Estudo de procrastinação de Ariely é retratado

Há dois dias postamos sobre alguns problemas de um artigo de 2002 na área comportamental, de co-autoria de Dan Ariely. A investigação foi feita pelo Data Colada, que analisaram os dados do estudo original e a conclusão é que ocorreu adulteração. 

O blog tinha tentado replicar um dos experimentos originais do artigo anteriormente e já em 23 de julho, o outro coautor, Klaus Wertenbroch, do INSEAD, na França, tinha solicitado a retratação no periódico onde foi publicado, o Psychological Science.

Trata-se do artigo mais conhecido sobre o papel da procrastinação, com mais de mil citações. Não seria a primeira retratação de Ariely, um autor conhecido de finanças comportamentais. Outro artigo, de 202, sobre desonestidade, e escrito em parceria com Francesca Gino, também teve problemas, com possíveis fabricações de dados. 

E há outros artigos com suspeitas de problemas, conforme informação do Retraction Watch.

Originalmente, o Data Colada tinha escrito sobre o estudo de Ariely:

“Não conseguimos gerar uma explicação benigna para todas as anomalias apresentadas aqui”, escreveu a equipe em sua postagem no blog. “Com base nessas evidências, acreditamos que os dados do Estudo 2 de Ariely e Wertenbroch (2002) foram gravemente adulterados ou fabricados para produzir os resultados desejados.”

Gargalo, da Teoria das Restrições, pode ser útil para entender o uso de IA

Muito interessante:

A abordagem típica da IA ​​concentra-se no tempo que uma tarefa leva atualmente. Multiplica-se esse tempo pelo custo da mão de obra. Calcula-se o quanto a IA pode fazer isso mais rápido. Esse fator influencia o retorno sobre o investimento.

Essa é a lógica da contabilidade de custos . E, como Hilton destaca, é a mesma lógica que Eliyahu Goldratt [foto] desmantelou décadas atrás com sua Teoria das Restrições. Os fabricantes operavam todas as máquinas com capacidade máxima porque os cálculos locais assim o indicavam.

O resultado foi excesso de estoque, prazos de entrega mais longos e custos ocultos que nunca apareceram nos números. As máquinas estavam ocupadas. O sistema estava lento.

O mesmo erro está se repetindo com a IA neste momento.

Quando a Klarna substituiu 700 agentes de atendimento ao cliente por um chatbot em 2024, a contabilidade de custos parecia ótima. Até que a satisfação do cliente despencou e eles começaram a recontratar pessoas.

Aumentar a velocidade de algo não é o mesmo que fazer o sistema produzir mais.

A pergunta certa: Onde está o gargalo?

Goldratt foi claro: a tecnologia só traz benefícios se eliminar uma limitação. A questão não é se a IA é capaz, mas sim se ela elimina a restrição específica que está limitando a produção da sua empresa.

Democracias eleitorais no mundo

A série de gráficos do OurWorld mostra a evolução da democracia no mundo, do final do século XVIII até hoje.  

Truque contábil que está inflando a bolha da IA

No terceiro trimestre de 2025, a Alphabet reportou ganhos de mais de US$ 10 bilhões com ações. A Amazon reportou um lucro antes de impostos de US$ 9,5 bilhões no mesmo período. A Microsoft divulgou um lucro líquido de quase US$ 6 bilhões ao longo de nove meses.

A questão é que nenhum desse dinheiro veio da venda de produtos ou da conquista de novos clientes. Veio de margens de lucro em investimentos em startups de IA. Especificamente, participações na Anthropic e na OpenAI.

(...) Para entender por que essas avaliações têm esse aspecto, é preciso compreender o conceito de "round-tripping".

Imagine que você tem duas empresas fictícias: uma grande empresa de tecnologia já estabelecida e uma startup de IA bem financiada.

A empresa de tecnologia quer entrar no mercado de IA, mas não investe dinheiro na startup. Em vez disso, contribui com US$ 1 bilhão em créditos de computação em nuvem (essencialmente uma promessa de fornecer tempo de servidor).

Em troca, recebe uma participação acionária que implicitamente avalia a startup com um ágio considerável.

À medida que a startup consome esses créditos de computação, a empresa de tecnologia registra esse consumo como receita. Isso representa US$ 1 bilhão em receita de nuvem, mesmo sem nenhuma transação financeira em dinheiro.

É uma transação de escambo disfarçada de venda.

Em seguida, uma nova rodada de financiamento chega com uma avaliação ainda maior. De acordo com a ASC 321, as empresas públicas que detêm participações em empresas privadas devem atualizar o valor desses investimentos sempre que houver uma mudança de preço observável, como uma nova rodada de financiamento.

Essa margem de lucro é contabilizada diretamente na demonstração de resultados como um ganho.

Nenhum cliente novo. Nenhum produto vendido. Apenas riqueza no papel registrada como lucro.

Seu principal produto é o modelo de linguagem em larga escala. Sim, o desenvolvimento inicial desses modelos é caro. Mas os custos têm caído rapidamente. O DeepSeek provou que uma equipe bem equipada pode produzir um modelo competitivo por uma fração do que a OpenAI gastou. Alternativas de código aberto estão se proliferando.

O próprio LLM está se tornando uma commodity. É mais como um serviço público do que um negócio sustentável.

Compare isso com os verdadeiros vencedores do último boom tecnológico. O Facebook prendeu todo mundo em uma única plataforma porque seus amigos e familiares estavam lá.

O Google tornou-se o mecanismo de busca padrão, e os anunciantes seguiram a atenção dos usuários.

O Microsoft Office está tão integrado aos fluxos de trabalho empresariais que a mudança acarreta anos de atritos institucionais para as empresas.

O que a OpenAI tem que impede um concorrente de praticar preços mais baixos? Não tenho certeza se a resposta é algo duradouro.

A postagem é de junho, mas ainda atual. É um podcast. Imagem: Wikipedia Bubble

Mercado de Capitais mundiais

 

O tamanho do mercado de capitais é o tema do gráfico. O mercado de ações dos Estados Unidos representa 44% do mercado mundial, seguido da China e Europa, com 10% cada. 

A seguir os valores:

Li os dados também da seguinte forma: as normas "internacionais" de contabilidade abarcam, no máximo, 56% do mercado de capitais, sendo bem otimista, já que na conta simplória considerou que China, Índia, Japão e Cingapura adotando as IFRS.

A Evolução dos Impérios

 

O gráfico, do VisualCapitalist (via aqui) mostra a mudança no poder econômico mundial. Em 1820, a maior economia era a China, com 28,6% da riqueza mundial produzida, seguida do império britânico, com 23%. A virada do século mostra a transferência do poder econômico para os Estados Unidos, que chegaram a ter 30% de participação em 1944. Nos últimos anos, há o ressurgimento da China, hoje a maior economia, e a participação da União Europeia. 

Mobilidade para baixa renda

Utilizamos mais de 900 milhões de registros vinculados de empregadores e empregados, abrangendo toda a força de trabalho formal do Brasil, para examinar quando as cidades proporcionam mobilidade ascendente para os inicialmente pobres. Constatamos que a mobilidade ascendente para trabalhadores de baixa renda é mais forte em locais de trabalho que combinam indivíduos de baixa renda com trabalhadores de alta renda. Essa associação é particularmente acentuada nas cidades do sul do Brasil, onde indústrias mais complexas incluem trabalhadores com uma gama mais ampla de habilidades. A associação é mais fraca nas cidades do norte, onde o emprego formal é dominado pelo setor público.

Via aqui

Cowen afirma ser um dos "melhores e mais importantes artigos de economia que vi nos últimos anos.". A figura é da Wikipedia e mostra que mobilidade não é comum no Brasil.