Dados mudam a lógica das decisões de risco

A inteligência artificial e a análise de dados estão mudando, em 2026, a forma como empresas tomam decisões que envolvem risco em áreas como crédito, investimentos, seguros, logística e esporte. Modelos preditivos passaram a cruzar grandes volumes de informações para calcular probabilidades, comparar cenários e reduzir o peso da intuição em escolhas feitas sob incerteza. O movimento ocorre porque organizações buscam decisões mais rápidas e fundamentadas: segundo o CEO Study 2026, do IBM Institute for Business Value, 25% das decisões operacionais já são realizadas por sistemas de IA sem intervenção humana.

Ricardo Santos, cientista de dados, fundador da Fulltrader Sports, empresa que desenvolve softwares SaaS de análise estatística para o trade esportivo, explica que o avanço amplia a capacidade de interpretar riscos e tomar decisões fundamentadas em evidências. Com 12 anos de atuação profissional em probabilidades no futebol, ele acompanha como modelos matemáticos podem transformar grandes volumes de informação em cenários comparáveis e apoiar escolhas diante da incerteza. “A análise de dados permite medir melhor as possibilidades, comparar cenários e entender a exposição envolvida antes de tomar uma decisão. Quanto mais qualificadas forem as informações e a interpretação, maior é a capacidade de decidir com método em vez de depender apenas da percepção”, afirma. 

Essa lógica já aparece em diferentes setores da economia. Bancos cruzam informações para análise de crédito e identificação de fraudes. Seguradoras utilizam modelos para calcular riscos e definir preços. Empresas de logística projetam demanda, rotas e estoques. No mercado financeiro, históricos e projeções ajudam a avaliar ativos. No esporte, desempenho, escalações, lesões, condições físicas e outras variáveis alimentam cálculos de probabilidade. Em todos esses casos, o princípio é semelhante: reunir evidências para estimar possibilidades antes de uma escolha. 

A mudança também está chegando às decisões em tempo real. Pesquisa global da Experian, divulgada em junho de 2026 e realizada com mais de 800 executivos de instituições financeiras em 12 países, mostra que 73% priorizam sistemas capazes de decidir rapidamente em áreas como crédito e prevenção a fraudes. Ao mesmo tempo, 86% consideram a transparência fundamental para melhorar essas escolhas, reforçando a importância de combinar velocidade, qualidade das informações e critérios claros de decisão. 

Probabilidade ganha espaço nas escolhas de alto impacto

Com a expansão dos modelos preditivos, saber interpretar uma probabilidade passa a ser tão relevante quanto ter acesso ao dado. Uma projeção representa a chance estimada de determinado resultado a partir das informações disponíveis, enquanto diferentes desfechos permanecem possíveis. É justamente essa leitura que permite comparar alternativas e dimensionar riscos antes de escolher.

“Se um modelo aponta 70% de probabilidade, os outros 30% continuam fazendo parte da análise. Entender essa relação é o que transforma estatística em ferramenta de decisão. A função de um modelo não é prometer um resultado, mas mostrar quais cenários são mais prováveis e permitir uma escolha mais bem fundamentada”, explica Ricardo, ao destacar que esse raciocínio pode ser aplicado a decisões financeiras, empresariais e esportivas.

A necessidade de atualizar modelos conforme novas variáveis aparecem ficou evidente em um caso de grande repercussão nos Estados Unidos. Durante os incêndios que atingiram a região de Los Angeles em janeiro de 2025, sistemas utilizados pela Southern California Edison projetaram que o incêndio de Eaton poderia atingir cerca de 1.000 acres. O fogo, no entanto, consumiu aproximadamente 14 mil acres, segundo reportagem da Reuters publicada em junho daquele ano. Especialistas apontaram que as características da propagação em áreas urbanas acrescentaram variáveis que não estavam plenamente refletidas nas simulações iniciais.

Para Ricardo, o episódio ilustra uma característica essencial da análise probabilística: modelos precisam acompanhar a atualização das informações. “Um modelo consegue processar uma quantidade de informações que seria impossível para uma pessoa analisar sozinha. O ganho está justamente na possibilidade de recalibrar cenários quando novas variáveis aparecem. Probabilidade é uma leitura dinâmica: quando as condições mudam, os cálculos e a estratégia também precisam evoluir”, ressalta.

Qualidade dos dados passa a definir a qualidade da decisão

À medida que empresas acumulam mais informações, o desafio passa a ser identificar quais dados realmente ajudam a explicar uma decisão. No estudo da Experian, 43% dos executivos apontaram a fragmentação entre sistemas de dados como um dos principais obstáculos para ampliar o uso da inteligência artificial em decisões de crédito e fraude. O dado reforça a valorização de estruturas capazes de organizar informações dispersas e transformá-las em análises comparáveis.

Para Ricardo, essa transformação aumenta a importância da compreensão de estatística e probabilidade mesmo entre profissionais que não trabalham diretamente com matemática ou tecnologia. Saber interpretar percentuais, identificar relações entre variáveis e comparar cenários probabilísticos passa a ser uma competência aplicável a decisões empresariais, financeiras e estratégicas.

“Hoje existe uma quantidade enorme de informação disponível. O diferencial está em identificar quais dados têm valor para determinada decisão e saber interpretá-los. A análise estatística permite separar evidência de percepção, medir probabilidades e estruturar escolhas com mais clareza. Os números mostram possibilidades e ajudam a entender o risco associado a cada caminho”, aponta Ricardo.

O avanço dos modelos preditivos tende, assim, a deslocar o debate da quantidade de informação disponível para a capacidade de interpretá-la. Nesse processo, profissionais capazes de compreender dados, probabilidades e mudanças de cenário ganham relevância justamente porque a tecnologia amplia o volume de informações disponíveis, mas é a leitura estatística que transforma esses dados em decisões.