Uma questão que temos nos debruçado recentemente é se estamos ou não vivenciando uma bolha financeira, e, mais precisamente, uma bolha vinculada ao setor de tecnologia (que remete mais aos investimentos da Era da Inteligência Artificial – IA, ou AI em inglês). Vários tem sido os comentários de diferentes analistas, e um post recente na rede X classificou as “galeras” analíticas como sendo os “AI bulls e os AI bears”, numa alusão às metáforas dos touros e os ursos usadas para descrever o sentimento geral e a direção dos mercados financeiros.
Refletindo sobre quais comentários podem ser os mais exatos e/ou precisos, chegamos aos conceitos de “signal and noise” (sinal e ruído). E foi assim que recuperamos um livro que obtivemos em 2013, intitulado “O sinal e o ruído: por que tantas previsões falham e outras não”, publicado originalmente em 2012, por Nate Silver (1).
A versão kindle deste livro (datada, hoje, de 2020) traz uma menção a outro livro importante relacionado com o tema do ruído. Trata-se do livro do Prof. Daniel Kahneman (Prêmio Nobel de Economia de 2002), intitulado “Thinking, Fast and Slow” (Pensando, Rápido e Devagar), publicado em 2011. Nesta menção, Silver aponta que o livro de Kahneman (publicado apenas um ano antes do seu) foi uma inspiração para produção do seu.
Silver reporta que Kahneman descreve no seu livro dois tipos de cognição: thinking fast (pensando rápido), ou Sistem1, e thinking slow (pensando lento), Sistema 2. O Sistema 1 é rápido e instintivo; ele governa como você reagiria (como um motorista experimentado) se um cachorro ameaçasse se lançar numa rua e você tivesse que decidir se vai pisar no freio. O Sistema 2 é deliberativo e consciente. É sobre o que você usaria quando decidisse enviar um e-mail para o seu chefe para perguntar sobre um aumento.
Para os fins deste breve espaço, interessa-nos apontar para algo que Silver nos chama a atenção. Segundo ele, na era da informação um dos riscos pervasivos que nós enfrentamos é que mesmo que a quantidade de informação esteja aumentando, o hiato, entre o que sabemos e o que nós achamos que sabemos, está aumentando. Esta síndrome é frequentemente associada com predições aparentemente precisas, mas nem um pouco acuradas. É como se você estivesse dizendo que é um bom atirador porque suas balas sempre terminam sobre o mesmo lugar – apesar de que elas não estejam nem perto do alvo (ver Figura 1 à frente).
Crises financeiras – e a maioria de outras predições – partem deste mesmo falso senso de confiança. Previsões precisas, mascaradas como acuradas, e alguns de nós nos enganando, somos levados a dobrar nossas apostas. É exatamente quando nós pensamos que superamos as imperfeições dos nossos julgamentos, que algo tão poderoso quanto a economia americana pode ser trazida para uma parada brusca (Silver se referindo às crises recentes nos EUA).
Ao observarmos esta possibilidade de imperfeições em nossos julgamentos, somos levados a considerar outro clássico da literatura que nos foi legado pelo Prof. Kahneman (em coautoria com Olivier Sibony e Cass R. Sustein), intitulado “Noise: A Flaw in Human Judgment” (Ruído: Uma Imperfeição no Julgamento Humano), que tivemos a oportunidade de obter assim que foi publicado em 2021.
O tópico deste livro é o erro humano. Na sua introdução duas categorias de erros são apontadas: bias (viés) e noise – systematic deviation and random scatter (ruído – desvio sistemático e dispersão aleatória). Segundo os autores, alguns julgamentos são enviesados; eles são sistematicamente fora do alvo. Outros julgamentos são ruidosos, à medida que pessoas que são esperadas em concordarem, terminam em pontos muito diferentes em torno do alvo. Muitas organizações, infelizmente, são afetadas tanto por vieses quanto por ruídos.
Uma propriedade geral do ruído é que você pode reconhecer e mensurá-lo, enquanto não sabendo nada sobre o alvo ou viés. Muitas de nossas conclusões são extraídas de julgamentos cuja verdadeira resposta é desconhecida ou mesmo incognoscível. Logo, argumentam os autores, para entendermos o erro em julgamento, nós precisamos entender tanto o viés quanto o ruído.
Nas decisões do mundo real a quantidade de ruído é frequentemente escandalosamente alta. Sendo assim, para ampliar a qualidade do nosso julgamento nós precisamos superar o ruído bem como o viés. Mas como os autores nos preparam para entender as diferenças entre viés e ruído?
Imagine que você disponha de quatro times de amigos que foram a uma academia de tiros. Cada time consiste em cinco pessoas; eles compartilham de um rifle, e cada pessoa atira uma vez. A Figura 2 mostra seus resultados. Em um mundo ideal, cada tiro acertaria o olho do touro (alvo). Este é quase o caso do Time A. Os tiros do time estão concentrados perto do olho do touro, próximo de um padrão perfeito. Nós chamamos o Time B de viesado porque seus tiros estão sistematicamente fora do alvo. Como a figura ilustra, a consistência do viés dá suporte a uma predição. Se um dos membros do time fosse dar outro tiro, nós apostaríamos que cairia na mesma área dos cinco primeiros. A consistência do viés também convida a uma explicação causal: talvez a mira do rifle do time esteja curvada.
Nós chamamos o Time C de ruidoso porque seus tiros estão amplamente dispersos. Não há um viés óbvio, porque os impactos estão grosseiramente centrados no olho do touro. Se um dos membros do time desse outro tiro, nós saberíamos muito pouco onde iria atingir. Além disso, nenhuma hipótese interessante vem à mente para explicar os resultados do Time C. Sabemos que seus membros são pobres atiradores. Não sabemos por que eles são tão ruidosos. O Time D é tanto viesado quanto ruidoso. Tal como o Time B, seus tiros são sistematicamente fora do alvo; e como o Time C, seus tiros são amplamente dispersos.
Agora que nós temos uma noção grosseira da diferença entre viés e ruído, é importante saber que ao lado destes dois erros humanos há uma questão que só agora vem ganhando atenção entre os pesquisadores: o impacto intertemporal do ruído. Mas o que isso tem a ver com nossos processos decisórios?
Isto é o que veremos na próxima newsletter!
Se sua empresa, organização ou instituição deseja saber mais sobre ruído precoce versus tardio, não hesite em nos contatar!
- Fazemos alusão a estas duas versões porque a versão em português não reproduz fielmente a versão original em inglês (a versão em português não inclui, por exemplo, o prefácio da primeira edição). E a versão Kindle (em inglês) incorpora um prefácio à edição do ano de 2020.
Figura 1 – Acurácia versus Precisão
Fonte: Silver (2012)
Figura 2 – Viés versus Ruído
