Duração do casamento, altura dos filhos na fase adulta, sucesso do título de um livro, risco de doenças cardíacas ou dos joelhos, valor do PIB e risco de falência. Tudo isso está entre as opções do cardápio de estimativas oferecido pelo site de Ian Ayres, o eclético Ph.D. do MIT e professor nas faculdades de Direito e Administração de Empresas da universidade de Yale, nos Estados Unidos.

Foi navegando nesse site que descobri que, se fosse americana, tenderia a permanecer mais 44 anos nesta vida. Esse dado não significou mais do que segundos de diversão para mim. Entretanto, para a Previdência Social e para as fornecedoras de seguro saúde, esse seria um número importante. Para os governos, a sociedade civil e para o mundo empresarial, previsões podem ser muito valiosas –tanto mais valiosas quanto mais acuradas forem. É aí, na questão da segurança das estimativas, que entram os pensamentos de Ayres, Chris Anderson, Thomas Davenport e outros defensores da matemática aplicada às diversas esferas da vida humana –da saúde pública ao agronegócio, da política ao comportamento de compra do consumidor.

Para esses pensadores, está na hora dos humanos cederem mais lugar aos computadores. O improviso está em baixa, mas a matemática está na moda. Não que essa ciência –que começou com a contagem de ossos no período paleolítico e alcançou glória entre os primeiros astrônomos e filósofos– tivesse, em alguma fase da humanidade, deixado de ter papel essencial. Mais recentemente, porém, entramos em nova era: os progressos na computação fizeram com que os algoritmos superassem a capacidade humana de encontrar padrões por meio dos tradicionais meios científicos. Foi o que explicou Anderson no artigo A atual avalanche de dados torna o método científico obsoleto, publicado na revista HSM Management.

Para os mais conservadores, é apenas uma questão de homem e máquina dividirem tarefas. Para os arrojados, talvez mais realistas, é deixar o principal, a decisão, para os softwares que conseguem juntar uma massa gigantesca de dados e dizer rapidamente a você: “Vá por ali”.

No artigo How computers routed the experts, publicado no jornal Financial Times, Ayres defende que é melhor que homens e máquinas dialoguem, mas que, no caso de ocorrer uma discordância entre eles, é melhor deixar que a decisão final fique a cargo da previsão estatística. Segundo o autor, são muitas as evidências a favor de uma combinação de esforços em que a expertise da máquina contribua mais do que a humana na tomada de decisão.

Não obstante, é fato que é difícil sermos humildes e desapegados o suficiente para ceder terreno para um computador, ou, ainda, para alguém “que nem é da nossa área” pilotar a ferramenta de decisão. Na visão de Ayres, “o modo mais acurado de explorar a expertise tradicional é simplesmente adicionar a avaliação do especialista como um dos fatores do algoritmo estatístico”. Só um fator entre outros?

Faça como o Google, siga o programa - O autor pondera: “Nós não podemos tolerar um sistema que funcione sem a intervenção humana, mas, pelo menos, deveríamos acompanhar como os especialistas se saem, quando rejeitam as recomendações das fórmulas”. Ele ilustra o seu ponto com um exemplo extraído do setor judiciário do Estado da Virginia, nos Estados Unidos. Ao não seguir a recomendação do sistema estatístico (previsto na lei estadual), que era de não conceder liberdade condicional a determinado tipo de condenado por pedofilia, o Estado se viu diante de problemas de reincidência que poderiam ter sido evitados.

Ayres alerta: “Em diversos contextos, os tomadores de decisão que desprezam as previsões estatísticas tendem a tomar piores decisões”. Para ele, que é advogado e economista, deveríamos limitar nossa intervenção àquilo que fazemos melhor do que as máquinas: formular hipóteses, usar a mente e a intuição para determinar quais variáveis devem ser incluídas na análise estatística. Além de decidir o que deve ser testado, o Homo sapiens pode usar toda a sua sapiência para coletar e até criar os dados que serão usados na estatística.

No livro Super crunchers: why thinking-by-numbers is the new way to be smart, lançado em 2007, Ayres demonstra, entre outras coisas, que modelos estatísticos complexos podem ser usados para vender produtos e serviços de maneira mais inteligente. Algumas empresas já são crunchers, trituradoras de dados. A Google e a Amazon.com são exemplos típicos de organizações que vasculham tudo em busca de conexões entre comportamentos que, a olho nu, talvez parecessem desconexos. Daí surgem dicas do tipo “quem comprou tal livro também levou este outro”, sem falar nas informações utilíssimas que os crunchers podem oferecer aos anunciantes.

A corroborar esse ponto, Davenport, em seu livro Competição analítica: vencendo através da nova ciência, demonstra que as empresas que são referências em seus setores valorizam a modelagem preditiva e as análises quantitativas e estatísticas no processo de tomada de decisão.

Matemática amiga - Por meio de suas publicações e seminários, Ayres tem sido capaz de tornar a estatística palatável e desejável no conhecimento do status (a palavra “estatística”, vem de status) do mundo que nos cerca. E que nos cercará. Mas é fato que a estatística não é a preferida das matérias no curso de administração de empresas. Lembro-me bem: enquanto dois ou três gênios solucionavam a prova, os demais aguardavam para copiar as respostas. O professor escondia-se atrás do jornal, a assumir a sua e a nossa incompetência. Logo no primeiro estágio que fiz, em pesquisa de mercado, vi que o prejuízo não era só o do contribuinte, que bancava a universidade. Eu era uma analfabeta estatística.

“Precisamos fazer com que os alunos aprendam essa coisa”, diz Ayres em seu livro. “Temos que superar o medo”, continua ele, “e a visão de que quem trabalha com números não tem uma alma apaixonada e gentil”. Segundo o autor, é possível ser criativo ao trabalhar com números: “Você tem de querer colocar sua criatividade e sua paixão nos testes, a fim de ver se realmente funcionam”.

Por Alexandra Delfino de Sousa, administradora de empresas e diretora da Palavra Mestra.

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