Como estamos a combater um vírus que os cientistas ainda não compreendem totalmente, vendo a bolsa afundar-se, depois a subir, depois afundar-se novamente, e enfrentando uma eleição controversa, o futuro parece completamente imprevisível (em vez de meramente tão imprevisível como sempre foi). Quando sentimos esse aumento de incerteza, os nossos processos de tomada de decisão podem falhar. Podemos ficar paralisados e com medo de agir, ou podemos agir com base em preconceitos, emoções e intuição, em vez de lógica e factos.
Estar consciente da nossa incerteza é um precursor necessário para a gerir. Consciência eficaz significa fazer uma pausa, fazer uma paragem estratégica e avaliar a situação e as incógnitas. Estamos agora a ser confrontados com dados que parecem exequíveis – embora logicamente, sabemos que é incompleto e volátil. Mas mesmo quando o conhecimento é limitado, temos ferramentas para nos ajudar a tomar decisões de forma sistemática e analítica. Quer estejamos a avaliar o significado dos últimos números do desemprego ou o impacto da escassez de um produto local, podemos usar um processo simples de quatro etapas para trabalhar com e através da ambiguidade para tomar decisões cuidadosas e fundamentadas.
1. Identifiquea categoria dos dados com que está a trabalhar.
Existem três tipos principais de dados com que muitas vezes nos confrontamose nos sentimos obrigados a agir: dados salientes, que captam a nossa atençãoporque são dignos de nota ou surpreendentes; dados contextuais, que tem umquadro que pode ter impacto na forma como o interpretamos; e dadospadronizados, que parecem ter uma forma regular, inteligível e significativa.
2. Reconheçaos preconceitos cognitivos que cada categoria ativa
Diferentes tipos dedados desencadeiam diferentes enviesamentos, pelo que identificar o tipo dedados e o seu enviesamento relacionado torna-se mais fácil escapar a errosmentais.
· Os dados salientes podemativar o enviesamento da saliência, no qual temos excesso de peso deinformações novas ou notáveis, resultando em decisões sub-ideais, erros deplaneamento e muito mais. Por exemplo, a procura de passageiros de companhiasaéreas em abril de 2020 caiu 94,3% face a abril de 2019, devido às restriçõesde viagem relacionadas com a Covid-19. Essa estatística chocante pode fazer-nospensar que as viagens como as vivemos até agora estão acabadas — mas, narealidade, esta peça de dados saliente não nos diz quase nada sobre viagensfuturas.
- Os dados contextuais podem restringir o nosso pensamento e levar a um enviesamento de enquadramento: O contexto em que recebemos os dados tem impacto na forma como pensamos sobre ele. Por exemplo, “80% de carne moída magra” soa mais saudável do que “carne de vaca com 20% de gordura”. No entanto, é a mesma carne, emoldurada de forma diferente.
· Os dados padronizadosmuitas vezes provocam a ilusão de agrupamento — também conhecida no desporto eno jogo como a “falácia da mão quente” — segundo a qual assumimos queos eventos aleatórios são informações que nos ajudarão a prever um eventofuturo. O cérebro humano está ligado à procura de padrões, às vezes quando nãoexistem. Igualmente importante, quando os padrões existem, muitas vezes não têmvalor preditivo. Um dadoque aparece duas vezes seguidas estabeleceu um padrão, mas que não diz nadasobre o que será o próximo.
Reconhecer como cada uma destas categorias desencadeia os nossospreconceitos pode impedir-nos de sermos vítimas desses preconceitos, contudo, comoavançamos quando aceitamos que precisamos de informações adicionais ouinformações para tomar decisões confiantes sobre o futuro?
3. Invertao problema para identificar aquilo que realmente precisa
O terceiro passo nonosso processo é perceber que não precisa de saber tudo, mas precisaidentificar o que mais importa para a sua tomada de decisão. Para isso, invertaa sua resolução de problemas. Começa no fim, a perguntar: E depois? O quepreciso mesmo de saber para entender a situação? Que diferença faria estainformação? E como espero usá-la? O universo das “incógnitasconhecidas” — os pedaços de dados que existem, mas não estão na sua posse— é infinito. Mas não é preciso explorá-los a todos; a inversão pode ajudá-lo aentrar naqueles que considera serem críticos para resolver o seu problemaespecífico com confiança.
Por exemplo, os dados salientes sobre a diminuição da procura de companhiasaéreas desencadeiam uma resposta visceral, o que pode facilitar a conclusão deque a indústria está permanentemente em dificuldades. No entanto, se recuarmos,podemos reconhecer que continuará a existir uma indústria aeronáutica — que, alongo prazo, as pessoas vão querer mobilidade, e a economia mundial exigiráisso. Este é um “dado conhecido”.
Há tanta coisa que sabemos ser desconhecida. Mas há boas notícias: pararesolver um problema específico, não é preciso sondar todas as incógnitas. Tomandoo exemplo de viagem aérea, caso esteja a pensar viajar de avião ou investir numacompanhia aérea. A preocupação de um viajante seria se e quando há um voo parao destino pretendido e se se sente seguro, enquanto um investidor podeconcentrar-se qual companhia aérea está mais bem posicionada para sobreviver àrecessão. De qualquer forma, ao inverter o seu problema, pode focar-se nasincógnitas conhecidas que lhe interessam.
4. Faça asperguntas certas para obter as respostas que precisa
Muitos de nós têmdificuldade em criar as perguntas que nos podem ajudar a tomar uma decisão. Umaforma útil e prática de avançar é organizar as suas perguntas em quatrocategorias principais: comportamento, opinião, sentimento e conhecimento. Istogarante a distância e uma variedade de perspetivas na forma como aborda os seusdados, o que o ajudará a contrariar pressupostos e julgamentos pré-concebidos.Também lhe dará um contexto melhor para interpretar as respostas, porque saberáa lente através da qual estão a ser filtradas.
• Questões de comportamento abordam o que alguém faz ou fez e produzirá descrições de experiências,atividades e ações reais. Se está a avaliar o estado da indústria aérea, podeperguntar: Quem ainda está a viajar? Isso extrapola para uma coorte maior?
• As questões de opiniãoabordam o que alguém pensa sobre um tópico, ação ou evento. Podem chegar aosobjetivos, intenções, desejos e valores das pessoas. No exemplo da companhiaaérea, pode perguntar: Atualmente é seguro viajar? As companhias aéreas estão atomar as devidas precauções?
• Perguntas de sentimentoperguntam como alguém reage emocionalmente a um tópico. Eles podem ajudá-lo air além da informação factual para saber o que as pessoas podem estarinclinadas a fazer independentemente dos dados. Aqui, pode perguntar: Quãoseguros se sentem os viajantes? Quão seguros se sentem os funcionários dascompanhias aéreas?
• Questões de conhecimentoexploram a informação factual que o entrevistado tem sobre o seu tópico.Enquanto alguns podem argumentar que todo o conhecimento é um conjunto decrenças, as questões de conhecimento avaliam o que a pessoa que está a serinterrogada considera factual. Pode perguntar: que rotas foram pausadas oucortadas? Quantos mais serão cortados? Houve casos de transmissão covid-19associados ao acto de voar?
Podefazer este tipo de perguntas sobre qualquer tipo de dados incompletos:salientes, contextuais e/ou padronizados. O quarto passo reconhece que aincerteza é uma mistura de ações e reações, conhecimento e emoção. Classificare abordar os ingredientes na mistura de incerteza não nos vai dar certeza, maspodemos ter a certeza de que as nossas questões abordam todas as áreas deincerteza. O processo de quatro etapas ajuda-nos a abordar melhor as nossasrespostas emocionais, nomeá-las e confrontá-las, e avançar com uma decisãoracional. Teremos uma imagem mais completa, reduzindo a probabilidade deconfiarmos em caminhos de pensamento bem desgastados e preconceitos cognitivos.Voltaire uma vez recomendou que julgássemos um homem pelas suas perguntas emvez das suas respostas. Nunca saberemos o futuro, mas examinando os nossosdados e o nosso pensamento podemos desenvolver e fazer grandes perguntas quenos permitirão tomar decisões mais confiantes no meio da incerteza.
Textoadaptado do artigo da autoria de Cheryl Strauss Einhorn, publicado no dia 28 deagosto de 2020 em https://hbr.org/2020/08/how-to-make-rational-decisions-in-the-face-of-uncertainty.
