Riscos da confiança cega em modelos preditivos

Nem toda previsão é uma boa decisão. Por mais sofisticado que seja um modelo preditivo, ele é apenas uma ferramenta — não uma verdade absoluta. Em um mundo cada vez mais orientado por dados, é fácil acreditar que algoritmos conseguem antecipar o futuro com precisão. No entanto, essa confiança cega pode levar a decisões equivocadas, especialmente quando desconsideramos os limites e as falhas dos próprios modelos.

Modelos preditivos trabalham com probabilidades baseadas em dados históricos e padrões observados. Eles são úteis para reduzir incertezas, mas não eliminam o risco. Quando uma organização ou gestor trata a previsão como um "fato" imutável, corre o risco de agir de maneira automática, sem questionar se aquele resultado realmente faz sentido dentro do contexto atual.

Um dos principais problemas da confiança excessiva nos modelos é a qualidade dos dados que os alimentam. Dados desatualizados, incompletos, enviesados ou mal coletados produzem previsões igualmente falhas. Como dizem na ciência de dados: "garbage in, garbage out" — ou seja, se os dados forem ruins, o resultado também será.

Além disso, os modelos são construídos a partir de suposições. As escolhas feitas pelos analistas — como quais variáveis usar, que tipo de regressão aplicar, ou como lidar com dados ausentes — influenciam diretamente os resultados. Se essas decisões forem mal calibradas, o modelo pode apresentar previsões imprecisas ou até enganosas.

Outro risco importante está relacionado aos viéses dos dados e dos próprios algoritmos. Muitas vezes, os dados refletem desigualdades estruturais e práticas discriminatórias do passado. Se não forem cuidadosamente tratados, os modelos acabam aprendendo e reproduzindo esses padrões. Isso pode reforçar injustiças em áreas como crédito, saúde, segurança pública ou seleção de candidatos.

Há também erros técnicos comuns, como o overfitting — quando um modelo se ajusta demais aos dados de treinamento e perde a capacidade de generalizar. Isso significa que, embora o modelo funcione muito bem com os dados antigos, ele erra feio quando precisa lidar com novos cenários.

É importante lembrar que muitos contextos exigem mais do que uma previsão estatística. A tomada de decisão envolve aspectos qualitativos, intangíveis e subjetivos que os modelos não capturam. Fatores como mudanças políticas, sentimentos sociais, tendências culturais, propósito organizacional ou simplesmente a intuição de alguém experiente podem ser decisivos.

Um exemplo claro é quando uma empresa decide encerrar as atividades de uma unidade com base apenas em dados de vendas. Se o gestor local souber, por fontes não estruturadas, que há um projeto de grande investimento público para a região, pode evitar uma decisão precipitada. O modelo não teria acesso a essa informação, e ignorá-la poderia ser um erro grave.

Erros de previsão já causaram danos significativos em diferentes setores. A crise financeira de 2008, por exemplo, foi agravada por modelos de risco que não consideravam a possibilidade de colapso do mercado imobiliário. Investidores e instituições confiaram demais nos modelos e ignoraram sinais qualitativos do problema.

Outro caso foi o uso de algoritmos de triagem em hospitais dos EUA que, ao usar o histórico de gastos médicos como critério, acabavam subestimando a gravidade de pacientes negros — que historicamente acessaram menos o sistema de saúde. Isso mostra como previsões podem perpetuar desigualdades quando não há uma análise crítica dos critérios adotados.

Previsões meteorológicas também mostram os limites dos modelos. Mesmo com avanços na ciência climática, ainda ocorrem erros. Decisões importantes, como cancelar eventos, evacuar áreas ou manter estoques em supermercados, não podem depender exclusivamente da previsão automatizada — é preciso considerar cenários alternativos e planos de contingência.

Portanto, o uso de modelos preditivos deve ser acompanhado de responsabilidade, senso crítico e interpretação contextual. Os números são valiosos, mas não bastam por si só. Uma boa decisão exige a integração entre dados, experiência humana e reflexão ética. Quando usamos os modelos como apoio — e não como substitutos do pensamento —, tomamos decisões mais robustas, inclusivas e sustentáveis.