O escândalo da Wells Fargo, onde funcionários criaram milhões de contas falsas para bater metas de vendas, é um lembrete brutal da Lei de Goodhart em ação: "Quando uma medida se torna um alvo, ela deixa de ser uma boa medida." Como explorado no material de origem da MIT Sloan Management Review, o problema persistente da fixação por métricas nas organizações espelha um desafio central na inteligência artificial: impedir que sistemas otimizem uma métrica substituta em vez do objetivo verdadeiro. A solução pode estar na adaptação de estratégias do treinamento de IA.
Pesquisadores de machine learning desenvolveram técnicas para evitar que modelos "sobreajustem" (overfitting) a dados de treino limitados, análogo a funcionários "manipularem" um KPI estreito. Líderes podem aplicar princípios similares para projetar sistemas de medição de performance mais robustos. Aqui estão quatro estratégias-chave inspiradas na pesquisa em IA:
- Otimização Multiobjetivo: Vá além de um único KPI-alvo. Otimize simultaneamente um conjunto equilibrado de objetivos potencialmente conflitantes (ex.: crescimento de vendas, satisfação do cliente, bem-estar dos funcionários) para encontrar uma solução Pareto-ótima.
- Testes Adversariais: Identifique proativamente como seus KPIs poderiam ser manipulados. Faça testes de estresse em suas métricas, simulando cenários adversariais para descobrir e corrigir vulnerabilidades.
- Métricas de Metaavaliação: Implemente métricas secundárias que avaliem a saúde dos seus KPIs primários. Por exemplo, se um KPI primário é "produtos por cliente", uma meta-métrica poderia ser "taxa de reclamações".
- Recalibração Contínua: Trate seu sistema de medição como dinâmico, não estático. Reavalie e ajuste KPIs regularmente em resposta a mudanças no ambiente de negócios e nos objetivos estratégicos.
Aplicar este framework requer uma mudança na filosofia gerencial, não apenas um ajuste técnico. O caso da Harvard Business School sobre a transformação de vendas da Microsoft destaca uma mudança de medir volume puro de transações para um sistema multidimensional que valoriza o sucesso do cliente e relacionamentos de longo prazo. Similarmente, pesquisas sobre auditoria fiscal (The Quarterly Journal of Economics) sugerem ir além de maximizar a recuperação imediata de receita, projetando auditorias que considerem justiça e objetivos sociais mais amplos. A conclusão é reconhecer métricas como alavancas dentro de um sistema humano complexo e projetá-las para direcionar toda a organização para uma saúde holística.
Na era da transformação digital, uma gestão de performance eficaz é menos sobre criar métricas perfeitas e mais sobre gerenciar inteligentemente suas imperfeições inerentes. Como a pesquisa em IA sugere, a chave é adotar uma abordagem de pensamento sistêmico: reconhecer a vulnerabilidade das métricas, examiná-las de múltiplos ângulos e adaptar-se com flexibilidade. Executivos C-level devem dedicar tempo em revisões trimestrais para fazer a pergunta adversarial: "Como este KPI poderia ser manipulado?" e usar as respostas para evoluir seu regime de medição. A verdadeira performance surge não da perfeição da medição, mas da capacidade de gerenciar a imperfeição da medição.