O lado obscuro das premissasFFM – Outubro/15

As premissas são fatores que se relacionam com as incertezas de um projeto. Dentro

desse cenário incerto, a equipe se utiliza de suposições que “destravam” o processo de

planejamento e fundamentam alguns pontos do plano de projeto, incluindo sua linha de

base.

O PMBOK Guide® (PMI, 2013) define como premissa “um fator do processo de

planejamento considerado verdadeiro, real ou certo, desprovido de prova ou

demonstração”. Afirma, ainda, que as premissas também descrevem “o impacto

potencial desses fatores se forem comprovados como falsos” e que é dever das equipes

de projeto a validação dessas premissas “como parte do processo de planejamento”.

No raciocínio lógico, as premissas são declarações que fundamentam a conclusão de um

argumento. Nos projetos, não é diferente – as conclusões obtidas pela equipe de

gerenciamento estão suportadas por premissas.

Figura 01 – Premissas são base para uma conclusão

As definições apresentadas evidenciam o relacionamento das premissas com os riscos.

Afinal, se uma premissa, elemento importante para o plano do projeto, não é certamente

verdadeira, existe uma possibilidade de que sua “negativa” seja verdadeira. Assim, para

cada premissa assumida, deve-se considerar o risco dela se revelar falsa. Aqui saliento o

uso do termo premissa “assumida” e não “registrada” ou “documentada”. É daí que vem

minha proposição de que planos de projeto possuem “premissas implícitas”, nome que

Conclusão

Premissa

Premissa

Premissa

dou a certos “saltos lógicos” da equipe de projeto durante o planejamento. Afirmo que

esses saltos lógicos são ações inconscientes de assumir premissas para se utilizar de

alguma informação ou de alguma ferramenta no gerenciamento do projeto.

Nas seguintes sessões, serão apresentadas ocasiões onde é possível encontrar premissas

implícitas.

Dados Históricos

O PMBOK Guide® (PMI, 2013) lista como técnica de estimativas de custo e prazo a

estimativa análoga, que busca em projetos anteriores considerados semelhantes

informações para realizar estimativas para o projeto atual. Se um membro de uma

equipe de projeto se utiliza de dados de um projeto A anterior para um projeto B que

será executado num futuro próximo, está assumindo a seguinte premissa: “As condições

do projeto A são semelhantes às condições do projeto B”. E isso pode ficar implícito.

Em que se baseia essa decisão acerca da semelhança? O mesmo ocorre para estimativas

paramétricas. Nesse caso, assume-me que os parâmetros utilizados nas estimativas

foram obtidos a partir de amostras reproduzem realmente o cenário do novo projeto.

Opinião Especializada

Também presente no PMBOK Guide® (PMI, 2013) está uma ferramenta importante e

utilizada em muitos processos: a opinião especializada. É a opinião de um ou mais

especialistas sobre algum aspecto particular do projeto, seja sobre requisitos, prazo,

custos, riscos e etc.

Porém, ao tomar de um especialista estimativas das durações otimista, pessimista e

mais provável atividades para uma Análise PERT, assume-se que estas durações são

confiáveis. No caso assume-se que “o gerente Fulano é capaz de fornecer estimativas

dentro da nossa tolerância de riscos para as atividades Y, Z e W”. Qual a confiança que

você pode ter nisso? Qual evidência dessa capacidade? Qual a chance de você estar

errado?

Cabe ressaltar que diversos trabalhos, como o de Kahneman (2012), Hubbard (2009) e

Taleb (2008) por exemplo, revelam que estimativas de especialistas em alguns casos são

tão ou menos precisas que estimativas de não especialistas.

Análise Quantitativa de Riscos

Em simulações de Monte Carlo, modelos do cronograma e orçamento do projeto são

construídos. Nesses modelos, atribui-se a certas variáveis submetidas à incerteza uma

função de probabilidade – uma expressão que relaciona o intervalo de valores que a

variável pode assumir com a probabilidade relativa. O ajuste de funções de

probabilidades pode ser feito a partir de dados históricos e opiniões de especialistas.

Estas estão, como já comentado, por si só sujeitas a premissas implícitas.

Mas, além disso, ao gerar simulações de Monte Carlo com um modelo de risco e usar os

resultados dessas simulações para tomada de decisões, a equipe também assume

premissas implícitas. Aqui, assume-se que o modelo de riscos gera cenários condizentes

com a realidade do projeto. Em outras palavras, num modelo de risco de prazo, assume-

se que os resultados gerados nas iterações refletem de maneira satisfatória o

comportamento das atividades futuras do projeto.

Conclusão

A consequência direta desse vem da definição de premissas: elas estão atreladas a

riscos. E como essas premissas não “aparecem” nos registros, os riscos associados ou

não aparecem também ou são subestimados. Ao desconsiderar as premissas implícitas

envolvidas nos casos citados, o projeto está exposto ao impacto de estimativas

equivocadas, tornando as linhas de base do projeto inválidas. Em projetos que utilizam

simulações para monitoramento e controle, os resultados podem oferecer projeções

falhas.

É importante que a equipe de gerenciamento de projetos assuma uma “postura cética”

em relação ao plano de projeto que está desenvolvendo e trabalhe na validação de

premissas – todas elas! Questionamentos sobre como foram feitas as estimativas do

projeto devem ser feitos constantemente.

É preciso reconhecer que incertezas estão não apenas no ambiente do projeto: no prazo

de entrega dos fornecedores, na instabilidade do clima, na cotação do dólar, nas ações

de sindicatos, nas expectativas dos clientes, no tempo necessário para se conseguir um

alvará, no absenteísmo dos colaboradores da empresa, na tecnologia nova empregada no

projeto, e etc. A incerteza está também na forma como a equipe de projeto toma suas

decisões e nas ferramentas que ela usa.

Bibliografia

Hubbard, D. W. The Failure of Risk Management: Why It’s Broken and How to Fix It.

New Jersey: Wiley & Sons, Inc, 2009.

Kahneman, D. Rápido e Devagar: Duas Formas de Pensar. Rio de Janeiro: Objetiva,

2012.

PMI, Project Management Institute. A Guide to the Project Management Body of

Knowledge. PMBOK® Guide, Fifth Edition. Project Management Institute, 2013.

Taleb, Nassim Nicholas. A lógica do cisne negro – O impacto do altamente improvável.

Rio de Janeiro: BestSeller, 2008.