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Teoria da complexidade e paisagens de adaptação: aplicações em estratégia

2010; UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO; Volume: 45; Issue: 3 Linguagem: Espanhol

10.1016/s0080-2107(16)30478-2

1984-6142

Herbert Kimura, Luiz Carlos Jacob Perera, Fabiano Guasti Lima,

Business Strategy and Innovation

Neste artigo, tem-se por objetivo investigar a dinâmica do posicionamento estratégico de empresas, segundo a ótica da teoria da complexidade. Por meio da aplicação do conceito de paisagens de adaptação, é desenvolvido um algoritmo baseado no modelo NK(C) de Kauffman, que possibilita, a partir de uma analogia com a evolução em biologia, avaliar como elementos associados às complexidades organizacionais podem afetar a estrutura competitiva de uma indústria. No estudo, são simuladas várias combinações de cenários, nos quais variáveis relevantes das organizações são interdependentes internamente, assim como dependentes de variáveis externas. Os resultados sugerem que: quando há alta complexidade interna, vantagens competitivas sustentáveis podem formar-se, em função da habilidade de gestão de competências e recursos; quando há complexidade externa, a dificuldade de otimização em uma paisagem de adaptação acidentada pode implicar a necessidade de adoção de estratégia de integração vertical; quando as barreiras de entrada são altas, a indústria é caracterizada por carga genética elevada, implicando alta diversidade estratégica e baixa eficiência; a possibilidade de reestruturação pode evitar inércia, fazendo com que, em ambientes complexos, pontos de maior desempenho sejam atingidos. This article aims to investigate the dynamics of the strategic positioning of companies from a complexity theory approach. Through the application of the concept of adaptation landscapes, the authors develop an algorithm based on Kauffmans’s NK(C) model. This enables them, using an analogy with biological evolution as their starting point, to evaluate how organizational complexity elements can influence the competitive structure of an industry. In this study, the authors simulate combinations of scenarios in which relevant variables of organizations are internally interdependent as well as dependent on external variables. The results suggest that: when there is high internal complexity, sustainable competitive advantages may develop, due to skills in managing capabilities and resources; when there is external complexity, the difficulty of optimization in a rugged adaptation landscape may imply a need for adopting a vertical integration strategy; when entrance barriers are too restrictive, the industry is characterized by a high genetic load, implying a high number of strategies and low performance efficiency; and the possibility of restructuring may avoid inertia and, in complex environments, industry may achieve higher performance strategies. En este artículo, se tiene como objetivo investigar la dinámica de la posición estratégica de empresas, según el punto de vista de la teoría de la complejidad. Por medio de la aplicación del concepto de paisaje adaptativo, se desarrolla un algoritmo basado en el modelo NK(C) de Kauffman, que posibilita, a partir de una analogía con la evolución en biología, evaluar cómo elementos asociados a las complejidades organizacionales afectan la estructura competitiva de una industria. En este estudio, se simulan varias combinaciones de escenarios, en los que variables relevantes de las organizaciones son interdependientes internamente, así como dependientes de variables externas. Los resultados sugieren que: cuando hay alta complejidad interna, ventajas competitivas sustentables pueden ocurrir, en función de la habilidad de gestión de competencias y recursos; cuando hay complejidad externa, la dificultad de optimización en un paisaje adaptativo accidentado puede implicar la necesidad de adopción de una estrategia de integración vertical; cuando las barreras de entrada son altas, la industria está caracterizada por carga genética elevada, lo que implica gran diversidad estratégica y baja eficacia; y la posibilidad de reestructuración puede evitar inercia, llevando a que, en ambientes complejos, se alcancen puntos de mayor desempeño.