O que é Pesquisa Operacional ou Management Science?
Pesquisa Operacional é um campo direcionado à estruturação e resolução de situações problemáticas. Trata-se de uma abordagem científica e interdisciplinar, destinada à elaboração de modelos que representem a situação e utilizados como suporte para o processo de tomada de decisão.
A origem da Pesquisa Operacional remete ao período da Segunda Guerra Mundial, ocasião em que pesquisadores britânicos foram requisitados a aplicar seus conhecimentos às demandas bélicas. Os trabalhos iniciais empreenderam o planejamento de defesa de comboios navais, detecção e destruição de submarinos, mensuração de ataques a bomba, diversas atividades logísticas e de planejamento em cenários de risco. As primeiras equipes eram compostas por físicos, matemáticos, fisiologistas, biólogos, astrônomos, químicos e especialistas em comunicação. Essa característica interdisciplinar tornou-se a principal força por trás do forte desenvolvimento da Pesquisa Operacional e sua fonte de soluções eficazes para problemas complexos.
No esforço pós-guerra, a abordagem foi rapidamente incorporada ao ambiente organizacional, considerando a crescente complexidade dos negócios internacionais. Modelos financeiros, planejamento e alocação de recursos, seja por insuficiência de materiais, disponibilidade de pessoas ou sistemas logísticos, são alguns dos diversos exemplos de aplicações solucionadas e respaldadas com modelos de Pesquisa Operacional.
O processo de modelagem acontece inicialmente pela definição de objetivos. É comum associar a Pesquisa Operacional ao uso de dados numéricos e à sua transformação em variáveis para uma solução quantitativa. Talvez a metodologia mais conhecida seja o método Simplex, um algoritmo de otimização adotado em problemas de programação linear. Aqui, o profissional estabelece um objetivo a ser atingido, fundamentado em dados coletados e relações identificadas entre a(s) incógnita(s) do problema: a decisão a ser tomada para a solução final. A otimização empenha-se em maximizar o resultado do modelo ou minimizar o impacto nas operações, tais como os custos ou o uso de recursos humanos. Ambos os modelos são caracterizados pela existência de restrições: quando os recursos são limitados e devem ser destinados de forma a obter o melhor cenário de ganho (ponto de máximo) ou redução (ponto de mínimo), condições nas quais a experiência profissional ou a simples intuição jamais alcançarão a melhor decisão. Outros casos típicos na Pesquisa Operacional são demonstrados por modelos que adotam a Teoria das Filas (gestão de tráfego, controle de fluxos), Análise de Sensibilidade (mudança incremental de cenários com impacto direto no objetivo e decisões) e a possibilidade de mapear a percepção da incerteza por meio da Simulação de Monte Carlo.
A modelagem quantitativa se revelou insuficiente para resolver situações complexas organizacionais. É constatada a formulação dos modelos em torno de um único objetivo a ser otimizado, reféns da disponibilidade e da credibilidade de dados registrados. Ademais, modelos quantitativos assumem a existência de consenso prévio das partes envolvidas e, na maioria dos casos, modelam pessoas de forma passiva. No período entre o final da década de 1970 e início dos anos 1980, os cientistas da Pesquisa Operacional levantaram tais aspectos tendo em vista a necessidade de trazer questões políticas, situações de conflito e incerteza aos modelos. Tais situações, na grande maioria, não são redutíveis a representações numéricas ou soluções fornecidas por algoritmos computacionais.
Como resposta, a Pesquisa Operacional apresentou uma nova modalidade conhecida como Métodos de Estruturação de Problemas (Problem Structuring Methods - PSM), cuja modelagem dos problemas toma uma natureza qualitativa frente às técnicas matemáticas tradicionais. A visão alternativa preocupa-se, principalmente, com o tratamento de situações complexas em vez da busca por uma solução única, já que diferentes stakeholders possuem diferentes prioridades. O sucesso das aplicações de algoritmos computacionais ou modelos matemáticos permanece à mercê de ambientes controlados ou estruturas organizacionais compostas por hierarquias rígidas: cenários perfeitos, limitados a tarefas cotidianas de caráter repetível ou replicável.
O novo paradigma da Pesquisa Operacional é composto por um grupo de metodologias oriundas da psicologia, teoria da escolha (Rational Choice), teoria dos grafos (Graph Theory) e do pensamento sistêmico (Systems Thinking). Dentre os PSMs mais proeminentes, estão o Strategic Options Development and Analysis (SODA): mapeamento cognitivo criado a partir da adequação da obra de George Kelly (Teoria dos Constructos Pessoais) para tratar a subjetividade na procura de consenso para situações de conflito. O Soft System Methodology (SSM) consiste no planejamento de cenários futuros de modo sistêmico: o consultor propõe redesenhar sistemas pela visão ideal de cada participante. O método conhecido como Strategic Choice Analysis (SCA) é uma reação interativa à dependência de modelos de probabilidade ao identificar áreas prioritárias no planejamento para comprometimento e exploração de planos de contingência.
Esses métodos foram desenvolvidos em contraste às propriedades táticas do formato inicial da Pesquisa Operacional, que falham ao lidar com a complexidade do mundo real. Ao incorporar a incerteza e aspectos subjetivos, os Métodos de Estruturação de Problemas exigem a participação efetiva dos executivos no processo de modelagem - agenda obrigatória e completa para a estruturação de operações e a tomada de decisão no nível estratégico.
¹. Mantém-se a expressão no idioma original. Uma tradução livre seria "Ciência da Gestão" (ou Administração): uma péssima versão, pois levanta a questão se o campo da Adminsitação é realmente uma ciência.
PARA CITAR:
CONCER, R. O que é Pesquisa Operacional ou Management Science? Dr. Ronald Concer | A Ciência da Decisão, 2025. Disponível em: <https://ronaldconcer.blogspot.com/2025/09/o-que-e-pesquisa-operacional.html>