Se Newton fosse de dados

Se você foi para a escola, você certamente as estudou.

As três leis de Newton fizeram muitas pessoas sofrerem com física e outras se apaixonarem.

Independente do grupo que você está, é provável que uma simples menção faça você lembrar dos conceitos:

• um corpo parado tende a continuar parado

• força gera aceleração

• toda ação gera uma reação

Essas leis descrevem como o mundo físico funciona.

Você pode não lembrar das fórmulas, você pode ignorá-las, mas elas continuam valendo.

Engraçado é que a lógica delas não se aplica apenas à física (e aos objetos).

Elas também se aplicam em diversas situações do mundo empresarial.

Se Newton tivesse trabalhado na área de dados, ele provavelmente teria feito algumas adaptações e teríamos as Leis Fundamentais dos Dados.

Assim como na física, ignorá-las costuma gerar consequências bem previsíveis.

Primeira lei da física: Um corpo parado tende a permanecer parado e um corpo em movimento tende a continuar em movimento

Falamos basicamente sobre inércia.

Se nada interferir, o estado atual tende a continuar.

No mundo dos dados acontece algo muito parecido.

Primeira lei dos dados: Se os seus dashboards e análises não te dão clareza de ação, você tende a permanecer parado. Se eles não provocam interpretações e novas decisões, você continua indo para o mesmo lugar que estava, seja ele certo ou errado.

Se você é empresário ou se trabalha tomando decisões, você precisa entender esse conceito.

No colégio até dava para decorar a fórmula e passar no limite nas provas.

Aqui o jogo é outro e as peças são mais complexas.

Nos últimos anos vimos uma explosão de ferramentas de BI. Com o avanço da IA é fácil ter um dashboard com as “principais” métricas do negócio (ao menos essa é a promessa).

Hoje qualquer empresa consegue montar rapidamente:

• dashboards de marketing

• dashboards de vendas

• dashboards financeiros

• dashboards de produto

• dashboards de atendimento

A promessa é sempre a mesma:

Agora teremos dados. Agora tomaremos decisões melhores.

Mas, na prática, muitas empresas continuam fazendo exatamente o que já faziam antes.

A diferença é que agora as reuniões acontecem olhando gráficos coloridos.

A quantidade de pessoas que converso que afirmam que era só ter um dashboard que então saberiam o que fazer é enorme.

Essas mesmas pessoas depois de comprarem um dashboard ou ferramenta pronta seguem exatamente no mesmo lugar que estavam (e talvez ainda mais perdidas).

Dashboards não mudam decisões automaticamente.

Eles apenas mostram o que está acontecendo.

A mudança real continua dependendo da interpretação e decisão de agir.

Segunda lei da física: Força gera aceleração

A segunda lei diz que quanto maior a força aplicada, maior a aceleração.

No mundo dos dados, a lógica também é simples e igualmente perigosa se você não sabe usá-la ao seu favor.

Segunda lei dos dados: A qualidade da sua saída (aceleração) é determinada pela qualidade da sua entrada (força).

Esse princípio é conhecido na ciência de dados como “Garbage in, Garbage out.”

Ou seja, se o início da análise ou interpretação é baseada em dados ruins (lixo), a decisão não pode ser nada melhor do que lixo.

Não importa o quão sofisticado seja o sistema.

Isso vale para:

• planilhas

• dashboards

• modelos estatísticos

• inteligência artificial

E é exatamente aqui que muitas empresas começam a tropeçar.

Elas acreditam que tecnologia resolve problemas de dados.

Mas a tecnologia apenas processa os dados que recebeu.

Se os dados são ruins, ela apenas produz erros mais rápidos.

Essa semana vi uma explosão de postagens de pessoas que trabalham com tráfego pago dizendo que colocaram o Manus para otimizar campanhas ou que o Claude olhou os dados e tomou decisões de otimização em segundos.

O primeiro ponto que me questiono é, se a Inteligência Artificial achou tanta coisa para mexer, talvez o seu gestor de tráfego não seja tão bom assim...

O segundo é que todas essas decisões são tomadas em cima dos dados das próprias ferramentas, o que por modelos de atribuição, capacidade de acesso à informação e (bem importante) conflito de interesse são naturalmente errados.

Então, sim, você toma decisões mais rápidas e talvez até melhores do que antes.

Mas isso não significa que são boas decisões, significa apenas que o seu gestor de tráfego era um apertador de botão preguiçoso.

Terceira lei da física: Toda ação gera uma reação

A terceira lei de Newton diz que toda ação provoca uma reação de mesma intensidade.

No mundo dos dados estamos entrando agora em um fenômeno muito parecido.

Terceira lei dos dados: Quanto mais você automatiza decisões (ação), mais rápido você escala seus erros (reação).

Esse fenômeno está muito claro em empresas que investem em mídia digital (principalmente Meta e Google).

As plataformas caminham cada vez mais para algo próximo disso:

“Deixe o algoritmo decidir.”

Isso é melhor para elas, não para você.

Quem não percebe o conflito gigante de interesse aqui, está pendurado por cordinhas pelo Tio Zuck...

Eu sei, parece mágico... você pode subir uma campanha e deixar o sistema escolher:

• público

• distribuição de orçamento

• frequência

• otimização

O que antes demorava horas, hoje leva segundos.

Se você souber usar e entender, de fato, como funcionam as lógicas e conflitos, pode funcionar muito bem.

É fato que algoritmos conseguem analisar volumes de dados que nenhum ser humano conseguiria.

O problema aparece quando você automatiza uma ação sem saber realmente tomá-la ou desconhecendo os detalhes da reação.

E ainda somando com a segunda lei, o problema amplifica quando os dados que alimentam o sistema estão errados.

Se o tracking está configurado errado…

Se o evento de conversão não representa valor real…

Se o funil mede algo irrelevante para o negócio…

Se você não consegue colocar no sistema a informação que realmente importa.

O algoritmo não percebe isso.

Ele simplesmente otimiza aquilo que recebeu.

E faz isso com extrema eficiência.

Assim como na física, você pode ignorar as leis dos dados. Mas elas continuam funcionando.

Dados ruins continuam gerando decisões ruins.

Dashboards continuam não substituindo interpretação e análise.

Algoritmos continuam não substituindo capacidade de entendimento e contexto.

E inteligência artificial não corrige premissas erradas. No máximo, ela executa essas premissas com mais eficiência.

O que, dependendo do caso, só significa uma coisa: você vai errar mais rápido (e com custos maiores).

Espero que tenha curtido o percurso de hoje.

Grande abraço e até a próxima milha,

César Mazzillo

Dados no Cotidiano

Segundo um levantamento da empresa NewVantage Partners no relatório Data and AI Leadership Executive Survey, mais de 90% das empresas afirmam investir fortemente em dados e inteligência artificial.

Mas apenas 24% dizem que conseguiram se tornar realmente orientadas por dados nas decisões.

Ou seja:

A grande maioria das empresas já tem dashboards, dados e tecnologia.

O que falta não é informação.

O que falta é transformar dados em decisões melhores.

Vá uma milha a mais

“Seus dados são tão bons quanto sua capacidade de analisá-los”

Essa é a base do Podcast da Harvard Business Review sobre como tomar decisões corretamente com base em dados.

Vale muito para quem curtiu a lógica desse texto.