ESPECIALIZAÇÃO EM IA PARA NEGÓCIOS
Decisões inteligentes na estratégia de produtos com IA começam por entender o que os dados realmente dizem — e também não dizem.
Este conteúdo foi baseado no módulo de Estatística e Probabilidade, da pós-graduação em Especialização em Inteligência Artificial na Estratégia dos Negócios que estou cursando (2025).
Como a Estatística começou a transformar minha forma de pensar estratégia
Minha jornada acadêmica começou na graduação de Direito. Entre livros densos, teorias, leis e muitas horas de leitura e interpretação, aprendi a argumentar com clareza, a analisar diferentes pontos de vista, a desenvolver senso crítico, a lidar com ambiguidade e a construir argumentos fundamentados com base em evidências.
Depois veio a graduação em Análise e Desenvolvimento de Sistemas, onde aprendi a pensar de forma lógica, a organizar informações, estruturar problemas e entender como diferentes partes de um sistema se relacionam. Foi ali que comecei a desenvolver um raciocínio mais analítico, a lidar com estruturas de dados, condições, exceções e a importância de clareza na definição de regras.
No design, tudo isso se expandiu: desenvolvi a escuta, a empatia, a adaptabilidade. Aprendi a lidar com contextos, com a individualidade das pessoas, com aquilo que não cabe em fluxogramas, mas que interfere diretamente nas decisões.
Cada um desses conhecimentos trouxe uma perspectiva diferente. E de alguma forma todas se encontraram quando comecei a estudar Inteligência Artificial.
Sobre multidisciplinariedade, leia também: Inteligência Artificial na Estratégia dos Negócios, UX Design, Análise e Desenvolvimento de Sistemas e Direito
Tive contato com a disciplina de Estatística e Probabilidade tanto na graduação de Direito quanto na de Análise e Desenvolvimento de Sistemas. Mas, para ser sincera, nunca senti muita afinidade. Era um tema que me parecia técnico até demais, distante do que me interessava (talvez pela grande quantidade de fórmulas, etc.).
Foi só agora, cursando a pós em Inteligência Artificial na Estratégia de Negócios, que esse tema voltou a aparecer com força. E com ele, aquele desconforto conhecido: fórmulas, gráficos, testes… uma linguagem que, por muito tempo, me parecia fria e difícil de se conectar.
Como realmente me senti…
Era como se tivesse voltado no tempo. Diante de fórmulas, gráficos, tabelas e cálculos que não pareciam me pertencer. Minha primeira reação foi super defensiva. Me senti travada. Não exatamente pelos números em si, mas pela linguagem, pela forma como eram apresentados. Tudo parecia fechado, técnico demais e meio ‘impessoal’.
Mas aos poucos, percebi que minha resistência tinha mais a ver com como fui apresentada a esses conteúdos do que com uma falta de capacidade.
Ser filha de um matemático me mostrou desde cedo o valor dos números e da lógica, mesmo que a linguagem da estatística nem sempre tenha parecido tão acessível pra mim…
Aos poucos, fui tirando a ideia de que a matemática está em oposição ao pensamento crítico ou ao olhar sensível. Comecei a perceber que a estatística é, na verdade, uma linguagem de leitura do mundo. Uma forma estruturada de lidar com hipóteses e incertezas, identificar padrões e fazer perguntas sobre o que pode ou não ser inferido de um conjunto de dados.
E foi nesse ponto que percebi a formação em humanas como aliada.
Comecei a perceber as fórmulas como estruturas de sentido, os gráficos como narrativas visuais, os testes de hipótese como formas de argumentação. A estatística começou a fazer mais sentido. Ela estava o tempo todo dentro de tudo que eu já pensava, só que com outra linguagem.
Afinal, pensar estrategicamente sempre exigiu observação atenta, escolha de prioridades e clareza sobre o que realmente importa.
E foi assim que tudo mudou.
Decisões orientadas por dados exigem mais do que dados
Na prática profissional com IA, é muito comum ver decisões sendo tomadas com base em dados… mas dificilmente vemos uma preocupação real com a qualidade dessas decisões. Muitas vezes, a simples existência de uma planilha ou de um dashboard já basta para justificar ações importantes… e isso pode resultar em um grande erro.
Os dados não falam por si. Eles são resultados de escolhas: o que coletar, como registrar, com que frequência e em qual nível de detalhe. Quando deixamos de lado a linguagem estatística, corremos o risco de confiar cegamente em números que ocultam desigualdades, em correlações que são coincidências, em amostras enviesadas que não refletem a diversidade e a realidade das pessoas.
Mas dados por si só não bastam. O futuro exige mais…
“Muito se fala que os dados são o futuro […] Mas dados por si só não bastam. O futuro exige mais. Exige sensibilidade para entender contextos, responsabilidade no tratamento, boas perguntas que orientem as análises, ética nas decisões automatizadas e um propósito claro que sirva de filtro para o uso da tecnologia.”
A estatística é, antes de tudo, uma forma de escuta.
Ela nos permite olhar para conjuntos grandes de dados e perguntar: o que parece padrão aqui? Onde estão as exceções? O que pode estar interferindo nos resultados? Quando essa escuta é feita com criticidade, percebemos que sempre podem existir ruídos, vieses e distorções.
A probabilidade entra como uma forma de lidar com o que não sabemos. Modelos de IA trabalham com previsões: de demanda, de comportamento, de risco. Mas toda previsão é uma aposta… uma estimativa baseada no que aconteceu no passado. Entender probabilidade não é apenas saber calcular chances: é reconhecer o grau de incerteza das decisões que tomamos, e ponderar se esse risco é aceitável ou não em determinado contexto.
Esse olhar é fundamental especialmente em setores que afetam diretamente a vida das pessoas: financeiro, saúde, recrutamento, segurança, educação, políticas públicas, meio ambiente…
Quando um sistema erra, quem é mais afetado? Qual é o custo de um falso positivo? E de um falso negativo? Estatística ajuda a fazer essas perguntas de forma estruturada… e a dar nome ao que muitas vezes passa despercebido.
O papel da Estatística e da Probabilidade na estratégia de negócios com IA
Falar em estratégia de negócios com IA vai além de eficiência, automação e personalização. Envolve pensar cuidadosamente sobre quais decisões devemos confiar aos algoritmos e quais precisamos manter sob nosso controle. Por isso, compreender estatística e probabilidade é fundamental.
É bem comum vermos executivos se deixarem levar por dashboards com curvas ascendentes, modelos que anunciam previsões de tantos % de acurácia, gráficos coloridos que parecem provar que a IA “funciona”. Mas poucas vezes se questiona: qual foi a origem desses dados? O que foi definido como erro aceitável? O que ficou de fora da análise?
Um exemplo prático e bastante ilustrativo vem do estudo de caso de uma empresa de e-commerce que utiliza o Amazon Forecast para previsão de demanda. Nesse cenário, não basta que o modelo entregue uma previsão precisa. É preciso entender as variáveis envolvidas, a granularidade dos dados, a frequência das atualizações e o impacto de eventos sazonais e promocionais. A estratégia depende de saber onde o modelo tem mais confiança, onde há maior incerteza, e como essas previsões orientam decisões como estoque, logística e campanhas de marketing.
Um modelo que prevê o churn de clientes com base em dados históricos pode apresentar, por exemplo, 85% de acerto… um número que parece ótimo à primeira vista. Porém, sem analisar os falsos positivos, corremos o risco de investir tempo e recursos tentando reter clientes que não iriam sair, enquanto deixamos passar oportunidades de focar em perfis realmente estratégicos.
Pior ainda, se esse modelo capturar padrões baseados em práticas discriminatórias do passado, ele vai acabar reforçando esses vieses, ou até os ampliando, se não houver uma leitura crítica dos dados e indicadores.
No mundo dos negócios (e em outros mundos também), entender estatística é reconhecer seus limites. Saber que nenhuma métrica isolada explica toda a complexidade. Que o desvio-padrão pode ocultar variações perigosas. Que um teste de hipótese mal conduzido pode levar a decisões equivocadas. Que correlação nunca significa causalidade.
E, principalmente, entender que modelos estatísticos não são neutros. Eles carregam suposições, premissas e operam em contextos específicos. Nesse cenário, a estratégia deixa de ser sobre escolher a “melhor tecnologia” para ser sobre fazer as perguntas certas.
O que você ganha ao entender o básico de estatística no dia a dia profissional
Uma das lições mais importantes que tive desse módulo foi perceber que o desconhecimento técnico não é exclusividade de quem vem de humanas. Executivos de grandes empresas, gerentes de produto, designers experientes… Todos estão sujeitos ao mesmo ponto cego: o de confiar demais em números cuja origem e limitações não são tão claras no dia a dia.
Estudar estatística é aprender um jeito diferente de interpretar informações. Não para virar especialista em números (nem é isso que quero), mas para não aceitar qualquer dado sem questionar. Para fazer perguntas mais claras e evitar conclusões precipitadas.
O risco de ignorar esses conceitos pode ser grande: podemos criar uma IA que, sem querer, repete padrões que excluem grupos importantes. Ou desenvolver uma interface que sugere produtos apenas se baseando em comportamentos passados, sem considerar quem ficou de fora desses dados.
As decisões feitas com algoritmos têm impacto real nas pessoas. Por isso, o olhar estatístico precisa estar sempre junto de um olhar ético e atento.
O que aprendi
No fim das contas, embora a atividade de conclusão da disciplina tenha exigido a aplicação de fórmulas, acredito que esse módulo pra mim foi muito mais sobre reaprender a fazer perguntas e interpretar os dados do que decorar procedimentos. Afinal, as ferramentas e a IA estão aí para facilitar os cálculos (ufa… rsrs) e o que realmente importa é entender o significado por trás dos números.
Essa experiência reforçou o quanto a interpretação é essencial para cuidar das decisões que tomamos, das pessoas impactadas por elas, e do que chamamos de “inteligência” quando falamos de IA.
O que antes parecia uma barreira, passou a ser mais uma ferramenta importante para questionar o que parece certo e abrir caminho para decisões mais conscientes. Esse aprendizado é com certeza daqueles que transformam nossa relação com dados e tecnologia, tornando-a mais crítica, estratégica e responsável.
Para refletir…
- O que estamos chamando de “decisão baseada em dados”? Quem definiu quais dados entrariam nessa conta?Como evitar que o uso de estatística em modelos de IA reforce desigualdades ao invés de corrigi-las?Em que momento um número bem-apresentado pode esconder uma pergunta mal formulada?Quais práticas podem ajudar times multidisciplinares a interpretar os dados com mais criticidade e menos conformismo?Como garantir que a leitura dos dados leve em consideração os contextos, as pessoas e as consequências das decisões, combinando escuta estatística, ética e sensibilidade?
Referências
- Análise estatística: importância para a tomada de decisãoO futuro do atendimento e das interfaces: hiperpersonalização com propósito | by Marina Oliveira | May, 2025 | MediumEstudo de caso: Problema de previsão de demanda de varejo para uma empresa de comércio eletrônico — Princípios das previsões de séries temporais com o Amazon ForecastO que é: Estratégia De Dados e sua Importância
Estatística para quem atua na estratégia de produtos que usam Inteligência Artificial was originally published in UX Collective 🇧🇷 on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.
