Uma Metodologia de priorização orçamentária estratégica utilizando algoritmos genéticos através da abordagem do problema da mochila

Resumo

A correta destinação dos recursos de um negócio é um desafio de grandes proporções para gestores públicos e privados. De acordo com Xavier et al (2017), tal posição de destaque impõe um grande senso de responsabilidade para que seja possível alcançar o sucesso, sendo de fundamental importância o cumprimento de muitos deveres na busca por boas e satisfatórias práticas de gestão. Dentro da esfera pública, essa responsabilidade se eleva ainda mais, pois a gestão relaciona-se diretamente com a sociedade no que diz respeito à possibilidade de geração de externalidades positivas ou negativas (Dahlman, 1979), visto que trata-se também da destinação dos recursos auferidos pelos impostos cobrados à população. Nesse contexto, a ideia do Compliance ganha força, visto que trata-se basicamente de uma regulamentação capaz de orientar processos e objetivos empresariais com vistas a impactar positivamente os stakeholders, trazendo, por consequência, bons resultados estratégicos e operacionais (Palmieri, 2022). Em muitos países, existem algumas leis capazes de regular e promover o compliance como guia principal das ações empresariais, seja tratando-se de empresas públicas, ou privadas. No Brasil, por exemplo, existe, desde o ano 2000, a Lei de Responsabilidade Fiscal (Sacramento, 2005), que visa controlar de maneira bastante austera os gastos da União, o que fomentou a necessidade de efetivos planejamento e controle orçamentários dentro de cada instituição pública. Contudo, situações como a necessidade de priorização orçamentária após um corte são relativamente frequentes e terminam ocasionando problemas pela dificuldade da realização de um ajuste não linear e alinhado às preferências estratégicas organizacionais, sendo este, quando realizado linearmente, incapaz de atender por completo às expectativas do gestor. O objetivo deste trabalho, portanto, é justamente resolver o problema da falta de métodos confiáveis para a priorização orçamentária estratégica em situações de corte, de modo a utilizar as preferências do gestor da organização como guia no momento da redistribuição, entre os centros de custo ou clusters, do montante financeiro remanescente. Nesse contexto, foi utilizada uma abordagem baseada no problema da mochila (Salkin, 1975), que busca encontrar o melhor conjunto de itens em um range para maximizar a solução de acordo com os critérios e restrições existentes. Isso porque, além do parâmetro principal, que é a restrição da mochila, foram definidas algumas métricas e restrições de acordo com alguns princípios das artes marciais, que se assemelham à natureza quando buscam pelo melhor uso da energia e pelo uso da mesma para o bem da sociedade (Kano, 2005). Sendo assim, chegou-se a três critérios principais capazes de criar a priorização que guiará o algoritmo de acordo com as preferências do gestor: pertinência, clareza e risco. Dito isso, a metodologia utilizada iniciou-se com a coleta de dados orçamentários das secretarias estaduais de Pernambuco, onde foram encontrados dezessete clusters, de acordo com as áreas de destinação dos recursos financeiros. Após isso, um representante da entidade pontuou com “sim” ou “não” os três critérios anteriormente mencionados e a soma das respostas “sim” para cada cluster foi a responsável pela hierarquia criada entre os mesmos, que alimentou o algoritmo genético utilizado no problema. Nos experimentos, foi simulada uma situação de corte de vinte por cento do orçamento total disponível, e todos os clusters foram analisados e sofreram os respectivos reajustes respeitando o nivelamento criado. O algoritmo, porém, ainda carece de alguns ajustes e refinamentos, que vêm sendo feitos para que se chegue à melhor versão possível, respeitando o máximo do valor total disponível e atendendo às preferências do gestor. Portanto, conclui-se que a abordagem proposta consegue codificar as inclinações estratégicas organizacionais para guiar um corte orçamentário não linear e estratégico dentro de determinado contexto, onde pode-se incluir restrições e métricas avaliativas dos resultados. Logo, diante da lacuna de metodologias pragmáticas para fins semelhantes, observa-se a importância do trabalho, que, mesmo ainda em fase de refinamento e finalização, apresenta um sistema especialista com capacidade de atendimento a demandas específicas e não triviais, aliando o uso de inteligência artificial a técnicas e boas práticas de gestão focadas na tradução das preferências organizacionais.