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Escrito por Carolina Da Costa | 14 de julho de 2026
Desafio não é medir o que aconteceu. É demonstrar, com evidência, o que teria acontecido se nada tivesse sido feito. Sem essa diferença, impacto pode ser apenas narrativa - Imagem gerada por IA - Foto: Ilustrativa/Neo Mondo
POR – CAROLINA DA COSTA*
Bilhões em capital de impacto, subsídio público e filantropia são alocados todo ano a partir da mesma inferência causal: a de que algo mudou porque uma intervenção aconteceu. É o mesmo erro de atribuição que cometemos no cotidiano — confundir a causa mais visível com a causa real —, só que aqui formalizado em relatório, métrica e até selo. A formalização não torna a inferência mais confiável; torna o erro mais difícil de enxergar.
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Falta, antes de tudo, a pergunta contrafactual. Provar que houve efeito exige responder a uma pergunta simples e incômoda: o que teria acontecido sem a intervenção? Sem essa comparação, qualquer resultado positivo pode ser atribuído ao programa — quando, na verdade, poderia ter ocorrido de qualquer forma. É o erro mais comum e mais caro do setor: medir o "depois" e esquecer de perguntar o que seria o "sem".
Há também o perigo da média. Mesmo quando existe comparação, o resultado costuma ser resumido em um único número — e a média é um recorte perigoso. Um programa pode ter efeito nulo para a maior parte do público e efeito real para uma fração pequena, ou o contrário. "Não funcionou, na média" e "funcionou apenas para quem já tinha uma condição prévia" são frases compatíveis com o mesmo conjunto de dados. A diferença entre elas é a única coisa que interessa a quem decide política pública ou alocação de capital.
O terceiro erro é presumir adicionalidade: se o recurso foi investido e algo mudou, presume-se que o recurso causou a mudança. Mas um resultado positivo em uma dimensão pode coexistir com efeito negativo em outra — e o segundo raramente é medido, porque não estava no escopo do relatório. Um investimento pode aparentar sucesso porque a métrica escolhida foi a que confirma a tese, não a que a testaria.
Ao ler um estudo de impacto, vale sempre perguntar três coisas. Comparado a quê: se a resposta não descrever um grupo ou cenário que não recebeu a intervenção, não há prova de causa — há apenas descrição de resultado. Média de quem: um efeito médio positivo pode nascer de uma minoria beneficiada e de uma maioria inalterada, e pedir a distribuição, não só a média, muda a leitura e abre novas hipóteses. E o que não foi medido: uma intervenção pode ter dois efeitos ao mesmo tempo, um bom e outro ruim — um programa social pode aumentar a renda das famílias atendidas e, simultaneamente, aprofundar a dependência dessas famílias em relação ao próprio programa, efeito que só aparece quando o benefício termina e ninguém mais está acompanhando. Estudos costumam mostrar apenas o primeiro efeito, porque foram desenhados para captar só esse.
Nas próximas colunas, trarei essa mesma lente crítica para outros temas da agenda que reúne capital, risco e transformação social. Meu interesse está em identificar onde esse capital redistribui risco, acesso e poder de forma a sobreviver sem subsídio permanente, com capacidade real de crescimento. Inclusão financeira, investimento de impacto e finanças de transição são questões que precisam ser tratadas, antes de tudo, em termos de desenho e mensuração.
A pergunta que separa evidência de retórica não é se um programa funcionou, mas o que precisaria ser verdade para essa frase fazer sentido: comparado a quê, média de quem, o que não foi medido. Nenhuma dessas perguntas garante uma resposta confortável — e é exatamente por isso que precisam ser feitas antes da destinação do capital.

*Carolina da costa - Especialista em educação, saúde e impact investing. Atua como Diretora de Impacto e Sustentabilidade na Stone. Doutora em Pensamento Crítico e Sistêmico pela Rutgers University, lidera o Comitê ESG do Grupo Boticário e integra conselhos de instituições de excelência em ensino e pesquisa. Duas vezes proponente selecionada pelo Lab de inovação em finanças do Climate Policy Initiative. Combina rigor acadêmico e prática de mercado para desenhar modelos de negócio e arquiteturas de blended finance com retorno financeiro, social e ambiental. Colunista do portal Neo Mondo.
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