1 Synesis: Estruturando Conhecimento para Decisões Baseadas em Dados

Guia para tomadores de decisão e profissionais do conhecimento

1.1 O desafio da era dos dados

Vivemos em uma era caracterizada pela sigla VUCA: Volatilidade, Incerteza, Complexidade e Ambiguidade. Nesse contexto, tomar decisões eficientes requer mais do que intuição — exige a capacidade de integrar e analisar múltiplas fontes de dados, identificando não apenas correlações, mas relações de causa e efeito entre os fenômenos observados.

Conforme destacado em pesquisas recentes sobre Grafos de Conhecimento Causal (Causal Knowledge Graphs), a simples correlação entre dados pode levar a conclusões equivocadas. O exemplo clássico: existe correlação estatística entre consumo de chocolate e número de ganhadores do Prêmio Nobel em diferentes países — mas seria absurdo concluir que distribuir chocolate aumentará a produção científica de uma organização.

O verdadeiro desafio está em capturar relações causais, não apenas correlações superficiais.

1.2 Onde entra a linguagem Synesis?

Synesis é uma linguagem estruturada para captura sistemática de conhecimento causal a partir de fontes documentais e observações qualitativas.

Enquanto sistemas automatizados como descoberta causal estatística trabalham com dados numéricos, grande parte do conhecimento organizacional está disperso em:

  • Relatórios e documentos técnicos
  • Entrevistas e pesquisas qualitativas
  • Literatura especializada e manuais
  • Registros de incidentes e lições aprendidas
  • Pesquisas de engajamento e clima organizacional

Synesis oferece uma forma padronizada de extrair, documentar e estruturar relações causais dessas fontes textuais, tornando-as processáveis e integráveis com outros sistemas de análise.

1.3 O problema que Synesis resolve

1.3.1 Limitação 1: Conhecimento qualitativo não é quantificável

Quando uma relação causal é extraída de um documento (por exemplo: “falta de treinamento causa erros operacionais”), ela é puramente qualitativa. Não há como prever a probabilidade ou magnitude do efeito.

Como Synesis contribui: Ao estruturar sistematicamente essas relações, elas podem ser posteriormente integradas com dados numéricos para quantificação dos efeitos causais.

1.3.2 Limitação 2: Descoberta estatística pode inverter causa e efeito

Algoritmos de descoberta causal estatística, quando aplicados a dados com vieses ou lacunas, podem derivar relações onde a direção da causalidade está invertida.

Como Synesis contribui: Conhecimento prévio documentado em Synesis serve como “conhecimento anterior” (prior knowledge) para validar ou corrigir descobertas estatísticas.

1.3.3 Limitação 3: Dados de diferentes contextos não se comunicam

Descoberta causal tradicional trabalha com um único conjunto de dados. Não consegue combinar observações de diferentes departamentos, períodos ou condições.

Como Synesis contribui: A estrutura padronizada permite integrar conhecimento de múltiplas fontes em um vocabulário comum.

1.4 Aplicações práticas

1.4.1 Gestão de Recursos Humanos

Cenário: A área de RH precisa recomendar iniciativas para melhorar engajamento, mas cada departamento tem características diferentes.

Com Synesis: - Documente relações causais da literatura de comportamento organizacional - Registre observações das pesquisas de engajamento com interpretações estruturadas - Identifique quais fatores (oportunidades de carreira, clareza de visão, trabalho em equipe) causam quais resultados (motivação, satisfação, retenção) - Recomende iniciativas com base em evidências documentadas

Exemplo de registro:
- Fonte: Pesquisa de Engajamento Q4/2024, Departamento Comercial
- Observação: "Sinto que não tenho oportunidades de crescimento aqui"
- Interpretação: Funcionário expressa frustração com limitação de carreira
- Relação identificada: Falta de Oportunidades → REDUZ → Motivação

1.4.2 Análise de Falhas e Incidentes

Cenário: Equipe de operações precisa identificar causas-raiz de falhas em sistemas complexos.

Com Synesis: - Extraia relações causais de manuais técnicos e guias de troubleshooting - Documente cada incidente com a cadeia causal identificada - Construa uma base de conhecimento que acelere diagnósticos futuros

Exemplo de registro:
- Fonte: Relatório de Incidente #2024-0892
- Observação: Desconexão intermitente durante download de arquivos
- Interpretação: Padrão consistente com erro de configuração de MAC
- Relação identificada: Erro de Configuração → CAUSA → Desconexão

1.4.3 Análise de Mercado e Negociações

Cenário: Equipe comercial quer entender por que algumas negociações são bem-sucedidas e outras não.

Com Synesis: - Registre observações de cada negociação (reuniões, objeções, decisões) - Identifique padrões causais entre ações e resultados - Combine com dados de engajamento para entender como fatores internos afetam performance externa

Exemplo de registro:
- Fonte: Análise de Negociação #2024-156 (Sucesso)
- Observação: Cliente mencionou confiança na equipe técnica
- Interpretação: Demonstração de competência técnica influenciou decisão
- Relação identificada: Competência Técnica → INFLUENCIA → Confiança → INFLUENCIA → Fechamento

1.5 Como funciona na prática

1.5.1 1. Você documenta a fonte

SOURCE @pesquisa_engajamento_2024
    access_date: 2024-12-15

Todo conhecimento é rastreável até sua origem — um documento, uma entrevista, um relatório.

1.5.2 2. Você registra observações e interpretações

ITEM
    quote: "Não sei para onde a empresa está indo"
    note: Funcionário expressa falta de clareza sobre direção estratégica
    chain: Falta de Clareza → REDUZ → Engajamento
END

Cada item conecta a evidência textual à sua interpretação e à relação causal identificada.

1.5.3 3. Você define seu vocabulário conceitual

ONTOLOGY Engajamento
    topic: Comportamento Organizacional
    description: Nível de comprometimento e conexão emocional do funcionário
END

Conceitos são definidos explicitamente, garantindo consistência ao longo do projeto.

1.5.4 4. O sistema valida e estrutura

O compilador Synesis: - Verifica consistência das anotações - Gera formatos estruturados (JSON, CSV, planilhas) - Permite integração com sistemas de análise

1.6 Benefícios para a organização

1.6.1 Rastreabilidade completa

Cada conclusão pode ser rastreada até a evidência original. Quando alguém pergunta “por que você recomenda isso?”, a resposta está documentada.

1.6.2 Conhecimento institucional preservado

O saber dos especialistas, que normalmente existe apenas em suas cabeças, fica registrado e disponível para a organização.

1.6.3 Integração qualitativo-quantitativo

Relações causais documentadas qualitativamente podem ser combinadas com análises estatísticas para validação cruzada.

1.6.4 Base para inteligência artificial

Organizações que investem em Grafos de Conhecimento Causal precisam de conhecimento estruturado como entrada. Synesis fornece essa estrutura a partir de fontes documentais.

1.6.5 Tomada de decisão fundamentada

Em vez de decisões baseadas em “achismo” ou correlações superficiais, a organização passa a operar com base em relações causais documentadas e verificáveis.

1.7 Comparação com outras abordagens

Abordagem Fonte de dados Tipo de relação Limitação
Análise estatística tradicional Numéricos Correlação Não distingue causa de efeito
Descoberta causal estatística Numéricos Causal (estimada) Requer grandes volumes; pode errar direção
Pesquisa qualitativa tradicional Textuais Qualitativa Não estruturada; difícil de integrar
Synesis Textuais Causal (documentada) Requer análise humana; complementa estatística

A combinação ideal: usar Synesis para estruturar conhecimento qualitativo, descoberta causal estatística para dados numéricos, e integrar ambos em um Grafo de Conhecimento Causal.

1.8 Cenário de uso integrado

Imagine uma empresa que quer melhorar simultaneamente: - Taxa de sucesso em negociações comerciais - Engajamento dos funcionários - Qualidade de entrega dos projetos

Fluxo com Synesis:

  1. Coleta estruturada
    • Pesquisas de engajamento documentadas em Synesis
    • Análise de negociações documentada em Synesis
    • Relatórios de qualidade documentados em Synesis
  2. Identificação de conexões
    • Descoberta estatística identifica: Engajamento → Qualidade de Entrega
    • Synesis documenta: Trabalho em Equipe → Engajamento (da literatura)
    • Synesis documenta: Qualidade de Entrega → Confiança do Cliente (das negociações)
  3. Grafo integrado
    • Trabalho em Equipe → Engajamento → Qualidade → Confiança → Sucesso em Negociações
  4. Recomendação fundamentada
    • Investir em iniciativas de trabalho em equipe tem efeito cascata documentado até o resultado comercial

1.9 Começando com Synesis

1.9.1 Para organizações

  1. Identifique um domínio piloto — RH, operações ou comercial são bons pontos de partida
  2. Defina o vocabulário inicial — quais conceitos são relevantes para suas decisões?
  3. Treine os analistas — a curva de aprendizado é baixa para quem já trabalha com dados qualitativos
  4. Integre com processos existentes — Synesis complementa, não substitui, ferramentas atuais

1.9.2 Para profissionais individuais

  1. Experimente com um projeto pequeno — uma análise de literatura, um conjunto de entrevistas
  2. Foque nas relações causais — pergunte sempre “o que causa o quê?”
  3. Mantenha consistência — use os mesmos termos para os mesmos conceitos
  4. Documente suas interpretações — a anotação é tão importante quanto a citação

1.10 Perguntas frequentes

1.10.1 Synesis substitui ferramentas de BI ou analytics?

Não. Synesis trabalha com conhecimento qualitativo e se integra com ferramentas quantitativas. É um complemento, não um substituto.

1.10.2 Preciso de conhecimento técnico para usar?

A sintaxe é simples e legível. Profissionais de pesquisa, análise e gestão conseguem aprender rapidamente. Não é necessário programação.

1.10.3 Como Synesis se relaciona com inteligência artificial?

Sistemas de IA que trabalham com raciocínio causal precisam de conhecimento estruturado. Synesis fornece esse conhecimento a partir de fontes que a IA não consegue processar sozinha com a mesma qualidade.

1.10.4 Qual a diferença entre Synesis e simplesmente usar planilhas?

Planilhas não têm validação de consistência, não estruturam relações causais nativamente e não garantem rastreabilidade. Synesis foi projetado especificamente para captura de conhecimento causal.

1.11 Conclusão

Em um mundo onde decisões precisam ser cada vez mais fundamentadas em dados, o conhecimento qualitativo não pode ficar de fora. Synesis oferece uma ponte entre o saber dos especialistas — disperso em documentos, relatórios e observações — e os sistemas de análise que suportam a tomada de decisão.

A combinação de conhecimento causal estruturado com análise estatística representa o próximo passo na evolução da inteligência organizacional: decisões não apenas baseadas em dados, mas baseadas em entendimento causal dos fenômenos.

Synesis: transformando conhecimento disperso em inteligência acionável.