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Universidade Metodista de Piracicaba - Unimep Faculdade De Engenharia, Arquitetura e Urbanismo.
Programa De Pós Graduação Em Engenharia De Produção
PROPOSTA DE MODELAGEM EMPRESARIAL USANDO A SEMIÓTICA
ORGANIZACIONAL: ABSTRAINDO UM SISTEMA DE INFORMAÇÃO PRÓ-ATIVO
João Soares Sobrinho
Orientador: Prof. Dr. Fernando Celso de Campos
Santa Bárbara D’Oeste
2004
Tese apresentada ao Programa de Pós-Graduação em Engenharia da Produção, da Universidade Metodista de Piracicaba – Unimep, como requisito para obtenção do Titulo de Doutor em Engenharia de Produção.
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À minha esposa, Maria Luiza e filhos Ana Paula, Ana Claudia que sempre me
apoiaram em todos os degraus desta escalada e finalmente aos meus colegas de
trabalho pelo incentivo dado nas horas difíceis.
Dedicatória
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AGRADECIMENTOS
Ao Professor Dr. Fernando Celso Campos, orientador desta Tese, pelo apoio, direcionamento e paciência, sem os quais esta Tese não teria sido realizado. Aos meus familiares, amigos, professores, colegas de profissão e a
todos aqueles que contribuíram para a minha formação. À direção da FAE – Faculdades Associadas de Ensino pela confiança e crédito depositado em minha pessoa. Aos professores da Pós-graduação em Produção da Unimep –
Campos de SOB, pelos conselhos e otimismo transmitidos. À banca examinadora da Defesa desta Tese: Profa Dra Elizabeth Regina Jesumary Gonsalves – Metodista São Paulo, Prof Dr. Waldomiro P. D. C. Loyolla – Unimep Piracicaba, Prof. Dr. Marcolino Fernandes Neto PUC
Poços de Caldas, Profa Dra Rosangela Maria Vanalle – Unimep de Santa Bárbara D`Oeste. Agradecimento especial ao Prof Dr. Waldomiro, que foi meu orientador do Mestrado e agora está novamente contribuindo por mais esta Tese de
Doutorado, que foi fundamentada nos princípios da monografia do Mestrado. Aos funcionários da secretaria da Pós-graduação em Engenharia da Produção do Campus da Unimep de Santa Bárbara D´Oeste, pelo apoio dado nesta minha permanência naquela instituição.
Aos Profs Mestres João Sergio e Larte Antonio pela leitura e correção desta Tese. Acima de tudo a Deus pela força que me concedeu para vencer mais este desafio.
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SUMÁRIO
LISTA DE FIGURAS-------------------------------------------------------- II LISTA DE TABELAS------------------------------------------------------- III
LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS------------------------------- IV RESUMO---------------------------------------------------------------------- V
ABSTRACT------------------------------------------------------------------- VI 1 Introdução 12
1.1 Organizações e os Sistemas de Informações Legados 12
1.2 O Problema da Pesquisa 16 1.3 Objetivos da Pesquisa 18 1.4 Abordagem do Trabalho 20 1.5 Contribuições deste Trabalho 28
2 Considerações sobre Agentes Inteligentes 31 2.1 O que é um Agente? 31 2.2 Arquitetura de Agentes 32 2.3 Tipologia de Agentes 33
2.4 Linguagens de Agentes 35 2.5 Objetos e Agentes 35 2.6 Redes de Agentes 36
3 Semiótica Organizacional: Informática sem Computador? 39
3.1 O Problema da Agenda 43 3.2 O Relacionamento Corrente Inadequado da Terminologia com a
Informação 45
3.3 Uma Ciência Deve Ligar a Linguagem e Outros Signos Tal como as Matemáticas para a Realidade 46
v
3.4 A Ciência Depende de Comandos Ativos e da Teoria para a Examinação Crítica 49
3.5 Bons Conceitos Primitivos para Permitir a Ponte Entre a Linguagem e a Realidade 51
3.6 Informações e outras propriedades dos signos 53 3.7 ‘Informação’ – O que Ela Significa? 57
3.8 O Significado de ‘Significado’ e a ‘Comunicação’ 60 3.9 Significado do ‘Significado’ 64 3.10 Uma Lógica de Normas e Repertório de Comportamentos 69 3.11 Dependência Ontológica 72
3.12 Sociedade, Signos, Tempo e Responsabilidade 75 3.13 Signos, Atitudes, Normas e Conhecimento 80 3.14 Campos de Informação versus o Fluxo de Informações: Um
Estudo de Caso de uma Biblioteca 84
3.15 Implementando o Sistema 92 3.16 Considerações Finais deste Capítulo 93
4 Uma Metodologia Semiótica para a Distinção de Responsabilidades em Sistemas Baseados em Agentes 98
4.1 Antecedentes 99 4.2 Semiótica Organizacional 106 4.3 Avaliação 111 4.4 Considerações Finais deste Capítulo 112
5 Uma Metodologia Semiótica para as Regras de Modelagem Organizacional para Agentes Inteligentes 114
5.1 Integração dos Sistemas de Informação Organizacionais 117 5.2 A Semiótica e a Modelagem de Processos de Negócios 120
5.3 Ontologia para o Compartilhamento de Conhecimento 122 5.4 Conhecimento Normativo 123 5.5 Regras Organizacionais 131 5.6 A Estrutura das Regras 132 5.7 Considerações Finais deste Capítulo 133
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6 Linguagem de modelagem gráfica UML 135 6.1 Básico sobre a UML 135
6.2 Linguagem de Modelagem Unificada 136 6.3 Notações 137
7 Propostas 140 7.1 Modelagem Semiótica dos Negócios da Organização 143
7.2 Modelagem Estratégica e Operacional dos Negócios da Organização 160
7.3 Modelagem Estratégica e Operacional dos Sistemas de Informação 162
7.4 Detalhamento das Modelagens 163 7.5 Conclusão deste Capítulo 217
8 Conclusões 220 9 Trabalhos Futuros 225 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS 227
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LISTA DE FIGURAS Figura 1.1 Visão Contemporânea dos Sistemas de Informação página 28
Figura 2.1 Exemplos de modelagem do problema página 38 Figura 3.1 A escada da semiótica página 54 Figura 3.2 Muitos significados operacionais, precisos página 61 Figura 3.3 Esquema simples ontológico página 74
Figura 3.4 Um fragmento da realidade social sendo construída página 77 Figura 3.5 A fábrica social e processos de interação entre normas e sígnos página 83 Figura 3.6 Campos de informações – sub-estruturas
com normas compartilhadas página 84 Figura 3.7 Carta ontológica para alguns elementos no domínio da Biblioteca página 86
Figura 3.8 Uma adição de repertório de comportamentos Invariantes página 89 Figura 4.1 Um modelo semântico página 107 Figura 4.2 Normas capturadas página 110
Figura 5.1 A estrutura Semiótica página 115 Figura 5.2 O modelo da “cebola” de uma organização página 118 Figura 5.3 Transações de Negócios página 129 Figura 5.4 Decomposição de transações de negócio
básica em agentes máquinas de estado finita pagina 130 Figura 6.1 Notação UML página 139 Figura 7.1 Interdependência entre os sistemas de informações E a organização página 142
Figura 7.2 Um contexto da segurança e a inteligência e as Necessidades de informações dadas por um agente página 145 Figura 7.3 Estrutura de um agente inteligente condutor página 146 Figura 7.4 Segurança de um sistema de informação na Perspectiva semiótica página 147
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Figura 7.5 Detalhamento do sistema de informação na visão Semiótica página 147
Figura 7.6 Detalhamento dos processos dos ciclos Operacionais na visão semiótica página 148 Figura 7.7 Auditoria como meta contabilização e segurança, Confiabilidade e inteligência como meta relatórios página 151
Figura 7.8 Modelos e resultados dos modelos como signos página 154 Figura 7.9 Uso dos CSF´s para a Modelagem Empresarial página 164 Figura 7.10 Um Modelo Semântico página 166
Figura 7.11 Modelo de Classe de uma Empresa Industrial página 169 Figura 7.12 Exemplo de diagrama de caso de uso dos atores página 170 Figura 7.13 Diagrama de caso de uso página 170 Figura 7.14 Exemplo de caso de uso realizado página 171
Figura 7.15 Exemplo de diagrama de objetos página 172 Figura 7.16 Exemplo de trabalhadores do negócio página 172 Figura 7.17 Exemplo de participação de entidades de negócio página 173 Figura 7.18 Exemplo de unidades da organização página 174
Figura 7.19 Unidades Organizacionais página 175 Figura 7.20 Atores e regras página 176 Figura 7.21 Componentes do propósito página 177 Figura 7.22 Hierarquia de propósitos página 178
Figura 7.23 Exemplo da aplicação do modelo de propósito página 178 Figura 7.24 Exemplo de planejamento da produção página 179 Figura 7.25 Meta modelo do negócio da organização página 180 Figura 7.26 Planejamento da produção página 181
Figura 7.27 Gerenciamento do estoque página 182 Figura 7.28 Contrato genérico página 183 Figura 7.29 Gerenciador de contatos página 184 Figura 7.30 Interação para a requisição de contrato entre os objetos página 184
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Figura 7.31 Interação entre os objetos da resposta do contrato página 185 Figura 7.32 Gerenciador de processos página 186
Figura 7.33 Interação entre os objetos no instanciamento de Processos página 186 Figura 7.34 Gerenciador de mensagens página 187 Figura 7.35 Interação entre os objetivos para o envio de
Mensagens página 188 Figura 7.36 Processo genérico página 189 Figura 7.37 Exemplo do processo de vendas página 189 Figura 7.38 Processo e contato página 190
Figura 7.39 Exemplo de processo de vendas a vista página 191 Figura 7.40 Exemplo de processo de compras página 192 Figura 7.41 Exemplo de passos do processo de vendas página 193 Figura 7.42 Exemplo de passos do processo de Produção página 194
Figura 7.43 Exemplo de processos com adição de valor página 195 Figura 7.44 Trabalho em processos página 196 Figura 7.45 Regras e valores página 197 Figura 7.46 Regras dos parceiros e os valores página 198
Figura 7.47 Exemplo de um parceiro maquina página 199 Figura 7.48 Exemplo de valores de contabilização página 200 Figura 7.49 Exemplo de recursos de máquina página 201 Figura 7.50 Exemplo de passos dos processos página 202
Figura 7.51 Data warehouse para planejamento corporativo página 204 Figura 7.52 Processo de Drill Down página 205 Figura 7.53 Modelo do alinhamento estratégico página 209 Figura 7.54 Exemplo de diagrama de análise robusta página 213
Figura 7.55 Exemplo de caso de uso completo página 214 Figura 7.56 Exemplo de gráfico de interação entre os objetos página 215 Figura 7.57 Exemplo de diagrama de estado página 216 Figura 7.58 Exemplo de diagrama de colaboração página 217 Figura 7.59 Modelo da Integração proposta página 225
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LISTA DE TABELAS Tabela 4.1 Disposições reveladas pelas normas página 110
Tabela 7.1 Disposições reveladas pelas normas página 167 Tabela 7.2 Exemplo das normas levantadas pela análise Do gráfico 7.10 página 168
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LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS ACL - Linguagem de Comunicação de Agentes
BDI - Belief Desire Intention BPR - Business Process Requeriment ERP - Planejamento dos recursos empresariais BSC - Balanced Score Card
CSF - Fatores Críticos de Sucesso C/O - Construção e operações orientadas CobiT - Control Objectives for Information and Related Technology DAÍ - Inteligência Artificial Distribuída
DSS - Sistemas de Suporte à Decisão ESS - Sistemas de Suporte à Decisão F/B - Funções e Comportamentos GCSAS – Gerenciamento do Conhecimento Semiótico e a Administração
GUI - Interface Gráfica do Usuário MIS - Sistema de Informação Gerencial MMI - Capability Maturity Model Integration OCL - Object Constraint Language
OMG - Object Management Group RRAD – Rational Rapid Application Development SGC - Sistema de Gerenciamento do Conhecimento SISP - Planejamento Estratégico de Sistemas de Informação
SI - Sistema de Informação TI - Tecnologia da Informação UML - Unified Modeling Language XDE - Extrem Development Enterprise
WBS - Working Breakdown Structure WIP - Working in Process WWW - World Wide Web
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RESUMO
Esta tese propõe um modelo de objetos organizacional baseados na
combinação de várias áreas do conhecimento suportadas pela semiótica
organizacional, pela estrutura contábil do negócio e pela modelagem estratégica e
operacional do negócio, baseados na teoria de objetos, e desenvolvida em UML.
Foi definido um modelo normativo de alinhamento estratégico baseado em uma
classificação social-psicológica de normas que permitem descrever um objeto em
termos de suas atitudes epistêmicas (critérios que condicionam a validade dos
nossos conhecimentos), deôntica (princípios, fundamentos e sistemas de moral) e
axiológica (teoria dos valores). Isto é a base para a tricotomia do signo. Este
modelo pode ser usado na modelagem de normas de objetos humanos e artificiais
(virtuais), propositadamente não considerando objetivos relacionados com a
criatividade ou com a habilidade na manipulação de exceções inesperadas pelos
objetos humanos. As organizações são modeladas com regras baseadas nas
estruturas normativas e nas relações contábeis dos negócios, onde regras são
especificadas em termos de descrições normativas de ações das atividades, que
compõem os processos, autorizações e obrigações do negócio da empresa.
Baseando-se nesta modelagem se abstrai um sistema de informação pró-ativo
que venha de encontro com estas expectativas dos negócios da empresa.
Palavras chaves: Semiótica organizacional, Modelagem estratégica, Sistemas de
Informação pró-ativos, Objetos.
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SUMMARY
This thesis proposes a model of objects organizational based on the combination
of several areas of the knowledge supported by the semiotic organizational, for the
accounting structure of the business and for the strategic and operational modeling
of the business, based on the theory of objects, and developed in UML. It was
defined a normative model of strategic alignment based on a social-psychological
classification of norms that you/they allow to describe an object in terms of its
attitudes epistemic (approaches that condition the validity of our knowledge),
deontic (beginnings, foundations and morals systems) and axiology (theory of the
values). This is a base for tricotomy of the signal. This model can be used in the
modeling of norms of human and artificial objects (virtual), willfully not considering
objectives related with the creativity or with the ability in the manipulation of
unexpected exceptions for the human objects. The organizations are modeled with
rules based on the normative structures and in the accounting relationships of the
business, where you rule they are specified in terms of normative descriptions of
actions of the activities that compose the processes, authorizations and obligations
of the business of the company. Basing on this modeling will be abstracting a pro-
active system of information that comes from encounter with these expectations of
the business of the company.
Key words: Semiotic organizational, strategic Modeling, pro-active Information
Systems, Objects.
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1. INTRODUÇÃO
O planejamento estratégico das necessidades das organizações tem que
lidar com diferentes informações de diferentes sistemas e como conseqüência tem
que integrar estas informações de modo a poder tomar suas decisões.
Entretanto, quando se considera a interconexão das informações isoladas
de diferentes fontes, se depara com vários problemas na definição objetiva destas
informações compartilhadas. A dificuldade de integração destas informações
sugere que a verdade objetiva deva ser revisada em relação às interações sociais
e talvez várias verdades diferentes, mas igualmente necessárias na definição de
sistemas em rede, dependendo do contexto social.
1.1 Organizações e os Sistemas de Informações Legados
Muitas organizações são sistemas burocráticos onde os sistemas
departamentais tornam-se legados e proliferados. Entretanto, a dinâmica de
adaptação dos negócios requer que as modernas organizações integrem seus
sistemas de informações em um modelo corporativo em rede e os usa ativamente
na coordenação de todas as atividades da organização, de modo a manter ou
adquirir competitividade.
No contexto da reorganização dos sistemas de informação organizacionais
computadorizado existem duas abordagens distintas:
Eliminar todos os sistemas legados e selecionar um novo sistema de
informação integrado, com suas funcionalidades bem definidas em
termos das necessidades da organização que forneça a maioria das
funcionalidades necessárias.
Adaptar os sistemas velhos, mesmo estando eles fragmentados –
compostos de vários sistemas independentes – isolados como
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subsistemas, não compatíveis uns com os outros, com respeito ao
hardware, software ou ambos. Uma nova regra de funcionamento dos
software’s deve ser editada de tal modo que os subsistemas possam
interagir entre si e terem acesso aos dados compartilhados sem
problemas de semântica.
Embora a primeira opção parece ser, à primeira vista, sempre a mais
atrativa e que tem sido posta em prática por muitas organizações, existe os custos
– tanto custos financeiros e os não declarados (tal como os custos de retenção
dos funcionários) – os quais inibem esta opção. Por outro lado, existe também a
tendência em muitas organizações ativas em adotar novas tecnologias tanto
quanto possíveis, mesmo que estas não se tornem um padrão. Entretanto, uma
total renovação dos sistemas de hardware e software não é sempre desejável.
Novas tecnologias, embora necessárias e bem vindas, tem colocado
algumas mudanças reais para uma implementação organizacional. Quando este
tipo de reorganização ocorre, a existência de sistemas legados, independentes um
do outro, baseados em diferentes plataformas e desenhados para resolver as
necessidades locais do negócio ao invés das necessidades corporativas, torna o
acesso a informações vitais difíceis.
Isto está relacionado a vários problemas: i) a massa de informações
armazenadas em vários formatos, que causa o chamado “problema de aquisição
de dados legados”; ii) a necessidade de programas de aplicação que são usados
para acessar dados antigos e que não podem ser convertidos para o novo
ambiente computacional sem perder a transparência e o acesso procedural aos
dados críticos remanescentes no ambiente legado JENNINGS, (1995); iii) a
dificuldade de se obter informações detalhadas acerca da implementação de
vários bancos de dados que são necessários para serem acessados; iv) a
distância conceptual entre vários grupos, em diferentes localizações, usando
diferentes sistemas, algumas vezes usando diferentes significados para o mesmo
termo LIU (1993); v) o conflito de semântica que acontece pelo fato do
compartilhamento de conhecimento através de vários sistemas isolados; vi) a
dificuldade de se expressar o significado da corporação, tal como as obrigações,
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proibições, permissões relacionadas a diferentes atividades do negócio, em um
sistema integrado.
Os negócios da organização estão interessados em manejar este problema,
algumas vezes fazendo altos investimentos na modelagem do negócio
corporativo, como reportado em FRASER & TATE (1995).
Métodos e teorias dos sistemas de informação tradicionais falham ao dar
uma clara consideração dos fenômenos presentes nas organizações: virtualidade
e organizações virtuais, estruturas de organizações horizontais (baseadas em
redes) e formas de gerenciamento e representações múltiplas ativas.
Primeiramente, os sistemas de informações são partes de um mundo virtual e de
organizações virtuais. Sistemas de informações não são tão bem entendidos
quando usam a idéia de uma representação passiva, por que os sistemas de
informação não somente representam alguma coisa em um mundo real, mas
também agem de acordo com aquele mundo real, criando um domínio virtual.
Segundo, as organizações virtuais e os sistemas de informação não têm tido uma
estrutura e uma forma de gerenciamento que possa ser bem entendida, que faça
uso de teorias das tomadas de decisões centralizadas e do desenho top-down.
Estruturas e formas de gerenciamento são primariamente horizontais e tem uma
rede de personagens. Terceiro, o uso de estruturas de símbolos pelas entidades
(semi) inteligentes não podem ser bem entendidas com o processamento central
de dados bem estruturados. Isto tem sido visto como uma coleção de processos
de várias representações ativas da mesma empresa.
1.2 O Problema da Pesquisa
O problema da pesquisa com os sistemas legados apresenta duas faces:
primeira, seu comportamento técnico incluindo uma ou mais características
indesejáveis tal como, ser centralizado, monolítico, isolado e inflexível, que o torna
difícil a sua ligação aos sistemas modernos, integrados e abertos; segundo, a
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metodologia dos sistemas desenvolvidos, que requerem modificações na cultura
das organizações, que foi desenvolvida ao longo de vários anos ou décadas,
criando novos procedimentos e eventualmente novos vocabulários que não são
compartilhados através da organização, ao invés de se adaptar às necessidades
da organização dentro de sua cultura e dos ditames das boas práticas da gestão
empresarial.
1.2.1 O Vazio entre a Tecnologia da Informação e os Sistemas de Informação
Tecnologicamente se vê um paradigma de deslocamento, especialmente
desde 1990, que mostra uma tendência incrível de se ver uma estrutura
organizacional mais flexível, descentralizada como também os sistemas de
informação que a suportam, DIETZ (1999). Esta evolução traz uma nova
perspectiva sobre os sistemas de informação, com especial ênfase sobre o
comportamento cooperativo facilitado entre os objetos organizacionais – qualquer
coisa que pertence à organização, incluindo tanto os objetos humanos e quanto os
artificiais. Entretanto, os problemas ontológicos e metodológicos permanecem
difíceis e as soluções parecem também caminharem lentamente.
Um aspecto chave é a identificação das necessidades organizacionais e o
desenho de um modelo estratégico organizacional que permita a melhora de todas
as atividades do negócio. Para se conseguir isto será necessário entender o que
as organizações necessitam, como elas estão estruturadas e como funcionam. A
tecnologia, embora um fator importante, não é suficiente para controlar estes
problemas.
1.2.2 A Necessidade dos Modelos Organizacionais
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Uma das principais dificuldades com a engenharia de sistemas de
informação corrente é o vazio entre a sofisticação da Tecnologia da Informação
(TI) e a falta de modelos organizacionais adequados para permitir e guiar o uso
adequado das disponibilidades da tecnologia. Um modelo é sempre uma
simplificação da realidade. Entretanto, quando esta simplificação não respeita os
aspectos essenciais da realidade e a não coerência entre o modelo organizacional
alinhado com as especificações do sistema de informação e a organização real,
causa falhas da aplicação da TI nos negócios.
Deve-se sustentar que as organizações sejam suportadas ou não por
tecnologia computacional, podendo ser vistas como sistemas de informação,
porque a geração, manipulação e comunicação de informação são aspectos
essenciais para as modernas organizações coordenar suas atividades. Contudo,
modelos adequados de organizações são requeridos em paralelo com a
tecnologia de sistemas abertos, de modo a garantir o sucesso da aplicação dos
sistemas de informação na organização. Os modelos deverão estar aptos para
incluírem os aspectos normativos e comunicativos da estrutura organizacional e
comportamental suportando a coordenação. Adicionalmente, se vê tipicamente
uma organização como uma entidade complexa composta de vários agentes que
trabalham conjuntamente visando os mesmos objetivos. Isto nos leva de forma
natural a usarmos a metáfora dos sistemas multi-objetos como um modelo
organizacional. Usando-se o mesmo modelo tanto para os aspectos do nível mais
alto (humano) de uma organização como para sua estrutura técnica, estaremos
contribuindo para a redução do vazio entre o modelo organizacional e o suporte da
tecnologia da informação.
1.3 Objetivos da Pesquisa
Os objetivos desta tese estão principalmente relacionados com a abstração
de um sistema de informação baseado na modelagem estratégica e operacional
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da organização com a UML, na sua estrutura contábil como parte do modelo
semântico da organização.
Qualquer organismo vivo deve continuamente ser auto-regenerador,
recolocando seus próprios componentes e se adaptando ao ambiente em que
vive, sendo um processo que foi denominado de autopoiese. Nesta tese, a
hipótese que foi considerada é que uma organização é essencialmente um
organismo autopoético, baseado na geração contínua, a comunicação e uso dos
signos, assim, constituindo um sistema de informação ideal, com ou sem o
computador como suporte.
Além disso, observa-se que uma organização típica é um sistema social
coordenado de forma não abrangente, ou seja, cuidando somente do lado
econômico e financeiro, envolvendo múltiplos objetos humanos e ou artificiais,
incluídos e interagindo entre si em um ambiente que suporta uma parte crítica do
comportamento social em uma organização. Os membros individuais desta
empresa necessitam entender e usar estes objetos de modo a coordenar
eficientemente suas ações. Este ambiente normativo evolui continuamente tanto
quanto a organização se adapta às novas situações, novas visões e modificações.
Acima de um certo nível de complexidade de uma estrutura organizacional
normativa forma a efetivação de uma organização típica a requerer o suporte de
uma base computacional e um sistema que se adaptarão às necessidades da
organização e provêem um alto grau de flexibilidade permitindo modificações
incrementais do conhecimento organizacional.
O tipo de sistema que é postulado requer um modelo organizacional que
contempla a natureza social da organização, consistindo de um sistema multi-
atores incorporando dois mecanismos de coordenação: um mecanismo baseado
em regras estruturais e normativas, na estrutura contábil do negocio e um
mecanismo de comunicação de alto nível, onde uma inteligência é obtida do
relacionamento entre os atores em qualquer nível. Neste modelo, cada objeto é
representado como uma entidade comunicativa pró-ativo, sendo humano ou
artificial, baseado em um modelo cognitivo inspirado por uma taxonomia psíquico-
social de normas (incluindo as normas contábeis). Normas permitem o formalismo
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de atitudes básicas de atores, incluindo atitudes epistêmicas, deônticas e
axiológicas, que é a base para o comportamento social dos atores e são
pragmaticamente alteradas durante as interações entre os atores. Atores
artificiais, entretanto, exibindo comportamento autônomo de modo que
encapsulam seus mecanismos de decisão, são sempre subordinados por algum
ator humano que assume a responsabilidade necessária que é requerida para
gerenciar exceções.
1.4 Abordagem do Trabalho
Como descrito por DIETZ & MULDER (1998), existem basicamente duas
principais abordagens para o estudo de sistemas organizacionais: a construção e
operações orientadas por instâncias (instância C/O) e funções e comportamentos
orientados por instâncias (instância F/B).
A instancia F/B é a mais freqüentemente usada nos estudos de sistemas de
negócios, sendo dominante em todas as ciências sociais e naturais. Considerando
a instância F/B para conduzi-la como um modelo de caixa preta do sistema em
questão. Conhecimento é adquirido por meio da decomposição do sistema. Esta
instância é tipicamente usada para responder as questões acerca do
comportamento de um sistema, situado em um ambiente, em termos de variáveis
e fluxos de entradas e saídas.
Considerando a instância C/O e conduzi-la como um modelo de caixa
branca para o sistema em consideração, mostrando a estrutura do sistema –
assim, permitindo o entendimento das razões pela observação dos
comportamentos. De modo a se obter detalhes e melhorar o entendimento global,
ou seja, encapsular partes do sistema em entidades compostas. Isto é chamado
de composição construcional e é típico das ciências técnicas e engenharia.
A consideração aqui é que nem um nem outro modelo é suficiente para os
propósitos de analisar e melhorar as organizações usando-se da aplicação da TI.
21
Embora sejam considerados, para os objetivos deste trabalho os atributos da
instância C/O, deve-se entender a necessidade de se começar pela aplicação da
instância F/B. Freqüentemente, a instância C/O será usada se aplicar-se a
engenharia em uma organização, baseando-se em uma análise simplista dos
aspectos formais organizacionais, assim, forçando uma organização a mudar suas
atividades de modo a se adaptar ao sistema de TI. Estes fatos são notórios na
atualidade com as implantações dos já conhecidos ERP’s (Planejamento dos
Recursos Empresariais).
Portanto, antes de se aplicar a engenharia organizacional, será importante
ministrar algum método usado nas ciências sociais, de modo a se conseguir um
claro entendimento dos aspectos sociais envolvidos nas atividades
organizacionais. Desde que as atividades organizacionais consistem
essencialmente em comportamentos multi-objetos coordenados, realizados por
meio do uso de informações, um aspecto fundamental é o entendimento de qual é
a informação e como ela se relaciona com a organização, levando-se em
consideração a natureza distribuída deste tipo de sistema.
A hipótese central deste trabalho é uma adaptação do princípio econômico
de Adam Smith conhecido como “a mão invisível”: “a economia funciona como se
existisse uma mão invisível que orquestra as atividades de todos os agentes.
Assim, em geral, estes agentes são autônomos e fazem o que eles necessitam
fazer baseando-se em suas ações individuais e considerando as suas atitudes
intencionais e a otimização de suas próprias ações”.
Assim, abstraindo-se do exposto acima, serão considerados, nesta tese, os
eventos contábeis que representam as transformações de valores, baseados nas
transações dos processos da organização, baseados nas normas, onde é definida
uma estrutura de relações das transformações contábeis e das atividades que
compõem o negócio.
1.4.1 A Instância da Pesquisa
22
A Instância de pesquisa que é adotada nesta tese é principalmente a
semiótica organizacional. Semiótica, a ciência dos signos, postula que o signo é a
entidade atômica da qual a informação é derivada. Estendendo a estrutura
proposta por Morris, Stamper e Gazendam que mostrou que os signos podem ser
analisados em seis diferentes níveis, variando do nível mais baixo técnico ao nível
mais alto: o das funções humanas. A semiótica organizacional vê a análise
organizacional como uma tarefa de múltiplas partes, colocando uma ênfase
particular no nível das funções humanas, incluindo a análise semântica e os
aspectos normativos, ou seja, análise das estruturas relacionais dos eventos
contábeis – relações horizontais e as verticais - da estrutura e das atividades da
organização, a análise pragmática das intenções participantes e também dos
efeitos sociais. Os métodos semióticos para a análise da organização focam sobre
a concretização de uma ontologia comum que tanto é relativamente estável e
totalmente compartilhada através de toda a organização. O conhecimento
normativo, como um mecanismo de padronização, prega uma importante regra
nesta perspectiva, sendo implicitamente considerado um dos principais
coordenadores do mecanismo das atividades da organização.
Na teoria organizacional, está claro que este mecanismo de coordenação,
que é de maior importância na mais alta estrutura organizacional, deve ser
complementada pela comunicação básica do mecanismo de coordenação dentre
os vários agentes organizacionais, incluindo tanto os humanos como os artificiais.
Para formalizar a comunicação entre os atores tem que ser usada a teoria “speed
act” como um ponto de partida, embora, o impacto social desta teoria é
principalmente o resultado de conversação. A estrutura de comunicação está
baseada na teoria da ação de comunicação de Habermas, que enfatiza a
importância da validade que se sustenta em quase todos os ambientes não
autoritários, onde atividades são guiadas pelas normas sociais, incluindo as
relações contábeis. Tais normas (relações) que permitem prescrever,
comportamentos requeridos e persistentes, são freqüentemente encontradas em
agrupamentos complexos STAMPER (1996).
23
De modo a tornar-se possível representar as normas sociais e outros tipos
de conhecimentos compartilhados sociais será adotado, neste trabalho, a
ontologia construtivista ao invés da ontologia objetivista adotada por várias
ciências. Ao invés de um simples objetivo completo, será necessário representar e
manipular potencialmente muitas diferentes realidades inter-subjetivas, onde
diferentes significados podem ser usados, em diferentes espaços sociais.
1.4.2 Questões da Pesquisa
Tendo-se estabelecido a instância da pesquisa, agora as principais
questões deste trabalho podem ser formuladas:
Como pode uma perspectiva normativa inspirada pela semiótica
organizacional contribuir para a análise, especificação e desenho de um
sistema de informação organizacional melhor?
Pode-se desenvolver uma técnica de especificação formal para
modelagem de objetos organizacionais normativos e interativos
baseados em modelos psíquico-sociais realísticos e ajustar a modelos
teoricamente organizacionais?
Como poderia uma arquitetura de sistema multi-objetos, incluindo tanto
agentes humanos como agentes artificiais, promover uma alta eficácia e
eficiência em uma organização colaborativa?
Pode-se prover um método de desenho e uma ferramenta de software
de suporte, para criar modelos organizacionais, incluindo tanto aspectos
estruturais como os funcionais, baseados nas especificações formais de
um sistema multi-objetos?
1.4.3 Método da Pesquisa
24
Uma abordagem interdisciplinar é considerada, procurando suporte teórico
de várias áreas do conhecimento, de modo a resolver as questões expostas
anteriormente. Usando-se a contribuição de cada área será possível desenvolver
alguns modelos teóricos, que vem de encontro a algumas deficiências, encontrado
em outros modelos similares e será também proposto um método para se
implementar este modelo na prática.
Usando-se como base a ontologia semiótica organizacional, que provê uma
formulação compartilhada do domínio da ontologia baseado nas normas
perceptivas construídas e aceitas socialmente, ela foi hipotetizada como sendo
possível usá-la para identificar os objetos organizacionais, seus relacionamentos e
suas características. Na estrutura semiótica organizacional esta análise cobre a
análise antológica (semântica) da organização. Acredita-se que para se alcançar
um modelo operacional de uma organização deverá considerar-se a especificação
de outros componentes normativos psicológicos e sociais, incluindo-se normas
cognitivas – aquisição de conhecimento –, comportamentais e evolutivas, que
transladam para as características individuais dos objetos, como os componentes
normativos epistêmico, deôntico e axiológico. Foi desenvolvida uma análise formal
para cada um destes componentes e proposta uma arquitetura especifica interna,
a qual estará baseada nos componentes: Epistêmico, Deôntico e Axiológico para
modelar cada objeto organizacional. Este modelo será usado para a construção de
blocos básicos para a modelagem de multi-objetos organizacionais.
A combinação da semiótica, lógica deôntica, lógica da ação e a inteligência
artificial se provê o desenho da solução para a arquitetura de um sistema multi-
objetos distribuído, aberto, normativo e comunicativo que foi proposto nesta tese.
Um método de desenho foi também proposto, integrando-se as diferentes técnicas
– uso da modelagem de negócios usando-se a UML e a técnica de redes de
objetos, contendo dentro dos objetos a inteligência necessária para se
compatibilizar com os conceitos de uma rede de Agentes. Sua aplicabilidade foi
proposta através da simulação da modelagem e implantação de um negócio.
25
1.4.4 Escopo da Pesquisa
Esta pesquisa é de natureza interdisciplinar, mas embora aparentemente
muito diversa, todas as disciplinas nas quais será apoiado este trabalho estão
hoje relacionadas.
A semiótica organizacional é a principal guia para este trabalho por ela
unificar diferentes visões da “informação” usando o conceito de “signo” como um
elemento atômico e mostrar como os diferentes tipos de signos provêem
diferentes visões para a “informação”. Para se sobrepor às falhas gerais da
informática computacional atual, na tentativa de se construir conceitos primitivos
que são atualmente compartilhados por todos os usuários de todas essas
aplicações, a semiótica adota uma ontologia que está baseada na notação do
significado da construção social, reconhecendo que a percepção e a concepção
são de natureza individual. Esta instância filosófica rejeita a posição comum da
ontologia positivista que caracteriza as ciências naturais e a lógica.
Seguindo o esforço de Whitehead & Russel em tentar derivar toda a
matemática da lógica, posteriormente foi mostrado que o programa proposto de
reducionismo era inapropriado. Assim, eles também restringiram seus focos para o
assim chamado mundo objetivo e excludente de se observar o assunto. O
behaviorismo e o reducionismo eram dois movimentos filosóficos relacionados que
tentaram reduzir os conceitos sociais a conceitos físicos e comportamentais. Mais
tarde, Chomsky e outros tiveram uma forte influência na visão de que o estado da
psicologia não poderia reduzir as propriedades comportamentais, mas ao invés
requeria um estado mental funcional, dando ascensão à ciência cognitiva.
A ciência cognitiva tentou tomar a forma do processamento de informações
da ciência da computação e aplicá-la diretamente ao processo mental humano. O
problema com a ciência cognitiva é que ela é fundamentalmente anti-social: ela
está focada no processamento da informação mental e individual. Similarmente, o
26
campo relacionado da inteligência artificial também estava focado no paradigma
do individualismo do processamento mental da informação. Com algumas
exceções, este campo ignorou as ciências sociais. Atualmente, está sendo bem
mais aceito que o paradigma do processamento da informação, que não é
adequado para a modelagem do comportamento humano por ter justamente
pouco conhecimento das atividades mentais e por não poder considerar mais
sobre as atividades mentais e sociais.
Alguns paradigmas relativamente novos, desenvolvidos na área do
Dynamic Artificial Intelligence (DAI) (Inteligência Artificial Dinâmica), é um sistema
multi-objetos. Este paradigma estuda não somente o mundo físico, nem agentes
isoladamente, mas o agente como uma parte social do espaço de outros agentes
WERNER (1996).
O paradigma do processamento da informação tenta tratar os ‘signos’ nos
níveis empírico ou sintático, que o paradigma multi-agentes coloca a comunicação
e a informação social no centro, incluindo informações acerca de intenções,
valores e estratégias tão bem como informações acerca do estado da palavra,
incluindo os outros agentes. Bratman estabeleceu uma consideração filosófica de
intenções e COHEN & LEVESQUE (1990) tentaram formalizar a notação de
intenções em uma estrutura de sistema colaborativo de multi-agentes.
A comunicação é uma das mais importantes atividades sociais, sendo
essencial para muitas atividades coordenadas. Foi mostrado que a comunicação é
um ato, estabelecendo as bases para o “Speech Act Theory”, a qual foi
desenvolvida e formalizada por alguns de seus seguidores. A “Speech Act Theory”
é uma teoria da linguagem, a qual é baseada na semiótica desenvolvida por
Pierce & Morris, os quais postularam a distinção da sintaxe, semântica e o
pragmatismo. Para esclarecer algumas das limitações da “Speed Act Theory” foi
desenvolvido uma teoria da ação da comunicação, baseada na idéia de que atos
de comunicação são suportados pela reivindicação da validade e seus sucessos
requeridos não somente da intenção do agente que pronuncia uma proposição,
mas também sua aceitação pelo agente ouvinte.
27
A estrutura da modelagem proposta, baseada em uma rede de objetos com
uma inteligência própria e escrita em UML, que representa uma tentativa de se
integrar vários aspectos positivos das teorias mencionadas anteriormente usando
essencialmente uma instância da organização semiótica, provê, uma base
adequada para compatibilizar as teorias organizacionais e o modelo das
atividades organizacionais, sendo ou não as atividades automatizadas.
Organizações são sistemas de informações compostos simultaneamente de sub-
sistemas informais e sub-sistemas formais porque seus processos de negócios
são formalizados parcialmente como burocracias. Além disso, somente alguns dos
sub-sistemas formalizados são atualmente automatizados usando algum tipo de
tecnologia da informação. Mintzberg descreveu várias estruturas organizacionais,
que são associadas com diferentes graus de automação de negócios e processos
de decisão, apontando os relacionamentos entre (informação) tecnologia e as
estruturas do negócio. Como foi indicado anteriormente, a TI tem mostrado várias
limitações ontológicas que devem ser resolvidas no futuro de modo a prover
melhores sistemas de informação organizacionais. Entretanto, nos últimos 40
anos, tem se observado uma grande evolução da TI, não somente em hardware,
mas também nas metodologias de modelagem de sistemas. Das estruturas de
dados iniciais ao banco de dados, a orientação a objetos e mais recentemente a
orientação a agentes, o campo da TI tem tentado se mover tanto quanto possível
na direção da máxima eficiência. O problema é que a eficácia do ponto de vista da
organização ainda é insatisfatório.
Mesmo que parcialmente, o interesse corrente da perspectiva social para
problemas em várias áreas, variando da psicologia, ao DAI e a TI, o conceito de
“agente” social e noções incluindo responsabilidade, autoridade, autonomia e
outras noções sociais relacionadas às intenções mútuas, compromissos e
obrigações têm recebido incríveis atenções dos pesquisadores. Pesquisadores
que estão trabalhando no campo da lógica matemática, por exemplo, têm sido
particularmente ativos nos estudos de algum tipo de lógica modal, tal como, lógica
deôntica – fundamentos e sistemas da moral – e lógica da ação, na tentativa de
formalizar noções que têm sido tratadas principalmente de forma empírica.
28
Entretanto, esta tarefa tem provado dificuldade real e todo o formalismo proposto
baseado nestes tipos de lógica tem problemas severos quando confrontados com
a representação da situação real do mundo.
Embora mostrada uma pequena visão de todas estas áreas nesta tese, a
perspectiva semiótica provê o mais promissor mecanismo de unificação de modo
a se conseguir um claro entendimento dos aspectos sociais e psicológicos
envolvidos nas atividades organizacionais como uma base para o
desenvolvimento de sistemas de informações técnicos para suportar os negócios
da organização. Estes sistemas devem considerar os aspectos gerenciais, a
tecnologia da informação, a pesquisa operacional do lado técnico e do lado
comportamental, a psicologia das pessoas que interagem com este sistema, o
lado econômico dos negócios e o lado sociológico do grupo de pessoas que
congregam a empresa em questão, como mostrado na figura 1.1.
Figura 1.1 – Visão Contemporânea dos Sistemas de Informação, LAUDON & LAUDON
(2001).
1.5 Contribuições deste Trabalho
Este trabalho tem cinco contribuições principais:
MIS
Psicologia Economia
Sociologia
P. Operacional Tec. Inform.
C. Gerencial
Lado Técnico
Lado Comportamental
29
Uma nova forma de modelagem de sistemas de informação baseada
em rede de objetos, inspirada pelas Normas psicológicas sociais para
representar os componentes do estado mental dos objetos individuais;
Uma metodologia de modelagem estratégica e operacional dos
negócios da organização, coordenada por uma estrutura multi-objetos,
baseada na UML, em um ambiente de comunicação baseado tanto nas
mensagens diretas e um protocolo orientado a serviços entre os
objetos;
Uma nova forma de se usar a Estrutura Contábil, como elemento
participante das Normas que regem os negócios da organização,
permitindo que os sistemas de informação, oriundo desta modelagem,
sejam pró-ativos.
Aplicação de um software para engenharia e desenho de sistemas
multi-objetos, sendo que cada objeto tenha uma inteligência própria,
orientado a objetos normativos organizacionais baseados na
modelagem de organizações fundamentada na UML;
A validação do modelo e do método proposto, usando a modelagem
organizacional em UML, que facilitará a implementação do sistema
multi-objetos, com características de Agentes, baseado em um caso
real simulado de uma empresa.
O modelo proposto usa os resultados da análise semântica, como proposto
por STAMPER (1999) e posteriormente por LIU et al. (1999), focando sobre os
níveis da organização semiótica social e pragmática, provendo uma perspectiva
distribuída e normativa para desenvolver um sistema de informação organizacional
em termos de interações sociais individuais dos agentes concernentes.
Vários modelos de agentes têm sido desenvolvidos, especialmente no
escopo de desenvolvimento no campo da DAI, que pode parecer com este modelo
proposto. Entretanto, isto é somente aparente por que estes modelos não são
suportados pela abordagem construtivista para a ontologia organizacional e, além
disso, eles não são modelos socialmente centrados. O mais conhecido exemplo –
30
o modelo Belief-Desire-Intention (BDI)– é dedicado para a modelagem de agentes
simples, centrado nas noções do funcionamento da mente e sobre os processos
de decisões internas. Por outro lado, o modelo proposto é um modelo normativo,
onde as normas sociais têm influência essencial na determinação do
comportamento dos objetos. Neste modelo, objetivos individuais dos objetos são
representados como uma extensão dos compromissos sociais (ou seja, objetivos
individuais são vistos como compromissos em direção de si próprio) e a
coordenação social adotam a perspectiva da linguagem de ação, onde o modelo
de comunicação estão inspirados na “Speed Act Teory” e formalizada usando a
combinação da lógica deôntica – princípios, fundamentos e sistema de moral e
esquemas de translação direcionada pela sintaxe.
31
2 CONSIDERAÇÕES SOBRE AGENTES
Será descrita a seguir uma introdução ao conceito de agentes, suas
propriedades, como também uma comparação entre os agentes e os objetos.
Finalmente, será dado um pequeno exemplo comparando uma rede de objetos
com uma rede agentes.
2.1 O que é um Agente?
O maior problema na definição do termo agente é que o mesmo é um
vocábulo extensamente usado por muitas pessoas que trabalham em áreas
estreitamente relacionadas. Wdooldridge e Jennings [WOOLDRIDGE 95]
consideram um desafio tentar produzir uma definição simples e universal que seja
aceita. Eles colocam que pode-se distinguir duas noções gerais para o termo
agente. A primeira delas, também chamada de noção fraca, é relativamente
menos discutida. A segunda, chamada de noção forte, é normalmente mais
discutida entre os pesquisadores da área.
2.1.1 Uma noção fraca para agentes
Segundo Wooldridge e Jennings [WOOLDRIDGE 95], uma noção do termo
agente é aquela que o utiliza para denotar qualquer hardware ou sistema de
computação baseado em software, que representa as seguintes propriedades:
Autonomia: os agentes operam sem a intervenção direta dos humanos ou
outros agentes, além de ter algum tipo de controle de suas ações e estados
internos;
Habilidade social: os agentes interagem com outros agentes (e
possivelmente com humanos) através de algum tipo de linguagem de
comunicação de agentes (ACL);
Reatividade: os agentes percebem seu ambiente, o qual pode ser o mudo
real, um usuário via uma interface gráfica de usuário (GUI), uma coleção de
32
outros agentes, a INETRNET, ou talvez a combinação de alguns destes ou
de todos, respondendo de forma oportuna às mudanças que ocorrem neste
ambiente;
Pró-atividade: os agentes não simplesmente reagem em resposta ao
ambiente, mas têm a capacidade de exibir condutas baseadas em metas,
tomando a iniciativa em relação a suas próprias ações.
2.1.2 Uma noção forte para agentes
Para alguns pesquisadores, particularmente aqueles que trabalham na área
da Inteligência Artificial, o termo agente devem ter um significado mais específico
que o adotado pela noção fraca. Em sentido geral, estes pesquisadores
descrevem um agente como um sistema de computação que, além de apresentar
as propriedades identificadas na outra noção fraca, deve ser definido ou
implementado, utilizando-se conceitos que usualmente são aplicáveis aos seres
humanos. Por exemplo, é bastante comum na Inteligência Artificial caracterizar os
agentes usando noções aplicáveis à mente humana, tais como conhecimento,
crenças, intenções e obrigações.
2.2. Arquitetura de Agentes
Um tópico importante relacionado à tecnologia de agentes diz respeito às
diferentes arquiteturas que podem ser idealizadas para a implementação de
agentes. Entende-se por uma arquitetura de agentes como o conjunto de
especificações e técnicas utilizadas para a definição funcional dos agentes. Segue
duas definições extraídas do trabalho de Wooldridge e Jennings [Wooldridge 95].
Maes define uma arquitetura de agentes como:
“Uma metodologia particular para a construção de agentes. Especifica
como os agentes podem ser decompostos na construção de um conjunto de
módulos (componentes) e como estes módulos podem interagir entre si. O
conjunto total de módulos e suas interações devem especificar como os dados dos
33
sensores e o estado interno do agente serão utilizados para determinar as ações
realizadas pelo agente e seu futuro estado interno. Uma arquitetura envolve
técnicas e algoritmos que suportem esta metodologia”.
Kaelbling considera uma arquitetura de agentes como:
“Uma coleção específica de módulos de software (ou hardware),
tipicamente designados por caixa com setas que indicam os dados e o fluxo de
controle entre os módulos. Uma caixa mais abstrata de uma arquitetura é uma
metodologia geral para projetar a decomposição em módulos particulares,
direcionados a tarefas particulares”.
2.3. Tipologia de Agentes
Existem diferentes critérios para a classificação de agentes. Por exemplo,
os agentes podem ser classificados por sua mobilidade, ou seja, sua habilidade
em mover-se por diferentes nós de uma rede. Segundo este conceito, os agentes
podem ser classificados como agentes estáticos ou agentes móveis. Outra
possível classificação pode ser feita segundo sua arquitetura. Assim, eles
poderiam ser deliberativos ou reativos (também conhecidos na literatura como
reflexivos).
Aqueles também podem ser classificados segundo os diferentes atributos
que possam idealmente exibir. Neste sentido, Hyacinth Nwana [Nwana 96af,
Nwana96b, Ndumu 97, Nwana 98], em seus trabalhos, descreve uma classificação
prática dos agentes (baseado em alguns casos que são os agentes, e em outros,
no papel que eles executam), resultando na seguinte classificação:
Agentes colaborativos: agentes geralmente estáticos, grandes e de
“granulo grosso”, sobre os quais há ênfase na autonomia e cooperação
com outros agentes para executar tarefas em prol de seus proprietários,
em ambientes multi-agentes abertos ou de tempo limitado. Eles podem
ter aprendizado, mas este atributo não é geralmente de maior
importância em sua operação. Para coordenar suas atividades, eles
34
podem realizar algum tipo de negociação para alcançar acordos
mutuamente aceitáveis. [Nwana 96a].
Agentes de interface: suportam e fornecem uma ajuda própria,
geralmente para um usuário utilizando um programa de aplicação
complexo. Este tipo de agente enfatiza sua autonomia e capacidade de
aprendizado para executar as tarefas em nome de seus proprietários.
Uma metáfora usada para definir os agentes de interface, são os
ASSISTENTES PESSOAIS, os quais estão colaborando com o usuário
no mesmo ambiente de trabalho. Sua cooperação com outros agentes,
se existir, é tipicamente limitada para responder às consultas. [MÃES
94, LASHKARI 94, KODA 96].
Agentes móveis: processos de software com capacidade de
movimentar-se através das redes de longo alcance, como é o caso da
WWW (World Wide Web), interagindo com hosts externos, executando
tarefas em nome de seus proprietários e retornando a sua origem com o
resultado das tarefas executadas. Estas tarefas ou obrigações podem
ser as mais diversas possíveis, desde fazer uma reserva de vôo até
manipular uma rede de telecomunicações.
Agentes de informação: administradores de informação WWW pró-
ativos, dinâmicos, adaptativos e cooperativos que executam o papel de
administradores, manipuladores ou coletores de informação de qualquer
recurso distribuído. [PETRIE 96].
Agentes reativos ou reflexivos: agentes que não possuem
internamente modelos simbólicos de seus ambientes, embora responda
de maneira “estímulo-resposta” ao estado atual do ambiente no qual são
colocados.
Sistemas de agentes heterogêneos: algum software baseado em
agentes que combinem dois ou mais agentes das categorias descritas
acima.
35
2.4. Linguagens de agentes
Com o desenvolvimento da tecnologia de agentes, uma grande variedade
de ferramentas de software encontra-se disponíveis para o design e construção de
sistemas baseados em agentes. O número emergente de protótipos de linguagens
de agentes é um sinal de que a tecnologia de agentes está sendo desenvolvida.
Woolderige e Jennings [Wooldrige 95] escreveram a respeito:
“Por uma linguagem de agente, entendemos um sistema que nos permita
programar hardware ou software de sistemas de computação em termos de
alguns dos conceitos desenvolvidos pelos teóricos de agentes. Como mínimo,
esperamos que tal linguagem inclua alguma estrutura correspondente a um
agente.”
Como a questão “O que é um agente?” É muito polêmica e não existe um
consenso (e provavelmente nunca exista) com respeito a esta questão, alguns
pesquisadores consideram uma linguagem como linguagem de agentes e outros
podem não considerá-la da mesma maneira. O que é certo é que elas prestam-se
em diferentes graus para diferentes tipos de definições e aplicações de agentes.
2.5 Objetos e Agentes
A engenharia de software baseada em agentes é com freqüência
comparada à programação orientada a objetos, em que os agentes, assim como
os objetos, compartilham algumas propriedades, tais como: encapsulamento,
herança (com certa freqüência) e fornecem uma interface baseada em mensagens
para suas estruturas de dados internos e seus métodos (ou algoritmos). Embora
exista uma distinção importante: na programação orientada a objetos, o significado
de uma mensagem pode ser diferente de um objeto para outro (princípio do
polimorfismo), na engenharia de software baseada em agentes, os agentes
utilizam uma linguagem comum, que tem uma semântica independente dos
36
agentes, ou seja, os agentes devem ter uma linguagem de comunicação (ACL)
comum de modo que todos possam se entender.
Outra diferença entre objetos e agentes é que um objeto tem uma postura
passiva diante do mundo. Ou seja, um objeto é uma entidade do mundo que
somente recebe mensagens, efetuando um comportamento em resposta a elas.
Por outro lado, um agente tem uma postura ativa, ou seja, é uma entidade do
mundo que possui um ciclo de vida e que durante esse ciclo de vida estará
adquirindo continuamente informações do mundo, através da busca ativa por
mensagens que se encontrarem no ambiente em que está inserido.
As semelhanças que têm os objetos e os agentes possibilitam que algumas
linguagens orientadas a objetos, tais como, Smaltalk, C++ ou Java, se prestem
para a construção de sistemas de agentes.
2.6 Redes de Agentes
Uma rede de agentes é um tipo especial de rede de objetos, na qual são
colocadas restrições concernentes à definição da função de seleção. O que
caracteriza uma rede de agentes frente a uma rede de objetos é que, ao contrário
da rede de objetos, que não institui nenhuma política para a função de seleção, na
rede de agentes tem-se uma política de função de seleção única e distribuída ao
longo da rede. Esta política padroniza o mecanismo de seleção, exigindo do
usuário somente uma função de utilidade que discrimine entre os objetos
disponíveis para consumo, qual seria o mais útil.
Para ilustrar a diferença entre uma rede de agentes e uma rede de objetos,
será dado um exemplo, a seguir, onde pode-se perceber esta diferença. Imagine-
se que queremos modelar o comportamento na tomada de decisão em uma
faculdade para dois departamentos (D1 e D2), quanto ao uso de suas verbas. VE1
representa a verba especifica do departamento D1, VE2 a verba específica do
departamento D2 e VG a verba global disponível da faculdade para a compra de
computadores. Suponha que o departamento D1 já tenha utilizado toda sua verba
específica, possuindo agora somente disponível a verba global da faculdade, que
37
tanto pode ser utilizada para um departamento como para o outro, mas não por
ambos. Como seria simulado este problema?
Para que uma rede de objetos simule de forma correta esta situação, faz-se
necessária uma política de seleção, que permita decidir como serão consumidas
estas verbas pelos departamentos na compra dos computadores. A definição
desta política é necessária, pois diferentes políticas levarão a diferentes estados
finais para o sistema. Caso a verba global VG seja alocada para D1, tanto D1
quanto D2 poderá comprar computadores. Caso ela seja alocada para D2,
somente D2 comprará novos computadores. Portanto, poderia parecer mais justo
que a verba fosse alocada para D1. Entretanto, suponha que D1 seja um
departamento mal administrado, e já tenha gasto sua Verba específica de maneira
pouco planejada. Neste caso, seria inadequado privilegiar um departamento
nestas condições, favorecendo o imediatismo na tomada de decisões. Uma das
formas possíveis de resolver esse dilema é avaliar as produções científicas (PC1,
produção científica do departamento D1 e PC2, produção científica do
departamento D2) de cada departamento e tomar este valor como critério de
seleção na hora de decidir qual departamento utilizaria a verba global da
faculdade.
A figura 2.1 mostra esse problema sendo resolvido por uma rede de objetos
e por uma rede de agentes. No caso (a), o critério de seleção não aparece
explicitamente na estrutura da rede, exigindo um algoritmo externo que viabilize
sua implementação. Na rede de agentes (b), não há a necessidade de um
algoritmo externo para a função de seleção, visto que existe um mecanismo que
determina a função de seleção de forma única para qualquer problema a ser
modelado. As produções científicas aparecerem então como parâmetros do
modelo e nenhum critério de decisão externo é necessário.
Esse exemplo ilustra as principais características de ambos os modelos. Na
rede de objetos, tem-se maior flexibilidade, permitindo-se que a função de seleção
seja qualquer. Entretanto, o preço a se pagar é a possível ausência de elementos
importantes (o critério de seleção) colocados explicitamente no modelo
desenvolvido, exigindo mecanismos complementares. Na rede de agentes, todas
38
as informações importantes devem ser incluídas e explicitadas. A desvantagem é
que nenhum mecanismo adicional necessita ser incorporado, ou seja, a rede é
auto-contida em seu funcionamento. Vale sempre a pena relembrar que uma rede
de agentes é uma especialização de uma rede de objetos, ou seja, ela não deixa
de ser uma rede de objetos. Uma rede de agentes pode, entretanto, ser
automatizada.
(a) (b) Figura 2.1 – Exemplos de modelagem do problema. (a) Modelagem através de rede de
objetos. b) Modelagem através de rede de agentes, GUDWIN (1999).
VE1
D1
CC
D2
VE2
VG
VE1
PC1
D1
CC
PC2
D2
VE2
VG
39
3. Organização Semiótica: Informática sem Computador?
STAMPER (1976) escreveu um artigo intitulado “Informatic without the
Computer” como um resultado de seu trabalho no desenvolvimento do mundo.
Naquele tempo, Stamper esqueceu que a mensagem era insignificante para o alto
desenvolvimento econômico. Mas agora está-se sofrendo de um excesso de
tecnologia sem uma alta qualidade de informações possíveis. Sem um bom vinho,
qual o ponto forte de todas as garrafas com lindos rótulos?
Infelizmente, a informação não irá ter precedência sobre a tecnologia até
que exista um grande entendimento de sua natureza e importância. Esta mudança
na virá com facilidade. Existem grandes corporações produzindo e vendendo
tecnologia da informação. Instituições educacionais dão proeminência para a
tecnologia e seu uso industrial enquanto todos os outros aspectos da informação
vivem em cantos não coordenados dos departamentos Cinderela. Não se podem
mensurar as coisas que somente a informação pode produzir – atenção,
conhecimento, entendimento mutuo, compromisso, valores – assim, os controles
governamentais nos dirige para uma mensuração fácil dos objetivos do
investimento da tecnologia que significam pouco em relação aos benefícios não
materiais da informação.
Organizações semióticas se relacionam com informações e sistemas de
informações de um modo balanceado, levando em consideração tanto as
questões tecnológicas e os aspectos humanos e sociais dos recursos de
informações, produtos e funções, STAMPER (1998). Esta disciplina tem uma regra
central para ser considerada no futuro. A riqueza do campo pode agradar qualquer
um com uma curiosidade, criatividade e um compromisso para a construção de
uma nova ciência. Em relação ao problema do domínio, alguém pode escolher
dentre muitos, diversas metodologias para o problema do domínio.
40
Este capítulo apresenta uma metodologia primeiramente relativa aos
métodos e ferramentas para o trabalho sobre a semiótica organizacional, ou a
informática vista pelo ângulo social. Existem duas visões. De um lado, será
apresentado um método de entender-se os sistemas de informação de um modo
abrangente de forma que as pessoas obtêm maior valor dela tornando-as mais
significativas e tornando a organização mais efetiva enquanto, ao mesmo tempo,
melhorando o uso da tecnologia – o problema da eficiência.
Vive-se em dois mundos, proximamente ortogonais. Um é o mundo
material. A engenharia difere do artesanato pelo seu crescimento da virtude sobre
a ciência, um corpo do conhecimento e teorias acerca da natureza do mundo e
como ela funciona. Necessita-se ainda muita habilidade da arte, mas sem o
entendimento científico o intervalo entre ferreiro e a engenharia espacial não se
ligam. O crescimento rápido em nossa prosperidade resulta do aumento do
comando sobre os recursos materiais. Mas necessita-se mais da vida do que
objetos e seus simbolismos: dinheiro.
Vive-se também em um mundo não material. Ou seja, o mundo tem
instituições ao invés de construções. Movimenta-se entre relações com os outros,
conversando com os outros e o relacionamento com cada um através da música,
poesia, história, ciências e ficção nas palavras e imagens. Para estas formas da
prosperidade, a revolução da informação adiciona novos deleites como o
ciberespaço e a realidade artificial. O não material deverá florescer e florescer
como nunca antes na era pós-industrial.
A partir da informação constrói-se um mundo não material: um mundo
fornecido com coisas que usualmente tem-se sem a existência de material. A
informação é um recurso paradoxal: não se pode comê-la, não se pode viver nela,
não se pode trafegar sobre ela, mas as pessoas a desejam. Dinheiro é um bom
exemplo, pensando-se excepcionalmente. Dinheiro é justamente um signo que
auxilia alguém para interagir com outras pessoas em um mercado (o qual é um
41
importante tipo de sistema de informação). Mas dinheiro é de preferência peculiar,
sendo um abstrato substituto para coisas materiais. Muitos dos signos ou
informações que trocamos com pessoas tem um pouco de valor material, mas eles
sempre impõem uma regra na criação (ou ofuscando) o entendimento e fazendo
(ou mudando) relações. Sem importância em quanto materialista uma pessoa é,
sem bons relacionamentos com outras pessoas e vivendo atentamente o mundo
acerca da pessoa, a vida poderá ser vivida dificilmente. Um grande professor
espiritual desde os tempos imemoriais tem demonstrado isto em sua vida
desconsiderando suas possessões materiais e abstraindo de todos a parte física
essencial. Não existe a necessidade de adotar suas soluções extremas para
descobrir que a abundância material e a não material são diferentes.
Os formadores de controles na era pós-industrial levaram isto em
consideração. O pensamento da era industrial tem o valor material como seu
lema. Eles se entusiasmaram sobre a tecnologia da informação como um meio de
gerar ainda mais material em abundância. Eles viram a tecnologia da informação
como um projétil de prata para resolver todos os tipos de problemas
organizacionais que realmente eles não puderam tocar. Eles falaram da
“economia leve”, “vivendo sobre o ar leve”. Eles mesmos recomendaram como
modelos de pequenos empresários o bom consenso para aqueles que tem
conjurado abundância pela Internet sob o titulo de uma tendência louca de ‘south-
sea-tulip’! Eles devem reconhecer o quase desmaterializado caracter da
informação e sua propriedade completamente diferente, em particular, os
materiais são limitados enquanto a informação é virtualmente ilimitada.
Material abundante é alguma coisa que ou você pode ou não se ter. Nosso
relacionamento que não só valorizamos, o produto de nosso consumo, nós
somente temos se nós os possuímos. A apreciação que se deriva do nosso
entendimento do mundo vem do trabalho dos outros que têm informado a nossa
comunidade. Compartilhando que o entendimento adiciona mais do que deprecia
seu valor. Algumas pessoas possuem informação que dá uma vantagem sobre os
42
outros, mas tais informações sempre nos beneficiam porque elas permite
aumentar o grande compartilhamento da prosperidade de material limitado. Tem-
se algum tipo de informação de preferência igualmente a bons materiais: papéis
moeda e papéis eletrônicos e a propriedade intelectual são os exemplos óbvios.
Talvez as leis, formuladas na era industrial para conferir propriedade quase
material sobre alguma informação, são devidas a um exame se elas não estejam
produzindo os efeitos sociais corretos. Direitos autorais, inventado para assegurar
que os criadores de idéias possam ser encorajados pela recompensa quando
vender suas idéias para os canais de comunicação, o que por outro lado vem
sufocar a criatividade. Adotando-se uma grande visão dos recursos da informação
irá colocar tais questões em uma agenda.
A era industrial vê a informação como outra commodity e a preocupação
com a tecnologia da informação desvia a atenção dos aspectos não técnicos da
informação. Necessita-se uma disciplina de engenharia adequada para manipular
o ‘conteúdo’ humano essencial da informação, talvez teremos então que dar a ela
uma atenção que elas requerem para formular prudentemente para a era da
informação.
Informação, pensada sempre como dependente da parte material, nunca
necessita de grandes e caros recursos. Traduzir os caracteres sobre os tabletes
de argila em registro eletrônicos e a conexão entre o sinal físico e a informação
vem encolher o seu conteúdo a quase nada. A nova mídia totalmente
transformada da realidade dos sinais do signo que são usados e a eficiência com
a qual os processa, mas somente remotamente e gradualmente os faz alterarem
seus conteúdos de informação. Com as tecnologias antigas (discurso, escrita), as
pessoas usam a informação todo dia em modos sofisticados. A nova tecnologia
que tem cortado a conexão entre o mundo material e o não material a um
infinitésimo. As propriedades do não material da informação, por sua grande
invariância, aumento do razoável para uma conjuntura que difere dos tipos de
43
conhecimentos são necessários para entendê-los. A informação especialista falha
neste ponto se continuar a colocar um foco muito pequeno sobre a tecnologia.
3.1 O Problema da Agenda
Agora serão discutidos os seguintes pontos. Ele começa expondo algumas
deficiências óbvias no tratamento da informação e conceitos relacionados. Ele
revela a natureza da disciplina do sistema de informação e pergunta se deve
encontrar as bases científicas para o estudo da informação e os novos tipos de
engenharia que serão necessárias.
A semiótica, uma doutrina antiga dos signos, nos leva a um maior
entendimento da informação por várias propriedades dos signos. Mas, é
considerada a semiótica um passo além do estudo de como se usa os signos e
sinais para se comunicar com os outros. Também se estuda seus produtos: o
conhecimento compartilhado, a concordância mútua e a instituição que fornece a
parte não material do mundo. Isto adiciona grandemente para a explicação do
poder da semiótica.
A mente industrial vê a informação e a tecnologia da informação como
justamente um modo para “vender mais sabão”. Mas um não contido dirigente
para a eficiência traz downsizing, crescimento disparado da prosperidade,
especialmente entre as nações, a instabilidade global, comércio especulativo, a
violação dos recursos naturais, destruição das culturas tradicionais e outros efeitos
que estão pelo menos dando o alarme. A obsessão com a produção material e o
consumo não irá moderar-se enquanto não forem liberadas as pessoas dos
hábitos da mente do século 19 industrial.
44
A informação somente contribui para a produção de material
indiretamente. Ela cria o entendimento e relacionamentos pelas quais a
organização e comunidades são construídas. A informação é o ‘material’ de nosso
mundo social. Ela é a matéria prima e o produto. Construindo formas efetivas de
organizações podem melhorar o material com prosperidade, mas a tecnologia da
informação usada para a finalização pode danificar a fábrica social. A
globalização, conduzida possivelmente pela tecnologia da informação, é dirigida
pelas teorias econômicas que nasceram no século 18, maturada no século 19 e
20, mas agora considerada velha para esta era pós-industrial, do século 21:
poderá ser discutida sua adequação. No início, a mão invisível que dirigiu a
economia nos dias de Adam Smith tem crescido instável, largamente porque a
informação pode não mais ser tomada como privilegiada. A ideologia que o
mercado é o instrumento perfeito para a regulação de todos os aspectos da
sociedade ganhou supremacia na década de 80. Mas que a crença vem
incrivelmente sendo atacada na década de 90. A semiótica organizacional trata o
mercado como justamente um, pensando em um importante tipo de sistema de
informação e, como uma de suas responsabilidades de contribuir para o desenho
do mercado usando as novas tecnologias. Isto é justamente uma tarefa para os
engenheiros e arquitetos da informação da era pós-industrial construindo a nova
sociedade baseada na informação.
Falando-se do novo tipo de ‘engenharia’ sugere-se a necessidade de um
modo preciso para tratar a informação e os conceitos relacionados. Isto na
verdade é o que a metodologia da semiótica provê. Será mostrado como isto pode
ser feito. Entretanto, a tentativa levanta um a número fundamental de questões
que podem aparecer justamente como trocadilho filosófico. Será mostrado neste
capítulo, como assumir uma tarefa filosófica e relacioná-las a conceitos, teorias e
métodos com o potencial de considerar o rigor que se está acostumado nas
ciências naturais para o entendimento da informação no domínio social. Isto
acredita-se, justifica o tratamento da semiótica organizacional como “informática
sem computador”.
45
Este assunto permitirá a alguém analisar e projetar sistemas de informação
inteiramente em termos de três funções de informações humanas: significado da
expressão, intenção da comunicação e a criação do conhecimento. O resultado da
aplicação destes três métodos permite ao sistema de computador ser gerado
automaticamente, pelo menos em forma padrão.
3.2 O Relacionamento Corrente Inadequado da Terminologia com a Informação
Será checado como a “informação” e os termos relacionados estão sendo
usados hoje em dia. Começar com “informação” por si própria. Uma hora em uma
biblioteca, olhando como vários autores a tem definida é justamente alarmante.
Muitos a tratam como um tipo de substância mística, “o sangue vital” da
organização,” produzida pela ‘destilação dos dados’, tipicamente usando o
computador. Isto também reflete o paradigma do ‘encanamento’ ou da ‘engenharia
química’, que expressa muitos quadros mentais do sistema de informação atual.
Metáforas não definem. Mas autores que oferecem definições usualmente falham
porque eles fazem uso destes termos como “significado”, “decisão”,
“conhecimento”, que são mais difíceis de se cumprir do que explicar.
Por que estas definições são importantes? A resposta vem da parte
principal da ciência. Se a linguagem que se usa não permite os comandos,
hipóteses e teorias para serem transladadas em ações ou observações que irão
testá-las, então não estará certamente engajado nos discursos científicos. Será
necessária uma cadeia de definições que se relacionam ultimamente ao ponto
onde a linguagem é então clara e viável que se pode tornar o consenso empírico
de toda a construção.
46
Mas palavras sozinhas não serão suficientes. Para escapar da circularidade
verbal das definições, será necessário conceito significante que possam ensinar
pela demonstração, que é, pela definição ‘ostensiva’. Isto é como se atravessa à
ponte entre a linguagem e a realidade.
3.3 Uma Ciência Deve Ligar a Linguagem e Outros Signos Tal como as Matemáticas para a Realidade
Notar que já se deparou com um problema chave da informação: das
ligações dos signos lingüísticos para a realidade que está-se falando a respeito. A
filosofia expressa este problema como o da epistemologia. Ela é uma questão
central fora do escopo da informática no computador. Ela se relaciona com outro
problema profundo filosófico, que é o da ontologia.
A posição epistemológica da comunidade informática de computação está
ilustrada pela estrutura de Conceitos dos Sistemas de Informação publicado por
IFIP WG 5.1, Task Group, FRISCO. Este trabalho desenvolvido para prover a
profissão com bases cientificas para o trabalho sobre os sistemas de informação.
Se for lido, atente para o conceito na estrutura da ligação para a realidade em uma
maneira que possa explorá-lo para o teste empírico. Sem uma solução adequada
para este problema, comandos e teorias expressadas em uma estrutura conceitual
não provêem nenhum conhecimento justificado do conhecimento do mundo. Para
estabelecer esta ligação com a realidade, a definição formará uma estrutura de
árvore (sem circularidade) encontrando-se para baixo com os conceitos centrais
que podem ser manipulados com a realidade empírica.
O relatório da FRISCO contém material adequado nos inícios e fins dos
capítulos relacionando-se nesta direção, mas os “capítulos principais” contêm um
sistema de definições que falham em encontrar este critério epistemológico. Ele
47
contém circularidade (termo definido em termos de si próprio) e quando ele
escapa desta circularidade ele chega em dois termos principais: “percepção” e
“concepções” suportando a construção toda conceitual. Por exemplo, o termo que
se examina agora:
“Informação é o conhecimento incrementado trazido à tona de por uma
ação de recebimento em uma mensagem de transferência, ou seja, a diferença
entre a concepção interpretada de uma mensagem recebida e o conhecimento
antes do recebimento da ação.” E
“Conhecimento é um conjunto consistente suficientemente e relativamente
estável de concepções processadas por atores humanos simples”.
O problema com a percepção e concepção é que elas são primitivas para o
indivíduo e que pode ocorrer na mente. Cada pessoa tem percepção e concepção,
mas não se pode mostrá-las com suas propriedades para outra pessoa. Elas não
provêem uma ponte direta entre a linguagem e nossa realidade compartilhada.
Mesmo os psicólogos, para os quais estes tópicos são legítimos de investigação,
tratam a percepção e concepção com circunspeção. No extremo, POPPER (1963)
desenhou uma afiada linha de demarcação entre a ciência e outros tipos de
conhecimento e colocou as teorias psico-analíticas sobre o exterior porque “elas
simplesmente não estão testadas, de forma irrefutável. Não existe comportamento
humano concebível que pode contradizê-lo”. No outro pólo, CHOMSKY (1957)
expôs o perigo da aplicação do método ultra-empírico do comportalismo de
Skinner para o comportamento verbal. Em algum lugar entre, a manipulação da
percepção pela psicologia e a concepção com grande cuidado como a construção
teórica inferida do comportamento dos objetos experimentais, justamente como a
física trata as partículas elementares. Como a física pode transladá-la por
comandos acerca de elétrons invisíveis em operações sobre objetos em um
laboratório, assim, poderemos tomar os cuidados para transladar dos nossos
objetos “invisíveis” em operações em um domínio empírico da informática.
48
Portanto, é argüido ter-se mesmo menos necessidade para percepção e
concepção, como noção primitiva, do que na psicologia.
Isto não é considerado pelos cientistas que trabalham dentro da ciência
formal. Nada previne a percepção e a concepção e todas as noções construídas
sobre elas a partir da montagem em um sistema formal. No simbolismo do
conjunto de teorias e lógica proposicional, os cientistas são levados como
observador causal. Mas a matemática e a lógica não são ciências empíricas. E a
informática computacional se relaciona somente com abstratos, estruturas
simbólicas ou com máquinas para armazenar, transmitir e manipular a informação.
Entretanto, é de suma importância para aqueles que trabalham com os
sistemas de informação, com ou sem computadores, que executam funções no
mundo das organizações, sociedade e afazeres ordinários das pessoas humanas.
O conceito FRISCO não reconhece distinção essencial entre, de um lado, jogos de
computadores de crianças e, do outro lado, software’s para os controles da
potência nuclear ou a administração de sistemas de seguridade social. A
informática computacional não tem nada para dizer acerca da maneira de inserir
seus projetos em fábricas da sociedade.
Os jogos matemáticos e lógicos são ficções nas quais ninguém tem alguma
responsabilidade. Mas quando a vida e o bem-estar das pessoas estão
envolvidos, necessita-se conhecer quem é responsável. Jogos pertencem a
domínios da imaginação e são irrelevantes seus dados e programas e resulta sua
decisão ligada à realidade. O servomecanismo que ajusta as hastes em um reator
deverá estar ligado por processos de observação e pela epistemologia justificada
por equações matemáticas, não pela lógica abstrata. O pagamento da seguridade
social deverá ter a autoridade do governo ao lado dela: uma ligação que a lógica
não pode fazer. Você pode jogar o mesmo jogo repetidamente; você pode
escrever todos estes tópicos (pelo menos em teoria) como uma estrutura fixa, no
tempo: o sistema formal não pode distinguir entre o passado e o futuro. No
49
negócio prático, que é impossível: em uma organização semiótica ou informática
sem um computador, está se relacionando com mudança ligado ao
comportamento humano, escolhido ou experimentado. A verdade empírica,
responsabilidade, autoridade, tempo nas ações das pessoas humanas, justificação
moral, por exemplo, não tem lugar na informática computacional.
Uma estrutura do sistema de informação se adapta para os profissionais
escreverem jogos de computadores e não serem usados por aqueles que
trabalham em potência nuclear e seguridade social. Eles necessitam adotar outros
padrões a mais. A ciência formal que satisfaz a escola da informática
computacional formal é inadequada, por si só. Usada indevidamente, a informática
computacional pode ser um perigo para a sociedade.
O computador não contribui muito mais para se justificar o conhecimento do
que a tecnologia do lápis e o papel. A mera capacidade de armazenar e processar
grandes quantidades de dados (signos) a uma velocidade e baixo custo não
garante sua qualidade. Na verdade, o contrário pode ser o caso. A tecnologia do
papel e do lápis tem sido exposta como frágil de modo a permitir fraudes. Por
outro lado, a coleta de dados armazenado em grandes data warehouse, as
fraudes podem ser expostas – e isto é raro – onde os dados são livres de erro. O
fator tecnológico não provê as respostas. A informática de computadores
convencional é danosa porque é conceitualmente a memória para algumas
questões centrais. Uma delas é confiabilidade da ligação entre os dados e a
realidade. Outra, que se tem encontrado, é a questão da responsabilidade,
definida não como um conceito matemático.
3.4 A Ciência Depende de Comandos Ativos e da Teoria para a Examinação Crítica
50
O modo com que a ciência forja ligações reais entre a teoria e a realidade é
um dos trunfos da tecnologia da informação. A ciência moderna estava
impossibilitada até que surgiu a tecnologia da informação e um padrão de
organização tal que pode ser usada apropriadamente. A impressão correta de
textos, fórmulas, tabelas e diagramas permitiram uma comunidade
suficientemente grande de leitores qualificados, organizados em sociedades, para
submeter à análise crítica tanto da teoria como do trabalho empírico reportado.
Este retorno, estabelecido sobre o trabalho empírico, transformado em uma
tradição de interesse de especulação em um corpo de conhecimento científico
apto e crescente o qual garante qualidade admitida hoje em dia.
Note que a qualidade da ligação entre a realidade e a linguagem, as
fórmulas, tabelas e diagramas, fazem as diferenças entre a ciência e uma tradição
útil do interesse da especulação. Sem aquela conexão assegurada, outras
pessoas não teriam disponibilidade para prover convencimento, corroboração
empírica ou refutação de um documento. É de se notar também a regra da
responsabilidade pessoal em abrir uma discussão. A comunidade cientifica
poderia imediatamente banir qualquer membro que produziu evidência e uma
ligação corrupta entre suas informações e a realidade. Embora uma estrutura de
informática computacional pode permitir a alguém testar a consistência lógica
interna, que provê a ponte para a realidade.
Daqui para frente este campo de estudo deve começar a estabelecer uma
estrutura de conceitos que suportam a escrutinação crítica do sistema de
informação inserido dentro da fábrica da sociedade. Deve-se construir uma
comunidade acostumada a usar a terminologia de forma precisa, uma
terminologia, além disso, que cobre todas as noções relevantes. A comunidade
deve formular teorias capazes de testes empíricos. Deve-se ter moral justificada
para o desenho que se produz. A comunidade deve ser aberta para todos,
construindo um corpo de conhecimento que seja público, não proprietário,
conhecimento que cresce pelo acréscimo de incrementos devidamente testados.
51
Nunca se deve sufocar a crítica mas responder a ela seriamente. O conhecimento
formado deste modo merece ser acreditado.
A semiótica não é acreditada por alguns. Outros não se conformam com os
padrões de cientistas escritores honrados. Certos autores que freqüentemente
escrevem acerca da semiótica são de significância especial para a comunidade
porque seu trabalho é popular dentre os grupos de pesquisadores trabalhando nos
aspectos dos sistemas de informação da organização e social. Seus trabalhos
pertencem ao tradicional interesse da especulação que não é inteiramente sem
valor, mas deverá, todavia ser tratado com cautela. Seu ambiente é a escola dos
intelectuais da França que não estão certamente devotados para esclarecer a
precisão que permite críticas de seus argumentos lógicos e testes empíricos de
seus conteúdos.
3.5 Bons Conceitos Primitivos para Permitir a Ponte Entre a Linguagem e a Realidade
Onde a estrutura estabelecida no centro da informática computacional está
errada? Acredita-se que o problema vem de uma falha na construção dos
conceitos primitivos que podem ser definidos ostensivamente. “Informação” não irá
servir como um princípio; ela é um termo vago que tem muitos significados
diferentes. Foi tentado definir “informação” dentro de vários contextos, mas
nenhum satisfatório. O problema somente foi resolvido quando foi descoberto a
literatura sobre a semiótica.
A semiótica, a qual Locke chamou “a doutrina dos signos”, foi imaginada
pelos filósofos Stoic e tem evoluído desde os tempos clássicos no corpo das
idéias para se fazer consenso da sociedade baseada na informação. Ela tem sido
a grande virtude da construção ostensiva do conceito primitivo: a noção do signo.
52
Considerando que a percepção e concepção irão sempre ser de ordem
pessoal e misteriosa, os signos são por outro lado simples e fáceis de se
relacionar com o domínio inter-subjetivo. Se se desejar explicar o significado de
“signo”, pode-se demonstrá-lo para um número de pessoas, se necessário com
centenas de exemplos concretos. Tudo o que é necessário são as instâncias de
uma coisa posicionada em relação à outra. Estes exemplos de signos podem
incluir palavras e sentenças, luzes de trafego, diagramas, uma válvula na mão ou
uma expressão facial: na verdade qualquer coisa usada para significar alguma
coisa a mais. Isto pertence ao local onde se deseja ver algo e onde se pode
observar o comportamento das pessoas que interpretá-os. O mistério se evapora.
Pode-se então testar que as pessoas podem usar o termo naturalmente. Este
estilo ostensivo da definição assegura que uma linguagem comunitária pode
adequadamente atravessar a ponte entre signos (palavras, quadros, gestos) e a
realidade (as pessoas estão observando coisas). Sobre esta ponte pode-se entrar
com o domínio da ciência genuína.
Tem-se argüido em favor da percepção e da concepção como uma noção
primitiva de que mesmo os físicos fazem uso. Será falado sobre elas quando for
falado sobre as idéias proposta neste texto. Estes termos pertencem à meta-
linguagem de todo dia na qual fala-se acerca de comunicação com outra pessoa.
Elas não pertencem à linguagem objeto da física ou qualquer outro aspecto,
exceto talvez para a psicologia. Mas mesmo os psicólogos, como foi expresso
acima, e todos os cientistas que possam usar estes termos o fazem com muita
cautela. Fora da psicologia, eles certamente não são parte dos objetos principais
das outras ciências, muito especificamente a física. O objeto linguagem da física
permite se falar acerca de corpos físicos e propriedades físicas de corpos e
eventos e as propriedades dos corpos e eventos. Mas os físicos e outros cientistas
naturalistas não estudam são as próprias informações dos processos enquanto
fazem seu trabalho em seus domínios de trabalho. Eles pregam que eles podem
usar informações de todos os modos, tal como fazer e reportar predições e
53
observações. Quando eles questionam a confiabilidade do aparato e do contexto
físico no qual a observação é realizada, eles estão se relacionando com questões
da ciência natural. Quando eles estão checando a confiabilidade e honestidade
das pessoas armazenando registros ou quando eles pesquisam banco de dados
para resultados de outros experimentos, eles não estão fazendo física, embora
estejam agindo em regras de bem, criticamente pensada pelos cientistas. Quando
eles inserem os dados empíricos em modelos teóricos e resolvem equações
diferenciais, eles provavelmente concordam que estão fazendo matemática.
Discussões acerca do princípio refutacional de Popper, por exemplo, pertence à
filosofia da ciência, não para a ciência em si própria. Fazendo física não significa
observação introspectiva, desse modo a percepção e a concepção não têm lugar
na linguagem-objeto da física. Ninguém, estudando informática nunca deverá
confundir linguagem-objeto com a meta-linguagem.
Quando os especialistas de informática olham para o trabalho dos físicos, a
linguagem-objeto permite se falar acerca do processo de armazenar observações,
os registros de si próprio ou as coisas feitas pelos cientistas com tais informações,
tal como estabelecendo e comunicando os significados dos termos que eles usam.
Eles estudam os signos e os processos dos signos empregados na comunidade
cientifica. Eles podem desenhar modos de armazenar e recuperar dados
experimentais ou do processo de suporte da argumentação sobre a Internet. Estas
investigações sobre os signos (informação) que as pessoas usam em seus
trabalhos podem ser conduzidas sem a introspecção. Pode-se ainda usar
“percepção” e “concepção” nesta vaga metalinguagem para se falar de
comunicação entre pessoas, mas estes termos não têm mais reivindicação para
ser colocada na linguagem-objeto da informática ou semiótica organizacional, do
que se tem na física.
3.6 Informações e outras propriedades dos signos
54
Valor Social – compartilhar entendimento HUMANO Pragmático – intenção Semântica – significado dos tipos de signos
Sintática – formas dos tipos de signos e manipulações sobre eles TÉCNICO Empírico – estatísticas do conjunto de sinais de signos em uso Material – físico e econômico do fenômeno que pode servir para concluir signos
Custo
Justamente como os físicos pesquisam acerca de várias propriedades dos
corpos, a semiótica pesquisa acerca de várias propriedades dos signos.
Afortunadamente pode-se separar os estudos das propriedades dos corpos como
estática, dinâmica, elétrica, magnética, ótica, térmica. Em cada caso pergunta-se
por vários tipos de questões e uso de diferentes técnicas de observação e
experimentação.
Bem, pode-se fazer o mesmo com os signos. A estrutura abaixo identifica
seis braços da semiótica. Cada um deles se relaciona com um conjunto limitado
de questões. O arranjo em forma de escada expressa a idéia de que se tem é
construir um nível com os elementos do nível inferior até que se chegue em nível
onde os signos possam expressar seus valiosos significados.
As propriedades mais básicas dos signos são as físicas. Todo signo tem
uma forma física e gera custos para seu armazenamento, transmissão e
processamento, se por máquina ou por pessoa. Este é o nível onde os custos
acontecem. O problema aqui é o equipamento onde os sinais dos signos possam
ser construídos para servir às pessoas usando vários equipamentos.
Figura 3.1 – A escada da semiótica, STAMPER (1999).
55
Justamente tendo um fenômeno físico, a exploração não é suficiente. Tem-
se a habilidade de usá-los para a construção de tipos e padrões reutilizáveis. Por
exemplo, usam-se a tinta para se escrever no papel para formar caracteres
alfabéticos ou códigos de barras ou tonalidades de cinzas para formar figuras;
usa-se as turbulências do ar para formar notas musicais ou fonemas, etc. Uma vez
tendo-se estes tipos de signos pode-se examinar os equipamentos que geram
estas cadeias de signos que são reconhecidas pelos seus tipos e pode-se
começar a investigar suas propriedades empíricas no segundo nível. Neste nível
não interessa o signo simplesmente, mas somente no conjunto deles no uso
repetitivo. Qual a chance de se esquecer o tipo de um sinal? Quantos se pode
transmitir por segundo e qual o risco de erro? Tais questões levam à questão de
como otimizar o uso de canais, por exemplo. Neste nível, o problema central é
como desenhar os esquemas de códigos que tornam mais eficiente o uso dos
recursos físicos que estão à disposição. A engenharia da comunicação e, para
alguma medida, os psicologistas experimentais trabalham principalmente neste
nível. O intervalo da engenharia de controle chamada cibernética pertence a este
nível de análise porque ela se relaciona com ciclos de sinais de signos; por
exemplo, a mensuração da performance de uma máquina é passada para uma
máquina que decide como controlá-la, a máquina então reconhece e aplica esta
outra cadeia de sinais. Mas deve-se ser cuidadoso: empírico e cibernético aplica-
se a máquinas, organismo e sociedade, mas somente quando puder relacionar-se
com cadeias de signos de signos repetitivos.
Sintática, semântica e pragmatismo (assim chamado por Charles Morris)
são os braços da semiótica. Tentando-se entender informação na organização,
reconhece-se a necessidade de estender a estrutura de Morris para uma visão
ilustrada pela figura 3.1 para considerar o custo e o valor da informação. Os
custos vêm do material e energia consumidas para fazer e processar os sinais dos
signos e seu uso eficiente podem ser empregados para a solução de problemas
de codificação. Os aspectos físicos e empíricos dos signos certamente pertencem
56
a uma estrutura para a organização semiótica, embora eles são de interesse
marginal para os lingüistas e os filósofos.
Sintática é o terceiro nível. Ela se relaciona com os aspectos dos signos
considerados somente como estruturas para ser designadas, construídas,
desmontadas e manipuladas. Ele mostra as propriedades de tipos de signos, não
sinais de signos e as regras de governança de suas formações e transformações.
O computador é pré-eminentemente o instrumento para mecanizar as funções dos
signos neste nível. Este é o domínio de programadores e analistas de dados,
desenhando a lógica e a matemática. A idéia fundamental vem da ciência formal
interessada com a forma de estruturação e manipulação, especialmente a da
lingüística.
Um dos pontos chaves expressados pela escada da semiótica é de
interesse na divisão entre a função do signo e um tipo técnico e aqueles
essencialmente de uma pessoa humana ou caractere social. A atenção será
focada sobre o técnico tendendo-se a negligenciar os outros três níveis. Acredita-
se que estes fatos causam muitas das numerosas e dispendiosas falhas de
sistemas no desenvolvimento econômico e, em qualquer lugar, ela despoja os
investimentos de TI. A seguir será dada uma atenção aos aspectos humanos e
sociais. Signos da mais alta qualidade técnica podem ser sem efeito, sem
propósitos e incapazes de produzir alguma coisa de valor. Para se adicionar
qualidades aos signos deve-se adequá-los aos três níveis semióticos.
Semântica se relaciona com a capacidade dos tipos de signos suportarem
outras coisas. Aqui se investiga o significado, mas o “significado”, por si só, tem
muitos significados. As conexões entre palavras, números e outros signos e o que
se chama ‘realidade’ confere o poder para usar a informação para se chegar aos
objetivos. As máquinas não podem produzir significados; e somente em um
consenso trivial os indivíduos podem criar significado. Eles são essencialmente
sociais em personagens. Todavia, as escolas exerceram muita influência sobre a
57
semiótica no domínio da informática computacional tentando evadir a semântica
pela redução dela ao braço da sintática e evadindo o problema da desordem da
‘realidade’.
Pragmática se relaciona ao uso de sinais de signos para influenciar as
ações e pensamentos e outras pessoas. Neste nível foca-se sobre as intenções
além daqueles atos de comunicação e sobre as funções da linguagem. A teoria
dos atos do discurso direciona para o estudo da conversação que cria um
entendimento mútuo ou concordância, pelo menos quando ele tem sucesso.
Novamente as máquinas não podem prover o ingrediente essencial: a intenção
dos agentes humanos.
Pode-se dizer muito do interesse acerca dos signos (informação) dentro
daquela limitação, ou seja, falhas de interpretação, mas finalmente alguém pode
perguntar: “so what?”, porque não se falou acerca do valor gerado pelos produtos
da informação. No próximo parágrafo será falado sobre o domínio da organização
semiótica.
No nível social será examinado o que a informação faz. Ao ouvir ou ler o
significado intencional dos signos, uma pessoa o interpreta, resultando em sua
mudança ou confirmação de algum de seus conhecimentos. Conhecimento, como
se define, consiste de atitudes particulares e as normas de um personagem
universal que governa a conduta, direta ou indiretamente. Ele simplifica o assunto
para reconhecer que atitudes são justamente coisas simples de normas. Os
signos não produzem valor até que eles afetam as normas de um grupo ou a
atitude de indivíduos. A semiótica que exclui normas e atitudes como formas de
informação poderia ser igual à física com o conceito de energia, mas sem o
conceito de massa!
3.7 ‘Informação’ – O que Ela Significa?
58
Quando na década de 60, foi necessário encontrar uma definição precisa
de ‘informação’, para melhor desenhar sistemas de informação, existia dois tipos
de literatura sobre o assunto. As pessoas no campo do sistema de informação
baseado em computador usaram o termo de uma maneira que foi criticada. Por
outro lado poucos autores produziram uma variedade de definições rigorosas. Um
braço da literatura na USSR, estava bem relacionada à teoria da informação,
apesar de ser pequena, embora importante preocupação com as estatísticas das
propriedades das cadeias de sinais. Foi escolhido chamá-la de ‘empírica’ dos
signos como a mais apropriada para delinear seu escopo. Mas mais importante,
os autores sobre semiótica emergiram como os únicos com uma estrutura
unificadora satisfatória para a investigação sobre a definição da informação.
A mais elementar idéia acerca da semântica dos números aplica-se ao
problema do significado da ‘informação’. Claramente, porque se pensa acerca de
quantidades de informação, trata-se dela intuitivamente como alguma coisa que se
pode mensurar. A teoria da mensuração distinguiu entre o fundamental e a
mensuração apontada. Para mensurar propriedades de um modo fundamental,
deve-se, a) de forma não equivocada identificar a classe de coisas que se deseja
mensurar, b) encontrar procedimentos operacionais para relacionar os membros
da classe uns com os outros e c) mapear os resultados na forma de uma estrutura
relacional dentro de um sistema numérico isomórfico. As propriedades dos
números que se obtém espelha as propriedades da mensuração vistas como uma
estrutura relacionando as coisas que se deseja mensurar. Por exemplo, os pares
de objetos sólidos portáveis podem ser comparados operacionalmente colocando-
os sobre uma balança para encontrar qual deles é mais pesado (aos objetos mais
pesados são dados números mais altos para espelhar a ordem relacional). Alguns
objetos têm o mesmo peso como revelado pela balança dando números iguais
para ambos. Podem-se adicionar objetos compostos, os quais podem exatamente
ser pesado como objetos simples. Questão: pode-se encontrar mensuração
fundamental de informação ou talvez mensuração derivada, a qual é justamente
59
um passo aritmético da mensuração fundamental (ou seja: massa/volume =
densidade)?
Pode-se, de fato, mensurar probabilidade em vários modos fundamentais
diferentes e de cada um derivar uma mensuração distinta de informação.
Intuitivamente, elas estão conectando idéias: assim uma mensagem banal
(conjugue, em um retorno para casa: “existe uma xícara de chá sobre a mesa...”)
expressa muito mais informação do que a própria mensagem (“.... e o primeiro
ministro está esperando para falar com você.”) Assim, existe um prospecto de
probabilidade de mensuração de vários modos e de cada um derivar uma
mensuração diferente de informação.
Em cada caso, primeiro, encontra-se precisamente o que se deseja
mensurar – diferentes conjuntos de coisas sobre cada nível semiótico. Então tem-
se que definir os procedimentos operacionais para compará-los. Sobre o nível
físico mensura-se os sinais dos signos, sobre o nível empírico, ordenam em
cadeia os sinais, sobre o nível sintático, tipos de signos em linguagem formal.
Assim, torna-se claro que a ‘informação’ serve somente como um identificador
vago para um conjunto distinto, preciso de propriedades. Isto, de forma não
equivocada, regula a formação de informação como um conceito primitivo para a
ciência.
Têm-se feito importantes investigações desde então, por exemplo, DEVLIN
(1991). Assim, agora tem-se a disposição pelo menos um conjunto preciso de
tipos de mensuração de informação (= significado de ‘informação’). Na opinião
geral existe a esperança de construção da ciência da informação grande o
suficiente para o entendimento organizado do comportamento até que se
rotineiramente distingui estes significados. Esta introspecção sozinha deverá
elevar a semiótica a uma posição central estratégica para o estudo dos sistemas
de informação e eliminar as tecnologias perdidas que estão bloqueando o
progresso.
60
3.8 O Significado de ‘Significado’ e a ‘Comunicação’
Deve-se continuar na arrumação de nosso vocabulário. Dois objetivos são:
“significado” e “comunicação”. A explicação destes dois termos deve começar com
qualquer noção intuitiva que se tem, entretanto vaga. Constrói-se então
operacionalmente o significado preciso. Diferentes operações sobre diferentes
coisas levam a uma variedade de significados. Em cada caso, tem-se que ser
realmente claro quanto às coisas que está se operando e exatamente qual
operação está se executando. Isto previne a formação de uma falha comum ao se
perguntar “O que é o significado de X?” E assim embarcar sobre o filosófico caso
do ganso selvagem na procura de um único significado que não existe. Ao invés
pergunta-se “O que faz as pessoas pensarem quando elas usam o termo X?”.
Vamos começar a analisar estes fatos na figura 3.2. A primeira linha
identifica os diferentes significados de ‘informação’, ‘comunicação’e ‘significado’.
No nível físico, os signos são distinguíveis por sinais físicos e pode-se mensurar
quanta informação tem-se contida nele. Freqüentemente se diz: “existe uma
grande quantidade de informação – dois terabytes!” Estas medidas eletrônicas,
magnéticas ou óticas chamam-se de ‘bytes’. A segunda coluna se relaciona com
‘comunicação’. Certamente, fala-se se quartos ‘comunicando-se fisicamente’ um
com o outro. Fala-se de comunicação no campo da informática pode ser acerca de
equipamentos fisicamente ligados de vários modos. Por exemplo, um veículo
carregando um computador comunicando sua vibração para uma impressora
levantando o problema de como isolar o carro desse barulho mecânico.
Similarmente, o sol fisicamente se comunica com as pessoas que estão ouvindo
um programa de radio em canal de radio AM. Um equipamento comunica com
outro no nível físico quando uma cadeia causal de fenômeno físico liga-os entre si.
Indo para a terceira coluna da figura, pode-se definir o significado como o atual
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INFORMAÇÃO COMUNICAÇÃO SIGNIFICADO Significado Tokens Conexão entre Efeito físico causado equipamentos pelo outro Empírico entropia informação mútua resolução do sinal da equivalência do do código Sintático inf e cont cadeia de inferência implicações Semântica ? ? ?
efeito causado no nível físico. Isto se encaixa ao uso comum: “pressionando a
chave significa que a luz se acende”. Pressupõe-se a comunicação entre
equipamentos, mas o significado físico se refere ao tipo de signo. Reescrevendo-
se o circuito, a operação de chaveamento poderá dar um significado ligeiramente
diferente.
Note que fica claro que estas definições não são somente as verdadeiras.
Em muitos casos examinados aqui existirão muitas outras possibilidades.
Figura 3.2 – Muitos significados operacionais, precisos e diferentes, STAMPER (1999).
A seguir: o nível empírico supre um mais preciso, bem estabelecido
significado operacional, todos se aplicam ao conjunto de sinais de signos de um
conjunto fixo de tipos e signos. Assim, mensura-se somente as fontes de
Informação que mostra as cadeias de caracteres alfabéticos com a probabilidade
de que sejam estáveis em intervalos longos suficientemente. Entropia, o resultado
da mensuração da informação, é demasiadamente familiar para se discutir aqui.
Uma fonte X comunica-se com a fonte Y se, observando-se um deles, pode-se
fazer pensar no comportamento do outro não somente adivinhado; a estática
chamada de ‘informação mutua’ mensura isto. Considerando as cadeias de sinais
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físicos, existe sempre um problema de resolução. Lendo-se a carta ótica pode-se
decidir se a próxima letra será um D, um O ou um Q. O significado do que você vê
é fixado pela sua escolha. Outro significado de ‘significado’ sobre este nível é
encontrar-se o livro de código que mostra as equivalências entre os tipos de
signos. A primeira destas definições pode pertencer ao físico e a segunda ao
semântico, mas não será levada adiante esta discussão.
As definições sobre o nível sintático todas se aplicam aos tipos de signos e
suas estruturas formais. Foi introduzido as mensurações inf e cont. chamadas de
mensurações de ‘informação semântica’ mas, por causa da operação envolve
conexão de tipos de signos no mundo real, somente para outras estruturas
formais.
Como sempre, o ponto inicial é uma classe definida precisamente de coisas
para ser mensurada, neste caso, fórmulas bem formadas a partir de uma
linguagem formal com um vocabulário finito, tal como uma lógica simples. Esta
linguagem formal permite um grande, mas finito número de comandos
elementares para serem usados. (Se os termos da linguagem tem significado,
estes deveriam ser comandos acerca do mundo real, mas a conexão é irrelevante
para esta mensuração.) Dado uma mensagem, que pode ser complexa, irá ser
consistente com alguns daqueles comandos elementares e inconsistentes com os
outros. Pode-se gora inventar qualquer número de mensurações diferentes da
probabilidade lógica pelo assinalamento de uma probabilidade para cada sentença
elementar. Então uma alta mensagem provavelmente irá ser consistente com
muitos comandos elementares. Então, adicionar estas probabilidades para se
encontrar a probabilidade da mensagem. Assim, uma mensagem que regula a
verdade de muitas outras possíveis expressões nesta linguagem formal, irá ter
uma alta mensuração de informação comparada com uma mensagem que deixa
muitas outras possibilidades inalteradas. Foi construídos dois conjuntos diferentes
de mensuração de informação derivados da lógica probabilística, o conjunto inf e
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cont que captura, de preferência, diferentes aspectos intuitivos de todas as noções
de informação.
Para se explicar ‘comunicação’ sobre o nível sintático, note que operações
lógicas válidas sobre a estrutura sintática transformam uma expressão em outras.
Duas expressões diretamente ligadas comunicam-se sintaticamente. Certamente
fala-se acerca de comandos sendo logicamente conectados. Uma definição
folgada terá duas expressões comunicando-se se elas implicam uma terceira
expressão não trivial. Para se conhecer totalmente o que uma expressão significa
sintaticamente, deve-se conhecer todas as suas implicações. Elas podem
constituir um conjunto infinito – uma solução enrascada! Algumas linguagens têm
formas canônicas, então, o que se pode definir o significado de uma expressão
como a forma canônica particular dentro da qual ela pode ser transformada. Por
exemplo, muita expressão na lógica proposicional pode ser reduzida para sua
forma normal disjuntiva, a qual é uma cadeia de comandos elementares juntados
por “ou”. Todas estas definições sintáticas podem ser aplicadas para expressões
de um modo isolado ou relativo a um ‘banco de dados’ de conhecimentos prévios.
Note que estas definições não tem nada com a representação física ou
propriedades estatísticas ou o que os tipos de signos referem-se ao mundo real ou
como alguém os usa.
Definindo ‘informação’ e ‘comunicação’ se tem mais dificuldade no nível
sintático e acima: onde se tem o ponto de interrogação. Para se completar a figura
3.2, deve-se relacionar o significado de ‘significado’ sobre o nível semântico, então
pode-se sugerir definições operacionais sobre os níveis semântico, pragmático e
social.
Todavia, pode-se já começar a ver a importância da terminologia precisa
para o estudo da informação na organização e sociedade. Existe uma analogia
fechada entre esta disciplina emergente, apresentada neste tópico, e a física do
período médio. Nos dias antes da ciência moderna, pesquisadores usaram a
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noção de uma ‘força vital’ para considerar as propriedades dinâmicas dos corpos
físicos. Mas, gradualmente, sobre os últimos duzentos anos, esta idéia intuitiva era
explicada como um fardo de propriedades com significado operacionalmente
preciso: energia cinética, energia potencial, momentum linear, momentum angular
e inércia. Imagine fazendo física sem estes conceitos! Nivelando para o pior,
considere somente sendo possível se falar do tamanho do objeto, sem distinguir
seu comprimento, volume, peso, massa, área etc. O que é exatamente para onde
caminha este campo da informação. Para o ‘objeto’ substituir o ‘signo’ e para o
‘tamanho’ substituir a ‘informação’ e para ‘comprimento’, ‘volume’, ‘peso’, ‘massa’
e ‘área’ etc. A ‘informação’ não esta mais aparelhada para construir as teorias
informáticas do que ‘tamanho’ na formulação das teorias na física!
3.9 O Significado do ‘Significado’
Computadores não operam com significados. As pessoas sim. A semiótica
organizacional não terá progresso sem um tratamento preciso deste conceito.
‘significado’, como já se viu, tem potencialmente muitos significados diferentes. No
nível da semântica eles têm vários. Intuitivamente, cada um deles é um
relacionamento entre um signo e o que ele representa.
Signo --------------------------- SIGNIFICADO ---------------------------- Coisa (representação) (ligação) (realidade)
Então, primeiro de tudo, deve-se tornar claro o que são os signos e as
coisas de que estamos falando. Aquilo que se parece um simples passo leva-se
imediatamente para dentro de uma profunda questão filosófica: a questão do que
constitui ‘realidade’, sobre do lado direito da figura.
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Uma concordância sobre esta questão metafísica é chamada uma
‘ontologia’. Uma escolha da ontologia então determina a linha ao longo da qual
alguém está pensando, portanto pode atravessá-la. Diferentes rastros servem
diferentes linhas de pensamento. Para a organização semiótica deve-se tomar a
decisão cuidadosamente. Infelizmente, as opções normais são todas impróprias.
Os pesquisadores da área de informática de computador consideram as
seguintes concordâncias:
Coisas – são sempre outros signos
Signos – estes podem ser qualquer tipo que os computadores pode
armazenar e manipular.
Estas limitações simplificam seu trabalho. O significado computacional de
uma expressão formal pode ser o que ele pode mapear dentro de um outro
formalismo. Uma ontologia deste tipo auxilia a pensar na manipulação da cadeia
de caracteres ou a interpretação matemática dos processos computacionais
(denotação semântica). Como a computação se considera contida em um mundo
de signos, chama-se isto de uma ontologia normalista.
Os matemáticos confessam em adotar uma ontologia do realismo platônico
onde:
Coisas – são abstrações em um mundo de objetos matemáticos que a
mente percebe diretamente.
Signos – são expressões matemáticas.
As linhas paralelas, círculos e triângulos podem ser visto não mais como
figuras sobre o quadro, péssimas imitações das linhas paralelas, círculos e
triângulos que a mente pode ver (para parafrasear a famosa metáfora de Platô).
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Esta ontologia relalística auxilia quando se está provando um teorema
matemático.
Os lingüistas comumente usam outra ontologia:
Coisas – conceitos na mente do orador e os ouvintes.
Signos – expressões lingüísticas no contexto onde as pessoas as usam.
Isto parece adequado para muitas discussões ordinárias da linguagem. Um
bom nome para esta ontologia é conceitualismo.
Os cientistas naturalistas pensam usando computadores e matemática,
empregam uma quarta ontologia na qual:
Coisas – são objetos que existem todos por si próprio, independentemente
de qualquer observador.
Signos – são qualquer palavras, números, diagramas ou outro equipamento
para a construção de modelos.
Assim, eles podem ver-se como construindo modelos e teorias que
descreve estes objetivos da realidade que podem ter existido por todos os tempos.
Eles têm garantido que a linguagem e outros signos que usam em uma janela
transparente sobre o mundo que os interessa. Esta ontologia foi favorecida pelo
positivismo lógico. Chamando de objetivismo.
Para a semiótica organizacional nenhuma destas quatro opções não serve.
Nominalismo está fora porque somente concerne o mundo auto contido dos signos
e o problema envolve, por exemplo, os biscoitos e as pessoas que os comem e
contratos para vendê-los. O conceitualismo e o realismo estão fora: ambos
explanam o significado em termos de objetos inacessíveis para o estudo empírico
e tem-se que se convencer às pessoas para o negócio prático acerca dos
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significados. O objetivismo parece ser possível até que algo noticia que ele não
pode se relacionar com as coisas que não mais existem (eventos passados) ou
pode nunca ter existido (planos). Que não é problema quando se está trabalhando
com as teorias cientificas relacionadas com um conjunto de tempo de leis, as
quais podem sempre ser testada no presente. O negócio prático (pagamento de
taxa, retirando a hipoteca) relaciona o passado com o futuro da realidade e
quando eles fazem o modelo dos eventos do passado e futuro, os cientistas
adotam o realismo como sua ontologia e o pensam como os matemáticos pensam.
Pode alguém conceber para outro, uma ontologia completamente diferente?
Esta questão gradualmente força por si própria a um agrupamento de
pesquisadores em um programa de pesquisa que começou em 1971. Esta
pesquisa moveu-se com dificuldade até que se encontrou a resposta. A teoria de
repertório de comportamento de James Gibson, um psicológico perceptivo
encontrou o caminho. Ele argumentou que nenhuma criatura pode justamente
olhar e ver uma realidade objetiva existente. Ao contrário, ele constrói seu mundo
tomando sentido dos estímulos – visual, auditivo, do olfato, térmico, tácito –
bombardeando-o do nada e sentir algo de dentro – anestésico, hormonal e apetite
– que se comportam de vários modos. Deve-se aprender o repertório do
comportamento que auxilia na sobrevivência. Um coelho deve descobrir quando a
providência do mundo permite-o esconder, correr rapidamente, escavar, comer e
assim em diante. O coelho não simplesmente abre seus olhos para ver o mundo
real. Em uma vasta confusão de estímulos ele deve encontrar estruturas
invariantes para tomar senso de seu comportamento. Estes são repertórios de
comportamentos que ele pode empregá-lo repetidamente. Para as coisas
humanas também, estas disponibilidades, repertórios de comportamentos
invariantes constitui somente a realidade percebível. No nível físico aprende-se
sobre eles muito na infância e considera-os como grandes pedaços de uma
realidade objetiva. Mas então adiciona-se incrementalmente invariantes sociais – o
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repertório de comportamento torna-se disponível para as pessoas humanas pela
cultura da qual as pessoas são membros. Assim, tem-se como:
Coisas – repertórios invariantes de comportamento, ou substantivo
repertório de comportamento ou normas sociais.
Signos – qualquer coisa, mesmo totalmente arbitrária, que pode suportar
outras coisas.
Esta ontologia trata a realidade como uma configuração de
comportamentos invariantes. Estes não têm existência independente (sem
objetivo) que pode ser demonstrado ostensivamente (sem conceitos) incluindo
coisas que não são signos (não justamente nome) e são sempre concretamente
instanciada (não em uma realidade abstrata).
Um repertório de comportamento substantivo aparece de uma junção de
funcionamento do organismo e seu ambiente. O organismo e o ambiente não
podem ser separados exceto arbitrariamente. Assim, o ar que respiramos é
indispensável para nossa sobrevivência e nossa saúde. Um repertório de
comportamento social aparece das normas compartilhadas com as outras pessoas
do mesmo domínio. Estes repertórios de comportamentos são aqueles que tornam
as pessoas humanas e não animal. O conjunto rico de repertório de
comportamento que se adquiri através do engajamento na sociedade, através das
gerações, o comportamento usual e a percepção que seus membros tem
descoberto.
Foi proposta nominar esta ontologia de realismo. O nome enfatiza a) que,
para todos os intentos e propósitos, sem um ator não existe realidade, b) para se
conhecer o mundo o ator deve agir, c) que somente a realidade existe aqui-e-
agora, o mundo atual e d) o agente que tem que detectar os invariantes que deve
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ter a responsabilidade para si. Esta ontologia implica um novo tipo de lógica
realmente.
3.10 Uma Lógica de Normas e Repertório de Comportamentos
Adotando-se qualquer ontologia tem-se grande efeito. Normalmente noticia-
se profundamente esta concordância metafísica adotando-se tacitamente a
ontologia que serve o trabalho (matemática, física, computação, lingüística,.......).
A ontologia real vincula um profundo deslocamento no modo que se fala do
mundo. Considerando-se a comparação feita, o objetivismo tem tido um maior
desenvolvimento de uma linguagem formal para representar as coisas no mundo
(como considerado em maneira objetivista!).
O objetivista usa a lógica do predicado com várias extensões. Este trata o
mundo como composto de indivíduos nominais (João, Jose e XYZ etc). Todas as
suas propriedades e relacionamentos são justamente conjuntos de indivíduos
(crianças = {João, Jose}) ou conjuntos de pares ordenados (amor = {[Jack, Maria],
[Maria, Jack]}). Assim, eles constroem modelos de seus objetivos,
independentemente de alguém no mundo.
Se somente a realidade conhecida consiste de repertório de
comportamento – aqueles repertórios invariantes de comportamentos que os
agentes atuais podem reconhecer e aceitar a responsabilidade para – então algum
comando acerca do mundo deve indicar o agente que faz o conhecimento e o
padrão de comportamento que ele envolve. A sintaxe de uma sentença acerca do
mundo deve incluir estes dois elementos:
Comportamento agente
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Por exemplo:
João levantou-se
Se desejar conhecer se isto é um fato, deve-se conhecer quem endereçou
este fato, João, porque alguém registrou quando ele iniciou levantar-se e quando o
fato se concretizou. O que distingue levantar-se, de alguma coisa mais no mundo
é que ele abriu um repositório de comportamento que não está disponível, por
exemplo, alguém estava sentado. Quando alguém se levanta, permanece um
agente, mas alguma coisa foi modificada neste agente:
(João levantou-se)
É a expressão para aquele agente modificado, que está apto para apreciar
outro repertório de comportamentos:
(João levantou-se) e andou
Por exemplo. Esta sintaxe simples – comportamento do agente – é aplicada
recursivamente.
Isto entalha um comando conceitual que as pessoas freqüentemente
encontram dificuldade para aceitar. Alguém deve tratar alguma coisa como um
repertório invariante de comportamento. Este paradigma é essencial. Por exemplo:
está-se acostumado a pensar que uma xícara como um objeto construído para
que permaneça sobre uma bandeja em uma cadeira alta de criança que está
começando a andar, um pensamento que a Emilia pode perceber justamente
abrindo seus olhos para olhá-la. Mas na ontologia real a Emilia tem que descobrir
a xícara como um significante, repertório invariante de comportamento. Ela faz isto
fazendo coisas. Ela bate a xícara, nota que o objeto pula, agarra-o, levanta-o, bate
ele na cadeira, inclina-o, coloca leite nele, derrama o seu conteúdo, toma o seu
71
conteúdo, arremessa-o em seu papai. Mais tarde, ela irá aprender outros
repertórios de comportamentos, o som ‘xícara’ e conecta-o a este fato de beber
com este objeto em um suporte para um relacionamento. Então, não se tem
encontrado uma exceção para a regra que todo significado do mundo é usado
como uma identificação para um repertório invariante de comportamento.
Considerando uma extensão desta idéia. Algumas vezes uma combinação
de repertório de comportamento abre novas possibilidades:
João lapis e João papel
Juntos fazem sentido de repertório de comportamento
João (lápis enquanto papel)
Para criar-se o agente modificado
(João (lápis enquanto papel))
Apto para apreciar o repositório adicional do comportamento
João (lápis enquanto papel) desenha
Notar que o agente deve sempre ser algo particular. Um agente nunca é
justamente uma instância especificada de algo universal como uma pessoa. Sem
aquela restrição alguém não pode checar o fato consultando o agente responsável
por ela. Esta posição defere daquela de um objetivista que não relaciona o mundo
“out there” como a responsabilidade de alguém. O realismo insiste que algum
agente suporte a responsabilidade por qualquer característica do mundo, como se
conhece.
72
Está-se construindo a sintaxe de um formalismo com algumas propriedades
novas. Chama-se ela de pró-lógica porque ela promete, com mais investigação,
tornar-se a linguagem na qual pode-se fazer inferência. Mesmo em sua forma
inicial ela permite fazerem-se modelos simbólicos do mundo baseado na ontologia
realista. Chama-se ela de “Norma”, uma linguagem de normas e repertório de
comportamento.
3.11 Dependência Ontológica
A Norma introduz uma nova propriedade lógica, que é a dependência
ontológica. Ela torna explícita que alguns repertórios de comportamento podem
somente existir durante a coexistência de outros. Esta simples noção traz dentro
da lógica um instrumento para capturar os componentes mais estáveis da
estrutura semântica.
Serão considerados alguns exemplos. Já foi visto que um repertório de
comportamento chamado de progressão, depende para sua existência, do correto
repertório também existente. O desenho do repertório depende da junção do
repertório tendo o lápis enquanto tem-se o papel. Estes são repertórios de
comportamentos e os outros são inequívocos sociais. Por exemplo, um casamento
é certamente um repertório de comportamento que não pode existir sem as duas
pessoas existentes e uma separação legal somente pode existir quando o
casamento existir. Nestes exemplos sociais, a sociedade ocupa as regras das
particularidades, agente responsável, embora as regras não atuam pela
sociedade, a qual delega-as para os cartórios, as responsabilidades e julgamento
de permitir ou terminar os casamentos e separações.
Em todos os casos, a Norma força seus usuários a reconhecer que estas
invariantes comecem e terminem sua existência e de uma maneira governada por
73
suas dependências ontológica. Para representar as estruturas de dependências
ontológicas pode-se convenientemente usar um gráfico aonde as linhas sólidas
indo de um ponto à esquerda para um ponto à direita de um antecedente
ontologicamente para um ontologicamente dependente. Antecedentes juntados
são possíveis. A figura 3.3 representa o exemplo descrito acima. Diagramas tal
como este permite a captura de uma forma genérica condensada das semânticas
principais de um domínio. Eles sempre, de forma inteira, representam os
universais. Para se ler o diagrama, imagine que cada universal é a cabeça de uma
lista de qualquer número de participantes. Se estiver interessado em banco de
dados, então este diagrama ontológico ou o esquema das semânticas
representam modelos análogos ao modelo de dados. As dependências
ontológicas são representadas por linhas sólidas; elas obedecem a restrições
estritas que não podem ser mais do que dois antecedentes de qualquer elemento.
Pode ser útil, como na figura 3.3, para indicar os agentes ou potenciais
agentes marcando-os ou tornar os seus nomes itálicos. Esta habilidade é para
marcar as responsabilidades e determinar quando as coisas existem. Máquinas
nunca são agentes neste sentido. A raiz de cada estrutura é o agente principal.
Entre alguns repertórios de comportamentos e a raiz existe uma treliça chamada
de talo. Para uma instância de alguma coisa existir, deve existir instância
apropriada de alguma coisa que ele a detenha.
Notar que não foram usados todos os particulares. Somente dois de todos,
ou seja, João e Sociedade e com letra maiúsculas para indicar isto, seguindo a
convenção normal na escrita em Português. As letras minúsculas dos repertórios
de comportamentos são universais. Uma reta pontilhada apontada de um
particular (João) pode indicar seu universal (pessoa), se necessário.
74
Figura 3.3 – Esquema simples ontológico, STAMPER (1999)
Usando-se computadores, esta estrutura translada diretamente para um
esquema para um dado tipo de banco de dados. Chama-se isto uma Semântica
Temporal DataBase (STDB). O STBD considera o esquema para o domínio social
a ser organizado e gera um sistema para computador diretamente.
levantar-se andar lápis João desenhar papel pessoa casada separação Sociedade Legenda palavras com letras maiúsculas = um particular (de um outro modo um universal) abcd wzyz = uma instância de wzyz (dependência antológica) pode somente existir quando uma instância apropriada de abcd (antecedente ontológico) existir. Stuvw efghi = Stuvw é um particular do universal efghi.
75
3.12 Sociedade, Signos, Tempo e Responsabilidade
Para apreciar o impacto que a ontologia realista pode ter usando o
pensamento via o formalismo da Norma, compara-se ela com a ontologia
objetivista usando o predicado lógico para modelar a realidade.
Em princípio, alguém pode falar a respeito da Sociedade, signos, tempo e
responsabilidades na lógica de predicados. Mas alguém está livre para omitir
estas noções porque na Sociedade e pessoas objetivistas exercerem regras
especiais. Ninguém tem qualquer responsabilidade a menos que imposta por
alguma razão especial. O tempo consiste meramente de indivíduos especiais em
uma classe de instantes ou intervalos, os quais não são diferentes de qualquer
outro componente do mundo. Signos não têm um estado especial. Mas na Norma,
como foi explicado, pode-se ou não omitir Sociedade ou o tempo ou a
responsabilidade e o signo tem seu lugar especial próprio.
A Sociedade será sempre um agente principal, pelo menos para o
conhecimento e o comportamento humano. Na Norma, qualquer coisa tem um
início e um fim e o tempo pode ser introduzido da mesma forma. Qualquer coisa
que exista define seu próprio período, seu período de existência. Algumas vezes,
criam-se intervalos para o gerenciamento do tempo, tal como os anos
acadêmicos; estes também têm seu próprio tempo de início e fim. A
responsabilidade aparte da autoridade está associada com vários inícios e fins;
isto provê as ligações entre os sistemas de informação e seus contextos sociais
embutidos. O tempo que se conhece deve ser construído pelo agente observando
ou trazendo em razão de mudanças. A única realidade que se conhece
diretamente consiste de aqui-e-agora e é composto do atual e executável
repositório de comportamentos. O passado e o futuro não existem naquele
sentido. Mas, aqui e agora, o passado e o futuro devem ser construídos pelo uso
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dos signos para representá-los. Assim, os signos têm uma regra especial nesta
lógica.
A Sociedade também tem uma regra especial como um agente. Aprendeu-
se pouco sobre o mundo por meras interações físicas individuais com ele. Ganha-
se muito com nosso conhecimento que se percebe acerca do meio ambiente em
que se está inserido. A criança sentada na cadeira alta aprendendo a perceber a
xícara já está engajada na cultura porque a xícara e a cadeira alta são artefatos
culturais. A Sociedade manipula o repositório de comportamentos que ele
descobre e as normas que ele desenvolve de geração em geração. Não há
necessidade de se conhecer outro mundo além deste que é bastante composto
destes repositórios de comportamentos acumulados mais alguma adição que se
pode acrescentar. É claro, inovações individuais suprem as adições para a cultura,
mas elas não sobrevivem individualmente a menos que a cultura os incorpora. A
Norma força a atenção sobre a regra central da Sociedade na qual a capacidade
das pessoas para usar os signos para transformar os animais individuais em
humanos.
Normalmente, pensa-se sobre a realidade incluindo, não somente o
presente, mas tudo aquilo que se relaciona com o passado, o futuro ou sobre o
horizonte. A idéia de se restringir à realidade para algo como agui-e-agora parece
um impedimento para o pensamento. Entretanto, para uma disciplina cientifica
devotada para o entendimento da informação, sua natureza e função, este
pequeno foco de atenção libera as pessoas do hábito mental do engano.
Admitindo que somente a realidade substantiva é o aqui-e-agora libera as
pessoas, na verdade força as pessoas a examinar em detalhes a regra que os
signos usam na construção de outras partes da realidade que se considera para
ser melhorada. Um exemplo irá ilustrar como isto auxilia as pessoas a verem em
detalhes o que está acontecendo. Considere-se o casamento, por exemplo, na
figura 3.4.
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Figura 3.4 – Um fragmento da realidade social sendo construída, STAMPER (1999).
Casamento significa coisas diferentes para comunidades diferentes. Esta
figura reconhece dois tipos de comunidade que tem suas normas próprias de
casamento. Todo casamento terá um início e um fim sob a autoridade de normas
de alguma comunidade. Embora muitos casamentos têm a mesma localização na
estrutura ontológica, o significado de cada um depende da comunidade na qual
ela foi criada e na qual o lado social determina o repertório de comportamento
relacionado como aceitável. Isto ilustra a maneira na qual a Sociedade, como ela
é, transfere sua responsabilidade para localizar agentes, as comunidades neste
caso refinando o significado de casamento para os seus propósitos. Ademais, a
delegação de responsabilidade toma lugar para cada casamento particular porque
a comunidade irá ter normas que permitirá pessoas qualificadas como juizes ou
padres ou rabinos para executar os atos que começam e termina-os. No
Pessoa casamento Sociedade proposta comunidade Legenda abcd --------- wxyzx = uma dependência ontológica sobre um signo que significa abcd, não abcd refletindo efgh Caixas contendo formas especificas do efgh genérico
Religião Civil
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formalismo da Norma, o agente ou norma necessária para cada elemento é citado
em sua expressão autoritária.
Alguém pode ter a expectativa de ver uma conexão entre a comunidade e o
casamento. Pelo menos uma ligação existe, de fato, mas como uma autoridade
para o início do casamento. Isto não está incluso no esquema porque ele não é
uma dependência ontológica. A razão é como segue. Suponha o agente que era o
responsável da autoridade para começar um casamento particular entre um casal
de jovens acontecendo em uma igreja com o padre. Considere o que poderia
acontecer com a morte do padre. O casamento poderia terminar se ele depender
de sua existência (ontológica dependência) sobre a autoridade inicial! Alguém
deve tomar o cuidado para pensar em termos de existência quando encontrar as
dependências ontológicas e evitar muito estritamente a tentativa de desenhar
linhas sugestionando dependências casuais.
O leitor pode achar que ele auxilia na imaginação da representação desta
informação no banco de dados da semântica temporal. Atrás de cada elemento do
esquema encontra-se um arquivo de registros – toda pessoa no domínio e todo
casamento, por exemplo. Nestes registros todos têm a mesma estrutura uniforme.
Isto incluem o tempo de início e o fim e a autoridade inicial e final. Para tipos de
casamentos, a autoridade poderia ser a comunidade; para casamentos
particulares, eles seriam as pessoas oficiando na cerimônia. O começo de um
casamento particular poderia ser quando a união se realiza. O início de um
universal ou um tipo de casamento pode ser ao invés de vago no caso de
comunidades religiosas, mas civil no último conceito introduzido por um ato da
legislação em cada nação. A mesma estrutura de armazenamento se aplica para o
universal tão bem como para os particulares.
A análise começa por mostrar em detalhes como foi construído o mundo
social de camadas de repositório de comportamentos (repertórios invariantes de
comportamentos) que depende um do outro para sua existência. Pode também
79
incluir a construção dos processos no esquema. Muda-se o mundo social através
da comunicação envolvida. Um casamento não irá acontecer por acidente.
Primeiro alguém deve propô-lo que o resultado irá agrupar as atitudes que as
pessoas adotam relacionado a futuros casamentos. O instrumento para a criação
desta atitude irá ser chamado de ‘proposta’. Fala-se das atitudes resultantes como
uma ‘proposta’, mas deve-se distinguir entre elas. O ato de comunicação, quando
o juiz de paz ou o escrevente expressa uma intenção, pode ocorrer somente em
um momento. O resultado da atitude que exercita uma influência continuada sobre
o comportamento pode durar um longo tempo. Alguém pode propor um possível
casamento! Mas a natureza da proposta e seu resultado dependem crucialmente
de quem ‘fala’ e seu relacionamento com os outros atores. A diversidade do
possível significado tem que ser exposto. A sugestão leviana pelo seu amigo que
se junta para se casar, tem um significado diferente de uma outra oferta de
casamento por alguém de potencial companheirismo ou pelos seus parentes. O
significado deve levar em consideração os relacionamentos sociais entre os atores
e sua potencial relação entre um ao outro, na sua cultura e contexto legal. Pode-
se afirmar que a Norma tem instrumentos para a análise semântica detalhada para
todos estes conceitos.
Para o momento, olha-se para um ponto importante: as regras de interação
da informação e o tempo. Usando-se do formalismo da Norma, todos os poderes
universais e particulares têm seu início e fim para os quais algum agente carrega a
responsabilidade. A realidade acessível para os agentes consiste de
comportamento invariantes disponível aqui e agora. O casamento futuro não
existe a menos que se crie um signo para representá-lo. O signo é claro, existe
aqui e agora. A proposta tem dois antecedentes ontológicos: a pessoa fazendo-o e
o instrumento semiológico, o signo, representando o futuro proposto do estado
marital pode ser escrito ou memorizado. A linha divisória atrás do casamento
significa uma referência para um signo de um casamento que não existe, ao invés
de um casamento atual. Admitindo-se somente o contexto de que o aqui-e-agora
80
é real, força-se às pessoas para contabilizar a manufatura do tempo futuro através
do uso da informação.
Note que todo início e fim devem encontrar-se ou no passado ou no futuro.
No mesmo instante tem-se um destes eventos chegado indo para o passado e
antes então ele encontrava-se no futuro. Daqui estes elementos deste modelo
devem também ser signos. Se desejar examinar o processo de mudança, tem-se
que relacionar-se com os padrões de comportamento que podem ser
experimentados em um intervalo. A Norma distingue estes processos de iniciando
e finalizando de eventos de início e fim. Esta observação pode levar a uma
exploração de toda a informação da causalidade e do aprendizado.
3.13 Signos, Atitudes, Normas e Conhecimento
A análise anterior permitiu o desenvolvimento de um tratamento preciso e
formal de outros conceitos centrais para o entendimento do comportamento
organizacional. O método da análise semântica, introduzida acima, desenha a
atenção dos agentes os quais suportam a responsabilidade pela construção do
entendimento do mundo. Armazena-se isto em uma abertura da autoridade de
vários repertórios de comportamento. A disciplina da tentativa de se construir um
formalismo, tal como a Norma, permite se perguntar quais os elementos serão
emitido na abertura de autoridade?
Considerando o conceito do casamento, por exemplo. O significado de
casamento depende de uma coleção de normas acerca do comportamento
envolvendo o tempo por uma comunidade civil ou religiosa. Freqüentemente eles
desenvolvem informalmente como uma parte da cultura, um governo ou um
conselho religioso, que irá decretar as normas. Eles irão também determinar como
julgar os vários padrões de comportamento em um casamento. As bases para
81
estas normas irão incluir um conhecimento das conseqüências de vários atos,
muito obviamente a reprodução de crianças, neste caso. Assim, uma comunidade
constrói seus conhecimentos do que fazer (normas comportamentais), como as
coisas deverão ser julgadas (normas de avaliação), como as coisas acontecem
(normas cognitivas) mas também o que existe em nosso mundo (normas das
percepções). Todos os conhecimentos se encaixam em uma destas categorias
estabelecidas.
Define-se ‘conhecimento’ de um tipo universal como as normas que são
compartilhadas. Se isto se parece demasiadamente restrito à definição, será
discutida a exceção. De tal maneira, tomando-se consentimentos precisos pode-
se melhorar para se atingir o padrão da discussão e aumentar a chance de se
fazer progresso. A literatura sobre o conhecimento e seu gerenciamento tem
abundante terminologia confusa. Necessita-se melhorá-la e uma precisão formal
vem auxiliar. Então faz-se a concordância de todas as normas para ter esta forma:
SE alguma condição é encontrada ENTÃO um agente ADOTA uma atitude
EM DIRECAO A uma condição ou alguma outra coisa.
Por exemplo, uma norma cognitiva comum:
SE o par é de sexo opostos, maiores de 16 anos, não tem parentesco
e o casamento tem sido oferecido e aceito
ENTÃO alguém os conhece
ADOTA a expectativa que com a probabilidade p, considerado o período t.
EM DIREÇÃO a seu casamento.
Um pequeno comentário sobre o exposto pode ajudar. A condição pode
estar em qualquer estado de modo que pode ser reconhecido. Igualmente a
qualquer coisa ele terá um início e um fim e pode-se basear em alguma autoridade
para estabelecer a verdade de que ele existe (por exemplo, o comando de
82
juramento antes do tabelionato). O agente deve ser uma pessoa humana –
individual ou um grupo como em um comitê – nunca uma máquina. O teste que
está relacionado a um agente é para perguntar se ele toma consenso para acusar
ou repreender, punir ou recompensar o suposto agente; somente uma pessoa
louca trataria máquinas deste modo! A atitude que o agente adota irá concernir
suas:
Cognição: crença, descrença, expectativa,….
Comportamento: obrigações, permissões, proibições, liberdades
Avaliações: igualdades, desigualdades, esperança, temor,…..
Percepções: reconhecimento, julgamento,.....
Estas atitudes não causam ações em um meio mecânico, mas influência as
ações.
Normas por si própria são repertórios de comportamentos com início e fim e
uma autoridade apropriada. Normas também têm seu lugar no esquema
semântico. O aprendizado é o processo de finalizar uma norma velha e criarem
novas. Ele varia em seu grau de explicitação a partir das normas tácitas que as
pessoas aprendem, mas não podem possivelmente articular, através de normas
que eles possam estabelecer, algumas na forma legal, até as normas mais
extremamente formais que pode-se colocar em computadores.
Considerando a norma ilustrativa acima, é um universal que se aplica
genericamente, ele produz uma atitude particular. Atitudes são iguais a normas
sem condições. Subordinar atitudes como justamente um subconjunto especial de
normas, auxilia para simplificar o quadro. Normas podem também invocar outras
normas como suas subseqüentes. Assim, uma petição de divórcio pode fazer com
que as partes se subjuguem às leis do divórcio com suas numerosas obrigações,
proibições, permissões e vários outras atitudes que governam o comportamento.
Através de cadeias destas normas um simples ato de comunicação pode trazer a
83
existência de atitudes diferentes. Elas trazem novas construções sociais da
existência (casamento) ou removê-las (divórcio), expõem as pessoas a agirem de
vários modos elaborados, para sustentar a si própria nos eventos esperados e
governar como a sociedade irá julgar os resultados.
O modelo que emerge da ontologia realista via o formalismo da Norma trata
a sociedade como um processo contínuo de interações entre normas e signos.
Todos os conhecimentos consistem de normas e atitudes, suas formas
particulares e incondicionais. As normas produzem atitudes, as quais podem levar
ações no ambiente ou, mais freqüentemente, meramente a expressões destas
atitudes para os outros (mais informações e signos). Estes signos, para ter valor
para todos, devem ser interpretados pelas suas interações com as outras normas,
completando o ciclo autopoético que mantém e ajusta a estrutura das
normas/conhecimento. As atitudes se relacionam com alguma ação direcionada
ao ambiente, e, via as normas de percepção estimulando as observações, o
sistema responde ao meio ambiente externo.
Figura 3.5 – A fábrica social e processos de interação entre normas e signos, STAMPER (1999).
Assim, tem-se construído uma notação na qual se pode modelar as
semânticas, o pragmatismo (o idioma dos atos e seus produtos) e a fábrica social
NORMAS
SIGNOS
AMBIENTE
AÇÃO
OBSERVAÇÃO
EXPRESSÃO INTERPRETAÇÃO
84
de normas e atitudes instanciada pelos agentes responsáveis. Tudo parece
abstrato, mas, de fato, ela permite um instrumento poderoso e prático para a
análise e projeto de sistemas de informações. No próximo tópico segue um
exemplo.
3.14 Campos de Informação versus o Fluxo de Informações: Um Estudo de Caso de uma Biblioteca
O estudo de caso da biblioteca que aparece é apresentado como base para
a formulação deste tópico. Uma análise de suas principais características está na
figura 3.6. Em comparação com muitos métodos em uso hoje em dia, esta análise
não segue os ‘fluxo’ normal da informação através do sistema. Ele mostra a
estrutura ontológica das normas perceptivas que foram construídas socialmente
para se criar o sistema de biblioteca, veja figura 3.5.
Figura 3.6 – Campos de informações – sub-estruturas com normas compartilhadas,
STAMPER (1999).
Ao invés de se usar a metáfora do fluxo de informações entre funções, tal
como o envio de um livro para empréstimo e o seu retorno à estante, pensa-se
acerca de sub-culturas como grupos de pessoas sujeitas a compartilhar normas
85
que as permite se comportarem em uma organização moderna. Dentro de cada
grupo, as pessoas irão trocar informações (o signo da figura 3.5) quando da
operação de acordo com suas normas.
Através dos grupos, existirá uma estrutura ontológica compartilhada, mas
as normas comportamentais, cognitivas e avaliativas podem ser diferentes de
grupo a grupo. O paradigma do fluxo pressupõe um sistema simples e uniforme.
Ele não diz nada sobre a semântica, pragmatismo e níveis sociais do sistema de
informação. Na verdade, ele não representa uma situação com inter-operações
variantes de significado e intenções e significado compartilhado.
A figura 3.7 representa somente a estrutura ontológica compartilhada pelas
pessoas que se relacionam com o domínio da biblioteca. Se isto não for mantidos
juntos, as pessoas de grupos diferentes terão grandes dificuldades em formar um
consenso de cada um. Todas as atividades usuais são cobertas: tornar a
biblioteca uma unidade comum, livros estrangeiros, fazendo pagamentos,
classificação de livros.
86
Figura 3.7 – Carta ontológica para alguns elementos no domínio da Biblioteca, SAMPER (1999).
Considerando novamente a estrutura Semiótica. Primeiro, um lado
interessante: note que agora se tem um meio de representar os conceitos usados
no domínio do problema. Os nodos não representam conceitos na mente de
qualquer um, mas socialmente compartilhados, repertórios de comportamentos
invariantes sociais. Através da figura 3.7 as palavras identificam-nos, pode-se
também prover nomes adequados em qualquer outra linguagem.
transferência #quantidade moeda de proprietário pagamento soma #quantidade debito pessoa requisição membro Sociedade Aceito Biblioteca
tem empréstimo requisição instituição ítem atraso trabalho instanciar conceder sujeito trato
87
Retornando ao problema em estudo, evidênciam-se algumas características
interessante desta análise. Pode-se checar que não existe para cada elemento
mais do que dois elementos antecedente. Esta restrição sempre é importante e
permite que se faça uma análise completa. Alguém que não puder aplicar as
restrições apresentada pode produzir uma análise de sitema semântica
sentimental, com o uso de outros métodos. Entretanto, os outros métodos
provêem pouco ou nenhum guia para expressar as regras para uma solução. As
restrições que tem que ser seguidas na construção deste tipo de estrutura
antológica das dependências permitem a alguém fazer o diagnóstico da análise
dos defeitos e corrigí-los. Este esquema, em efeito, são hipoteses que são
refutáveis no consenso de Popper. Daqui em diante eles incorporam novos efeitos
para ir na mesma direção através de críticas contínuas permitindo a evolução da
solução para melhorar a qualidade.
A informática sem o computador tem o potencial para produzir melhoras
massivas não somente na efetividade da organização em geral, mas também na
eficiência da aplicação da TI. Embora todos os tipos de estruturas sintáticas
arbritráiras podem produzir melhorias da eficiência nos processos de
computadores, as pessoas na comunidade usando a informação necessitam de
uniformidade de significado que eles estabeleceram ao longo dos períodos de
trabalhos conjuntos. Significados arbritários fazem um entendimentos mútuo
dificil. É interessante que muitos engenheiros de software os quais escrevem
acerca de incompatibilidade ‘legada’ dos sistemas de computadores não tem
noticiado esta causa principal do problema! Restrições rigorosas da semântica
produz uma Semântica de Forma Normal, então pode-se re-usar os esquemas e
mesmo re-usar seus elementos individuais. Estes métodos, grandes por causa da
Semântica de Forma Normal, têm encontrado reduções massivas nos custos dos
sistemas: empresa de porte pequeno e médio poderão se beneficiar,
especialmente onde a melhoria da eficiência dos investimentos em TI poderá
acelerar seu desenvolvimento econômico.
88
A análise semântica é muito fácil . qualquer pessoa pode produzir um
diagrama que se parece com a figura 3.7 se eles não tiverem que satisfazer as
restrições rigorosas essenciais. Mas, alguém pode justificar o esforco envolvido
não somente porque o resultado são de re-uso, mas também porque a análise
rigorosa revela problemas escondidos. Deve-se olhar para alguns dos problemas
da semântica que aparecem durante a análise.
O ponto inicial do lado esquerdo da figura se relaciona com a o problema da
classificação. Note que se distingui os volumes que estão colocados nas estantes
do trabalho que eles exigem. O trabalho trata um número de sujeitos que
governam suas classificações no catálogo e em muitos casos o arranjo fisico dos
volumes. O que entendemos por sujeito? Veja de onde ele vem e quem suporta as
responsabilidades deles. Várias instituições criam e mantém sujeitos de
classificação (e muitas outras padronizam também) frequentemente a despesa
públlica, então pode-se empregar um vocabulário com significado padronizado. O
esquema tem sido simplificado nesta área pela omissão do estado da noção sob
qual instituição (e outros tais como a biblioteca e o dinheiro em uso) depende de
sua existência. De fato, seria melhor incluir a nação como um dos elementos. O
custo trivial de fazer isto então pode-se eliminar algum custo de manutenção
massivo posterior.
Ainda neste canto, vê-se que um ítem instância um trabalho. Os períodos
da existência de cada destes elementos podem diferenciar um do outro. (pode-se
argüir que estes termos não são os melhores para se escolher. Entretanto, os
seus significados depende de suas posições na rede, então que a escolha da
terminologia é um refinamento valioso ao invés de uma questão crítica.) a solução
usual poderia tomar o livro como uma entidade, com o seu titulo como uma
propriedade para representar o trabalho e o instanciamento poderia não aparecer
porque todo mundo assume que o livro não irá se alterar. Mas o que acontece
quando a biblioteca começa a guardar livros com folhas soltas ou suas versões
equivalentes eletrônicas? A classificação usual do modelo de dados poderia
89
desfalecer e o custo da manutenção em sistemas de computador baseado nele
poderia ser bastante alto.
Muitos analistas não iriam se preocupar em incluir a nação como um
elemento no esquema como na figura 3.8 e não hesitariam em adotar qualquer
conjunto óbvio de entidades, atributos e relacionamentos para o modelo de dados.
Os métodos baseados no paradigma do fluxo permitem a alguém fazer isto e eles
certamente compelem os analistas a pensar mais profundamente acerca do
problema. Neste campo de estudo deste paradigma força alguém a ser rigoroso
ao encontrar a autoridade para o início e o fim da biblioteca, instituição e a moeda
e forçará o reconhecimento de que cada um tem uma nação como um
antecedente. O modelo típico do fluxo contém grandes números de tais
suposições arbitrárias, as quais usualmente passa não ser noticiada como modos
de ‘consenso comum’ de ‘simplificar’ a implementação do sistema, assim, as
escolhas técnicas entra como disfarce com necessidades do negócio. Embora não
noticiado inicialmente, eles podem custear tremendamente a soma para removê-
los posteriormente no ciclo de vida do projeto. Os métodos introduzidos para criar
a Forma Normal Semântica têm reduzido os custos de manutenção quase
dramaticamente na prática, um benefício explanado pela profundidade da análise
e o término do modelo do negócio.
. Figura 3.8 – Uma adição de repertório de comportamentos invariantes, STAMPER (1999).
Moeda Sociedade nação biblioteca Instituição
90
Movendo-se no sentido anti-horário em relação ao centro da figura,
encontra-se a rotina de transação do ajuntamento da biblioteca e o empréstimo de
livros. Ao invés de descrever o fluxo da mensagem e a seqüência das transações,
ela mostra a construção social que a transação construiu e desmanchou quando
se cria e termina os membros ou empresta e recebe o retorno de livros. Não se
deseja se relacionar com um documento chamado de ‘uma requisição’, mas com
uma atitude social que uma pessoa pode criar falando ou escrevendo palavras. As
regras da biblioteca (não incluso na figura) poderiam então determinar em que
ponto, após receber uma requisição, o membro poderia começar e em que
condições. Outras regras ilustram um importante ponto prático.
Suponha que se deseje terceirizar o processamento de dados para este
modelo de biblioteca. Um simples campo do modelo poderia definir a exata
necessidade do usuário. Isto permite ao fornecedor selecionar, dos diferentes
fluxos do modelo, um deles que produza maior lucratividade no contrato, enquanto
estará fazendo exatamente o que a organização deseja. Entretanto, a prática
corrente permite uma insatisfatória alternativa para o fluxo do modelo sobre o qual
se baseia um contrato de terceirização. Infelizmente, como explicado acima, os
modelos dos fluxos misturam necessidades do negócio com as opções técnicas.
Isto leva o cliente à pressa por um fornecedor corporativo. Um campo completo de
modelagem de necessidades do negócio tende a permanecer estável por um
longo período de tempo. O cliente pode somente pagar pela sua mudança, mas
não por ajustes técnicos do fluxo de informações. Quando o campo de negócio
não pode ser separado no contrato do fluxo de informação, o fornecedor pode
facilmente e de forma continuada encontrar justificativas caras para o re-trabalho
do sistema e a mudança do cliente.
Outro ponto fica claro no caso da biblioteca. O esquema da semântica,
como foi indicado, poderia servir vários grupos com diferentes normas de
preferência. Diferentes normas implicam diferentes significados. Alguém poderia
esperar que um sistema de biblioteca operasse de uma forma uniforme para todos
os que desejam usá-la. A alternativa poderia resultar em confusão. Entretanto,
91
durante as fases de análise e projeto, seria apropriado se descobrir o “senso
comum” das normas da comunidade de usuários. Respondendo, por exemplo,
quais regras eles pensam que deveriam governar os membros ou sobre os
atrasos de entrega de livros etc. Assim, alguém poderia assegurar que o novo
sistema não provoque problemas no seu processamento para atender
expectativas maiores. Esta metodologia pode ajudar as pessoas a entenderem
como não transferir um sistema de uma cultura para outra. O desenho
expressado em modelos de fluxo sempre tem as características embutidas neles,
mas o modelo de fluxo não auxilia as pessoas a encontrá-las. O campo de
modelos armazena a cultura específica de componentes explicitamente. O sistema
construído para a cultura A pode ser testado contra o senso comum dos usuários
na cultura B.
Finalmente, mover no sentido dos ponteiros do relógio novamente para o
topo da figura onde se relaciona com a parte de pagamento e dinheiro. Aqui as
questões semânticas parecem intratável e o modelo de fluxo oferece uma via de
escape. Ele relaciona com uma simples transação de caixa. Grandes dificuldades
vêm com os serviços financeiros, onde enormes e fascinantes programas de
pesquisas são esperados. Uma moeda começa e finaliza com a autoridade de
uma nação. Do ponto de vista comportamental ele parece-se uma substância.
Substâncias tem persistentemente quebra cabeças semânticos. Não se pode levar
em consideração dada molécula da manteiga, átomos do aço ou uma moeda e
para os propósitos de todo dia não se deseja levar em consideração o número
serial das notas. A noção de uma substância sobrepõe este problema pela
separação do repertório de comportamento de qualquer quantidade razoável que
ele permite – justamente pensando nas coisas que se pode fazer com a manteiga,
o aço e as moedas. Entretanto, alguém não pode transacionar o negócio com
alguma coisa, mas juntar substancias identificável. Por esta razão introduz-se uma
soma como um coletor identificável de algumas moedas. O coletor pode ser uma
carteira ou mesmo justamente alguma coisa guardando o caixa. Enquanto
relaciornar-se com a mesma carteira ou alguma coisa que manipula o dinheiro, a
92
quantidade pode mudar, daqui será tratada a quantidade como um poder
separado. A relação proprietária muda quando o dinheiro é retirado. Todavia
estritamente acurado, ninguém usaria o computador para armazenar estes
eventos de uma conta de biblioteca, embora ela pode ser manipulada em uma
conta externa em banco onde os movimentos de caixa poderiam ser
armazenados. A transferência de propriedade como representada aqui simplifica
grandemente todo o processo, o qual envolve a expressão de intenção pelo
pagante como para o recebedor, um oferecendo a propriedade e outro recebendo-
a. A transferência existe somente por um momento quando o primeiro proprietário
termina e o novo inicia. Benefícios são dados para a biblioteca, mas muitas
transferências de dinheiro tomam espaço para pagar débitos. O débito somente
existe por uma razão e, neste exemplo, a regra do membro provê a razão para os
débitos relevantes. O resto do problema de pagamentos que não exatamente se
relaciona com o débito, que chama um conhecimento dedicado da parte legal.
3.15 Implementando o Sistema
Afim de que o leitor forme a opinião de que este campo de métodos de
informação tem somente uma significância teórica, onde será mostrada a
relevância prática. Tem-se aplicado em uma grande variedade de organizações,
freqüentemente gerando soluções de valores imediatos porque ele serve para
identificar e resolver problemas no domínio do negócio sem a necessidade da
introdução de computadores. Onde, em poucos casos, a aplicação de
computadores se seguiu, com a redução de grandes custos como resultados,
(LIU, ADES & STAMPER (1992); LIU, BOEKKOOI-TIMMINGA & SUM (1990)).
Este processo de análise rigorosa do significado de todos os conceitos,
discursos de atos, normas e atitudes custam grandes esforços. Isto inverte a
prática normal da informática em computadores da colocação junta de uma
93
definição dos requerimentos tão rápido quanto possível de modo a construir o
sistema de computador. Esta estratégia não serve as necessidades dos clientes
muito bem. Provavelmente acima de 50% destes sistemas de computadores
tecnicamente bons, falham em atender a organização e são abandonados. Dos
custos totais do ciclo de vida destes sistemas, suporte e manutenção gastam 60%
e muito deste valor está no ajuste do sistema para atender as mudanças de
necessidades dos clientes. A experiência do mercado mostra que estes custos
diminuíram uma pequena fração, se as necessidades dos negócios forem obtidas
pelo método descrito aqui, LIU, ADES & STAMPER (1992); LIU, BOEKKOOI-
TIMMINGA & SUM (1990). Muitas das alterações no negócio não requerem
mudanças nas estruturas da semântica, simplesmente a adoção de facilidades já
incorporadas no esquema.
Além disso, o risco do não atendimento das necessidades dos usuários
deverá ser virtualmente eliminado. Os usuários checam as especificações a partir
do esquema e através da prototipação rápida já nos primeiros estágios. Os
usuários têm se descoberto, encontram no esquema semântico muita facilidade de
entender, de fato, do que baseado na documentação do paradigma do fluxo.
3.16 Considerações Finais deste Capítulo
A era industrial foi corada com problemas de produtividade – como
aumentar a saída de produtos e serviços dada uma entrada. Duas estratégias
foram colocadas como regras chaves. O comum foi privatizado e a privação
movida nas fábricas. Houve a ‘divisão do trabalho’, elogiada por ADAM SMITH
(1776), elegido a mente do ser humano para um melhor gerenciamento das ‘mãos’
empregadas. Aqueles avanços materiais prejudicaram a fábrica social, como a
história da revolução industrial testemunhou. Todavia, a necessidade para
conservação e melhoria da comunidade foi tomada para o crescimento, mesmo
94
pelo Adam Smith como ele comentou as virtudes da ‘mão escondida’ do mercado
para a utilização da ganância pessoal para o benefício da sociedade como um
todo. Todavia, muito das empresas individuais do século XVIII e XIX derivou muita
satisfação pessoal pelo reconhecimento como benfeitores sociais. No século XX,
aquelas empresas individuais com pessoas responsáveis pelas suas firmas, têm
sido trocadas pelo gerenciamento anônimo em empresas anônimas, possuídas
por instituições legalmente compelidas para o julgamento da performance por
meio de critérios financeiros.
Se o sistema econômico que se tem desenvolvido permite uma maior
prosperidade material, sem um estrago ecológico e sem estragos para as
comunidades, todos podem aprovar estas tendências. Mas se aumentar a
prosperidade material no curto prazo somente no custo de longo prazo será
afetado para o meio ambiente e a comunidade, então necessita-se mudar as
regras do mercado para trazer seus benefícios admiráveis no balanço com os
outros objetivos. A ideologia, que poderia permitir vários benefícios pelo
estabelecimento de um mercado para este propósito, tem-se que admitir, pelo
menos, que o mecanismo do mercado não gera suas próprias regras. O mercado
é somente um sistema de informação de um tipo especial, admirável para seus
propósitos quando bem regulado. Estas regras do mercado não vêm do mercado,
mas de setores fora do mercado da sociedade; os governos explicitamente
impõem regras onde a cultura não pode implicitamente sujeitar o excesso de
tendências do mercado. Indevidamente, a globalização anda com ferraduras sobre
as culturas indígenas e conjuntos de governos contra governos. Ela divide e
conquista somente as instituições que podem utilizar a energia do setor do
mercado para os grandes benefícios da sociedade.
Pelos pontos de vista expressados, pode-se correr o risco de ser acusado
de ser muito avançado justamente por estar criando uma nova ideologia. A menos
que se tome uma ‘ideologia’ para significar mais ou menos o conjunto de
princípios guiados. Acredita-se que se podem evitar reclamações. Considera-se o
95
mercado justamente um, de um conjunto de sistemas de informação, que
necessita-se para produzir um balanço do material e não material do planeta.
Portanto, coloca-se na agenda da organização semiótica a investigação destas
instituições de modo que pode-se desenhar uma sociedade pós-industrial que seja
mais do que uma sociedade industrial velha empurrada para um conclusão louca e
lógica. O advento do e_commerce torna esta tarefa mais urgente.
Existe uma grande objeção para a informática através do computador em
melhorar as falhas na questão das regras da TI na sociedade. A TI se amarra nos
sistemas organizacionais considerando não mais do que regras mecânicas na
melhoria da eficiência, porque ela afeta o bem estar, segurança e a saúde dos
indivíduos e a qualidade das comunidades e as culturas. A engenharia de
software, como conduzida hoje em dia, não apresenta questão a respeito dos
propósitos sociais do sistema, ou suportem a responsabilidade para a função que
eles executam. Seus métodos de engenharia de requisitos não tem nada dizer
acerca do significado de qualquer informação ou qual a intenção que prevalece e
eles não tem relacionamento com qualquer produto social. Eles somente olham
para o fluxo de informações com o objetivo de cortar custos internos ou segurar as
vantagens de mercado. Por todos os meios, usam os métodos familiares da
engenharia de software. Mas será colocada no contexto uma outra grande visão
do problema.
Teme-se que as mudanças não irão vir acerca deste problema, sem alguma
concordância tácita da filosofia. Mesmo uma escolha da ontologia pode ter
nascido atrás de uma ideologia política. Acreditando-se que a realidade existe
quase independentemente das camadas da sociedade deixa-se os dogmas
fundamentais do mercado econômico, a luz guiando a globalização, sem desafios.
Por exemplo, o mercado supostamente opera como um mecanismo estável no
qual os compradores e os vendedores chegam a uma concordância para comprar
e vender, com outras interações sociais não fazendo parte deste comportamento.
Estas concordâncias limpas guardam a matemática simples, mas não refletem a
96
realidade. Algumas pessoas de negócio tratam esta teoria não real como coisas
sem consenso palpáveis, mesmo nos mercados da moeda e financeiro que se
relacionam mais facilmente com este modelo teórico. O objetivismo auxilia o
aumento do mito do comportamento do mercado como um fenômeno natural no
qual não se pode interferir. Mas todos os conceitos sobre que o mercado está
baseado e as atividades ao redor dele são construções sociais, grandemente
guardados em loco por leis por setores que não do mercado e que as formulam.
Considere vários exemplos. 1. Conseqüências ecológicas de decisões de mercado
feitas por indivíduos: como pode-se promover as escolhas da saúde? 2. A idéia de
seguirmos os líderes, interações sociais no sistema financeiro global torna-as
instáveis: como se pode intervir? 3. a marca de produtos manufaturados produz
outro tipo de distorção que segue o líder para o mercado: quais relações serão
necessárias? 4. o Software pode ter valores limitados até que a comunidade
encontre meios de fazer o trabalho: porque deve o proprietário da patente ter
sempre lucro, em detrimento dos esforços de alguém? Para a era da informação,
a macro economia da era industrial necessita de questionamento e pode
necessitar de revisão. A diferença provavelmente recai nas regras da emergência
da informação como o recurso chave econômico após 250 anos de não
consideração. Deste ponto em diante, a semiótica organizacional tem uma
contribuição para auxiliar na esfera macro econômico e social das políticas e das
teorias.
Adotando-se uma ontologia realista não diminui a importância do material
mas não desenha outra forma de prosperidade dentro do quadro. Ele reconhece o
conhecimento e a informação. Ele trata o mecanismo do mercado e do capital
como mecanismos de construções de informações sociais que necessitam reparos
e adaptações periódicas. Um tratamento rigoroso dos recursos de informações tal
como foi desenvolvido através da semiótica organizacional pode contribuir com a
teoria e métodos para se considerar o maquinário econômico e monetário em
ordem para bons trabalhos. A teoria do mercado trata preços como somente
informação para alguma relevância do comportamento econômico. Aquela visão
97
simplificada servida na era industrial não se casa muito com nossa economia
complexa e baseada na informação. Acima de tudo, deve-se tratar a informação
como um recurso para a construção daquelas coisas para as quais a economia
clássica não tem mensurado: entendimento, relacionamento comunidade e
sociedade. Eles irão continuar a não considerar pelas políticas de mercado até
que mensure-os e preparem os engenheiros de sistemas para os utilizarem.
98
4. UMA METODOLOGIA SEMIÓTICA PARA A DISTINÇÃO DAS RESPONSABILIDADES EM SISTEMAS BASEADOS EM AGENTES
A tecnologia dos agentes de software é um importante avanço no
gerenciamento dos sistemas de informação, que tem trazido muito mais potencial
de melhorias da eficiência e efetividade dos sistemas de negócio. O acesso à
informação correta e segura no tempo devido é importante em muitas atividades
pessoais e de negócio. Agentes estão também melhorando a necessidade de
inter-operação entre diferentes aplicações nos processos de negócio. Muitos
pesquisadores têm enfatizado a agência mental, na qual é uma suposição que os
agentes de software deveriam entender primeiramente os termos dos conceitos
mentais e comportamentos tais como crença e intenções, SINGH (1998); CHONG
& LIU (1999). Os agentes de software são grandemente vistos como um auxiliar
pessoal das pessoas humanas nas tarefas do gerenciamento da informação,
processamento da informação, roteamento da informação, dentre muitas outras
tarefas. Para os agentes de software oferecer em bons serviços, várias
características devem existir. Uma destas características é que os usuários
humanos deleguem suas funções.
Os agentes de sistemas são muito mais complexos do que os sistemas de
software porque eles têm suas características únicas sociais. Estas características
incluem as regras que eles têm, as quais são dependentes de suas funções de
trabalho, tal como as regras de compartilhamento do conhecimento e informações,
interações e cooperação com os outros agentes para preencher suas
responsabilidades delegadas pelos usuários humanos. Sem estas características,
de um agente não se pode esperar que ele trabalhe de acordo com as
necessidades do seres humanos.
Os métodos de análise de sistemas de software convencionais não podem
ser comparados com as características dos sistemas de agentes. Muitas
99
pesquisas das teorias e métodos do desenvolvimento de tais sistemas são
necessárias para se colher os benefícios destes sistemas em larga escala. Este
trabalho é uma introdução à metodologia da organização semiótica para o
desenho de tais sistemas. O forte desta metodologia recai na sua habilidade de
distinguir entre as autoridades dos seres humanos para delegar deveres (com os
usuários retendo as responsabilidades) e as regras que os agentes executam
quando recebem estas delegações.
4.1 Antecedentes
A noção de agentes de software é similar ao conceito de agentes humanos
trabalhando colaborativamente em uma organização social. Agentes humanos em
uma organização social irão comportar-se e agir de acordo com normas
societárias e organizacionais. Similarmente, as normas podem também servir para
direcionar o comportamento dos agentes de software, CHONG & LIU (1999). A
única diferença é quando deveres e trabalhos funcionais são delegados para os
agentes humanos, eles irão ser responsáveis e podem ser mantidos responsáveis
por suas ações. Estes princípios não se aplicam para software de agência.
Usuários humanos poderão somente delegar seus deveres para um agente de
software, sem transferir suas responsabilidades. Quando os usuários abandonam
alguns de seus deveres para os agentes de software, como podem assegurar que
somente autoridades limitadas estão sendo transferidas para eles? Um agente de
software, ao qual foi delegado algum dever, não pode ser mantido responsável por
este situação. Ao invés disso, o usuário humano que tem o poder de delegar os
deveres tem que ter as responsabilidades.
4.1.1 Teoria da Agência
100
A teoria da agência está relacionada com a construção do formalismo da
razão acerca dos agentes e as propriedades de agentes expressadas, usando-se
estes formalismos, WOOLDRIDGE & JENNINGS (1995). Em geral, um agente é
usualmente visto como uma pessoa que age sobre o comportamento de outra
pessoa e realiza tarefas que um ser humano pode concretizar se lhe for dado
tempo suficiente. Na organização semiótica, o termo agente denota alguém em
um sistema social que pode tomar as responsabilidades e executar ações,
STAMPER (1980); STAMPER & LIU (1994). Características tais como autonomia,
habilidade social, habilidade para ser reativo e pró-ativo são pensados como
fundamentais, WOOLDRIGE & JENNINGS (1995). Uma definição mais forçada é
que um agente pode ser especificado e implementado, usando-se os conceitos
que são usualmente para o entendimento humano.
Estes conceitos incluem noções mentalista, racionalidade, veracidade e
aprendizado. Pesquisadores têm também argüido que os agentes podem também
possuir mentalidade explícita ou qualidades emocionais, SHOHAM (1997). Foi
forjado o termo sistema intencional para denotar tais sistemas. Estes sistemas são
concebidos para ter o significado de exibir uma instância intencional, tal como o
conhecimento, crença, desejo, intenção, obrigação, comprometimento, escolha e
assim sucessivamente. SINGH (1994) listou várias razões pragmáticas e técnicas
para se ter a visão de sistemas de agentes como sistemas intencionais:
Eles são naturais para as pessoas humanas, como projetistas e analistas;
Auxiliam as pessoas humanas no entendimento e explanação do
comportamento de sistemas complexos;
Auxiliam as pessoas humanas no entendimento de certos padrões e
regularidades de ações que são independentes da implementação física do
agente em um sistema, e;
Podem ser usados por outros agentes no entendimento acerca de outros
agentes.
101
Como reportado por AYLETT et al. (1998), agentes podem ser usados em
aplicações que requerem tanto a distribuição e inteligência. Um sistema baseado
em agentes poderia ser aplicado a problemas “que são inerentes (fisicamente ou
geograficamente) distribuídos e onde os processos independentes possam ser
claramente distinguidos”. Tais problemas incluem, mas não são limitados a, redes
de sensores distribuídos, sistemas de suporte a decisão, explorando grandes
espaços de pesquisa, tráfego aéreo e assim sucessivamente.
Neste texto, foi definido um agente como uma entidade de software para a
qual foram delegados deveres com responsabilidades limitadas, dadas por
alguém, que toma consenso em um ambiente e tem a habilidade para reagir a
este ambiente ou cooperar com outros agentes para executar ações, baseadas
em seu estado interno.
4.1.2 Responsabilidades Humanas e Regras dos Agentes
As tecnologias baseadas em agentes não são justamente “fadas passando”
– elas estão aqui para ficar, NORMAM (1994). Contudo, à parte de questões
técnicas, existem muita dificuldade e questões éticas. Como NORMAN (1994)
escreveu “.... a principal dificuldade que se tem é a social, não técnica”. As
questões técnicas que os pesquisadores necessitam analisar incluem:
Responsabilidade: Como decidir qual usuário humano tem o direito para
delegar deveres para os agentes de software, enquanto distingui entre a
responsabilidade que deverá ser guardada pelo usuário humano e as ações
do agente?;
102
Regras e autoridades: Quais são as regras e autoridades dos agentes de
software, quando está sendo delegado com deveres por um ser humano e
quando estiver fazendo trabalhos ao lado deles?;
Questões legais: seguindo em frente, a partir das questões de
responsabilidades, se um agente que é um ser humano comprou de uma
prateleira ofertas de alguns conjuntos de equipamentos que foram
customizados com problemas que resultam em responsabilidades, quem
deverá ser responsabilizado?, NWANA (1996). O ser humano que o
customizou? A empresa que o montou? Ou ambos?;
Questões éticas: a ética dos agentes tem levantado alguns pensamentos
dentre alguns pesquisadores. EICHMANN (1994), por exemplo, tem
proposto uma etiqueta de agentes quando provendo seus serviços na Web,
que obriga os agentes a:
o Identificar a si próprios;
o Moderar o andamento e freqüência de suas requisições para algum
servidor;
o Limitar as pesquisas a apropriados servidores;
o Compartilhar informações com os outros;
o Respeitar as proibições impostas sobre ele pelos administradores
dos servidores;
o Prover serviços adequados e em dia.
ETZIONI & WELD (1994) propuseram que uma etiqueta de agente deve
obrigá-los a:
o Não alterar destrutivamente o mundo;
o Deixar o mundo na forma de como foi encontrado;
o Limitar o consumo de recursos escassos;
o Prevenir as ações dos clientes, os quais poderiam produzir
resultados antecipados.
103
Em todas as indicações, nova legislação deverá ser necessária a ser
desenvolvida para relacionar-se com as questões éticas e legais em relação aos
agentes. Embora a questão da responsabilidade, regras e autoridades necessitem
estar relacionada com o nível de projeto para assegurar que um agente haja
dentro de limites apropriados, enquanto seus usuários humanos retenham a
responsabilidade.
4.1.3 Normas
Para se entender questões tais como as responsabilidades e habilidades
dos usuários humanos, regras e autoridades de agentes, é essencial se entender
os conceitos básicos de normas. Estas questões têm sido consideradas de forma
secundária nas outras questões, tal como métodos de formalização para
representar crenças, desejos e intenções, usando lógica modal, temporal e assim
por diante, RAO (1995).
Uma norma é definida como um “guia para condução ou ação que
geralmente está de acordo com os membros de uma sociedade”, ULLMAN-
MAGALIT (1997). Normas e signos são inseparáveis. Signos, através de normas,
são usados para se obter coisas realizadas. O estudo de normas é um conceito
crescente no campo da Inteligência Artificial (AI), MOSES & TENNENHOTZ
(1992); SHOHAM & TENNENHOLTZ (1992). Normas são geralmente
consideradas como receitas, direções ou comandos que governam o
comportamento de agentes.
Cinco tipos de normas podem ser identificados, cada qual governa o
comportamento humano por diferentes aspectos, STAMPER et al. (2000). Normas
perceptivas estão relacionadas com a forma com que os sinais de um ambiente
são percebidos pelas pessoas, através de seu consenso, tal como visão, som e
104
tato. Normas evolutivas se relacionam com o fato de as pessoas adotarem certas
crenças, valores e objetivos. Normas cognitivas se relacionam com o fato de como
alguém incorpora crenças e conhecimento existentes para interpretar o que é
percebido de modo a ganhar um entendimento. Norma comportamental governa o
comportamento das pessoas, dentro de padrões reguladores. Finalmente, normas
denotativas explicam o uso de certos signos para a simplificação de coisas. Este
uso de signos é dependente da cultura, por exemplo, o uso de ícones na interface
de computadores para significar certas ações.
De modo a fazer com que um agente de software se comporte de um modo
apropriado, a norma comportamental do usuário poderia formalizar o modo que o
agente poderia ser instruído de como se comportar em um modo similar e sob
circunstâncias apropriada. Outros tipos de normas, tal como perceptiva, cognitiva
e evolutiva, poderiam ser especificadas para melhorar a habilidade dos agentes na
aprendizagem e as normas denotativas poderiam ser usadas para o desenho de
interações entre os agentes de sistemas e os usuários STAMPER (2000).
4.1.4 Normas e Sistemas Baseados em Agentes
Embora as normas sejam essenciais para implementação efetiva de
sistemas baseados em agentes, o tratamento existente de normas é ainda não
satisfatório em termos de aplicação de normas neste tipo de contexto de projeto.
Normas em um sistema social são tipicamente fenômenos sociais. Em um sistema
baseado em agentes, as normas que governam o comportamento do agente são
determinadas de uma sociedade de agentes de software. Normas têm a função de
governar, coordenar e controlar as ações dentro de uma sociedade de agente, LIU
(2000). Normas em um sistema de agente usualmente têm as seguintes
características:
105
Envolvem mais do que um agente; elas usualmente se relacionam a um
grupo de agentes individuais;
Intuitivavemente, elas expressam algumas regras de agentes;
A circulação social de normas envolve caracteristicas sociais, diferentes
das características dos agentes. Em cada um, as normas podem ser
prescritivas, as quais então determinam as regras dos agentes.
As normas têm as regras para a governança do comportamento dos agentes e
suas ações. Isto implica algumas representações internas da norma e algumas
tomadas de decisão normativas, ou seja, uma decisão para concordar com a
norma ou tornar-se livre dela. Quando um agente decide perseguir um objetivo,
ele irá adotar a norma associada com aquele objetivo. Isto resulta em uma
expectativa da regra que ele poderia executar. A regra se relaciona a uma crença
da expectativa do curso de ação, ou seja, para controlar sua ocorrência e reagir se
ela não for executada, CONNTE & CASTELFRANCHI (1995). Por exemplo, uma
promessa de um agente de comprar um livro conduz para que o agente tenha a
regra de compra. Esta regra cria uma expectativa na mente do agente comprador,
de que ele irá definitivamente receber o livro não mais do que em três dias, a partir
da data do pagamento. Se o livro não for recebido do agente vendedor, após o
período estipulado, o agente comprador irá reagir de acordo. A adoção de normas
também cria obrigações sociais e concordâncias que governam o comportamento
do agente. Por exemplo, o agente comprador é incitado a fazer o pagamento uma
vez a transação ter sido negociada e acordada. Deste ponto de vista, as normas
são objetos sociais participantes das regras dos agentes e concordâncias e cursos
de ações esperadas. Este argumento então leva as seguintes questões:
Como pode-se especificar normas?
Quais as implicações para uma norma ser um objeto social que
estabelece as regras dos agentes?
Que relacionamentos fazem as normas suportarem o comportamento do
agente, ações, autoridade e regras?
106
4.2 Semiótica Organizacional
Atividades, se de negócios ou pessoais, é a obtenção de coisas em
execução pelo uso da informação. Todas as informações são ‘conduzidas’ pelos
signos de um tipo ou por outro. Por exemplo, em uma organização, os signos são
criados, processados e consumidos pelos propósitos econômicos ou sociais, LIU
E DIX (1997). A semiótica organizacional oferece uma teoria de entendimento
organizacional como um sistema onde os signos são criados e usados para a
comunicação e propósitos de negócio, LIU et al. (1998). Ela se concentra sobre o
significado dos signos, o uso dos signos para comunicar intenções e os efeitos
sociais, através do uso dos signos em organizações de negócios. Diferente dos
métodos tradicionais de modelagem, a semiótica organizacional está relacionada
com a modelagem semântica. Ela modela o comportamento de objetos do
sistema ao invés do fluxo de dados. Dois métodos são essenciais no
entendimento da semiótica organizacional: a Análise Semântica e a Análise da
Norma.
4.2.1 Análise Semântica
A análise semântica está relacionada como a pergunta sobre o problema
dos proprietários, precisamente o que significa em termos que falam acerca de
seus problemas e políticas relevantes. É o processo de se encontrar o significado
do problema a um nível de negócio e expressá-los em uma forma gráfica chamada
de carta ontológica ou modelo semântico. Na medida em que os sistemas
baseados em agentes estejam relacionados, oferecem um processo rigoroso e um
conjunto de notações concisas para a captura de regras, autoridades e ações dos
agentes. A ligação entre regras e comportamentos está em duas direções. Em
107
uma direção, as regras que um agente executa determinam seus
comportamentos. Estas regras irão permitir que ele haja dentro de limites de sua
autoridade. Por outro lado, o comportamento exibido por um agente manifesta
suas regras. Estas duas direções trabalham ao mesmo tempo, ou seja, uma regra
de um agente diz a ele o que fazer e o que ele faz manifesta sua regra. A
necessidade da metodologia da análise semântica traz a tona a representação de
sistemas baseados em agentes pelo estudo deste tipo de padrões de
comportamentos. A figura 4.1 mostra um exemplo de um modelo de análise
semântica de um domínio.
Empregado #Id usuário #senha comprador usuário compra produtos uso assinalado à empregos proprietário possui vende vendedor contabiliza
.
BAS Figura 4.1 – Um modelo semântico, CHONG & LIU.
Os atores (em círculos) são usuários normalmente humanos ou
organizações que podem delegar funções de trabalho para um agente. Uma regra
de um agente é mostrada dentro de um semi-círculo. As pessoas atores, por
exemplo, pode delegar seus deveres para um agente comprador para comprar um
produto para ele. Este modelo é útil para identificar os atores humanos, os quais
têm o direito para delegar deveres enquanto retém a responsabilidade. Uma maior
representação detalhada da ação, que os agentes são autorizados para fazer
enquanto sua regra é especificada, usando o método de análise da Norma. (por
sociedade
pessoa
Organização o
108
exemplo, está o agente autorizado para fazer o pagamento ao lado do usuário
humano?).
Outro aspecto útil do modelo semântico, que vale a pena mencionar, é que
ele provê uma base para a captura compartilhada de significados, que são
necessários em qualquer comunicação agente-a-agente. A comunicação é vista
como cooperação entre agentes. Agentes, entretanto, necessitam compartilhar um
vocabulário comum de termos para sua comunicação ser efetiva. Por exemplo,
nos negócios, muitos produtos são referenciados por sua abreviação. Então o
termo CPU pode significar Unidade Central de Processamento na industria de
computação. Entretanto, o mesmo termo pode significar outra coisa em outras
indústrias. Quando um agente comprador deseja colocar uma ordem de 10
unidades de CPU, como o agente vendedor irá entender o quê o agente
comprador deseja? Isto é resolvido pelo desenvolvimento de um vocabulário
comum, conhecido como ontologia, que é compartilhada pela comunicação entre
os agentes. Neste modelo, compartilhar significa poder ser capturado, por
exemplo, BAS significa Business Accounting System e isto deve ser claramente
entendido por todos os agentes envolvidos. À medida que os sistemas baseados
em agentes estão relacionados, tais significados de compartilhamentos podem ser
melhores desenvolvidos como ontologias, usando-se ferramentas tais como a
Ontolingua, GRUBER (1991) e ZEUS COLLIS & LEE (1998); COLLIS et al. (1998).
CHONG & LIU (1999) provém um maior detalhamento relacionado com esta
questão.
4.2.2 Análise Norma
O entendimento das Normas e os padrões do comportamento dos agentes
é uma fundamentação para o desenho efetivo de sistemas baseados em agentes.
A análise por Normas é usada para o estudo do sistema, a partir da perspectiva do
109
comportamento de agentes, que são governados pelas Normas, LIU (2000), e é
conduzido baseado no resultado da análise semântica, o modelo semântico. Em
geral, a seguinte estrutura é considerada viável para a especificação de normas
comportamentais, STAMPER (1998).
IF condição THEN atitude conseqüente do agente
Adotando-se esta estrutura, os projetistas podem determinar que as normas
sociais governarão as ações dos agentes. Quando uma condição é encontrada,
ela irá conduzir o agente a adotar uma certa atitude em direção a alguma
conseqüência (uma referência a alguma coisa ou um estado de um negócio). Uma
atitude reflete a estrutura mental do agente em direção a uma conseqüência, a
qual está refletida em um discurso ou uma situação. Desde que as Normas são
objetos sociais, a estrutura mental de um agente irá também ser antecipada por
outro agente, o qual cria a possibilidade para predizer o comportamento dos
padrões de outros agentes.
Em um sistema baseado em agentes, as normas são importantes, porque
especificam as condições e restrições de certos eventos e ações, CHONG & LIU
(1999). Agentes que são envolvidos nestes eventos respondem com atitudes
diferentes, as quais resultam em uma disposição no estado interno do agente do
mundo. Uma disposição determina o caractere que o agente deverá ter. A tabela
4.1 mostra os diferentes tipos de disposições que podem ser reveladas, quando
pode-se identificar as atitudes dos agentes através das normas.
Para efeito de ilustração, considere as normas da tabela 4.2, que foram
capturadas do modelo semântico apresentado pela figura 4.1.
Da primeira à quarta norma, sugere-se que o agente irá adotar a disposição
dos “Atos”, que incluem os três operadores deônticos, chamados: “obrigado”, “é
permitido” e “proibidos”. A primeira e a segunda norma determinam que os
110
Tabela 4.1 Disposições reveladas pelas Normas.
Atitudes Disposição
Conhecer, expectativa, imaginar, supor, assumir,
acreditar, convencer, concluir,.......
Crença
Auxiliar a, planejar para, intencionar para, significar
para, persuadir, desejar para,.....
Intenções
Gostar, deplorar, esperança de, desejar, desgostar,
odiar, enjoar......
Valores
Ser obrigado a, estar permitido para, estar proibido
de, estar endividado, ser formado para, intitulado
para,........
Atos
Conhecimento, julgar, reconhecer, admitir, declarar,
proclamar,..........
Percepção
Figura 4.2 – Normas capturadas da figura 4.1.
agentes têm que executar certas ações quando uma especificada condição tenha
ocorrido. O usuário humano claramente conhece que ele não pode se evadir de
1. IF usuário agente deseja usar o BAS, THEN usuário agente é obrigado a ter uma ID e Password.
2. IF agente vendedor faz um comprometimento para vender um produto a um preço, THEN agente vendedor é obrigado a vender o produto a um preço.
3. IF agente comprador compra um produto AND o preço é menor do que R$100, THEN o agente comprador está permitido a fazer o pagamento através do cartão de crédito.
4. IF comprador compra um produto AND o preço é maior do que R$100, THEN o agente está proibido de fazer o pagamento.
5. IF o agente comprador decidir comprar um produto, THEN o agente comprador irá esperar uma cotação.
111
alguma responsabilidade desde que o agente não escolhe, mas executa aquela
ação. A terceira norma determina que o agente comprador tem a autoridade para
fazer o pagamento sob a orientação do usuário humano, enquanto o usuário
humano suporta a responsabilidade de determinar o crédito do cartão de crédito.
O agente pode somente exercitar esta autoridade sob a limitação da condição
especificada. A quarta norma determina que o agente comprador não está
autorizado a fazer o pagamento ao lado do usuário humano sob certas condições.
Em outras palavras, o usuário humano poderia desejar que o agente comprador o
consultasse antes de tomar a atitude responsável de fazer o pagamento. Cuidados
devem ter ao programar o agente para comportar na maneira prescrita de tal
modo que o usuário humano não tenha nenhuma responsabilidade desnecessária!
A quinta norma determina que o agente comprador irá adotar uma “intenção”
disposta. A identificação da disposição dos “atos” torna-se útil no estabelecimento
dos limites, nos quais o agente deverá se comportar, a disposição da “intenção”,
“crença”, “valor” e “Percepção” podem ser embutidos nos agentes para melhorar
suas capacidades para executar muita das atividades regulares. Por exemplo, um
agente, que tem uma intenção de comprar o produto pelo menor preço, pode
também ter a habilidade para comparar os preços e determinar o melhor preço.
4.3 Avaliação
Os dois métodos semióticos organizacionais provêem um poderoso método
para o desenho de sistemas baseados em agentes. A análise semântica manifesta
o uso dos signos no nível social. As Normas que governam o uso dos signos de
uma maneira coordenada podem ser identificadas. A análise de sistemas
convencional tem ignorado este nível social dos signos.
O modelo semântico resultante da análise semântica incorpora os tipos
fundamentais de relacionamento, que pode levar a um sistema baseado em
112
agentes típico. Ele permite que o projetista tenha uma clara visão dos
relacionamentos complexos entre agentes, sem se envolver em detalhes de
implementação, assim eles podem também ser usado para comunicar com os
usuários não técnicos. É apropriado se mencionar que o modelo semântico tem o
potencial e habilidade para capturar os vocabulários compartilhados, que são
usados pelos agentes durante as comunicações.
O método da análise Norma provê uma rigorosa metodologia para
identificar as normas que governam o comportamentos dos agentes. O conceito
de análise de normas (por exemplo, autoridade, obrigação, proibição, permissão)
podem ser transladadas de normas específicas, em uma linguagem executável
para os agentes, de modo a se comportar dentro de restrições de suas
autoridades limitadas, de tal modo que os usuários humanos não irão ter
responsabilidades desnecessárias.
Uma área de problema na análise de normas é que a especificação
resultante é descrita em uma linguagem natural, por exemplo, o Português.
Projetistas diferentes podem dar significados diferentes para conceitos diferentes
nas especificações. Isto cria confusão e desentendimento quando a especificação
é de um projetista para outro e necessita passar para o desenvolvedor, assim o
próximo desenvolvedor não entende completamente o significado das
especificações.
4.4 Considerações Finais deste Capítulo
Em uma organização, os agentes de software são desenvolvidos para
assistir os usuários humanos na execução de muitas das atividades regulares. Os
usuários humanos estão aptos para delegar suas funções de trabalho ou
113
obrigações para seus agentes pessoais, enquanto retém a responsabilidade.
Entretanto, esta linha de distinção entre deveres e responsabilidade é usualmente
não muito clara para os projetistas dos agentes. Como um resultado, os agentes
são subseqüentemente programados para executar tarefas para as quais os seres
humanos não desejam ter a responsabilidade. Entretanto, a confusão como
levantar quem terá a responsabilidade ocorre quando um agente executa uma
ação inesperada que resulta em um problema.
A metodologia da Semiótica Organizacional tem sido proposta para o
tratamento deste problema no desenho de sistemas de agentes. Os agentes de
software geram, processam e consomem signos das atividades dos negócios. A
análise semântica oferece um modo sistemático para o estudo de todos estes
aspectos dos signos em sistemas baseados em agentes. O método é um
processo rigoroso, que permite o projetista capturar os signos que são gerados
pela organização. O projetista pode, então, identificar as regras dos agentes,
dependendo das obrigações delegadas pelos seres humanos e o grupo de atores
humanos, os quais podem delegar obrigações, enquanto mantém as
responsabilidades sobre estas obrigações.
Enquanto o modelo semiótico pode se usado para estabelecer as regras
que um agente pode se comprometer, uma expressão mais detalhada de
autoridades que acompanham estas regras pode ser compreendida, usando-se o
método de análise Norma. Os agentes usam signos de um modo ordenado e
coordenado. Para se conseguir esta coordenação e ordem, as normas formam
uma importante regra na governança do comportamento dos agentes. A
disposição dos “Atos” necessita ser capturada pelas normas de modo a assegurar
que os agentes haja dentro dos limites de autoridade que acompanham suas
regras. As outras disposições podem ser programadas nos agentes de tal modo
que eles possam ser envolvidos em relacionamentos sociais mais complexos.
114
5. A METODOLOGIA SEMIÓTICA PARA AS REGRAS DE MODELAGEM ORGANIZACIONAL POR AGENTES INTELIGENTES
Uma regra organizacional é definida como um conjunto de funções com
suas obrigações e autorizações. O agente humano ou artificial pode controlar
várias regras. É também possível que vários agentes sejam designados para
controlar uma dada regra. De fato, nas modernas organizações é comum
encontrar-se muitos agentes executando várias regras diferentes
simultaneamente. Isto pode causar conflitos éticos e deônticos quando o mesmo
agente deve controlar regras conflitantes. Nestes casos, o agente deve usar algum
critério para resolver os conflitos internos. A seguir será proposta uma metodologia
para este tipo de problema, mantendo a autonomia essencial do agente.
Os agentes organizacionais, humanos e máquinas, devem ser modelados,
usando-se um modelo social. Esta visão é concebida pela comunidade semiótica,
onde seis camadas forma definidas, incluindo duas grandes áreas: a plataforma
da tecnologia da informação, que consiste de três camadas (físico, mundo,
empírico e sintático) e o as funções da informação humana, que consiste também
em três camadas (semântica, pragmática e mundo social). Esta estrutura em
camadas semióticas é mostrada na figura 5.1.
A semiótica pode ser definida como uma doutrina formal dos signos.
Atualmente, o modelo em camadas mencionado mostra como a assim chamada
informação pode ser vista como um aspecto diferente dos signos – o componente
atômico da informação – em diferentes níveis abstratos. Cada nível analisa um
aspecto diferente do signo e neste caso pode-se estar particularmente interessado
no nível superior, onde os efeitos do uso dos signos em grupos de agentes é
estudado.
115
Figura 5.1 – A estrutura Semiótica, STAMPER (1999).
Para se entender as organizações, é muito importante se ter o significado
de vários aspectos dela claramente definido e se ter as dependências conceituais
também bem definidas. Esta análise semântica pode ser graficamente desenhada
como uma carta ontológica da organização, incluindo todos os agentes, regras,
recursos e suas dependências ontológicas.
Quando uma ontologia clara organizacional não está disponível, onde todas
as regras são descritas e todos os aspectos normativos tais como autoridade e
relacionamentos de poderes estejam claros, pode não ser possível entender e
predizer o comportamento dos agentes. As normas irão ser formalmente definidas
a seguir, mas informalmente elas são vistas como regras sociais, que um agente
tem que seguir, a menos que circunstâncias excepcionais apareçam, tais como
situações de conflitos ou entre normas diferentes ou entre normas e os objetivos
dos agentes.
No modelo organizacional, pode-se imaginar que todos os agentes sejam
autônomos, ou seja, são opacos no sentido de que ninguém possa ler suas
mentes (conhecimento encapsulado) e eles são livres para gerenciar suas
MUNDO SOCIAL – crenças, expectativas, Funções das Informações Humanas concordâncias, contratos, leis, cultura,..... PRAGMATISMO – intenções, comunicações, conversações, negociações,........ SEMÂNTICA – significado, proposições, validade, verdade, significação, denotação,....... Plataforma TI SINTATICA – estrutura formal, linguagem, lógica, dados, registros, dedução, software, arquivos,.................. EMPÍRICA – padrões, variedades, barulho, entropia, capacidade de canais, redundância, Eficiência, códigos,........ MUNDO FISICO – sinais, traços, distancias físicas, hardware, densidade dos componentes, velocidade, economia,......
116
agendas, ou seja, decidir quais objetivos desejam e quais descartam, incluindo
objetivos sociais, tais como normas. Portanto, é um aspecto essencial para o
modelo que os agentes possam decidir automaticamente para fazer ou não suas
obrigações. Entretanto, algumas estruturas sociais devem existir para se fazer os
agentes cooperarem.
Agentes artificiais são agentes inteligentes, que são desenhados para
executar tarefas rotineiras, os quais requerem habilidades moderadas da razão. Estes agentes são construídos usando-se conceitos de software muito abstrato. É
usual descrevê-los usando atitudes mentais, tal como modelo de arquitetura BDI,
que é baseada na combinação de Crenças, Desejos e Intenções, RAO &
GEORGEFF (1992). Este modelo atribui atitudes para os agentes de modo a
tornar fácil a discussão e especificação e análise de agentes inteligentes, pelo uso
de nível abstrato adequado de discussão. Desde que esteja interessado no
desenho de agentes cooperativos, outro aspecto importante destes agentes em
suas capacidades de comunicação, em um nível conversacional, de modo a
prover os meios para a solução de problemas cooperativos.
Este trabalho propõe uma estrutura na qual os agentes autônomos
organizacionais cooperam pelo compartilhamento de uma ontologia comum da
organização e estão atentos para as funções e obrigações (regras). Apesar de o
fato de que os agentes organizacionais são ainda agentes autônomos e,
entretanto, podem escolher violar obrigações, o modelo proposto permite aos
agentes organizacionais cooperarem de forma responsável e eficiente, dando a
eles uma tabela de valores que guia suas ações eticamente. Acredita-se que um
modelo organizacional adequado deve contabilizar tanto para os aspectos
racionais do agente individual e para os aspectos normativos, que são tipicamente
da sociedade. Portanto, ao lado da contabilização para a representação da
estrutura organizacional, é necessário transladar estes aspectos sociais na mente
dos agentes e representá-los, usando-se construções mentais, tal como crenças e
objetivos. O maior aspecto é que a tabela de valores deverá ser usada, em
117
qualquer lugar que haja conflitos, para avaliar a utilidade de uma decisão: uma
norma deverá ser violada somente se o custo desta for menor do que os
benefícios resultantes de uma violação da norma.
No escopo deste texto, foi considerado que, dado o fato que uma grande
parte do conhecimento formal e estrutural da organização é normativo, a lógica
deôntica (a lógica de obrigações) dever ser adequada para o paradigma da
representação do conhecimento. Entretanto, não existe uma simples lógica
deôntica: existem várias lógicas deônticas. MEYER & WIERINGA (1993) mostram
um número de membros desta família. A lógica deôntica, que será usada, é uma
extensão da lógica deôntica dinâmica, a qual não somente identifica a existência
de uma norma de violação, mas contabiliza os diferentes tipos de violação e
também contabiliza os aspectos do tempo.
5.1 Integração dos Sistemas de Informação Organizacionais
Neste tópico, está-se interessado na exploração de um aspecto da
modelagem da organização e do gerenciamento do seu conhecimento, que é a
possibilidade do uso de agentes artificiais para substituir ou assistir os agentes
humanos nas tarefas do negócio. Portanto, existem alguns aspectos da
modelagem organizacional que não estarão sendo considerados. O modelo da
“cebola organizacional”, de STAMPER (1992), para o entendimento das regras de
limitações dos sistemas técnicos em uma organização, é mostrado na figura 5.2.
118
Figura 5.2 – O modelo da “cebola” de uma organização, (baseado em STAMPER(1992)).
A parte informal da organização inclui todos os aspectos que estão
relacionados com ou sem normas e procedimentos escritos explicitamente
definidos. É uma sub-cultura onde os significados são estabelecidos, intenções
são entendidas, crenças são formadas e concordadas com responsabilidades que
são feita e o conhecimento devidamente gerenciado. A parte formal constitui os
sub-sistemas burocráticos da organização, onde a forma e as regras
(conhecimento) substituem o significado e as intenções. Será considerada
somente a parte formal da organização, porque é somente a parte onde os
agentes artificiais são mais úteis, para auxiliar as pessoas em tarefas repetitivas,
mecânicas e do conhecimento.
Desde que haja interesse pela implementação destes agentes artificiais,
será necessário usar sistemas de computadores. Assim será necessário restringir
o modelo organizacional na parte técnica da organização, ou seja, a plataforma da
TI. Entretanto, diferente da visão típica da TI da organização, não se focará na
parte principal da TI. O foco será principalmente sobre a parte formal. Busca-se
Informal
Formal
Técnico
119
entender o aspecto formal, assim o lado mecanicista dos processos do negócio.
Além disso, diferente dos objetivos naturais da área da Inteligência Artificial (AI),
não será tentado desenvolver uma máquina melhor para um trabalho: está-se
tentando entender como se construir máquinas que têm um comportamento social
e assim estarem aptas em integrar grupos sociais e gerenciar seus conhecimentos
(uma organização) não somente com outros agentes artificiais, mas com agentes
humanos também. O foco deste trabalho é, entretanto, no compartilhamento e
gerenciamento do conhecimento e a modelagem da organização. As
organizações de sucesso devem criar uma infra-estrutura de compartilhamento do
conhecimento para suportar e coordenar seus negócios e seu conhecimento. Os
sistemas de informações organizacionais baseados em departamentos isolados
do passado estão mudando para ambientes mais integrados. Esta mudança é
dirigida principalmente pela TI.
Uma estrutura em camadas contém três componentes principais que
podem modelar as tarefas de integração: permitindo as tecnologias, integrando as
arquiteturas e integrando a globalização. Permitindo as tecnologias são os pré-
requisitos para a integração dos sistemas e incluírem os conceitos de engenharia
de software, o uso de banco de dados em diferentes formas de aplicações e o
subsistema adequado de redes de computadores. A integração de arquiteturas
descreve a interconexões e uso dos blocos de construções que formam o sistema.
A integração global endereça a coordenação e o ajuste fino do sistema a interface
do usuário e ao nível semântico.
Esta metodologia foca sobre o problema da modelagem dos processos de
negócio, não somente pelo estabelecimento de um modo para integrar as
diferentes fontes de informação, mas pela identificação e modelagem dos agentes
que tomam parte no processo e as regra(s) que este agente executa.
Os agentes são entidades dirigidas para os objetivos que atuam ao lado de
alguém. Embora o agente é um conceito que não é facilmente definido,
WOOLDRIDGE & JENNINGS (1995), a metáfora do agente pode ser usada com
120
quase qualquer coisa. Aqui será requerido somente que um agente guarde a
propriedade básica: autonomia. Isto significa que o agente é opaco: não é possível
diretamente controlar suas crenças ou objetivos. Somente respeitando esta
característica podem-se distinguir agentes de simples objetos. Isto é a autonomia
do agente que permite o assinalamento de responsabilidades. Este muito
importante aspecto é mesmo mais relevante quando usado em sistemas
altamente distribuídos, ou seja, a Internet pode ser considerada.
A estrutura da semiótica provê uma instância ideal para analisar a estrutura
conceitual e os processos do negócio que existe em uma organização. A
informação é um conceito fuzzy, que toma fachadas diferentes em níveis
diferentes, no modelo organizacional. Entretanto, é muito difícil clarear o uso desta
palavra sem se ter a definição de seu significado. Considerando uma entidade
atômica – o “signo” – a organização semiótica estabelece uma visão da
organização que pode compreender todos os níveis necessários para este
propósito como foi visto na figura 5.1.
A comunicação, cooperação e outras atividades do nível social entre os
sistemas de informação, dentro da organização, requer a manipulação de
informação em vários níveis semióticos, incluindo não somente os níveis da
plataforma de TI, mas especialmente em níveis mais abstratos: entendimento da
semântica do negócio, incluindo a integração e unificação do conceito de
diferentes fontes de informação; entendimento de agentes de processos
intercolaborativos incluindo o gerenciamento da conversação e os aspectos
pragmáticos, tais como a intenção de apuração e representação; e o nível social
do conhecimento incluindo a estrutura social, poder e relações de
responsabilidade, normas, concordância e outros aspectos.
5.2 A Semiótica e a Modelagem de Processos de Negócios
121
A semiótica foi fundada como uma teoria formal dos signos por Pierce, o
qual estabeleceu três campos distintos da semiótica: sintaxe, semântica e
pragmatismo. Foram adicionados mais níveis na teoria de Stamper, criando uma
estrutura demonstrada na figura 5.1. ANDERSEN (1990) definiu a semiótica
computacional como “um braço da semiótica, que estuda a natureza especial dos
sinais baseados em computadores e como eles funcionam em uso.” A
metodologia da semiótica da computação enfatiza a importância da integração dos
computadores na realidade social. É muito importante fazer os sistemas
baseados em computadores se encaixar em uma organização de negócios e
integrar a tecnologia da informação com os aspectos sociais que permitem o
sucesso em satisfazer os objetivos do negócio. Algumas vezes é um risco a
aplicação da alta tecnologia sem um claro entendimento do circuito da informação
e os sistemas de informações já existentes na empresa.
Usando a estrutura da semiótica para cobrir os estágios principais do ciclo
de vida dos sistemas, uma coleção de métodos tem sido definida, os quais podem
ser aplicados para todas as atividades do desenvolvimento dos sistemas ao longo
do ciclo de vida de desenvolvimento dos sistemas. As normas representam as
regras dos negócios, objetivos sociais, restrições e outros aspectos estruturais da
organização e são essenciais para a definição das regras de um agente, incluindo
a especificação de suas funções e obrigações.
A metodologia adotada mostra um processo de negócio como uma rede de
processos orientados de agentes autônomos. Agentes podem representar coisas
individuais ou coleções, incluindo parceiros externos como clientes, reguladores
ou fornecedores e entidades internas tais como um estafe, departamentos ou
sistemas. A sintaxe e a semântica adotadas para a representação do
conhecimento dentro da mente dos agentes está baseada em uma proposta feita
por GUDWIN (1999). No nível social o conhecimento normativo adquire a regra
mais providente. As normas são a fonte das concordâncias e contratos que os
agentes celebram um com os outros. Entretanto, nós devemos lembrar que os
122
agentes são autônomos, entretanto, eles são livres para adotar ou não um
comportamento normativo. As obrigações sociais e os objetivos sociais são,
entretanto, diferentes dos objetivos individuais, embora a sua adoção dependa do
agente, existem os custos sociais envolvidos se eles não forem considerados.
5.3 Ontologia para o Compartilhamento de Conhecimento
Desde que agentes diferentes necessitam para se comunicar e resolver
problemas, da semântica definida em sua base de conhecimento, a qual pode
incluir conceitos conflitantes, necessita-se usar uma carta ontológica para integrar
modelos de diferentes domínios em uma estrutura coerente. Adicionalmente, a
ontologia é usada como parte da base de conhecimento do agente, para definir as
regras do agente.
Ontologia é a área da Filosofia que está relacionada com a “Pessoa”: ela
estuda o que existe e os relacionamentos entre os conceitos existentes. Desde
que esta área da filosofia requer a identificação e definição conceitual de cada
pessoa, Ontologia é também um termo usado para referir o compartilhado
entendimento de algum domínio de interesse, o qual pode ser usado como uma
estrutura de unificação conceitual. Atualmente não existe uma definição comum do
significado do termo, o qual pode ser usado como um vocabulário de um nível de
metalinguagem de uma teoria lógica.
A palavra ontologia é algumas vezes usada para se referenciar a uma
conceitualização implícita. Entretanto, o mais prático uso é que a ontologia é uma
contabilização ou representação explícita de uma conceituação. Conceitualização
compartilhada inclui estruturas conceituais para a modelagem de domínios do
conhecimento; protocolos de conteúdo específico para a comunicação entre
agentes inter-operacionais; ou concordâncias acerca de representações de teorias
123
de domínios particulares. Uma ontologia é especificada, usando-se um método
chamado de “carta ontológica”.
5.4 Conhecimento Normativo
A metodologia adotada para a especificação da ontologia está baseada em
uma linguagem baseada em regras, a qual provê a semântica operacional para os
conceitos, relacionamentos e regras definidas em uma carta ontológica e permitir
o processamento automático. Em adição ao conceito de modelagem provido pela
ontologia, é necessário prover o agente com um conhecimento normativo acerca
do processo e restrições envolvidas no planejamento de cada de suas regras.
Estes aspectos, que são relacionados a autoridades, delegação e
responsabilidades, podem ser definidos como lógica deôntica.
5.4.1 Lógica Deôntica
A lógica deôntica é a lógica das obrigações. Ela estuda o uso normativo da
linguagem e é muito útil para as razões acerca do normativo versus o
comportamento não normativo. Algumas das distinções entre normativo e o
comportamento atual não está claro nas especificações dos sistemas. Isto impede
a especificação de que algum comportamento é ilegal, mas nunca possível.
Entretanto, em certas circunstâncias, é muito importante para especificar o que
poderia acontecer se tal é ilegal, mas possível o comportamento ocorrer. Isto é
facilitado pelo uso da lógica deôntica.
O axioma usual da Lógica Deôntica deriva da Lógica Tarskian, onde as
estruturas de Kripe são superimpostas. A lógica resultante é chamada de sistema
124
padrão de lógica deôntica, KD. Este nome refere-se a uma classificação do
sistema de lógica modal, definido por Brian Chekkas. Atualmente isto é uma lógica
modal com possíveis palavras semânticas, onde um operador modal de
Obrigações (O) é definido. Este sistema de lógica deôntica está inclinado a certos
tipos paradoxos quando existir obrigações contrárias envolvidas (obrigações que
referem a situações sub-ideiais). Entretanto, muitos destes paradoxos podem ser
eliminados se o conceito de “obrigações padrões” é introduzido, junto com os
conceitos relacionados de viabilidade, que se relacionam com o ofuscamento ou
cancelamento de certas obrigações quando outras são impostas. Isto requer a
combinação da lógica deôntica com lógica padrão.
A diferença fundamental entre a lógica deôntica e a lógica para raciocínio
defensável, considerando-se o operador modal de obrigação “O” o dual do
operador modal da necessidade, é que ~p ^ Op não é consistente. Ou seja, a
razão porque ela é usual para representar o operador O como um operador modal
com possíveis palavras semânticas, para fazer verdade que tanto as obrigações e
suas violações poderiam ser verdade ao mesmo tempo. Isto é o que é chamado
de ofuscamento de uma obrigação: ela está ainda com força, mas não pode mais
funcionar.
Como uma solução prática, MEYER (1993) propôs uma lógica deôntica
que também incorpora a lógica de ação e pode ser usada para se pensar acerca
de situações onde normas são violadas, pela introdução de uma constante de
violação (Vi), indexada pela obrigação que tem que ser violada e reduzindo a
lógica Deôntica padrão para a Lógica de Predicado, a qual foi chamada de lógica
Deôntica dinâmica.
5.4.2 Estrutura das Normas
125
A representação formal das normas pode ser também feita, usando-se
diferentes paradigmas da representação do conhecimento. Por exemplo, NORMA,
LIU (1993), é uma linguagem de representação inspirada em enquadramento de
sistemas e usando-se uma metodologia específica e notação para a
representação de normas, a qual foi desenvolvida no escopo do projeto MEASUR.
Na NORMA, a norma tem a estrutura básica:
<norma> ::= If <condição> then <D> <Agente> <Ação>,
onde D é um operador Deôntico (obrigação, permissão ou proibição),
Agente é uma entidade responsável e Ação é o que o agente faz se a norma é
adotada.
Além disso, os aspectos do tempo (disparos e prazos) e indicações,
relacionando o domínio objeto da norma são especificados na NORMA, usando
enquadramento da norma. O enquadramento da norma é estruturas compostas
por várias ranhuras, representando as características seguintes das normas: ter
recursos, o agente responsável, a norma próton, o disparo e a especificação da
norma. A existência de recursos é um comportamento de regularidade; a norma
próton define os tipos de informações necessárias para a descrição da condição
da norma de aplicabilidade; os disparos referem-se aos aspectos do tempo
relacionados com o início e o fim da existência da norma.
Na NORMA, uma norma controlando o comportamento de um agente no
nível social, isto é, uma norma de ação, é vista tendo uma restrição. Acredita-se
sendo isto uma visão reducionista da regra da norma no mundo social, causado
pela consideração da norma do ponto de vista da perspectiva da sociedade.
Entretanto, quando se olha de dentro da mente de um agente, é possível se ver
que as normas são mais do que restrições, ou seja, as normas podem agir como
um mecanismo de, geração de objetivos. As normas podem ser vistas como uma
ferramenta de auxilio para a manipulação da formação da racionalidade: o aparato
126
obtém melhor e mais comportamentos consistentes do que o cálculo probabilístico
pode dar.
Desde que os agentes são autônomos, a adoção de normas é uma forma
de concordância. Ela é uma concordância para se chegar a um objetivo de
reconhecimento social. Isto é diferente da concordância coletiva e também da
concordância individual. Não é uma concordância individual compartilhada por
muitos indivíduos: pelo contrário, ele se refere a um processo pelo qual um
número de agentes concordam entre si um ao outro. A questão permanece: como
uma concordância social é criada? Acredita-se que, em adição a uma norma
existente na sociedade em si, ela deve ser reconhecida pela mente do agente e
processada lá antes de ser adotada. CONTE & CASTELFRANCHI (1995)
argumentam que um agente X é socialmente concordado a uma ação A antes do
agente Y (o concordante), quando as seguintes condições ocorrerem:
1. X tem uma concordância interna para A e Y a conhece (adoção do objetivo:
condição necessária, mas não suficiente);
2. Y tem direito a:
a. Ter certeza de que X faz o que ele prometeu;
b. Exigir de que ele faça-o;
c. Queixar-se para X se ele não fizer A;
d. Eventualmente requisitar compensação de suas perdas, se X não
fizer A.
3. Y deve concordar com X, fazendo A e X deve conhecer que tais
concordâncias ocorreram.
5.4.3 Concordâncias e Conversações
127
Esta questão aparece a partir da relação da norma com a noção de
compromisso. Assume-se que as agentes podem ser individuais ou em grupos,
que podem ser recursivamente compostos em grupos. CASTELFRANCHI (1993)
propôs que os compromissos são estabelecidos na presença de uma testemunha,
que age igualmente como juiz e pode forçar um compromisso ou fazer o agente
compromissado compensar o agente comprometido se a norma for violada.
SINGH (1996) estendeu esta noção e propósitos, ao invés de, a noção de
contexto, que representa um grupo que contém os agentes participantes e inclui
as normas que aplicam naquela dada sociedade, tão bem como a situação
naquele instante que foi instanciada.
Tipicamente, um agente age de acordo com seu compromisso e tenta ter
sucesso em satisfazê-lo. Compromissos de agentes são desconsiderados quando
a condição desejada é obtida. Entretanto, se os compromisso não podem ser
desconsiderados ou, desde que os agentes sejam autônomos, o agente
comprometido não deseja desconsiderá-lo neste caso, o contexto do
cancelamento deve ser considerado. O cancelamento pode tomar a forma de uma
realização explícita pelo contexto do grupo.
Formalmente, um compromisso é uma entidade de primeira classe, que
pode ser referenciada e manipulada e tem a seguinte estrutura:
<concordância>::= <Condição> then <D> <Agente comprometido>
<Objetivo> <Agente consignado> <Política de Cancelamento>
Nesta definição, o agente comprometido é o agente responsável para
atingir o objetivo. Também inclui uma referência para o agente, antes que o
agente responsável é consignado e um predicado que define como um
compromisso que não pode ser preenchido pode ser cancelado. Um modo típico
de como os compromissos sociais são criados é o curso das conversações, ou
seja, seqüências de atos de discurso bem formados. Por exemplo, quando um
128
agente faz uma promessa, ele está comprometido para atendê-lo. Transações de
negócio tipicamente incluem “promessas” e têm fases. Entretanto, desde que os
processos de negócio são seqüências de transações de negócio, faz sentido se
ver os processos como sequência de compromissos entre indivíduos responsáveis
e autorizados socialmente, REIJSWOUD & DIETZ (1999).
Algumas intuições relativas a estrutura de conversação foram apresentadas por
WINOGRAD & FLORES (1987), que estabeleceram as bases para o que é agora
chamado de “Linguagem de Perspectiva de Ação”. Em linha com esta escola de
pensamento, JAN DIETZ (1992) desenvolveu uma metodologia chamada de
DEMO (Modelagem Essencial Dinâmica de Organizações) para a análise e
representação de processos de negócios. Na DEMO, o padrão básico de uma
transação de negócio é composta das três fases seguintes:
1. Uma fase inicial, durante a qual um agente cliente requisita um fato de um
agente fornecedor (eventualmente o fato pode ser para executar uma certa
ação). Esta fase pode envolver uma negociação. Se ela suceder, o
fornecedor irá prometer ao cliente que irá tentar concluir o fato requisitado
(executar a ação acordada);
2. A execução da ação (uma responsabilidade interna do agente fornecedor)
que, se tiver sucesso, irá gerar o fato requisitado;
3. Uma fase final, durante a qual o fornecedor reporta ao cliente o resultado
de sua ação e, se tiver sucesso, conduz o cliente a aceitar os resultados
apresentados.
129
O-FASE E-FASE R-FASE A1: A2: A2: A1: Figura 5.3 – Transações de Negócios, BARJIS (1999)
As transações básicas podem ser combinadas para atender transações
complexas. A metodologia DEMO para a modelagem de transações dá ao analista
um bom entendimento dos processos do negócio em andamento na organização,
tão bem como os agentes envolvidos neles. Entretanto, a metodologia DEMO não
é muito clara acerca dos aspectos pragmáticos da transação, chamada de
estrutura de conversação e as intenções geradas na mente de cada agente. Uma
transação é tipicamente apresentada com um gráfico em que, em cada nó, estão
os estados de uma conversação entre dois agentes, mas nada é dito acerca de
como os agentes individuais interpretam a conversação. Desde que acredita-se
que cada agente deveria ser autônomo e, entretanto, deveria ser possível se
decidir, de acordo com a função interna de avaliação, para conformar-se ou não
com as normas, a visão externa apresentada pela DEMO, torna-se difícil modelar
agentes autônomos.
5.4.4 Planos de Conversão
ISW Requisição Promessa Estado Aceite Ação Objetivo Fato Original OW
0 1 2
3
4 5
f
130
Embora acredita-se que o modelo de transação definido por Dietz tem
muitas propriedades interessantes, necessita-se “decompor” o modelo de
transação em um plano de conversações individuais, que podem ser gerenciadas
por cada agente autônomo. Cada plano de conversação pode ser formalizado
como uma máquina de estado finito (FSM) e implementado, usando-se um método
declarativo tal como um sistema baseado em regras ou baseado em
enquadramento, de modo a permitir modificações em tempo real (aprendizado).
Abaixo está apresentado um exemplo do tipo de decomposição projetado (figura
5.4). Os nodos representam os estados da mente dos agentes. Transações entre
os estados são mostradas como arcos, onde os nomes têm a sintaxe
<entrada>/<saída>.
Agente Iniciador FSM:
-/Req
Prom./
Req/Prom Rep/Contabilização
-/Rep
Ac./-
Figura 5.4 – Decomposição de transações de negócio básica em agentes máquinas de estado
finita.
Uma transação complexa de negócios típicos não é linear. Vários planos de
conversação são normalmente disponíveis, para cada agente participante. Nestes
casos, cada agente individual seleciona o melhor plano de conversação de acordo
Início
Requisição
Espera
Fim
Início
Requisicao
Espera
fim
131
com seus objetivos e a tabela de valores. Avaliação de intenções de outras partes
da conversação tornam-se um aspecto importante, em que cada agente deve se
relacionar para selecionar um plano de conversação adequada.
A seleção do plano de conversação é baseado na intenção da
determinação é um aspecto que está correntemente sob pesquisa. Se um agente
é um membro de uma organização, é fácil selecionar o plano adequado de
conversação, porque os agentes satisfazem regras, assim a pesquisa para um
plano é altamente constrangedora. A decisão de um agente organizacional para
selecionar um plano de conversação é estabelecido em sua percepção da regra
organizacional que ele executa. Isto pode ser entendido como um caso de
racionalidade formada socialmente, igual ao conhecimento heurístico de ser útil
como um modo de circundar as limitações do mesmo comportamento em agentes
artificiais, SIMON (1996). Entretanto, para simular o mesmo comportamento e
agentes artificiais, é muito importante para representar e pensar acerca de
conhecimento relacionados a regras da organização.
5.5 Regras Organizacionais
Uma regra organizacional específica um conjunto de funções, obrigações e
direitos associados com uma posição de trabalho. Neste contexto, regras são
estruturas conceituais que descrevem o comportamento de agentes
organizacionais. Isto inclui as especificações da ontologia relevante: as entidades
relevantes e seus relacionamentos, o conjunto de ações de agentes disponíveis
que podem fazer e suas especificações em alguma linguagem formal executável.
Regras são genéricas, independentes de agentes específicos que
satisfazem-nos em um certo período de tempo. Regras são estruturas abstratas,
que juntas definem uma organização. Não é necessário que um agente execute
132
uma simples regra. Considere-se um agente humano organizacional. Tal como um
agente pode ser uma pessoa específica, departamento ou outra unidade
organizacional. É usual o caso de que o agente, em sua descrição de trabalho,
seja assinalado a mais do uma regra. Isto significa que este agente humano deve
decidir, em cada circunstância, em qual regra estará atuando. Este modelo é
similar ao sistema estruturado proposto por Marvin Minsky, uma das maiores
representações do conhecimento na Inteligência Artificial. MINSKY (1975) sugeriu
que a mente de uma pessoa poderia estar apta para entender o meio ambiente
ajustando uma estrutura mental correta para tal, ou seja, usando um conjunto de
conceitos ajustados para uma situação real do mundo, onde estas propriedades
destes conceitos são identificadas principalmente usando a percepção do agente,
mas eles são freqüentemente completados com as propriedades padrões. Isto é
vital para a solução de qualquer tipo de problema. Quando um agente tem que
resolver um problema específico, eventualmente co-operativamente, ele deve
primeiro determinar sua estrutura na mente, de modo a claramente entender o
problema e estar apto a aplicar o conhecimento adequado, de modo a resolver o
problema.
Na seção anterior, foi argüido que as ações sociais não podem ser
entendidas sem a contabilização das normas, tanto no nível social como no nível
individual. Foi mostrado que um dos mais comuns modos de compromissos
sociais, ou seja, a adoção da norma pelo agente, está em curso da conversação
do agente. Acredita-se que a seleção da estrutura adequada da mente pode ser
consumada pela modelagem da regra.
5.6 A Estrutura das Regras
A estrutura da regra proposta aqui é um primeiro passo no desenho de um
agente organizacional, onde os agentes interagem automaticamente no modo
133
descrito anteriormente. De acordo com o que foi dito, as regras são estruturadas
em duas partes:
1. Uma parte normativa que enumera todas as obrigações e direitos aplicáveis
à regra, as quais são especificadas como uma lista de regras lógicas
Deônticas;
2. Uma parte funcional, onde as ações que podem ser executadas no escopo
da regra são definidas. Esta parte enumera todos os planos de
conversação que o agente usa para escolher a regra para usar.
Ambas as partes são descritas principalmente declarativamente. O uso de
um paradigma declarativo para a descrição de ações é menos eficiente do que o
paradigma procedural, mas tem a vantagem de prover flexibilidade, permitindo se
adaptar suas ações em “tempo real”, mesmo quando eles encontram situações
inesperadas.
A estrutura organizacional define relações poderosas que influenciam as
autorizações e obrigações de cada regra. Se uma regra está em linha de
dependência direta sobre um outro então, a regra superior tem o direito para
requisitar ou comandar a regra subordinada e ela é obrigada a obedecer à
requisição ou comandos da regra superior, dentro do escopo da sua função.
5.7 Considerações Finais deste Capítulo
A metodologia enfatiza a importância das estruturas normativas e as
concordâncias na razão social. Regras incluem o conhecimento normativo, tal
como as obrigações e autorizações e um conjunto de serviços que definem as
capacidades associadas com as regras organizacionais. As interações são
modeladas baseadas na teoria de atos rápidos onde as conversações são vistas
como seqüências de atos rápidos. Um agente organizacional pode executar mais
134
de uma regra, entretanto, antes de o agente começar uma conversação ele deve
terminar a regra sobre ela. Isto inclui a seleção de um conjunto adequado de
planos adequados de conversação, os quais o agente ira instanciá-los como uma
conversação.
A visão é que os sistemas de informação organizacional são sistemas de
informação distribuídos, entretanto, foi estabelecida uma arquitetura de agentes
descrita anteriormente com algumas características em mente:
Agentes podem ser heterogêneos: eles podem ser processados em
diferentes plataformas de hardware´s e software´s;
Agentes deverão ser autônomos: pelo fato de terem um comportamento
baseado nas normas, eles deverão ter a opção de poder adotá-las ou não;
Agentes devem usar uma função de utilidade para decidir acerca de suas
ações, considerando fatores externos, tal como as normas sociais e
concordâncias obtidas de outros agentes, tal como suas crenças e
intenções.
135
6. RESUMO DA UML
A linguagem unificada de modelagem (UML) foi criada por Grady Booch,
James Rumbaugh e Ivar Jacobson e mais tarde padronizada pelo Object
Management Group (OMG), em 1997. Desde então, muitas pessoas e empresas
têm contribuído para tornar a UML a linguagem para a modelagem de Sistemas de
Software.
A UML tornou-se um dos mais importantes tópicos de discussão nos
círculos da moderna engenharia de software; e ela se tornou de interesse para o
gerenciamento de empresas de consultorias, analistas de negócio, analistas de
sistemas, desenvolvedores de software e programadores, como também pra
pessoas que trabalham com as especificações de requisitos. Em resumo, a UML
tem tido e continua tendo um tremendo impacto.Muitas empresas têm decidido
que todos os softwares’s deverão ser modelados pela UML e milhares de pessoas
têm feito cursos sobre a linguagem. Muitos livros foram editados acerca da UML e
muitas ferramentas de software têm dado suporte a ela. Todo este progresso e a
importância da UML como uma linguagem de modelagem está ainda em sua
infância; seu uso é esperado crescer substancialmente nos próximos anos.
6.1 Básico sobre a UML
Uma linguagem de modelagem tem uma notação – os símbolos usados nos
modelos – e um conjunto de regras que governam a linguagem. As regras são
sintática, semântica e pragmática. A regra sintática diz como os símbolos deverão
ser desenhados e como eles podem ser combinados. A regra de sintaxe pode ser
comparada às palavras em uma linguagem natural; como em uma linguagem
natural, ela é importante para se conhecer como soletrá-la e como combiná-la
para formar sentenças. As regras semânticas dizem o que cada símbolo significa
e como eles deverão ser interpretados por si próprios ou em contexto com outros
136
símbolos. Estas regras podem ser comparadas com a definição de palavras na
linguagem natural (o que cada palavra representa). As regras pragmáticas
explanam como usar a linguagem. Elas podem ser comparadas ao guia de como
se escrever na linguagem natural. Elas definem as intenções dos símbolos,
através dos quais os propósitos do modelo são conseguidos e tornam entendíveis
pelas pessoas.
Na UML os símbolos são geométricos, tal como retângulo, círculo e linha.
Eles têm um conjunto de regras sintáticas e semânticas que definem o que os
símbolos significam e como eles podem ser combinados. Mas a UML não tem
regras pragmáticas, ou seja, um guia específico de como usá-los.
6.2 Linguagem de Modelagem Unificada
A UML tem nove diagramas predefinidos:
Diagrama de Classe. Descreve a estrutura do sistema. As estruturas são
construídas de classes e relacionamentos. A classe pode representar e estruturar
informações, produtos, documentos ou organizações.
Diagrama de Objeto. Expressa a possibilidade de combinações de objetos
de um diagrama de classe específica. É tipicamente usada para exemplificar um
diagrama de classe.
Diagrama de Estado. Expressa os possíveis estados de uma classe (ou
um sistema).
Diagrama de Atividade. Descreve as atividades e ações tomadas em um
sistema.
137
Diagrama de Seqüência. Mostra um ou mais seqüências de mensagens
enviadas entre um conjunto de objetos.
Diagrama de Colaboração. Descreve uma colaboração completa dentre
um conjunto de objetos.
Diagrama de Caso de Uso. Ilustra os relacionamentos entre casos de uso.
Cada caso de uso, tipicamente definido no texto, descreve uma parte da
funcionalidade total de um sistema.
Diagrama de Componentes. Um caso especial de diagrama de classe
usado para descrever componentes dentro de um sistema de software.
Diagrama de implantação. Um caso especial de diagrama de classe
usado para descrever o hardware dentro de um sistema de software.
Estes diagramas capturam os três aspectos importantes: estrutura,
comportamento e funcionalidade. Por causa da capacidade única da UML de se
adaptar e se estender, é possível se adicionar novos diagramas e elementos na
UML, tornando-a uma linguagem flexível que pode ser usada em muitas situações.
6.3 Notações
No passado, todo o esforço do projeto do sistema de informação tem sido
focado somente no aspecto técnico do banco de dados, fluxo de processos,
desenho da interface como o usuário e assim sucessivamente. Enquanto
importante, este trabalho é significativo se ele for dirigido diretamente para as
necessidades do negócio. A tecnologia de objetos tem sido usada para simular
sistemas complexos de engenharia por muitas décadas e recentemente tem sido
usada na modelagem de negócios. A Unified Modeling Language (UML)
(Linguagem Unificada de Modelagem) é usada para ilustrar como estes conceitos
138
podem ser aplicados para os negócios, mantendo os diagramas de forma bem
visíveis e muito simples. Os relacionamentos organizacionais entre os conceitos
do negócio e as coisas são de particular importância.
Os negócios são grandemente representados por relacionamentos entre
entidades e o diagrama de classes da UML são ideais para esta representação de
relacionamentos. Um relacionamento de herança mostra como uma classe é
estendida para satisfazer as necessidades mais especializadas, indicada por uma
flecha apontando para uma classe mais geral. Uma associação é um
relacionamento estático entre instâncias de duas classes, representadas por uma
linha entre classes. Uma classe associada estende uma associação incluindo
atributos e comportamentos pertencente a ela. Uma agregação descreve como
partes se relacionam com o todo. Um componente pode pertencer a mais de uma
agregação ao mesmo tempo, seus relacionamentos podem variar com o tempo e
ela tem uma identificação que é independentemente de seus agregados. Uma
agregação tipicamente identifica seus componentes pela referência, indicada por
um diamante vazio na ponta da linha de ligação.
Uma composição é uma forma forte de agregação, que requer que um
componente seja incluído em não mais do que uma composição no tempo,
embora seu proprietário possa mudar ao longo do tempo. Um componente
tipicamente não tem uma identificação independente, mas deve ser referenciada
por meios de seu objeto mãe. Por exemplo, os itens de uma ordem são acessíveis
somente através da ordem na qual eles pertencem. Uma composição implica que
seus comportamentos são propagados para seus componentes – por exemplo, se
a composição é copiada ou apagada, seus componentes são também copiados ou
apagados. Restrições por valor implicam composição, assim os atributos de um
objeto, nos quais estão contidos os valores, são instâncias da composição.
Restrições por valor são indicadas por um diamante preenchido na ponta da linha
de ligação.
139
Sumário adornado Nome da classe Atributos Operações Generalização Associação Agregação Composição Navegação Figura 6.1 Notação UML
Nome Classe Nome da Classe
Atributo: tipo = valor inicial Operações()
Supertipo Um Pai Todo Para
Subtipo Outro Filho Parte De
140
7. PROPOSTAS
A proposição desta tese é que os novos sistemas de informações
pró-ativos sejam modelados, analisados e projetados baseando-se em três
principais paradigmas: 1) esteja baseado na semiótica organizacional, permitindo
que as regras, que representam as políticas do negócio – Normas Semânticas,
contemplem todas as condições que cercam as operações do negócio da
empresa, sejam estas regras técnicas ou comportamentais; 2) sua estrutura
funcional esteja baseada na estrutura contábil que representa os negócios da
empresa, ou seja, os eventos contábeis que ocorrem nos negócios e que façam
parte das normas do negócio levantadas pelo modelo semântico, permitindo que
os objetos tenham conhecimento dos objetivos dos controladores do negócio e
assim possam tomar atitudes de modo a evitar eventos que não condizem com a
realidade do negócio (pró-atividade). 3) estejam baseados na modelagem dos
planejamentos estratégicos e operacionais dos negócios, via UML, e que estes
planejamentos estratégicos (Financeiros, Operacionais, Recursos Humanos, etc.)
sejam propagados para os níveis inferiores da estrutura de modo que os agentes
operacionais tenham este conhecimento e possam controlar as ocorrências
danosas para os negócios de forma pró-ativa. Com estas proposições os sistemas
resultantes serão sistemas de informações com inteligência, baseados em redes
de objetos (pró-ativos), pois estarão atendendo tanto o lado tecnológico como
também o lado comportamental destas empresas, necessários para dar suporte
aos negócios da empresa. A seguir será justificado e explanado como estes
paradigmas serão utilizados para atender a proposição desta tese.
Pelo fato de os sistemas de informações atuais terem sido concebidos na
década de 90 – sistemas de Informação Integrados (ERP), foram concebidos com
o uso da metodologia de desenvolvimento estruturada, que é totalmente centrada
na estrutura de dados e nos processos que compõem os negócios das empresas.
Esta metodologia não considera as outras variáveis que também influenciam na
estrutura dos negócios das empresas. Em face disto, os sistemas resultantes são
meramente passivos não contemplando o lado das relações humanas e outras
141
existentes, que necessitam serem consideradas para a elaboração de sistemas de
informação pró-ativos.
Múltiplas perspectivas sobre os sistemas de informações mostram que o
estudo destes sistemas é um campo multidisciplinar; não uma simples disciplina
que o domina. A figura 1.1 ilustra as maiores disciplinas que contribuem com os
problemas, questões e soluções no estudo dos sistemas de informação. Em geral,
o campo pode ser dividido em visão técnica e comportamental. Os sistemas de
informação são sistemas técnico-sociais. Eles são compostos de máquinas,
equipamentos, tecnologia física “hard” e requerem questões de investimentos no
social, organizacional e intelectual para fazê-los trabalhar adequadamente e vir ao
encontro com as reais necessidades dos negócios da organização e serem
também inteligentes (pró-ativos).
Os sistemas de informação não podem ser ignorados pelos gerentes
porque eles atuam como regras críticas nas organizações contemporâneas. A
tecnologia digital está transformando os negócios das organizações. Os sistemas
de informação atuais afetam diretamente como os gerentes decidem, como os
diretores planejam e em muitos casos que produtos e serviços deverão ser feitos
(e como). As responsabilidades dos sistemas de informação não podem ser
delegadas apenas para o pessoal técnico da área de TI.
A figura 7.1 ilustra os novos relacionamentos entre a organização e os
sistemas de informação. Existe um inter-relacionamento crescente entre as
estratégias do negócio, regras e procedimentos de um lado e os sistemas de
informação, software´s, hardware´s, banco de dados e telecomunicações por outro
lado. Uma mudança em qualquer um destes componentes freqüentemente requer
mudanças em outros componentes. Este relacionamento torna-se crítico quando
os gerentes planejam o futuro. O que um negócio pretende fazer em futuro
próximo é altamente dependente do que os seus sistemas de informação possam
fazer. Por exemplo, para aumentar o market share, tornando-se um produtor de
alta qualidade e baixo custo, desenvolvendo novos produtos e aumentando a
142
produtividade da mão-de-obra, depende muito mais dos tipos e qualidades dos
sistemas de informação da organização do que qualquer outra coisa.
Figura 7.1 – Interdependências entre os sistemas de informação e a organização, LAUDON &
LAUDON (2001). Tendo em vista que as interdependências entre os sistemas de informações
e a organização devem ser efetivas em todos os níveis, deve-se cuidar para que
as estratégias traçadas pela direção se propaguem para os demais níveis
inferiores de modo que toda a organização esteja ciente de todas as estratégias
do negócio para o horizonte de planejamento. Para tanto, será necessário que se
defina uma metodologia para que se possa fazer a propagação dos valores
planejados no nível estratégico para os níveis gerencial e operacional.
Os maiores escândalos que tem ocorrido no mundo do uso da informação
para a tomada de decisões gerenciais de forma errada e com as informações
imprecisas, têm dirigido as diversas áreas da organização à procura por métodos
Estratégias Negócio Regras Procedimentos
Software
Hardware
Banco Dados
Telecomunicações
Organização Sistema Informação
Interdependências
143
mais rigorosos para explicar e possivelmente regulamentar estas informações e
permitir um controle mais efetivo. Isto tornará os sistemas mais pró-ativos,
oferecendo uma gama maior de serviços para a organização. Para se garantir
uma qualidade e efetividade da informação, as pessoas que trabalham nas
organizações estão atualmente se confrontando com um vácuo na credibilidade da
informação estratégica. Nesta tese, o crescimento da demanda na segurança
sobre as técnicas de alinhamento estratégico entre a TI e a estrutura dos negócios
e suas garantias, é discutido sob o ponto de vista da semiótica, tendo como
suporte para a sua implementação uma rede de objetos pró-ativos. Para aumentar
o domínio das aplicações confiáveis, será necessária uma metodologia de
modelagem da semiótica organizacional que ofereça segurança sustentável.
Baseado nas revisões das técnicas de modelagem atuais, uma extensão será
sugerida para suportar os objetivos na adoção da semiótica organizacional nas
áreas onde serão aplicados o alinhamento estratégico da estrutura organizacional
e a estrutura da TI.
7.1 Modelagem Semiótica dos Negócios da Organização
Ao redor do mundo está se baseando em sistemas envolvendo a interação
entre as empresas e o computador em uma escala de complexidade sem
precedentes. O moderno ambiente é uma coleção interconectada de grandes
grupos de empresas se interagindo com sistemas de computadores e também se
interagindo com uma variedade de sistemas físicos para se manterem em
condições satisfatórias de sobrevivência neste ambiente. A vasta complexidade e
quantidade de informações envolvidas tornam-se necessário diminuir o vácuo
existente entre a estrutura dos negócios deste ambiente e o uso adequado e
seguro da TI.
Para se sobrepor o vácuo metodológico com respeito à segurança e pró-
atividade é sugerido que se atente em ligar a contabilização, segurança, auditoria,
governança, sistemas de informação e o conhecimento de uma forma cognitiva,
144
epistemológica, ontológica e tecnológica – Normas semânticas do negócio – de
um modo elegante, próprio e metodologicamente consistente e sustentável.
A segurança e a pró-atividade são necessárias, suficientes e evidentes de
modo que a informação (ou sistema de informação) encontre seus beneficiários
(ou seus usuários), conhecimento (ou crença, confiança ou confidência) e
necessidades no suporte de ações racionais em um ou mais contextos.
A necessidade por segurança vem de um fenômeno semiótico
(representado por objetos pró-ativos) no e através de vários níveis ontológicos e
representacionais da habilidade de usar os signos de forma contextual como
ilustrado na figura 7.2 e 7.3 – o contexto da segurança e as necessidades de
informações dadas por um objeto e a estrutura de um objeto inteligente condutor,
respectivamente. Os sistemas de informação atuais, que vem atendendo as
necessidades de informações das organizações, estão estruturados para atender
somente até o nível da ‘informação’, tanto as metas-informações como no
contexto, mas deixam a desejar no que diz respeito aos outros níveis do
‘conhecimento’ e do ‘entendimento’. Não existirá nenhuma necessidade de
observação e da análise dos aspectos dos dados relevantes do mundo “real” sem
um dado problema, POPPER (1994). Os dados coletados devem se encontrar em
um modelo apropriado no contexto descrevendo o problema; entretanto, a
informação gerada pode não representar o conhecimento entendido como “uma
crença certificada”, FETZER (1990, 2000, 2003). Além disso, o que é considerado
conhecimento pode mesmo ser falso na ação de contexto do usuário (corrente,
próxima ou prévia), WILL (2003).
Por exemplo, a tricotomia da semiótica entre um signo e seus usuários, o
significado do signo, e a interpretação do usuário, auxiliam para superar as
limitações conceituais do modelo convencional, simplista de dicotomia “entrada,
processo, saída” usada tradicionalmente para “explicar” dados, modelos,
informação e sistemas de informação. Isto é ilustrado nas figuras 7.5, 7.6 e 7.7:
145
segurança dos sistemas de informação na perspectiva semiótica; um
detalhamento do sistema de informação; e um detalhamento dos processos do
negócio na visão semiótica. Estes diagramas mostram os relacionamentos entre
os sistemas de informações (entendimento como signos); os eventos relevantes,
objetos ou sujeitos e seus respectivos estados internos que a informação
representa (protegida); e a interpretação da respectiva situação recebida tanto
pelos objetos da informação (ou seja, em termos de racionalmente respeitando os
princípios e suas crenças sistêmicas) em um contexto de governança
(entendimento como seus conhecimentos de contexto comuns). Tanto os agentes
e os controladores estão expondo seus próprios “problemas com o resto do
mundo” em seus esforços pessoais para ter sucesso e sobreviver; entretanto, o
objeto está mais encaixado nos contextos dos conhecimentos comuns e está,
portanto, menos livre para agir fora de si do que os controladores.
Para qualificar como “conhecimento”, FETZER (1990, 2000, 2003),
eletronicamente gerado ou comunicado através de um sistema de informação
(signos), tem que ser adequado, acreditado, relevante, seguro, inteligente e
verdadeiro para a racionalidade estendida, justificável ou certificada em algum
(tipo de) conhecimento do usuário ou um contexto de ação.
Figura 7.2 - Um contexto da segurança e a inteligência e as necessidades de Informações dadas por um Objeto, adaptado de WILL et al. (2003).
NORMAS
SIGNOS
AMBIENTE
AÇÃO
OBSERVAÇÃO
EXPRESSÃO INTERPR
ETAÇÃO
O B J E T O
146
Figura 7.3 - Estrutura de um objeto inteligente condutor, adaptado de WILL et al. (2003).
Dados
Informação
Entendimento
Conhecimento
Observação do Mundo Baseados nos Signos
Realidade
Ações no Mundo Baseados nas Normas
Contexto Dado
Modelagem
Contexto Modelo
Determinação
Princípios
Realidade
Contexto Conhecimento
Contexto Entendimento
Meta Dados (signos)
Meta Informação
Meta Conhecimento
Meta Entendimento
R E P R E S E N T A Ç Õ E S
Sintetiza e visualiza-o para formar modelos mentais
Avalia, integra e analisa-o para encontrar seu significado
Formata, sumariza, mostra, correlaciona e translada os dados
Aumenta a atenção e o discernimento dentro de uma situação
Aumenta o entendimento da informação
Permite ao usuário entender os dados em formato familiar
Contexto da Ação Externa (Problemas com o resto do Mundo)
147
Figura 7.4 – Segurança de um Sistema de Informação na Perspectiva Semiótica, adaptado de
WILL et al. (2003). Figura 7.5 – Detalhamento do Sistema de Informação na visão da Semiótica.
Aplicando-se estes atributos a informação dos sistemas de informações
estabelece critério suficiente para a segurança ser obtida – não como “segurança”,
Controladores
Objetos
Eventos Objetos Entidades Estados Sujeitos
Sistemas de
Informações inteligentes
Confidencial
Respeito
Confiança
Auditoria
> Adequado? > Confiável? > Relevante? > Seguro? > Verdadeiro?
Contexto Conhecimento
Comum
Ciclo De Processos Receita O
Ciclo de
Despesas
Ciclo Financeiro
Ciclo de
Transformação
Ciclo Recursos Humanos
Ciclo Relações de Contábeis Controla ‘Normas’ doria O
Controladores
O
Estratégias Propósitos Resultados
O que fazer
O que fez
Normas
Signo
Interpretante Processos/Entidade
148
mas como “relativamente ou suficientemente certa” certificação para o
conhecimento, entendimento como crença certificada, FETZER (1990).
Como se pode notar que na figura 7.5 fica bem claro também a existência
da tricotomia dos signos, ou seja, os controladores serão os interpretantes, a
controladoria, através do plano contábil dos negócios, serão os signos,
representando as necessidades de informações necessárias para garantir
segurança, credibilidade e pró-atividade às informações necessárias aos
controladores para se sentirem satisfeitos com as realizações dos seus negócios e
os sistemas de informações dos ciclos operacionais e gerenciais. As entidades
executoras dos dados necessários para a geração das informações necessárias
de forma que os signos façam as devidas interpretações para os interpretantes.
Um maior detalhamento dos conceitos de entidade como elemento
participante dos processos do negócio, está mostrado na figura 7.6.
Figura 7.6 – Detalhamento dos processos dos ciclos operacionais na visão semiótica, adaptado de
MARSHALL (2000). Por exemplo, sem algum tipo de evidência explicita que e por que as
informações contabilizadas pelos agentes são adequadas, acreditadas, não falsas,
necessárias, protegidas e suficientes em um contexto específico, um controlador
pode ter, de modo difícil, uma confidência com um objeto e relacionar-se com a
Decide
Processos do
Negócio
Informações
Entidades
Resultado Propósitos
149
ação desse objeto como um comissário próprio. Confidências são, portanto,
racionalmente relacionada a contabilização da informação provida pelas
facilidades da auditoria e dos testes de um e possivelmente todos sistemas de
informações, para adequação, credibilidade, integridade, proteção, relevância e
para a apropriada concepção da verdade. Por exemplo, a segurança como “uma
declaração positiva intencionada para ser segura, certa, confidente, garantida”,
Aurélio, pode referir a tipos específicos e instâncias da contabilização em um
ponto específico no tempo e para a contabilização para tipos específicos de
performance sobre o período de tempo, mas ela será sempre dependente do
tempo e deve ser contextual para ser significante para alguém (ao invés de
qualquer um).
A condição necessária para a segurança, confiabilidade e inteligência é “ser
auditável” para os sistemas de informações: a habilidade para se aplicar testes
sérios de vários critérios suficientes aplicados para produzir ou prover informações
(para sistemas ativos) em vários níveis e com uma intensidade variada requerida
para o acesso conveniente para todos os conhecimentos necessários e relevantes
(em objetos e uma meta-linguagem) em qualquer sistema de informação moderno,
que é usado para os propósitos de atender as necessidades dos negócios da
organização. A segurança, confiabilidade e inteligência podem ser obtidas
independentemente e meta-linguisticamente sem qualquer possibilidade de
alteração dos dados e meta-dados, informações e meta-informações, os modelos
e avaliações de risco, WILL (2000, 2003). Com um ponto de posicionamento no
tempo do crescimento rápido, do mundo interconectando com fio ou sem fio, a
segurança e confiabilidade é positiva se tiver que ser concorrente (ou quase
simultaneamente) com o processamento da informação original (objeto) – se isto
for desejável e possivelmente na velocidade da eletrônica.
Mesmo se vários tipos de segurança, confiabilidade e inteligência
certificadas (ou seja, auditorias sérias e procedimentos de testes e avaliações de
seus resultados) poderiam ser automatizadas como parte dos métodos dos
150
processos de controle, modelos e procedimentos, os comandos e segurança,
confiabilidade e inteligência poderiam ser perfeitas e poderiam servir como
garantia somente se todas as causalidades relevantes mudarem, ou
permanecerem no estado, o e_world (como seu representante real do mundo)
poderia ser constantemente monitorado em vários níveis no específico
conhecimento e ação do contexto. Entretanto, então um comando de segurança,
confiabilidade e inteligência poderiam ser desnecessários, porque somente umas
indicações de segurança, confiabilidade e inteligência negativa poderiam fazer
sentidas. Poderia ser uma necessidade ética em notificar alguém imediatamente
sobre a falha de certificação para a crença no “próprio” (ou esperado)
funcionamento do mundo se os procedimentos da auditoria (interna) de controle
indicar erros, desinformação, Fetzer (2002), falhas, fraude, falta de informação ou
omissão. Portanto, uma indefinida (ou impropriamente definida) “capacidade
automática de auditoria”, Rezaee, Sharbatoghlie, Elam & McMickle (2002), sem
uma metodologia consistente e real e uma referência para um contexto do
conhecimento específico (e um contexto de ação relacionado) pode nunca resultar
em uma segurança, confiabilidade e inteligência efetiva.
Uma segurança, confiabilidade e inteligência no nível cognitivo requer
usuários das informações com uma mentalidade crítica com o ajuntamento de um
suporte cognitivo e meta-linguístico, o qual pode ou não questionar e acessar a
qualidade das informações de sua propriedade ou fazê-la ao interesse de outro
usuário. A segurança, confiabilidade e inteligência pode resultar em uma
declaração negativa ao invés de positiva (meta-relatórios – razões) dos
controladores para os executores da informação original objeto (trabalhadores).
Isto é ilustrado na figura 7.7: auditoria como meta-contabilização e segurança,
confiabilidade como Meta-relatórios para os objetos responsáveis (auditores); para
os controladores (gerentes) como os legítimos receptores das informações
contábeis (que representam as transações ocorridas) para ser assegurada
(lançadores); e para os auditores como os controladores os quais devem estar
151
aptos para auditar todas as informações geradas pelos sistemas de informação
(entendido como meta-contabilização por meio de meta-linguagem).
Os auditores, trabalhadores, controladores e gerentes podem cada qual ser
considerado como agentes complexos (humanos, pessoa-máquina e
possivelmente mesmo máquina-máquina) de acordo com a teoria da agência ou
como mentes (de acordo com a teoria semiótica) com várias habilidades,
capacidades, éticas, motivações e oportunidades percebidas, FETZER (1990).
Sem estas mentes seria limitado para as pessoas ou extensões para máquinas
permanecerem em aberto, mas a questão muito relevante, porque se máquinas
“cuidadosas”, WHOBREY (2000, 2001, 2002), podem ser desenhadas, então elas
podem ser bem usadas para os propósitos da segurança, confiabilidade e
inteligência.
Contexto da ação externa (problemas com o resto do Mundo) Figura 7.7 – Auditoria como Meta Contabilização e Segurança, Confiabilidade e Inteligência como
Meta Relatórios, adaptado de WILL et al. (2003).
Agentes (auditores)
(contas contábeis)
Controladores Trabalhadores
Auditores / Gerentes
Contabilidade (Contabilização e
relatórios) Auditoria
(Meta-contabilização)
Segurança/ Confiabilidade/
Inteligência (Meta
Relatórios)
Contexto Do
conhecimento
152
Não deveria existir a necessidade de segurança, auditoria e proteção se os
princípios pudessem ser garantidos pelos seus agentes. Princípios confiáveis
poderiam simplesmente garantir a contabilização da informação provida pelos
objetos, porque a lealdade ou respeito dos objetos poderia proibir abusos
deliberados causados por vontade própria ou por acidente, desinformação e
fraude, embora erros (inocentes) e falta de informação poderia ainda ser possível
sem um controle apropriado. Algum ou todos os conhecimentos extraídos da
informação pelo objeto por meios do pensamento crítico e da razão lógica poderá
ser compartilhado com os controladores (acionistas e gerentes). Entretanto, como
pode a informação ou o sistema de informação ser “confiável”, WILL (1992) ou
acreditado no mundo globalizado se eles podem ser monitorados de forma
insuficientes e protegidos contra os ataques e vulnerabilidades e se alguém não
pode estar “seguro” acerca da efetividade e eficiência de tais proteções sem uma
determinação do próprio risco? Uma das mais importantes questões neste mundo
dominado pela informação é: Como bem monitorar e proteger os devidos usos de
vários objetos do conhecimento?
É, entretanto, importante distinguir duas categorias de contabilização
(ocorrências contábeis): a primeira relativa ao significado ou conteúdo do dado,
informação ou conhecimento e a segunda, relativa a proteção e integridade do
significado do dado, informação ou conhecimento. Ambos os tipos de
contabilização podem sofrer abuso, mas a falta de proteção do conhecimento
(dados, informação) pode facilitar o abuso, desinformação, fraude, perda e
integridade e falta de informação, especialmente no mundo globalizado. Os
usuários das informações contabilizadas, todos os usuários do negócio,
necessitam ter segurança contra as violações (ou mau uso) em todos os tipos de
contabilizações, ou seja, registro de suas ações com os sistemas de informação,
WILL (2000b, 2002a, 2002b). De fato, a atenção a estes problemas permite-se
estabelecer critérios para um desenho e uso adequados dos sistemas de
informação e para o desenho e uso apropriado da auditoria e segurança de
metodologia de processos de suporte, WILL (2003). A proposta desta tese é fazer
153
estas implementações através de uma rede objetos pró-ativos, as quais tem sua
fundamentação na semiótica.
Enquanto a conceituação inicial para um paradigma de segurança,
confiabilidade e inteligência dos sistemas de informação que vem das questões
das práticas correntes da contabilização e auditoria na industria quando vista pelo
lado das perspectivas dos sistemas de informação, WILL (1974), a comunidade da
organização semiótica tem finalmente encontrado o problema pelo
reconhecimento da necessidade de metodologias de segurança, confiabilidade e
inteligência, processos, técnicas, ferramentas e sistemas inteligentes.
Com o surgimento da semiótica orientando os processos do negócio no
redesenho das práticas de Business Process Requirement (BPR) e sua conversão
em processos de desenho de sistemas, um sistema de informação da organização
irá se tornar mais amigável para a segurança, confiabilidade e inteligência
baseadas no paradigma da semiótica no contexto das ações e conhecimentos
específicos.
7.1.1 Necessidades para a Segurança, Confiabilidade e Inteligência na Modelagem
Modelos são conceitos e construções: “conceitos tem as propriedades de
hábitos da mente (no estímulo do processamento informacional) em relação aos
hábitos das ações (na produção de respostas apropriadas)”, FETZER (2000).
Como modelos de construções são criados ou por arte ou com um propósito
especial da mente, mas em ambos os casos com uma variedade de significados
em variados modos. Ou como conceitos ou como construções, os modelos
representam alguns aspectos da imaginação do criador ou algum aspecto do
mundo que é do interesse do criador e para algum usuário do modelo. Em outras
154
palavras, os modelos são signos no senso semiótico como ilustrado na figura 7.8:
Modelos e Resultados de Modelos como signos. Especialmente no mundo
globalizado, seus usuários requerem segurança, confiabilidade e inteligência que
sejam adequados, acreditados, protegidos, relevantes e verdadeiros de acordo
com o conhecimento das ações do contexto dos usuários – ou como jogos ou
ferramentas de suporte a decisões para as tarefas destes usuários junto aos
sistemas de informações. Indiferentemente, é importante se distinguir entre as três
dimensões do modelo quando eles são considerados como signos para seus
usuários:
Figura 7.8: Modelos e Resultados dos Modelos como signos, adaptado de WILL et al. (2003). M1 – Sintática. Os modelos tornam os usuários sintaticamente informados de
alguma coisa ou eles representam
somente “barulhos”?
Pessoas (modelo do usuário) Conhecimento
Contexto-n
COISAS (evento/objeto/es
tado/sujeito) SIGNO
(modelo e resultado do
modelo)
Interpretação (interpretante) [Pragmatismo] Propósitos
Percepção (causação) [sintaxe] Atenção
Cognição no Contexto
Reconhecimento
(solo)
[Semântica] Correspondência
Contexto do Conhecimento 1
Entendimento
Contexto da Ação
155
M2 – Semântica. Os modelos representam alguma coisa “real” para os usuários
tal como os específicos (tipos de) eventos, objetos ou estados
do mundo? M3 – Pragmática. Os usuários interpretam os modelos (como os signos sintáticos
correspondem semanticamente a alguma coisa a mais do que eles representam)
como sendo pragmaticamente apropriado em seus respectivos conhecimento e
ações do contexto?
Todos os três aspectos semióticos representam segurança e inteligência
aos problemas dos usuários:
A1 – Como podem os usuários estar seguros de que um modelo particular permite
(signos) que eles se tornam atento a um ponto específico no tempo e a uma
localização específica seja relevante para eles e não meramente ruído em seus
respectivos conhecimentos e ações no contexto?
A2 – Como pode o usuário estar seguro ou confiante que o modelo resultante
(signos) verdadeiramente representa alguma coisa “real” (objetivo, observável e
inferível) ao invés de alguma coisa “irreal” (altamente subjetivo ou puramente
teórico) em seus respectivos conhecimento e ações do contexto?
A3 – Como pode os usuários estar seguros ou confiantes que o modelo resultante
(signos) servem seus propósitos em seus respectivos conhecimentos e ações de
contexto?
Enquanto o modelo dimensional M1, M2 e M3 requerem avaliação mental,
aquele descrito em A1, A2 e A3 requerem uma reavaliação crítica.
156
7.1.2 Dimensões da Modelagem Semiótica
As três dimensões semióticas (M1, M2, M3) para a modelagem, modelos e
modelo resultante (entendimento dos signos) aplicam independentemente tanto a
implementação tecnológica do modelo; como eles se ajustam no contexto
tecnológico do usuário; e como eles relatam os conhecimento e ações do
contexto; entretanto, eles fazem referência ao modelo objeto, considerando que
A1, A2 e A3 se refere ao meta-modelo. Note que tratando modelos como signos,
implica que, primeiramente, o modelo ou o modelo resultante tem que ser
perceptível e percebido por um usuário que é sensível (no sentido semiótico) e
disponível para o usuário ou qualquer de seus consensos. Por exemplo, uma
pessoa cega não pode perceber o modelo e seus resultados visualmente, mas
pode sentir algo acusticamente ou tacitamente. Segundo, eles devem ser
reconhecidos como representando alguma coisa a mais no consenso semiótico;
entretanto, isto não significa que o que eles representam é observável por meio
dos mesmos consensos como no modelo. Por exemplo, uma pessoa cega que
não pode ver um objeto, mas pode estar apta para sentir um modelo
reconhecendo seu significado. Finalmente, a interpretação do usuário do modelo
em um contexto pragmático completa o processo cognitivo, mas ele não garante
que o mesmo modelo irá também ser adequado, acreditável, relevante, inteligente
e verdadeiro em um contexto diferente. Será discutidos a seguir os três elementos
semióticos, pertencentes à escala semiótica proposta por Stamper (1999), ou seja,
sintático – (estrutura formal, linguagem, lógica, dados, registros, dedução,
software, arquivos, etc.), semântico – (significado, proposições, validade, verdade,
significado, detonação, etc.) e o pragmatismo – (intenções, comunicações,
conversações, negociações, etc.), que afetam a modelagem dos negócios e
conseqüentemente a dos sistemas de informações.
157
7.1.2.1 Critérios de Modelagem Sintática: Sensibilidade de Modelos ou Modelo Resultante
Na figura 7.8, a relação sintática entre o signo (modelo e modelo resultante)
e alguém (observador ou usuário) correspondem a uma estrutura representacional
da maneira conceitual na qual o signo é percebido. A partir disto ele o segue a
menos que a estrutura de um modelo por si só (ou seu comportamento ou
resultado computacional) possa ser percebido e compreendido com os consensos,
ele irá meramente representar ruídos sintáticos. Isto significa que pelo menos a
parte acústica, tática e a apresentação visual dos modelos e resultados da
modelagem em várias formas são importantes dimensões para tornar os usuários
atentos. Por exemplo, os signos modelados acusticamente e tacitamente tal como
as vibrações de várias freqüências tão bem como os gráficos dinâmicos e
estáticos, formatos numéricos ou textuais em várias cores, são importantes
dimensões para a modelagem a partir de um ponto de vista sintático.
7.1.2.2 Critérios de Modelagem Semântica: Correspondência
A correspondência da semântica na dimensão do modelo pode ser visto
diferentemente dependendo do tipo de signos produzidos: Icônico, Indexical e
Simbólico (Pierce & Fetzer).
Os modelos representam alguma coisa se eles mostrarem o que eles
representam como ícones tal como fotografias de objetos ou pessoas, filmes de
eventos, imagens de estados internos de sistema. O resultado de modelos pode
indicar causas e efeitos se eles representam causas, efeitos ou ambos de um
certo modo como índices. Modelos descritivos representam importantes
componentes estruturais e seus acoplamentos comportamentalmente relevante de
158
interesse para os usuários por meio de símbolos no consenso Perciano. Eles
recaem em associações mentais tal como denotações, diagramas, metáforas ou
sinônimos e as (várias) convenções lingüísticas de tais diferentes linguagens
naturais como Árabe, Chinês, etc ou linguagens artificiais com a Unified Modeling
Language (UML) com seus estereótipos.
Os modelos descritivos podem ser usados por propósitos explorativos ou
preditivos. Explanação consiste de uma explicação e de um contexto formulado
dentro de uma estrutura de linguagem de acordo com os requerimentos da
especificação máxima se eles são para se adequar e os requerimentos de uma
especificação máxima específica se eles são para ser verdade, como definido por
FETZER (1990). As predições são igualmente baseadas em modelos descritivos;
entretanto:
Quando ou a) as leis dos [das entidades modeladas] sistemas.....não são
conhecidos ou b) as descrições disponíveis para aquele sistema não está
completa [isto é, não foi descrito de forma máxima especificamente].....então
precisamente como aquele sistema se comportará no intervalo correspondente de
tempo ... não pode ser precedido com – invariável ou probabilisticamente –
confidência, porque faltam informações essências desconhecidas. Mesmo quando
as leis dos sistemas daquele tipo são conhecidas, além disso, que o conhecimento
poderia ser incompleto quando não existe um fim para o número de fatores que as
presenças ou faltas faz a diferença para a ocorrência de um resultado de
interesse, FETZER (1990).
Pode um comportamento individual, comportamento social humano e o
comportamento organizacional (sempre) ser suficientemente descrito em modelos
semióticos complexos para facilitar as “confiantes” predições? Pode ter predições
acerca de comportamentos sistêmicos complexos que são descritos por meios de
(integrado) modelos sintáticos, semânticos e pragmáticos serem feitos sem
159
simulações, replicações ou emulações de comportamentos esperados em um alto
nível?
7.1.2.3 Critérios da Modelagem Pragmática: Monitoração e Regulamentação
Critérios pragmáticos para a modelagem e o uso apropriado dos resultados
do modelo são dependentes do fato de que alguém deseja usá-los para o
monitoramento do sistema sob observação ou para regulá-lo. Enquanto ocorre a
“monitoração da caixa preta” pelos relacionamentos de entrada e saída pode
convocar os trabalhadores com as entradas, o monitoramento propriamente dita
requer entendimento do contexto (ou seja, cultura, ambiente e sistemas),
determinando o comportamento esperado e significa a descoberta da falta de
comportamento (ou seja, condições de exceção perigosas).
Para corrigir um sistema significa alterá-lo estruturalmente de tal modo que
ele não possa portar-se erradamente e permaneça atendendo as necessidades
para que foi projetado. Como pode existir segurança, confiabilidade e inteligência
acerca do comportamento apropriado do sistema sem informações adequadas,
acreditadas, relevantes e verdadeiras acerca da falta (possível ou potencial) do
seu comportamento sobre (passado) o tempo e acerca de suas disposições em
qualquer ponto do tempo?
Considere a seguinte assertiva acerca de segurança, confiabilidade e
inteligência entendendo como “auditoria continua”, ou seja, o sistema ser dotado
de objetos inteligentes (auditores) capazes de estarem constantemente checando
se as ocorrências contábeis estejam ocorrendo dentro das normas especificadas
pelos controladores do negócio.
160
Uma auditoria continua é um processo eletrônico, por meio de objetos pró-
ativos auditores, que permite aos auditores, agentes pessoais humanos
conferir que os princípios contábeis, normas, previamente estabelecidos,
estejam ocorrendo corretamente e de forma continua, evidenciando os fatos
que porventura possam ocorrer, através de relatórios de exceção.
Como ilustrado na figura 7.2, os modelos semióticos são contextualmente
relevantes para os propósitos de segurança, confiabilidade e inteligência nos
diferentes níveis e com diferentes efeitos. Note que sintaticamente correto ou
integral e proteção não implica semântica correta ou integridade e proteção e a
semântica correta não garante o pragmatismo correto ou integridade e proteção. A
aplicabilidade e a usabilidade dos modelos podem também depender da sua
implementação tecnológica.
7.2 Modelagem Estratégica e Operacional dos Negócios da Organização
Segue a metodologia, do Planejamento do negócio da organização. Esta
metodologia deveria ser suportada por uma linguagem de modelagem de sistemas
baseados em redes de agentes, de modo que se tenha como resultado um
sistema de informação inteligente (pró-ativo), mas pelo fato de ainda não existir,
comercialmente falando, uma linguagem deste tipo disponível no mercado, será
usada uma rede de objetos. Nesta rede de objetos foram feitas as devidas
adaptações para que ela se comporte o mais adequadamente possível para
atender tudo o que foi explanado nos capítulos anteriores. Desse modo, é
colocado em cada objeto toda a estrutura de inteligência e independência que os
agentes tem por si próprios. Como exemplo, cite-se a função de seleção de
demanda na entrada dos objetos, que tem por finalidade atender às solicitações
externas no sentido dele atender ou não uma dada demanda de prestação de
serviços. Em uma rede de objetos quando um objeto necessita de um serviço de
161
um outro objeto, este envia uma mensagem de solicitação para o objeto pai deste
para que ele crie uma instância de seu objeto filho, autorizando a aceitação e
execução do pedido, de modo a atender esta solicitação. Segue a estrutura das
modelagens Estratégicas e Operacionais dos negócios de uma empresa:
Modelagem Estratégica:
o Tópico 1 – Análise empresarial;
o Tópico 2 – Análise Semântica;
o Tópico 3 – Levantamento das normas que regem os negócios;
o Tópico 4 – Modelagem estratégica dos negócios da empresa;
o Tópico 5 – Modelagem de casos e uso (Somente Atores);
o Tópico 6 – Modelagem do gráfico de caso de uso;
o Tópico 7 – Modelagem do gráfico de caso de uso realizado;
o Tópico 8 – Modelagem do diagrama de objetos;
o Tópico 9 – Modelagem dos trabalhadores do negócio;
o Tópico 10 – Modelagem das entidades do negócio;
o Tópico 11 – Levantamento das unidades do negócio;
o Tópico 12 – Levantamento das regras da organização;
o Tópico 13 – Levantamento dos propósitos do negócio da empresa;
o Tópico 14 – Determinação dos componentes dos propósitos;
o Tópico 15 – Concepção do meta-modelo da empresa;
o Tópico 16 – Levantamento dos propósitos e planejamento (objetivos);
o Tópico 17 – Levantamento dos propósitos e as políticas;
o Tópico 18 – Levantamento dos propósitos e os contratos.
Modelagem Operacional:
o Tópico 1 – Modelagem do gerenciamento de contratos;
o Tópico 2 – Modelagem do gerenciador de processos;
o Tópico 3 – Modelagem do gerenciador de mensagens;
o Tópico 4 – Levantamento dos componentes dos processos;
o Tópico 5 – Levantamento das classes básicas dos processos;
162
o Tópico 6 – Levantamento dos processos como múltiplos itens;
o Tópico 7 – Levantamento dos processos que adicionam valores;
o Tópico 8 – Levantamento dos trabalhos em processo;
o Tópico 9 – Levantamento das entidades, regras e valores;
o Tópico 10 – Levantamento das regras dos parceiros;
o Tópico 11 – Levantamento dos valores das entidades;
o Tópico 12 – Levantamento dos recursos consumíveis;
o Tópico 13 – Levantamento dos passos dos processos versus valores
das entidades;
o Tópico 14 – Modelagem da propagação dos valores planejados para
os níveis inferiores até o nível operacional da estrutura
da organização.
7.3 Modelagem Estratégica e Operacional dos Sistemas de Informação
Alinhamento Estratégico: o Tópico 1 – Alinhamento estratégico entre a estrutura da Organização
e a TI
Análise robusta do sistema:
o Tópico 1 – Análise completa dos diagramas de objetos do projeto;
o Tópico 2 – Análise dos casos de uso do sistema
Projeto do sistema
o Tópico 1 – Definição da modelagem de interação;
o Tópico 2 – Definição dos modelos de estado e colaboração.
A cada fase será dada uma breve introdução dos seus objetivos e os
gráficos da UML que darão um suporte para o seu melhor entendimento:
163
7.4 Detalhamento das Modelagens
7.4.1 Modelagem Estratégica do Negócio
1) Análise empresarial – Planejamento dos sistemas do negócio.
A análise empresarial argumenta de que as necessidades de
informações podem ser somente entendidas olhando-se a empresa como um
todo em termos de unidades organizacionais, funções e elementos de dados. A
análise da empresa pode auxiliar a identificar as entidades chaves e os
atributos de dados da organização.
O método central usado na metodologia de análise da empresa é fazer
reuniões com os gerentes executivos e perguntar a eles como usam as
informações, onde as obtém, qual é o seu meio ambiente, quais são seus
objetivos, como eles tomam decisões e quais os dados que usam para tal.
O lado ruim da análise empresarial é que ela produz uma enorme
quantidade de dados e muito difícil de se coletar e analisar. Muitas entrevistas
são conduzidas com os diretores ou os gerentes executivos, com pouco
esforço na coleta de informações dos trabalhadores reais os supervisores de
linha. Entretanto, as questões freqüentemente focam não sobre os objetivos
críticos do gerenciamento e onde estas informações são necessárias, mas por
outro lado, sobre quais informações existem e onde são usadas. O resultado é
uma tendência para automatizar o obvio – o que existe. Mas, em muitas
instâncias, novas metodologias inteiras de como os negócios são conduzidos
são necessárias e estas necessidades não são consideradas.
Para contornar estes problemas é sugerido nesta tese que se use a
Análise Estratégica – Fatores Críticos de Sucesso. Esta metodologia
argumenta que as necessidades de informação de uma organização são
determinadas por um número pequeno de Fatores Críticos de Sucesso
164
(CSF) dos gerentes executivos. Se estes objetivos podem ser obtidos, o
sucesso desta empresa será garantido. Os CSF´s são formados pelas
empresas, seus gerentes e pelo meio ambiente como um todo. Uma
importante premissa da metodologia da análise estratégica é que existe um
pequeno número de objetivos que os gerentes podem facilmente identificar e
sobre eles pode-se já começar a formar uma idéia dos sistemas de informação.
O principal método usado pela análise do CSF são entrevistas pessoais
– três ou quatro – com um número de diretores ou os gerentes executivos para
identificar seus objetivos e os CSF resultantes. Estes CSF´s pessoais são
agregados para se desenvolver um quadro dos CSF´s da empresa. Então os
sistemas já podem ser pré-modelados de modo que atendam estes CSF´s, de
modo que possamos ter uma visão geral – meta-modelo empresarial, figura
7.9.
Figura 7.9 – Uso dos CSF´s para a Modelagem Empresarial, adaptado de LAUDON & LAUDON (2001).
CSF Gerente
A
CSF Gerente
B
CSF Gerente
C
CSF Gerente
D
Agregação e Análise CSF individuais
Desenvolver dos
CSF na Empresa
Definir os CSF da empresa
Definir Diagrama Classes
Usar os CSF para priorizar os Sistemas
165
A força do método CSF é que ele produz um conjunto pequeno de dados para
análise em relação ao método de análise empresarial. Somente os diretores e
gerentes são entrevistados e as questões focam sobre um pequeno número de
CSF´s ao invés de grandes inquisições dentro de onde as informações são
usadas ou necessárias. Ele é especialmente voltado para os gerentes seniores
e para o desenvolvimento de sistemas do tipo Sistemas de Suporte a Decisão
(DSS) e Sistemas de Suporte Estratégicos (ESS). Diferentemente da análise
empresarial, o método CSF foca a atenção organizacional sobre como a
informação deveria ser manipulada.
A fraqueza primária do método é que o processo de agregação e análise
dos dados é uma forma de arte. Não existe um modo particularmente rigoroso
no qual os CSF´s possam ser agregados de um padrão claro da empresa.
Segundo, existe uma confusão freqüente entre os entrevistadores e os
entrevistados e entre os CFS´s individuais e os organizacionais. Eles não
necessariamente são os mesmos. O que pode ser crítico para os gerentes
pode não ser importante para a organização. Além disso, este método é
claramente tendencioso para os diretores porque eles são os entrevistados
(geralmente os únicos entrevistados). Finalmente, deverá ser notado que este
método não necessariamente supera o impacto de uma mudança no ambiente
ou mudanças no gerenciamento. O ambiente e o gerenciamento mudam
rapidamente e os sistemas de informação devem se ajustar rapidamente de
acordo. O uso de CSF´s para desenvolver sistemas não abranda estes fatores.
O objetivo desta tese é propor uma metodologia que venha dar continuidade a
este processo, propondo os passos seguintes para se completar a metodologia
de desenvolver sistemas de informações baseados na modelagem de
negócios.
2) Análise Semântica.
166
A análise semântica está relacionada como a pergunta sobre o problema
dos proprietários, precisamente o que significa em termos que falam acerca de
seus problemas e políticas relevantes. É o processo de se encontrar o
significado do problema a um nível de negócio e expressá-los em uma forma
gráfica chamada de carta ontológica ou modelo semântico. Na medida em que
os sistemas baseados em objetos estejam relacionados, oferecem um
processo rigoroso e um conjunto de notações concisas para a captura de
regras, autoridades e ações dos objetos. A ligação entre regras e
comportamentos está em duas direções. Em uma direção, as regras que um
objeto executa determinam seus comportamentos. Estas regras irão permitir
que ele haja dentro de limites de sua autoridade. Por outro lado, o
comportamento exibido por um objeto manifesta suas regras. Estas duas
direções trabalham ao mesmo tempo, ou seja, uma regra de um objeto diz a
ele o que fazer e o que ele faz manifesta sua regra. A necessidade da
metodologia da análise semântica traz a tona a representação de sistemas
baseados em objetos pelo estudo deste tipo de padrões de comportamentos. A
figura 7.10 mostra um exemplo de um modelo de análise semântica de um
domínio.
Empregado #Id usuário #senha comprador usuário compra produtos uso assinalado à empregos proprietário possui vende vendedor contabiliza
.
Sistema Contábil Figura 7.10 Um modelo semântico.
sociedade
pessoa
Organização o
167
3) Levantamento das Normas que regem os negócios da empresa.
Para se entender questões tais como as responsabilidades e
habilidades dos usuários humanos, regras e autoridades de agentes, é
essencial se entender os conceitos básicos de normas. Estas questões têm
sido consideradas de forma secundária nas outras questões tal como métodos
de formalização para representar crenças, desejos e intenções usando lógica
modal, temporal e assim em diante.
Uma norma é definida como um “guia para condução ou ação que
geralmente está de acordo com os membros de uma sociedade”, ULLMAN-
MAGALIT (1997). Normas e signos são inseparáveis. Signos, através de
normas, são usados para se obter coisas realizadas. Normas são geralmente
consideradas como receitas, direções ou comandos que governam o
comportamento de agentes.
A seguir as tabelas 7.1 e 7.2 e o gráfico antológico, figura 7.10, para
demonstrar o processo de captura de elementos para a formação das Normas.
Estas normas serão usadas como regras para a modelagem dos sistemas de
informações, nos passos seguintes.
Tabela 7.1 Disposições reveladas pelas Normas.
Atitudes Disposição Conhecer, expectativa, imaginar, supor, assumir, acreditar, convencer, concluir,.......
Crença
Auxiliar a, planejar para, intencionar para, significar para, persuadir, desejar para,.....
Intenções
Gostar, deplorar, esperança de, desejar, desgostar, odiar, enjoar......
Valores
Ser obrigado a, estar permitido para, estar proibido de, estar endividado, ser formado para, intitulado para,........
Atos
Conhecimento, julgar, reconhecer, admitir, declarar, proclamar,..........
Percepção
168
Tabela 7.2 Exemplo das Normas levantadas pela análise do gráfico 7.21. 4) Modelagem estratégica dos negócios da empresa. É usado o gráfico de
classes, de uma forma mais estratégica, para representar esta fase. O
diagrama de classes mostra como as entidades principais (regras), que foram
levantadas na fase anterior e classes processos estão relacionadas para
formar uma cadeia de valor ligando as atividades de vendas, produção,
compras, pagamento, recursos humanos e finanças.
6. IF usuário agente deseja usar o BAS, THEN usuário agente é obrigado a ter uma ID e Password.
7. IF agente vendedor faz um comprometimento para vender um produto a um preço, THEN agente vendedor é obrigado a vender o produto a um preço.
8. IF agente comprador compra um produto AND o preço é menor do que R$100, THEN o agente comprador está permitido a fazer o pagamento através do cartão de crédito.
9. IF comprador compra um produto AND o preço é maior do que R$100, THEN o agente está proibido de fazer o pagamento.
10. IF o agente comprador decidir comprar um produto, THEN o agente comprador irá esperar uma cotação.
169
Regras Fornecedor Processos Folha Pagamento
Processo Pagamento
Regras Empregados
Processos Compras
Regras do Dinheiro
Recursos Humanos Recursos de Máquinas
Regras Materiais
Processos Financeiros
Processo Producao
Regras Cliente
Regras Produto
Regras Engenharia Produto Processos Vendas
Figura 7.11 – Modelo de Classe de uma Empresa Industrial
5) Definição do Modelo de Caso de Uso (Somente atores). O modelo de Caso de
Uso é um modelo das funções dos sistemas e seu ambiente e serve como um
contrato entre os clientes (usuários) e os desenvolvedores. O modelo de caso
de uso é usado como uma entrada essencial para as atividades de Análise,
Projeto e Teste.
170
Assistente Comércio
Entrada Comércio Compra
Sistema Back Office
Figura 7.12 – Exemplo de Diagrama de Caso de uso dos Atores. 6) Definição do Gráfico de Caso de Uso. O Modelo de Caso de Uso do Negócio é
um modelo das funções do negócio. Ele é usado como uma entrada principal
para se identificar as regras e políticas na organização.
Assistente de Comércio
Executar Ajuste Comércio
Definir Investimento
Entrar Comércio de Venda
Executa Entrada Pedido
Chama
Prescede
Entrar Comércio Compraprescede
Figura 7.13 – Diagrama de Caso Uso. 7) Definição do Gráfico de Caso de Uso Realizado. Descreve como um caso de
uso do negócio é realizado dentro do modelo do negócio, em termos de
171
colaboração entre os objetos (instâncias dos trabalhadores e das entidades do
negócio).
Assistente de Comércio
Executar Ajuste Comércio
Definir Investimento
Entrar Comércio de Venda
Executa Entrada Pedido
Chama
Prescede
Entrar Comércio Compraprescede
Figura 7.14 – Exemplo de Caso de Uso Realizado. 8) Definição do Diagrama de Objetos. O modelo de objetos do negócio é um
modelo de objeto descrevendo as realizações dos casos e uso do negócio.
172
Assistente comércio
Pedido
Submeter Comércio
Enfileirar Comércio Sistema BAck OfficeEvidenciar Erros
Obter Valres Comércio
Comércio
botão SubmissãoValidar Data Comércio
Criar Pedido
Janela Entrada Contrato Comércio
Figura 7.15 – Exemplo de Diagrama de Objetos. 9) Definição dos trabalhadores do negócio. Um Trabalhador do Negócio é uma
classe que representa uma abstração de uma pessoa humana que age dentro
do sistema. Um trabalhador interage com outros trabalhadores e manipula as
entidades do negócio enquanto participam na realização do caso de uso.
Clientes por Vendedores
Clientes por Telefone
Cliente
Clientes Online
Figura 7.16 – Exemplo de Trabalhadores do Negócio.
173
10) Definição das Entidades do Negócio. Uma Entidade de Negócio é uma
classe que é passiva, ou seja, ela não inicia interações sobre si própria. Um
objeto entidade do negócio pode participar em muitos diferentes casos de uso
de realização do negócio e usualmente sobrevive a qualquer interação simples.
Na modelagem de negócio, as entidades do negócio representam objetos que
os trabalhadores do negócio acessam, inspecionam, manipulam, produzem e
assim sucessivamente. Entidades do negócio provêm as bases para o
compartilhamento entre os trabalhadores do negócio participando em
diferentes realizações dos casos de uso do negócio.
Sistema Back Office
Enfileirar Comércio
Submeter Comércio
Validar Data Comérciobotão Submissão
ENTIDADE PEDIDO
Assistente comércio
Evidenciar Erros
Obter Valres Comércio
ENTIDADE COMÉRCIO
Janela Entrada Contrato Comércio
Criar Pedido
Figura 7.17 – Exemplo da participação de Entidades de Negócios. 11) Levantamento das Unidades da Organização. Uma unidade da organização é
um componente primário, provendo um contexto para seu gerenciamento. A
estrutura organizacional uma unidade pai com suas subsidiarias em uma
hierarquia e cada unidade é responsável pela coleção de outros componentes
do negócio. Uma unidade que tem um status legal é uma parte, porque ela
174
está apta para contratar com outras partes para se chegar aos seus propósitos.
Interações entre unidades são governadas por contratos, os quais são
administrados por um gerente de contrato. O trabalho é realizado por meios de
processos que são instanciados ou por atores ou por requisições feitos por
outras partes em termos destes contratos. O fluxo de trabalho entre os atores é
gerenciado dentro de uma unidade por um processo gerenciador e entre as
unidades por um gerenciador de mensagens. O processo gerencial dirige o
trabalho para o autor de acordo com suas regras organizacionais, enquanto o
gerente de mensagens comunica as requisições e as respostas para as outras
partes, veja figura 7.18. Finalmente, uma entidade gerencial localiza e aloca as
entidades afetadas pelos processos do negócio, veja figura 7.19.
Ciclo de Receita
Ciclo de Despesas
Ciclo FinanceiroCiclo de
TransformaçãoCiclo de Recurso
Humanos
Ciclo de Controladoria
Controladores
FornecedorClientes
Bancos
(from Atores do Negócio)
Pessoas
Figura 7.18 – Exemplo de Unidades da Organização.
175
Propósitos Artefatos Instâncias de ProcessosObjeto Pai
Atores
Definições
Objetos Negócio
Definições de processos é iniciada pelas instâncias de processos
Unidade
gerencia
Parceiros
Figura 7.19 – Unidades Organizacionais. 12) Definições das Regras Organizacionais. Uma regra da organização é o meio
pelo qual instância de processos de negócio são assinaladas para os atores e
vice e versa. Um sistema de “push” aloca um passo de processo para um ator
quando ele inicia, enquanto um sistema de “pull” aloca-o a um ator com a regra
apropriada quando o ator requisita trabalho. Em um sistema de “pull”, o ator
deve conhecer quais regras ele pode executar, enquanto um sistema “push”
requer que uma regra organizacional conheça seus atores. Um sistema “pull” é
tipicamente implementado por um conjunto de itens de trabalho (instâncias de
passos de processos) para cada regra, do qual os atores requisitam o trabalho.
Um sistema “push” é implementado por uma lista de trabalho para cada ator,
dentro do qual os itens de trabalho são programados.
176
Unidade Organizacional
Instâncias de Processos
AtorRegras
Coleção de Trabalho
Lista Trabalho
pull
push
Figura 7.20 – Atores e Regras. 13) Levantamento dos Propósitos do negócio da empresa. O propósito de uma
organização é definir porque ela existe em termos de valores e o que ele pode
oferecer. A hierarquia dos propósitos relaciona a visão estratégica estática e a
missão estática para os objetivos operacionais dinâmicos e os objetivos. As
medidas do propósito quantificam as metas e os resultados do negócio para
permitir o planejamento e o reporte. O planejamento centralizado está sendo
suplantado pelas redes de contratos para definir os propósitos em sistemas de
negócio distribuídos. Nesta fase também será usado o gráfico de classes da
UML para a sua representação, mas de um modo mais efetivo.
177
Valor
Propósitos
Resultados
armazena
Objetivos
planeja
atinge
Figura 7.21 – Componentes do Propósito.
14) Determinação dos Componentes dos Propósitos. Os componentes do
propósito contrata, planeja e mensura os valores de uma empresa e suas
entidades. Cada uma deve executar a função básica de estabelecer e
quantificar propósitos e então deve monitorar os resultados e senti-los para dar
suporte as decisões. A hierarquia dos propósitos mostrada na figura 7.22 é um
componente genérico do qual esquemas específicos são derivados. Cada
propósito pode ter sub-propósitos que formam uma hierarquia, um propósito
folha tipicamente torna-se o valor de uma entidade. Um objetivo é um valor
planejado que deve ser concluído por um prazo. O prazo pode ser uma data,
mas é mais tipicamente um período de contabilização, ciclo de planejamento,
ou base de projeto, cada qual definido de alguma forma de calendário. Os
resultados armazenam a conclusão (ou a não conclusão) do objetivo. Note que
vários resultados podem contribuir para um objetivo, tal como os valores de
faturas que são acumulados em vendas durante um período de contabilização.
Valores podem ser agregados de diferentes modos, o mais comum é a
sumarização dos valores componentes em seus parentes na hierarquia dos
propósitos. Eles podem também ser componente de medias, ou calculados por
outras funções nos propostos de seus parentes, veja figura 7.22 e 7.23 e como
um exemplo a figura 7.24.
178
Valor
Visão Missão Metas
Propósito Genêrico
Propósito
Resultados Objetivos
concretiza
Prazo Entrega
devido
Calendário Anual
<<composicao>>
Figura 7.22 – Hierarquia de Propósitos.
Conta Lançamento
debito()credito()orcadoXreal()
Fixoorcamento
Sumário Conta
rollup()drillDown()
Derivadoporcao
Contanome
Saldo()
derivado de
Razão
relatorio de contasPeríodo Contabilorcamentoatualajuste
Ponderado
Período RazãodataFinal
estaAberto()
Ponderarfator
Propagação
Figura 7.23 Exemplo da Aplicação do Modelo de Propósito.
179
LotenumeroLotequantidade
DespachoinicioTempoDuração
Item Estoqueprevisao
demanda()
Item Pedidopedidos
demanda()
Item Produção
demanda()suprimento()disponivel()possofazer()
Item Sumário
explore()rollUp()drillDown()
PeríododataFinal
durante
Cicloduração
identidade()
no
Objetivo
PlanodemandaHorizonteprevisaoHorizontefornecimentoHorizonteplanoHorizonte
programação()
Propagação
Figura 7.24 – Exemplo de Planejamento da Produção. 15) Concepção do meta-modelo da empresa. O conceito final requerido para se
modelar uma corporação é o conceito de grupo, a entidade legal que contrata
outros grupos, atores diretos e artefatos de gerenciamento. Como um ator,
uma entidade é responsável pela concretização dos objetivos executando os
passos dos processos do negócio, tipicamente de acordo com as regras que
estejam habilitadas para serem consideradas. Notar que uma entidade pode
ter mais do que uma regra por ator e assim pode ser possível agregar um
grande intervalo de passos de processos. Uma entidade é afetada pelos
processos do negócio através de seus artefatos de regras. Um artefato que
tenha uma capacidade útil que pode tornar-se indisponível sendo alocado ou
consumido é conhecido como um recurso.
180
Passos
Processos Produtivos
**
guia
Valoresmodifica
Obrigações causadas pela situação
Objetivos determina
alcancar
Políticas
obriga
Atorassinala
Situaçãoaplica
Partes
Produto
**
contém
contrata
gerencia
direciona
Figura 7.25 – Meta Modelo do Negócio da Organização. 16) Levantamento dos Propósitos e do Planejamento (0bjetivos). O planejamento
operacional é requerido quando o orçamento financeiro e os relatórios de
análise são inadequados para a tomada de decisão. Enquanto um plano de
negócio preparado pelo gerente sênior para projetar o retorno e lucratividade
pode ser expressa em termos puramente financeiros, ele não é adequado para
o planejamento de compras, produção e vendas de itens individuais. Isto é
resolvido pela progressiva explosão do plano de negócio na hierarquia das
vendas e o planejamento da produção e a capacidade detalhada e os planos
de estoques. Reciprocamente, os resultados operacionais detalhados são
balanceados para o plano do negócio.
181
LotenumeroLotequantidade
DespachoinicioTempoDuração
Item Estoqueprevisao
demanda()
Item Pedidopedidos
demanda()
Item Produção
demanda()suprimento()disponivel()
Item Sumário
explore()rollUp()drillDown()
PeríododataFinal
durante
Cicloduração
identidade()
no
Objetivo
PlanodemandaHorizonteprevisaoHorizontefornecimentoHorizonteplanoHorizonte
programação()
Figura 7.26 – Planejamento da Produção.
17) Levantamento dos Propósitos e as Políticas. Muitas situações que pode ou
não ocorrer regularmente nos negócios pode ser manipuladas pelo
estabelecimento de políticas que definem as ações a serem tomadas quando elas
ocorrem. A política é definida como um conjunto de regras relacionadas a uma
particular situação e uma regra pode ser uma obrigação ou uma autorização, na
qual ou é uma proibição ou uma permissão. Uma obrigação é ativada pela
condição que a torna ativa e tem condições que indicam quando ela é completada,
cancelada ou violada.
182
Propósito
Política
Situação
Reabastecer
<Mínimo
preenchido
Gerência Estoque
baixo
Desconto Escrever por Extenso
>Máximo
alto
preenchido Violacao
Figura 7.27 – Gerenciamento do Estoque. 18) Levantamento dos Propósitos e Contratos. Contratos são comandos com o
intento de regular o comportamento entre organizações e suas partes e indivíduos,
criando condições para a oferta verbal e a aceitação entre as pessoas. Um
contrato é instanciado com um conjunto de obrigações entre suas partes que são
preenchidas, canceladas ou violadas. Um bom contrato define os direitos e
obrigações em todo caso possível, incluindo cancelamento e violação. Um
contrato é, entretanto, um comando de propósito que define a performance
esperada, tempo de espera e prazos, períodos de validade e outras condições que
satisfaçam obrigações incorridas em termos destas clausulas.
183
Propósito
Obriga
Autoriza
Preenchido
Cancela
Violacao
Cliente
Executor
Permite
Proibe
Política
Situação
Contrato
Partes
Figura 7.28 – Contrato Genérico. 7.4.2 Modelagem Operacional do Negócio 1) Definição do Gerenciamento de Contratos. O gerente de contratos tem duas
responsabilidades fundamentais – primeira, como cliente e a segunda como
executor – no preenchimento do propósito do contrato. As regras do cliente
recomendam partes apropriadas dado um propósito – por exemplo,
fornecedores que estão aptos a enviar um produto particular ou serviço -
tipicamente em resposta a uma requisição de um gerenciador de processos.
Se existir uma parte apropriada, a requisição é comunicada a parte pelo
184
gerenciador de mensagens. Se existir mais do que uma parte potencialmente
apta para satisfazer a requisição, várias podem responder.
Propósitos
Contrato Gerenciador
requisição()resposta()
Política
Obrigações
deve responder
satisfeito por
Permissão
pode requisitar
Parceiros
executor potencial
Figura 7.29 – Gerenciador de Contratos.
Processo Gerenciador : Gerenciador
Contrato Gerenciador : Gerenciador
Permissão Mensagem Gerenciador : Gerenciador
1: requisicao()2: obterParte()
3: enviar()
4: rejeitar()
5: completar()
Figura 7.30 – Interação para a Requisição de Contrato entre os Objetos.
185
Gerenciador Mensagens : Gerenciador
Gerenciador Contrato : Gerência Estoque
Obrigações : Obrigações
Gerenciador Processos : Gerenciador
1:requisicao()2: obterPolitica()
3: programacao()
4: rejeitar()
Nao OK
esta OK
5:completar()6: completar()
Figura 7.31 – Interação entre os Objetos da Resposta do Contrato. 2) Definição do Gerenciador de Processos. Um gerenciador de processos
responde as requisições de trabalho pela criação de uma instância do
processo apropriado e o adiciona ao conjunto de regras apropriadas
organizacionais. Um passo de processo que requer uma interação humana é
alocado a uma regra apropriada a ser executada pela pessoa que foi
assinalada a ela. Quando completado, o passo do processo é transferido para
uma lista de processos completados, os quais é uma trilha de auditoria dos
trabalhos completados. O gerenciador de processos também armazena a
média de ciclos de tempo – a duração desde a criação ao término – de cada
tipo de processo.
186
RegraUnidade Organizacional
Instâncias de Processos
conjunto trabalho
Definições
capacidade
Gerenciador Processos
criar()completar()arquivar()
trilha auditoriadecretar
Figura 7.32 – Gerenciador de Processos.
Unidade Organizacional
Gerenciador Processos : Processo
Definição de Processos : Processo
Regras Organizacionais : Processo
1:requisicao()
2:obterProcesso()
3:obterRegra()
4:criarInstancia()
5:adicionarInstancia()
Figura 7.33 – Interação entre os Objetos no Instanciamento de Processos. 3) Definição do Gerenciador de Mensagens. Uma unidade da organização troca
mensagens com seus parceiros e outras partes tal como clientes,
fornecedores, financeiros e instituições regulamentadoras. Tais mensagens
são baseadas no ato da fala, usando padrões de vocabulários para permitir a
interação com outros negócios. Uma cabeça de uma mensagem tipicamente
identifica o padrão “ato da fala” por uma combinação de verbo/substantivo tal
187
como “POSTO DE JORNAL”, o número da versão da mensagem, um
transporte e um endereço de destino, se e por um conhecimento for requerido
e o vocabulário (ou léxica ou ontologia) usado para decodificar o conteúdo da
mensagem. Os conteúdos da mensagem são tipicamente em XML.
é mapeado para...
Conteúdo Mensagem
Unidade Organizacional
Gerenciador Mesagens
Cabeça Mesagem
novaenviar esperando recebendo
Mapa Processo
Definição
Figura 7.34 – Gerenciador de Mensagens.
188
Gerenciador Mensagem : Gerenciador
Parte : Gerenciador
Mapa Processos : Gerenciador
Cabeça Mensagem : Gerenciador
Processos : Processo
Conteudo Mensagem : Gerenciador
1: obterEndereco()
2: obterVerboSubstantivoVersao()
3: criarCabecalho()
4: obterEstaoProcesso()
5: criarConteudo()
6: adicionaaSaida()
Figura 7.35 – Interação entre os Objetos para o Envio de Mensagens. 4) Levantamento dos Componentes dos Processos. É implementada por um
processo genérico – uma classe abstrata – da qual os processos específicos
do negócio são herdados. Um processo de negócio, tendo sub-processos
contidos, em seu mais baixo nível, passos discretos de processos.
Um processo principal é um caso especial que é criado para dar início de um
processo para gerenciar os aspectos compartilhados por todo o conjunto dos
processos. Por exemplo, o processo principal conhece suas metas dos
propósitos, que são as obrigações para que seja decretado e que se completa
quando se finaliza completamente. É também conhecidas as obrigações que
são criadas quando ele viola as regras dos contratos de governança. As
precondições são metas que devem ser seguidas antes que os processos se
iniciem, que são fortemente atreladas aos marcos do ambiente do projeto. Eles
189
relacionam-se a alguma situação na qual os propósitos são compartilhados e
são particularmente úteis em uma cadeia de valores distribuídas.
Passo Processo
Processo Genericoreferenciadata iniciodata efetivanome
Processo Pai
PropósitoProcesso Principal
Figura 7.36 - Processo Genérico.
Processo Genericoreferenciadata iniciodata efetivanome
Processo Vendas
Requisitado Cotado Vendido Faturado
Figura 7.37 – Exemplo do Processo de Vendas. 5) Levantamento das Classes Básicas dos Processos. A classe básica de um
processo armazena informações sobre atividades simples que envolve poucas,
se existir alguma, entidade. Por exemplo, um processo para planejar e manter
190
um contrato entre uma venda do representante e um cliente prospectivo
necessita somente armazenar o representante, o cliente, a data e o horário e
uma descrição do encontro. Muitas destas informações são comuns para todos
os processos e então é definida na classe genérica do processo. A referência é
um código opcional pelo qual o processo é identificado. Note que a data de
início sobre a qual o processo é entrado no sistema não é necessariamente a
mesma da data efetiva, a qual representa quando o processo tem o início
propriamente dito. A regra identifica a regra da organização que e responsável
pelo processo e o ator é a pessoa atual ou outra entidade para o qual ele é
assinalado. Estes atributos são estendidos pelo processo de contato para
incluir as referências para o representante e o cliente específico que o envolve
e uma descrição do encontro.
Representação Cliente
Processo Contato
RegraProcesso Genêricoreferenciadata iniciodata efetivanome
lista trabalhos
AtorLista Trabalhadores
Figura 7.38 – Processo de Contato.
191
Processo Genêricoreferenciadata iniciodata efetivanome
Produto
recebimento()envio()
Conta Banco
deposito()retirada()
Venda Dinheiroquantidadepreco
precondicao()completar() <<metodo>>
Produto.envio(quantidade)Conta Banco.deposito(preco)
<<metodo>>Product <> nullConta Banco <> nullquantidade > 0
Figura 7.39 – Exemplo de Processo de Vendas a Vista. 6) Levantamento dos Processos com Múltiplos Itens. Um processo mais típico
envolve interações com mais de uma entidade em um passo simples, cada
qual é armazenada em uma lista de itens de linha contida no processo. O
exemplo do processo de uma ordem de compra é uma troca entre um
fornecedor e o estoque, na qual o fornecedor é creditado com o valor da
entrada do estoque. A valor do produto é sumarizado a partir do valor de cada
linha de itens pelo método totalPrice() e é creditado para o fornecedor por meio
do método buy(). Cada linha de produto altera o produto objeto apropriado
pelo seu método receive(), o qual é chamado pelo método complete() no
processo de compras, figura 7.40. Notar que os métodos precondition() e o
complete() no processo invoca seus métodos equivalentes para cada linha de
item. No método precondição() é feita a seleção do método adequado para
satisfazer as solicitações de serviços externos vindos de outros processos e a
serem realizados pelos passos pertencentes a este processo.
192
Processo Genêricoreferenciadata iniciodata efetivanome
Produto
recebimento()envio()
Fornecedor
comprar()pagar()
Linha Item Venda
quantidade preco
precondicao()completar()
Processo Venda
precoTotal()precondicao()completar()requisitado()
<<metodo>>Fornecedor <> null
<<metodo>>fornecedor.comprar(totalPreco)
<<metodo>>Produto <> nullquantidade >. 0 and preco > 0
<<metodo>>Produto.recebimento(quantidade)
Figura 7.40 Exemplo de Processo e Compras. Passos dos processos manipulam diferentes valores e tempos tanto na
entrada como nas saídas.
193
Contacao
precondicao()completar()
Pedido Compra
precondicao()completar()
Recebimento
precondicao()completar()
Faturamento
precondicao()completar()
<<metodo>>custo = Produto.recebimento(quantidade)this.credito(custo)
<<metodo>>Fornecedor.compra(precoTotal())this.debito(precoTotal())
Fornecedor
comprar()pagar()
Processo Venda
precoTotal()precondicao()completar()requisitado()
Produto
recebimento()envio()
Linha Item Vendaquantidade preco
precondicao()completar()
Figura 7.41 Exemplo de Passos do Processo de Vendas.
194
Estruturauso : String
Estoquealocado : Longrecebido : Longenviado : Longdisponivel : Long
alocar ()recebido()enviado()disponivel()
Envio Material
precondicao()completar()
Recebimento Produto
precondicao()completar()
Regras Produto
Regras Material
descricao()preco()estoque()conta custos()
Conta Custo Dep. Produçãovalor orcado : Long
debito()credito()precondicao()
Planejamento Capacidade
Uso Capacidade Recursos de
Máquina
Monopolizadoalocada : Booleandisponivel : Booleanonde usada : Stringdata l iberacao : Date
alocado ()disponivel()uso()
Recursos Humanos
Podem ser colocados outros sub-processo que forem necessários como, por exemplo, controle de perdas, etc.
Processos Produção
precondição()planejamento capacidade()emissao material()uso capacidade()recebimento material()completar()
Lista Serviços
Figura 7.42 – Exemplo de Passos do Processo de Produção. 7) Levantamento dos Processos que Adicionam Valores. Uma situação similar
existe em processos de vendas, onde os custos dos produtos vendidos é
menor do que o preço a ser faturado. No exemplo mostrado na figura 7.43, o
processo de vendas tem passos para o armazenamento quando os produtos
são cotados, vendidos, despachados e faturados. O processo de
195
contabilização é debitado com os custos do produto quando despachado e
creditado com os valores de vendas quando faturado. A diferença é o lucro
bruto da venda, a qual é também (indiscutivelmente) o valor adicionado pelo
processo. Esta técnica pode ser usada para determinar onde o valor é
adicionado por algum processo na cadeia de valores e para monitorar os
valores atuais contra os valores padrões, os quais por seu lado a base da
atividade do custeamento base.
Contacao
precondicao()completar()
Pedido Compra
precondicao()completar()
Recebimento
precondicao()completar()
Faturamento
precondicao()completar()
<<metodo>>custo = Produto.envio(quantidade)this.debito(custo)
<<metodo>>Cliente.compra(precoTotal())this.credito(precoTotal())
Produto
recebimento()envio()
Linha Item Vendaquantidade preco
precondicao()completar()
Cliente
comprar()pagamento()
Processo Venda
precoTotal()precondicao()completar()requisitado()
Figura 7.43 – Exemplo de Processos com Adição de Valores. 8) Levantamento dos Trabalhos em Processos. Muitos processos são de
relativamente longa duração, particularmente na engenharia, manufatura e
projetos de ambientes. As atividades durante o intervalo entre o início e o
término de tais processos é conhecido como trabalho em processo (WIP). Um
processo que tem uma duração finita tipicamente tem um ou mais passos de
processos subsidiários para o armazenamento de suas atividades de seu WIP.
Por causa do WIP ter efeito em modelos de longa duração, ele requer um
conjunto de passos de processos atômicos que planejam e armazenam
eventos significantes em seus processos; de outra maneira, o estado das
entidades afetadas pelo processo terá que ser locada para preservar sua
196
integridade. Isto não é possível para os recursos que são compartilhados entre
muitos processos, o que é típico nos negócios das empresas. Muitos sistemas
operacionais organizacionais têm passos de processos que armazenam a
questão de materiais e partes, o recebimento dos produtos e o uso de mão de
obra, equipamento e ferramentas. Sistemas sofisticados também têm
processos para o armazenamento por produtos, perdas, perda de tempo,
quebras e outras ocorrências que afetam o WIP.
WIP para custo e planejamento
Processos para transferir valores
Material
ennvio()
Pessoa
uso()
Envio Material
completar()
Livro Trabalho
completar()
Trabalho em Processo
dataIniciodataFinalvalor
comeco()completar()obterDuracao()planejamento()
Produto
recebimento()envio()
Recebimento Produto
completar()
Figura 7.44 – Trabalho em Processos. 9) Levantamento das Entidades, Regras e Valores. A metodologia adotada usa
aspectos destes padrões, estendido para permitir o maior possível re-uso de
componentes objetos. A entidade principal tem somente sua identidade e seus
propósitos que são para ligar suas regras, as quais modelam sua interface
externa, para outras regras e para valorizar o objeto, o qual modela seu
197
comportamento e seu estado. Uma entidade regra é desenhada para um
particular contexto, a qual por seu lado é definida pelo processo no qual ela é
definida para servir. Isto não diz que todo processo é servido por uma regra
diferente, mas que cada regra serve as necessidades de um conjunto de
processos similares. Pelo fato de uma entidade ser uma composição de suas
propriedades, quando ela for apagada, suas propriedades são também
apagadas, figura 7.45.
Produtos
Valor
pode ter
Regra
<<agregacao>>
tem
Regra Pai
<<agregacao>>
Hierarquia de regras para auxiliar a localizacao da entidade
Figura 7.45 – Regras e Valores. 10) Levantamento das Regras dos Parceiros. Uma entidade é modelada por uma
ou mais regras, cada qual representa-a em um particular contexto
organizacional e de processos. Regras dependem de como uma empresa é
organizada e assim variar entre os domínios e empresas. O “real”
comportamento de uma entidade é delegado aos seus valores, os quais
tendem a ser reutilizado tanto dentro como entre domínios. A primeira
justificação de uma regra é que ela controla a complexidade pelo
particionamento do conhecimento de uma entidade em domínios separados e
permitindo que o conhecimento seja mudado ao longo do tempo. Uma regra
pode ser pensada como uma fachada pela qual se identifica e localiza uma
entidade e atrás da qual se obtém seus valores. Os conceitos são ilustrados
nesta seção por uma típica seleção de regras de entidades comuns.
198
Uma parte é uma entidade que faz o negócio com os outros, também
conhecida como uma entidade legal e uma parte legal, tipicamente um
indivíduo ou uma organização que tem a capacidade para entra em contratos.
Exemplos nos negócios incluem clientes e fornecedores, empregados e
empregadores, consultores e clientes, pagantes de impostos e governo e os
provedores e recebedores de serviços. Não é coincidência que estas partes
são acopladas, porque um contrato freqüentemente define a relação entre
duas (ou mais) partes. Por exemplo, um contrato de empregado define o
relacionamento entre empregado e empregador e um acordo de fornecimento
envolve tanto o cliente como o fornecedor.
Fornecedor
Empregado
Empregador
Valores das Entidades
Cliente
Facilidade Endereço
Parceiros
Contrato Regras das Entidades
Tem um
Figura 7.46 – Regras dos Parceiros e os Valores.
199
Instalação
Operação
Manutenção
Habilidade
Capacidade
Descrição
Custo
Máquinas
Figura 7.47 – Exemplo de um Parceiro Máquina. 11) Levantamento dos Valores das Entidades. Uma entidade pode ser modelada
por uma coleção de propriedades compreendendo suas regras, as quais
identificam-nas em vários contextos e seus valores, os quais são intrínsecos
para uma entidade. Serão descritos alguns valores comumente usados das
entidades, incluindo contabilização, endereço, aspectos, capacidade, descrição
e preço. Muitos outros valores são necessários para a construção de um
modelo de empresa compreensiva. São muito poucos os componentes tais
como aqueles acima citados que são úteis, principalmente porque seus
significados são bem entendidos e porque nenhuma vantagem será ganha na
alteração dos mesmos. Sendo reutilizáveis, eles são bons candidatos para a
padronização como componentes de negócio e de software.
Por exemplo, Uma conta mensura o valor financeiro de uma entidade,
modelada por uma sub-conta no razão financeiro ou por uma propriedade da
entidade. A contabilização centralizada favorece os valores contábeis descritos
nesta seção. A figura 7.48 mostra uma conta na qual uma lista de itens de
valores armazenados abertos de um período contábil que referência itens que
acorreram durante cada período. Um item armazena o processo que o criou e
o valor financeiro com o qual a contabilidade debita ou credita. Itens abertos
são periodicamente reconciliados e fechados em lotes pelo casamento de
processos, então movendo-os da posição aberta para a fechada.
200
Diferença
Depreciação
Despesas
Pagamentos
Contanome
Saldo()
LotenumeroLotequantidade
PeríododataFinal
Processo
Item
Figura 7.48 – Exemplo de Valores de Contabilização. 12) Levantamento dos Recursos Consumíveis. Os recursos que um negócio
possa ter, nada mais são do que entidades que se diferenciam das outras pelo
fato destas serem recursos consumíveis. Uma entidade é criada e destruída
pelos processos do negócio e é modelada pelas regras que ela contém com
respeito àqueles processos. Uma regra depende do contexto na qual ele é
usado, mas seus valores são independentes do contexto. Ele tem um conjunto
de regras para interagir com os processos e um conjunto de valores para
modelar seu estado. Regras são re-usadas entre os processos e os valores
são re-usados dentre as entidades e organização. Nesta fase será usado o
gráfico de classes para ser modelada. Por exemplo, um recurso de máquina é
modelada pelas suas descrições, habilidades e capacidades. Desde que uma
máquina esteja apta para trabalhar somente um pedaço do tempo disponível,
sua capacidade é também do tipo monopolizada. Isto permite tanto os recursos
201
humanos e de máquina se comportarem do mesmo modo com respeito às
capacidades requeridas.
Regra Geralidentidade
Instalaçãodata instalacao : Datedescricao : String
Operaçãoinstrucoes : String
Manutençãoinstrucoes : String
Descriçãonome : Stringdescricao : Stringunidade : Stringlocal : Stringupc : Stringcodigo : String
descricaoInsert()descricaoUpdate()
Habilidades
e capaz de()
Monopolizadoalocada : Booleandisponivel : Booleanonde usada : Stringdata liberacao : Date
alocado ()disponivel()uso()
Custovalor : Longdata atualiazacao : Datedata ultima atualizacao : Date
Capacidadehoras disponiveis : Long
Recursos de Máquinas
Figura 7.49 – Exemplo de Recurso de Máquina. 13) Levantamento dos Passos dos Processos Versus Valores das Entidades.
Cada processo pode ter um conjunto de passos. Estes passos têm por função
executar as transformações necessárias para a execução das tarefas deste
processo. Estes passos têm como responsabilidade conhecer quais valores
das entidades pode proceder às alterações.
202
Produtos
Propriedade
**
pode ter
Regrasde
tem
Passos do Processomuda
Processoencontra
**
Figura 7.50 – Exemplo de Passos dos Processos. 14) Propagação dos valores planejados para os níveis inferiores até o nível
operacional da estrutura da organização. Como foi exposto no começo desta
proposta de tese, de que a estrutura básica desta é justamente permitir de que
os valores orçados no nível estratégico do negócio da empresa sejam
propagados para os níveis inferiores da estrutura. Para tanto, é apresentado a
seguir um modelo de propagação para esta finalidade. No nível operacional,
onde ocorre o registro das ocorrências dos fatos que transformam o equilíbrio
econômico e financeiro do negócio da empresa, será colocada a inteligência
nos objetos de tal forma que eles tenham a capacidade de comparar o que irá
ocorrer com os valores orçados e impedir as ocorrências que viriam ocorrer em
desacordo com o equilíbrio orçado.
Esta propagação de valores permite que os objetos do nível operacional
tenham em mente os objetivos que foram traçados e façam com que os
eventos que irão ocorrer o façam dentro do orçado. Esta propagação permite
que se confirme a proposição desta tese de que deve haver uma
interdependência direta e continua entre as ocorrências do nível operacional e
os vários níveis da estrutura da organização, Gerencial e Estratégico.
A metodologia desta tese está calcada no princípio de que a estrutura
contábil da empresa não somente registre os eventos contábeis para efeitos
financeiros, mas também sirva de suporte para o controle efetivo do ocorrido
versus o orçado, de modo que, se garanta a integridade, confiabilidade,
inteligência dos negócios, através desta rede de objetos interagindo entre si
203
em cada nível e entre os níveis superiores da estrutura, mantendo uma
integridade e confiabilidade entre as informações de todos estes níveis da
organização.
A inteligência desta rede de objetos está nos métodos que compõem a
estrutura interna de cada objetos de modo que cada um faça seu papel neste
contexto, por exemplo, um dado objeto conta contábil, sabendo das
possibilidades das possíveis ocorrências nos eventos contábeis que possam
ocorrer sob seu domínio, viria impedir que um dado evento ocorra se ele vier
ferir o que foi planejado.
Registros contábeis são somente valores financeiros e assim são
insuficientes para muitas das necessidades operacionais e estratégicas de
uma organização. Razões financeiros podem ser suplementados por dada
warehouses mais gerais, que são bem adequados para a natureza
multidimensionais dos propósitos dos negócios (figura 7.51). Enquanto um data
warehouse é usualmente pensado como um artifício técnico para o
gerenciamento de grandes quantidades de dados, ele também pode ser visto
como uma ferramenta de negócios para o suporte executivo na tomada de
decisões – que é importante para os propósitos de uma organização. Cada
aspecto independente da empresa é representado por uma dimensão, ou eixo,
de um data warehouse: um eixo de valor registra propósitos; um eixo de
processos classifica as atividades por projeto ou centro de trabalho; outro eixo
categoriza as entidades; o eixo organizacional separa as unidades do negócio;
e o eixo do tempo agrega períodos discretos.
Por exemplo:
Valor: vendas, custos, lucratividade, patrimônio, responsabilidades;
Processo: fundos, programa, projeto, centro de trabalho;
Organização: grupos, empresa, divisão, grupo de trabalho;
Tempo: acumulativo, ano, trimestre, mês, semana, dia, hora.
204
As coordenadas são classificadas em valores, qualificadores e os pais
coordenam a hierarquia de sumários. Um qualificador pode definir a
localização no tempo ou espaço, ou especificar outro aspecto da empresa. A
coordenada tempo é tipicamente determinada pelo calendário para identificar o
intervalo dentro do qual ele ocorre. Valores podem ser agregados
(consolidados) para o nível superior na hierarquia em cada eixo, refletindo a
estrutura e outros aspectos da empresa. Informações executivas e os sistemas
de apoio à decisão registram e apresentam informações para o gerenciamento
e para o entendimento e ações. Eles necessitam navegar rapidamente de uma
informação sumarizada para os seus detalhes. Um data warehouse torna isto
possível para um usuário poder navegar rapidamente de um nível mais alto
para os mais baixos em um eixo usando a técnica drill down. O drill down
congela todos os eixos que estão transversais e os eixos podem ser alterados
em qualquer tempo. Por exemplo, o caminho do drill down ilustrado na figura
7.62 resulta em “vendas na região sul para 3 de janeiro de 1998”.
Valor Qualificador
Espaçoarea
TempoIntervalo
Célula Dadosplanosresultado
Data Warehouse
lancamento()
novo lançamentocaminho drill down
Dimensãonomes
aspecto
Item Sumário
explore()rollUp()drillDown()
Coordenação
na intercesão
folha
Figura 7.51 – Data Warehouse para planejamento corporativo.
205
Figura 7.52 – Processo de Drill Down. 7.4.3 Modelagem Estratégica e Operacional dos Sistemas de Informação 7.4.3.1 Alinhamento Estratégico No passado, os investimentos feitos em SI/TI não atingiram seus reais
objetivos, ou seja, não "agregaram valores" ou qualquer outra contribuição direta
para se alcançar os objetivos do negócio. Pelo contrário, a falta de uma estratégia
coerente para os investimentos em SI/TI, produziu muitos problemas. Claramente
a estratégia de SI/TI é um componente das estratégias de negócio. A métrica do
alinhamento estratégico enfatiza que as decisões necessitam serem coordenadas
para se agregar valores. As decisões das estratégias de negócio determinam a
direção da empresa baseada no entendimento de recursos da empresa,
posicionamento dos competidores, e as necessidades de mercado. A estratégia
do SI/TI deve ser entendida pelos gerentes do negócio e adquirida por eles se
quiser que sejam implementados efetivamente. Qualquer estratégia deve
identificar, quanto mais longo possível, "onde a organização deseja estar" no
futuro, e também ter ciência clara "onde está atualmente" de modo a poder decidir
VALOR ORGANIZAÇÃO TEMPO
Lucro Líquido ABC Grupo 1998
Lucro Bruto
Vendas
Empresa A
Divisão B
Sul
1998 Q1
Jan 1998
3 Jan 1998
206
"como melhor chegar lá" avaliando opções alternativas e recursos que se farão
necessários.
Aplicando-se conceitos tais como: competência principal, fatores críticos de
sucesso, cinco forças, forças de direção, intuito estratégico, análise de cenário,
benchmark, e análise de cadeia de valores, entre outros, ao nosso planejamento
estratégico, estaremos mais habilitados a manipular os recursos de modo a
obtermos um máximo de influência no objetivo principal, de ser um dos pilares de
planejamento de negócio.
O planejamento estratégico provê um ponto comum de referência; que
torna-se ponto de partida de direção a ser tomada como também de objetivos a
serem atingidos.
Em se tratando de desafio para negócio, um modelo ajuda os executivos a
avaliar as implicações das decisões do TI. Bem freqüentemente, a linguagem e as
apresentações das proposições do TI tem ofuscado a avaliação de um objetivo em
seus méritos ou deméritos. Um modelo provê um modo sistemático de descrever
uma estratégia ou uma escolha de negócio com opções de TI.
Eventualmente, um competidor encontrará um modo de copiar ou
improvisar um novo sistema de informação parecido. Ao final, as últimas
vantagens serão derivadas somente com o uso de TI em conjugação com
mudanças operacionais de negócio para adicionar valores à empresa. Em muitas
situações os valores virão somente de uma concordância de contínuas mudanças
usando-se TI.
A incerteza tem-se tornada um modo de vida; companhias estão tendo
dificuldade de predizer mudanças em seu ambiente competitivo. Clientes se
tornando competidores, competidores se tornando parceiros, e uma concorrência
não convencional aparecendo. Os negócios deverão ser conduzidos a despeito
dos ambientes potencialmente dramáticos que atualmente não são bem
entendidos. Os investimentos em TI, como outros, devem continuar neste
ambiente incerto: Como se fazer investimentos neste ambiente incerto?
O investimento em flexibilidade nem sempre é a maneira de se conviver
com as incertezas. Tipicamente, sistemas com alta flexibilidade terão alto custo. O
207
tempo gasto para se construir estes sistemas pode significar que a flexibilidade
almejada não oferecerá mudanças competitivas necessárias em meses ou até
anos após a aprovação dos investimentos. Um modelo de alinhamento ajuda aos
executivos entenderem como transformar flexibilidade em valores operacionais.
No entendimento de clientes/consumidores os objetivos serão entender
profundamente suas necessidades e transformá-las em comandos de adição de
valores ao negócio. Não é fácil balancear o nível de serviços e qualidade para
clientes com custo associado. Imagina-se que a maioria das organizações terá
lucros e valores de mercado vindos de partes das empresas que construíram a
partir de informações de negócio. Como indicador de novos meios de interfacear
com clientes é o crescimento vertiginoso dos negócios via internet.
Analisando a realidade após as transformações, concluímos que os
executivos deverão entender que apesar de cuidadosos planos de alinhamento,
podem afundar por causa das culturas existentes nas organizações que não foram
consideradas. A cultura, ou conjunto de idéias, de tais executivos não é
naturalmente disposto para absorver as tecnologias. Na prática, os líderes de
mercado investem pesadamente em sistemas de apoio à tomada de decisões.
Alinham as tomadas de decisões operacionais com as novas informações
disponíveis para conseguir pequenas melhorias em centenas de tomadas de
decisões diárias. O resultado líquido é uma significante melhora global. Outros
membros deste jogo investem nos mesmos sistemas sem entenderem como
devem ser usados para agregarem valores. Os processos de tomada de decisões
não foram devidamente alinhados com as novas tecnologias, resultando em
confusão, ressentimentos, e uma performance financeira não adequada. Outro
problema que as companhias enfrentam perante a decisão de fazer as
transformações são simplesmente batalhas fatigantes. As apresentações e
introduções dos conceitos deverão ser manipulados com considerável cuidado e
reflexão pelo fato de serem rejeitados pelos empregados insatisfeitos.
As metas relativas aos investimentos em TI são com freqüência fatalmente
obscurecidas pela falta de comunicação entre negociantes e tomadores de
decisões na área de TI. É a área fértil para mitos relacionamentos com o que pode
208
ou não pode ser alterado e quais alterações significativas para futuros
investimentos e estratégias de negócio. Em face disto consideraremos dois pontos
importantes como desafios chaves do TI: Flexibilidade - muitas empresas, uma
vez iniciado o processo de realizar o potencial verdadeiro de TI, considerar a
máxima flexibilidade e manter suas opções em aberto durante o processo.
Entretanto, para que isto se torne estratégia de sucesso, deverá haver
entendimento pragmático das implicações com o negócio das flexibilidades
necessárias. Em muitos negócios faz-se necessário que alguém conheça as
diretrizes deste e as transmita aos tomadores de decisões dentro dos negócios e
também à organização de TI. Ambos os executivos precisam conhecer as
questões para questionarem entre si e conhecerem os processos de tomadas de
decisões de cada um e concordarem sobre as estratégias informadas acerca das
futuras flexibilidades de TI; Gerenciamento de mudanças e integração de sistemas
- o andamento das mudanças tecnológicas e inovações são realmente fantásticas.
A taxa sobre a qual essas novas tecnologias estão sendo disponibilizadas é muito
alta. O andamento tecnológico continuará a crescer e ser consolidado com novas
tecnologias de rede, programação em objetos, e oportunidades de sistemas
abertos. Integrar tecnologias com as já existentes será das mais complicadas
mudanças que as organizações podem ter. A dificuldade de empresas
esforçarem-se para um bom alinhamento é de longe maior do que sobrepor-se as
incompatibilidades técnicas de sistemas. Entretanto, em tentativa árdua de
determinar suas metas de infra-estrutura de TI, executivos de TI talvez
subestimem o que poderiam fazer com suas capacidades. Tal meta de
alinhamento vai muito alem do que as possibilidades da organização IT e reflete
perspectivas estratégicas de negócio. Tais empresas tornam-se líderes de
mercado porque sugerem novos produtos e serviços para clientes, mais do que
simplesmente satisfazerem suas necessidades de mercado. Infra-estruturas de
TI são recursos chaves que muitas empresas deveriam considerar.
209
Ambiente Empresa Ambiente TI Estratégias do Negócio Estratégia do TI Ambiente Externo ADAPTAÇÃO ESTRATÉGICA Ambiente Interno Infra-estrutura Organizacional e Infra-estrutura do TI e processos Processos Ambiente do Negócio Ambiente do IT
INTEGRAÇÃO FUNCIONAL
Figura 7.53 Modelo do Alinhamento Estratégico
Perspectiva 1: Execução estratégica
Esta perspectiva reflete a noção que a estratégia do negócio é o dirigente
tanto para o projeto organizacional como para a escolha da infra-estrutura do TI.
Nesta perspectiva, os objetivos estratégicos são avaliados em termos de como os
Escopo do Negócio
Competências Distintas
Regras Negócio
Escopo Tecnológico
Competência Sistêmica
Políticas do IT
Infra-estrutura Administrativa
Processos
Conhecimento
Arquiteturas
Processos
Conhecimento
210
processos críticos afetam as necessidades subseqüentes dos produtos e serviços
do SI. Isto é bem entendido como uma perspectiva de alinhamento, refletindo a
clássica visão hierárquica do gerenciamento estratégico. Várias metodologias
estão disponíveis para operacionalizar esta perspectiva, incluindo o método dos
fatores críticos de sucesso.
Mais recentemente, esta perspectiva têm sido expandida para satisfazer o
gerenciamento e tornar possíveis mudanças radicais em processos (redesenho de
processos) de modo que poderia permitir melhorias nas estratégias do negócio. A
regra para a gerência geral nesta perspectiva é a formulação de estratégias – ou
seja, articular a lógica e as escolhas pertinentes para as estratégias do negócio. A
regra para o gerente do SI é a implementação das estratégias – ou seja, para
efetivamente e eficientemente projetar e implementar os produtos de SI
necessários para suportar as estratégias do negócio. Os critérios de performance
nesta perspectiva são baseados em ganhos financeiros e/ou o aumento da
eficiência dos processos do negócio.
Perspectiva 2: Potencial Tecnológico
Esta perspectiva de alinhamento envolve o desenvolvimento de uma
estratégia de TI em resposta à estratégia do negócio e usando a correspondente
escolha para definir a requerida infra-estrutura e processos do SI. Em contraste à
lógica de execução da estratégia, esta perspectiva não usa a estratégia do
negócio para explorar e definir a estrutura organizacional. Por outro lado, procura
identificar a melhor competência possível de TI através do posicionamento
apropriado no mercado. Entretanto, a escolha para o posicionamento da empresa
com respeito às tecnologias chaves e alianças, deve ser adequadamente refletida
no projeto da infra-estrutura interna do SI.
O alinhamento para esta perspectiva requer que os executivos entendam os
impactos das estratégias do negócio sobre as estratégias do TI e as
correspondentes implicações para a infra-estrutura e processos do SI. O time dos
gerentes executivos provê a visão tecnológica para articular a lógica, as escolhas
211
do TI e que melhor suportará a escolhas das estratégias do negócio. O gerente do
IS deverá ser o arquiteto da tecnologia, projetar e implantar eficientemente e
efetivamente a infra-estrutura requerida do SI, ou seja, consistente com os
componentes externos das estratégias do TI (escopo, competência e políticas). Os
critérios nesta perspectiva são baseados nas lideranças tecnológicas, com
qualidade, mas com discernimento das medidas de referência sobre um conjunto
crítico de medidas de modo a se posicionar no mercado de TI.
Perspectiva 3: Potencial Competitivo
Esta perspectiva de alinhamento está relacionada à expectativa do
crescimento da capacidade do TI para impactar novos produtos e serviços (isto é,
escopo do negócio), influenciar os atributos chaves da estratégia (características
de competência), bem como desenvolver novas formas de relacionamento (isto é,
gerenciamento do negócio). Diferente das duas perspectivas anteriores, que
consideraram as estratégias do negócio como conhecidas, ela permite a
modificação da estratégia do negócio via a melhoria das capacidades do TI.
Começando com as três dimensões da estratégia do TI, esta perspectiva procura
identificar o melhor conjunto de opções para o negócio e o conjunto
correspondente de decisões pertencentes à infra-estrutura e processos da
organização.
As regras específicas para a gerência geral fazer desta perspectiva um
sucesso, é tornar o negócio visionário, ou seja, essas regras, venham articular
como emergir as funcionalidades e efetividades de TI, como também, as políticas
do modelo de mudanças do TI, impactarão as estratégias do negócio. As regras
para o gerente do SI são de ser um catalisador, o qual ajuda a identificar e
interpretar as tendências no ambiente de TI, de modo que os gerentes do negócio
passem a entender sobre as oportunidades potenciais e fraquezas do TI. Os
critérios de performance nesta perspectiva são baseados sobre a liderança, com
mediadas qualitativas e quantitativas pertencentes à liderança do mercado do
produto (market share, crescimento, introdução de novos produtos/serviços, etc.).
212
Perspectiva 4: Nível de Serviços
Esta perspectiva de alinhamento foca sobre a necessidade de se construir
uma classe geral de serviços de SI na organização. Este nível de serviços está
ancorado nas escolhas que definiram as dimensões externas da estratégia do TI.
Como as outras perspectivas, as implicações das dimensões da “adaptação
estratégica” são refletidas em termos dos produtos e serviços providos para a
organização – isto é, em suporte aos processos do negócio. Esta perspectiva é
freqüentemente vista como necessária, mas, não suficiente para assegurar o
efetivo uso dos recursos do TI neste mundo globalizado. Metodologias que
refletem esta perspectiva requerem uma sistemática análise do mercado, tão bem
como métodos que focam sobre os serviços aos clientes internos. O uso do
gerenciamento da qualidade total, pelos executivos de SI, reflete um modo de se
implementar esta perspectiva.
A regra específica para a gerência geral a fazer desta perspectiva um
sucesso, é a pessoa que dá prioridades, o qual articula como melhor locar os
escassos recursos tanto os internos como os externos e no ambiente do TI. As
regras do gerente do SI é de liderança, com as tarefas específicas de fazer a
organização interna do SI ter sucesso dentro das regras operacionais ditadas pela
gerência geral. Os critérios de performance nesta perspectiva são baseados na
satisfação dos clientes, com medidas quantitativas e qualitativas através de
comparações tanto internas como externas.
7.4.3.2 Análise Robusta do Sistema
1) Análise Completa dos Diagramas de Objetos do Sistema;
Ela envolve a análise do texto narrativo de cada caso de uso e identifica
o primeiro conjunto de objetos que irá participar nos casos de uso, então
classifica-os nos três tipos:
213
Objetos Limitantes – que são os atores usados para se
comunicar com o sistema;
Objetos entidades – são os objetos do modelo do domínio;
Objetos de Controle – que servem como um elemento de
união entre os objetos limitantes e os objetos entidades.
Janela Entrada novo Numero Ticket Lista Comércio
PedidoCriar Pedido
Obter Numero Ticket
Checa por Duplicata
Janela Entrada Pedido
Lista Investimentos
Lista Investimentos
Obter Lista
Assistente Comércio
Janela Definição investimento
Definir Investimentos
Especificar Tipo Comércio
Entrar Comérco Vendas
botão Submissão
Entrar Comércio Compra
Figura 7.54 – Exemplo de Diagrama de Análise Robusta.
2) Análise dos Casos de uso do Sistema. A essência deste modelo é capturar as necessidades dos usuários para o novo sistema, se está sendo desenvolvido de um sistema atual ou de uma reengenharia de um sistema existente, detalhando todos os cenários que os usuários irão executar.
214
Executar Ajuste Comércio
Assistente de Comércio
Definir Investimento
Entrar Comércio de Venda
Entrar Comércio Compra
Executa Entrada Pedido
Chama
Prescede
prescede
Figura 7.55 – Exemplo de Caso de Uso completo. 7.4.3.3 Projeto do Sistema
1) Definição da Modelagem de Interação. Quando se terminar com a
modelagem do domínio do negócio e a análise robusta, você cobriu quase
todos os seus problemas de espaço dos objetos e assinalou alguns
atributos a eles. Você definiu os relacionamentos estáticos entre os objetos
em seu diagrama de classe e poucos relacionamentos sobre os seus
diagramas robustos. Agora é hora de projetar como o seu sistema
realmente irá trabalhar (em outras palavras, para definir a solução do seu
problema). A modelagem de interação é a fase na qual você constrói os
threads que compõem seus objetos juntos e permite-se começar a ver
como seu novo sistema irá executar um comportamento útil.
215
Produção : Processos Produção
LIsta Serviços : Produção
Regras do Produto : Regras Produto
Estrutura do Produto : Estrutura
Regras do Material : Regras Material
Estoque : Estoque
Estoque:Conta Custo : Estoque
Produção WIP:Conta Custo : Produção
1:obterEstrutura()
2:obterMateriais()
3:obterEstoque() se Orçado OK
4:Saldo()
6:liberaProduto()
5:montagemProduto()
Produção
existeServiço()
se não OK?Pré-condição
1:liberaProduto()2:envio()
4:debito()
Envio3:crédito()
Se Orçado não OK()
Figura 7.56 – Exemplo de gráfico de Interação entre os Objetos.
Deve-se observar que o gráfico de seqüência pode ser elaborado um para
cada componente do processo central ou colocar todos os passos de cada
componente em um único gráfico de seqüência, como mostrado na figura 7.66.
Deve-se observar também que todos os gráficos de seqüência do processo
mestre deve conter um componente, precondição, de modo a verificar se o serviço
solicitado por um objeto externo existe e pode ser executado por um objeto
componente do processos, como também mostrada na figura 7.66, com o nome
de precondição.
2) Definição dos Modelos de Estado e Colaboração. Pode-se usar os diagramas
de colaboração e de estado da UML conjuntamente com o diagrama de seqüência
para modelar aspectos adicionais do comportamento dinâmico do sistema em
questão. Tipicamente, o diagrama de colaboração e o diagrama de estado são
216
mais úteis no projeto do sistema do tipo tempo real ou quando se necessite
explicar os aspectos de tempo real em sistemas cliente/servidor ou outros
sistemas distribuídos.
O digrama de estado captura o ciclo de vida de um ou mais objetos. Este
ciclo é expresso em termos de diferentes estados que os objetos possam assumir
e os eventos que causa mudanças no estado.
Criado
Processando
Ativo
Completado
Suspenso
Terminado
inicio
ativado
completadorestaurado
suspenso
terminado
arquivoarquivo
Figura 7.57 – Exemplo de diagrama de estado. O diagrama de colaboração mostra como os objetos associados com um
caso de uso colaboram para executar os pedaços críticos do comportamento do
caso de uso.
Embora o diagrama de colaboração e o de seqüência mostram os detalhes
das interações entre os objetos, na forma de mensagens entre eles, um diagrama
de colaboração foca a visão de somente as transações chaves dentro do cenário –
217
em outras palavras, o diagrama de colaboração enfatiza a organização – enquanto
o diagrama de seqüência segue o fluxo normal do caso de uso por inteiro.
:Janela de Registro Comércio
:Janela Figurativa Comércio
:Janela Reconciliação Comércio :ComercioLivros
:Confirmação
1: registra()
2: Figurar()3: Novo
4: Novo
Figura 7.58 – Exemplo de diagrama de Colaboração. 7.5 Conclusão deste Capítulo
A organização controla a complexidade dividindo uma empresa em
unidades gerenciáveis e regras. Os processos de negócio fluem tanto dentro da
organização como entre elas. O estudo da complexidade indica que a forma de
comando e controles tradicionais de tais processos irão ser substituídos por
sistemas de comunicação e coordenação. Uma organização também provê uma
estrutura de modelagem e gerenciamento de seus propósitos, processos e
entidades.
As organizações têm se tornado a forma dominante de instituição em nossa
sociedade e elas impactam quase todos os aspectos de nossa vida. Muitos
negócios são conduzidos por organizações comerciais; nós somos governados
218
por organizações locais, regionais, nacionais e globais; e nossa educação, saúde
e seguridade são providas por diversos tipos de organizações de serviços. Nós
consideramos clubes e sociedades para a nossa recreação, boletins da Internet e
listas de nossas explicações e as comunidades em que nós vivemos.
Organizações têm tradicionalmente sido fortemente influenciadas pela localização,
mas estão agora se adaptando para uma forma de rede que remove restrições
geográficas. A corporação virtual é um dos desenvolvimentos em andamento.
“uma organização é uma entidade social coordenada conscientemente, com
um limite relativamente identificado, que funciona sobre uma base relativamente
contínua para alcançar um objetivo comum ou conjunto de objetivos” Robbins
(1990).
“uma estrutura de organização é um conjunto definido de regras de
relacionamentos as quais implicitamente ou explicitamente, determina limites de
comportamentos e ações e, assim, implica liberdade de comportamento dentro
destes limites. Permanecendo dentro destes limites assegura uma interação
tranqüila entre as regras; conflitos vêm quando se tenta atravessar este limites.”
Howard (1996).
Ambigüidade permeia a teoria da organização.
Estas duas diferentes definições de organização ilustram a ambigüidade
que permeia a teoria da organização, particularmente agora que muitas destas
aceitações sobre as quais estão baseadas estão sendo separados em questões
pela tecnologia. A primeira definição é a de uma organização racional que tem um
propósito claramente definido e suportado pelo seu gerenciamento. A segunda
define uma organização social com propósitos estando direcionado para os
indivíduos os quais ela emprega. Na realidade, uma organização tem tanto
aspectos racionais e sociais que influenciam seu comportamento.
219
A metodologia apresentada nesta tese tem por objetivo vir para poder enquadrar as empresas existentes, e as novas, dentro destes novos
conceitos.
220
8. CONCLUSÕES
O grande dilema atual vem a ser a grande dependência que as empresas
estão passando junto aos seus fornecedores de ERP’s. No passado chegaram à
conclusão que era mais produtivo e lucrativo comprar um sistema de informação
do que construí-los internamente. Este fato tem sido adotado em grande escala
atualmente, mas, por outro lado, está-se criando esta grande dependência
tecnológica junto aos fornecedores de sistemas de informação. A opinião mais
conservadora é de que ainda os melhores e bem mais adaptáveis sistemas, não
os mais baratos, são os sistemas de informação desenvolvidos com equipes de
desenvolvimento internas. No passado, além de mais custosos, estes sistemas
desenvolvidos internamente eram difíceis de desenvolvê-los devido ao fato de que
não existia metodologia de desenvolvimento adequada à grande evolução e
aumento da complexidade dos negócios das empresas. Hoje em dia, estas
metodologias não evoluíram adequadamente com a mesma velocidade das
mudanças dos negócios das empresas. Atualmente, com o advento e
consolidação do uso da metodologia da orientação a objetos, com mais presteza e
um melhor entendimento da estrutura do negócio baseados em objetos, tem-se
tornado factível a construção de sistemas de informação mais adaptáveis,
consolidados, confiáveis, inteligentes e pró-ativos e de acordo com as reais
necessidades dos negócios e seus usuários. Isto permite este fato tornar-se uma
ferramenta de apoio ideal para a tomada de decisões adequadas aos negócios da
empresa. Este fato também a torna mais competitiva, mais ágil, flexível e
conseqüentemente mais lucrativa. Isto tudo está acontecendo pelo fato de que a
estrutura das nossas grades curriculares das faculdades, que formam os nossos
especialistas, não estarem atentas para estas demandas deste mundo moderno e
globalizado. Como resultado disto, temos no mercado profissionais mal formados
e mal adequados às novas metodologias existentes.
Equipes de TI, incluindo seu CIO, estão passando por um problema de
“como encarar os gigantes detentores de ERP’s”, ou seja, não é exagero dizer que
221
os CIOS’s correm o risco de se tornarem reféns dos grandes fornecedores se não
buscarem soluções de baixo custo e mais adaptáveis às suas necessidades.
Conseqüentemente, isto levará a um baixo custo de manutenção, com os
desenvolvimentos internos, que podem ser conseguidos a custo mais acessível,
desde que se valham destas novas metodologias orientadas a objetos. Será
utilizando para a sua modelagem a linguagem de modelagem UML e das suítes de
desenvolvimentos disponíveis no mercado, totalmente orientadas a objetos, como
por exemplo, a RRAD – Rational Rapid Application Development da IBM. Outra
suíte de desenvolvimento que pode ser usada é XDE, também da IBM. Ainda que
não gostem da tecnologia ou dos contratos de manutenção e suporte dos grandes
fornecedores de TI, os CIOS’s estão sendo empurrados para uma situação em
que tendem a se tornar reféns de alguns gigantes, que dominarão um mercado
cada vez mais consolidado. Se essa tendência se intensificar, a competição deve
diminuir e os preços ficarão mais altos. Mais uma vez se consolida a necessidade
do desenvolvimento interno. A hiper-consolidação também reduzirá as opções
estratégicas, tornando os CIO’s mais parecidos com gerentes dos fornecedores,
por incrível que pareça. Como o diretor de TI pode fugir dessa situação? O desafio
será buscar alternativas – no código aberto, no desenvolvimento, projeto e
implantação de sistemas internamente, por exemplo – que permitam desenvolver
soluções de baixo custo a pacotes de software de gestão. O que vai diferenciar os
principais CIO’s é ter seu enfoque em uma arquitetura neutra e livre do
cronograma de atualizações de software de um fornecedor. Para tanto é
necessário começar a usar as metodologias orientadas a objetos (mais
futuramente orientadas a agentes) desde a modelagem de negócios, análise,
projeto e implantação dos sistemas de informação, como demonstrado nesta tese.
Um outro fator importante de se analisar neste contexto é que no
desenvolvimento de sistemas, o calcanhar de Aquiles das técnicas de análise de
sistemas estruturada é o fato de que existe uma desconexão básica entre seu
modelo do negócio, modelo de análise e o modelo do projeto desse mesmo
sistema. falhar na solução desta ponte, causará se ter um modelo de análise do
222
sistema proposto diferente do modelo do projeto do sistema a ser implantado,
desalinhado, divergindo ao longo de sua vida útil. Em sistemas orientados a
objetos, é possível se conectar todas as visões independentes de um sistema em
uma única semântica, desde que baseada na análise do negócio baseadas em
seus termos de suas normas de sua constituição.
O andamento das mudanças no mundo moderno requer que se encontrem
modos de se gerenciar a complexidade dos sistemas de negócios enquanto se
abraça a oportunidade que é criada – em particular mudanças tecnológicas. O
pensamento sistêmico provê uma estrutura para modelos de negócios sofisticados
e a tecnologia de objetos é o meio pelo qual eles são implementados através da
rede global, sempre usando como apoio ao desenvolvimento e projeto baseados
na modelagem visual em UML. Para modelarmos estes princípios gerais básicos
de uma empresa moderna, vamos utilizar a metodologia de desenvolvimento de
sistemas baseados em redes de objetos, com algumas características especiais
de tal modo que esta rede se torne inteligente.
Mais recentemente já começa se expandir a discussão do uso de novas
técnicas sobre a teoria de sistemas adaptáveis para entender de que modo as
empresas podem evoluir automaticamente em resposta à volatilidade econômica.
Portanto, poderia se perguntar sobre as implicações do amadurecimento de TI e
do surgimento da chamada empresa adaptável? Será preciso mirar o mais alto
possível na cadeia de valor. Se for de TI que a pessoa gosta, ela deve observar o
mundo dos agentes autônomos, do reconhecimento de modelos, dos sistemas e
decisão globalmente distribuída, que são de onde as próximas “aplicações
matadoras” poderão vir.
Outro ponto que poderia se discutir é o uso de algoritmos genéticos, como o
faz a IBM e General Eletric, pelos quais as regras em sistemas evoluem
espontaneamente, gerando soluções cada vez melhores. Poderia se perguntar
qual a importância desse conceito? É o primeiro passo para grandes realizações.
223
Algoritmos genéticos são uma dentre muitas técnicas sob a categoria de
programação não determinística, cujo objetivo não é criar código que nunca tem
um bug e lhe dá a mesma resposta toda vez, mas resolver problemas que, em
alguns casos, talvez se mostrem impossíveis de entender porque eles não são
lineares, nem determinísticos. Em alguns casos, se for executado duas vezes, não
receberá a mesma resposta, mas poderá obter respostas igualmente boas. A
aplicação de algoritmos genéticos é uma habilidade muito rara.
E quanto à simulação baseada em agentes, outra técnica de computação
não determinística que, segundo as pesquisas, é usada pela Marinha dos EUA, a
Southwest Airlines, Walt Disney e outras organizações, mesmo tentando fazer o
uso desta técnica na área de sistemas de informação? Até o presente momento, a
simulação baseada em agentes está sendo utilizada por um pequeno número de
pessoas, de muitas maneiras customizadas. Mas ela terá um impacto profundo
sobre as ciências sociais. É a maneira certa de modelar sistemas de pessoas, de
comportamentos de consumidor, por exemplo, entre outras possibilidades. A
técnica é pioneira hoje, mas boa o suficiente para merecer investigação, porque é
um gasto pequeno para algo que pode gerar novas visões e percepções da TI.
Qual seria o uso destas técnicas em futuro próximo? Pelas pesquisas pode-
se verificar que a i2 Technologies e SAP têm trabalhado em algumas dessas
idéias. Uma das frentes de batalha dessa empresas será tornar pacotes de
aplicações mais adaptáveis às condições de operação em tempo real. Em supply
chain, as coisas levam alguns dias para ir de um lugar a outro e durante esse
tempo algo pode ter mudado. Poderia se perguntar: “Como, então, incorporar ao
gerenciamento de recursos essa capacidade de perceber e reagir em tempo real?”
É a otimização de supply chain.
Então, que desafios isso implica para a TI? Se for levados em conta os
princípios de percepção e resposta, e aprender e adaptar seriamente terá de usar
224
tecnologias que lidam com grandes fluxos de dados. Para muitas organizações,
será um novo desafio.
225
9. TRABALHOS FUTUROS
1. Um trabalho que pode ser desenvolvido é a metodologia de desenvolvimento
de sistemas de informações conjugando as metodologias do Balanced
Scorecard com esta metodologia de desenvolvimento de sistemas inteligentes
proposta neste trabalho.
2. O desenvolvimento de uma melhor ligação entre os aspectos sociais das
regras organizacionais e os modelos mentais nos objetos. Em particular, seria
interessante desenvolver uma metodologia para as intenções dos atos rápidos
das conversações e o uso daquela informação para selecionar o plano de
conversação adequado.
3. Estudar os problemas relativos à interferência das conversações entre os
objetos. Isto está essencialmente relacionada à identificação, cerceamento
e/ou processamento de conflitos entre as concordâncias de diferentes
conversações.
4. Desenvolvimento de uma Linguagem de Modelagem de Redes de Agentes.
5. Agregar a esta metodologia, além do alinhamento estratégico da TI com a
organização, o alinhamento das estruturas da organização, da estrutura de TI
com a estrutura da Control Objetives for Information and Related Technology
(CobiT) e com a Capability Maturity Model Integration (CMMI)
226
Figura 7.59 Modelo da Integração proposta
CobiT CMMI
Organização TI
227
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