Uma rede varejista nacional está enfrentando desafios para tomar decisões sobre expansão de unidades em um cenário econômico instável. O conselho administrativo debate a adoção de uma estratégia orientada por dados (Data Driven) com o apoio de modelos de aprendizado de máquina (ML) para prever o desempenho de novas filiais com base em fatores como renda regional, fluxo de consumidores, concorrência local e sazonalidade. Embora parte da equipe de gestão defenda o uso dessas ferramentas para embasar decisões estratégicas, alguns diretores mais experientes demonstram ceticismo quanto à confiabilidade dos modelos, argumentando que o conhecimento intuitivo do mercado e a experiência humana ainda são os fatores mais relevantes na tomada de decisões. O impasse exige uma análise crítica dos benefícios, limitações e condições de uso do ML como apoio ao processo decisório. Elaborado pelo autor, 2025. A partir da situação apresentada, avalie os desafios e as oportunidades envolvidas na incorporação de estratégias Data Driven baseadas em aprendizado de máquina no processo de tomada de decisão empresarial e assinale a alternativa correta.


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A experiência humana deve ser a única base de decisões em ambientes incertos, pois modelos computacionais não conseguem interpretar cenários subjetivos.

Para garantir total eficácia, é necessário substituir a intuição gerencial por decisões 100% automatizadas, com base nos outputs dos modelos preditivos.

O uso de modelos de aprendizado de máquina é suficiente para garantir decisões estratégicas corretas, dispensando a experiência dos gestores humanos.

Modelos baseados em ML não são adequados para contextos econômicos instáveis, pois exigem condições de mercado previsíveis para oferecer resultados relevantes.

A adoção de estratégias Data Driven pode melhorar a qualidade das decisões, desde que os modelos sejam transparentes, os dados confiáveis e os resultados analisados criticamente pelos tomadores de decisão.