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Nunca houve tantos dados disponíveis para orientar as decisões das empresas. Dashboards atualizados em tempo real, sistemas capazes de cruzar informações e ferramentas de inteligência artificial prometem transformar grandes volumes de dados em análises cada vez mais sofisticadas. Ainda assim, decisões ruins continuam acontecendo.

O paradoxo está menos na quantidade de informação disponível e mais na capacidade das organizações de interpretá-la, segundo Ricardo Cappra, cientista de dados e filósofo da tecnologia. O excesso pode provocar “infoxication”, ou seja, uma espécie de intoxicação informacional e dificultar a distinção entre aquilo que realmente importa e o que apenas aumenta o ruído no processo decisório.

“A complexidade informacional aumentou, então a única forma de eu aperfeiçoar o modelo de decisão é se eu tiver consciência sobre isso”, diz Cappra durante participação da terceira temporada do podcast É Mais que Tech, uma realização da Senior Sistemas em parceria com o Conexão InfoMoney.

Isso também vale para as ferramentas criadas para organizar esses dados. Cappra observa que as empresas passaram a produzir mais dashboards do que conseguem efetivamente consumir. Em vez de resolver o problema, essa multiplicação pode apenas transportá-lo para outra etapa: os dados estão organizados, mas continuam sendo mais numerosos do que a capacidade humana de interpretá-los.

Jessica Ariane, head-executiva de HCM na Senior Sistemas, identifica outro risco: transformar a análise de dados em um processo burocrático, desconectado da decisão que deveria apoiar. Há empresas, exemplifica, que alimentam e apresentam dashboards periodicamente sem saber exatamente quais resultados aquela rotina pretende produzir.

Para a executiva, o dado deve servir como suporte, mas ainda cabe à capacidade cognitiva e à inteligência humana contextualizar as informações e transformá-las em decisões.

Mais dados exigem melhores perguntas

Para Cappra, a abundância de informação aumenta a importância do pensamento crítico. Quanto maior a “complexidade informacional”, maior a necessidade de compreender como os dados foram construídos, quais parâmetros foram utilizados e quais vieses podem estar presentes.

Na avaliação do cientista de dados, a evolução das ferramentas também precisa ser acompanhada por uma mudança cultural que leve os profissionais a entender e questionar as informações utilizadas nas decisões.

Ao longo dos últimos anos, as empresas passaram das planilhas individuais para sistemas capazes de compilar e estruturar informações e, mais recentemente, para ferramentas de IA que conseguem fazer correlações e predições a partir desses dados.

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Jessica aponta que esse avanço amplia a capacidade de antecipação das organizações. “Acho que o grande fator é: como eu uso a informação para me antecipar, não para só correr atrás do desafio ou daquilo que eu não atingi”, comenta.

A IA também tornou mais fácil interagir com grandes volumes de informação, mas essa facilidade traz um novo risco. De acordo com Cappra, uma resposta simples e convincente produzida pela tecnologia pode criar uma falsa sensação de conhecimento quando o profissional não compreende o que existe por trás dela. “Está faltando que a gente tenha consciência do que está por trás daquilo”, alerta.

Feeling ou dados? A empresa precisa dos dois

A presença crescente de dados também coloca em discussão o papel da intuição nas decisões corporativas.

Para Jessica, não é necessário escolher entre evidência e percepção. O feeling incorpora experiências e elementos de contexto que não necessariamente estão registrados em uma base de dados, mas precisa ser confrontado com informações objetivas.

“Eu não demonizo o feeling. Acho que ele é um fator fundamental que nos difere, inclusive, da inteligência artificial”, diz a executiva. Mas ressalva: “Eu preciso conectar isso com os dados”.

Ela usa como exemplo uma promoção. Em vez de decidir apenas porque acredita que determinado profissional está preparado para uma posição, o gestor pode confrontar sua percepção com avaliações de competência, histórico de desempenho e outras evidências disponíveis.

Cappra também vê valor na intuição, mas aponta uma limitação no ambiente corporativo: o feeling de um profissional não pode simplesmente ser transferido para outro. Quando a empresa consegue capturar elementos relevantes dessa experiência e transformá-los em aprendizado organizacional, passa a construir uma base de suporte para decisões futuras.

Dados também carregam vieses

Ter dados à disposição tampouco garante neutralidade. As informações utilizadas pelas empresas são construídas a partir de escolhas sobre o que coletar, quais parâmetros considerar e como organizar os resultados.

Um dos riscos está nos vieses, que podem se incorporar aos bancos de dados e posteriormente às decisões automatizadas.

Cappra cita como exemplo os processos de recrutamento. Uma IA que procure padrões no histórico de contratações de uma empresa pode reproduzir critérios que já não representam os objetivos atuais da organização ou as transformações da sociedade.

“O viés é um grande inimigo no processo de decisão, porque transforma uma decisão em automática já viciada”, explica.

Por isso, os especialistas destacam a importância de supervisão e transparência. Diferentes perspectivas podem ajudar a identificar distorções que passariam despercebidas em uma decisão individual ou automatizada.

Jessica concorda que esse acompanhamento precisa ser contínuo. Segundo ela, empresas devem avaliar, supervisionar e corrigir as informações sempre que necessário, justamente porque sistemas e estruturas de dados também estão sujeitos a erros.

IA pode apoiar o gestor, mas não decidir por ele

Na gestão de pessoas, esse cuidado ganha peso adicional porque decisões baseadas em dados podem afetar diretamente a carreira dos profissionais.

A executiva da Senior conta que a companhia utiliza inteligência artificial para reunir diferentes informações e oferecer mais elementos aos gestores em processos como sucessão e desenvolvimento. Em vez de escolher um sucessor apenas por afinidade ou percepção pessoal, por exemplo, o líder pode considerar feedbacks de diferentes profissionais, avaliações de competências e dados de performance.

Há, porém, um limite para a atuação da tecnologia. Uma ferramenta pode reunir dados sobre o desempenho de um colaborador, mas a decisão sobre uma eventual demissão deve permanecer com a liderança.

“A gente adora falar de tudo que a IA faz, mas fala pouco do que ela não deveria fazer”, pontua Jessica. Na Senior, segundo ela, a tecnologia pode apresentar informações relevantes ao gestor, mas não recomendar que um profissional seja desligado.

“Não é uma decisão da inteligência artificial, precisa ser uma decisão do gestor. De novo: ela pode trazer contribuições, dados que vão ajudar nessa decisão, mas, dali para frente a relação com essa pessoa precisa ser extremamente humana e precisa ser uma responsabilidade da liderança”, salienta.