diferentes e varias fontes, para melhorar as nossas decisoes. Sobrevive quemse adapta melhor, ja dizia Darwin. Mas nos seres vivos a adaptacao ou evolucaopode demorar milhoes de anos. Precisamos de adaptacao rapida. E o Big Data podeajudar. Isto tambem e chamado de retorno acelerado (increasing returns). A descentralizacao tambem pode ajudar. Quanto mais partescolhendo dados, de mais fontes e mais variadas, melhor o feedback. Sera possivel controlar um sistema complexo, por exemplo, de clientes ? Os sistemas complexos impoem dificuldades para entendercausalidade (quem causa o que). O comportamento final e imprevisivel seanalisarmos apenas as partes (o todo nao e a mera soma das partes). Por isto, os sistemas de simulacao podem ajudar a entender oumesmo gerar um comportamento coletivo com muitas partes ou interacoes. Podemosfazer simulacao de sistemas complexos com NetLogo (https://ccl.northwestern.edu/netlogo/).E possivel programar o comportamento dos tipos de elementos e entao simular oque aconteceria numa multidao. Podemos variar parametros e ver o que aconteceem novas simulacoes. Os parametros podem ser: o numero inicial de cada tipo deelemento, os padroes de comportamento (exemplo: probabilidade com que umelemento consegue mudar o comportamento de outro, ou o quanto um individuo mudaseu comportamento em certas situacoes), o numero de interacoes entre osindividuos (por exemplo, quantos vizinhos ou elementos cada individuoencontra). Axelrod utilizou simulacoes computacionais para tentarentender como a cooperacao poderia sobreviver em um mundo egoista. Biologossimulam sistemas predador-presa para entender se havera ou nao extincao deespecies. Economistas simulam mercados. Analistas de Marketing poderiam simularcomo uma campanha viral se espalharia, por exemplo, se houvessem tantos eleitosinfluenciando o todo (para entender os eleitos, ver livro O Ponto da Viradade Malcolm Gladwell). Paco Underhill e sua equipe usam mineracao de dados sobre observacoesde comportamentos de clientes. Suas descobertas estao documentadas no livro Whywe buy. Eles extraem padrao do caos. Em resumo, pode-se entender que clientes secomportam como gado, inclusive sendo direcionados dentro de lojas. Pessoas saoautonomas mas acabam tendo comportamento similar. E uma multidao ainda podeengessar o comportamento das pessoas pelo chamado Groupthinking oucondicionamento de manadas. Um roteiro para tentar entender clientes pela analise decomplexidade:1. Observar o comportamento dos individuos;2. Identificar acoes simples que se repetem (classificar,reduzir, simplificar);3. Simular em computador como o todo ira se comportar comvarios comportamentos simples iguais.A simulacao permite testar ideias mas tambem a evolucao desistemas dinamicos, onde individuos podem mudar seu comportamento. As regrasbasicas da evolucao sao: diferenciacao e selecao. Individuos mudam mas sosobrevivem certos tipos de comportamentos ou caracteristicas. Um sistema vivo nao e aquele que esta estavel ou emequilibrio, mas sim estabelecido na instabilidade. Os gases na Terra nao estaoestaveis. Sua proporcao (por exemplo, 21% de oxigenio) e resultado justamenteda instabilidade, ou seja, das muitas reacoes que estao acontecendo. E o equilibriona corda bamba. O sistema morre se estabilizar. O atendimento a clientes deve ser tambem um sistema vivo. Sefor padronizado, morre. Qual estrategia funciona melhor ? Precisamos testar emambientes reais (com clientes reais em necessidades e situacoes reais). Ouentao simular em computador. Referencias sobreComplexidade:KELLY, Kevin.Bootstrapping Complexity. Amazon (e-book Kindle), 2011.WALDROP, M.Mitchell. Complexity: The Emerging Science at the Edge of Order and Chaos. Simonand Schuster, 1993.