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Como usar uma técnica baseada na lógica de programação para tomar decisões melhores

A técnica de previsão (forecasting) é essencial para reduzir os efeitos do excesso de otimismo e confiança excessiva

Uma parte crucial do pensamento probabilístico é aprender a lidar com a incerteza (hamzaturkkol/Getty Images)

Uma parte crucial do pensamento probabilístico é aprender a lidar com a incerteza (hamzaturkkol/Getty Images)

Publicado em 18 de setembro de 2024 às 17h00.

Tomar decisões informadas e precisas é essencial no ambiente corporativo, e uma das maneiras mais eficazes de fazer isso é através da utilização de técnicas baseadas na lógica de programação. A lógica por trás de decisões baseadas em dados segue um raciocínio semelhante ao utilizado por programadores e cientistas de dados para prever resultados e criar soluções eficazes. Abaixo, exploramos algumas dessas técnicas e como elas podem ser aplicadas na prática, segundo o site Model Thinkers:

Do pôquer para os negócios

A campeã de pôquer e autora Annie Duke descreve uma abordagem interessante: "Jogadores de pôquer e empreendedores abraçam a natureza probabilística das decisões. Quando você toma uma decisão, define o conjunto de possíveis resultados, mas não pode garantir qual será o resultado final."

Assim como no pôquer, decisões empresariais envolvem incertezas e não podem garantir um único desfecho. A chave é identificar as variáveis e os resultados prováveis, tomando decisões baseadas nas informações e probabilidades que você tem no momento. Isso permite que líderes e gestores tenham uma abordagem mais analítica e menos dependente de suposições ou "achismos".

Previsão e probabilidades

A técnica de previsão (forecasting) é essencial para reduzir os efeitos do excesso de otimismo e confiança excessiva nas previsões, como destacado por estudos de economia comportamental. Uma maneira prática de melhorar a previsão é pesquisando casos passados e atribuindo probabilidades a esses cenários. Ao usar essa abordagem, os gestores conseguem prever tendências e possíveis desfechos com base em dados históricos, o que melhora a assertividade das decisões.

Por exemplo, ao analisar lançamentos de produtos anteriores, é possível calcular a probabilidade de sucesso de um novo lançamento, considerando fatores como mercado, público-alvo e desempenho de produtos similares no passado.

Abraçando a incerteza

Uma parte crucial do pensamento probabilístico é aprender a lidar com a incerteza, o que pode ser desafiador. No entanto, abraçar essa incerteza pode ser uma vantagem estratégica. Reconhecer que você pode não estar completamente certo, mas ainda assim tomar decisões com base nas melhores informações disponíveis, cria uma mentalidade mais resiliente e preparada para lidar com cenários inesperados.

A confiança para agir com base no conhecimento atual, enquanto aceita a possibilidade de erro, é um dos maiores benefícios dessa abordagem. Ao utilizar dados e prever possíveis resultados, você pode aumentar a probabilidade de sucesso, mas deve estar pronto para ajustar suas ações conforme as novas informações surgirem.

Aplicando o pensamento probabilístico

O pensamento probabilístico não só ajuda a entender o mundo ao seu redor, mas também pode ser aplicado ao seu próprio desenvolvimento pessoal e profissional. Técnicas como a compreensão de correlação versus causalidade, testes A/B (split testing), e até mesmo o uso de frameworks de tomada de decisão, como o Cynefin Framework, podem ser ferramentas valiosas para prever e lidar com eventos em situações complexas.

Ao aplicar essas ferramentas, é possível melhorar suas habilidades de previsão e decisão, criando estratégias baseadas em dados que minimizam o risco e maximizam as oportunidades de sucesso.

Por que você deve saber sobre isso

O uso de técnicas baseadas em lógica de programação e pensamento probabilístico permite que indivíduos e empresas tomem decisões mais assertivas e informadas. Ao analisar dados históricos, atribuir probabilidades e aceitar incertezas, gestores podem navegar por ambientes complexos com mais confiança, ajustando suas estratégias conforme novos dados são coletados e analisados.

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