Revista Inteligência Competitiva: artigos científicos desde 2011

O estado da arte em pesquisas científicas sobre Inteligência Competitiva estão na Revista Inteligência Competitiva, desde 2011.

v. 8, n. 2 (2018)

Sumário

Editorial

Abril a Junho
Alfredo Passosi-ii

Artigos

INTELIGÊNCIA COMPETITIVA EM CENTRAIS DE NEGÓCIOS: proposição de Modelo Estruturante para Empreendimentos Coletivos e Redes InterorganizacionaisPDF
Frederico Cesar Mafra Pereira, Rodrigo Baroni de Carvalho, Ricardo Vinícius Dias Jordão, Márcio Andrade Borges1-27
DESENVOLVIMENTO DE COMPETÊNCIAS:AVALIAÇÃO DA PERCEPÇÃO DOS ALUNOS DO CURSO DE ESPECIALIZAÇÃO EM INTELIGÊNCIA COMPETITIVAPDF
Alexandra de Deus Vieira Ribeiro, Neusa Maria Francisco Mendel, Uiliam Hahn Biegelmeyer, Maria Emilia Camargo, Silvana Cargnino Biegelmeyer28-55
RECURSOS ESTRATÉGICOS E VANTAGEM COMPETITIVA NA INDÚSTRIA MADEIREIRA CATARINENSEPDF
Cinara Gambirage, Ivanete Schneider Hahn, Jaison Caetano da Silva56-84
APLICAÇÃO DA INTELIGÊNCIA ESTRATÉGICA ANTECIPATIVA COLETIVA A MICROEMPRESA DO DISTRITO FEDERALPDF PDF
Layla Valeska Pêgo Lopes, Roberto Campos da Rocha Miranda122-165

Estudo de Caso

ESTRÁTÉGIAS DE SEGMENTAÇÃO SOB ÓTICA DA GRANPORT MULTIMODAL LTDA: UM ESTUDO DE CASOPDF
luciano augusto toledo, Giovana Vellani Boucas, Klaus Richards Braz Ferreira, Leonardo Henrique Avanco, Gabriel Munhoz de Siqueira166-199

Relato Técnico-Científico

Gênero e imprensa internacional: um relatório sobre a representação de atletas nos Jogos Olímpicos Rio-2016PDF
Rafael Marques Garcia, Erik Giuseppe Barbosa Pereira200-210
PLANO DE NEGÓCIOS: O CASO DE UMA EMPRESA ATACADISTA DE HORTIFRUTIGRANJEIROSPDF
Nicole Regina Souza Rovaris, Emanuel Campigotto Sandri, Sidnei Celerino da Silva, Alexsandra Soares de Souza Fin211-228

Cientistas identificam quatro tipos de personalidade: pessoas poderiam ser classificadas em reservadas, exemplares, médias e autocentradas

Sombras de pessoas em frente a um balão colorido, durante festival no México

Sombras de pessoas em frente a um balão, durante festival no México – Mario Armas/AP

WASHINGTON – Testes de personalidade são muito populares, mas, se você perguntar a psicólogos, eles dirão que os resultados são pouco melhores que um horóscopo.

No entanto, um novo estudo, baseado em grandes conjuntos de dados sobre personalidade de 1,5 milhão de pessoas, persuadiu um dos mais severos críticos dos testes de personalidade a concluir que talvez existam tipos de personalidade distintos, afinal.

Em relatório publicado na segunda-feira (17) pela revista Nature Human Behavior, pesquisadores da Universidade Northwestern, no Illinois, nos EUA, identificaram quatro tipos de personalidade: reservada, exemplar, média e autocentrada.

A nova abordagem nada tem em comum com testes de personalidade amplamente usados, como o Myers-Briggs, que divide as pessoas em grupos recorrendo a acrônimos como INTJ (que em inglês representa introversão-intuição-raciocínio-juízo) ou ESFP (ou seja, extroversão-sensibilidade-sentimento-percepção).

“Os estudiosos de psicologia social em geral se opõem a avaliações de personalidade do tipo Myers-Briggs”, diz Alexander Swan, psicólogo no Eureka College, do Illinois, que critica esse tipo de testes de personalidade.

O Meyer-Briggs, desenvolvido na década de 1940, se baseia nas ideias do psicanalista suíço Carl Jung, de que as pessoas podem ser agrupadas em arquétipos. (Os arquétipos em questão não são constatações empíricas, mas sim a avaliação de Jung sobre motivos literários e observações dele sobre as pessoas que conhecia.)

Os testes Myers-Briggs classificam cada participante com um entre 16 arquétipos, mas as questões são mal redigidas, diz Swan. E diversos estudos demonstram que os tipos de personalidade definidos pelo teste são inconsistentes e não têm capacidade de prever sucesso profissional ou outras características.

As pessoas tentam enquadrar umas às outras em repositórios categóricos há milhares de anos. “Essas ideias remontam aos gregos antigos, como Hipócrates e caras assim”, diz Martin Gerlach, pesquisador de pós-doutorado que estuda sistemas complexos na Universidade Northwestern.

Gerlach e seus colegas Luís Nunes Amaral e Beatrice Farb estão tentando conduzir essas velhas ideias ao reino do big data. Optaram por uma abordagem relativamente nova —em lugar de aderir às teorias jungianas, decidiram analisar quatro grandes conjuntos de dados.

Também solicitaram o apoio de William Revelle, psicólogo da Universidade Northwestern que sempre expressou grande ceticismo sobre a ideia de tipos de personalidade. Inicialmente, ele se opunha ao estudo conduzido pelo grupo. “Serei muito direto”, diz. “Minha primeira reação foi a de que isso era bobagem.”

Os psicólogos sociais disputam a existência de tipos de personalidade. Traços de personalidade são outro assunto e “podem ser medidos de maneira coerente ao longo das eras e em todas as culturas”, diz Amaral, codiretor do Instituto de Sistemas Complexos da Northwestern.

Os cinco traços estabelecidos, conhecidos como cinco grandes, são: abertura, conscienciosidade, extroversão, afabilidade e neurose.

Swan concorda que os cinco grandes são um modelo bem feito. Questionários longos, tipicamente com cem perguntas ou mais, identificam se as pessoas apresentam presença forte ou fraca desses traços.

Uma das perguntas típicas pode pedir para que a pessoa diga o quanto concorda com uma declaração do tipo “vejo-me como alguém cheio de energia” ou “tendo a guardar rancores”.

Os resultados conferem um valor a cada um dos cinco traços, indicando, por exemplo, que a pessoa tem afabilidade elevada ou baixa neurose. O grande problema com os cinco grandes é que sua base é a autoavaliação das pessoas. Temos como saber de fato se somos pessoas cheias de energia?

Mas os defensores desse indicador apontam para sua coerência. As autoavaliações das pessoas frequentemente coincidem com avaliações alheias sobre os participantes.

Considerando que cada pessoa que passa por um teste sobre os cinco grandes traços recebe um resultado numérico para cada um deles, os autores do estudo tiveram de trabalhar em um espaço pentadimensional para buscar padrões. “Já ouvi falar de pessoas capazes de visualizar cinco dimensões em suas cabeças”, diz Amaral. “Eu certamente não sou uma delas.”

Por isso os cientistas recorreram a um sofisticado algoritmo de aprendizado de máquina para identificar aglomerações de traços ou, na descrição de Revelle, “calombos na massa”, nessa população pentadimensional. Amaral diz que os resultados que obteve em sua primeira tentativa estavam completamente errados.

Imagine uma melancia ao lado de algumas uvas. Se a única ferramenta de que você dispõe serve para fazer bolas de melancia, ela poderia ser usada para apanhar as uvas, mas ao atacar a melancia seriam formadas pequenas esferas que não existiam antes.

O primeiro modelo dos autores para seu estudo se assemelhava a um talher para fazer bolas de melancia. Eles escavaram o espaço pentadimensional em forma de uma dúzia de tipos de personalidade artificiais.

Revelle rejeitou o modelo imediatamente. “Não acredito nesses tipos de personalidade. De jeito algum”, foi o que ele disse aos pesquisadores, recorda Amaral. Eles decidiram averiguar seu modelo, e descobriram que o psicólogo estava certo.

Os cientistas terminaram desenvolvendo um modelo mais robusto, que permite identificar tipos menos frequentes (como “exemplar” e “autocentrado”) e mantém inalterado o tipo que apresentava mais correlações (“médio”) inalterado. Revelle pediu que eles aplicassem seu novo método a dois conjuntos adicionais de dados sobre personalidade. E os pesquisadores identificaram quatro tipos de personalidade com base nesses dados, uma vez mais.

Isso terminou por convencer Revelle —os quatro tipos de personalidade apareciam da maneira antecipada, em todos os conjuntos de dados submetidos a estudo. No total, a pesquisa representa os traços de personalidade de 1,5 milhão de pessoas, nos Estados Unidos e Inglaterra.

O novo estudo “apresenta um caso muito forte em favor de tipos de personalidade definidos de acordo com configurações dos cinco grandes traços de personalidade”, diz John Johnston, psicólogo na Universidade Estadual da Pensilvânia.

Johnston recolheu dados sobre traços de personalidade de mais de 500 mil pessoas. Ele forneceu os dados reunidos aos autores do estudo, mas não participou da pesquisa de outras maneiras.

“O que o atual estudo tem de único é sua escolha do domínio dos cinco grandes traços como ponto de partida”, diz Johnston, “em lugar de recorrer a alguns tipos existentes apenas na teoria e nascidos da imaginação do teorizador”.

Amaral e seus colegas só deram nomes às aglomerações de traços depois de as terem localizado.

As personalidades exemplares apresentam placares altos de todos os traços exceto neurose. Esse tipo tende a aparecer com frequência maior à medida que as pessoas envelhecem. “Não são pessoas maldosas, nem rudes. São gentis e polidas, e tratam os outros com respeito”, diz Amaral.

O tipo reservado não é aberto e tampouco é especialmente extrovertido, mas é afável e consciencioso.

As pessoas que têm resultado elevado no traço extroversão mas inferior à média em afabilidade, conscienciosidade e abertura são autocentradas. Amaral definiu o tipo “de modo não técnico”, dizendo que algumas pessoas são “insuportáveis”. Os homens adolescentes têm probabilidade maior de serem autocentrados, mas a proporção decresce com a idade.

“Os moleques de 18 anos vão crescer”, diz Revele. “Exceto que algumas pessoas não crescem e se tornam importantes estadistas.”

Johnson diz que não estava surpreso quanto às conexões entre tipo de personalidade, idade e gênero. “A personalidade muda muito devagar ao longo do tempo, na direção de mais maturidade, mais afabilidade, conscienciosidade e estabilidade emocional.”

Swan não está convencido quanto à utilidade dessas categorias.

“Definir uma dessas aglomerações como ‘média’ é fraco”, ele diz, acrescentando que é difícil compreender em que ajudaria descrever alguém dessa maneira. Rotular uma das categorias como autocentrada, no entanto, é um crédito para os autores do estudo.

“Isso não é algo que você encontre no teste Myers-Briggs”, diz Swan, porque os resultados do teste “são sempre positivos e gentis”.

Revelle se declarou confiante em que os tipos identificados existem, mas não sabe exatamente o que extrair da observação. “O teste Myers-Briggs se saiu bem porque as pessoas gostam de dizer que ‘sou isso’ ou ‘sou aquilo'”, acrescentou Revelle. “E isso é um grande engano.”

Ele usa o mapa dos Estados Unidos como metáfora. Muita gente vive em Nova York, Los Angeles, Chicago e Houston, as quatro cidades mais populosas do país. E ocasionalmente é útil que uma pessoa se identifique como nova-iorquina.

Mas se você se concentrar apenas nessas áreas metropolitanas, vai desconsiderar a maior parte do país. E, além disso, a cidade mais perto de onde você vive é apenas um descritor, mesmo no contexto geográfico. “Você prefere dizer que a pessoa vive no norte ou no sul, ou que ela vive em Nova York ou Chicago?”

O mesmo se aplica à identidade de alguém. “Qual é a utilidade real disso?”, ele questiona. “Não creio que tenhamos tratado desse assunto.”

Ainda não, pelo menos. Revelle está recolhendo dados sobre traços de personalidade no SAPA-Project.org (você pode fazer o teste aqui).

Gerlich quer investigar se as pessoas definidas como exemplares encontram mais sucesso em seu trabalho.

Fonte: Ben Guarino, WASHINGTON POST. Tradução de Paulo Migliacci. Publicado na Folha de S.Paulo, 18.set.2018 às 20h00

Quer saber como lucrar no Brasil? Olhe o preço das matérias-primas, não a política

A logística e as commodities brasileiras

Este deveria ser o ano de consagração do Brasil. A recessão mais profunda da história do país terminou no segundo trimestre de 2017, quando o gasto do consumidor aumentou 1,4 % após nove trimestres de recuo. Nos 12 meses seguintes, US$ 1,3 bilhão (R$ 5,36 bilhões) entraram na maior economia da América Latina por meio de fundos negociados em bolsa, colocando o país entre as dez primeiras escolhas dos investidores.

De repente, a enxurrada de dinheiro parou. Em julho, os fundos internacionais estavam indo embora mais rapidamente do que em qualquer outro lugar do mundo. O maior deles, o MSCI Brazil ETF, da BlackRock, sofreu as piores saídas desde sua criação, em 2000.

Grande parte do risco de investimento é atribuído ao vácuo na eleição presidencial de outubro. O principal favorito entre vários rivais com apoio fragmentado é Luiz Inácio Lula da Silva, presidente de 2003 a 2011, quando o produto interno bruto cresceu a uma média anual de 4,1%, e os mercados dispararam. Mas Lula foi condenado, está preso e recentemente foi impedido pelo TSE (Tribunal Superior Eleitoral) de concorrer na eleição.

Inteligencia Competitiva em Tempos de Crise

Diretor comercial entra na sala e pergunta: o que fazer?

Vendas menores a cada mês (desde o começo deste ano), menos clientes (nos últimos três meses) e agora precisa fazer uma redução no orçamento (pessoas, viagens, traslados) para finalizar o segundo semestre, ou seja, precisa definir como serão os próximos 3 meses em 3 dias.

Nesta empresa, as informações sobre mercado, concorrência, além de cenários e indicadores econômicos estão atualizados.

Os modelos de análise e técnicas utilizadas são de primeiro mundo, por exemplo:

  • Análise SWOT: pontos fortes, pontos fracos, ameaças e oportunidades;
  • Win/Loss:  por que ganharam e por que perderam vendas ao longo destes meses;
  • BCG: Matriz do Boston Consulting Group com análises sobre os produtos estrela, vaca leiteira e abacaxis;
  • Matriz GE: a Matriz General Electric procurando mostrar onde estão os negócios mais rentáveis;
  • Análise da Indústria, ou seja, as 5 Forças de Porter, mostrando novos concorrentes, a rivalidade entre os concorrentes atuais, poder de barganha entre fornecedores, compradores e consumidores;
  • Matriz Ansoff: Onde crescer? Penetração de Mercado ou Desenvolvimento de Produto?
  • Análise da Cadeia de Valor, também de autoria de Porter.

No entanto, não se encontram as respostas para uma tomada de decisão.

Qual a razão? Informações de mais, análises de menos.

Inteligência Competitiva é análise, perspectiva de futuro, não trabalho de história, tão pouco de médico legista. Aprofundar informações secundárias (relatórios, estatísticas dos anos anteriores, publicações especializadas sobre performance do setor, etc), são ótimas, mas é como dirigir olhando pelo espelho retrovisor.

 

Mulheres tem menos oportunidades de se tornar chefes (o que mudou em 10 anos?)

As mulheres têm menos oportunidades de se tornar chefes. Enquanto um em cada oito homens tem condições de chegar à posição de chefia, a média entre as mulheres é de uma em cada 40.
Essa é uma da série de constatações do relatório bianual do Unifem (Fundo de Desenvolvimento das Nações Unidas para a Mulher) “Progresso das Mulheres no Mundo 2008/2009” lançado na Alerj (Assembleia Legislativa), no Rio de Janeiro.
Com o tema “Quem responde às mulheres? Gênero e Responsabilização”, a diretora executiva do Unifem, Inés Alberdi, fará o lançamento do relatório no Brasil, cujos dados avaliam o alcance dos ODMs (Objetivos de Desenvolvimento do Milênio) para a igualdade entre homens e mulheres.
O “Progresso das Mulheres no Mundo 2008/2009” alerta para a possibilidade de descumprimento dos ODMs na perspectiva da igualdade de gênero até 2015, prazo em que todos os objetivos devem ser atingidos.
Apesar de avanços como a redução de pessoas que vivem com menos de um dólar por dia, aumento de matrículas nos ensinos primário e secundário e combate ao HIV/AIDS, o relatório verifica atraso na maioria dos ODMs. A redução das taxas de mortalidade materna é um dos ODMs mais difíceis de ser alcançado.
O relatório confirma que a desigualdade de gênero é um dos fatores críticos para cumprimento dos ODMs. Conforme o estudo, a desigualdade de gênero não só reduz a capacidade de as mulheres pobres utilizarem o trabalho para sair da pobreza, como também afeta os aspectos não monetários da pobreza: ausência de oportunidades, opinião e segurança.
Na esteira da crise financeira mundial, o “Progresso das Mulheres do Mundo 2008/2009” indica que as desigualdades e as discriminações de gênero, raça e condição socioeconômica vulnerabilizam mulheres, negros e pobres a choques econômicos, ambientais e políticos.
Fonte: Relatório Global Unifem “Progresso das Mulheres no Mundo 2008/2009”.

Claude Lévi-Strauss: Suas pesquisas, iniciadas a partir de premissas linguísticas, deram à ciência contemporânea a teoria de como a mente humana trabalha

Nascido em Bruxelas, na Bélgica, Lévi-Strauss foi um dos grandes pensadores do século 20

Nascido em Bruxelas, na Bélgica, Lévi-Strauss foi um dos grandes pensadores do século 20. Filho de um artista e membro de uma família judia francesa intelectual, estudou na Universidade de Paris.

De início, cursou leis e filosofia, mas descobriu na etnologia sua verdadeira paixão. No Brasil, lecionou sociologia na recém-fundada Universidade de São Paulo, de 1935 a 1939, e fez várias expedições ao Brasil central. É o registro dessas viagens, publicado no livro “Tristes Trópicos” (1955) que lhe trará a fama. Nessa obra ele conta como sua vocação de antropólogo nasceu durante as viagens ao interior do Brasil.

O estudioso jamais aceitou a visão histórica da civilização ocidental como privilegiada e única. Sempre enfatizou que a mente selvagem é igual à civilizada. Sua crença de que as características humanas são as mesmas em toda parte surgiu nas incontáveis viagens que fez ao Brasil e nas visitas a tribos de indígenas das Américas do Sul e do Norte.

O antropólogo passou mais da metade de sua vida estudando o comportamento dos índios americanos. O método usado por ele para estudar a organização social dessas tribos chama-se estruturalismo. “Estruturalismo”, diz Lévi-Strauss, “é a procura por harmonias inovadoras”.

A corrente estruturalista da antropologia, da qual Lévi-Strauss é o principal teórico, surgiu na década de 40 com uma proposta diferente da antropologia de viés funcionalista, predominante até então.

“O funcionalismo se preocupava com o funcionamento de cada sociedade e em saber como as coisas existiam na sua função social. O estruturalismo queria saber do trabalho intelectual. Olhar para os povos indígenas e buscar uma racionalidade e uma reflexão propriamente nativa”, diz Sztutman.

Suas pesquisas, iniciadas a partir de premissas linguísticas, deram à ciência contemporânea a teoria de como a mente humana trabalha. O indivíduo passa do estado natural ao cultural enquanto usa a linguagem, aprende a cozinhar, produz objetos etc. Nessa passagem, o homem obedece a leis que ele não criou: elas pertencem a um mecanismo do cérebro. Escreveu, em “O Pensamento Selvagem”, que a língua é uma razão que tem suas razões – e estas são desconhecidas pelo ser humano.

Lévi-Strauss não via o ser humano como um habitante privilegiado do universo, mas como uma espécie passageira que deixará apenas alguns traços de sua existência quando estiver extinta.

Membro da Academia de Ciências Francesa (1973), integrou também muitas academias científicas, em especial européias e norte-americanas. Também é doutor honoris causa das universidades de Bruxelas, Oxford, Chicago, Stirling, Upsala, Montréal, México, Québec, Zaïre, Visva Bharati, Yale, Harvard, Johns Hopkins e Columbia, entre outras.

Aos 97 anos, em 2005, recebeu o 17o Prêmio Internacional Catalunha, na Espanha. Declarou na ocasião: “Fico emocionado porque estou na idade em que não se recebem nem se dão prêmios, pois sou muito velho para fazer parte de um corpo de jurados. Meu único desejo é um pouco mais de respeito para o mundo, que começou sem o ser humano e vai terminar sem ele – isso é algo que sempre deveríamos ter presente”.

Fonte: UOL, com informações do UOL Educação.

What Isn’t Competitive Intelligence? By  John McGonagle

Para quem ainda tem dúvida sobre o que é Inteligência Competitiva.
What Isn´t Competitive Intelligence?

I spend a lot of time and text talking about doing a better job with competitive intelligence. One issue, not really a problem, is that there are several areas that are NOT CI, but sometimes look like it or even claim to be CI (sort of).

Let me be more specific. The wide variety of names that those in CI have used has caused, and probably will continue to cause, confusion between CI and other knowledge-based activities. The most confusion is with environmental scanning, business intelligence, knowledge management, and market/quantitative research.

Why should you care? Well, when you do your own CI, you want to make sure that someone does not tell you that “We are already doing that sort of thing here, so there is no reason for you to have to do it” when they are actually referring to something else.

Environmental scanning

As “environmental scanning” is used today, its emphasis is on the future, not the present or the past, while CI includes the present as well as the future in its scope. In addition, its stress is heavily on data acquisition to support an early warning of problems, rather than on data collection and analysis to support a wide range of decision-making. Adding to the confusion, some CI professionals “environmental scanning” for strategic intelligence activities to give a broader sense of mission to that work.

Business intelligence

“Business intelligence” is a particularly difficult term for those of us in CI to deal with. At one time, this term was used by some CI professionals to describe CI in a very broad way, and by others referring to CI supporting corporate strategy operations. It now seems to have been fully co-opted by data management and data warehousing, referring to

  • software used to manage vast amounts of data,
  • processes for managing that data, aka data mining, or
  • output of either of the first two.

Virtually all of the reported applications and successes of business intelligence deal with internally oriented processes, from process control to logistics, and from sales forecasting to quality control. CI is heavily externally oriented.

Knowledge Management

As for knowledge management, there are at least four key differences:

  • First, most knowledge/data management systems (KMSs) are essentially quantitative in focus; CI is most often qualitative in focus.
  • Second, most KMSs are keyed to storing and manipulating data. They rarely allow precise identification of a human source(s), much less information on obtaining immediate and direct access to him/her; those conducting CI often need to be able to access the people who provided the data as well as the data. Why? Data is past; people can help you to see the future.
  • Third, most KMSs are not set up to capture data on anything that does not involve the firm itself. Yet firm personnel, from the CEO down, interface daily with customers, suppliers, and even competitors, from whom CI can be developed.
  • Fourth, the sales force, potentially a very powerful source of data in support of CI, is rarely involved with KMS.

Market research

Finally, with respect to market/quantitative research, while CI does use some quantitative methods in its analysis, it does not do so to the degree that most quantitatively-oriented researchers do. To draw an imprecise line, market research focuses on competitors and the firm’s own interface with its customers on an historic and current basis. CI focuses on a broader horizon, including potential competitors, R&D, as well as supply and distribution chains. Finally, CI, because it is heavily forward-looking, is heavily qualitative (think “stronger”, “weaker”) in comparison with more market research and qualitative research (“up 15.3%” or “2.3 million units produced”).

Source: John McGonagle,Proactive Intelligence,October 23, 2015

Current and Future Problems for CI

A leitura dos posts de John McGonagle, Proactive Intelligence, sempre faz muito bem. Leia esse:

Over ten years ago, I spoke to a SCIP chapter in Atlanta about some of the major problems I saw in CI, now and in the future

Here are the notes for that discussion.

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Current Major Flaws in CI

Most CI staff are forced operate by looking into a rearview mirror. That means that management rarely gets a view of where they are going, but rather of where they and their competitors have been. For example, virtually all of CI’s current processes, including in particular the use of KITs and KIQs, are backwards looking and reactive. Ultimately, they lead to the production of CI with less and less value. And that makes those providing the CI of less and less value.

  • Solution: Phase out KITs & KIQs. Let CI staff be freer to anticipate needs, to work directly with key end-users.

Many CI collectors and analysts are being forced to use less and less primary sources by a variety of technological and legal restraints. But, this increased reliance on secondary sources actually tends to support a growing image of CI as akin to library work. And that image may be right!

  • Solution: Get clear guidelines/ethical statements affirmatively allowing for primary research; point out where lack of primary research, interviews, attending trade shows, etc. is constraining CI. But don’t whine!

Too many efforts to integrate CI with market research fail. In fact, these efforts are almost always doomed to fail. Why? Because CI is qualitative and MR quantitative. Most MR managers cannot deal with what they see as a lack of precision in CI. And most CI analysts cannot understand the obsession with “numbers”.

  • Solution: The very few successes have occurred when the head of the combined unit either (a) comes up through CI or (b) has been a “customer” of CI in the past.

Your client knows more each day, or at least thinks he does. But what he knows might not be right.

  • Solution: Read what your client reads and get critical CI to her before she asks for it. If trade sources are wrong, make sure to point that out!

CI as we know it today totally fails to provide any meaningful tools for the next generation of managers who expect, or will be expected to, do their own CI.

  • Solution: Wait a few minutes.

Fatal flaw – not all intelligence has to be actionable. Generating real understanding in a clear context can be critical.

  • Solution: Increased education of end-users and decreased use of KITs, etc.

Some Failures That Will Emerge Due to Reliance on the “Government Model”

First, a question: According to some, intelligence analysis in government is still not a true profession. Why should we assume it is in the private sector? Just a thought?

The Government Model – the black box after 5 decades. Based on looking at a few targets, most of which generated external “objective” data, coupled with access to secrets, often internal deliberations.

Now being challenged for several reasons:

  • Too many end users
  • Too rigid in needs determination – Sound familiar?
  • Too driven by the reports to be given instead of the intelligence on questions yet unasked out there
  • Still believing that secret data is more useful than data in the public domain – essentially dissing analysts!
  • Focus on the short term, not the long term
  • Focus on what the other side does, not what they think or what they feel
  • Too much demand for certainty; drives out dissent in name of unanimity
  • Designed to focus on one or a few targets; not a functional model in an era of multiple, changing targets.
  • End users also get data, good or bad, from other sources. Intelligence no longer the sole source anymore. Again, sound familiar?
  • Buying into the end users definition of needs begins a buy-in process of their biases, their politics, world view, etc.
  • Analysts are too far removed from end users of intelligence, with exception of military/tactical, that is battlefield intelligence.
  • Lack of experienced analysts to train the next generation of analysts. Current training lacks hands-on “interning” type environment that is most helpful. Also lacks the ability to test analysis of the analysts.
  • Inability to deal with “too much” data. Just what do they do with all of that take from the NSA? Welcome to the Internet Age!

These same failings are occurring or will occur in almost every case for the private sector. Why? We have adopted, or at best adapted, a flawed model.

Biggest Future Unmet Needs

Above all of this is a problem not yet recognized by CI. That is the problem of success.

In the past 25 years, the most common model was a formal (or informal) CI unit, charged with collecting data, generating analysis, and communicating the finished intelligence to an end-user. In some case, the unit was one person, serving as both collector and analyst; in others, it was a dozen or more people, dividing among themselves collection and analytical functions.

CI is finally achieving its goals: incorporated in graduate schools, understood by other disciplines, talked about at the AMA [marketing], MRA [market research], SLA [libraries], AIIP [information brokers], LMA [law office managers], PDA [product development], ASIS [security].

In 1986, Carolyn Vella warned that CI could go the way of strategic planning. She meant the over promising, over bureaucracy, etc. that marked SP at that time. At it turned out, strategic planning’s association imploded as planners were replaced by executives telling manager to do their own planning. CI may be close to that position.

Now, as CI becomes integrated into other business processes, a new model is emerging – not easily. That is one where the collector, the analyst, and the end-user are all the same person. CI’s present models and processes do not fit that new archetype, whether it is in the areas of ethical conduct, needs determination, communication, data collection, or utilization.

The CI cycle and all of the literature surrounding it no longer applies – Needs, Collection, Analysis, Dissemination, Utilization.

What about ethics – where is the check on unethical means of collection?

  • Revise ethical policies to acknowledge the incorporation of CI into general management. And really train everyone on them. Yearly, if needed.

Where is the pushback in defining needs more sharply when you do it yourself?

  • Stop before you start collecting, even though you have already been doing it. Recall your time as a student. Realize that collection and analysis are now not merely linked – they are merged!

Where is the need to write up a separate analysis when you just synthesize it into what you are doing?

  • It is good practice to separate what you know, suspect, and yes, guess, in a report or presentation. You are not God. Don’t deliver a message on stone tablets!

Where is the review of what you did before you present it to be used?

  • Get someone else to at least read it – critically, really critically. If you cannot deal with that thought, your work product probably could not stand up to it anyway.

Where is the completion of analysis when the data is just absorbed as it comes in?

  • It is not a bad thing that the analysis is continuing – changes in the competitive environment don’t stop for your Monday briefing, do they?

Where is the feedback in terms of success of the intelligence work?

  • You had better learn to evaluate what you do poorly – you know what you do well.

Where is the ability (or is there a need) to justify the costs of getting the intelligence?

  • If you cannot use what you collect, why are you bothering? Develop new targets, new data sources, new tools!

Where is the application of a variety of analytical tools? To a man with a hammer, everything looks like a nail!

  • This is a problem now for analysts. In most cases, you only have to decide if you are assembling a puzzle or proving/disproving a working hypothesis. Remember, if you think it is only working with a puzzle, how do you know the pieces you have are even from the same puzzle!

What is the relationship with the library/information center process?

  • They can and should become your first stop in collecting data. Even if they do not have the data you need, they can help identify where/from whom you can get it. They should become more valuable, not less.

What kinds of skills are needed? The current CI research indicates that there are a variety of skills needed to be a CI analyst. The odds of having them in one person are nil. In fact, a parsing of these skills divides them into the Nero Wolfe-Archie Goodwin divide. If they are hard to get in one person now, how do you add them to a batch of OTHER skills/training a manager must have?

  • Here, you will have to just make do. No one has all of the skills that they need. Just work at acquiring new ones and polishing old ones.

What this all means is that without a new CI process aimed at the end user as analyst and/or collector, they will misuse CI, produce poor CI, or none at all. At best they will be subject to what one critic of US intelligence has recently called, and I paraphrase, the spectacle of the collection of factoids driving out real thinking.

Note: Oddly enough, this disconnect does not apply to the outside source of CI. There, the current CI model would seem to work perfectly well there, with the exceptions noted earlier. And, based on our experience, as well as the facilitated sessions at SCIP06, company restrictions, such as above, may actually drive work towards outside consultants.

What are the overall solutions for CI to avoid imploding as it achieves success?

In no particular order:

  • Admit that CI is not a profession. Lawyers still refer to their practice, a “guild” term.
  • Redirect training at SCIP and by private consultants to training non-CI professionals in CI. Already those in security are looking at CI (defensive) as a new tool. Others will too, and soon.
  • Train all managers who might conduct or use CI on what CI really is. Stress the concept not the process. CI is a tool for sales, marketing, crises management, and strategy. It is also a tool for human resources and many other functions. Recognize that and deal with it. The Baldrige Awards already have – for years!

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Looking back, I do not see much progress on any of these, do you?

Source: John McGonagle, Proactive Intelligence, September 19, 2018.

Pensar o Brasil: O tráfico e o crime continuam exercendo a mesma sedução do cangaço

Em sua coluna de hoje na Folha de S.PauloContardo Calligaris,traça um paralelo entre os tempos de Lampião, Maria Bonita e a realidade brasileira atual, a partir da biografia de Maria Bonita escrita por Adriana Negreiros (“Maria Bonita – Sexo, Violência e Mulheres no Cangaço”, ed. Objetiva).

O livro lembra que o mito do casal cangaceiro nasceu quando os dois ainda estavam em vida e em atividade. A existência cotidiana deles talvez não fosse tão invejável assim, mas (compensação pelas durezas do cangaço) eles já habitavam os sonhos de muitos.

Negreiros escreve: “A famosa violência dos cangaceiros não desestimulava algumas sertanejas a querer entrar para o grupo. Reduzidas a uma vida em que sóis se punham e nasciam sem que nada de extraordinário movimentasse suas existências, muitas moças sonhavam com a rotina de ouro, dança e aventura que permeava o imaginário popular sobre o cangaço“.

Uma cangaceira diz a uma candidata: “Você não queira saber o que é dormir no molhado, andar no espinho, subir saltada, correndo, tomando tiro”. Tanto faz: “Quando uma jovem decidia se amancebar a cangaceiro, não havia conselho que a fizesse demover da ideia” (pág. 122).

Entender o Brasil e os brasileiros é por vezes revisitar a história. E o momento atual, exige isso.

Revista Inteligência Competitiva

Apresentação 

A Revista Inteligência Competitiva tem como proposta ser um veículo acadêmico para a produção na área de Inteligência Competitiva, Competição e Competitividade. Está aberta a professores, pesquisadores e estudantes de graduação e pós-graduação para a divulgação de artigos científicos, ensaios e estudos de caso didáticos, cujos temas sejam de interesse à Inteligência Competitiva, Competição, Competitividade tais como:

– Estratégia e Inteligência Competitiva
– Campos e Armas da Competição – CAC
– Análise da Cadeia de Valor
– Análise de Cenários
– Criação e implantação de Programas de Inteligência de Classe Mundial
– Fontes de Inteligência e Técnicas de Coleta
– Inteligência Tecnológica
– Pontos Cegos (Competitive Blindspots)
– War Game

A lista tem como objetivo ilustrar, não restringir. A revista abre espaço para artigos de discussão teórica, de caráter bibliográfico ou ensaístico, entendendo que a reflexão crítica na área é tão importante quanto a pesquisa empírica.
Pelo trabalho voluntário iniciado e premiado pela Strategic and Competitive Intelligence Professionals – SCIP em 2003 no Brasil, a revista disponibiliza os artigos à comunidade sem ônus para o leitor.

Os artigos submetidos sofrem avaliação de pares titulados pelo sistema blind review. A revista publicará artigos em Português. Esperando com isto contribuir com o aprofundamento da discussão nesse campo de estudos tão importante para o país, os editores e o comitê científico aguardam as submissões dos colegas da área.

Prof. Dr. Alfredo Passos
Editor Chefe