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Human-machine collaboration for decision making: the interplay among human reasoning, data, and technology

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PDF (669.1Kb)
Date
2026
Author
Omura, Suely Fischer
Advisor
Sanchez, Otávio Próspero
Metadata
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Abstract
Since companies increasingly perform in highly unstable environments, decision making has become more challenging. Simultaneously, multiple technologies and massive data are available to improve executives’ decisions. However, although the access to such resources has grown exponentially, the decision outcomes do not seem to lead to more consistent choices or higher business value. A potential explanation for this is that most executives tend to opt for intuitive decisions instead of using logic and data, which can result in biased inferences and questionable choices. Although the literature has shown that intuition and logic are keystones of decision making, there is still an opportunity for complementary research on the supporting role of information technology in broadening human reasoning and enriching sensemaking. Hence, through an online survey with 202 US-based executives of distinct segments and roles, this study aims to answer the following research question: How do human reasoning and data insights enabled by technology relate and contribute to effective decision making? Therefore, we propose a human-machine decision capability to integrate intuitive and logical judgments with data insights to obtain improved decisions. The main results entail an interesting finding: the newlyproposed construct not only leads to faster and more trustworthy decisions, but also fully mediates the relationship between human reasoning and decision outcomes, leveraging results. Thus, this study contributes to academic knowledge and society by bringing novel insights that extend prior research on the theme and may encourage practitioners to invest in human-machinedriven decisions to minimize cognitive biases, thereby achieving higher business value.
 
Como as empresas atuam cada vez mais em ambientes altamente instáveis, a tomada de decisões se tornou mais desafiadora. Simultaneamente, múltiplas tecnologias e dados massivos estão disponíveis para melhorar as decisões dos executivos. No entanto, embora o acesso a esses recursos tenha crescido exponencialmente, os resultados das decisões não parecem levar a escolhas mais consistentes ou a maior valor de negócios. Uma possível explicação para isso é que a maioria dos executivos tende a optar por decisões intuitivas ao invés de usar a lógica e os dados, o que pode resultar em inferências tendenciosas e escolhas questionáveis. Embora a literatura tenha mostrado que a intuição e a lógica são pilares da tomada de decisão, ainda há uma oportunidade para pesquisas complementares sobre o papel de suporte da tecnologia da informação na ampliação do raciocínio humano e no enriquecimento da construção de sentido. Assim, por meio de uma pesquisa online com 202 executivos americanos de segmentos e funções distintas, este estudo objetiva responder à seguinte questão de pesquisa: Como o raciocínio humano e os insights de dados habilitados pela tecnologia se relacionam e contribuem para a tomada de decisão eficaz? Portanto, propomos uma capacidade de decisão homem-máquina para integrar julgamentos intuitivos e lógicos com insights de dados para obter melhores decisões. Os principais resultados envolvem uma descoberta interessante: o construto recém-proposto não apenas leva a decisões mais rápidas e confiáveis, mas também medeia totalmente a relação entre o raciocínio humano e os resultados das decisões, alavancando os resultados. Assim, este estudo contribui para o conhecimento acadêmico e para a sociedade, trazendo novos insights que ampliam as pesquisas anteriores sobre o tema e podem encorajar os profissionais a investir em decisões homem-máquina para minimizar vieses cognitivos, alcançando assim maior valor de negócios.
 
URI
https://hdl.handle.net/10438/31441
Collections
  • FGV EAESP - MPGC: Mestrado Profissional em Gestão para a Competitividade [557]
Knowledge Areas
Administração de empresas
Subject
Sistemas de suporte de decisão
Tecnologia da informação
Processamento eletrônico de dados
Intuição
Lógica
Keyword
Human-machine decision capability
Intuition
Logic
Data
Technology
Intuição
Lógica
Dados
Tecnologia
Capacidade de decisão homem-máquina

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