A "estética dos
dados" vs. a realidade operacional.
Certa vez, assessorando a governança de uma empresa, me deparei com um cenário que, à primeira vista, parecia absolutamente normal. Os dashboards de manutenção exibiam gráficos organizados, séries históricas estáveis e indicadores bem distribuídos entre manutenção preventiva e corretiva. Havia números, padrões e uma sensação de controle. Entretanto, algo não fechava. Ao observar os dados ao longo do tempo, percebi que tanto os custos quanto as horas paradas cresciam de forma contínua, independentemente do suposto investimento em prevenção.
Com uma análise mais
cuidadosa, notei um comportamento curioso. Em vários meses, os valores
simplesmente se repetiam. As barras eram quase idênticas, a variabilidade
mínima, os desvios irrelevantes. Para quem conhece operações reais, isso é um
forte sinal de alerta. Processos vivos variam, sofrem interferências,
apresentam ruído e não se comportam como sistemas lineares e previsíveis. A
dúvida deixou de ser se os números estavam bons e passou a ser se aqueles
números representavam, de fato, a realidade.
Diante disso, decidi sair do
dashboard e ir para a operação. Fui entender a origem dos dados, a lógica de
classificação e a rotina de registro das ordens de serviço. E foi nesse ponto
que a narrativa começou a ruir. Na prática, não existiam atividades estruturadas
de manutenção preventiva. O que existia era a reclassificação das mesmas ações
corretivas sob rótulos diferentes. As paradas emergenciais eram registradas
como preventivas, os custos reativos eram redistribuídos e o sistema gerava
automaticamente dois gráficos distintos a partir da mesma base de dados.
O indicador existia, mas o
processo não. O nome sugeria antecipação, planejamento e controle, enquanto a
realidade era reação, improviso e repetição de falhas. O KPI não estava
matematicamente errado, mas semanticamente falso. Ele comunicava desempenho, quando
escondia fragilidade. Mais do que um problema técnico, era um problema
cultural. Os indicadores não estavam sendo usados para aprender, mas para
sustentar uma narrativa confortável.
No fim, fica uma reflexão
inevitável. Indicadores devem ser instrumentos de diagnóstico, não de
autoproteção. Eles devem expor falhas, provocar perguntas e orientar decisões
difíceis. Quando a organização passa a preferir gráficos bonitos (estética) a
processos reais, o problema deixa de ser de dados e passa a ser de governança.