Ser uma empresa “data-driven”, orientada por dados, virou quase um selo de modernidade. Dashboards sofisticados, relatórios em tempo real e inteligência artificial prometem decisões mais racionais e eficientes. Ainda assim, muitas organizações seguem errando, mesmo cercadas de dados. 

Convidamos Ricardo Cappra, especialista em cultura analítica e autor do livro Híbridos: o futuro do trabalho entre humanos e máquinas (Actual), para compor a lista a seguir. Ela mostra que o problema raramente está na falta de dados, mas na forma como pessoas, líderes e culturas organizacionais se relacionam com eles.  

Confira cinco erros comuns de empresas que ainda caem na armadilha de achar que são orientadas por dados: 

1. Confundir ferramenta com maturidade

Ter acesso à tecnologia não significa saber usá-la bem. Existem organizações que investem pesado em plataformas de BI, analytics e IA, mas ignoram o desenvolvimento das pessoas que precisam interpretar essas informações. 

Muito além de contratar sistemas avançados, maturidade analítica significa criar uma cultura capaz de fazer boas perguntas, interpretar cenários e tomar decisões conscientes. 

2. Terceirizar o pensamento crítico na estratégia data-driven  

Quando os relatórios passam a “decidir” sozinhos, algo está errado. Dados devem apoiar decisões, e não substituí-las. Um dos equívocos mais recorrentes é delegar o pensamento crítico às ferramentas, tratando análises como verdades prontas. 

O risco? Trabalho intelectual empobrecido, capacidade analítica enfraquecida e aprendizado organizacional estagnado.  

3. Tratar dados como verdade absoluta

Dados não são neutros. Eles carregam escolhas, recortes, vieses e limitações. Líderes que, na implementação do data-driven, acreditam que números falam por si acabam ignorando perguntas essenciais: 

• Quem coletou esses dados? 
• Com qual objetivo? 
• O que ficou de fora? 

Decisões realmente inteligentes surgem quando dados são interpretados de verdade, e não apenas reproduzidos. 

4. Ignorar o contexto humano

Nenhuma decisão acontece no vácuo. Emoções, cultura organizacional, pressões internas e relações de poder influenciam diretamente como dados são usados. 

Ignorar esse fator humano leva a análises frias, desconectadas da realidade das equipes e do mercado. Gestão analítica eficaz considera comportamento, repertório e experiência, em conjunto com as métricas. 

1. Usar dados para confirmar crenças, não para questioná-las

Talvez o erro mais sutil e perigoso das empresas que tentam implementar o data-driven. Em vez de usar dados para explorar possibilidades, lideranças utilizam para validar decisões já tomadas. 

O resultado é uma falsa sensação de racionalidade, onde números servem como argumento de autoridade, não como ferramenta de aprendizado. Empresas realmente orientadas por dados aceitam o desconforto de serem contrariadas por eles.