O erro de tratar complexidade como ruído

Há um gesto recorrente quando sistemas se tornam difíceis de compreender: reduzi-los, reduzir variáveis, reduzir dimensões, reduzir linguagem. Em nome da clareza, corta-se o excesso. Em nome da eficiência, elimina-se o que não cabe no modelo.

Esse gesto costuma ser apresentado como uma questão de rigor.

Na prática, ele funciona mais como defesa.

Complexidade não é sinônimo de confusão. Ela é, muitas vezes, o nome que damos àquilo que a teoria ainda não sabe escutar. O problema começa quando essa resistência é interpretada como falha do objeto — e não como sinal de insuficiência do aparato conceitual que o descreve.

A história da ciência moderna está atravessada por esse movimento. Teorias se estabilizam ao custo de silenciar anomalias. O que não se ajusta ao paradigma vigente é tratado como erro experimental, ruído estatístico ou exceção irrelevante. Só mais tarde — quando essas exceções se acumulam — é que se tornam visíveis como indícios de um limite estrutural da própria teoria.

O ponto importante aqui não é a estabilidade da teoria advinda da certeza, mas epistemológico:

o que não cabe no modelo não é descartável — é informativo.

É justamente esse excesso que, quando levado a sério, força revisões conceituais e permite saltos de compreensão. A aprendizagem científica não acontece apesar das anomalias, mas por meio delas.

Em tecnologia, o mesmo gesto reaparece. Sistemas sociotécnicos são tratados como se fossem puramente técnicos. Algoritmos são analisados isoladamente, como se operassem fora dos regimes de sentido, poder e expectativa que os atravessam. Inteligência artificial é descrita como entidade autônoma, quando na prática funciona como dispositivo: um ponto de acoplamento entre dados, decisões humanas, estruturas institucionais e critérios normativos implícitos.

Quando esse circuito é reduzido a um “modelo de decisão”, produz-se previsibilidade local, mas perde-se compreensão global. O que escapa passa a ser chamado de viés, ruído ou efeito colateral. A nomenclatura varia; o gesto é o mesmo: neutralizar aquilo que ameaça a estabilidade da teoria.

Na gestão, métricas são essenciais: sem elas, não há visibilidade nem detecção de anomalias. O risco surge quando os indicadores deixam de ser instrumentos de escuta e passam a definir, por si só, o que conta como real. Nesse ponto, aprendizagem organizacional se reduz à otimização incremental, em vez de incluir a transformação do próprio modelo operacional. O resultado é paradoxal: sistemas que produzem cada vez mais dados e cada vez menos compreensão. Quanto mais sofisticados os instrumentos, mais frágil se torna a escuta do que não se deixa formalizar imediatamente.

O erro comum nesses campos não é o uso de modelos, métricas ou formalizações. Eles são necessários. O erro está em tratá-los como substitutos do pensamento, e não como ferramentas provisórias. Toda teoria carrega uma ontologia implícita. Toda métrica decide, antecipadamente, o que importa e o que pode ser ignorado. Fingir neutralidade nesse ponto é apenas ocultar a decisão.

Este espaço nasce da recusa desse gesto defensivo.

Não para glorificar a complexidade como fetiche, mas para sustentá-la como condição de aprendizagem.

Sustentar complexidade significa aceitar que pensar envolve permanecer em zonas de instabilidade. Significa reconhecer que o que perturba o modelo não é necessariamente erro, mas sinal de que o mapa ficou pequeno demais. Significa, sobretudo, permitir que o pensamento seja afetado por aquilo que ele ainda não consegue organizar.

A complexidade que incomoda é a mesma que amplia.

O ruído que resiste é, muitas vezes, o lugar exato onde algo novo pode ser aprendido.

Pensar, nesse sentido, não é reduzir o mundo até que ele caiba na teoria, mas permitir que a teoria se desorganize o suficiente para que o mundo volte a falar.