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Qual a importância dos dados verídicos e contextualizados?
A chamada "era da informação" vem com muitos obstáculos para os trabalhadores que tomam as decisões.
Se, por um lado, o número de dados acumulados, sobre tudo graças à Internet, atingiu um tamanho inimaginável em poucas décadas, por outro, é cada vez mais difícil e necessário separar o "joio do trigo" neste mar de informações.
O fenômeno das notícias falsas vem agravando esta situação.
Estudos recentes do Instituto de Tecnologia de Massachusetts e da Universidade de Oxford confirmam uma maior velocidade e alcance de propagação de notícias falsas em relação aos conteúdos verdadeiros.
Seja na vida pessoal ou no ambiente profissional, analisar apenas os dados verídicos não é apenas uma meta, mas um dos grandes desafios.
Na prática, um primeiro problema da era da informação é que apesar de sermos capazes de levantar muitos dados, há pouco tempo disponível para analisar todos eles, separando o que é verdade do que é notícia falsa e isolando o fato da opinião.
Além disso, na maioria das vezes, não é possível ajustar a classificação e decidir qual informação real é útil para embasar uma decisão.
Neste sentido, o mensageiro, que é o transmissor das informações, ganha destaque.
Dada nossa natureza como uma espécie social, a confiança tem um papel central nas relações humanas.
Essa confiança é estendida, consequentemente, às informações, ou seja, é mais fácil acreditar que uma informação recebida é real se a pessoa que repassou pertence ao meu círculo de confiança.
Outro problema nesta discussão é que ser cético quanto a tudo que escutamos ou lemos é uma medida impraticável e, como nem todos possuem experiência para filtrar dados brutos e validá-los, normalmente os tomadores de decisão estabelecem sua fonte de confiança por meio da avaliação qualitativa de seus mensageiros.
Enquanto o primeiro critério refere-se às características do mensageiro, composto pelo seu "currículo" e histórico, o segundo se refere à verificação, via experiência alheia, dos resultados práticos já entregues por ele.
Muita informação disponível, por si só, nada significa para quem precisa decidir.
Dados demais, sem contextualização e correlações, tornam-se mais parte do problema do que a solução.
No mundo dos negócios, esse cenário pode ser fatal.
Muitas vezes, menos informações, desde que devidamente organizadas e validadas, podem significar maior qualidade sobre os dados repassados.
A inteligência deve ser, antes de mais nada, focada e precisa!
A primeira recomendação para tomar uma decisão de iniciar uma análise das informações que foram transmitidas é definir os tipos de riscos e seus níveis de importância.
Quais são existentes dentro do conjunto de dados repassadas pelo mensageiro e qual o grau de tolerância aceitável em cada um desses para embasar minha decisão?
São essas questões que devem ser respondidas.
Se, por exemplo, para contratar um diretor, um risco de natureza financeira (débitos) pode ser relativizado, o mesmo resultado ganha um olhar bastante diferenciado se estivermos tratando de um parceiro potencial em desenvolvimento financeiro ou em processo de fusão ou uso.
Este peso diferente, conforme o contexto, também se aplica aos riscos reputacionais, criminais, regulatórios, políticos-eleitorais e outros.
Selecione critérios como mensageiros, mas também os parâmetros de análise das informações que serão repassadas por esses, tendo em vista o contexto e o tipo de decisão a ser tomada.
Dado que o tempo também é um fator relevante na era da informação, um mensageiro confiável e competente não é apenas aquele que filtra os ruídos dos dados levantados, mas também sinaliza como informações relevantes para o caso concreto.
Desta forma, ele diminui o tempo despendido pelo receptor das informações entre o processo de ponderação e a decisão, ambos concordados nos dados levantados.
Por: Adriel Santana, coordenador de Forense e Investigações Empresariais na ICTS Protiviti, empresa especializada em soluções para gestão de riscos, compliance, auditoria interna, investigação, proteção e privacidade de dados.
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