A maioria das organizações diz que decide com base em evidências, mas, na prática, usa “evidência” como sinônimo de qualquer coisa que veio com gráficos, linguagem técnica e uma citação acadêmica. Esse atalho costuma funcionar até o momento em que um estudo vira premissa estratégica, o investimento escala e o resultado não se sustenta no mundo real.
O ponto desconfortável é que boa parte da produção acadêmica contemporânea foi otimizada para volume, não para robustez. Publicar virou unidade de carreira, financiamento virou unidade de sobrevivência e citação virou unidade de prestígio. Como em qualquer sistema guiado por métricas, a qualidade tende a sofrer quando a métrica vira o objetivo.
Para o negócio, isso não é um debate “sobre academia”, mas uma questão de risco operacional, porque a diferença entre sinal e ruído muda prioridades, define orçamento e determina o que a empresa escolhe automatizar, medir e escalar.
A pressão por decisão aumentou com a digitalização e acelerou com IA. Hoje, a empresa recebe mais “provas” do que consegue avaliar: papers, relatórios, dashboards, benchmarks, posts técnicos, preprints, estudos internos de consultorias e comparações entre modelos. Nesse ambiente, a aparência de rigor se confunde com rigor, e decisões passam a ser justificadas por autoridade percebida, não por método.
O problema fica mais agudo quando temas complexos entram na pauta executiva, como comportamento do consumidor, produtividade, desenho organizacional, políticas de crédito, fraude, saúde populacional e governança de IA. São áreas onde pequenas distorções de evidência geram grandes distorções de decisão, e onde um insight “estatisticamente significativo” pode ser apenas um acidente de análise.
Separar sinal de ruído exige uma mudança de postura: tratar pesquisa como insumo para hipótese, não como selo de verdade. O que protege o negócio não é ler mais estudos, é ter um filtro de qualidade que permita decidir com critério mesmo quando a resposta é incerta.
Um erro comum é definir ciência como “um texto bem escrito com método e estatística”. O que define ciência, de forma operacional, é a disposição do conhecimento em ser testado e eventualmente derrubado por melhores testes. Quando uma hipótese não pode ser contrariada pelos dados, ela pode até ser interessante como narrativa, mas não serve como base para decisão.
No mundo corporativo, isso aparece quando uma tese “explica tudo” depois que o resultado já aconteceu. Se a mesma explicação serve para sucesso e fracasso, o gestor fica sem alavanca de correção e sem critério de previsão. A consequência não é só intelectual; é financeira, porque a empresa continua investindo sem conseguir dizer o que invalidaria a aposta.
Um time adota um framework “científico” de performance porque um estudo aponta correlação com aumento de produtividade. Se o estudo não define mecanismos, não separa contexto, não estabelece o que seria evidência contrária e não permite reproduzir a análise, a empresa transforma uma correlação frágil em padrão de gestão, e depois gasta meses tentando “ajustar a cultura” quando o efeito não aparece.
Parte do ruído não nasce de má intenção, mas de incentivos. Quando carreira, financiamento e prestígio dependem de publicar resultados “novos”, “impactantes” e “positivos”, o sistema começa a premiar novidade em vez de solidez, e passa a tratar replicação como trabalho de segunda linha.
Essa dinâmica é bem descrita pela Lei de Campbell: quanto mais um indicador é usado para tomar decisões, mais ele tende a ser corrompido e a distorcer o processo que deveria medir. A academia contemporânea tem vários “indicadores que viraram meta”: fator de impacto, volume de publicações, citações, velocidade de entrega, atenção midiática. O resultado previsível é um ecossistema que aprende a otimizar para esses indicadores, nem sempre para a qualidade do conhecimento.
No negócio, a analogia é direta: quando uma área é cobrada por um único KPI, ela aprende a “gerir o número”, não o processo. Por isso a crítica aos incentivos acadêmicos interessa à liderança: é a mesma falha de governança, só que aplicada à produção de evidências que depois entram na sua estratégia.
Se uma descoberta não se sustenta quando outra equipe tenta repetir, o risco para o negócio é óbvio: a empresa pode estar montando processos, treinamentos, produtos e automações sobre um efeito que não existe de forma consistente.
A crise de replicabilidade tornou esse ponto explícito. Um esforço amplo na psicologia, replicando 100 estudos publicados em periódicos relevantes, encontrou sucesso de replicação estatística em cerca de 36% dos casos. Mesmo quando havia replicação parcial, o tamanho de efeito frequentemente caiu de forma importante. Isso não significa que “a psicologia é inválida”, mas significa que o gestor precisa calibrar confiança e tratar muitos achados como hipótese, não como verdade operacional.
O risco prático é construir decisões como se fossem determinísticas. Exemplo realista: uma empresa redesenha políticas de incentivos porque um estudo sugere que um tipo de reconhecimento aumenta performance. Se o efeito depende de contexto, mede um desfecho inadequado ou não se replica, o projeto vira custo, cria ruído interno e ainda compromete confiança em iniciativas futuras. A solução não é abandonar evidência; é exigir evidência com critérios compatíveis com o impacto da decisão.
Outro motor de ruído é mais sutil: o viés de confirmação e a “corrupção por valores” quando preferências e visões de mundo entram na análise sem transparência. Isso pode ocorrer por seleção oportunista de variáveis, por escolha de modelos estatísticos que favorecem uma narrativa, por recortes de amostra que reforçam a tese e por práticas como p-hacking, quando se testa múltiplas combinações até surgir um resultado “significativo”.
Para o gestor, a implicação é clara: a presença de estatística não garante neutralidade. O que importa é rastreabilidade do processo e clareza de hipótese. Sem isso, o estudo pode estar correto em aparência e frágil em substância.
Um caso que virou símbolo desse tipo de fragilidade foi o Grievance Studies Affair, em que autores submeteram artigos deliberadamente absurdos para testar a robustez do peer review em alguns campos; parte desses artigos foi publicada ou aceita, expondo vulnerabilidades do processo de validação quando uma comunidade privilegia alinhamento narrativo em detrimento de rigor metodológico. Independentemente da leitura política que se faça do episódio, ele funciona como alerta operacional: o controle de qualidade falha quando critérios são implícitos e quando a auditoria externa não é bem-vinda.
A saída não é cinismo, e tampouco é “confiar mais” em ciência como retórica. A saída é aplicar método científico ao uso corporativo de ciência, criando governança de evidências com critérios proporcionais ao impacto da decisão.
Movimentos como Ciência Aberta ajudaram a institucionalizar práticas que reduzem espaço para manipulação e aumentam auditabilidade. Pré-registro, por exemplo, cria um registro temporal do plano de pesquisa antes da coleta e análise, o que limita a tentação de ajustar hipótese ao resultado. Transparência de dados e código permite inspeção independente e acelera a correção de erros. Foco em replicabilidade recoloca o incentivo naquilo que interessa ao negócio: consistência sob condições semelhantes.
No ambiente corporativo, isso se traduz em um modelo simples de governança: antes de transformar um estudo em diretriz, o time precisa explicitar qual hipótese está sendo adotada, qual evidência a sustentaria em diferentes contextos, qual evidência a refutaria, qual tamanho de efeito seria relevante para justificar investimento e quais riscos de externalidade existem. Em vez de perguntar “o estudo é bom?”, a empresa pergunta “o estudo é suficiente para esta decisão, neste contexto, com este nível de risco?”.
Um exemplo realista em IA: um vendor apresenta um paper e promete ganho de conversão com um novo modelo. A governança de evidências exige separar benchmark de laboratório de comportamento em produção, exigir desenho de teste com baseline, medir custo total, acompanhar drift e definir previamente o que seria “sucesso” e “falha” em 30, 60 e 90 dias. Isso reduz ruído e protege orçamento, porque a decisão deixa de ser disputa de narrativa e vira disciplina de teste.
Para nós, separar sinal de ruído é a base de qualquer agenda séria de dados e IA, porque eficiência operacional não nasce de slogans, nasce de hipótese bem definida, instrumentação consistente e governança que permite corrigir rota sem politizar a discussão.
Na prática, isso exige trilha de decisão, rastreabilidade de dados, critérios de validação e observabilidade do que está em produção. É também por isso que a MATH AI Platform faz sentido como infraestrutura de IA operacional: ela ajuda a criar camadas de controle e governança para que modelos, agentes e fluxos automatizados possam ser avaliados como ativos de operação, com métricas, limites, auditoria e accountability, e não como caixas-pretas sustentadas por “evidências” difíceis de verificar.
Este tema conversa com o artigo “Construa sobre rocha: IA com propósito e governança”, que trata do custo de tomar decisão com insumo contaminado, e com o post “Era dos testes com IA acabou”, que discute o que muda quando pilotos viram operação e precisam de critérios de validação e governança.
O episódio #200 do DoTheMATH ajuda a trazer a discussão para o lugar onde ela importa: decisão. A conversa, com participação de Andre Boger (CEO) e Sergio Larentis (COO) da MATH, passa por um critério útil para líderes: quando o ambiente muda mais rápido do que o seu ciclo de decisão, o ruído se disfarça de sinal e a empresa começa a defender explicações em vez de testar hipóteses. Assista agora no Youtube:
A distinção entre produzir papers e fazer ciência importa porque o negócio depende de previsibilidade.
Quando a empresa trata qualquer estudo como verdade, ela terceiriza decisão para um ecossistema com incentivos próprios, e perde a capacidade de distinguir hipótese promissora de ruído bem embalado.
A pergunta que fica é direta: nas suas decisões mais caras, você está comprando sinal, ou apenas financiando ruído com linguagem técnica?