No texto anterior abri a discussão sobre Processos Decisórios, abordando o equilíbrio – ou a falta dele – entre a centralização e a distribuição do poder. O principal argumento em favor de dar autonomia a um número maior de funcionários advém do conceito de sabedoria coletiva: quanto mais pessoas com ideias diferentes, mais chance de encontrar a solução correta.

Mas além do fantasma da concentração do poder em poucos decisores, há uma outra força oculta assombrando as corporações: a automatização do processo decisório.

Como automatização não me refiro apenas ao uso crescente dos computadores nos processos decisórios, mas à crescente redução de toda e qualquer escolha a um processo automático e, na maioria das vezes, balizado por regras e fórmulas rígidas. No fim das contas, esta tendência só foi mais agravada com a evolução da informática.

Os procedimentos para tomadas de decisões automáticas têm grande valor, lógico, sob determinadas circunstâncias. Por sua velocidade de cálculos matemáticos e múltiplas simulações simultâneas, computadores levam vantagens quando controlam objetos inanimados ou passivos, que obedecem às leis da natureza e não tentam passar-lhes a perna*.

Mas quando as coisas a serem controladas têm vontade própria e comportamento errático, os resultados podem ser desastrosos. Tomemos como exemplo a recente crise financeira iniciada com os títulos subprime americanos, como conta Amar Bhidé, em The Big Idea: The Judgement Deficit.

Até os anos 1980, boa parte dos empréstimos era realizada cara-a-cara entre o cliente e o gerente do banco, que analisava seu escore de crédito, condições de mercado e outras variáveis. Com o boom imobiliário do final do século passado e a redução da regulamentação do setor, o mercado de crédito expandiu-se vertiginosamente apoiado em modelos estatísticos e softwares de gestão de risco, concebidos por meia dúzia de prêmios Nobel. O resultado, sabemos, foi uma crise financeira de proporções bíblicas.

Os compradores dos títulos baseados nas hipotecas americanas não depositavam sua confiança na crença de que os devedores pagariam suas dívidas, mas na correção dos modelos matemáticos que previram a solidez do empréstimo. E todos falharam espetacularmente.

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Quando você estabelece um critério rígido para um conjunto de decisões atuais e/ou futuras, você está reduzindo todas elas a uma só. Você decide hoje o que vai fazer toda vez que tal situação ocorrer novamente – ou até que mude o seu critério.

Mezzo homem, mezzo máquina

Regras e fórmulas (ajudadas ou não por computadores) identificam e manipulam tendências e padrões mas, via de regra, não se atualizam ou reciclam conforme o ambiente se altera. É preciso que alguém calibre os algoritmos. Além disso, poucos modelos preveem comportamentos irracionais (bolhas especulativas), ou as outras trapaças criativas de que o ser humano é capaz, dificultando a elaboração de previsões confiáveis.

Mesmo quando um sistema consegue mapear o comportamento humano, sua vida útil é limitada: normalmente as pessoas analisadas conseguem, mesmo que inconscientemente, quebrar os códigos e se adaptar a eles. Ou você não adapta o seu Currículo para que ele passe pelos filtros dos processos seletivos?

Sem dúvida, a revolução tecnológica alterou o equilíbrio entre fórmulas matemáticas e o julgamento humano. Com o virtualmente ilimitado poder de processamento das informações, o primeiro ganha ares mitológicos, sobrenaturais. É certo, também, que o aproveitamento das experiências passadas e regras explícitas em modelos facilita a tomada de decisões – mas o julgamento deliberado será sempre valioso neste processo. Exemplos clássicos são os diagnósticos médicos e os veredictos jurídicos.

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Mas enquanto nos recuperamos do caos épico gerado pela recente crise financeira mundial, devemos buscar novamente o equilíbrio entre o raciocínio e a ponderação humanas e as decisões automáticas – que, no fim das contas, também são criadas pelo homem.

Outro aspecto que não pode ser deixado de fora é a atrofia da nossa capacidade de raciocinar, na medida em que delegamos tudo às máquinas. Em The Shallows: What the Internet is Doing to Our Brains, Nicholas Carr cita estudos que mostram que quanto mais user-friendly é o software, menos o usuário se esforça para encontrar uma solução e, consequentemente, pior é a sua performance.

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Centralizada ou distribuída, humana ou automatizada; a forma como se desenha a tomada de decisão de uma empresa é um assunto extremamente delicado. Provavelmente não há uma resposta sempre correta, porque a dinâmica da economia dificulta o estabelecimento de padrões históricos para apoiar previsões ou delinear regras futuras. Com o tempo você verá que alguns processos funcionam melhor em determinados ambientes do que em outros e, assim, vai aprender a dosá-los corretamente.

Enquanto isso, uma outra pergunta parece despontar no horizonte: o que será mais importante, o conhecimento específico ou o genérico?

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* Como lembra Kenneth A. Posner em Stalking the Black Swan: Research and Decision Making in a World of Extreme Volatility, “[em] comparação com a ciência da Meteorologia, houve pouco progresso mensurável na precisão das previsões dos economistas nos últimos 30 anos”.

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