Para expert da consultoria, sistemas de decisões humanas possuem problemas e mudança para a automação traria benefícios.
Pode chegar um dia em que a automação substitua as pessoas nas tomadas de decisões nos negócios. As máquinas substituiriam os administradores que atualmente confiam em instinto, experiência, relações e incentivos financeiros por desempenho para tomar decisões que algumas vezes levam a resultados ruins. É o que diz Nigel Rayner, um analista da Gartner.
Mas escutar Rayner, e ler as últimas manchetes de economia, levanta a questão: estaríamos melhores se as máquinas tomassem mais decisões relativas a negócios?
Ele não entrou no campo da política – e nem precisou fazer isso. Os executivos da Gartner já tinham feito isso durante seu evento chamado Symposium/ITxpo com um esperado alerta sobre uma iminente segunda recessão.
Em vez disso, ele citou um estudo feito com as 350 maiores empresas do Reino Unido que descobriu que o salário de executivos subiu 700% desde 2002, enquanto o valor dessas companhias subiu apenas 21% e o salário de restante dos funcionário teve alta de 27%.
“Precisa haver algo questionável nesse quadro”, afirma.
Um problema são as políticas de pagamento por desempenho nas empresas, diz, notando que há muitas evidências que apontam que pagar bônus na verdade diminui a performance. “Essa mentalidade de pagar por desempenho não parece estar funcionando direito”, diz.
O que surgirá para desafiar ou aumentar a tomada de decisões humanas serão as máquinas. Nos próximos 40 anos, diz Rayner, a tecnologia de informação se moverá cada vez mais em direção a automatização das tomadas de decisões humanas.
Benefícios das máquinas
“Nós (humanos) somos ruins em tomar decisões”, diz Rayner.
Uma parte dessa mudança acontecerá por necessidade. As empresas estão ficando sobrecarregadas com informações, e a ideia de um depósito de dados central está sendo substituída por um “coletivo”, onde as informações chegam de fora para as empresas.
“Para todo lugar que olho, modelagem profética, sistemas de algoritmos baseados em máquinas e simulações feitas a partir de computadores, todas superam as pessoas”, diz Rayner.
Isso acontece em parte porque os seres humanos são informados por nossa base cognitiva, diz. “Quando olhamos para frente também somos influenciados pelo que aconteceu no passado e pela nossa própria percepção do que queremos que aconteça, em vez de adotar uma visão racional.”
Até mesmo na contratação as máquinas têm uma vantagem, diz Rayner.
Softwares de gerenciamento de talentos usam um conjunto de avaliações estatísticas validadas, desenvolvidas por psicólogos de indústrias, que resultam em resultados muito melhores em termos de quem fica mais tempo com a companhia, é mais produtivo, e uma escolha muito melhor para a vaga, diz Rayner.
Ele vê a indústria de TI desenvolvendo não apenas painéis de controle, que fornecem uma visão do passado, mas “operações comerciais inteligentes”, que ameaçam as empresas como um sistema operacional auto-otimizador em tempo real, permitindo que os líderes de empresas se foquem na inovação de produtos e serviços.
A tecnologia, em bits e partes, já está disponível. As companhas estão aprendendo a lidar com Big Data, e sistemas emergentes – como o supercomputador Watson da IBM – são cada vez mais capazes de realizarem análises sofisticadas.
Com o advento de decisões baseadas nas máquinas, Rayner enxerga um futuro melhor, com um sistema econômico mais aberto e balanceado. Os pontos negativos podem ser mais cortes de empregos e aumento das divisões sociais, diz.
O arquiteto de empresas da produtora sistemas de análise Urban Science, Kevin Connor, era um dos que ouviu o discurso de Rayner e concordou com a ideia principal. Connor já trabalha nesse campo por meio das concessionárias de automóveis que usam o produto da sua empresa para combinar dados sobre preferências dos consumidores em veículos, com dados demográficos para ajudar a determinar em que os compradores podem estar interessados.
Mas Connor disse que o maior problema que enfrenta é justamente encontrar os recursos humanos necessários. Construir sistemas que possam tomar essas decisões pode exigir pessoas com um mix de habilidades estatísticas, de base de dados e de ciência da computação.
Fonte: IDG NOW
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