Você provavelmente já ouviu falar do conceito de analfabetismo funcional, aquele em que a pessoa até sabe ler, mas não compreende o que lê. Pois bem, no século XXI, estamos assistindo a uma mutação desse fenômeno: nasce, de forma silenciosa e muitas vezes invisível, o analfabeto de dados.
Em um mundo movido por algoritmos, dashboards, análises preditivas e decisões orientadas por evidências, não saber ler estatísticas, interpretar gráficos ou questionar correlações tornou-se uma nova forma de exclusão. Ao contrário do que se possa imaginar, essa exclusão não é digital no acesso, mas no entendimento. Temos internet nas mãos, mas muitas vezes falta o repertório para decodificar o que ela nos entrega.
Vivemos em um ambiente saturado de informação. Só em 2023, estima-se que o mundo gerou 120 zettabytes de dados, segundo relatório da Statista. Isso é quase o dobro do que foi produzido em 2020. O problema é que essa abundância não garante compreensão.
Nas empresas, a situação se reflete em decisões erradas, investimentos sem retorno e análises mal feitas que parecem sofisticadas, mas escondem interpretações frágeis. Segundo o Data Literacy Index, empresas com alto índice de letramento em dados têm uma performance até 5% superior em valuation de mercado do que aquelas com baixo nível, uma diferença que, na prática, pode significar bilhões.
Aqui está o ponto: letramento estatístico não é uma habilidade só para cientistas de dados. É uma competência fundacional, que deveria estar na base da formação profissional, ao lado de comunicação, pensamento crítico e empatia. A alfabetização estatística é, hoje, um divisor de águas entre quem navega e quem se afoga na era digital.
A ilusão da tecnologia e o custo da superficialidade
Vivemos o paradoxo de um mundo mais técnico e, ao mesmo tempo, mais vulnerável à manipulação. Gráficos de pizza mal dimensionados, correlações espúrias que viram manchetes, análises enviesadas disfarçadas de “inteligência artificial” e tudo isso se prolifera porque falta uma formação sólida em estatística e pensamento quantitativo.
A exclusão, portanto, não é visível como a da falta de conectividade, ela é mais perigosa, porque se mascara de inclusão. O profissional moderno, mesmo com acesso a ferramentas sofisticadas, muitas vezes não sabe fazer as perguntas certas aos dados. E é aqui que mora o maior risco: tomar decisões baseadas em números que não compreende.
Segundo estudo da Accenture, apenas 21% dos funcionários se sentem confiantes para usar dados de forma efetiva no trabalho, mesmo que mais de 75% digam que a expectativa de suas empresas é que atuem com base em dados. A conta não fecha. E isso evidencia uma urgência: não basta investir em tecnologia, é preciso investir em cultura de dados.
E no Brasil?
No contexto brasileiro, essa discussão ganha ainda mais urgência. Nossa educação básica ainda apresenta índices alarmantes quando se trata de competências matemáticas. De acordo com o PISA (Programa Internacional de Avaliação de Alunos), em 2022, mais de 70% dos estudantes brasileiros de 15 anos não atingiram o nível mínimo de proficiência matemática. Ou seja, temos uma base frágil para formar futuros profissionais aptos a lidar com a nova economia da informação.
O Brasil precisa urgentemente entender que educação em dados não é modismo, é política pública. Assim como a inclusão digital já ocupou a agenda de governos e organizações no início dos anos 2000, agora é hora de promover a inclusão estatística. E isso começa por reconhecer que letramento estatístico não é algo “de exatas”. É, sobretudo, uma habilidade de leitura crítica do mundo.
Promover essa mudança exige um compromisso coletivo, empresas, escolas, universidades, órgãos públicos, todos têm um papel. Isso vai desde colocar pensamento estatístico nos currículos da educação básica até oferecer treinamentos reais (não apenas apresentações bonitas) em dados no ambiente corporativo.
Não se trata apenas de ensinar fórmulas ou ferramentas, mas de desenvolver uma mentalidade investigativa, ética e questionadora diante dos dado. Quem não sabe interpretar estatísticas não apenas toma piores decisões, ele perde a capacidade de participar das conversas que moldam o futuro e essa é a exclusão mais perigosa de todas.
*Alessandra Montini é Diretora da FIA Business School – Labdata