A tomada de decis\u00e3o baseada em dados \u00e9 freq\u00fcentemente vista como o padr\u00e3o ouro na gest\u00e3o moderna. E isso \u00e9 por um bom motivo. A explos\u00e3o de dados dispon\u00edveis e os r\u00e1pidos avan\u00e7os na ci\u00eancia de dados permitem que os gerentes saibam muito mais sobre seus neg\u00f3cios. Esse conhecimento, se bem utilizado, deve permitir uma melhor tomada de decis\u00f5es sobre todos os aspectos do neg\u00f3cio.<\/p>\n\n\n\n
Talvez seja por isso que a maioria das empresas est\u00e1 em uma corrida de cavalos na constru\u00e7\u00e3o de recursos anal\u00edticos para aproveitar ao m\u00e1ximo essa abund\u00e2ncia de dados sem precedentes. Por exemplo, uma pesquisa recente com empresas da Fortune 1000 mostra que 91,9% das empresas relatam um aumento no investimento em iniciativas de dados.<\/p>\n\n\n\n
Embora o potencial do big data seja irrefut\u00e1vel, \u00e9 a panaceia para todas as situa\u00e7\u00f5es de tomada de decis\u00e3o? Em outras palavras, uma forte \u00eanfase em dados e an\u00e1lises poderia sair pela culatra em algumas circunst\u00e2ncias? Exploramos isso em nossa pesquisa recente.<\/p>\n\n\n\n
Nossa intui\u00e7\u00e3o era que a tomada de decis\u00e3o baseada em dados poderia ser contraproducente sob extrema incerteza. Nesses casos, ser\u00e1 altamente desafiador e \u00e0s vezes imposs\u00edvel coletar dados confi\u00e1veis. Isso poderia explicar por que 12 editoras n\u00e3o foram capazes de ver o potencial de Harry Potter e a Pedra Filosofal antes que a Bloomsbury Publishing aceitasse publicar uma tiragem inicial de 500 c\u00f3pias. O livro era t\u00e3o inovador que, por defini\u00e7\u00e3o, n\u00e3o havia dados anteriores dispon\u00edveis para avaliar com precis\u00e3o seu potencial.<\/p>\n\n\n\n
Para testar nossa intui\u00e7\u00e3o, coletamos dados de 122 empresas em ind\u00fastrias criativas (nos setores de publicidade, digital, editorial e software) sobre seus projetos de inova\u00e7\u00e3o mais recentes. Escolhemos as ind\u00fastrias criativas devido aos altos n\u00edveis de incerteza sobre as rea\u00e7\u00f5es dos clientes e uma variedade infinita de novos produtos potenciais e modifica\u00e7\u00f5es de produtos. Pelo mesmo motivo, nos concentramos nas decis\u00f5es de triagem da inova\u00e7\u00e3o – a decis\u00e3o de selecionar quais projetos de inova\u00e7\u00e3o buscar para o desenvolvimento. Essas decis\u00f5es s\u00e3o caracterizadas por alta incerteza; os gerentes muitas vezes n\u00e3o t\u00eam dados anteriores suficientes que lhes permitiriam prever as rea\u00e7\u00f5es do cliente com precis\u00e3o, potencial de mercado, viabilidade e riscos. Mesmo se eles tivessem esses dados, muitas vezes seria extremamente dif\u00edcil e \u00e0s vezes at\u00e9 enganoso extrapolar.<\/p>\n\n\n\n
Pedimos aos gerentes dessas empresas que pensassem sobre seu projeto de inova\u00e7\u00e3o mais recente, para o qual precisavam fazer uma sele\u00e7\u00e3o, e inclu\u00edmos perguntas para entender como eles tomaram essa decis\u00e3o. Especificamente, as perguntas abordaram at\u00e9 que ponto eles confiaram na an\u00e1lise (ou seja, escolher a op\u00e7\u00e3o que se mostrou melhor com base na an\u00e1lise dos dados), instinto (ou seja, escolher a op\u00e7\u00e3o seguindo seus instintos) e uma gama de heur\u00edsticas bem conhecidas ( ou seja, estrat\u00e9gias pr\u00e1ticas para tomar decis\u00f5es de forma mais r\u00e1pida e econ\u00f4mica). Essas heur\u00edsticas inclu\u00edam \u201ccontagem\u201d (escolher a op\u00e7\u00e3o com maior n\u00famero de pontos favor\u00e1veis), \u201cexperi\u00eancia\u201d (escolher a op\u00e7\u00e3o que a pessoa mais experiente da equipe queria) e \u201cmaioria\u201d (escolher a op\u00e7\u00e3o que a maioria das pessoas queria) entre v\u00e1rias outras. Em seguida, pedimos aos gerentes que indicassem se acham que acertaram na decis\u00e3o (percep\u00e7\u00e3o da precis\u00e3o da tomada de decis\u00e3o) e com que rapidez eles tomaram a decis\u00e3o (percep\u00e7\u00e3o da velocidade da tomada de decis\u00e3o).<\/p>\n\n\n\n
Os resultados mostraram primeiro, para nossa surpresa, apesar do enorme interesse em big data, que os gerentes em nossa amostra n\u00e3o confiavam na an\u00e1lise mais do que em seus instintos ou em algumas das heur\u00edsticas simples. A heur\u00edstica mais comumente usada, mais do que an\u00e1lise e instinto, era a contagem.<\/p>\n\n\n\n
Tamb\u00e9m descobrimos que confiar na an\u00e1lise n\u00e3o \u00e9 necessariamente a maneira ideal de escolher entre projetos de inova\u00e7\u00e3o. Embora as decis\u00f5es baseadas na an\u00e1lise de dados trouxessem um bom n\u00edvel de precis\u00e3o na tomada de decis\u00e3o, o processo era lento. Os gerentes que confiaram em seus instintos juntamente com algumas heur\u00edsticas simples tomaram decis\u00f5es que eram igualmente precisas, mas foram tomadas com muito mais rapidez. Ou seja, as heur\u00edsticas e as intui\u00e7\u00f5es ofereciam uma melhor compensa\u00e7\u00e3o em termos de velocidade e precis\u00e3o da tomada de decis\u00e3o; a inclus\u00e3o da an\u00e1lise no processo de tomada de decis\u00e3o n\u00e3o trouxe nenhuma melhoria significativa na precis\u00e3o, ao mesmo tempo que reduziu significativamente a velocidade.<\/p>\n\n\n\n
Uma nota de cautela para os gerentes que consideram embarcar em decis\u00f5es de inova\u00e7\u00e3o baseadas no instinto: a efic\u00e1cia de sua intui\u00e7\u00e3o pode depender da experi\u00eancia anterior. Pesquisas anteriores sugerem que a efic\u00e1cia da intui\u00e7\u00e3o em compara\u00e7\u00e3o com a an\u00e1lise depende do conhecimento do dom\u00ednio; os especialistas em um dom\u00ednio t\u00eam maior probabilidade de tomar decis\u00f5es mais acertadas. Os gerentes com experi\u00eancia de dom\u00ednio limitada podem, portanto, se sair melhor evitando a depend\u00eancia extensiva da intui\u00e7\u00e3o. Nossos resultados sugerem que confiar principalmente na heur\u00edstica tamb\u00e9m apresenta uma alternativa vi\u00e1vel.<\/p>\n\n\n\n
Na pr\u00f3xima vez que voc\u00ea enfrentar uma decis\u00e3o gerencial amb\u00edgua, tenha em mente que os dados podem n\u00e3o ser a \u00fanica base para uma escolha. Seguir seus instintos, junto com algumas heur\u00edsticas simples, pode levar a decis\u00f5es mais r\u00e1pidas e potencialmente precisas, especialmente para aqueles com os conhecimentos necess\u00e1rios.<\/p>\n\n\n\n
Artigo Traduzido da Harvard Business Review<\/a>. Fonte Original: https:\/\/hbr.org\/2021\/06\/when-an-educated-guess-beats-data-analysis<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" \u00c0s vezes vale a pena seguir seu instinto, pois pode levar a decis\u00f5es mais r\u00e1pidas e potencialmente precisas. Aqui est\u00e3o alguns insights.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":5228,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"content-type":"","footnotes":""},"categories":[73],"tags":[],"yoast_head":"\n