Knowledge Problem

Eva dirige uma oficina e recebe um trabalho inesperado. O inventário mostra equipamentos, mas um colega sabe mais: uma máquina adequada acabou de ficar livre e a oficina vizinha tem o acessório necessário. Hayek destaca precisamente este conhecimento de lugares e momentos específicos. O manual técnico é importante, mas não diz sozinho o que se pode organizar esta tarde. Conhecimento técnico e experiência não são rivais; a decisão muitas vezes exige ambos. [1]

Hayek usa o exemplo do estanho: uma nova procura ou uma interrupção da oferta pode elevar o preço. Os compradores procuram então poupar material ou substituí-lo, mesmo sem conhecer a causa inicial. Os preços podem ligar decisões distantes sem que todos leiam o mesmo relatório. Mas um preço não conta toda a história, e as reações podem ser imperfeitas. Economic Calculation, a comparação monetária de custos e planos, utiliza esse sinal sem o transformar em conhecimento completo. [1]

Um relatório regista várias máquinas adequadas na região. Uma está longe, outra espera reparação e outra só estará livre na próxima semana. O total não é necessariamente falso; simplesmente não responde à pergunta de Eva sobre como acabar hoje. Agrupar dados em categorias faz perder algumas diferenças. A visão geral ajuda, mas é preciso verificar se localização, estado ou prazo alteram as opções realmente disponíveis. [1]

Em Economics and Knowledge, Hayek distingue a compatibilidade dos planos da explicação de como surgiu. Eva espera uma peça e o fornecedor espera que ela a receba. Pressupor que ambos sabem tudo corretamente não explica a coordenação. No nosso exemplo, é necessário examinar a confirmação da encomenda, o novo prazo ou o aviso de atraso e saber se as pessoas adaptaram os planos. Um modelo com informação completa pode ser útil, mas o processo real de aprendizagem continua por explicar. [2]

O programa mostra a Eva uma peça em stock. Mas o registo pode ser anterior à compra de outro cliente ou referir-se a outra versão. Aplicada a uma base de dados, a pergunta de Hayek torna-se muito concreta: de onde vem esta informação, quando foi atualizada e o que descreve exatamente? Software mais rápido processa melhor o que foi introduzido, mas não demonstra assim que seja completo ou útil. Não se rejeitam bases de dados; distingue-se um registo do conhecimento necessário para uma decisão concreta. [1] [3]

O mecânico pode conhecer a máquina sem saber que a peça encareceu ou que o fornecedor tem problemas de transporte. A descentralização, a distribuição das decisões por vários participantes, também exige ligações entre eles. Hayek associa, por isso, o conhecimento local a outros sinais, especialmente preços. Estar mais próxima do trabalho não torna Eva infalível. Ela precisa de verificar informações, rever o plano e aprender com o que correu mal. [1] [2]

A oficina conta encomendas facilmente, mas regista com mais dificuldade a confiança perdida de um cliente ou a experiência de um funcionário com uma avaria invulgar. Em The Pretence of Knowledge, Hayek adverte contra considerar importante apenas aquilo para que existem números. Uma tabela precisa não justifica uma previsão precisa. Convém distinguir observações, pressupostos e incógnitas. Medir não perde valor; os seus limites precisam de ser reconhecidos. [3]

Eva pode aceitar Bitcoin e verificar o pagamento segundo as regras da rede. Pode, por exemplo, verificar se a transação está incluída num bloco, um conjunto de transações aceite segundo as regras da rede. Isso não lhe diz se a peça chegará ou se o cliente ficará satisfeito. Um registo verificável do pagamento e o conhecimento do mercado têm funções diferentes. Uma rede distribuída não garante informação comercial completa nem decisões sem falhas. Mesmo recebendo bitcoin, Eva precisa de falar com o fornecedor, aproveitar a experiência do mecânico e poder alterar o plano. [1] [2] [4]