Como estatístico, agradeço a citação do pioneiro em estatística aplicada W. Edwards Deming, “Em Deus nós confiamos. Todos os outros trazem dados. ”Mas como cientista social, sou obrigado a avisá-lo de que muitos tomadores de decisão buscam dados com muito zelo, fugindo da ignorância, mas nunca melhorando suas decisões. Existe uma maneira de pousar no ponto ideal? Existe e começa com um simples hábito de tomada de decisão: comprometa-se com a sua decisão padrão na frente.

A chave para a tomada de decisões é enquadrar o contexto de decisão antes de buscar dados – uma habilidade que infelizmente não é geralmente abordada nos cursos de ciência de dados. Para aprender, você precisa olhar para as ciências sociais e gerenciais. É lamentável que não ensinemos o suficiente onde é mais necessário: como uma habilidade para liderar e gerenciar projetos de ciência de dados. Mesmo nas estatísticas, que é a disciplina de tomar decisões sob incerteza, a maioria dos exercícios que os alunos já conhecem tem o contexto pré-enquadrado. Seu professor geralmente cria as hipóteses para você e/ou enquadra a pergunta para que haja apenas uma resposta correta. Onde quer que haja uma resposta certa, o tomador de decisão já abriu o caminho.

Muitos tomadores de decisão acham que estão sendo orientados por dados quando analisam um número, formam uma opinião e executam sua decisão. Infelizmente, tal decisão será “inspirada em dados” na melhor das hipóteses. Tomada de decisão inspirada em dados é onde nós nadamos em alguns números, eventualmente atingimos um ponto de inflexão emocional, e então decidimos. Havia números próximos a essa decisão em algum lugar, mas esses números não motivaram a decisão. A decisão veio de outro lugar completamente. Estava lá o tempo todo nos preconceitos inconscientes do tomador de decisão.

Se você é indisciplinado em suas tentativas de usar dados para a tomada de decisões, sua abordagem é suscetível a vieses cognitivos.

Um grande problema com a tomada de decisão inspirada em dados é o viés de confirmação, que influencia como o tomador de decisão perceberá os fatos à luz do que eles já acreditam. Se você estiver livre para mover as traves da meta depois de descobrir onde os dados chegaram, é exatamente isso que você fará inconscientemente. A solução é definir os postes de meta com antecedência e resistir à tentação de movê-los depois.

É por isso que os economistas comportamentais são treinados para definir critérios de decisão antes da informação. Como é o melhor antídoto para o viés de confirmação, muitos de nós o têm como um hábito. Não podemos deixar de nos perguntar, por exemplo, o valor máximo que pagaríamos por um bilhete antes de procurarmos o preço.

Ao deixar os critérios de decisão abertos, você é livre para interagir com os dados seletivamente para confirmar a escolha que você já fez no coração dos seus corações. Você está apenas usando os dados para se sentir melhor em relação ao que deseja fazer de qualquer maneira. A maioria dos humanos faz isso sem perceber.

Outro fator humano a evitar é o efeito Ikea. Você está experimentando esse efeito se supervalorizar algo como resultado de ter se esforçado para isso. Simplificando, quando as pessoas investem tempo em um projeto, elas provavelmente se apaixonam por ele, mesmo que o que elas tenham construído seja uma pilha de lixo venenoso, e isso vai mudar a forma como elas o percebem. Elas vão começar a barganhar com elas mesmas: “Ah, mas o desempenho do meu novo protótipo não é tão ruim, eu ainda posso lançar essa coisa …” E é assim que coisas horríveis são impostas ao mundo.

Para evitar ser vítima desses efeitos – para ser verdadeiramente orientado por dados -, a ordem importa! Você precisa enquadrar o contexto de decisão na frente. E a primeira parte desse processo é determinar o que você planeja fazer na ausência de dados adicionais. (Você vai comprar/iniciar/medicar/prosseguir ou não comprar/iniciar/medicar/continuar por padrão?). Isso é chamado de ação padrão e você escolherá fazendo uma avaliação sobre qual ação é o menor mal sob a ignorância.

É difícil escolher uma ação padrão para os tomadores de decisão que não estão acostumados a ela. Você se pergunta: “Se não vejo dados adicionais além do que já vi, o que farei?” Responder isso exige força de caráter? – você não pode usar os dados. Você realmente tem que pensar sobre o problema de negócios e responder com sinceridade: “O que eu vou escolher se tiver que tomar a decisão agora?”

Por exemplo, “Aqui está um novo medicamento ou um novo sistema de aprendizado de máquina. Eu não sei se funciona. Por padrão, devo lançá-lo ou não o farei? ”(A maioria das pessoas provavelmente diria que não, exceto talvez aqueles que acham que um sistema de aprendizado de máquina fica ótimo em um currículo).

Depois de especificar sua ação padrão, você está autorizado a começar a pensar nos dados. Mas mesmo assim, o primeiro passo é não coletar ou analisar. Depois de decidir qual será sua ação padrão na ausência de novas informações, você vai pensar em como reagiria aos dados quando eles chegassem. Que forma deve tomar para convencê-lo de sua ação padrão? Para responder a essa pergunta, você precisa ter a capacidade de imaginar vários estados do mundo, identificar se o padrão é a ação correta para cada um deles e, em seguida, criar uma métrica que possa lhe dizer qual desses mundos você habita. Por fim, você considerará a magnitude da evidência necessária para influenciá-lo no padrão e qual é sua tolerância ao risco. Só então é hora de entrar nos números.

Artigo Traduzido da Harvard Business Review. Fonte Original: https://hbr.org/2019/06/the-first-thing-great-decision-makers-do