Economia dos Algoritmos: quando modelos decidem mais do que pessoas

Neste artigo de início de ano de 2026, decidi escrever sobre um “elefante da sala” que está a engordar muito rapidamente, mas há muitas pessoas e organizações que estão em negação.

Todos os dias, há decisões críticas tomadas sem que ninguém se sinta numa sala de reuniões. Não passam por conselhos de administração, nem por discussões estratégicas entre gestores. Acontecem silenciosamente, em milissegundos, dentro de linhas de código.

Entrámos definitivamente naquilo a que se pode chamar a Economia dos Algoritmos. Um sistema onde modelos matemáticos, treinados com dados históricos e comportamentais, influenciam mais decisões do que a intuição humana. Não porque sejam necessariamente “melhores”, mas porque são certamente mais rápidos, escalam muito melhor, operam sem interrupções e não têm sindicatos. O problema é que esta transição ocorreu de forma gradual e silenciosa, apesar de muitas organizações ainda acreditarem que continuam a decidir como sempre decidiram.

Hoje, os algoritmos já determinam preços em tempo real, ajustando-os com base na procura, no comportamento do consumidor e no contexto. Avaliam o risco de crédito e definem quem pode ou não aceder a financiamento. Otimizam cadeias logísticas, stocks e prazos de entrega. Identificam potenciais fraudes e comportamentos anómalos antes mesmo de ocorrerem incidentes. E, talvez de forma mais subtil, decidem o que vemos, lemos, ouvimos e compramos, moldando preferências e influenciando comportamentos.

Os ganhos são evidentes. Velocidade, escala e consistência são vantagens difíceis de ignorar num mercado competitivo. Um algoritmo não se cansa, não hesita e não se contradiz. Mas é precisamente aí que reside o risco. À medida que delegamos decisões a sistemas automáticos, aumentam também a opacidade, o viés algorítmico e a tendência a transferir responsabilidade para “o sistema”. Quando ninguém consegue explicar por que uma decisão foi tomada, deixamos de falar de eficiência e passamos a falar de perda de controlo. E é neste ponto que começamos a nos tornar conscientes da realidade em que caímos.

O verdadeiro desafio não é travar os algoritmos. Isso seria ingénuo e contraproducente. O desafio é governá-los. Quem define os objetivos que os modelos pretendem otimizar? Quem valida a qualidade e a representatividade dos dados que os alimentam? Quem garante que não reproduzem discriminações históricas ou decisões injustas? Quem explica uma decisão automática a um cliente, a um colaborador ou a um cidadão? E, sobretudo, quem responde quando algo corre mal?

A Economia dos Algoritmos exige uma nova maturidade organizacional. Não basta ter tecnologia avançada; é preciso ter governação algorítmica, transparência, mecanismos de auditoria e responsabilidade clara. Os algoritmos não são neutros. Refletem escolhas humanas, mesmo quando essas escolhas ficam escondidas por trás de modelos estatísticos complexos.

Ignorar esta realidade é perigoso. Muitas organizações continuam a acreditar que as decisões são essencialmente humanas, quando, na verdade, já são amplamente automatizadas. Essa ilusão cria um vazio de responsabilidade e um risco estratégico significativo. Liderar na era digital implica volta às perguntas “de bébés”, ou seja, saber exatamente onde, como e porquê os algoritmos estão a decidir.

A pergunta final é simples, mas incómoda: a sua organização sabe onde os algoritmos já estão a decidir por si… ou continua a acreditar que manda, quando quem decide já não é humano?