A aversão ao risco pode influenciar muitas das decisões que tomamos ao longo da vida. Conforme acumulamos experiências, erros, perdas e frustrações, construímos referências que utilizamos para avaliar situações futuras.
Isso possui um lado positivo.
Se cometemos um erro e aprendemos com ele, podemos utilizar essa experiência para evitar que o mesmo problema aconteça novamente.
Por outro lado, existe também um efeito menos desejável: experiências anteriores podem aumentar nosso receio diante de novas situações e, em alguns casos, fazer com que deixemos de tentar algo simplesmente porque antecipamos tudo o que poderia dar errado.
Foi pensando nisso que escrevi originalmente este artigo, fazendo uma comparação bastante lúdica entre risco, tomada de decisão e minha experiência aprendendo aeromodelismo já adulto.
O risco faz parte das nossas decisões
Praticamente nenhuma decisão importante acontece em um ambiente de certeza absoluta.
Quando escolhemos um investimento, iniciamos um negócio, desenvolvemos um novo produto ou simplesmente decidimos aprender uma atividade diferente, existem resultados que não conseguimos prever completamente.
Podemos tentar responder:
Qual é a probabilidade de dar certo?
O que posso perder se der errado?
O que posso ganhar se der certo?
Tenho informações suficientes para tomar essa decisão?
Existe alguma maneira de reduzir minha exposição?
Pensar dessa maneira é diferente de simplesmente evitar o risco.
Estamos falando de administrá-lo.
Evitar todo risco também é uma decisão
À primeira vista, parece que temos duas possibilidades:
arriscar ou não arriscar.
Mas não agir também pode ter consequências.
Imagine alguém que gostaria de iniciar determinado projeto, mas decide esperar até possuir certeza absoluta de que terá sucesso.
Essa certeza provavelmente nunca chegará.
A pessoa reduz a possibilidade de determinada perda, mas também elimina a possibilidade de obter o resultado positivo associado àquela decisão.
Portanto, administrar risco não significa necessariamente eliminá-lo.
Significa procurar compreender a situação e tomar uma decisão compatível com aquilo que estamos dispostos a enfrentar.
E o que o aeromodelismo tem a ver com isso?
No meu caso, bastante coisa.
Aeromodelismo era algo que eu sonhava praticar desde pequeno. Naquela época, porém, não tinha condições financeiras para entrar no hobby.
Com o passar dos anos, equipamentos relacionados ao aeromodelismo tornaram-se mais acessíveis e resolvi finalmente aprender.
Só que havia uma diferença importante:
eu já era adulto.
E um adulto não necessariamente olha para um aeromodelo da mesma maneira que uma criança.
“Se cair, quebra”
Quando estamos diante de uma atividade nova, nosso cérebro começa rapidamente a produzir cenários.
No meu caso:
“Se cair, quebra.”
“O vento deve atrapalhar muito esse negócio voando.”
“Se quebrar, vou gastar mais dinheiro.”
Um aeromodelo realmente pode cair.
O vento realmente interfere no voo.
Uma queda realmente pode provocar prejuízo.
O problema aparece quando transformamos a existência do risco em uma justificativa automática para não fazer alguma coisa.
A percepção do risco não é necessariamente o risco real
Aqui aparece uma distinção importante.
Existe aquilo que pode efetivamente acontecer e existe a maneira como percebemos essa possibilidade.
Duas pessoas podem observar exatamente a mesma situação e avaliá-la de maneiras diferentes.
Uma pode pensar:
“Isso é muito arriscado.”
Outra:
“Consigo administrar esse risco.”
As duas estão diante do mesmo evento.
O que mudou foi a avaliação.
Experiência, conhecimento, confiança, informação disponível e consequências percebidas podem alterar essa interpretação.
Nossa experiência anterior influencia aquilo que esperamos do futuro
Conforme acumulamos experiências, construímos referências.
Isso é extremamente útil.
Imagine alguém que já tenha cometido determinado erro em um projeto. Na próxima vez, provavelmente reconhecerá sinais que uma pessoa sem aquela experiência talvez não perceba.
Mas experiências negativas também podem fazer com que atribuímos um peso muito grande à possibilidade de um novo resultado negativo.
O passado começa a participar da decisão sobre o futuro.
E isso ajuda a explicar por que, muitas vezes, o problema não é apenas descobrir quanto risco existe, mas também compreender como estamos percebendo esse risco.
Uma criança provavelmente pensaria diferente
No artigo original fiz justamente essa comparação.
Imagine uma criança aprendendo a pilotar o mesmo aeromodelo.
Talvez ela não esteja pensando:
“Quanto isso vai me custar se eu destruir o avião?”
Provavelmente está pensando:
“Quero fazer esse avião voar!”
A criança ainda não possui o mesmo histórico de experiências que um adulto utiliza para construir sua percepção de risco.
Isso não significa que crianças devam assumir riscos indiscriminadamente nem que adultos devam ignorá-los.
A comparação serve para mostrar como nossa interpretação da mesma situação pode mudar conforme nossa experiência.
Mas como podemos administrar melhor o risco?
Uma das respostas é:
informação.
Antes de tomar uma decisão, podemos procurar evidências.
No exemplo do aeromodelismo, eu poderia perguntar:
Existem outras pessoas que começaram a pilotar depois de adultas?
Elas conseguiram aprender?
Quanto tempo levaram?
Quais foram as principais dificuldades?
Quais erros cometeram?
O que fizeram para reduzir a possibilidade de acidentes?
Quanto mais informações obtemos, menos precisamos depender exclusivamente da nossa impressão inicial.
A amostragem ajuda a sair do “eu acho”
No texto original destaquei justamente a importância da amostragem para administrar o risco.
Imagine que eu encontre um adulto que tentou aprender aeromodelismo e desistiu.
Posso concluir:
“Adultos não conseguem aprender.”
Mas tenho uma amostra de uma única pessoa.
Agora imagine observar cem pessoas que começaram depois de adultas.
Quantas aprenderam?
Quanto tempo precisaram?
Quantas tiveram acidentes?
Quais fatores estavam associados a melhores resultados?
A qualidade da nossa decisão começa a mudar porque passamos da experiência isolada para um conjunto maior de observações.
No mundo empresarial fazemos algo parecido
No artigo original fiz uma analogia com a pesquisa de mercado.
Imagine uma empresa considerando lançar um novo produto.
Ela pode simplesmente afirmar:
“Acho que os consumidores vão gostar.”
Ou pode buscar informações.
Conversar com potenciais clientes.
Aplicar questionários.
Construir protótipos.
Testar diferentes preços.
Observar produtos concorrentes.
Realizar um lançamento limitado.
Cada uma dessas ações pode produzir informações que ajudam a reduzir a incerteza antes de comprometer uma quantidade maior de recursos.
Pesquisa não elimina o risco
Esse ponto é fundamental.
Mesmo depois de uma excelente pesquisa, o produto pode fracassar.
Mesmo depois de muitas horas de treinamento, um aeromodelo pode cair.
A informação não transforma necessariamente uma situação incerta em uma situação de certeza.
O que ela pode fazer é permitir uma decisão mais informada.
Em vez de decidir apenas com base em medo, entusiasmo ou intuição, acrescentamos evidências ao processo.
E então aparece a estatística
Depois de coletar dados, precisamos analisá-los.
No texto original eu mencionava justamente a possibilidade de utilizar a estatística para observar médias, covariâncias, curva normal e outros resultados provenientes de uma análise quantitativa.
Esse é um passo importante.
Dados sozinhos não respondem automaticamente às nossas perguntas.
Precisamos organizá-los, analisá-los e interpretá-los.
Dependendo da pergunta de pesquisa, podemos trabalhar com medidas descritivas ou avançar para técnicas de inferência estatística.
Começamos pela estatística descritiva
Imagine que entrevistamos um grupo de consumidores sobre sua intenção de comprar determinado produto.
Antes de qualquer análise sofisticada, podemos observar informações básicas:
média;
mediana;
desvio-padrão;
mínimo;
máximo;
distribuição das respostas.
Essas medidas ajudam a entender o conjunto de dados.
A média, por exemplo, fornece uma medida de tendência central.
O desvio-padrão ajuda a compreender a dispersão das observações ao redor da média.
Isso já oferece uma visão muito melhor do que simplesmente observar algumas respostas isoladamente.
Mas queremos frequentemente ir além da amostra
Suponha que entrevistamos 300 consumidores.
Nosso interesse talvez não esteja apenas naqueles 300 indivíduos.
Queremos utilizar as informações da amostra para compreender algo sobre uma população maior.
É aí que entramos no campo da inferência estatística.
Dependendo do problema e dos pressupostos envolvidos, podemos utilizar diferentes procedimentos para avaliar relações, diferenças entre grupos e outras características dos dados.
A estatística passa então a ser uma ferramenta para apoiar nossa interpretação diante da incerteza.
Correlação não significa causalidade
Ao analisar dados relacionados a decisões e risco, podemos encontrar variáveis que se movimentam conjuntamente.
Por exemplo, talvez determinada variável esteja associada à disposição de assumir riscos.
Isso não significa automaticamente que uma provoque a outra.
Essa distinção é extremamente importante.
Uma associação estatística pode ser interessante e relevante, mas precisamos ter cuidado antes de transformá-la em uma explicação causal.
O desenho da pesquisa e a teoria utilizada são fundamentais para interpretar corretamente os resultados.
E a covariância?
A covariância, que mencionei no artigo original, ajuda a observar como duas variáveis variam conjuntamente.
Se tendem a aumentar juntas, teremos determinado comportamento da covariância.
Se uma tende a aumentar enquanto a outra diminui, teremos outro.
Esse conceito aparece em várias técnicas estatísticas mais avançadas.
A correlação, por exemplo, está relacionada a essa ideia, mas apresenta uma medida padronizada que facilita a interpretação da força e direção da associação entre duas variáveis.
Da estatística de volta para o aeromodelo
Podemos voltar agora à nossa comparação.
Eu tinha duas possibilidades.
Uma delas seria pensar:
“Sou adulto. Nunca pilotei. O avião pode cair. Portanto, não vou aprender.”
A outra seria procurar informação, observar outras pessoas, aprender os procedimentos necessários e começar de maneira controlada.
Foi o que fiz.
E o resultado?
Aprendi a voar.
Isso não significa que minhas preocupações iniciais estavam completamente erradas.
Na realidade, algumas delas se confirmaram.
Sim, o avião caiu
No texto original contei que tive quedas durante o aprendizado e incluí inclusive o vídeo do meu segundo voo solo.
Portanto, aprender não significou eliminar o risco.
O avião podia cair.
E caiu.
Mas também existiu outro resultado que eu não teria experimentado caso tivesse simplesmente desistido por medo da queda:
os pousos começaram a melhorar.
Com prática e experiência, aquilo que inicialmente parecia extremamente difícil começou a se tornar mais controlável.
Experiência também modifica nossa percepção de risco
Depois de dezenas de voos, uma situação que inicialmente parecia assustadora pode se tornar familiar.
Não necessariamente porque o risco desapareceu.
Mas porque aumentou nossa capacidade de lidar com ele.
Aprendemos a reconhecer o comportamento do modelo.
A interpretar o vento.
A corrigir uma trajetória.
A realizar uma aproximação.
A pousar.
Conhecimento e experiência modificam a relação entre a pessoa e aquela situação.
Isso também acontece no empreendedorismo
Existe uma conexão bastante natural com decisões empresariais.
Um empreendedor dificilmente consegue eliminar toda a incerteza antes de lançar um produto, contratar uma pessoa, investir em tecnologia ou entrar em um novo mercado.
Mas pode procurar reduzir aquilo que não sabe.
Pode pesquisar.
Testar.
Criar um protótipo.
Conversar com clientes.
Fazer um experimento em pequena escala.
Analisar os resultados.
E então decidir se vale a pena aumentar o investimento.
É uma forma de exposição controlada ao risco.
Testar pequeno antes de apostar grande
Essa talvez seja uma das ideias mais práticas quando pensamos em controle do risco.
Não precisamos necessariamente começar com a maior exposição possível.
No aeromodelismo, podemos utilizar simuladores antes do primeiro voo.
Podemos procurar um modelo adequado para iniciantes.
Podemos voar acompanhado de alguém mais experiente.
Podemos escolher um dia com condições meteorológicas mais favoráveis.
No empreendedorismo, podemos fazer algo semelhante conceitualmente.
Criar um protótipo antes do produto final.
Testar com poucos clientes.
Realizar uma pesquisa antes de investir.
Construir um MVP.
Cada etapa produz informação.
Risco controlado não significa ausência de erro
Essa distinção é importante.
Administrar risco não significa construir um mundo no qual nada dá errado.
Significa procurar evitar que um erro tenha consequências maiores do que conseguimos suportar e, ao mesmo tempo, aprender com os resultados.
Meu aeromodelo cair durante o aprendizado não significava necessariamente que a decisão de aprender havia sido ruim.
A queda fazia parte de um processo no qual eu ainda estava desenvolvendo habilidade.
Da mesma forma, um teste empresarial produzir um resultado negativo pode ser extremamente útil se impedir um investimento muito maior em uma ideia que não funcionaria.
O erro também pode produzir informação
Existe uma grande diferença entre:
errar sem aprender nada
e
errar, compreender o motivo e modificar a próxima decisão.
Um teste que falha pode revelar uma hipótese equivocada.
Um protótipo rejeitado pode revelar algo sobre o cliente.
Uma pesquisa pode mostrar que determinada característica considerada fundamental pela empresa não possui o mesmo valor para o consumidor.
Nesse sentido, alguns erros controlados podem produzir conhecimento.
O problema é repetir continuamente o mesmo erro sem incorporar aquilo que aprendemos.
A pergunta deixa de ser “existe risco?”
Quase sempre a resposta será:
sim.
Uma pergunta mais interessante é:
“O que posso fazer para compreender e administrar melhor esse risco?”
Talvez seja possível coletar dados.
Talvez possamos reduzir inicialmente o tamanho do investimento.
Talvez seja necessário adquirir conhecimento.
Talvez possamos testar uma hipótese.
Talvez precisemos simplesmente praticar.
A resposta depende do problema.
O meu segundo voo solo
No vídeo que acompanha este artigo você pode ver justamente uma etapa desse meu processo de aprendizado: meu segundo voo solo no aeromodelismo.
Eu ainda estava aprendendo.
Havia risco.
Houve quedas durante essa trajetória.
Mas também vieram os pousos bem executados, conquistados com prática e experiência. Essa era a ideia central que procurei transmitir quando publiquei originalmente este texto.
Controlar o risco é diferente de deixar o medo controlar a decisão
Experiências anteriores são importantes.
Elas nos ajudam a reconhecer problemas e evitar erros.
Mas precisamos tomar cuidado para que esse histórico não se transforme automaticamente em uma barreira diante de qualquer situação nova.
Informação, amostragem, análise de dados, experiência e testes podem ajudar a transformar uma percepção inicialmente vaga do risco em algo que conseguimos avaliar melhor.
Foi assim no meu aprendizado com o aeromodelismo.
E a mesma lógica pode ser utilizada como uma comparação para muitas decisões profissionais, empresariais e pessoais.
No final, continuo gostando da frase com que encerrei o artigo original:
“Para frente e para cima é que se voa.”
Quer aprender mais sobre análise de dados e tomada de decisão?
Quando transformamos observações em dados, começamos a substituir parte do “eu acho” por evidências que podem ser analisadas.
Conceitos como amostra, média, dispersão, correlação, inferência e análise estatística são úteis justamente porque ajudam a compreender fenômenos nos quais existe variabilidade e incerteza.