Como gerente de engenharia, você precisa tomar muitas decisões importantes todos os dias. Essas decisões podem afetar seus projetos, o sucesso da sua equipe e as carreiras dos seus engenheiros. Você pode precisar escolher a tecnologia certa, definir prazos de projeto, gerenciar recursos ou resolver problemas da equipe. Como você toma tantas decisões, ter boas maneiras de pensar sobre os problemas é muito útil.
Modelos mentais para a tomada de decisão são ferramentas que ajudam a entender e resolver problemas de maneira mais clara e eficaz. Ao usar esses modelos, você pode tomar melhores decisões, lidar com desafios mais facilmente e liderar sua equipe rumo ao sucesso.
Para apresentar meus 9 modelos mentais favoritos para a tomada de decisões, compartilharei o conceito geral, a aplicação e um exemplo prático. Dessa forma, você terá um guia prático para sua próxima grande ou pequena decisão a ser tomada. Salve este artigo para que você sempre tenha um modelo de decisão à mão que o ajude da melhor maneira possível.
Pensamento de Primeiros Princípios
O pensamento de primeiros princípios envolve dividir um problema complexo em suas partes mais fundamentais para entender os componentes principais. Ao focar nesses elementos básicos, você pode questionar suposições, desafiar normas estabelecidas e reconstruir soluções a partir do zero usando verdades fundamentais. Essa abordagem ajuda a descobrir soluções inovadoras e criar processos mais eficientes.
Incentive sua equipe a dissecar os problemas até seus elementos essenciais ao enfrentar questões complexas. Por exemplo, se você está buscando otimizar seu processo de desenvolvimento de software, divida cada etapa do fluxo de trabalho para entender as atividades e recursos essenciais.
Ao otimizar seu pipeline de CI/CD, identifique os componentes fundamentais, como controle de origem, automação de builds, testes e implantação. Entenda os requisitos essenciais de cada componente e encontre as ferramentas e práticas mais eficientes para simplificar o processo.
Um exemplo real do pensamento de primeiros princípios é como Elon Musk abordou o problema de construir foguetes acessíveis na SpaceX. Tradicionalmente, foguetes eram extremamente caros, custando centenas de milhões de dólares cada. Em vez de aceitar esse alto custo como dado, Musk dividiu o problema em seus elementos básicos.
Ele fez perguntas fundamentais sobre quais materiais são necessários para construir um foguete e quanto esses materiais custam no mercado de commodities. Ao identificar que as matérias-primas — como alumínio, titânio, cobre e fibra de carbono — constituíam apenas uma fração do custo total de um foguete tradicional, Musk percebeu que poderia reduzir significativamente as despesas fabricando os componentes internamente e repensando os processos de design e montagem.
Essa abordagem permitiu que a SpaceX desenvolvesse o foguete Falcon 1 por cerca de 9 milhões de dólares, uma fração do padrão da indústria na época, revolucionando a indústria espacial e permitindo missões espaciais mais frequentes e econômicas.
Confiança Determina Velocidade vs. Qualidade
Seu nível de confiança ao entender um problema deve ditar o equilíbrio entre velocidade e qualidade na tomada de decisões. Quando você tem um alto nível de confiança em sua compreensão de um problema e sua solução, deve priorizar a qualidade, dedicando tempo para garantir que a solução seja robusta e completa. Por outro lado, quando há menos confiança e é necessário reunir mais informações ou testar suposições, é melhor priorizar a velocidade.
Isso permite iterar rapidamente, aprender e ajustar sua abordagem com base em feedback e novos insights.
Como gerente de engenharia, avalie a experiência de sua equipe e a criticidade do problema antes de decidir a abordagem. Para problemas com alta confiança, como bugs conhecidos ou gargalos de desempenho, aloque recursos para uma solução abrangente para garantir robustez e confiabilidade. Para áreas com menos certeza, como a integração de um novo framework ou a experimentação com um novo recurso, incentive prototipagem rápida e testes incrementais.
Essa abordagem adaptativa não apenas economiza recursos, mas também promove inovação e aprendizado contínuo dentro da equipe. Revise regularmente os resultados para ajustar sua estratégia, garantindo um equilíbrio entre velocidade e qualidade que se alinha aos objetivos do projeto e às prioridades organizacionais.
Pensamento de Segunda Ordem
O pensamento de segunda ordem envolve considerar as consequências de longo prazo de suas decisões, perguntando continuamente: “E depois?“. Essa abordagem vai além dos resultados imediatos para explorar os efeitos em cadeia de suas ações. Ao pensar vários passos à frente, você pode antecipar desafios e oportunidades que podem surgir como resultado de sua decisão.
Incentive sua equipe a pensar além dos resultados imediatos. Ao tomar decisões, peça que considerem os possíveis impactos de longo prazo no projeto, na equipe e na organização.
Por exemplo, ao selecionar um stack de tecnologia, avalie não apenas os benefícios imediatos, mas também a manutenção futura, a escalabilidade e a compatibilidade com outros sistemas. Essa previsão pode evitar problemas imprevistos e promover um crescimento sustentável.
Método Científico
O método científico usa uma abordagem estruturada de teste de hipóteses e experimentação para resolver problemas e validar ideias.
Esse processo começa com uma observação cuidadosa e a formulação de uma pergunta específica e testável. Após reunir informações de base, constrói-se uma hipótese — essencialmente um palpite educado sobre o resultado esperado. Essa hipótese é então testada por meio de experimentos controlados, onde os dados são coletados e analisados para determinar se a hipótese se sustenta. Os resultados dos experimentos apoiam ou refutam a hipótese, levando a conclusões que informam experimentações ou ajustes futuros.
Por exemplo, se você acredita que uma nova ferramenta de gestão de projetos melhorará a eficiência da equipe, pode pilotar a ferramenta com uma pequena equipe, coletar dados sobre produtividade e satisfação e analisar os resultados para decidir se deve implementá-la em maior escala.
Essa abordagem metódica garante que as decisões sejam baseadas em evidências e raciocínio lógico, reduzindo a incerteza e aumentando as chances de sucesso.
Matriz de Decisão
Uma matriz de decisão ajuda a comparar opções com base em critérios ponderados para determinar a melhor escolha.
Essa ferramenta envolve listar suas opções e os critérios importantes para tomar sua decisão, atribuindo um peso a cada critério com base em sua importância. Cada opção é pontuada em relação a cada critério, e essas pontuações são multiplicadas pelos pesos correspondentes. As pontuações ponderadas para cada opção são então somadas para fornecer uma pontuação total, tornando claro qual opção atende melhor aos critérios.
Use uma matriz de decisão para escolhas complexas que envolvem múltiplos fatores. Ao selecionar uma nova ferramenta de gestão de projetos, liste critérios como funcionalidade, custo, facilidade de uso e suporte. Atribua pesos a cada critério com base em sua importância, pontue cada opção e calcule as pontuações ponderadas para determinar a melhor escolha.
Essa abordagem sistemática garante uma avaliação equilibrada e ajuda a justificar decisões para os stakeholders.
Decisões Reversíveis vs. Irreversíveis
Classifique as decisões para otimizar a velocidade de tomada de decisões. Decisões reversíveis são aquelas que podem ser facilmente desfeitas ou alteradas, permitindo ação rápida e experimentação sem grandes consequências a longo prazo. Decisões irreversíveis, por outro lado, têm impactos duradouros e são difíceis ou impossíveis de mudar uma vez tomadas, exigindo uma abordagem mais deliberada e cautelosa.
Ao distinguir entre esses dois tipos de decisões, você pode alocar seu tempo e recursos de forma mais eficaz.
Combata a paralisia de análise implementando uma estrutura de tomada de decisões que categorize as decisões com base em sua reversibilidade.
Este artigo é uma tradução de: Better Decision Making for Engineering Managers | Medium