Na Parte I, vimos que usamos várias heurísticas simples para resolver a maioria dos problemas com que lidamos no dia a dia, tanto na vida pessoal como na profissional. Cada um de nós carrega técnicas e maneiras (às vezes, arraigadas) de tomar uma decisão. No entanto, diante de decisões envolvendo vários objetivos e alternativas, incertezas, diversos stakeholders, horizonte de longo prazo e muitos dados de diferentes tipos (quando temos), a tomada de decisão torna-se demasiadamente complexa. Usar uma estrutura analítica para a tomada de decisão estratégica passa a ser inevitável e desejável para manter nossa racionalidade — o que aumenta as chances de um resultado favorável sobre a decisão tomada.

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Na vida pessoal, pense por exemplo na compra de um carro. Quantas marcas e modelos existem hoje no mercado? Se não utilizarmos os nossos valores pessoais como guia, certamente iremos escolher um modelo que não vai nos atender, o que muito provavelmente irá causar, primeiro, uma frustração, e depois, a necessidade de ter que tomar uma outra decisão. Na vida profissional, acontece o mesmo. Veja, por exemplo, em uma seleção de fornecedores logísticos, quantas opções temos? Várias! E com certeza temos objetivos, sejam estes quantitativos ou qualitativos. Como entender quais deles são realmente relevantes, considerá-los e analisá-los usando uma única metodologia? Este é o desafio desta Parte II: analisar problemas diversos e complexos, em diferentes situações, com dados objetivos e/ou subjetivos.

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Ancorados na teoria econômica e consistentes com as nossas preferências, usaremos modelos que possibilitam a representação de escolhas e julgamentos mais racionais. Embora o Processo de Hierarquia Analítica (ou Analytic Hierarchy Process - AHP) seja algumas vezes usado na prática por vários gestores para avaliar problemas deste tipo, é um método controverso, com ambiguidades e críticas às suas bases conceituais e metodológicas. Por várias razões, neste livro focamos a análise em modelos compensatórios derivados da Teoria do Valor/Utilidade Multiatributo, que se apoiam em pressupostos axiomáticos¹ mais claros e em fundamentos de mensuração robustos, aplicáveis à prática de gestão de negócios.

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Também apresentamos a Matriz de Preferência e métodos baseados em Valor, como o Even Swap, sugeridos para aplicação em diversos setores e em situações cujos dados não estão disponíveis ou não são confiáveis. Exemplos de problemas resolvidos por esta parte:

• Seleção: fornecedores, compras, canais de marketing, modais de transporte, promoção no cargo, entre outros;

• Ranking: Projetos, prospecção de clientes, localização de plantas, clientes estratégicos, avaliação de investimento em geral, entre outros;

• Classificação: composição de frota/carga, escolha de modais, carteira de produtos, lançamento de produtos, entre outros.