Saúde Mental em Data Science e Machine Learning: A Pressão da Incerteza

Data scientist é a profissão mais sexy do século XXI, e uma das mais psicologicamente desgastantes em TI. A natureza do trabalho é fundamentalmente incerta: você não sabe se o modelo vai funcionar, se os dados são suficientes, se a hipótese é testável. Essa incerteza permanente tem custo para a saúde mental. Sou Deivison Mendes (CRP-04/65709), psicólogo especializado em saúde mental de profissionais de TI. Agende uma conversa.

A incerteza como estressor específico em data science

Em desenvolvimento de software, o código ou funciona ou não funciona. Em data science, um modelo pode funcionar moderadamente em algumas condições e não em outras, e nem sempre é claro o porquê. Essa ausência de feedback binário claro é psicologicamente desgastante para quem precisa de sensação de progresso para manter motivação.

Síndrome do impostor amplificada pela interdisciplinaridade

Data scientists precisam de estatística, programação, domain knowledge e comunicação de negócio. A amplitude do conhecimento necessário garante que qualquer dado cientista sinta que 'deveria saber mais' em alguma das dimensões. A síndrome do impostor em data science tem conteúdo específico: 'não sou matemático suficiente', 'não sou programador suficiente', 'não entendo o negócio suficiente'.

A pressão de 'gerar insights'

Executivos e stakeholders frequentemente esperam que data science entregue insights transformadores de forma consistente. Na realidade, muitos datasets não têm insights ocultos esperando ser descobertos, apenas padrões ruins ou ausência de padrão. A pressão de entregar 'algo interessante' mesmo quando os dados não suportam é uma forma de desonestidade epistêmica forçada que gera conflito ético e estresse.