Goodhart: quando a meta vira objetivo, o indicador começa a enganar

Imagine uma empresa que avalia vendedores apenas pelo número de contratos fechados.
No começo, parece razoável.
Mais contratos significam mais vendas.
Então a empresa anuncia:
“Quem fechar mais contratos receberá o maior bônus.”
O comportamento muda.
Os vendedores começam a buscar qualquer contrato possível.
Descontos exagerados.
Clientes pouco qualificados.
Vendas que provavelmente serão canceladas.
O indicador melhorou.
Mas a empresa pode estar pior.
Esse problema está relacionado ao que ficou conhecido como Lei de Goodhart.
O indicador era bom
Antes da meta, número de contratos era um indicador de desempenho.
Era uma aproximação.
Quanto mais contratos, provavelmente melhores as vendas.
O problema apareceu quando a empresa transformou esse indicador em objetivo.
A partir daquele momento, os funcionários passaram a otimizar o número.
Não necessariamente a qualidade das vendas.
Charles Goodhart formulou a ideia
O economista britânico Charles Goodhart apresentou a formulação em um artigo de 1975 sobre política monetária.
A ideia ganhou posteriormente uma formulação mais conhecida:
quando uma medida vira um alvo, ela deixa de ser uma boa medida.
A frase parece paradoxal.
Mas descreve um problema econômico importante.
Por que isso acontece?
Porque indicadores são aproximações.
Você quer medir uma coisa.
Mas consegue observar outra.
Quer medir:
produtividade.
Observa:
número de unidades produzidas.
Quer medir:
qualidade.
Observa:
número de reclamações.
Quer medir:
bom atendimento.
Observa:
tempo médio de atendimento.
Quer medir:
educação.
Observa:
nota de uma prova.
Nenhuma dessas medidas é perfeita.
O problema aparece quando a recompensa está ligada à medida
Imagine uma escola que remunere professores exclusivamente pela nota dos alunos.
O professor possui um incentivo.
Pode ensinar melhor.
Mas também pode começar a ensinar apenas o conteúdo da prova.
Ou excluir alunos com baixo desempenho.
Ou treinar estratégias para aumentar a nota sem aumentar proporcionalmente o aprendizado.
A nota sobe.
O aprendizado pode não subir na mesma proporção.
Isso é otimização de métrica
É um fenômeno muito comum em empresas.
Uma equipe de atendimento possui meta de responder cada chamado em menos de cinco minutos.
O tempo cai.
Mas os funcionários começam a encerrar chamados rapidamente.
A empresa comemora.
O cliente precisa abrir outro chamado.
A métrica melhorou.
O serviço piorou.
A tecnologia tornou isso ainda mais importante
Empresas modernas possuem indicadores para quase tudo.
CAC.
LTV.
CTR.
Conversão.
Retenção.
NPS.
Tempo de resposta.
Produtividade.
Receita por funcionário.
Esses indicadores são úteis.
Mas nenhum deve ser confundido com o objetivo final.
Marketing oferece exemplos perfeitos
Imagine uma campanha cuja meta é maximizar cliques.
A equipe começa a utilizar títulos cada vez mais sensacionalistas.
O CTR aumenta.
Mas os usuários abandonam a página rapidamente.
O tráfego cresce.
As vendas não.
A empresa otimizou o indicador.
Não o resultado econômico.
Em investimentos também acontece
Um gestor de fundos pode ser avaliado apenas pelo retorno anual.
Isso pode gerar incentivo para assumir riscos excessivos.
Se ganhar, recebe bônus.
Se perder muito no longo prazo, talvez já tenha saído da empresa.
O indicador de curto prazo criou um incentivo para aumentar risco.
E governos sofrem do mesmo problema
Imagine uma política pública cujo sucesso seja medido pelo número de pessoas atendidas.
A burocracia passa a maximizar atendimentos.
Mas não necessariamente resultados.
Mais pessoas atendidas não significam necessariamente:
mais renda,
mais saúde,
mais aprendizagem,
mais produtividade.
O indicador pode virar um objetivo burocrático.
O problema não é medir
Esse ponto é importante.
A solução não é abandonar indicadores.
Sem indicadores, gestores não sabem se estão avançando.
O problema é acreditar que um único número consegue representar toda a realidade.
Bons sistemas usam múltiplas métricas
Imagine um hospital.
Não basta medir quantos pacientes foram atendidos.
É necessário observar:
tempo de espera,
mortalidade,
reinternação,
satisfação,
complicações,
custo.
Quanto mais multidimensional for o objetivo, mais perigoso é utilizar apenas uma métrica.
Existe também uma lição sobre política econômica
Durante décadas, economistas utilizaram agregados monetários como indicadores relevantes para a política monetária.
Mas quando relações econômicas mudam, o indicador pode perder parte de sua capacidade informativa.
Isso foi parte importante do contexto em que Goodhart apresentou sua observação.
O mundo muda
Uma medida que funcionava bem ontem pode funcionar pior amanhã.
Porque:
comportamentos mudam,
tecnologias mudam,
instituições mudam,
incentivos mudam.
O indicador não existe isoladamente.
Ele faz parte de um sistema.
É aqui que Goodhart encontra teoria dos incentivos
Quando você recompensa determinado comportamento, você altera o comportamento.
Parece óbvio.
Mas organizações frequentemente esquecem disso.
Criam uma métrica.
Colocam um bônus.
E depois ficam surpresas quando as pessoas passam a trabalhar para a métrica.
O princípio vale para a vida pessoal
Você decide perder peso.
Começa a medir apenas o número na balança.
Pode adotar estratégias ruins:
desidratação,
restrição extrema,
comportamentos insustentáveis.
A balança caiu.
Mas seu objetivo não era pesar menos.
Era melhorar a saúde e a composição corporal.
O indicador precisa continuar subordinado ao objetivo
Essa é a lição.
Métrica é instrumento.
Não é necessariamente objetivo.
Quando esquecemos essa distinção, criamos sistemas que recompensam o comportamento errado.
A conclusão
Goodhart é uma ideia simples com aplicações enormes.
Empresas.
Escolas.
Hospitais.
Governos.
Marketing.
Finanças.
Gestão.
Em todos esses ambientes existe uma tentação:
transformar algo fácil de medir em substituto daquilo que realmente importa.
O problema é que as pessoas respondem aos incentivos.
Quando a métrica vira objetivo, elas aprendem a otimizar a métrica.
Por isso, um bom gestor não pergunta apenas:
“qual indicador devemos acompanhar?”
Pergunta também:
“o que acontecerá quando as pessoas perceberem que esse indicador determina sua recompensa?”
Essa segunda pergunta costuma ser muito mais importante.