sejam representadas por dados.

    interessante observar que o seu valioso livro no menciona acompetncia. Algumas vezes eles tocam marginalmente em "percia" ("expertise"),mas seu foco principal est no armazenamento e na transmisso de conhecimento(ou melhor, do que eles entendem por isso), prticas e tecnologias para a gestodo conhecimento, etc.

    Um interessante livro o de Keith Devlin. Ele prope-se a desenvolver uma"compreenso cientfica de informao e do conhecimento". " por causa de o fatode ser construdo sobre uma investigao robusta (sound) e terica dainformao que este livro difere da maioria dos livros sobre negcios com aspalavras informao e conhecimento em seus ttulos ". S que, no fim do livro,ele diz que sua "teoria", que ele denomina de "teoria da situao" ("situationtheory") simplesmente um "comeo de cincia". E nem poderia ser mais do queisso, pois aquelas duas palavras dependem do fator humano, o que eleclaramente reconhece no caso da segunda. No fundo, parece-me que sua "teoria" da especificao de contextos ("situaes"). De fato, para haver informao nosentido aqui exposto, preciso haver "compreenso" da mensagem ou dofenmeno percebido (como os exemplos do frio que est fazendo ou do berro, cf.item 3), o que envolve contexto, dado pela pessoa que recebe ou tem apercepo.

    Ele tambm d importncia a uma conceituao precisa de dados,informao e conhecimento: " essencial compreender as distines sutis entreconceitos de dados, informao e conhecimento ". S que, na minhaconceituao, as distines no so sutis, so enormes; quem sabe com isso elaseja mais clara. " como pudemos observar [por meio de exemplos de comoinformao dado, na minha conceituao transforma-se em conhecimento] adistino entre informao e conhecimento no muito limpa (clean"), e emgrande parte uma questo de nfase.". Parece-me que a conceituao aquiexposta seja bem "limpa".

    "Falando aproximadamente (roughly), dados so o que jornais, relatrios esistemas de processamento de dados nos fornecem". Minha definio (cf. item 2) bem mais precisa e genrica. Logo em seguida vem: "Quando pessoasadquirem dados e os encaixam no contexto (framework) de informaopreviamente adquirida, esses dados tornam-se informao." [idem]. Ora, pois, quecircularidade Mais adiante, como bom matemtico de formao, ele d uma"equao": "Informao = Dados + Significado" [idem] e com isso chega a apenasuma das formas de informao como foi caracterizada aqui. Na conceituaodeste artigo, dado uma representao. Informao pode ser adquirida de umdado se se associar significado a ele, mas ela tambm pode ser adquirida semdados. A propsito, no me agradam essas representaes em "equaes", comose se tratasse de Matemtica, o que no o de maneira nenhuma. Como se podesomar grandezas diferentes? ( anlogo a se somar a altura de algum ao seupeso.) Pior, nem se tratam de grandezas, apesar do primeiro termo poder serexpresso em "bits" na conceituao aqui exposta, mas no na dele. Alm disso,ele no define dados e, como foi visto, "significado" algo informal.

  • Assim, essa soma no tem nada a ver com a soma da Matemtica, e o todono uma equao.

    Nesse ponto, ele chega a conhecimento: "Quando uma pessoa internaliza ainformao ao ponto de que pode fazer uso dela, chamamos de conhecimento. Como uma equao: "Conhecimento = Informao internalizada + Habilidade deusar a informao". A h uma divergncia: no sentido aqui exposto, pode-se terconhecimento sem que se faa uso dele. Pior, pode-se usar uma informaoterica (internalizada) para derivar outra informao terica. Alm disso, oconhecimento, nesse sentido, exige uma vivncia, ao passo que, a internalizaoque ele menciona poderia dar-se a partir de dados tericos (como no caso domanual de viagem do item 3). Mas a discordncia no total: "Conhecimentoexiste nas mentes dos indivduos." [idem], se bem que talvez as concepes de"mente" sejam diferentes (para mim, ela no fsica). Mas, em outro trecho, elediz "Conhecimento informao possuda de tal forma que a torna disponvel parauso imediato." Se ela est na mente das pessoas, como dizer que ela tem uma"forma"?

    No vou entrar nos detalhes de outras formulaes que ele d para essesconceitos, pois acabaria fazendo uma resenha do mesmo. Resta tratarbrevemente do que ele entende por competncia. Ele trata muito pouco dela, quedenomina "especializao" ("expertise"). A minha denominao (correspondenteao ingls "competency") parece melhor, pois nos nveis mais baixos decompetncia no se pode dizer que um profissional j especialista. Ele d osgraus de competncia j mencionados no item 5, caracterizando cada grau. O"principiante" caracteriza-se por seguir regras consciente e cegamente, sem levarem conta o contexto da situao; o "principiante avanado" tambm segue regrasconscientemente, mas modifica algumas de acordo com o contexto; o"competente" ainda segue regras mas o faz de maneira fluida, sem precisarpensar em cada regra que deve seguir, escolhendo livremente a regra seguinte eprovavelmente no reage bem em casos de emergncia; o "proficiente" em geralno seleciona e segue regras, reconhecendo situaes como sendo muitosimilares a outras que j enfrentou antes, reagindo por um reflexo treinado;finalmente, o "especialista" no segue regras conscientemente, e nem est cientede que segue regras que regulam a atividade, agindo "suavemente, sem esforo esubsconscientemente". Como se v, essas caracterizaes no so muito claras,e o pior que, com elas, provavelmente outra pessoa deve atribuir o grau decompetncia a cada profissional. E o que dizer de reas intelectuais, como as deprojeto, de programao de computadores, etc.? Nessas reas, a atividade sempre consciente. Ele faz a seguinte associao. "O primeiro estgio decompetncia (expertise) corresponde, mais ou menos, a uma informao que relacionada de maneira to simples e direta sua representao, que pode serpraticamente classificada como dados. Os estgios 2 e 3 correspondem mais oumenos posse de informao. Os estgios 4 e 5 correspondem a conhecimento.".Uma analogia que parece bem forada, e do ponto de vista aqui exposto, misturaalhos com bugalhos: s com dados no se faz absolutamente nada, pois eles notm significado; s com informao faz-se algo somente se ela est relacionadacom um conhecimento, pois seno no tem nada a ver com o mundo real.

  • Nas caracterizaes aqui apresentadas a competncia, mesmo no seu graumais elementar, sempre envolve conhecimento, pois ela diz respeito a uma aono mundo real.

    Devlin no chega a reconhecer que uma competncia diz respeito a umahabilidade sobre uma rea de conhecimento, como ser visto no prximo item.

    9. Matrizes de Competncia

    O exemplo de um guia competente de Paris indica que a competncia uma habilidade de produzir algo (servir de guia) em uma certa rea deconhecimento (Paris). Algum competente em uma lngua estrangeira (a rea deconhecimento) se tiver a habilidade de compreender a lngua escrita, ou decompreender a lngua falada, de falar, de proferir nela conferncias ou de fazer apartir dela tradues escritas ou simultneas, etc. Note-se que uma pessoa podeter diferentes graus de competncia para cada uma dessas habilidades em cadauma de diferentes lnguas estrangeiras. Mas para todas as lnguas estrangeiraspodem ser consideradas as mesmas habilidades. Isso responde a perguntaformulada no incio deste artigo.

    Assim, pode-se construir para cada profissional uma matriz decompetncia, indicando em suas linhas as reas de conhecimento e em suascolunas as vrias habilidades aplicveis quelas reas. Cada clula contm umgrau de competncia, como um dos cinco ou seis mencionados na seo 5 ou osque sero descritos adiante; a falta de competncia pode ser indicada por umaclula em branco.

    Um profissional pode no ser competente em uma certa habilidade parauma certa rea de conhecimento, mas pode ter conhecimentos (experinciapessoal) dela. Este fato indicado pela atribuio de um grau de conhecimento clula correspondente na matriz daquela pessoa. O mesmo para a informao nasacepes expostas anteriormente. Assim, as matrizes de competncia podem serusadas para representar no s competncias, mas tambm conhecimentos (oque exige alguma vivncia prtica, como ter feito exerccios, acompanhado umprojeto, etc.) ou informao (que representa um conhecimento meramente terico,fruto de leituras, cursos sem parte prtica etc.).

    Para simplificar a matriz, a representao de algum grau de competnciaem uma clula elimina a representao de certo grau de conhecimento que, porsua vez, substitui a representao de informao. Isso tem funcionado bem nasvrias reas do processamento de dados; profissionais entrevistados estavambem satisfeitos com essa simplificao. Uma simplificao adicional foi introduzidano sistema que implementado na PROMON, que contava exclusivamente comuma matriz de T.I., pela diminuio dos graus de conhecimento e informao decinco para trs valores (nenhum, fraco/razovel, bom/excelente). J no sistema daPRODESP a simplificao foi ainda maior: foram empregados apenas dois valorespara os graus de competncia ("bsica" e "avanada"), e apenas um paraconhecimento e um para informao (correspondentes a ter ou no ter).

  • Por exemplo, se algum seguiu um curso terico ou leu alguns manuaisreferentes a uma certa rea, inserido um grau de informao na clulacorrespondente. Se a mesma pessoa fez alguns exerccios prticos ou examinoucuidadosamente alguns produtos desenvolvidos com o uso daquela informao,isso classificado como conhecimento. Um grau de competncia somente lanado no caso de o profissional ter produzido algum produto naquela rea ou tertrabalhado nela h algum tempo.

    Nas reas de engenharia e processamento de dados, muitos produtos esistemas so produzidos atravs de projetos. Nesses casos, foram representadasas seguintes habilidades tpicas, correspondentes a fases de projeto, para cadarea de conhecimento: 1. Anlise (de requisitos e de objetivos); 2. Projeto(planejamento e modelagem do produto); 3. Construo (montagem do produto ousistema); 4. Implementao (teste, treinamento do usurio); 5. Suporte(manuteno, apoio). Na PROMON, os dois primeiros itens foram combinados emum s, pois foi notado que os profissionais que tinha um tinham tambm o outro.

    O sistema implementado na PRODESP tem um nmero qualquer dematrizes. Foram representadas as seguintes matrizes: de T.I., de Sistemas (ondecada rea de conhecimento um sistema desenvolvido pela empresa), de reasadministrativas (representando os conhecimentos fora de T.I., por exemplo naelaborao de licitaes, no gerenciamento de recursos humanos, etc.), delnguas estrangeiras e de formao acadmica. As habilidades e os graus decompetncia mudam por matriz. Por exemplo, na de formao h duas colunas dehabilidades: maior grau (completo ou incompleto) atingido e nmero de anos deexperincia na rea de formao. Nesse sistema foi ainda includo o ltimo anoem que o profissional atuou na rea de conhecimento.

    O sistema da PROMON foi implementado como prottipo, empregando-seplanilhas eletrnicas. Assim a matriz de competncias de um profissional simplesmente uma planilha. Alguma estrutura de bancos de dados foi empregada,como na codificao das reas de conhecimento.

    J no sistema da PRODESP foi empregado um gerenciador de bases dedados, o que permitiu a generalizao de todas as estruturas. Cada matriz representada por uma coluna em que as reas de conhecimento so estruturadasem forma de rvore de dois nveis no padro Windows, isto , com possibilidadede se expandir ou contrair o primeiro nvel. As habilidades aparecem numasegunda coluna, tambm em dois nveis; o grau de competncia colocado aolado da habilidade. Exibindo-se uma matriz de um profissional, selecionando-seuma rea com o "mouse" os graus de competncia lanados aparecemautomaticamente ao lado das habilidades vlidas para a matriz.

  • 10. Seleo de Profissionais

    Para selecionar profissionais que satisfazem uma dada combinao decompetncias, tanto no sistema da PROMON quando no da PRODESP empregaa mesma representao das matrizes que so preenchidas pelos profissionais. Noprimeiro caso, preenchem-se as clulas com as competncias mnimas desejadas.Quando se desejam vrias habilidades para uma mesma rea ou vrias reas, oconectivo lgico E automaticamente assumido. J no sistema da PRODESP huma tela especial de seleo, onde pode-se especificar se nas comparaes comos graus dos profissionais ser usado o operador de comparao =,indicando competncia "inferior ou igual" (para se poder ver quais profissionaisno detm uma competncia mnima, por exemplo para se selecionar candidatosa treinamento), "igual" ou "superior ou igual" s especificadas na tela de seleo.

    Cada linha dessa condio pode conter: 1) apenas uma rea deconhecimento (so selecionados os profissionais que detm algum grau lanadoem qualquer habilidade); 2) uma rea e uma habilidade (idem, que tm algum graulanado nessa habilidade para essa rea); 3) uma rea, uma habilidade e um graude competncia (valendo o operador de comparao escolhido). Uma linha deuma condio de seleo pode ser combinada com a seguinte por meio de umconectivo lgico E ou OU. Nesse ltimo caso, pode-se especificar alternativas,como "competncia em UNIX ou LINUX".

    Alm da condio de seleo, pode-se especificar um fator deobsolescncia, por meio do ano em que o profissional trabalhou na rea deconhecimento pela ltima vez, como por exemplo "selecione os profissionais quetrabalharam com Delphi pelo menos at o ano 1998".

    Ao usar matrizes de competncia e condies de seleo para a alocaode profissionais a projetos e cargos, deve-se sempre ter em conta a observaofeita sobre as avaliaes objetivas e subjetivas (ver final da seo 5).

    Durante a especificao de uma condio de seleo o sistema vaimontando uma consulta ao banco de dados na linguagem SQL, usando umalgoritmo desenvolvido por mim.

    O software de recursos humanos PeopleSoft (HRMS), que no tem aconceituao de matrizes (a menos, curiosamente, do caso de lnguasestrangeiras, onde esto especificadas vrias habilidades) permite que se faamselees dando-se um "grau de importncia" para cada termo da condio deseleo. Como existe uma quantificao interna associada com cada grau decompetncia, uma combinao linear dos graus de competncia e dasimportncias produz uma "competncia global" numrica para cada funcionrioselecionado. O sistema pode, ento, apresentar os funcionrios selecionados emuma ordem de satisfao da condio de seleo. A atribuio desses pesos uma questo delicada. O sistema deveria permitir a variao dos pesos, para sepoder testar vrias combinaes dos mesmos, o que no o caso do sistema daPeoplesoft.

  • 11. Aplicaes

    A aplicao que originou o estudo aqui descrito e a primeira implementao(a da PROMON) visava selecionar profissionais para a formao de centros decompetncia (V. item 12) e na seleo de equipes de projeto. primeira vista,pode-se pensar em elaborar uma nica condio de seleo para toda a equipede um projeto, especificando-se as competncias necessrias para a execuodeste ltimo, selecionando-se assim a equipe completa. A experincia demonstrouque este no o caso: lderes de projeto pensam em termos de perfis deprofissionais necessrios para sub-equipes de um projeto e no na faixa completade competncias requeridas por um projeto como um todo. Por exemplo, elesespecificam: "Este projeto necessita, entre outras, de duas pessoas com ahabilidade de tanto analisar como projetar sites da Internet". Assim, uma equipe na realidade formada por profissionais que satisfazem, cada um, a uma condiode seleo especfica.

    Se no existirem profissionais com uma certa competncia requerida, o fatode algum ter sido capaz, em um projeto anterior, em uma outra rea deconhecimento e suas habilidades, de transformar suas informaes ouconhecimentos em competncia, um forte indicador de preferncia em seu favor.Para isso, seria necessrio armazenar o histrico de mudanas de competnciasde cada profissional.

    Alm da seleo de profissionais, as matrizes de competncia servem parase contar quantos profissionais detm no mnimo uma certa competncia dada,em cada clula da matriz, o que foi denominado de contagem geral decompetncias. Com isso, tem-se o perfil da empresa em ter de competncias,podendo-se detectar clulas (indicando o cruzamento de uma rea deconhecimento com uma habilidade) onde h muito poucos profissionais com acompetncia desejada. Para aproveitar os profissionais da empresa a fim depreencher futuramente as clulas desejadas, pode-se usar as caracterizaesaqui expostas. Assim, um profissional que detm bom conhecimento nonecessita de mais treinamento, e sim de participao em equipes de projeto ou deatuao em uma habilidade de uma rea desejada, a fim de adquirir competncia.J a falta de informao em uma habilidade de uma rea indica a necessidade dese prover treinamento. No caso de um profissional deter somente informao,pode-se decidir coloc-lo em um curso com parte prtica, ou mesmo integrar umaequipe para adquirir o conhecimento e talvez a competncia desejada.

    O sistema pode ser expandido para se poder representar as matrizes dascompetncias essenciais ("core competences") de uma empresa. Essas matrizesindicariam quais competncias mnimas devem existir dentro da prpria empresa.Poderia haver ento uma contagem geral apenas nas clulas das competnciasessenciais, indicando as falhas que devem ser preenchidas.

  • Sistemas gerenciadores como os descritos podem servir para uma Centralde Atendimento localizar profissionais para atender consultas de clientes daempresa; para selecionar candidatos dentro da empresa para participar deprocessos seletivos; para localizar profissionais que devem acompanhar visitantesconforme o perfil destes, ou profissionais para serem entrevistados por veculos decomunicao sobre certas atividades especficas da empresa etc.

    Um sistema desses pode servir para grandes indstrias, a fim de alocarespecialistas na operao de certas mquinas, etc. Nesse sentido, o levantamentodas matrizes, das reas de conhecimento e das habilidades relevantes formariaum modelo de referncia de competncia para cada segmento industrial.

    Uma outra aplicao poderia ser a de alocao de professores em redesmunicipais ou estaduais de ensino. Por exemplo, a Secretaria da Educao doEstado de So Paulo conta com aproximadamente 300.000 professores. Osistema permitiria a criao de uma matriz de localidades e bairros, de modo quese pudesse selecionar professores no s pelas competncias didticas, mastambm pela preferncia de regio de atuao.

    Finalmente, um sistema semelhante poderia servir para coletar dados sobrecandidatos a vagas em uma empresa, pois ele pode ser encarado como umasistematizao de currculos. Um sistema especfico para vagas o excelenteSelector, desenvolvido pela PCA Engenharia de Software, de So Paulo (ver emwww.selector.com.br). Ele baseado numa concepo de "fichas curriculares",havendo uma ficha com informaes bsicas, permitindo-se que cada empresaadicione suas prprias fichas. Qualquer pessoa pode introduzir seus dadosprofissionais por meio da Internet, empregando a ficha bsica, e acrescentarinformaes nas fichas especficas correspondentes a vagas de empresas,criadas por estas. De certa maneira, a PCA criou uma linguagem para definio defichas curriculares. O sistema tem um interessante mtodo de pesos associados acada competncia requerida, permitindo assim a ordenao dos candidatosselecionados. Esse mtodo permite se saber ainda quais candidatos preenchemtodos os requisitos mnimos, pois esses recebem a soma mxima dos pesos.Vrias grandes empresas j esto utilizando o sistema, podendo-se assim ter umaboa idia de seus princpios, implementao e utilidade por meio de acesso pelaInternet. At o momento em da reviso deste artigo, senti a falta, nesse sistema,das conceituaes aqui apresentadas para informao, conhecimento ecompetncia, principalmente a caracterizao da ltima como a confluncia deuma habilidade em uma rea de conhecimento, com a respectiva representaomatricial.

  • 12. Implementaes

    Na PROMON foi feita uma implementao de um prottipo juntamente comJos Mrcio Illoz, usando planilha eletrnica. Foi implementada uma matriz"padro", com os nomes das reas de conhecimento nas linhas e as habilidadesnas colunas. As reas so codificadas; os cdigos servem para fazer a ligaolgica com uma planilha contendo a consolidao das competncias de todos osprofissionais. Essa matriz consolidada usada na seleo e contagem deprofissionais.

    Um trabalho muito importante ligado ao levantamento de competncias oestabelecimento das reas de conhecimento. No caso da PROMON foramlevantadas cerca de 160 reas para T.I., divididas em 3 nveis hierrquicos, quedenominei de "grandes reas", "reas" e "sub-reas". Infelizmente, em T.I necessrio entrar-se em muitos detalhes. Por exemplo, um profissional que temcompetncia na instalao de LINUX pode no t-la em NT.

    O sistema da PRODESP foi programado por Mateus Saldanha, usandoDelphi e Oracle. O uso de um gerenciador de banco de dados em rede permitiuque se generalizasse o sistema para um nmero qualquer de matrizes e umnmero qualquer de habilidades por matriz (no caso da PROMON, havia uma smatriz com um nmero pr-determinado de habilidades, devido ao formato fixoimposto pela planilha eletrnica). Com isso, a representao das habilidades foireduzida a dois nveis. Foi ainda introduzido o fator de obsolescncia (V. item 10),e um sistema de segurana. O nmero varivel de habilidades por matriz permitiuque se ampliasse o nmero de habilidades em relao ao sistema da PROMONpara o caso da matriz de TI, que ficou com 3 partes: habilidades de infra-estrutura(hardware e software), desenvolvimento de sistemas, e dar treinamento na reade conhecimento, num total de 8 habilidades de segundo nvel. Alis, a habilidade"dar treinamento" existe em todas as matrizes, a menos da de formao. Comisso, foram eliminadas duplicaes de reas (na PROMON, havia uma rea UNIXna seo Infraestrutura, isto , instalao desse sistema operacional, e a mesmarea em Desenvolvimento, isto , uso do UNIX para desenvolvimento desistemas). Uma das conseqncias foi a reduo dos nveis hierrquicos dasreas de conhecimentos para apenas 2, simplificando o sistema.

    A segurana do sistema da PRODESP feita em 4 nveis de acesso. Oprimeiro, que foi denominado de "usurio genrico", aberto a qualquer pessoada rede, que pode somente fazer uso da tela de seleo de profissionais, obtendoapenas o nome e dados bsicos cadastrais dos profissionais que satisfazem aalguma condio de seleo. O "usurio pessoal" o que est cadastrado nosistema com uma senha prpria. Alm de selees, ele tem acesso apenas aosseus dados cadastrais e suas matrizes de competncia, podendo alter-las. O"usurio supervisor" pode ter todo o acesso do usurio pessoal, e ainda ler asmatrizes de competncias de seus subordinados. Finalmente, o "administrador dosistema" tem acesso irrestrito, podendo alterar as matrizes do sistema e os dadosde qualquer profissional.

  • Na reviso deste artigo para este volume, o sistema da PRODESP j tinhasido testado com algumas dezenas de profissionais, e estava em fase dedesenvolvimento de uma verso para a Intranet, usando JBuilder. Estava tambmem fase de implementao um banco de dados de treinamento integrado com osistema de competncias. Essa integrao feita principalmente pelo uso dasmesmas reas de conhecimento e habilidades nos dois sistemas, especificando-se quais reas e habilidades so abrangidos por cada treinamento. Assim que umprofissional concluir satisfatoriamente um curso, ser feito o lanamentoautomtico de uma competncia (mais precisamente, informao ouconhecimento) na sua matriz, nas reas e habilidades abrangidas por esse curso.

    No caso da PROMON, fiz pessoalmente o preenchimento das matrizesapenas para os profissionais de TI, junto com cada funcionrio. Com isso, foimantida uma certa uniformidade dos dados. No caso da PRODESP isso invivel,pela quantidade muito grande de profissionais. A soluo foi dar uma palestrasobre os conceitos do sistema, deixando cada profissional preencher sua matriz.Posteriormente, os supervisores ou lderes de projeto devem rever ospreenchimentos e tentar uma uniformizao.

    13. Centros de Competncia

    Uma empresa pode ser organizada com "centros de competncia" (CCs).Isto significa que profissionais no so agrupados em departamentos ou divises,mas em grupos de reas de conhecimento afins. Nessa organizao, reduzem-seos departamentos de negcio, que passam a ser dedicados a desenvolver novosprojetos para a empresa ou para seus clientes. Os projetos so daresponsabilidade dos departamentos de negcio, que requisitam do Centro deGerenciamento de Projetos um ou mais gerentes para o projeto e dos CCstcnicos os profissionais necessrios para desenvolv-los.

    Obviamente, caracterizaes claras de informao, conhecimento ecompetncia detidas pelos profissionais e seu levantamento so necessrias paraa caracterizao, estabelecimento e o funcionamento de um CC.

    A razo para se organizar um CC clara: as empresas desejam otimizar aalocao dos recursos humanos, diminuindo o tempo ocioso e escolhendo aspessoas certas, com a necessria competncia, para cada projeto ou funo. Maisque isso, uma tal organizao favorece uma flexibilidade e uma dinmicaoperacionais muito maiores, tornando-a seguramente mais adequada nossapoca agitada, de rpidas mudanas.

    As vantagens so evidentes. Mas, o que dizer das desvantagens? Os CCspodem romper a integrao social e o sentido de identidade da companhia. Osprofissionais podem identificar-se com o projeto no qual esto envolvidos, masprojetos no so to estveis ou durveis como os departamentos e as divises.Quando um projeto da iniciativa e realizao de um departamento, termin-losignifica permanecer no mesmo departamento e assumir um novo projeto comalguns dos mesmos colegas no mesmo ambiente administrativo. Estando lotadoem um CC, aps o trmino de um projeto para o qual foi alocado, o profissionalretorna quele centro, encontrando-se com os participantes de outros projetos.

  • Argumenta-se que os profissionais desenvolvero uma identificao paracom os seus CCs. Sero, ainda, capazes de interagir muito mais com os seuspares, dispersos entre vrios departamentos nos modelos organizacionaisclssicos e sem praticamente qualquer contato uns com os outros. Isso tambmestimularia o intercmbio de informao e de conhecimento, ajudando odesenvolvimento de competncias atravs do trabalho conjunto, facilitandotambm a organizao e planejamento de treinamentos. Seria timo se um talponto de vista for correto.

    14. Concluses

    Neste trabalho foram expostas caracterizaes originais para informao,conhecimento e competncia. Nas dezenas de entrevistas que fiz ao levantarcompetncias de profissionais na rea de TI, essa distino mostrou-seextremamente til. Os entrevistados rapidamente acostumam-se a elas aoclassificarem seus graus de informao, conhecimento ou competncia. Umaoutra contribuio foi a caracterizao de competncia como se referindo a umadeterminada habilidade sobre uma certa rea de conhecimento. Com isso foipossvel introduzir maior clareza nesses conceitos, e representar as competnciasem forma de matrizes bidimensionais, agrupando as reas de conhecimento emdistintas matrizes de acordo com o conjunto de habilidades que se aplicam sdistintas reas.

    Essas matrizes representam, em sntese, uma sistematizao doscurrculos dos profissionais, em termos de competncias, conhecimentos einformaes por eles detidos. Currculos, empregados na seleo de profissionaispara o preenchimento de cargos ou na formao de equipes de projetos,consistem tradicionalmente de textos no sistematizados. Mesmo que divididosem tpicos, esses textos no se prestam a um processamento de dados,contrariamente ao mtodo aqui exposto. Ele se distingue de outros sistemas decompetncias pelo fato de usar matrizes e de levar em conta graus de informao,conhecimento e competncia.

    importante enfatizar que o computador apenas indica quais profissionaisqualificam-se nas competncias desejadas. Aps essa indicao deve-seproceder a um exame dos currculos, a entrevistas etc., a fim de complementar osdados com uma fase de anlise subjetiva, necessria sempre que se lida comquestes humanas (V. item 5) caso contrrio as pessoas so tratadas comomquinas, advindo em geral problemas psicolgicos, fora falhas na seleo.

    O resultado prtico do levantamento de competncias na PROMON e naPRODESP foi muito bom. Os profissionais entrevistados ficam agradecidos com achance de verem seu currculo representado sistematicamente, e a possibilidadede atualiz-lo constantemente.

  • H 3 grandes problemas no levantamento de competncias segundo omtodo aqui exposto. Em primeiro lugar h a necessidade de uniformizar oscritrios de atribuio dos vrios graus de competncia, caso contrrio no sepode comparar um profissional com outro. Esse problema foi resolvido naPROMON com a concentrao das entrevistas em um s entrevistador. Mas isso invivel quando se tem muitas centenas de profissionais, pois cada entrevistaleva em geral pelo menos 1 hora. Em segundo lugar, este mtodo no leva emconta a qualidade dos projetos e do trabalho j executados pelos profissionais.Para isso seria necessrio introduzir mais um fator, que teria que ser levantadocom os lderes de projeto e gerentes. Mas a introduzir-se-ia um aspecto dejulgamento por superiores, que foi evitado ao desconsider-lo. Um terceiroproblema, que no foi enfrentado, foi o de introduzir uma matriz comportamental,com competncias em liderana, em trabalho em equipe, qualidade decomunicao escrita e oral, etc. Muitos autores do mais importncia a scompetncias comportamentais do que s tcnicas, como Daniel Goleman. Mas olevantamento dessas competncias introduz um fator delicado e que talvez desseser evitado numa fase inicial: elas no devem ser lanadas pelo prprioprofissional, mas seu chefe imediato. A tarefa que na PROMON dizia respeitoexclusivamente s competncias tcnicas, de modo que o problema foi evitadopela raiz. Na PRODESP foi proposto evitar as competncias comportamentaispara no cair em possveis conflitos sociais decorrentes da avaliao de umprofissional por um terceiro, o que poderia colocar os profissionais contra olevantamento de suas competncias. Talvez por se ter evitado os problemasdecorrentes dos dois ltimos pontos, a receptividade do sistema foi excelenteentre os profissionais dessas duas empresas.

  • Referncias

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