Painéis, planilhas e modelos de previsão já fazem parte da rotina de muitas prefeituras. O que falta, muitas vezes, é um método para ir dos dados à decisão. Em entrevista da série Behind the Book, da Harvard Kennedy School (HKS), publicada em fevereiro de 2026, o professor Soroush Saghafian apresenta as ideias de seu livro Insight-Driven Problem Solving, editado pela Cambridge University Press. A página da HKS traz a conversa. Vale como roteiro para decidir com dados e modelos sem cair na ilusão de que os números falam por si.
A ideia em resumo
Para Saghafian, a ciência analítica combina ideias de inteligência artificial, aprendizado de máquina, ciência de dados, pesquisa operacional, otimização, estatística e economia. Segundo a apresentação do livro, o campo teve grande impacto em áreas como saúde hospitalar, redução de crime, clima, controle de pandemias e cadeias de suprimento. A tese central é que insights de grande alcance costumam vir de modelos simplificados que capturam a essência de um problema.
O que a pesquisa mostrou
A conversa é conceitual e não traz estatísticas. Os pontos principais:
- Problemas complexos. Mudança do clima, crises de saúde e desigualdade são interdependentes e não têm solução única. Intuição, precedente ou política sozinhos funcionam mal diante deles.
- Modelos e premissas. Um modelo representa uma situação a partir de premissas que transformam evidências em soluções. Conhecer e discutir as premissas é parte do trabalho.
- Decomposição em fatores. A abordagem proposta divide o problema complexo em fatores centrais e dá a cada um uma resposta específica. O exemplo, apresentado pela narração da entrevista, é a crise financeira de 2008: identificaram-se vetores como a propagação de risco por títulos lastreados em hipotecas, e a resposta combinou regras para risco sistêmico, programas de liquidez e testes de estresse nos bancos.
- Dados não bastam. Seguir os passos corretos ainda pode gerar conclusões erradas, e ele cita a ideia de que “você é mais esperto que seus dados”.
- Pessoas, não médias. Em saúde, a existência de dados individuais permite tratamentos personalizados em vez de voltados ao paciente médio. O exemplo é o trabalho de seu laboratório com registros hospitalares.
A entrevista, citando o autor, destaca quatro cuidados éticos: equidade (a análise concentrada em organizações ricas pode aumentar desigualdades), privacidade (as ferramentas que melhoram serviços também permitem vigilância em massa), justiça (modelos podem amplificar vieses dos dados históricos) e transparência (quem é afetado por decisões baseadas em modelos precisa entendê-las e poder contestá-las). Também recomenda desenhar a análise com foco no bem-estar humano e lembrar que as pessoas decidem como agir sobre os insights.
Como aplicar no Brasil
O roteiro cabe em qualquer secretaria que use dados para decidir: saúde, assistência, trânsito, educação, finanças.
- Escreva o problema e os fatores. Em vez de “melhorar a saúde”, liste os cinco fatores que mais explicam a fila de consultas, por exemplo falta de vaga, absenteísmo, encaminhamento errado e exame demorado. Dê a cada um um indicador e um responsável.
- Documente as premissas do modelo. Se o painel prevê demanda ou risco, registre os dados usados, a janela de tempo e os limites. Revise com quem opera o serviço.
- Cruze número com conhecimento de campo. Antes de decidir, valide o resultado com quem atende no balcão.
- Teste vieses. Compare o resultado entre bairros, idades e grupos. Se uma ferramenta priorizar sempre os mesmos territórios, investigue.
- Proteja os dados pessoais. A LGPD (Lei 13.709/2018) se aplica ao poder público (arts. 23 a 32): defina finalidade, base legal e acesso, e evite coletar o que não é necessário.
- Dê transparência e canal de contestação. Quem for afetado por uma decisão apoiada em modelo deve saber o critério e poder pedir revisão.
Cuidados e limites
A fonte é uma entrevista de divulgação sobre um livro, que a equipe da Evoluta não leu por inteiro, de modo que as conclusões aqui refletem a conversa publicada e não o conteúdo completo da obra. A entrevista não apresenta dados de resultados de aplicação em governos, e os exemplos vêm de outros contextos. Modelos exigem equipe e dados de qualidade, o que municípios pequenos nem sempre têm; nesses casos, comece por indicadores simples. Decisões automatizadas que afetem direitos dos cidadãos exigem cuidado jurídico específico: a LGPD garante ao titular o direito de pedir revisão de decisões tomadas unicamente com base em tratamento automatizado que afetem seus interesses (art. 20). Este texto é uma leitura própria da Evoluta, feita por profissionais com formação pela Harvard Kennedy School, sem vínculo da empresa com a HKS.
