Enquanto lutamos contra um vírus que os cientistas ainda não entendem completamente, vendo o mercado de ações afundar, subir, afundar novamente e enfrentar uma eleição controversa, o futuro parece completamente imprevisível (em vez de apenas tão imprevisível como sempre foi). Quando sentimos tal incerteza elevada, nossos processos de tomada de decisão podem falhar. Podemos ficar paralisados e com medo de agir, ou podemos agir com base no preconceito, emoção e intuição, em vez de lógica e fatos.

Estar ciente de nossa incerteza é um precursor necessário para administrá-la. Conscientização eficaz significa fazer uma pausa, fazer uma parada estratégica e avaliar a situação e as incógnitas. Agora estamos sendo confrontados com dados que parecem acionáveis – embora logicamente, sabemos que são incompletos e voláteis. Mas mesmo quando o conhecimento é limitado, temos ferramentas para nos ajudar a tomar decisões de forma sistemática e analítica. Quer estejamos avaliando o significado dos últimos números de desemprego ou o impacto da escassez local de alface romana, podemos usar um processo simples de quatro etapas para trabalhar com e por meio da ambiguidade para tomar decisões cuidadosas e fundamentadas.

1. Identifique a categoria de dados históricos com a qual você está trabalhando.

Existem três tipos principais de dados que frequentemente confrontamos e nos sentimos compelidos a agir: dados salientes, que chamam nossa atenção porque são dignos de nota ou surpreendentes; dados contextuais, que têm um quadro que pode impactar como os interpretamos; e dados padronizados, que parecem ter uma forma regular, inteligível e significativa.

2. Reconheça quais vieses cognitivos são desencadeados por cada categoria.

Diferentes tipos de dados desencadeiam diferentes vieses, portanto, identificar o tipo de dados e seu viés relacionado torna mais fácil escapar de erros mentais.

• Dados salientes podem ativar o viés de saliência, no qual superestimamos informações novas ou importantes, resultando em tomadas de decisão abaixo do ideal, erros de planejamento e muito mais. Por exemplo, a demanda de passageiros de companhias aéreas em abril de 2020 caiu 94,3% em comparação com abril de 2019, por causa das restrições de viagens relacionadas à Covid-19. Essa estatística chocante pode nos fazer pensar que a viagem, da forma como a conhecemos, acabou – mas, na realidade, esse dado importante não nos diz quase nada sobre viagens futuras.
• Dados contextuais podem restringir nosso pensamento e levar a um viés de enquadramento: o contexto no qual recebemos os dados afeta a forma como pensamos sobre eles. Por exemplo, “80% de carne moída magra” parece mais saudável do que “carne com 20% de gordura”. Mas é a mesma carne, enquadrada de forma diferente.
• Dados padronizados costumam levar à ilusão de agrupamento – também conhecida nos esportes e jogos de azar como a “falácia da mão quente” – pela qual assumimos que eventos aleatórios são informações que nos ajudarão a prever um evento futuro. O cérebro humano está programado para procurar padrões, às vezes quando eles não existem. Tão importante quanto, quando os padrões existem, eles geralmente não têm valor preditivo. Um dado que sai dois várias vezes seguidas estabeleceu um padrão, mas isso não diz nada sobre qual será o próximo lançamento.

Reconhecer como cada uma dessas categorias desencadeia nossos preconceitos pode nos impedir de ser vítimas desses preconceitos, mas como podemos seguir em frente, uma vez que aceitamos que precisamos de informações adicionais ou insights para tomar decisões com confiança sobre o futuro?

3. Inverta o problema para identificar o que você realmente precisa saber.

A terceira etapa do nosso processo é perceber que você não precisa saber tudo, mas precisa identificar o que é mais importante para a sua tomada de decisão. Para fazer isso, inverta sua solução de problemas. Comece pelo final, perguntando: e daí? O que realmente preciso saber para entender a situação? Que diferença essa informação faria? E como espero usá-la? O universo de “desconhecidos conhecidos” – aqueles pedaços de dados que existem, mas não estão em sua posse – é infinito. Mas você não precisa explorar todos eles; a inversão pode ajudá-lo a identificar aqueles que você considera essenciais para resolver seu problema específico com confiança.

Por exemplo, os dados salientes sobre a redução da demanda das companhias aéreas desencadeiam uma resposta visceral, o que pode tornar mais fácil concluir que o setor está permanentemente em apuros. No entanto, se recuarmos, podemos reconhecer que continuará a haver uma indústria de aviação – que, a longo prazo, as pessoas vão querer mobilidade e a economia mundial vai exigir isso. Este é um “conhecido conhecido”.

Há tanto que sabemos ser desconhecido. Mas há boas notícias: para resolver um problema específico, você não precisa sondar todos os desconhecidos. Para ficar com nosso exemplo de viagem aérea, isso é verdade quer você esteja decidindo embarcar em um avião ou investir em uma companhia aérea. As preocupações do viajante seriam se e quando há um voo para o destino desejado e se é seguro tomá-lo, ao passo que um investidor pode se concentrar em qual companhia aérea está mais bem posicionada para sobreviver à crise. De qualquer maneira, ao inverter o seu problema, você pode se concentrar nos desconhecidos conhecidas que são importantes para você.

4. Formule as perguntas certas para obter as respostas de que precisa.

Muitos de nós temos dificuldade em formular as perguntas que podem nos ajudar a tomar uma decisão. Uma maneira útil e prática de avançar é organizar suas perguntas em quatro categorias principais: comportamento, opinião, sentimento e conhecimento. Isso garante que você trará distância e uma variedade de perspectivas para a maneira como analisa seus dados, o que o ajudará a contrariar suposições e julgamentos pré-concebidos. Também lhe dará um contexto melhor para interpretar as respostas, porque você conhecerá a lente pela qual elas estão sendo filtradas.

• As perguntas de comportamento tratam do que alguém faz ou fez e fornecerão descrições de experiências, atividades e ações reais. Se você está avaliando o estado do setor aéreo, pode perguntar: Quem ainda está viajando? Isso extrapola para uma coorte maior?
• As perguntas de opinião abordam o que alguém pensa sobre um tópico, ação ou evento. Elas podem atingir os objetivos, intenções, desejos e valores das pessoas. No exemplo da companhia aérea, você pode perguntar: No momento, é seguro viajar? As companhias aéreas estão tomando as devidas precauções?
• As perguntas emocionais perguntam como alguém reage emocionalmente a um tópico. Elas podem ajudá-lo a ir além das informações factuais para saber o que as pessoas podem estar inclinadas a fazer independentemente dos dados. Aqui, você pode perguntar: Quão seguros os viajantes se sentem? Quão seguros os funcionários da companhia aérea se sentem?
• As perguntas de conhecimento exploram quais informações factuais o entrevistado tem sobre o seu tópico. Embora alguns possam argumentar que todo conhecimento é um conjunto de crenças, as questões de conhecimento avaliam o que a pessoa questionada considera factual. Você pode perguntar: Quais rotas foram pausadas ou cortadas? Quantos mais serão cortados? Houve casos de transmissão Covid-19 associados ao voo?

Você pode fazer esses tipos de perguntas sobre qualquer tipo de dados incompletos: salientes, contextuais e / ou padronizados. O quarto passo reconhece que a incerteza é uma mistura de ações e reações, conhecimento e emoção. Classificar e abordar os ingredientes na mistura de incerteza não nos dará certeza, mas podemos ter certeza de que nossas perguntas abordam todas as áreas de incerteza.

O processo de quatro etapas nos ajuda a lidar melhor com nossas respostas emocionais, nomeá-las e confrontá-las, e avançar com uma decisão racional. Teremos uma imagem mais completa, reduzindo a probabilidade de contarmos com caminhos de pensamento bem usados e preconceitos cognitivos.

Voltaire certa vez recomendou que julgássemos um homem mais por suas perguntas do que por suas respostas. Nunca saberemos o futuro, mas examinando nossos dados e nosso pensamento, podemos desenvolver e fazer grandes perguntas que nos permitirão tomar decisões com mais confiança em meio à incerteza.

Artigo Traduzido da Harvard Business Review. Fonte Original: https://hbr.org/2020/08/how-to-make-rational-decisions-in-the-face-of-uncertainty