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ARTIGO

RESENHA - NOISE – A FLAW IN HUMAN JUDGMENT

A situação é tão comum quanto conhecida: o sujeito tem algum problema médico (leve ou grave, não importa, vai ao médico, obtém um diagnóstico do qual discorda, vai a outro médico e obtém um segundo diagnóstico do qual também discorda. Ele faz isso mais algumas vezes até que ouve algo que lhe parece razoável (diagnóstico e tratamento) e decide que vai seguir com aquele médico que lhe apresentou a alternativa mais desejada.

Nada nem ninguém garante, é bom frisar, que o diagnóstico e o tratamento “escolhidos” são corretos. Mas se é correto ou não, nesse caso, não é o ponto. O ponto é que em uma situação dessas, as chances de todos os diagnósticos e tratamentos serem diferentes uns dos outros, é enorme.

O que justifica isso, uma vez que o paciente é o mesmo, e os médicos — garantem-nos o Ministério da Educação e o Conselho Federal de Medicina — passaram pelo mesmo processo de capacitação? A resposta, contam os autores, é o ruído.

O tema é abordado na obra “Noise – A Flaw In Human Judgment” (Ruído – Uma Falha No Julgamento Humano< em tradução livre). De Daniel Kahneman, Olivier Sibony e Cass Sunstein, lançado recentemente nos EUA.

Ruído, na definição oferecida é um conjunto de elementos aleatórios que são inconscientemente levados em consideração em um processo de análise e contribuem para que o resultado (uma decisão, por exemplo) fique distante — muito ou pouco, não importa — do que seria ideal. Os autores diferenciam ruído de parcialidade (em português claro: preconceito), pois o ruído é aleatório, enquanto a parcialidade/preconceito é sistemática.

Exemplos de ambos não faltam. Além da medicina, o sistema de justiça gera sentenças bastante distintas, dependendo se o juiz em questão estava com fome na hora da sentença ou se seu time tivesse perdido na noite anterior, para ficarmos em dois exemplos prosaicos. Analistas de seguros também geram valores para prêmios e apólices muito distintos uns dos outros, em função do ruído.

O ruído surge porque aplicamos padrões inconsistentes de análise para tomar decisões, e isso pode ser visto tanto em um único indivíduo — um médico que avalia o mesmo caso, sem saber, com alguns meses entre a primeira e a segunda análise tem mais de 60% de chance de oferecer diagnóstico diferente em ambas as ocasiões — e em um conjunto de indivíduos — um mesmo caso gerando diagnósticos e tratamentos diferentes em mais de 60% dos médicos consultados. Ambos os percentuais são aferidos pelos autores por meio de pesquisas e análises de dados disponíveis, que são vastos.

Um dos estudos publicados acerca da variabilidade gerada pelo ruído tem um título prosaico: “Nuvens fazem com que os nerds fiquem bonitos”. O estudo avaliou as análises admissionais de centenas de candidatos a vagas em universidades americanas, e chegou à conclusão inescapável de que em dias nublados, os analistas favoreciam aos alunos academicamente mais capacitados (nerds), e em dias ensolarados o favorecimento era para os menos academicamente dotados.

O autor principal do livro, o israelense Daniel Kahneman — vencedor do Prêmio Nobel de Economia, o único psicólogo a ter recebido essa honra, aliás — aponta que uma das formas mais eficazes para evitar o ruído nas decisões é usar o “sistema 2 de pensamento”, ou seja, o raciocínio lógico e analítico, ao invés do “sistema 1”, que é baseado na intuição e nas conclusões rápidas. A dica remete ao livro “Rápido e Devagar” de autoria de Kahneman, e um dos melhores livros de não ficção da década passada. EM “Rápido e Devagar” Kahneman aponta que somos mais propensos a usar o sistema 1, mais casual, para tomar decisões, e que esse sistema é bem mais propenso às influ6encias nocivas do ruído do que o sistema 2.

Um apontamento interessante dos autores: justamente por surgir de nosso sistema preferido de pensamento e por ser casual, aleatório, o ruído é mais difícil de ser identificado em uma decisão e, consequentemente, mais difícil de ser evitado (quando se tem a intenção de evitá-lo) quando comparado com a parcialidade/preconceito. É bem mais fácil identificar e tratar preconceito (de novo: quando se quer tratar essa questão) do que ruído.

Em grupo, a sugestão principal dos autores para evitar o ruído é explanar o caso para várias pessoas, individualmente, pedir para que embasem a decisão que proporão, e depois colocá-las para conversar e eliminar as diferenças. Ao longo do tempo esse mecanismo simples tende a gerar critérios de decisão mais consistentes, e menos passíveis de ruído. Os critérios consistentes são, de fato, pontuados como sendo o melhor caminho para se reduzir o ruído um exemplo oferecido pelos autores é o processo de entrevista de emprego. Cada entrevistador costuma ter o seu “processo”, fazendo perguntas próprias, formuladas do seu jeito, apresentadas em sua ordem, e avaliadas de acordo com critério próprio. Análises de diversos processos apontam que há maior consistência na escolha quando todos seguem o mesmo roteiro, com as mesmas perguntas, na mesma ordem, com os mesmos critérios de avaliação das respostas. Nesses casos, a concordância sobre quem deve ser entrevistado é maior — e o “fit” do profissional para a cultura da empresa também é maior — do que quando cada um faz “do seu jeito”.

Outro mecanismo sugerido para a redução do ruído é o uso de um “observador de decisões”, um profissional da cadeia decisória cuja responsabilidade é “auditar” as decisões e apontar os desvios. Esses apontamentos são discutidos em colegiado e, com po passar do tempo, também tendem a gerar critérios mais coesos de decisão.

O problema apontado pelos autores quanto a essas estratégias par se evitar o ruído é que os envolvidos, no mais das vezes, se sentem “engessados” pelas regras mais objetivas, e muitas vezes retornam ao pensamento e aos critérios individuais, que geram ruídos. O exemplo dado foi o resultado de vários estudos sobre ruídos no sistema judiciário americano na década de 1970, que na década de 1980 geraram o Ato de Reforma das Sentenças. Esta legislação estabelecia critérios rígidos e objetivos para sentenciamento, e foram adotadas a contragosto pelos juízes. As reclamações foram tantas e tão persistentes que em 2005 a legislação foi rebaixada como sendo meramente uma sugestão, a ser seguida ou não a critério de cada juiz. Desnecessário dizer que virou uma “lei que não pegou” lá nos EUA. E a gente, aqui, achando que esse tipo de coisa era produto nacional…

Uma solução pontada pelos autores como sendo efetiva contra o ruído — e contra a parcialidade/preconceito também — é o uso de algoritmos de decisão. As inteligências artificiais são capazes de seguir regras de decisão com o mínimo de desvio, e claramente não se deixam influenciar pelo ruído — especificamente porque fatores de ruído não fazem parte de seu processo decisório. Sim, esses sistemas cometem erros — graves, em alguns casos — mas no mais das vezes são coerentes, e os erros que cometem poderiam ser evitados com a presença de auditores humanos.

Mas alguém aí gostaria de deixar seu destino nas mãos virtuais de um sistema cibernético de decisão? A resposta, no mais das vezes, é um sonoro “não”. E esse “não” é mais uma demonstração de como somos incapazes de decidir em nosso benefício, uma vez que as chances de sermos prejudicados por algoritmos de decisão são, como é estatisticamente comprovado, menores do que quando estamos nas mãos de nossos pares humanos.

Em todo caso, “Noise – A Flaw In Human Judgment” é um livro necessário para todos os que tomam decisões profissionalmente, e mesmo para todos os demais, que sofrem as consequências — ou fazem com que outros sofram as consequências — de suas decisões.

RUY FLÁVIO DE OLIVEIRA
Sócio da 3GEN, Ruy é formado em Engenharia da Computação pela UNICAMP, possui pós-graduação em Marketing pela ESPM e é especialista em gerenciamento de produtos pela São Paulo Business School. Ruy tem uma longa experiência nas áreas de tecnologia, marketing e gerenciamento. Consultor desde 2009 e instrutor desde o início de sua carreira, ingressou na área de gestão educacional em 2014, estabelecendo parcerias estratégicas entre a indústria e a universidade, em benefício de estudantes que já saem para o mercado de trabalho com experiências que são de alto valor para empresas que estão contratando.