Decisões sob incerteza: o que Kahneman ensina que o CSUN coloca em prática
Entenda como reconhecer vieses, testar premissas e estruturar decisões melhores quando dados incompletos, pressão e incerteza tornam a intuição insuficiente.
O programa Advanced Topics in PMO Governance da California State University Northridge (CSUN), coordenado por Mario Trentim em parceria com a IBS Americas, aplica os princípios de Daniel Kahneman sobre viés cognitivo e tomada de decisão à governança de PMO e portfólio de projetos. Acontece em julho, Northridge, California. Bolsas de até 60% disponíveis.
No início de cada módulo do programa executivo de governança de PMO na CSUN, o Dr. James Whitfield — professor de comportamento organizacional na David Nazarian College of Business and Economics — abre a discussão com a mesma pergunta. Não “qual é o seu plano?” Não “qual é a sua estimativa?” A pergunta é: “qual é a sua distribuição de probabilidade sobre essa decisão?”
A maioria dos participantes, na primeira vez que ouve essa pergunta, não sabe o que responder. Não porque não conheçam probabilidade — a maioria tem MBA e conhece o conceito. É porque nunca foram solicitados a pensar sobre suas próprias decisões de gestão como distribuições de probabilidade em vez de cenários únicos. E essa distinção — entre pensar em cenário único e pensar em distribuição — é, segundo Kahneman, uma das diferenças mais importantes entre julgamento intuitivo e julgamento calibrado.
Antes do plano, a pergunta. E a pergunta é sempre sobre distribuição, não sobre certeza. Decidir é o trabalho do líder — e decidir bem começa por reconhecer explicitamente o que se sabe e o que não se sabe sobre as probabilidades em jogo.
Kahneman: as pessoas pensam em cenários, não em distribuições
Em “Thinking, Fast and Slow” (2011), Daniel Kahneman descreve um padrão sistemático no julgamento humano: as pessoas tendem a construir um único cenário — o mais plausível ou o mais desejado — e a tratar esse cenário como a realidade provável, em vez de construir uma distribuição de possibilidades com probabilidades associadas.
Isso não é irracionalidade — é o modo de operação padrão do Sistema 1, que consome menos recurso cognitivo. Construir uma distribuição de probabilidades requer esforço deliberado do Sistema 2: definir os cenários possíveis, estimar a probabilidade de cada um com base em evidências, e resistir à tentação de colapsar tudo no cenário mais conveniente.
A implicação para gestão de projetos e PMO é direta: quando um gerente de projetos apresenta um plano com cronograma e orçamento específicos, sem intervalo de confiança e sem distribuição de cenários, ele está apresentando o resultado do Sistema 1 — um cenário único que parece concreto mas ignora a distribuição real de possibilidades. E a liderança que aprova esse plano sem questionar está tomando uma decisão baseada em falsa precisão.
Kahneman documentou que esse padrão é estável mesmo em especialistas com décadas de experiência. A familiaridade com um domínio aumenta a confiança nas estimativas mais do que aumenta a acurácia. Isso é o que ele chama de excesso de confiança — não arrogância, mas calibração deficiente entre confiança subjetiva e precisão objetiva.
Annie Duke: toda decisão é uma aposta
Annie Duke, ex-campeã mundial de poker e autora de “Thinking in Bets” (2018), parte de uma premissa simples: toda decisão é uma aposta. Não no sentido de que toda decisão é impulsiva ou especulativa, mas no sentido de que toda decisão é feita sob incerteza e produz um resultado que não estava garantido pelo processo de decisão.
O argumento central de Duke é sobre a distinção entre qualidade de processo e qualidade de resultado. Resultado ruim de uma decisão bem processada não é evidência de que a decisão foi errada. Resultado bom de uma decisão mal processada não é evidência de que a decisão foi certa. E a maioria das organizações aprende errado porque avalia processos por resultados, em vez de avaliar processos por processos.
Em gestão de projetos, esse problema é ubíquo. Um projeto que terminou dentro do prazo e do orçamento é automaticamente classificado como “bem gerenciado” — mesmo que tenha terminado assim por sorte, por contexto favorável que não se repetirá, ou por decisões que foram certas por razões que ninguém analisou. Um projeto que estourou o orçamento é automaticamente classificado como “mal gerenciado” — mesmo que as decisões ao longo do projeto tenham sido as melhores possíveis dados os dados disponíveis, e o estouro tenha sido causado por variáveis genuinamente imprevisíveis.
O critério de avaliação que Duke propõe é: dado o que você sabia quando tomou a decisão, o processo era bom? Essa pergunta é muito mais difícil de responder — e muito mais útil para aprendizado organizacional — do que a pergunta simples sobre o resultado.
Antes do plano, a pergunta — antes de qualquer decisão de portfólio: qual é a minha distribuição de probabilidade de que este projeto entregue o resultado prometido?
A sala do Dr. Whitfield: o que muda quando os participantes pensam em probabilidades
No CSUN, o Dr. Whitfield usa um exercício específico para tornar visível a diferença entre pensar em cenário único e pensar em distribuição. Cada participante apresenta uma decisão real de portfólio que enfrenta em sua organização — aprovação de projeto, alocação de recursos, decisão de cancelamento. Em seguida, é solicitado a responder: qual é a probabilidade de que este projeto entregue os benefícios prometidos na aprovação?
Na maioria dos casos, a primeira resposta é um número alto — 80%, 85%, 90%. Whitfield então faz a segunda pergunta: qual foi a taxa histórica de entrega de benefícios de projetos similares aprovados na sua organização? Quando os participantes calculam esse número — o que requer acesso a dados históricos que a maioria das PMOs tem mas não analisa regularmente — o resultado é invariavelmente menor do que a estimativa inicial. Às vezes muito menor.
Esse momento — a colisão entre a confiança subjetiva no projeto específico e os dados históricos de projetos similares — é o que Kahneman chama de confronto entre a visão interna (focada nas características específicas deste projeto) e a visão externa (baseada na distribuição de resultados de projetos similares). A visão interna é mais intuitiva e mais confortável. A visão externa é mais calibrada e mais útil para decisões de portfólio.
O que muda quando os participantes começam a pensar em probabilidades: as conversas de aprovação de projeto mudam de caráter. Em vez de “o projeto vai entregar em 18 meses e dentro do orçamento de R$ X”, a conversa passa a ser “a probabilidade de entregar em 18 meses é de 60%, com 80% de probabilidade de entregar em 24 meses. O que isso muda na nossa decisão de aprovação e nas contingências que precisamos reservar?” São conversas mais difíceis. E muito mais honestas.
A distinção que a maioria dos gerentes confunde
A distinção entre resultado ruim de decisão boa e resultado bom de decisão ruim é central para o desenvolvimento de capacidade de decisão em organizações. Mas é sistematicamente confundida na maioria dos ambientes corporativos, por razões que Kahneman, Duke e outros documentaram bem.
A razão primária é que resultados são observáveis e processos são difíceis de observar. Quando um projeto falha, é muito mais fácil — e cognitivamente mais satisfatório — atribuir a falha a uma decisão errada do que investigar se a decisão foi adequada dado o que se sabia na época e o que falhou foi a implementação, o contexto externo ou a variância inevitável de eventos complexos.
A razão secundária é que o ambiente organizacional frequentemente pune resultados ruins independente do processo, e celebra resultados bons independente do processo. Isso cria incentivos para que gerentes otimizem resultados de curto prazo em vez de desenvolver capacidade de decisão de longo prazo — o que é racionalmente justificável dado o ambiente, mas organizacionalmente danoso.
O que o programa CSUN trabalha não é apenas a teoria dessas distinções — é o desenvolvimento da prática de analisar decisões pelo processo, não pelo resultado. Isso muda como os participantes dão feedback às suas equipes, como constroem processos de revisão de portfólio, e como respondem quando projetos falham apesar de boas decisões ou têm sucesso apesar de decisões questionáveis.
O pré-mortem: perguntar antes de começar
Gary Klein, psicólogo especializado em tomada de decisão em condições de pressão e incerteza, desenvolveu a técnica do pré-mortem — validada e disseminada por Kahneman em “Thinking, Fast and Slow”. O pré-mortem inverte a sequência padrão de análise de risco: em vez de identificar riscos antes do projeto e tentar preveni-los, o pré-mortem solicita que a equipe imagine que o projeto falhou em 12 meses e pergunte: o que causou a falha?
A mudança de enquadramento é cognitivamente significativa. Quando as pessoas são solicitadas a identificar riscos prospectivamente, tendem a identificar os riscos mais óbvios e a subestimar os riscos sistêmicos e os riscos que envolvem falha de comportamento da própria equipe ou da liderança. Quando solicitadas a imaginar a falha como fato consumado e explicá-la, identificam um conjunto muito mais rico e realista de causas potenciais — incluindo causas que envolvem comportamento próprio.
A aplicação do pré-mortem em governança de PMO produz resultados concretos: reuniões de aprovação onde as causas de falha são discutidas explicitamente antes da aprovação, não apenas após a falha. Esse shift muda o que se considera no design do projeto e o que se monitora durante a execução — porque as equipes passam a saber de antemão quais seriam as causas prováveis de fracasso e constroem mecanismos específicos para monitorá-las.
O que isso muda na governança de PMO
A aplicação de Kahneman, Duke e Klein à governança de PMO tem implicações operacionais concretas que vão além da teoria. As mais importantes são sobre as decisões mais difíceis: cancelamento de projetos, mudança de escopo e realocação de recursos.
Cancelamento de projetos é consistentemente adiado além do que os dados justificam. Kahneman documentou o mecanismo: a aversão à perda — a assimetria entre o peso psicológico de perceber uma perda e o peso de perceber um ganho equivalente — leva organizações a continuar investindo em projetos que deveriam ser cancelados simplesmente para não “realizar” a perda do investimento já feito. O custo irrecuperável (sunk cost) não deveria influenciar a decisão de continuar, mas invariavelmente influencia.
A governança de PMO que aplica princípios de Kahneman constrói processos explícitos para revisar projetos com base em sua probabilidade futura de entrega, não em sua história de investimento passado. A pergunta correta não é “já investimos demais para cancelar” — é “dada a probabilidade atual de entrega do benefício prometido, o investimento adicional necessário é justificável em comparação com as alternativas?” São perguntas diferentes que produzem decisões diferentes.
Realocação de recursos tem um problema similar: a tendência de manter recursos onde estão, mesmo quando há evidência de que a realocação produziria mais valor, simplesmente porque a realocação exige que alguém decida que o uso atual não é o melhor uso. Isso requer disposição para aceitar que a alocação passada foi subótima — o que envolve admissão implícita de erro de julgamento anterior.
Decidir é o trabalho do líder — e decidir bem significa aceitar que toda decisão importante é uma aposta, com distribuição de probabilidades, não uma certeza com plano detalhado.
Aplicação ao portfólio de projetos: pensando em apostas
A aplicação mais produtiva da estrutura de Duke ao portfólio de projetos é tratar o portfólio como o que é: um conjunto de apostas com diferentes perfis de risco e retorno, não um conjunto de planos que vão ser executados conforme projetado.
Quando o portfólio é tratado como portfólio de apostas, algumas implicações práticas emergem. A primeira é que diversificação de risco no portfólio passa a ser uma decisão explícita — quantas apostas de alto risco e alta variância o portfólio pode sustentar, em relação às apostas de baixo risco e baixa variância que garantem o fluxo de resultado regular? Essa é uma pergunta de portfólio que os PMOs raramente fazem de maneira explícita.
A segunda implicação é que o processo de revisão de portfólio passa a incluir atualização das probabilidades de entrega com base em informações novas — não apenas atualização do status atual. A diferença entre “o projeto está 60% executado” e “dado o que sabemos hoje, a probabilidade de entrega do benefício prometido é de 45%” é substancial. O primeiro é um dado de progresso. O segundo é uma informação para decisão de portfólio.
Limitações
1. Pensar em distribuições de probabilidade requer dados históricos que muitas organizações não têm sistematizados. A abordagem de reference class forecasting e de calibração de probabilidades a partir de histórico só funciona bem quando a organização tem dados de resultado de projetos passados organizados de maneira que permita comparação. Sem esses dados, as probabilidades são estimativas subjetivas — mais honestas do que falsas certezas, mas ainda assim com alta margem de incerteza.
2. O ambiente organizacional precisa apoiar o pensamento probabilístico para que ele se sustente. Líderes que voltam do programa CSUN e tentam introduzir distribuições de probabilidade em apresentações para lideranças que querem certezas enfrentam resistência real. A mudança de cultura organizacional sobre incerteza é um projeto de longo prazo que vai além do que qualquer programa executivo pode garantir.
3. Kahneman e Duke descrevem mecanismos cognitivos que são altamente estáveis. Saber sobre o viés não elimina o viés — Kahneman foi explícito sobre isso em suas próprias pesquisas. A mudança de comportamento decisório exige não apenas conhecimento dos mecanismos, mas processos organizacionais que compensem os vieses de maneira sistemática. O conhecimento é condição necessária, não suficiente.
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Advanced Topics in PMO Governance — California State University Northridge (CSUN) · Julho
O programa CSUN desenvolve a capacidade de tomada de decisão sob incerteza aplicada à governança de PMO e portfólio — com base em Kahneman, Duke e Klein, em casos reais dos participantes. Realizado em Northridge, California. Bolsas de até 60% disponíveis.
Mario H. Trentim é keynote speaker e membro do Board of Directors do PMI Global (2025–2027). Doutorando em Engenharia Aeronáutica e Mecânica no ITA, autor de 13 livros e Academic Leader dos programas de gestão na CSUN e SUNY. trentim.com