A Teoria da Decisão, proposta por Herbert Alexander Simon, revolucionou a compreensão sobre como decisões são tomadas na prática. Contrariando os modelos econômicos clássicos que assumiam um agente racional com informação completa (homo economicus), Simon introduziu o conceito de Racionalidade Limitada (Bounded Rationality). Esta abordagem reconhece que decisores humanos e sistemas automatizados operam sob restrições severas: limitações cognitivas, informações incompletas e pressão temporal.
Este trabalho explora como a teoria de Simon fundamenta os Sistemas de Apoio à Decisão (SAD) modernos e examina os desafios éticos quando esses princípios são implementados em algoritmos de Inteligência Artificial.
Herbert Alexander Simon (1916–2001) foi pioneiro em múltiplas áreas: economia, psicologia cognitiva e ciência da computação. Laureado com o Prêmio Nobel de Ciências Econômicas em 1978, Simon desenvolveu conceitos fundamentais para os Sistemas de Apoio à Decisão.
Simon identificou três restrições fundamentais que limitam a racionalidade:
Informações Incompletas: O custo e tempo para obter informação completa são, na prática, proibitivos
Limitações Cognitivas: A capacidade de processamento mental (memória, atenção) é restrita
Restrições de Recursos: Tempo, orçamento e energia são escassos
Diante dessas limitações, surge o conceito de Satisficing (junção de “satisfy” + “suffice”): buscar uma solução satisfatória, não a ótima. Os decisores avaliam alternativas sequencialmente e escolhem a primeira que atende seus critérios mínimos.
Simon desmembrou o processo de decisão em fases, que não são lineares, mas frequentemente iterativas e cíclicas. A racionalidade limitada impacta cada uma delas:
Fase de Inteligência (Intelligence): Prospecção do ambiente para identificar problemas ou oportunidades. Em SAD, corresponde aos módulos de coleta e monitoramento de dados.
Fase de Projeto (Design): Desenvolvimento e análise de possíveis soluções. Em SAD, envolve algoritmos de simulação e modelagem de cenários.
Fase de Escolha (Choice): Seleção da alternativa satisfatória. Em SAD, pode
incluir sistemas de recomendação e análise multicritério.
Fase de Implementação e Avaliação (Implementation & Review): Execução e monitoramento dos resultados. Em SAD, corresponde aos módulos de feedback que ajustam parâmetros futuros.
A teoria de Simon tem implicações profundas em múltiplos domínios:
Gestão Organizacional: Explica por que empresas não operam com eficiência perfeita, mas buscam metas satisfatórias de lucro, crescimento e participação de mercado, adaptando-se ao ambiente de forma reativa.
Comportamento do Consumidor: Um consumidor em um supermercado raramente analisa todos os produtos, preços e ingredientes. Ele aplica heurísticas (lealdade à marca, preço mais baixo, embalagem familiar) e escolhe um produto que satisfaça sua necessidade imediata.
Estudos Empíricos: O trabalho de Macedo, Dantas e Oliveira (2011) é um excelente exemplo. Ao analisar o comportamento de contadores, o estudo revelou que, sob pressão e incerteza, esses profissionais recorrem a heurísticas (como Ancoragem e Disponibilidade) que geram vieses, comprometendo a objetividade técnica da decisão contábil.
Problema: Algoritmos treinados com dados históricos que refletem desigualdades sociais perpetuam esses padrões.
Exemplo em SAD: Sistemas de análise de crédito que utilizam histórico de pagamentos podem discriminar grupos com menor acesso histórico ao sistema bancário. O algoritmo aprende padrões enviesados e os trata como “regras válidas”.
Problema: Modelos complexos de aprendizado profundo tomam decisões não-interpretáveis por humanos.
Impacto em SAD: Gerentes que dependem de sistemas de recomendação estratégica não conseguem explicar por que determinada decisão foi sugerida, minando confiança e impossibilitando auditorias.
Problema: Quando um sistema automatizado erra, a responsabilidade é diluída entre desenvolvedores, implementadores e a própria IA.
Desafio em SAD: Organizações que delegam decisões críticas a sistemas algorítmicos enfrentam dilemas legais e éticos quando resultados prejudiciais ocorrem.
O estudo de Grgić-Hlača et al. (2018) analisou a percepção pública sobre o sistema COMPAS, usado para prever risco de reincidência criminal nos EUA. A pesquisa revelou que cidadãos discordam profundamente sobre quais informações são “justas” para usar em decisões algorítmicas.
O estudo identificou oito propriedades que as pessoas avaliam implicitamente:
algorítmicos enfrentam dilemas legais e éticos quando resultados prejudiciais ocorrem.
A razão da discordância pública é a própria racionalidade limitada: pessoas operam com informações incompletas e modelos mentais diferentes sobre causalidade. Não há modelo único de mundo. Portanto, criar um SAD “justo” não é apenas desafio técnico, mas social.
A Teoria da Decisão de Herbert Simon permanece fundamental para o desenvolvimento de Sistemas de Apoio à Decisão eficazes e éticos. Ao reconhecer que decisores humanos operam sob racionalidade limitada, SAD podem ser projetados para:
Estruturar informações de forma a minimizar sobrecarga cognitiva
Transparência: Explicar como recomendações são geradas
Auditabilidade: Permitir verificação de decisões algorítmicas
Flexibilidade: Reconhecer que diferentes contextos exigem diferentes critérios de “satisfação”
O desafio do século XXI é desenvolver sistemas que amplifiquem as capacidades humanas de decisão sem automatizar e amplificar nossos vieses. Isso exige não apenas excelência técnica, mas governança ética fundamentada na compreensão de como realmente decidimos.
MACEDO, M. A. S.; DANTAS, J. A.; OLIVEIRA, J. R. S. Comportamento decisório e racionalidade limitada: uma análise do processo de decisão contábil. Revista Ambiente Contábil, v. 3, n. 1, p. 68–83, 2011.
SIMON, H. A. A racionalidade do processo decisório em empresas. Revista Multipl., v. 1, n. 1, 1980.
SIMON, H. A. Administrative Behavior: A Study of Decision-Making Processes in Administrative Organization. 4ª ed. The Free Press, 1997.
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