Gerenciar é Estimar

Algumas pessoas, principalmente aquelas que são excessivamente apegadas a minúcias técnicas em suas profissões, tendem a não gostar (ou têm medo) de fazer estimativas numéricas ou expressar suas opiniões profissionais sem fazer cálculo. Isso não tem razão de ser. Quanto mais experiente você for em sua profissão, mais será capaz de fazer boas estimativas sem cálculos.

Você pratica o ato de fazer estimativas a cada momento de sua vida, inconscientemente: quando ultrapassa outro veículo na estrada, quando joga bolas de papel na lixeira a 5 metros de você (e acerta!), ou mesmo quando brinca com sua filha lançando-a e agarrando-a no ar acima da sua cabeça (se você é pai e nunca fez isso, eu lhe asseguro que seu/sua filho(a) perdeu grandes momentos de diversão com você!).

Em alguma dessas situações você para e faz cálculos matemáticos antes de executar tais ações? Claro que não. Por quê? Porque a sua experiência e as suas heurísticas acumuladas permitem que você faça tais coisas sem muito esforço. Você comete grandes erros nesse tipo de estimativa? Provavelmente não, caso contrário você não estaria vivo (ou livre) para ler este texto.

Não há nada de errado em fazer o que os norteamericanos chamam de educated guesses. Por definição, educated guesses são... educated! Ou seja, você deve ter as habilidades, a experiência e o treinamento necessários para expressar uma opinião embasada sobre o assunto. Penso que um líder deve encorajar fortemente seus liderados a fazerem estimativas embasadas quando precisar de opiniões numéricas imediatas deles: “Você não tem certeza? Não tem problema, apenas me dê o número e o seu grau de confiança sobre ele.”

Como líder, você deve fazer muitas estimativas todos os dias para tomar decisões rápidas. É por isso que costumo dizer: “gerenciar é estimar”.

Por outro lado, o ato de estimar é uma faca de dois gumes. Algumas pessoas tentam ser muito precisas em suas estimativas porque esquecem que estão apenas... estimando — não estão medindo nem calculando. Na literatura existe um exemplo clássico desse tipo de desprezo pela incerteza — e eu testemunhei em primeira-mão esse mesmo exemplo em um experimento numa sala de aula alguns anos atrás dentro de uma disciplina chamada Decision-Making Under Uncertainty: o professor pediu a cada um nós, seus alunos, para fornecermos, com 95% de confiança, três estimativas do tamanho de um rio, em km: o primeiro número seria nossa estimativa mínima, o segundo número seria nossa estimativa intermediária, e o terceiro número seria nossa maior estimativa. A única informação que o professor forneceu sobre o rio foi: "é o maior rio da China". A grande maioria dos alunos deu três valores muito próximos — ou seja: dentro de uma pequena faixa —, embora a regra fosse muito clara: deveríamos ter 95% de confiança em nossas estimativas! Bem, com um nível tão grande de confiança necessária, e sem saber com antecedência o tamanho correto do rio, o curso de ação mais apropriado teria sido fornecer grandes intervalos em nossas estimativas. Mas a maioria de nós não fez isso. Estávamos excessivamente confiantes e, consequentemente, mais propensos a erros de estimativa. Eu já conhecia esse experimento, então a minha estimativa não foi tão ruim: o valor verdadeiro acabou ficando dentro da faixa que eu forneci; contudo, a grande faixa contida na minha estimativa foi motivo de piada por parte dos meus notórios colegas. Só que eu ri por último.

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