É muito difícil tomar decisões empresariais diante da incerteza climática — veja como as “histórias” podem ajudar

Como será nosso clima no futuro? É difícil exagerar não apenas a importância de responder a essa pergunta, mas também os desafios envolvidos em fazê-lo.

Sabemos que o clima está mudando rapidamente. Mas sem informações sobre para onde estamos indo, o planejamento — em níveis pessoal, organizacional e social — se torna complicado, para dizer o mínimo.

Como os riscos climáticos também são entendidos como riscos financeiros, muitos países ao redor do mundo — incluindo a Austrália — estão se movendo para tornar os relatórios de risco climático obrigatórios. Consequentemente, essa necessidade de um plano não pode mais ser ignorada.

Mas a maneira como atualmente comunicamos o risco climático tem algumas limitações sérias.

Uma pesquisa recente liderada por Tanya Fiedler explora essas limitações e propõe que uma nova abordagem — incorporando o poder das narrativas — seria mais útil e prática para as organizações.

Todos nós lutamos contra a incerteza

Por que pintar um quadro do nosso clima futuro para nos ajudar a tomar decisões é tão difícil? Parte da resposta está na maneira como os indivíduos tomam decisões sob incerteza.

As pessoas tendem a achar difícil lidar com incertezas e ambiguidades, muitas vezes lutando quando são apresentadas a probabilidades. Isso pode impactar nossas decisões, levando a resultados indesejáveis.

Pesquisas também mostraram que achamos difícil responder a avisos que não fazem parte da nossa experiência vivida.

A outra parte da resposta está na complexidade inerente — e nas incertezas — envolvidas no desenvolvimento de uma imagem útil do futuro.

A maneira mais comum de explorar nosso clima futuro é usar modelos climáticos globais ou regionais — simulações matemáticas complexas do nosso sistema climático. Eles provaram ser extraordinariamente valiosos para simular como nosso clima mudará devido ao aumento de gases de efeito estufa.

Eles podem projetar como a temperatura, a precipitação, os ventos, o risco de incêndio e até mesmo o risco de granizo provavelmente mudarão no futuro.

Mas as projeções são, por definição, incertas, e usar modelos diferentes pode fornecer visões diferentes do futuro.

O problema com o zoom

Essa incerteza tende a aumentar à medida que você amplia o zoom em locais específicos e se interessa por extremos.

Por exemplo, pode ser relativamente claro como a precipitação média de inverno deverá mudar no sudoeste da Austrália Ocidental, mas como as chuvas extremas (capazes de causar grandes inundações) mudarão é muito menos claro.

Ao analisar o nível de um código postal ou endereço único, podemos nem saber se as chuvas extremas aumentarão ou diminuirão.

Esse é um problema para organizações que tentam descobrir como gerenciar e se preparar para tais riscos, geralmente na escala de um edifício individual. A modelagem é precisa, mas não necessariamente precisa o suficiente para esse tipo de informação localizada.

Isso não significa que os modelos climáticos não sejam úteis ou não forneçam informações valiosas. Significa apenas que as organizações podem precisar aumentar o valor dessas informações combinando-as com outras evidências.

Apresentando ‘enredos’

Felizmente, há uma maneira de abordar tanto as questões comportamentais quanto as de modelagem que capitaliza como mais intuitivamente damos sentido ao mundo. Isso é por meio de “enredos”.

Storylines foram desenvolvidos nas ciências climáticas para descrever futuros climáticos físicos incertos. Eles fazem isso empregando julgamento especializado para priorizar uma compreensão das “redes causais” que impulsionam mudanças e extremos.

As informações valiosas contidas nas projeções do modelo climático são combinadas com outros tipos de evidências relevantes para um local, para desenvolver uma história plausível (e útil) sobre o que o futuro pode acarretar.

O risco de inundação, por exemplo, depende de uma ampla gama de fatores. Estes podem incluir:

• a quantidade e intensidade da chuva
• se chuva forte caiu no passado recente
• mudanças na bacia hidrográfica, como vegetação, solos e a natureza de quaisquer empreendimentos a montante, incluindo novas estradas ou edifícios.

Uma empresa que utiliza apenas mudanças na precipitação obtidas de um modelo climático ou de inundação em escala nacional para sua avaliação de risco pode “implantar” um cenário futuro que acaba se mostrando pouco confiável na escala necessária.

Sob uma abordagem alternativa de “enredos”, a melhor linha de ação para entender o risco de inundação seria trabalhar com especialistas para desenvolver uma narrativa que descreva mudanças na precipitação, além de todos os outros fatores localmente relevantes.

Essa narrativa pode então ser testada usando métodos tradicionais de modelagem de inundações para fornecer insights mais robustos e úteis sobre como a bacia hidrográfica local será impactada sob condições de mudanças na precipitação.

As disciplinas quantitativas como finanças, economia e contabilidade podem ter dificuldades com a ideia de que uma narrativa pode fornecer mais informações úteis para decisões do que um número. No entanto, pesquisas mostraram que narrativas podem tornar um futuro incerto mais tangível do que números e, portanto, auxiliar melhor no planejamento e na tomada de decisões.

Precisamos de um novo kit de ferramentas

Responder à pergunta “como será o nosso clima futuro?” nos desafia a pensar de forma diferente e a buscar soluções fora do conjunto de ferramentas e técnicas financeiras estabelecidas.

Ela nos desafia a trabalhar — por meio do diálogo interdisciplinar — com especialistas, disciplinas e conhecimentos com os quais podemos nos sentir desconfortáveis.

Storylines podem transformar a maneira como as organizações entendem e relatam sua exposição ao risco climático. É improvável que isso seja fácil, e reconhecemos que obter informações quantitativas de um provedor comercial pode parecer mais simples. Mas é uma maneira mais honesta e rigorosa de planejar o clima futuro.

Este artigo foi republicado do The Conversation sob uma licença Creative Commons. Leia o artigo original.