Aja como um cientista

Resumo da ideia O problema Muitos líderes confiam demais em seu instinto ou em suas experiências pessoais ao tomar decisões - apesar de décadas de advertências sobre os perigos de fazer isso. A causa principal Os executivos geralmente acham que o que funcionou para eles no passado - os sucessos que lhes renderam seus cargos de liderança - funcionará no futuro. E seus subordinados geralmente reforçam esses sentimentos. A solução Os gerentes seniores devem adotar uma abordagem científica para tomar decisões. Eles devem desafiar suposições e investigar anomalias articulando hipóteses testáveis e conduzindo experimentos rigorosos que gerem evidências conclusivas. Todos os dias, os gerentes tomam decisões sobre produtos, clientes, alocação de recursos, remuneração de funcionários e muito mais, baseando-se em suposições que nunca foram examinadas criticamente, muito menos desafiadas. "Sempre fui bem-sucedido fazendo dessa maneira e nunca pensei em fazer de outra" é o que ouvimos com frequência quando perguntam aos gerentes por que não questionaram práticas que se revelaram falhas. Mas quando os céticos mostram que as ideias subjacentes às práticas estão erradas, são confusas ou até mesmo dispendiosas, os líderes compreendem a importância de testar sistematicamente as suposições. Considere o que aconteceu na empresa de hotéis e cassinos Harrah's Entertainment no início dos anos 2000, quando um de nós, Gary, que na época era Diretor de Operações, trabalhou com sua equipe de análise para reavaliar a abordagem da empresa em relação aos incentivos de marketing. Os líderes da Harrah's tinham aderido à sabedoria convencional do setor de que os incentivos financeiros, como tarifas reduzidas de quartos, créditos de alimentação e vouchers para lojas de varejo, influenciavam muito as decisões dos clientes de visitar Las Vegas e que oferecer mais desses incentivos aumentava a probabilidade de as pessoas reservarem quartos lá. Gary e a equipe se propuseram a melhorar a eficiência dos gastos com marketing testando rigorosamente as iniciativas individualmente. (Formado como economista, Gary entendeu a importância de avaliar as contribuições incrementais de cada elemento do programa de marketing, em vez de medir o impacto coletivo de todo o programa, que era a prática do setor). Eles realizaram centenas de testes para ver quais incentivos induziam as pessoas a se hospedarem nos hotéis da empresa e em que grau. Os resultados revelaram que alguns deles, como descontos em lojas de varejo, não afetavam as reservas de hotéis e podiam ser eliminados. Além disso, se o dinheiro gasto com esses incentivos fosse realocado para incentivos eficazes, como descontos maiores nos quartos, a Harrah's poderia aumentar a capacidade de resposta e os lucros. Em 2005, a empresa estava usando experimentos para melhorar muitas outras decisões estratégicas e operacionais. Por exemplo, seus executivos presumiram que, como as pessoas gostavam de transparência e justiça, elas preferiam uma fila física ordenada no Bacchanal Buffet do Caesars Palace, onde o senhor pode comer à vontade, a uma fila virtual - um sistema de notificação digital que permitia que os clientes saíssem das proximidades enquanto mantinham um lugar na fila. Mas um teste revelou que, se o restaurante enviasse uma mensagem de texto aos clientes 10 minutos antes de sua vez de se sentar, eles usavam o tempo para comprar bebidas ou jogar, gerando uma receita que excedia em muito a receita perdida com as pessoas que não queriam esperar. Com o passar do tempo, experiências semelhantes levaram o Harrah's a desenvolver uma cultura de curiosidade, em que abrir brechas na sabedoria convencional do setor tornou-se não apenas aceitável, mas celebrado. Se desafiar as suposições é tão valioso, por que os gerentes não fazem disso um procedimento operacional padrão? Depois de décadas estudando e praticando a inovação e a tomada de decisões, concluímos que o motivo fundamental é que a maioria dos líderes empresariais não pensa nem age como cientistas. Essa é uma grande oportunidade perdida. Uma pesquisa realizada por um de nós, Stefan, descobriu que experimentos rigorosos podem ajudar os gerentes a descobrir se um novo produto, serviço ou programa de negócios será bem-sucedido. (Consulte "The Discipline of Business Experimentation", HBR, dezembro de 2014.) E em suas funções como Diretor de operações, CEO e presidente de grandes empresas de entretenimento e saúde, Gary viu que os investimentos em análise de dados levam a melhores decisões. Mas muitos gerentes ainda relutam em financiar experimentos e, apesar de décadas de advertências sobre os perigos do instinto, continuam a confiar demais na intuição e na experiência pessoal na tomada de decisões - mesmo quando as evidências os contradizem. Agir como um cientista é difícil para os líderes porque isso pode desafiar sua legitimidade. Sem dúvida, isso se deve ao fato de que a posição de uma pessoa na hierarquia corporativa geralmente é considerada o resultado da experiência e de um histórico de ações e ideias bem-sucedidas. Os executivos seniores vivem em um ciclo de feedback de reforço positivo que os torna pouco propensos a questionar os fundamentos de suas decisões. O método científico, por outro lado, exige humildade intelectual diante de problemas difíceis e se baseia em um processo objetivo e baseado em evidências, em vez de um insight predominantemente pessoal, para enquadrar e abordar as decisões. Quando pensamos cientificamente, reconhecemos que os seres humanos cometem erros cognitivos e de julgamento e podem cair em uma complacência baseada em suposições errôneas. Quando agimos cientificamente, investigamos incansavelmente nossas suposições e as mudamos se as evidências mostrarem que estão erradas. Adotar uma abordagem científica para as decisões é fundamental para as organizações de hoje, especialmente à luz das enormes reviravoltas causadas pela pandemia de Covid-19. Neste artigo, discutiremos cinco elementos do método científico que consideramos particularmente úteis na prática gerencial. Quando os líderes empresariais adotam essa mentalidade, seus preconceitos e erros não atrapalharão a descoberta da verdade. Eles usarão a razão, exigirão evidências e estarão abertos a novas ideias. Na prática científica, isso significa buscar confirmação independente dos fatos, valorizar mais a experiência do que a autoridade e examinar hipóteses concorrentes. Acima de tudo, os céticos questionam as suposições. Eles perguntam: "Por que acreditamos nisso?" ou "Quais são as evidências de que isso é verdade?" A história está repleta de exemplos em que esse ceticismo ajudou a derrubar ideias comumente aceitas e levou a importantes avanços científicos. Quando os gerentes são céticos bem informados, isso pode transformar a forma como a empresa opera. Veja o caso da Sony. Quando Kazuo Hirai foi encarregado de seus negócios de eletrônicos de consumo, em 2011, a empresa estava em dificuldades. Seu negócio de TV, outrora bem-sucedido, vinha sofrendo perdas financeiras cada vez maiores há anos. Isso porque os antecessores de Hirai tinham um pressuposto básico: Para restaurar a lucratividade, a empresa precisava aumentar o número de TVs vendidas para cobrir o alto custo dos negócios da Sony. Hirai (que se tornaria CEO da Sony em 2012) estava cético e encomendou uma análise. A TI revelou que a empresa precisaria vender 40 milhões de aparelhos de TV por ano para ser viável. Mas em 2010 a empresa havia vendido apenas 15 milhões. O mais problemático é que, para atingir as metas de volume, os líderes anteriores instituíram repetidamente descontos nos preços, o que desencadeou um novo ciclo de perdas. Felix Schöppner explora temas de experimentação, percepção, física e astronomia, organizando artisticamente objetos do cotidiano em seu estúdio fotográfico. Hirai ordenou que a organização de vendas da Sony vendesse menos TVs e aumentasse os preços. A empresa reduziu o número de TVs LCD vendidas nos países desenvolvidos em cerca de 40% e cortou quase pela metade o número de modelos nos EUA. Ao mesmo tempo, reestruturou-se para reduzir os custos fixos, solicitou à engenharia que melhorasse a qualidade da imagem para justificar preços mais altos e lançou um modelo de varejo que diferenciava seus produtos: uma loja dentro de uma loja na Best Buy. Em 2015, o negócio de TV da Sony registrou o primeiro lucro operacional em 11 anos. A intervenção do cético havia funcionado. Na ciência, o estudo de anomalias tem sido fundamental para identificar suposições questionáveis. Anomalias são coisas inesperadas, que não parecem corretas ou estranhas, e são perceptíveis porque não são coerentes ou não se encaixam nos resultados desejados. Os gerentes devem observá-las e explorá-las porque elas podem levar a novos insights comerciais. (Consulte "The Power of Anomaly", HBR, julho-agosto de 2021.) Uma anomalia famosa, por exemplo, levou o cientista Louis Pasteur a fazer uma descoberta importante enquanto estudava as causas da cólera das galinhas. Em 1879, ao retornar das férias de verão, ele percebeu que suas culturas de cólera de galinha haviam perdido a virulência. Ele também notou que, quando seu assistente injetava as culturas estragadas em galinhas, elas desenvolviam apenas sintomas leves e se recuperavam totalmente. Quando as mesmas aves eram injetadas com bactérias novas e virulentas, elas permaneciam saudáveis. Sua descoberta - de que microrganismos enfraquecidos ou mortos que produzem uma doença leve podem prevenir a mesma doença em sua forma letal - levou a um dos maiores avanços no combate a doenças infecciosas: as vacinas vivas atenuadas. Os líderes empresariais que procuram e agem de acordo com as anomalias também podem descobrir insights que levam a oportunidades significativas, como Gary descobriu em 1999, depois de se tornar COO da Harrah's. Certa noite, no elevador do hotel da empresa em Las Vegas, ele ouviu um cliente dizer a outros clientes: "Não consigo ganhar em Vegas. As máquinas caça-níqueis são muito mais apertadas aqui do que em Atlantic City", o que significa que a média de pagamentos é menor. Os outros clientes concordaram. A conversa surpreendeu Gary. Primeiro, ele sabia que as máquinas caça-níqueis de Las Vegas tinham pagamentos médios mais generosos. (As máquinas de Las Vegas pagavam, em média, 94,5% do dinheiro dos clientes, enquanto as de Atlantic City pagavam 93%). Em segundo lugar, a suposição de longa data do setor era de que as máquinas caça-níqueis mais apertadas levavam os clientes aos cassinos com pagamentos mais generosos. E se a maioria dos clientes fosse como os do elevador e não conseguisse perceber a diferença? Será que todo um setor poderia ter se enganado? Ele pediu à sua equipe de análise que investigasse. A equipe descobriu que o setor não entendia como os clientes individuais vivenciavam o jogo. Os clientes nunca encontrariam pagamentos médios durante uma visita típica ou mesmo em várias visitas; eles teriam que jogar nas máquinas 80.000 vezes para fazer isso. Consequentemente, eles não conseguiriam detectar a diferença nos pagamentos médios entre Las Vegas e Atlantic City. A conversa de elevador acabou levando a uma revolução no negócio de cassinos. As empresas começaram a contratar cientistas de dados para usar a análise e a experimentação para determinar os pagamentos e os locais ideais das máquinas caça-níqueis. Com o passar do tempo, os pagamentos médios caíram à medida que os cassinos se tornaram mais confiantes em sua capacidade de reduzi-los sem desestimular os clientes a jogar. A história está repleta de exemplos em que o ceticismo ajudou a derrubar ideias comumente aceitas e levou a importantes avanços científicos. As anomalias também podem revelar problemas significativos que estão prestes a atingir uma organização. Uma pessoa que acredita ardentemente nisso é Jørgen Vig Knudstorp, presidente executivo e ex-CEO do Lego Group. Ele disse a Stefan que, mesmo quando a porcentagem de clientes que reclamam de um produto é extremamente pequena, a empresa deve "realmente ouvir e ouvir muito ativamente". Ele aprendeu isso quando a empresa enviou 15.000 unidades de um determinado conjunto da Lego sem um componente essencial, mas ouviu menos de 5% dos clientes que o compraram. "Isso ilustra uma lição importante", disse ele. "Quando o senhor ouve uma reclamação de alguém, acho que é saudável presumir que há muito mais pessoas insatisfeitas." Para serem efetivamente desafiadas, as suposições devem ser enquadradas como hipóteses que possam ser confirmadas ou refutadas de forma quantificável. "Quando o senhor pode medir o que está falando e expressá-lo em números, sabe alguma coisa a respeito", disse Lord Kelvin, uma figura importante da ciência e da engenharia do século XIX. "Mas quando o senhor não pode medir, quando não pode expressar em números, seu conhecimento é de um tipo escasso e insatisfatório." Um experimento que produz evidências que contradizem uma hipótese nos permite reconhecer erros em nosso pensamento e julgamento, modificar a hipótese e testá-la novamente. Esse processo iterativo de teste e refinamento acaba resultando em hipóteses mais sólidas. Uma hipótese forte versus uma fraca Todo experimento eficaz começa com a articulação de uma boa hipótese testável. Forte Fraca Fonte Forte Pesquisa qualitativa, percepções do cliente, problemas, observações, mineração de dados, concorrentes (exemplo: "Observamos menos clientes durante a primeira hora da loja") Fraca Suposições não fundamentadas em observações ou fatos (exemplo: "Achamos que os compradores mais ricos gostarão dos nossos produtos") Design Forte Identifica possíveis causas e efeitos (exemplo: "Abrir nossas lojas uma hora mais tarde não tem impacto na receita diária de vendas") Fraco Não identifica possíveis causas e efeitos (exemplo: "Podemos estender nossa marca para o mercado superior") Medição Forte Métricas quantificáveis que determinam se a hipótese deve ser aceita ou rejeitada (exemplo: tempo e receita) Fraca Resultados qualitativos vagos impulsionados por diversas variáveis que são difíceis de isolar e medir (exemplo: valor da marca) Verificação Forte O experimento e seus resultados podem ser replicados por outras pessoas Fraca O experimento e seus resultados são difíceis de replicar Relevância para um resultado comercial significativo Forte Terá um impacto claro (exemplo: "Abrir uma hora mais tarde reduzirá as despesas operacionais da loja") Fraca Não terá necessariamente um impacto significativo, ou a ligação entre a métrica e o impacto nos negócios é imprecisa (exemplo: "Não está claro como a extensão da marca afeta a lucratividade") Aqui está um exemplo da ciência: Durante séculos, a suposição era de que o universo era composto de matéria chamada éter, através da qual a luz viajava. A hipótese do éter surgiu porque os cientistas acreditavam que as ondas de luz precisavam de um meio para se propagar no espaço vazio. Em 1887, os físicos Albert Michelson e Edward Morley se propuseram a provar que essa tese estava correta. Eles realizaram um experimento que mediu a velocidade da luz em direções perpendiculares. Qualquer diferença na velocidade seria uma evidência da existência de ambos. Mas essa diferença não foi encontrada, o que derrubou a hipótese e acelerou a busca por uma nova teoria científica do espaço e do tempo: a relatividade especial. O experimento abriu as portas para outra forma de pensar sobre como o universo funcionava. As empresas podem aplicar uma abordagem semelhante. No Bank of America, ela foi usada por uma equipe encarregada de melhorar a experiência dos clientes nas agências. Um problema que a equipe buscava resolver era a irritação que os clientes sentiam ao esperar pelo atendimento. Um estudo interno envolvendo cerca de 1.000 clientes (cujas descobertas foram confirmadas por dois grupos de foco e uma análise da Gallup) revelou que, depois que uma pessoa fica na fila por cerca de três minutos, surge uma grande diferença entre o tempo de espera real e o percebido. Uma espera de dois minutos, por exemplo, geralmente parece uma espera de dois minutos, mas uma espera de cinco minutos pode parecer uma espera de 10 minutos. Ciente dos estudos que sugerem que quando o senhor distrai uma pessoa de uma tarefa chata, o tempo parece passar muito mais rápido, a equipe articulou uma hipótese simples: Colocar monitores de televisão acima da fila de caixas de banco reduzirá o tempo de espera percebido. Para testá-la, a equipe montou um experimento: A TI instalou televisores sintonizados na CNN acima dos caixas em uma agência de Atlanta e comparou as percepções dos clientes em espera com as dos clientes em uma agência comparável sem monitores. Depois de esperar uma semana para que a novidade das TVs passasse, a equipe mediu as estimativas dos clientes sobre o tempo de espera durante duas semanas. Na agência com as TVs, a superestimação caiu de 32% antes do teste para 15%; na agência de controle, aumentou de 15% para 26%. Nos negócios, as ideias para hipóteses podem vir de várias fontes. Um bom ponto de partida são as percepções do cliente derivadas de pesquisas qualitativas (grupos de foco, laboratórios de usabilidade e similares) ou análises (dados coletados de chamadas para o suporte ao cliente, por exemplo). Como vimos, as hipóteses também podem ser inspiradas por anomalias, que podem ser encontradas em tudo, desde conversas ouvidas por acaso até práticas bem-sucedidas que se desviam da norma em outras empresas. Explicando a chave da ciência em uma palestra na Universidade de Cornell em 1964, o físico teórico Richard Feynman declarou: "Não faz diferença o quão bonito seja seu palpite. Não faz diferença o quanto o senhor é inteligente, quem fez o palpite ou qual é o nome dele. Se não estiver de acordo com o experimento, está errado. Isso é tudo o que há para fazer". Os líderes empresariais seniores devem levar esse conselho a sério. As suposições subjacentes de um empreendimento não devem se basear apenas nos sentimentos, experiências, suposições ou status de quem as detém. Elas também devem se basear em evidências conclusivas. Se essa prova ainda não existir, experimentos disciplinados podem fornecê-la. Esse princípio deve ser um pilar da cultura de uma empresa. (Consulte "Building a Culture of Experimentation", HBR, março-abril de 2020). Os ambientes de negócios oferecem muitas oportunidades para realizar tais experimentos. Vejamos outro esforço que foi liderado por Gary. No final de 2009, muitos hotéis de Las Vegas e algumas empresas de hospitalidade de outros lugares começaram a impor taxas de resort, que eram cobranças únicas, com tudo incluído, que substituíam as cobranças à la carte de Wi-Fi, água engarrafada nos quartos, acesso à academia de ginástica e assim por diante. Quando os clientes procuravam reservar um quarto de hotel, primeiro lhes eram apresentadas as tarifas noturnas. No entanto, ao fazer a reserva, eles viam uma taxa de resort adicionada ao total, juntamente com os impostos. Felix Schöppner Naquele momento, Gary já era CEO da Harrah's e da Caesars Entertainment combinadas há quatro anos. Ele e sua equipe operacional sênior presumiram que os possíveis hóspedes veriam a taxa de resort como um aumento de preço. Ele temia que isso reduzisse a demanda por quartos - especialmente de clientes sensíveis a preços - e fizesse com que as taxas de ocupação caíssem. (Em Las Vegas, a alta ocupação é especialmente importante. Os hóspedes que se hospedam em hotéis com cassinos geralmente gastam mais em jogos de azar, alimentos e bebidas, entretenimento e outras comodidades do resort do que em seus quartos). Havia um apoio anedótico para essa suposição: A Southwest Airlines, por exemplo, estava atraindo clientes por não cobrar pelas malas despachadas, enquanto os concorrentes o faziam. Portanto, Gary e sua equipe decidiram não seguir o exemplo com as taxas de resort. Em 2010, a empresa veiculou anúncios e promoções destacando o fato de que seus hotéis eram uma "zona livre de taxas de resort". No entanto, quando os primeiros dados sobre as taxas de ocupação da empresa e de seus concorrentes chegaram, não havia nenhuma evidência de que a decisão de não cobrar taxas estava funcionando. Após cerca de três meses, Gary pediu à sua equipe operacional sênior que testasse a suposição inicial com um experimento. A empresa começou impondo uma taxa de resort somente aos hóspedes que deveriam reagir com menos hostilidade: participantes de convenções e reuniões e clientes que não estavam nos níveis superiores de um programa de recompensas. Após três meses de testes, ficou claro que os clientes não eram sensíveis o suficiente às taxas de resort para transferir seus negócios para outros hotéis (a maioria dos quais já as cobrava). A empresa continuou seus experimentos aplicando taxas em seus hotéis além de Las Vegas. Finalmente, foram acumuladas evidências concretas suficientes para convencer Gary e sua equipe de que os clientes eram menos sensíveis às taxas de resort do que às tarifas dos quartos. Confiar em suposições sobre causa e efeito é perigoso para os gerentes. Nós, seres humanos, geralmente vemos conexões entre ações e resultados não relacionados - confundindo correlação com causalidade - e respondemos a fatores irrelevantes de "ruído" ao tomar decisões. (Consulte "Noise: How to Overcome the High, Hidden Cost of Inconsistent Decision Making", HBR, outubro de 2016). Também tendemos a aceitar alegremente as "boas" evidências que confirmam nossas suposições causais, mas desafiamos e investigamos as "más" evidências que vão contra elas. Os cientistas investigam a causalidade de diferentes maneiras. Em experimentos convencionais, eles mudam uma ou mais variáveis (a causa presumida) e observam as mudanças no resultado (o efeito), mantendo todas as outras variáveis constantes. Quando não é possível manter todas as outras variáveis constantes, eles recorrem à randomização, que evita que o viés sistêmico, introduzido consciente ou inconscientemente, afete o experimento. A randomização distribui uniformemente quaisquer causas potenciais restantes do resultado entre os grupos de teste e de controle. A transformação da empresa exigiu a revisão de seus sistemas de negócios e a realização constante de perguntas como "Isso é realmente verdade?" e "Nós realmente acreditamos nisso?". Em experimentos naturais, as variáveis estão fora do controle do pesquisador, mas ainda assim podem revelar percepções sobre a causalidade. (No ano passado, os pesquisadores Joshua Angrist e Guido Imbens ganharam o Prêmio Nobel por mostrar como isso pode ser feito. Para examinar se a renda não auferida alterou os incentivos das pessoas para trabalhar, por exemplo, Imbens e seus colaboradores analisaram dados sobre ganhadores de loteria em Massachusetts. Como os prêmios do estado são pagos ao longo de muitos anos, eles são muito semelhantes à renda básica garantida. Ao estudar pessoas que ganharam na loteria e compará-las com pessoas que não ganharam, Imbens pôde inferir o efeito causal da renda básica garantida). Quando os experimentos convencionais não são viáveis - por exemplo, porque a interação entre as variáveis não pode ser observada - as simulações geralmente são úteis. Encontrar evidências de que "A causa B" dá aos cientistas a confiança de que o que eles observaram não é apenas uma correlação. Mas um teste mais forte de causalidade é o uso de contrafactuais, como "B teria ocorrido se não fosse por A?". Para os líderes empresariais, isso significa não apenas procurar evidências de que um cupom de 10% de desconto aumentou as vendas, mas também explorar se o aumento teria ocorrido mesmo que a empresa não tivesse oferecido o desconto. Fazer perguntas do tipo "e se" e pensar em contrafactuais é uma maneira poderosa de examinar cenários simulados sob diferentes suposições e chegar a insights sobre causa e efeito. Os líderes devem usar essa abordagem para testar suposições sobre os fatores fundamentais que impulsionam o sucesso de suas empresas. Knudstorp fez exatamente isso quando se tornou CEO da Lego, em 2004. Quando assumiu o comando, a empresa estava na corda bamba, sofrendo com vendas em baixa e crescimento estagnado. Na década seguinte, ele a transformou em líder do setor de brinquedos. Para chegar lá, foi necessário reformular seus sistemas de negócios e fazer perguntas constantes, como "Isso é realmente verdade?" e "Nós realmente acreditamos nisso?". Uma das coisas que a equipe de gestão reexaminou foi a decisão da empresa de terceirizar suas operações para a Flextronics. A suposição era de que a mudança agilizaria a cadeia de suprimentos da Lego, reduzindo os custos, mas acabou que, na verdade, levou a prazos de entrega mais longos, despesas de compra mais altas e vida útil mais curta para os moldes de injeção. A liderança da Lego reconheceu que trazer a fabricação de volta para dentro de casa tornaria a empresa mais competitiva. Por exemplo, ao investir em tecnologia de ponta de moldagem por injeção, a Lego conseguiu oferecer aos usuários uma experiência de construção melhor que os concorrentes não conseguiam igualar. (As forças de conexão dos tijolos tinham de ser fortes o suficiente para mantê-los unidos, mas não tão fortes que não pudessem ser separados por uma criança pequena. Além disso, os novos tijolos tinham que ser compatíveis com os fabricados décadas atrás. Somente tolerâncias de moldagem muito rígidas poderiam alcançar esse objetivo). O processo de sondagem também envolveu ouvir a comunidade de fãs dos produtos, o que levou à percepção de que as instruções de construção da Lego eram mais importantes do que a empresa havia percebido, pois permitiam que usuários comuns criassem construções extraordinárias. Em resposta, a Lego expandiu os recursos dedicados à criação de instruções, cuja qualidade e estilo melhoraram. Hoje, muitas são digitais e em 3D. . . . A pandemia global nos apresentou a um mundo cheio de perigos e incertezas muito maiores. As suposições sobre como trabalhamos e vivemos foram viradas do avesso. As cadeias de suprimentos parecem não funcionar mais, e as respostas para os problemas comerciais mais urgentes parecem ser elusivas. O que acontece com as culturas organizacionais, por exemplo, quando as pessoas não trabalham mais em escritórios? Um fabricante pode administrar uma fábrica sem pessoas? Podemos reduzir os custos altíssimos dos seguros motivando os funcionários a tomar medidas para melhorar sua saúde? No entanto, um período de grande incerteza também é uma oportunidade para repensar o que os líderes empresariais supõem ser verdade. Seria um erro confiar apenas na experiência, na intuição e no julgamento para nos guiar nesta era tumultuada. Homens e mulheres que praticaram o método científico nos proporcionaram remédios médicos incríveis; um suprimento de alimentos muito mais seguro e abundante; novos tipos de energia, transporte e comunicação; e muito mais. A TI é uma forma altamente eficaz de ajudar as empresas a aumentar a probabilidade de sucesso, reduzir erros de julgamento e encontrar fontes de inovação e crescimento. A TI deve desempenhar um papel central em seus processos de tomada de decisão.

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