Ter um painel repleto de métricas passou a ser sinônimo de decisão orientada a dados, mas os dois nem sempre coincidem. André de Barros Faria, CEO da Vert Analytics, menciona que uma pesquisa da Harvard Business Review Analytic Services mostrou que 60% das organizações investem menos do que deveriam na estratégia de dados que sustenta esses painéis, o que impede a informação de ser usada com confiança em decisões importantes.
Especialistas na área e players do setor trabalham diariamente com esse contraste: empresas que colecionam relatórios, mas ainda decidem no escuro, causando insegurança e incerteza para toda a operação.
Ter muitos dashboards já garante uma decisão orientada a dados?
Não. Um dashboard mostra o que já foi medido, com a qualidade que a coleta permitiu. Se o cadastro de clientes tem duplicidade, se a venda de uma unidade não bate com a de outra, ou se parte da operação nem chega a ser registrada, o painel exibe números bonitos sobre uma base torta.
André de Barros Faria comenta que decidir com base nisso parece rigoroso, mas herda o mesmo erro que uma decisão por intuição: falta de lastro. A diferença é que o erro fica mais difícil de perceber, porque vem embrulhado em gráfico e não em palpite.
Por que a IA generativa aumenta esse risco em vez de reduzi-lo?
Um modelo de IA generativa não distingue dado confiável de dado ruim antes de responder; ele processa o que recebe e devolve uma resposta com aparência de certeza, mesmo quando a base é falha. Isso eleva o risco justamente porque a resposta chega mais rápida e mais convincente do que antes.
Sem tratamento prévio da base, cada nova camada de automação amplia o alcance do erro em vez de corrigi-lo: um relatório manual errado afeta uma reunião, um sistema automatizado com o mesmo erro afeta todas as decisões que passam por ele. A velocidade, que antes era vantagem, vira, nesse cenário, um jeito mais rápido de espalhar um engano pela empresa inteira.
Existe alguma forma prática de testar se o dado é confiável antes de decidir?
Sim, e não exige ferramenta sofisticada. Antes de usar um número para decidir algo relevante, vale perguntar: essa informação foi atualizada recentemente, ela bate com outra fonte independente dentro da própria empresa, e alguém consegue explicar de onde ela veio, etapa por etapa.
Se a resposta a qualquer uma dessas perguntas for incerta, o número precisa de investigação antes de virar decisão, não depois. Esse teste simples evita boa parte dos erros que só aparecem quando o resultado já saiu errado, quando corrigir custa bem mais caro do que checar de antemão.
Quando faz sentido confiar na experiência em vez do dado?
Existe, sim. Em decisões novas, sem histórico comparável, ou em contextos onde a coleta de dados ainda é frágil, a experiência de quem conhece o setor continua tendo peso real, porque nenhum número substitui leitura de contexto que ainda não foi medido.
O erro não está em usar julgamento humano, está em travestir esse julgamento de dado só porque passou por uma planilha. André de Barros Faria frisa que conseguir nomear com honestidade o que é medição e o que é leitura de contexto evita que decisões mal informadas sejam disfarçadas de alguma espécie de rigor técnico.
O que muda quando a empresa leva isso a sério
Tratar a base de dados como ativo estratégico, e não como subproduto de outros sistemas, é o que separa quem toma decisão orientada a dados de fato de quem apenas parece fazê-lo. André Faria reforça esse ponto ao tratar decisão orientada a dados como pilar de atuação da Vert Analytics: o valor da inteligência analítica está na qualidade da base que a sustenta, não no volume de gráficos que ela produz.
