O critério · A decisão
Os 100% da informação nunca chegam.
É preciso se informar, e é preciso parar de se informar. Entre esses dois limites há um intervalo, e o chamamos de a janela de decisão: o trecho em que você já sabe o suficiente e ainda não pagou demais para saber. Está bem antes de onde a prudência o colocaria, e não é uma opinião: é o que a teoria da decisão diz desde os anos sessenta.
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A mecânica
Duas curvas que se movem em sentidos distintos.
Informar-se tem um valor que cresce, mas cada vez menos: os primeiros dados mudam radicalmente o que você sabe, o vigésimo confirma o que você já suspeitava. É a lei dos rendimentos decrescentes aplicada ao conhecimento, e faz com que a curva do valor se achate.
Esperar tem um custo que cresce, e cada vez mais: a janela do mercado se estreita, a equipe que você tinha identificado se compromete em outro lugar, alguém mais resolve o mesmo problema, e o exercício fiscal se fecha. No começo esperar é quase de graça; no fim é caríssimo.
E há um segundo custo que quase nunca se conta, porque não aparece nos modelos clássicos: as vagas são finitas. Chegar tarde a um mercado é um dano; não chegar a um projeto porque a posição já foi ocupada por outro é um dano distinto e mais seco. Em uma rodada você não compete contra o tempo em abstrato, compete contra alguém que decidiu com menos informação do que a que você está esperando. A teoria da decisão modela quase sempre um decisor sozinho diante do mundo; aqui há outros decidindo ao mesmo tempo sobre a mesma vaga.
A diferença entre as duas é o que você de fato ganha continuando a se informar, e essa diferença tem um máximo. Está antes do fim. Depois desse ponto, cada dado novo custa a você mais do que traz: você continua aprendendo e começa a perder.
Onde está o ponto em que convém decidir
Por que o ótimo não está no fim. No modelo do desenho o líquido chega ao seu máximo em torno de 58% da informação. Mas repare em como esse máximo é plano: em 40% você já tem 94% do benefício possível, e em 70%, 98%. Em 100% você caiu para 79%. Ou seja: decidir em qualquer ponto da faixa 40-70 é quase igualmente bom, e esperar até o fim é mensurável e claramente pior.
A faixa cinza não é um enfeite. É exatamente o intervalo que recomendam, por caminhos independentes, aqueles que tiveram de decidir muito e rápido. Os números estão mais abaixo.
A teoria
A informação tem um preço máximo, e ele pode ser calculado.
Isto não é uma metáfora. Na análise de decisões existe uma grandeza chamada valor esperado da informação perfeita (EVPI), formalizada por Ronald Howard em 1966 e por Howard Raiffa em 1968: é a diferença entre o que você ganharia decidindo com certeza absoluta e o que ganha decidindo com o que sabe agora. É, literalmente, o máximo que um decisor racional deveria pagar por saber tudo.
E aqui está o que quase ninguém interioriza: esse número é finito, e muitas vezes é pequeno. Se o EVPI de uma decisão é cem mil euros, gastar cento e vinte mil em estudos para eliminar a incerteza é irracional mesmo que os estudos funcionem perfeitamente. A certeza não é um bem livre: tem um preço, e acima dele comprá-la destrói valor.
O mesmo marco explica por que a paralisia não é prudência. Herbert Simon recebeu o Nobel de Economia em 1978 por, entre outras coisas, mostrar que os decisores reais não otimizam, mas satisfazem: buscam a primeira opção suficientemente boa, porque continuar buscando custa mais do que melhora o resultado. Não é um defeito humano que seja preciso corrigir. É a resposta correta a um problema com custos de busca.
O paradoxo
Os 100% não são lentos: são impossíveis, e não por falta de tempo.
Até aqui falamos como se a informação completa existisse e apenas fosse cara. Ela não existe, e a razão não é que seja preciso um tempo infinito. É mais incômoda que isso: reunir informação consome tempo, e enquanto esse tempo passa mudam as condições sobre as quais você estava reunindo informação. O objeto que você estuda se move enquanto você o estuda.
A consequência prática é que os dados caducam. O estudo de mercado de dezoito meses atrás não é informação incompleta: em parte é informação falsa, porque descreve um mercado que já não está ali. Por isso a curva do valor não só se achata: em um ambiente que se move depressa, a parte mais antiga do que você sabe vai se deteriorando enquanto você espera para completá-la. Perseguir os 100% é perseguir um alvo que se desloca na mesma velocidade em que você avança.
Dito de outro modo: a escolha não é entre decidir com pouca informação e decidir com muita. É entre decidir com informação recente e incompleta ou com informação completa e velha. A segunda não é a opção prudente que parece.
O método
Por níveis: primeiro o macro, e só depois o detalhe que for preciso.
Se os 100% não chegam, a pergunta útil não é «quanto sei», e sim «o que sei». E aí é onde os investidores e os empresários que decidem muito fazem algo que parece óbvio e quase ninguém faz de forma disciplinada: informar-se por níveis. Primeiro os parâmetros macro, os que descartam a maioria dos casos com pouquíssimo esforço (este mercado cresce?, de que tamanho é?, há uma razão estrutural pela qual o problema segue sem solução?). Só quando o nível macro passa no filtro é que se desce ao detalhe, e só a alguns detalhes: os que podem mudar a decisão.
Isso tem nome na literatura e convém dizê-lo, porque é mais sólido que uma intuição nossa. Kahneman e Tversky chamaram de a visão de fora frente à visão de dentro: o erro sistemático de quem planea é olhar apenas os detalhes do caso concreto (a visão de dentro) e desatender a distribuição de resultados dos casos parecidos (a visão de fora). O procedimento que propõem, hoje conhecido como reference class forecasting, é literalmente macro e depois micro: escolher a classe de casos comparáveis, estabelecer a distribuição de resultados dessa classe, e só então situar seu caso concreto dentro dela. Kahneman recebeu o Nobel de Economia em 2002 pela linha de trabalho que inclui esses resultados.
O que nós acrescentamos a esse marco são duas coisas que não estão nele, e as dizemos como leitura própria e não como descoberta. A primeira é a caducidade: a visão de fora supõe uma classe de referência estável, e em inovação a classe se move enquanto você a estuda. A segunda é que as vagas são finitas, e disso trata a seção seguinte.
A distinção
Dados e informação não são a mesma coisa, e a diferença explica por que nunca coincidimos por completo.
Um dado é uma observação: um número de mercado, uma data de patente, um percentual de sobrevivência. Por si só não diz o que fazer. A informação aparece quando alguém ordena esses dados dentro de um marco e os interpreta. E aí está o ponto que quase nunca se diz em voz alta: a interpretação faz parte da informação, não é um acréscimo que se possa separar depois.
Nós recolhemos dados, os interpretamos e produzimos informação. Você chega com outros dados, que não temos; com outro marco, formado pelo seu setor e pela sua experiência; e lê nossa informação de uma maneira que não tem por que coincidir com a que quisemos lhe dar. O resultado não é um mal-entendido que se possa evitar com mais cuidado: é uma divergência estrutural. Está sempre lá, mesmo entre duas pessoas honestas olhando a mesma tabela.
Daí uma consequência de desenho que atravessa todo este site: publicamos os dados e as hipóteses, não só as conclusões. As simulações têm os controles à vista para que você mova as hipóteses e veja o que muda; o Tax Lease vem com suas referências normativas; a curva do setor vem com sua fonte; e o que ainda não podemos demonstrar está em nossos números, em branco. Não é transparência decorativa: é a única resposta razoável à divergência. Se sua interpretação vai ser distinta da nossa, ao menos que parta dos mesmos dados.
E há algo que pedimos a você, e é um ato de generosidade: conte-nos sua leitura, sobretudo quando não coincidir com a nossa. Se você tem dados que não temos, ou se dos mesmos dados tira uma conclusão distinta, isso não é uma objeção a superar: é exatamente o que nos falta. Trabalhamos sobre problemas que ninguém resolveu, e quem convive com um deles vê coisas que de fora não se veem. Não estamos aqui só para explicar: estamos também para aprender, e é a única maneira que conhecemos de melhorar de forma constante.
E há uma segunda consequência, que é a que importa para decidir: um acordo não se fecha quando alguém tem razão, fecha-se quando as duas interpretações convergem o suficiente. Por isso não tentamos convencer você da nossa leitura: tentamos dar a você o necessário para que construa a sua e verifiquemos se elas se parecem.
Os números
40%, 70%, 37%: os números que usam quem decide.
Três fontes independentes, três caminhos distintos, e todas apontam para um limiar bem mais baixo do que a intuição sugere.
- Colin Powell · a regra 40/70
Nunca decidir com menos de 40% da informação que você provavelmente vai conseguir, e não reunir mais de 70% da disponível. Abaixo de 40 você está adivinhando; acima de 70 está perdendo tempo que vale mais que o dado que falta.
- Jeff Bezos · os 70%
Em sua carta aos acionistas de 2016: a maioria das decisões deveria ser tomada com cerca de 70% da informação que você gostaria de ter, e esperar 90% é, na maioria dos casos, ser lento. Ele acrescenta a parte que costuma ser esquecida: se você sabe corrigir rápido, errar pode custar menos do que pensa, enquanto ser lento sai caro com certeza.
- A teoria do momento ótimo · os 37%
O problema clássico da parada ótima (o «problema da secretária») tem uma solução exata: observar a primeira fração 1/e das opções, em torno de 37%, e a partir daí ficar com a primeira que supere todas as vistas. A probabilidade de acertar a melhor é também 1/e, aproximadamente 37%. É o caso extremo e muito idealizado, mas dá a direção: explorar tem um fim ótimo, e ele chega antes da metade.
Vale notar onde cai os 80% nessa companhia: acima de todas. Um limiar de 80% é mais conservador que o de Powell, que o de Bezos e que o da teoria da parada ótima. Se você se reconhece esperando os 80, a literatura não está pedindo mais prudência: está pedindo menos.
O limite
Há uma parte da incerteza que não se compra com análise.
A curva do valor se achata por uma razão de fundo, e não é a preguiça do pesquisador: há perguntas cuja resposta ainda não existe e não pode ser obtida por mais que se estude. Se um cliente pagará por algo que não viu não é um dado escondido em algum relatório: é um fato que se produz quando você o coloca diante dele. Nenhuma quantidade de escritório o antecipa.
Por isso a única maneira de comprar essa informação é produzi-la: protótipo, MVP, primeiros usuários. Que é exatamente o que faz a pirâmide TRL do método, e a razão pela qual dedicamos à validação inicial um quarto do orçamento em vez do vigésimo habitual. Não é prudência: é a forma mais barata de comprar o único dado que não se pode ler.
A condição
Antes de aplicar a regra, veja se a porta gira nos dois sentidos.
A regra do 40-70 não se aplica igual a tudo, e o próprio Bezos o assinala na mesma carta: há decisões que são portas de duplo sentido, reversíveis, e decisões que são portas de sentido único. Nas primeiras, decidir rápido com informação parcial é o correto, porque o custo de errar é voltar atrás. Nas segundas convém elevar o limiar, porque não há volta.
O erro mais caro das organizações não é decidir com pouca informação: é tratar uma porta de duplo sentido como se fosse de sentido único, e pagar meses de análise por algo que podia ser desfeito em uma semana.
O encaixe
Nosso método está construído para comprar primeiro a informação barata.
As fases do caminho não são uma sequência burocrática: são uma ordem de compra. Primeiro o que custa pouco e descarta muito (o problema é real, o mercado cresce, o estado da arte deixa espaço), e só depois o que custa muito (construir). Cada fase existe para que a seguinte seja decidida com mais informação e sem ter gasto a quantia grande.
E para o investidor a consequência é direta: quando seu capital entra, a parte mais barata da informação já foi comprada pelo método, e boa parte da cara foi paga pelo Tax Lease e pelos fundos públicos. Você não está decidindo a 20%. Está decidindo sobre um projeto que já passou pelo filtro de mercado, ideia e equipe e pela validação externa.
Por isso colocamos no site toda a informação que pudemos, e não só a que favorece: a normativa que sustenta o Tax Lease com suas referências, as hipóteses de cálculo das simulações, a distribuição de desfechos do setor, e também o que ainda não podemos demonstrar. Está escrito para que você possa revisá-lo com quem quiser: seu contador, seu advogado, ou a inteligência artificial que você usa para ler e contrastar documentos. Quanta mais informação estiver aberta e ordenada, menos sua decisão depende de confiar em nós.
O que não muda, e convém dizê-lo aqui: o resto da incerteza não se elimina. Delimita-se. A distribuição do que pode acontecer, e que parte dela depende do método e que parte não, está desenhada no mapa do risco e do prêmio.
«If you're good at course correcting, being wrong may be less costly than you think, whereas being slow is going to be expensive for sure.»
A assimetria é essa: o erro se corrige, o tempo não se recupera. Conte-nos seu problema e olhamos com este critério.
Há quanto tempo você está reunindo informação?
John F. Kennedy, 1962