Desde o lançamento do ChatGPT em novembro de 2022, termos como “inferência”, “raciocínio” e “dados de treinamento” têm permeado as conversas do dia a dia, evidenciando o impacto profundo da IA em nossas vidas. Esses conceitos, que antes pertenciam exclusivamente a laboratórios de ciência da computação e conferências de tecnologia, agora são discutidos de maneira casual em bares e metrôs.
Muito já foi escrito – e continuará a ser escrito – sobre a melhoria de agentes e copilotos de IA como tomadores de decisão. No entanto, é essencial lembrar que, pelo menos a curto prazo, a IA deve complementar a tomada de decisão humana, e não substituí-la. Por exemplo, pense em uma gerente de marketing de produtos consultando sua ferramenta de IA para descobrir “Quais segmentos de clientes têm o menor Net Promoter Score (NPS)?” Depois de receber a resposta, ela pode fazer perguntas complementares, como “E se segmentarmos por geografia?” e usar esses dados para aprimorar sua estratégia promocional.
Olhando para o futuro, poderemos chegar ao ponto em que um CEO poderia instruir uma IA: “Desenvolva uma estratégia de promoções com base em nossos dados, nas melhores práticas do setor e nas insights do nosso último lançamento,” resultando em um plano que rivaliza com o desempenho de um experiente gerente de marketing de produtos. Em um futuro ainda mais distante, a IA poderá identificar autonomamente a necessidade de uma estratégia promocional e iniciar o processo sozinha – atuando como um Diretor de Marketing (CMO) autônomo.
Por enquanto, até alcançarmos a inteligência artificial geral (AGI), os humanos continuarão a ser uma parte crucial dos processos de tomada de decisão significativa. Embora muitos especulem sobre o potencial da IA para transformar nossas vidas profissionais, é importante considerar o que não mudará tão cedo: o valor de uma boa tomada de decisão humana. Imagine sua equipe de inteligência de negócios, apoiada por agentes de IA, colaborando na análise de uma nova estratégia promocional. Como você pode aproveitar esses dados de forma eficaz? Aqui estão algumas estratégias comprovadas que eu defendo:
Antes de Revisar os Dados:
1. Defina Critérios Claros: Estabeleça critérios de decisão antes de ver os dados. Muitas vezes, as pessoas mudam os parâmetros, como dizer “Estamos tão perto; acredito que mais um ano de investimento trará resultados.” Essa tendência pode levar a uma busca prolongada por projetos inviáveis. Para evitar isso, defina critérios específicos antecipadamente (ex.: “Seguimos em frente se mais de 80% dos entrevistados estiverem dispostos a pagar R$100 por este produto”) para manter a objetividade na análise dos dados.
Durante a Revisão dos Dados:
2. Documentação Individual: Antes de discutir os achados, peça a todos os tomadores de decisão que documentem suas opiniões de forma independente. Isso evita o pensamento de grupo, onde opiniões dominantes podem suprimir preocupações válidas. Ao compartilhar os insights por escrito posteriormente, você facilita uma discussão abrangente que valoriza diversas expertises. Para mais insights, consulte os estudos de conformidade de Asch.
Ao Tomar a Decisão:
3. Discuta os Julgamentos Intermediários: Compreenda que cada decisão significativa é composta por decisões menores. O cientista cognitivo Daniel Kahneman enfatiza que esses aspectos menores, como comparações de custos e precisão esperada, influenciam a decisão maior. Torne esses pontos explícitos durante as discussões para melhorar a qualidade da decisão.
4. Documente a Racional: Registre o raciocínio por trás das decisões – ex.: “Prevemos uma redução de 20% nos custos e satisfação do cliente estável em nove meses” – para permitir uma reavaliação honesta em futuras análises. Isso cria um ciclo de feedback orientado por dados que ajuda a esclarecer quais estratégias funcionaram ou não, diferenciando entre habilidade e sorte.
5. Estabeleça Critérios de Descontinuação: Assim como seus critérios de decisão iniciais, identifique métricas que indicariam que um projeto não está desempenhando bem o suficiente para continuar. Por exemplo, “Se mais de 50% dos usuários pedirem para falar com um ser humano após interagir com nosso chatbot por mais de um minuto, o projeto deve ser reconsiderado.” Essa análise preventiva ajuda a manter a honestidade intelectual e garantir avaliações imparciais da viabilidade do projeto.
Embora esse processo possa parecer trabalhoso, essas práticas rapidamente se tornam segundas naturezas para sua equipe. O tempo investido gera retornos significativos ao garantir que todos os insights sejam expressos e os riscos gerenciados de forma eficaz, permitindo o aprendizado com sucessos e falhas.
Enquanto humanos estiverem envolvidos em decisões orientadas por dados ao lado de agentes de IA, dominar a interação entre a percepção humana e a análise gerada por IA continuará sendo vital, especialmente ao navegar por vieses cognitivos.
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