Off-Topic: Entendendo a Crise Econômica

Nassim Taleb e Benoît Mandelbrot devem estar vendo esta crise, de forma trágica, com olhos bem diferentes dos nossos. Alguns devem estar cansados disso, mas vou repetir minha recomendação: leiam as obras dos dois.

Veja este trecho do livro The Black Swan, de 2007, de Nassim Taleb:

A Globalização cria fragilidade interligada, ao mesmo tempo que reduz a volatilidade e dá aparência de estabilidade. Em outras palavras isso cria Cisnes Negros devastadores. Nunca antes vivemos sob a ameaça de colapso global. Instituições Financeiras continuam se mesclando em um número menor de bancos muito grandes. Quase todos os bancos estão inter-relacionados. Então a ecologia financeira está se acumulando em bancos gigantes, incestuosos, burocráticos – quando um cai, todos caem. O aumento da concentração entre bancos parece ter o efeito de fazer crises financeiras parecerem menos prováveis, mas quando acontecem eles têm efeitos muito mais globais em escala e nos atingem duramente. Nos movemos de uma ecologia diversificada de pequenos bancos, com políticas variadas de empréstimos, para um framework mais homogêneo de firmas onde todas se parecem umas com as outras. Verdade, agora temos menos defeitos, mas quando eles acontecem … eu tremo só de pensar.

A instituição patrocinada pelo governo, Fannie Mae, quando eu olho seus riscos, parece estar montada num barril de dinamite, vulnerável ao menor soluço. Mas não se preocupem: eles têm grandes equipes de cientistas que consideram esses eventos “improváveis”.

Não, Nassim não é profeta, adivinho, bidu ou guru. Aliás, ele odiaria ser chamado de guru. Ele só fez uma observação baseada no que todos nós ignoramos: nossa máquina humana é muito ruim para lidar com abstrações, como a Aleatoriedade.

Não confundam: isso não é argumento contra a globalização nem baboseira pseudo-socialista. O ponto importante é o segundo parágrafo da citação.

Isso já aconteceu antes

A Long Term Capital Management era a menina dos olhos do mundo financeiro. Um hedge fund americano formado em 1994, que tinha entre seus fundadores não apenas um, mas dois prêmios Nobel de Economia: Robert C. Merton e Myron Scholes. Eles acreditavam ter a matemática (cof gaussiana cof) capaz de prever qualquer tipo de evento.

Em 1998, a LTCM perdeu USD 4.6 bilhões. A Crise Russa destruiu as teorias gaussianas deles, que ignoravam e subestimavam completamente os Cisnes Negros.

E você acha que as pessoas aprenderam a lição? Infelizmente somos mais teimosos do que isso: as teorias de Scholes e Merton são ensinadas nos cursos de economia até hoje.

Isso não é exclusividade do mundo econômico. Diversas outras áreas aceitam e empregam teorias absurdas, sem fundamento, sem resultados, e ainda assim tratadas como a próxima grande revolução. As pessoas comuns se deixam enganar por nomes e credenciais. Se credencial valesse alguma coisa, um Nobel destruído em 1998 deveria querer dizer alguma coisa.

Eu costumo dizer o seguinte: empresas e charlatães que vendem metodologias (de qualquer tipo: financeira, recursos humanos, gestão) têm o emprego mais fácil do mundo. Basta serem bons vendedores.

Se o cliente tem sucesso depois de implementar a tal metodologia: “viu só, vocês tiveram sucesso porque implementaram nossa metodologia revolucionária.” E esse cliente passa a figurar como “case de sucesso” no portfolio.

Se o cliente fracassa: “é claro que fracassou, vocês não implementaram exatamente como dissemos, faltou comprometimento das suas equipes. Não há nada errado com nossa metodologia, o problema é vocês.” Esse cliente nunca vai aparecer no portfolio, afinal ninguém gosta de divulgar fracasso.

É muito fácil enganar as pessoas. E não olhe para o lado: você está implementando uma metodologia desse tipo hoje, eu sei!

Falseabilidade

As pessoas têm a péssima mania de fazer a pergunta errada: “como saber se uma teoria é verdadeira?” Por isso recebem as respostas erradas, e isso leva a decisões mais erradas ainda.

Como já disse várias vezes em artigos anteriores, nós somos feitos para sermos enganados. Pior: conscientemente não exercitamos nossas habilidades céticas.

Toda vez que vemos um “case de sucesso”, aceitamos automaticamente a teoria como “verdadeira”. Ou, de forma ainda mais torta: “nunca ouvi falar de um caso de fracasso dessa metodologia, portanto ela só pode ser válida.” É o que a maioria dos “gerentes” e “executivos” conclui. Quantas vezes vamos precisar repetir isso?

Ausência de evidência não é evidência de ausência.

Hoje usamos muitos dados estatísticos para tomar decisões. Estatística é muito útil quando usada do jeito certo. Usada do jeito errado, é um enorme desastre.

O raciocínio é sempre o mesmo: “nos últimos 3 anos estamos crescendo 2% todo mês, portanto podemos concluir com certeza que vamos continuar crescendo 2% nos próximos meses.” Todo mundo já fez isso. Até que um Cisne Negro acontece e a desculpa muda: “não sei o que aconteceu, foi um acidente, porque segundo os dados isso não deveria ter acontecido.”

Deixemos as coisas bem claras: um evento raro se chama raro justamente porque não acontece o tempo todo. E é exatamente esse tipo de evento raro, aleatório e imprevisível que costuma dar os prejuízos bilionários ou os ganhos bilionários. Depende se você é do tipo gaussiano ou do tipo paretiano.

Mas voltando ao problema inicial: dados estatísticos do passado são suficientes para assegurar a validade de uma teoria?

Óbvio que NÃO.

O que dados do passado podem fazer, no máximo, é assegurar a falseabilidade de uma teoria. Como Nassim explica em Fooled by Randomness: com dados do passado podemos provar que uma teoria é inválida, mas jamais poderemos provar que ela é válida.

Hoje sabemos que a física clássica de Newton é inválida, pois a Teoria da Relatividade de Einstein a derrubou. Mas sabemos em quais contextos a teoria clássica ainda pode ser usada e quando precisamos da relatividade. Boas teorias científicas são as que permitem critérios para julgar sua falseabilidade, nunca sua validade.

Astrologia e outras pseudo-ciências são dogmáticas. Tudo que é dogmático deve ser automaticamente descreditado, pois impede qualquer tentativa de verificar sua falseabilidade. Essa é a assinatura dos charlatães.

O argumento que descrevi na seção anterior é exatamente o que os charlatães fazem: se funcionou, é graças à teoria; se não funcionou, você não aplicou direito. A previsão não deu certo apesar de Marte alinhado com Saturno porque ele estava “um pouquinho” fora de posição. Caso contrário, teria funcionado.

Nassim deu outro exemplo ótimo: “tenho feito um estudo sobre a vida de George Bush. Depois de quase 16 mil observações, posso assegurar que em nenhuma delas ele morreu. Portanto posso afirmar, baseado nesses dados históricos, que Bush é imortal.”

Falácias

Ultimamente já dei várias dicas de coisas a evitar. Se o assunto é gestão ou controle, principalmente de pessoas, e a teoria não leva Pareto em consideração, joguem fora.

Se a teoria não deixa margem para avaliar sua falseabilidade, é charlatanismo, joguem fora.

Livros de auto-ajuda são assim: oferecem teorias floridas, cobertas de mel, empacotadas de forma atraente. Mas, ao contrário das teorias científicas, não deixam ninguém tentar provar que não funcionam. Eles só afirmam que funcionam, citam vários “casos de sucesso” e escondem todas as tentativas fracassadas.

Desde o começo do mês passado tenho viajado toda semana para dar palestras e sempre passo na livraria do aeroporto ou da rodoviária. Prestando mais atenção, os livros em destaque são quase todos desse tipo: charlatanismo barato.

A teoria “bonita” só existe hoje porque ainda não encontrou um Cisne Negro no caminho. “Ah, nunca vai acontecer, pois nunca aconteceu até agora.” E é exatamente por isso que talvez tenha até mais chance de acontecer: porque nunca aconteceu!

Fiquem atentos às seguintes falácias:

• Falácia da Indução: é a falácia onde a indução está errada. Indução significa tentar encontrar princípios gerais a partir de fatos conhecidos.

• Falácia Narrativa: é a criação de uma história post-hoc de tal forma que o evento pareça ter tido uma causa identificável.

• Falácia Estatística Regressiva: acreditar que a probabilidade de eventos futuros é previsível examinando ocorrências de eventos passados.

• Falácia Lúdica: acreditar que a aleatoriedade estruturada dos jogos se parece com a aleatoriedade não-estruturada da vida. É o problema de confundir o mapa (modelo) com o território (realidade).

Essa última leva em consideração:

• é impossível ter todas as informações
• variações muito pequenas nos dados podem levar a um impacto enorme (Efeito Borboleta, sim, ele acontece o tempo todo)
• teorias e modelos baseados em dados empíricos são falhos, já que eventos que ainda não aconteceram não podem ser levados em conta

É o exemplo que Taleb explica: você está tirando bolinhas coloridas de uma caixa tampada, sem ver o interior. Tira 5 bolinhas brancas e 5 vermelhas e, a partir desses dados empíricos, conclui que “sempre vai sair 1 bolinha vermelha a cada 2 bolinhas retiradas.” Mal sabe você que embaixo da mesa tem um buraco com um menino escondido. Ao ouvir sua afirmação, ele começa a te dar mais bolinhas brancas do que vermelhas. Essa é a realidade.

Exercitamos muito pouco nosso ceticismo. Ninguém precisa virar paranoico, mas dá para avaliar as coisas um pouco melhor do que a forma medíocre de hoje.

Emoções

Como Malcolm Gladwell diz em Blink, nós efetivamente tomamos decisões num piscar de olhos. Claro, a decisão será tanto melhor quanto melhor for nossa experiência, nosso conhecimento e nossas habilidades.

Taleb descreve o caso de uma pessoa que precisou operar o cérebro por causa de um tumor, e os médicos tiveram que retirar o trecho responsável pelas nossas emoções. Todo o resto permaneceu intacto.

“Excelente!”, alguém poderia pensar. Eis uma pessoa 100% racional, que não vai deixar as emoções esbarrarem na razão, e que deve ser capaz de tomar decisões inteligentes o tempo todo.

Surpresa: essa pessoa se tornou totalmente incapaz de tomar qualquer decisão. Mal conseguia decidir levantar da cama. Os estudos feitos mostram que nossas decisões são muito mais movidas pela parte emocional do que pela racional, ao contrário do que imaginamos.

Quem já lidou com inteligência artificial chega à conclusão de que nós, humanos, precisamos de um mecanismo de aproximação, pois é simplesmente impossível levar todas as variáveis em consideração. Avaliar tudo que sabemos levaria tanto tempo que já teríamos sido extintos por predadores milênios atrás.

Decidir num piscar de olhos, ou pior, tentar ser “racional”, tem vantagens e desvantagens. Pessoas de mente aberta, muito estudiosas, experientes em várias áreas, provavelmente vão tomar muitas decisões certas bem rápido (algumas na sorte, algumas erradas). Pessoas de mente fechada e medíocres vão tomar muitas decisões erradas.

Exemplo de decisão errada: confiar em vendedores de pseudo-ciência.

Karl Popper dizia que não se deve levar a ciência a sério demais. Faz sentido: a ciência se permite estar errada e vai se refinando com o tempo. Se você levar tudo a sério demais, corre o risco de apostar em teorias que ainda não foram postas à prova de verdade, e sua próxima decisão pode ser justamente o Cisne Negro que vai falsificá-las.

Conclusão

Muito, mas muito cuidado com os especialistas. Sem denegrir todos os tipos de especialista, porque existem muitos bons: mas especialistas de coisas abstratas e intangíveis, como “metodologias” e “economia”, devem ser vistos com olhos suspeitos, sempre. Uma boa credencial não torna uma teoria melhor ou pior. É simplesmente irrelevante.

Não deixe sua decisão ser viciada por teorias não-científicas: pseudo-ciência, superstição, astrologia, homeopatia.

Novamente, leiam Taleb: o que ele diz é óbvio, mas por alguma razão todos nós ignoramos. Pouca gente de fato entende o que é aleatoriedade. Parem de assistir freneticamente à Bloomberg e de atualizar o navegador a cada 5 segundos para ver os índices financeiros. Nada disso vai te ajudar: você já ignorou o Cisne Negro, você já perdeu.

Só uma pontinha sobre filosofia Ágil: sempre achei inteligente o motivo de as metodologias Ágeis insistirem tanto em Sprints e iterações curtas. Eles sabem que é impossível prever o futuro de longo prazo, então priorizam o que é realmente importante e planejam só o curto prazo, o que é efetivamente possível. As metodologias Ágeis me parecem feitas sob medida para se defender dos Cisnes Negros que ainda assombram as equipes tradicionais de desenvolvimento de software, como expliquei no meu artigo anterior.

Todo mundo conheceu apenas cisnes brancos no passado e induz que Cisnes Negros não existem. Eis onde mora o perigo!