Como eu decido se um paper merece seu tempo

Quase toda semana aparece um estudo com um número impressionante.

"A IA aumentou a produtividade em 40%."

"Metade dos empregos vai desaparecer."

"Empresas que usam IA crescem duas vezes mais."

Pode ser verdade.

Pode não ser.

Antes de usar qualquer estudo no Boletim AM, eu costumo passar por um checklist.

Não porque desconfio de tudo.

Mas porque bons números também podem ser mal interpretados.

Normalmente começo com cinco perguntas.

1. Quem fez o estudo?

Universidade?

Empresa?

Consultoria?

Toda pesquisa tem um contexto. Saber quem produziu o trabalho ajuda a entender seus objetivos e suas limitações.

2. Como os dados foram coletados?

Uma pesquisa com 300 pessoas conta uma história.

Um banco de dados com milhões de observações pode contar outra completamente diferente.

Nem sempre "mais dados" significam uma resposta melhor.

Mas ignorar a qualidade da amostra costuma ser um erro.

3. O que realmente foi medido?

Às vezes o título fala sobre produtividade.

Mas o estudo mediu apenas o tempo economizado.

Ou satisfação.

Ou intenção de uso.

Essas coisas podem estar relacionadas.

Mas não são a mesma coisa.

4. O resultado faz sentido quando comparado com outros estudos?

É muito raro um único paper resolver uma discussão importante.

Por isso gosto de comparar pesquisas.

Quando estudos diferentes apontam na mesma direção, minha confiança aumenta.

Quando entram em conflito, normalmente existe uma história interessante por trás.

5. O que o estudo NÃO consegue responder?

Essa talvez seja a pergunta mais importante.

Todo bom estudo possui limitações.

Aliás, os próprios autores costumam descrevê-las.

O problema é que elas quase nunca aparecem na manchete.

Perceba que nenhuma dessas perguntas exige um doutorado.

Elas exigem apenas uma coisa que anda cada vez mais rara:

Tempo para ler com calma.

É exatamente esse tempo que tento economizar para você.

Em vez de apenas destacar um número ou repetir uma conclusão, procuro responder uma pergunta simples:

"O que este estudo realmente nos permite afirmar?"

Às vezes, confirma a tese.

Às vezes, obriga a revisá-la.

E tudo bem.

Meu objetivo sempre foi entender o que o dado realmente sustenta.

No próximo e-mail, vou mostrar um exemplo concreto de como três estudos diferentes sobre IA podem parecer contraditórios à primeira vista — mas, quando colocados lado a lado, contam uma história muito mais interessante.

Um abraço.

Vítor Wilher — Análise MacroA verdade está nos dados

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