Dossiê HSM

Dados: a arte de interrogá-los

Existem as pessoas que tomam decisões baseadas unicamente em dados e aquelas que equilibram dados com experiência e intuição. Como? Fazendo as perguntas certas. Conheça a abordagem “intuição quantitativa” (QI, na sigla em inglês), criada em Stanford. Ela contém três passos para tomar decisões melhores.

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Nunca podemos esperar que os dados forneçam a pergunta e a resposta. É responsabilidade dos líderes, como tomadores de decisão, definir primeiro o problema – e a pergunta. Os melhores aplicam princípios de primeira ordem para entender o que realmente é a decisão, por que ela deve ser tomada e com que finalidade. Só então eles buscam os dados relevantes para ajudá-los a tomar tal decisão.

Demos a essa abordagem o nome de “tomada de decisão de intuição quantitativa” (QI, na sigla em inglês). A QI enfatiza a necessidade de quebrar o fascínio com os dados, a crença de que eles são uma bola de cristal que elimina incertezas e leva a decisões perfeitas.

## Como se tornar um bom perguntador de dados
Somos programados desde tenra idade para fazer perguntas, mas raramente somos ensinados a desenvolver efetivamente a habilidade de questionar. A tática mais antiga e ainda mais poderosa para fomentar o pensamento crítico é o método socrático, desenvolvido há mais de 2,4 mil anos por Sócrates, um dos fundadores da filosofia ocidental. O método socrático usa perguntas e respostas para promover o aprendizado. Ele se concentra em gerar mais perguntas do que respostas – e as respostas não são um ponto de chegada, mas o início de uma análise mais aprofundada.

Os gestores podem usar esse modelo em uma organização moderna para criar um diálogo entre colegas, clientes ou stakeholders. Uma versão moderna do método socrático é a precisão do questionamento e a resposta precisa (PQ/PA), que se tornou popular no Vale do Silício. Criado pelos professores de Stanford Dennis Matthies e Monica Worline, esse método fornece aos praticantes um formato de discussão de pergunta/resposta altamente estruturado para ajudá-los a resolver problemas ou realizar análises profundas.

7 questões para saber se um dado é confiável

Para examinar a confiabilidade dos dados, perguntadores “ferozes” fazem uma série
de questionamentos:

1. Qual é a fonte dos dados? Dados e análises raramente chegam à sua mesa aleatoriamente. Muitas vezes há intenções (boas, mas também possivelmente ruins) por trás de como e por que os dados foram coletados e como e por que as análises são apresentadas para você. Um bom interrogador pergunta: “O provedor de dados tem um motivo para não me mostrar todos
os dados?”.

2. As métricas fornecidas são as que você esperava ver? Se
não, por que não? Você está sendo apresentado a métricas de vaidade que fazem o provedor de dados parecer bom?

3. Como essas métricas foram calculadas? Muitas métricas não têm
definição clara. Por exemplo, quando uma empresa relata ter
10 milhões de clientes, você quer se perguntar como os clientes
são definidos. São clientes todos os que já visitaram o site da empresa (mesmo que nunca tenham comprado nada)? Pessoas
que compraram algo pela última vez há cinco anos? Dependendo das intenções, o provedor de dados pode escolher diferentes métricas. Certifique-se de entendê-las, especialmente aquelas que são críticas para a sua tomada de decisão.

4. Quando e onde os dados foram coletados? O período de tempo, localização e o contexto são relevantes. Exemplo: devemos tomar decisões sobre a adoção de um documento em 2022 na Hungria com base em dados de adoção na Áustria em 2017? Os dados da Áustria são precisos e confiáveis, mas os da Hungria, nem tanto. É melhor ficar com dados precisos, mas menos relevantes e, talvez, desatualizados ou com dados menos precisos, mas mais atuais?

5. O que está faltando? Existem outros pontos de dados que podem ser relevantes?

6. Os dados que não estou vendo são semelhantes aos dados que estou vendo?
Quais dados você não capturou? O que ficou de fora? Você pode ter sido
vítima de uma falta de resposta ou de um viés
de sobrevivência?

7. Houve algum dado que o provedor não pôde explicar e, portanto, não mostrou?
Qual a relevância desse dado? Por que o provedor não consegue explicá-lo?

Observe que, para poder fazer ou responder a essas sete perguntas, você não precisa ser um gênio da matemática ou um cientista de dados. Você simplesmente precisa de curiosidade, pensamento crítico e uma boa compreensão do contexto. A boa intuição é o componente-chave de uma boa interrogação de dados.

É assim que funciona: um participante faz uma pergunta e o entrevistado responde. O questionador então usa essa resposta para fazer outra pergunta de acompanhamento, e assim por diante, até que o entrevistado finalmente diz: “Não sei”. A ideia é responder o máximo de perguntas possível. Esse processo leva o pensamento crítico a um nível mais profundo e pode gerar novas informações ou análises. Por exemplo, em nossa experiência, os analistas geralmente sabem mais do que compartilham em uma apresentação típica. Eles podem excluir informações não por falta de vontade de serem úteis, mas porque superestimam a precisão. Por formação e inclinação, os analistas muitas vezes concentram sua atenção no específico, no racional e no explicável. Ao fazer perguntas, o PQ/PA os encoraja a pensar de forma mais ampla.

Para colher os maiores benefícios do PQ/PA, aproveite a oportunidade de mudar da interrogação para a integração. Os melhores líderes orientados a dados fazem isso promovendo um ambiente de aprendizado colaborativo em que as pessoas têm confiança para falar abertamente, compartilhar suas ideias e desafiar o status quo. As características de qualquer reunião bem-sucedida são mente aberta, paciência e respeito mútuo. Como um líder orientado por dados, sua função é desbloquear e integrar o conhecimento intrínseco e a consciência de cada pessoa da equipe.

Tal qual outras habilidades, como escuta ativa, gerenciamento de tempo ou colaboração, o questionamento requer treinamento, prática e dedicação. A jornada começa com uma apreciação de diferentes tipos de perguntas, que podem ser classificadas em quatro categorias:

__Questões factuais.__ Essas perguntas têm respostas baseadas em fatos ou consciência e podem ser abertas ou fechadas. As respostas a elas são baseadas em fatos, mas podem exigir explicação.

__Questões convergentes.__ São perguntas fechadas que normalmente têm uma resposta correta. A pergunta convergente mais básica pode ser respondida com “sim” ou “não”. Por exemplo, considere o Homem-Aranha. Como ele conseguiu seus poderes? A resposta é clara e específica: ele foi picado por uma aranha radioativa.

__Questões divergentes.__ São perguntas abertas que encorajam muitas respostas e podem ser mais bem compreendidas como um meio de analisar uma situação, problema ou complexidade em maior detalhe e, em seguida, prever diferentes resultados. Frequentemente, o objetivo é estimular o pensamento criativo ou expandir a conversa. Por exemplo, se cada posto de gasolina instalasse vários postos de carregamento de eletricidade, como isso mudaria a curva de demanda por veículos elétricos?

__Questões avaliativas.__ Esse tipo requer níveis mais profundos de pensamento, e as perguntas podem ser abertas ou fechadas. Questões avaliativas provocam análise em vários níveis e de diferentes perspectivas para chegar a novas informações ou conclusões sintetizadas. São questões do tipo: “Quais as semelhanças e diferenças entre X e Y?”

## Construindo uma equipe inquisitiva
O que é preciso para construir uma equipe de curiosos insaciáveis? Existem três etapas básicas para construir uma cultura inquisitiva:

### Passo 1: Comece com uma pergunta aberta
Ter um bom arsenal de perguntas à disposição é imprescindível para qualquer líder, mas um elemento básico é a pergunta em aberto. Fazer perguntas abertas é como ajustar a lente de uma câmera. O campo mais amplo dá um tom de receptividade, sinalizando que você está aberto a novas informações e pronto para um diálogo. Alguns exemplos (complete o espaço):

__Ajude-me a entender__. Isso permite que você assuma uma postura de aprendizado e humildade.

__Você considerou__? Isso coloca o poder nas mãos da outra pessoa e a equipa para discutir suas suposições e ressalvas e para compartilhar quaisquer compensações que possam ter feito.

__O que te surpreendeu sobre__? Essa é uma pergunta aberta projetada para reduzir o viés. O verbo “surpreender” é um poderoso matador de preconceitos. Todos nós temos noções preconcebidas. Algumas são conscientes, outras não.

Como alguém de quem se espera uma interpretação de dados racional e lógica, um analista pode hesitar em compartilhar dados que não consegue explicar. Ele pode ceder ao impulso de rotular um resultado inexplicável como excepcional e desconsiderá-lo (ou relegá-lo a apêndice). E, nesse caso, você pode acabar perdendo uma solução potencialmente vencedora por não saber que isso aconteceu.

Então, quando pergunta “O que te surpreendeu?” você dá ao colega permissão para compartilhar algo que ele não esperava ver. “O que te surpreendeu?” cria um espaço de confiança e é convidativo para uma discussão.

Em nossa experiência, fazer essa pergunta geralmente leva a dois resultados benéficos adicionais. Primeiro, libera o analista da necessidade de descrever seu trabalho árduo e passar cronologicamente por toda a análise que realizou nas últimas semanas. Ele vai direto ao ponto, para as descobertas interessantes. Em segundo lugar, por sua definição, as surpresas provavelmente são padrões que não são facilmente explicados. Identificar as surpresas pode ajudar a localizar rapidamente problemas com a análise.

### Passo 2: Responda, não reaja
A escuta ativa envolve prestar muita atenção às ações não verbais e fornecer feedback para melhorar a compreensão mútua. Mas você já parou para considerá-la? Isso também envolve escutar atentamente o orador, mas sem reagir. Já a escuta passiva deixa espaço para o silêncio. Ao combinar esses dois modos, você pode alcançar o que chamamos de escuta eficaz.

Para criar um ambiente de aprendizado baseado na confiança, você precisa ouvir, e ouvir começa com o silêncio. Por criar um vazio, o silêncio pode causar algum desconforto, mas é uma forma eficaz de potencializar o aprendizado. Durante o silêncio, o orador preencherá o vazio. O silêncio sinaliza que você está ouvindo atentamente, considerando o que está sendo compartilhado para que possa responder de maneira significativa.

A diferença entre reagir e responder está no nível da consideração. As reações tendem a ser instintivas, impulsos movidos pela emoção sem considerar o resultado. Muitas vezes vêm sem filtro, reflexão ou análise e sem reservar um tempo para considerar possíveis implicações. Mesmo que uma reação não seja intensa ou negativa, ela atrapalha a comunicação. Por exemplo, um ouvinte pode sentir a necessidade de compartilhar uma história similar. A intenção é positiva – mostrar que compreendeu –, mas a consequência é redirecionar a atenção do falante para o ouvinte, que assumiu o controle da discussão.

Agora compare “reagir” com “responder”. Uma resposta é pensativa e lógica. Responder requer cabeça e coração para considerar os resultados. Envolve um tempo de consideração e usar o silêncio para processar a nova informação. Responder também é proativo. Ao usar intuição e experiência para considerar o que é ideal, você pode se engajar de uma forma que acrescente algo ao resultado que está tentando alcançar. Em muitas situações, profissionais ou pessoais, responder, e não reagir, produzirá resultados mais ricos.

### Passo 3: Faça um fluxo de perguntas
Uma das técnicas de resposta mais poderosas é a capacidade de perguntar. Perguntas enquadram o problema, removem a ambiguidade, expõem gaps, reduzem riscos, permitem o diálogo e ajudam a testar a lógica. Variar as perguntas mantém o engajamento e promove o pensamento criativo. O objetivo não é obter uma única resposta certa, mas expandir o conhecimento. Voltando à analogia da lente da câmera, o questionamento aberto fornece uma lente grande angular. Ele permite que você capture a imagem mais ampla e absorva elementos de fundo cruciais, permitindo que você explore a cena com uma visão irrestrita.

Obviamente, essa visão ampla também pode criar distorção. Perguntas fornecem muito mais espaço para trabalhar, é claro, mas precisamos de uma imagem mais nítida para tomar decisões mais inteligentes. Para citar o famoso fotojornalista Robert Capa: “Se suas fotografias não são boas o suficiente, você não está perto o suficiente”. E perguntas também permitem que você estreite a lente, para se aproximar. Fazendo uma série de perguntas e usando os quatro tipos diferentes descritos anteriormente, você pode ajustar o foco.

Então, faça a transição de perguntas amplas para as mais precisas. Assim:

– Qual promoção teve a maior resposta entre os millennials mais velhos?
– A análise exibiu variação de gênero?
– Houve surpresas nos dados de vendas do ponto de vista geográfico?
– Como sua conclusão mudaria se você fosse o concorrente?

LEMBRE-SE: a pessoa mais inteligente da sala não é a que tem uma resposta, mas a que faz as melhores perguntas. Um dos maiores erros que observamos é que os líderes esperam que os dados tragam a pergunta e a resposta. É sua responsabilidade, como tomador de decisão, definir o problema. Se os dados fornecerem evidências suficientes para uma resposta e você tiver a sorte de ter o conjunto certo de habilidades em sua organização para explorar os dados em busca da resposta – você poderá encontrar uma solução para o problema que examinou com tanto cuidado.

© Rotman Management
Editado com autorização da Rotman School of Management, ligada à University of Toronto.
Todos os direitos reservados.

__Leia também: [Empresas tech inovam de modos diferentes](https://www.revistahsm.com.br/post/empresas-tech-inovam-de-modos-diferentes)__

Artigo publicado na HSM Management nº 158.

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