Quando a empresa vira um algoritmo, o julgamento humano vira ruído.

Uma leitura operacional do ensaio de Eugene Wei: organizações que forçam legibilidade destroem o que não conseguem medir. E o que não conseguem medir costuma ser o que mais importa.

Eugene Wei escreveu sobre como o TikTok funciona como uma máquina de aprendizado — ele observa o comportamento dos usuários, treina um modelo sobre o que funciona e entrega conteúdo calibrado para maximizar engajamento. O argumento central de Wei é que o algoritmo do TikTok é mais honesto do que as redes sociais baseadas em grafo social porque mede o que as pessoas realmente fazem, não o que declaram preferir. É um ensaio sobre tecnologia. Mas a estrutura que ele descreve é idêntica à de organizações que forçam legibilidade — que transformam tudo que é difuso, contextual e dependente de julgamento em métricas, processos e regras porque só conseguem gerir o que conseguem ver.

O problema com empresas que operam como algoritmos não é que medem errado. É que otimizam o que é mensurável às custas do que não é. Você cria KPIs de satisfação do cliente e começa a gerir para o número — não para a satisfação. Você mede produtividade por horas ou por entregáveis e começa a gerir para os entregáveis — não para o impacto real. O que fica fora do sistema de medição não desaparece. Continua acontecendo. Mas deixa de ser gerenciado e começa a ser apenas tolerado — até que o custo acumulado de ignorá-lo se torna grande demais para esconder.

O julgamento humano é o que uma organização tem quando não consegue reduzir um problema a uma métrica. É o que permite dizer que esse cliente vale mais do que o CLV indica, ou que essa contratação é certa mesmo que o candidato não passe no scoring. Empresas que constroem sistemas para eliminar a necessidade de julgamento não se tornam mais eficientes. Se tornam mais rígidas. E rigidez, em ambientes que mudam, é vulnerabilidade. O algoritmo do TikTok funciona porque o produto é conteúdo e o sinal de feedback é imediato. Na maior parte das empresas, o produto é complexo e o sinal de feedback chega tarde demais para que qualquer algoritmo consiga otimizar antes que o dano já esteja feito.

Leo Bentier