A tecnologia e o business intelligence (BI) fornecem uma grande quantidade de dados para orientar até mesmo as tomadas de decisão mais sutis. Para muitos cenários, existem dados que podem mostrar o resultado de decisões anteriores que foram semelhantes e revelar os resultados projetados ao longo do tempo.

Apesar disso, muitos líderes não estão aproveitando ao máximo as ferramentas à sua disposição e dependem muito do instinto em situações em que os dados fornecem uma imagem mais completa. Em situações sem dados ou precedentes, a tomada de decisão instintiva é provavelmente a opção mais viável. Mas essa estratégia é desnecessariamente arriscada nos casos em que os dados mostram o resultado de situações semelhantes que ocorreram no passado.

Nesses casos, muitos líderes usam exceções anteriores como justificativa para ignorar o custo do fracasso. As razões para isso podem variar – de uma desconfiança em análises a um desejo de ter sucesso com uma mudança ousada e não convencional – mas pode custar caro no longo prazo.

Um exemplo disso são as apostas profissionais. Os cassinos prosperam porque muitos apostadores acreditam que são mais espertos do que as probabilidades e que podem vencer a casa com apostas ousadas. Estes são os jogadores que conduzem a maioria dos lucros dos cassinos.

Os apostadores que ganham no longo prazo avaliam clinicamente as probabilidades de cada aposta e tomam decisões cuidadosas e baseadas em dados, fazendo suas maiores apostas quando as probabilidades estão a seu favor.

As estatísticas tendem a se normalizar com o tempo, eliminando as aberrações de curto prazo, que dão a falsa aparência de boa ou má sorte. Quanto mais você joga o mesmo jogo, maiores são as chances de ganhar.

O problema da memória do flash

Ao confiar na experiência anterior, considere que a memória é inconsistente e falível. É mais provável que nos lembremos de eventos extremamente inesperados, em vez de ocorrências mais mundanas, graças à “memória de flash”.

De acordo com a American Psychological Association, flashbulb memory descreve distintas lembranças de ocorrências emocionalmente significativas. APA observa: “Embora as memórias de flash sejam mais prováveis de serem retidas do que a memória de um evento cotidiano, elas nem sempre são precisas”.

Em um contexto de negócios, a memória flash faz com que as pessoas se lembrem de resultados excepcionais, em vez dos resultados esperados. Por exemplo, um executivo pode se lembrar vividamente de arriscar-se em uma contratação não convencional e observar aquele funcionário se tornar um destaque na empresa. É menos provável que se lembre de quando fez uma aposta mais segura em um candidato obviamente qualificado que se revelou exatamente tão competente quanto o esperado, ou nas contratações arriscadas que não deram certo. A exceção se torna a lenda.

Aproveitando os dados

Há uma grande diferença entre entender a importância dos dados e torná-los uma prioridade em sua organização. Cada empresa precisa de especialistas responsáveis por analisar dados pertinentes e ajudar a informar no momento de tomada de decisões dos funcionários.

Por exemplo, na Acceleration Partners (AP), um membro de nossa equipe é responsável por usar BI para nos dizer quais marcas, com base em seus atributos, comportamento passado e taxas de falha, seriam arriscadas assumir como clientes. Se deixado por conta própria, um vendedor naturalmente não estaria muito inclinado a recusar um cliente potencial. Regras informadas por BI podem ajudar nossa equipe de vendas se o cliente potencial tiver um alto potencial de falha com base em dados anteriores.

Isso não significa que arriscar sempre é uma má ideia. Os líderes ainda devem confiar em seu instinto se acreditarem fortemente que estão certos. Mas comparar essa intuição com o consenso de dados é uma boa maneira de testar a certeza da decisão.

Da mesma forma, se um líder decidir ir contra os dados, ele deve assumir a responsabilidade dessa escolha se as coisas derem errado e assumir a responsabilidade pelo resultado. As exceções precisam ter responsabilidade porque, como diz o ditado, “O sucesso tem muitos pais, enquanto o fracasso é órfão”.

Definição de regras e políticas

Obviamente, a tomada de decisões é executada em todos os níveis do organograma. Enquanto a equipe executiva vai lidar com as decisões que fazem ou quebram os negócios, as empresas de sucesso garantem que os funcionários tenham autonomia para tomar decisões em todos os níveis da empresa. Onde os dados são esmagadores, os líderes podem optar por definir diretrizes com base em evidências.

Outro exemplo pertinente na Acceleration Partners é nossa abordagem para contraofertas. Em nossa experiência, as contraofertas têm um resultado ruim de curto prazo porque afetam adversamente o relacionamento com o funcionário e corrigem apenas temporariamente os problemas subjacentes. Por exemplo, um estudo da Heidrick & Struggles descobriu que 80% dos executivos seniores acham que a confiança em um funcionário diminui depois que o funcionário aceita uma contraoferta.

Sabendo disso, fizemos uma política geral para que nossa equipe de talentos não estendesse contraofertas. Achamos que é um erro fazer algo com uma taxa de falha tão alta e, ao definir uma política, liberamos os funcionários menos experientes de fazer essas escolhas difíceis sem o benefício dos dados ou experiência. Estamos jogando com probabilidades.

Educar os funcionários sobre as probabilidades históricas de decisões evita que tomem decisões arriscadas desnecessariamente e dá à liderança a chance de consultar cuidadosamente os dados e pesar as consequências e custos do fracasso.

O instinto ainda tem lugar nos negócios, mas não deve ser o único motor da tomada de decisões. Ao tornar os dados e BI um ponto focal do pensamento estratégico de sua equipe e usá-los para criar políticas organizacionais inteligentes, os líderes podem proteger seus negócios contra falhas desnecessárias e garantir que a empresa tome mais decisões boas do que ruins.