Porque as organizações tomam decisões com informação incompleta
Uma das coisas que mais me surpreendeu ao longo da minha experiência profissional foi
perceber que muitas decisões importantes são tomadas sem que exista toda a informação
desejada.
Quando somos estudantes, habituamo-nos à ideia de que existe sempre uma resposta
correta. O exercício apresenta todos os dados necessários, aplicamos uma fórmula e
chegamos a uma conclusão. No mundo real, as coisas raramente funcionam dessa forma.
Os gestores tomam decisões diariamente sem conhecerem todas as variáveis. Os autarcas
aprovam investimentos sem conseguirem prever todos os impactos futuros. Os empresários
contratam pessoas, lançam produtos ou realizam investimentos sem qualquer garantia de
sucesso. Em praticamente todas as áreas da gestão existe um elemento comum: a incerteza.
Durante muito tempo considerei esta realidade uma limitação. Hoje vejo-a como uma
característica inevitável de qualquer processo de decisão.
A procura impossível pela informação perfeita
Ao longo dos anos participei em inúmeros projetos onde surgia sempre a mesma
preocupação. Antes de decidir, era necessário recolher mais informação.
- Mais dados.
- Mais relatórios.
- Mais análises.
- Mais indicadores.
À primeira vista parece uma abordagem sensata. Afinal, quanto mais informação tivermos,
melhores serão as decisões. O problema é que existe um ponto em que essa procura se
torna contraproducente.
Imagine uma organização que pretende implementar uma medida de eficiência energética.
Pode continuar a estudar o problema durante semanas ou meses, recolhendo novos dados e
produzindo novos relatórios. No entanto, chega inevitavelmente um momento em que a
decisão terá de ser tomada.
Esperar indefinidamente por informação perfeita significa muitas vezes não agir. E não agir
também é uma decisão.
O exemplo da gestão energética
Esta realidade tornou-se particularmente evidente para mim em projetos ligados à energia.
Imagine um município que pretende reduzir os consumos energéticos dos seus edifícios.
Existem dezenas de instalações, centenas de equipamentos e milhares de registos
históricos. É possível continuar a analisar consumos, comparar períodos, realizar auditorias
e produzir relatórios cada vez mais detalhados.
Mas a certa altura surge uma questão inevitável: Qual é o próximo passo?
A decisão raramente depende da existência de mais uma folha de cálculo ou de mais um
gráfico. Depende da capacidade de interpretar aquilo que já sabemos e agir com base nessa
informação.
Muitas organizações possuem dados suficientes para tomar decisões. O que lhes falta é
confiança para avançar.
O custo da indecisão
Quando pensamos em erros de gestão, tendemos a imaginar decisões erradas. No entanto,
existe outro tipo de erro que recebe menos atenção. A incapacidade de decidir.
Ao longo dos anos vi organizações adiar investimentos importantes enquanto aguardavam
mais estudos. Vi projetos permanecerem meses em análise porque alguém acreditava que
ainda faltava informação. Vi oportunidades desaparecerem simplesmente porque ninguém
se sentia confortável para assumir uma decisão.
Naturalmente, é importante reduzir riscos e analisar cenários. Mas existe um equilíbrio
delicado entre prudência e paralisia.
Em muitos casos, o custo de não decidir acaba por ser superior ao custo de uma decisão
imperfeita.
Porque a Inteligência Artificial não elimina a incerteza
Existe atualmente uma expectativa crescente em torno da Inteligência Artificial. Algumas
pessoas acreditam que os sistemas inteligentes irão resolver este problema, fornecendo
respostas objetivas para qualquer questão.
Na minha opinião, essa visão é demasiado otimista.
A Inteligência Artificial pode ajudar-nos a analisar mais informação. Pode identificar
padrões invisíveis à observação humana. Pode estimar probabilidades e prever cenários
futuros.
No entanto, continua a existir algo que nenhuma tecnologia consegue eliminar
completamente: a incerteza.
Os algoritmos trabalham com probabilidades.
Os gestores trabalham com consequências.
E essa diferença continuará a existir.
O verdadeiro papel dos sistemas de apoio à decisão
Com o tempo, comecei a olhar para os sistemas de apoio à decisão de uma forma diferente.
O seu objetivo não é tomar decisões em vez das pessoas.
O seu objetivo é ajudar as pessoas a decidir melhor.
Um bom sistema não elimina a responsabilidade do gestor. Não substitui a experiência
acumulada. Não remove o risco associado a uma escolha.
O que faz é reduzir a incerteza.
Ao apresentar informação relevante, identificar padrões e destacar oportunidades, permite
que as decisões sejam tomadas com maior confiança. E, muitas vezes, isso é exatamente
aquilo que uma organização necessita.
Da certeza à probabilidade
Uma das maiores mudanças trazidas pela análise de dados moderna foi a passagem de uma
lógica de certezas para uma lógica de probabilidades. Durante muito tempo
procurámos respostas absolutas.
Hoje percebemos que muitas decisões importantes dependem de estimativas.
- Qual a probabilidade de um equipamento avariar?
- Qual a probabilidade de um investimento gerar retorno?
- Qual a probabilidade de um edifício apresentar desperdícios energéticos?
Estas perguntas não possuem respostas exatas.
Mas possuem respostas suficientemente boas para apoiar decisões. E isso faz
toda a diferença.
Conclusão
Talvez uma das lições mais importantes que aprendi ao trabalhar com dados, energia e
sistemas de apoio à decisão seja esta: esperar por informação perfeita é uma estratégia
condenada ao fracasso.
A realidade é demasiado complexa e dinâmica para permitir esse nível de certeza.
As melhores organizações não são necessariamente aquelas que possuem mais informação. São frequentemente aquelas que conseguem agir de forma consistente com a informação
disponível.
A Inteligência Artificial, o Machine Learning e os sistemas de apoio à decisão não eliminam a
incerteza. Nem devem tentar fazê-lo. O seu verdadeiro valor está em ajudar-nos a navegar essa incerteza com maior confiança.
Porque, no final, gerir não é escolher entre o certo e o errado. É escolher o melhor caminho
possível com a informação que temos no momento.