Colaboração humano-máquina na tomada de decisão: um estudo de caso no setor financeiro

Abstract

A crescente complexidade e incerteza dos ambientes organizacionais tornaram a tomada de decisão um desafio crítico para os gestores. Embora os avanços tecnológicos ofereçam suporte otimizado, muitas decisões ainda são tomadas baseadas na intuição humana, o que pode levar a resultados tendenciosos e inconsistentes. Este estudo investiga os fatores que influenciam as preferências dos gestores em relação aos diferentes níveis de colaboração humano-máquina (CHM) no processo decisório. Por meio de uma abordagem qualitativa, foram realizadas 17 entrevistas semiestruturadas com gestores de uma instituição financeira, explorando como características individuais, atributos das decisões, recursos tecnológicos e fatores contextuais moldam essas preferências. Os resultados revelam que os gestores predominantemente preferem níveis intermediários de colaboração (suporte/recomendação), mas ajustam suas escolhas com base nas características situacionais. Os achados oferecem insights teóricos e práticos para a otimização de sistemas de suporte à decisão, abordando desafios como a aversão ao algoritmo e a confiança, visando melhorar a eficácia da tomada de decisão e, consequentemente, o desempenho organizacional.The increasing complexity and uncertainty of organizational environments have made decisionmaking a critical challenge for managers. While technological advancements offer optimized decision support, many decisions still rely on human intuition, leading to biased and inconsistent outcomes. This study investigates the factors influencing managers’ preferences for different levels of human-machine collaboration (HMC) in decision-making processes. Using a qualitative approach, 17 managers from a financial institution were interviewed, exploring how individual characteristics, decision attributes, technological features, and contextual factors shape their collaboration preferences. Results reveal that managers predominantly favor intermediate collaboration levels (support/recommendation) but adjust preferences based on situational characteristics. The findings offer theoretical and practical insights into optimizing decision support systems, addressing challenges such as algorithm aversion and trust, to enhance decision-making efficiency and, consequently, organizational performance