Lições de Liderança: mais dados e decisões difíceis

A sessão começou com uma pergunta que deixou a sala em silêncio:

“Pensem na última decisão importante que tomaram. Os dados ajudaram-vos a agir ou deram-vos uma razão para esperar?”

A mensagem principal foi bastante clara: os dados são importantes, mas não decidem por nós. São os dados que nos ajudam a perceber o que aconteceu e a reduzir incertezas, mas o julgamento humano é necessário.

Num tempo em que a inteligência artificial faz parte do trabalho diário, tornou-se mais fácil do que nunca confundir respostas confiantes e bem escritas com respostas corretas.

No final, cabe aos líderes ter uma responsabilidade que nenhuma ferramenta consegue substituir: interpretar, decidir e assumir as consequências das suas decisões.

Drawing on examples from both her legal career and the work of the Cherie Blair Foundation for Women, which she founded, she illustrated what leadership looks like in practice: making decisions when the information is incomplete and taking responsibility for them. She also highlighted the Foundation’s latest research into women entrepreneurs and AI, published in partnership with Intuit and TEAM LEWIS.

Com base em exemplos da sua carreira jurídica e do trabalho na Fundação Cherie Blair para as Mulheres, que fundou, Cherie explicou de que forma a liderança se manifesta na prática:

“Liderar é tomar decisões quando a informação é incompleta e assumir a responsabilidade por ela.”

Destacou ainda a mais recente investigação da Fundação sobre mulheres empreendedoras e IA, publicada em parceria com a Intuit e a TEAM LEWIS.

Embora a principal conclusão tenha mostrado um aumento expressivo na adoção da IA ​​entre as mulheres empreendedoras, uma análise mais aprofundada revelou um panorama mais complexo. As mulheres que integram a IA em funções essenciais do seu negócio, tais como, finanças, operações e planeamento estratégico, estão a obter benefícios significativamente maiores do que aquelas que a utilizam principalmente para tarefas administrativas do dia-a-dia.

Um lembrete de que os números e as “letras gordas” raramente contam toda a história. Uma boa liderança significa olhar para além dos dados para compreender o que realmente está a acontecer.

Se trabalha na área de marketing (como eu), já conhece bem esta realidade: dashboards, relatórios semanais, análise de performance. O problema raramente é a falta de dados. O mais difícil é saber quando tomar uma decisão…e avançar!

Quais são os desafios e o que podem fazer os líderes para os solucionar?

1) A nova forma de procrastinar: “vamos só confirmar mais uma coisa”

Transformámos a hesitação num processo.

Surge um momento de decisão. Surge um risco. O que fazer? Em vez de decidirmos e lidarmos com as consequências, pedimos mais uma análise, mais uma validação e mais uma ronda “só para garantir”.

Claro que, por vezes, isto é prudente. O problema é quando adiamos a decisão porque a estamos a tentar ter um falso sentimento de segurança.

Quando as reuniões começam a ter comentários como:

• “Será que podemos ver isto de outra forma?”
• “Vamos só validar o modelo.”
• “Talvez seja melhor esperar pelos números do próximo mês.”
• “Precisamos de alinhar tudo primeiro.”

… provavelmente a procrastinação está a tomar conta da situação. A questão é perceber se essas verificações e double-checks estão a aproximar-nos de uma decisão, ou se nos estão apenas a manter-nos ocupados, confortáveis e sem avançar.

2) A dura verdade: mais métricas não significam simplicidade

Ter mais informação raramente torna uma decisão mais clara e simples. Na maior parte das vezes cria exatamente o contrário: mais discussão.

As equipas que trabalham mais rápido não acompanham menos indicadores porque se preocupam menos, mas sim porque sabem distinguir o que realmente interessa.

A regra é simples: se uma métrica não responde às perguntas “e então?” ou “e o que muda por causa disto?”, então provavelmente ela não deva estar no centro da conversa. Poderá continuar a existir num segundo plano, mas não deve ser por ela que se orienta a reunião.

3) O questão desconfortável: estamos a aprender ou a adiar?

À vezes, quando dizemos “precisamos de mais dados” é porque precisamos mesmo de mais informação. No entanto, existem outras situações em que esta frase tem sinal de igual a: “ainda não estou pronto para assumir esta decisão”.

A pergunta que devemos fazer a nós próprios é esta:

“Isto está a ajudar-nos a decidir ou estamos a evitar a decisão?”

Se a resposta for a segunda, três coisas têm de ficar rapidamente definidas:

• Uma data para a tomada de decisão;
• A pessoa responsável por ela;
• Um acordo sobre o que conta como informação suficiente.

Sem isto, não existe (realmente) um processo de decisão. Apenas o hábito de discutir e “bater bolas”.

4) Os dados não falam por si mesmos

Mesmo o gráfico mais convincente da sala pode estar incompleto. Pode não ser intencional, mas quaisquer medições resultam sempre de escolhas.

Por isso, vale a pena perguntar:

• O que está a faltar?
• O que decidimos não medir? Porquê?
• Que definição de sucesso estamos a utilizar?
• O que muda quando olhamos para diferentes mercados, públicos ou segmentos?

Para equipas internacionais, é muitas vezes aqui que se ganha ou perde uma decisão acertada. Os dados globais podem esconder realidades locais muito diferentes, e é nessas que os resultados acontecem.

5) A IA é rápida. Isso não significa que esteja certa

A inteligência artificial é útil e está cada vez mais presente no trabalho diário. O problema é que, na maioria das vezes, tem uma enorme capacidade de parecer 100% segura e confiável, mesmo quando a resposta não está correta.

O risco é este: quando uma resposta parece verdadeira, isso pode fazer-nos deixar de colocar questões que ainda são necessárias.

A solução não é evitar a IA, mas sim utilizá-la com critérios claros:

• Tratar as respostas como se fossem uma “primeira versão” e não como uma resposta final;
• Verificar as fontes e em que factos se baseia a resposta;
• Questionar a resposta e fazer double-check;
• Manter uma pessoa responsável pela decisão final.

A IA pode acelerar o trabalho, mas não assume as responsabilidades.

6) “Toda a gente está a usar” não é uma métrica de sucesso

Dizer que “estamos a usar a IA” é apenas o princípio da conversa, não o resultado.

As questões que realmente importam são mais diretas:

• Está a ajudar-nos a tomar melhores decisões ou apenas a acelerar tarefas administrativas?
• Estamos a conseguir melhores resultados ou apenas a produzir mais?
• Estamos a desenvolver novas competências em toda a equipa ou a deixar o tema nas mãos dos mesmos de sempre?

A adoção da tecnologia mostra que esta está a ser utilizada. O impacto mostra se está, de facto, a funcionar como deveria.

7) No final, alguém tem de decidir

Há sempre um momento em que a apresentação termina e a discussão começar a andar em círculos. É nesse momento que alguém tem de assumir a decisão.

A liderança é:

• Decidir sem certezas absolutas;
• Avançar mesmo sem o consenso geral;
• Explicar a decisão de forma clara;
• Assumir o que acontece a seguir.

Nenhum dashboard faz isso. Nenhum modelo. Nenhuma ferramenta de IA.

Em suma: quando os dados parecem bloquear-nos em vez de nos ajudar, o problema (raramente!) é devido ao excesso de informação. O que faltam são os critérios para separar o essencial do ruído e ter confiança para avançar mesmo quando o contexto ainda é incerto.

Os dados e a IA ajuda, mas a responsabilidade não muda de mãos. A decisão é nossa.

Contacte a TEAM LEWIS e descubra de que forma podemos ajudar transformar dados em decisões.