Decodificando a tomada de decisão
Como funciona o processo de tomada de decisão? Que fatores estão interligados com esse hábito? Como podemos nos auto-observar quanto aos vieses? Como os dados podem ser inseridos nessas rotinas?
A partir dessas provocações, produzimos no CAPPRA INSTITUTE um estudo específico sobre o tema, você pode acessar em cappra.institute/estudos
Vou deixar aqui o meu texto que acompanha e finaliza esse estudo, para abrir esse diálogo:
Por que é tão difícil tomar decisões orientadas por dados nos negócios?
O estudo desse tema surgiu da união da nossa curiosidade por compreender o complexo processo de tomar decisões, com a ambição de mapear as influências e fatores chave para, assim, transformar um fenômeno orgânico em um mecanismo estruturado de suporte aos negócios. Como nota-se ao chegar ao final desta publicação, esse objetivo não foi atingido plenamente, afinal são muitas as variáveis e elementos presentes nesse complexo processo realizado pelos seres humanos. Essa não é uma novidade, e também não significa um resultado negativo para o estudo, representa sim um avanço no nível de compreensão dos fatores envolvidos. Através desse mapeamento, esperamos agir na parte desse processo que é possível de ser estruturada.
Descobrimos que transformar um problema complexo em pequenas rotinas analíticas pode ser um poderoso instrumento de suporte à decisão e, se observarmos o roteiro que estabelecemos para a auto-observação do processo decisório, ele pode, sim, ser aplicado em necessidades contínuas dos negócios e, através dessa estratégia, estabilizar as rotinas e medir evolução. Para cada risco, surge uma oportunidade analítica. Poderíamos definir o seguinte roteiro para aprimorar as rotinas de decisão de negócio com um fluxo orientado por dados:
Redução consciente do fluxo de informação, para evitar o efeito ancoragem;
Visualização coletiva da informação, para reduzir o efeito adesão;
Transparência no processo decisório, para enxergar o viés do ponto cego;
Partir dos dados e não de opiniões, reduz o impacto do viés da confirmação;
Utilizar modelagens preditivas matemáticas, para reduzir o viés otimista;
Painéis com dados à vista, podem reduzir o efeito do falso consenso;
Informação compartilhada distribui o conhecimento do negócio, reduzindo o impacto da maldição do conhecimento e do efeito Dunning-Kruger;
Debates orientados por dados, para aumentar a tomada de perspectiva;
Controvérsias baseadas em evidências, vão reduzir o mal estar do backfire effect;
Gestão orientada por dados e indicadores mensuráveis, deixam os erros de atribuição visíveis, permitindo assim correção de rumo.
Tomar decisões de negócio orientadas por dados é difícil, principalmente quando não se transforma essa prática em um processo, quando ela é individualizada, com forte relação emocional e não corretamente documentada. Uma gestão orientada por dados, irá reduzir muitos dos aspectos "invisíveis" presentes no processo de tomada de decisão, criando um sistema coletivo de correção de desvios e um mecanismo mensurável de evolução para os negócios. As decisões sempre precisarão de boas regras, caso contrário serão apenas decisões ruins em grande escala, por isso, elas sempre vão nascer do pensamento crítico dos indivíduos, vão ganhar escala através do pensamento computacional como potencial acelerador dos negócios, mas terão sua estabilização como hábito somente quando houver a instauração do pensamento analítico coletivo.
Você está pronta(o) para essa mudança?
Ricardo Cappra