Como aprende um sistema com uma exceção resolvida sem a generalizar demasiado?

Porque importa

As exceções mostram o processo com uma precisão que o percurso habitual raramente oferece. Revelam informação ausente, regras implícitas, dependências, conflitos de autoridade e formas reais de recuperar o trabalho.

Por isso cada exceção resolvida parece uma oportunidade para o sistema aprender. O perigo aparece quando uma decisão válida para um caso se transforma em regra geral sem conservar as condições que a tornaram razoável.

Uma exceção pode ser um precedente, mas também uma concessão única, uma resposta a informação incompleta, um remendo, um erro tolerado ou um sinal de que a regra principal precisa de mudar.

O que sabemos até agora

Para aprender com uma exceção convém conservar pelo menos:

• o que a ativou;
• o contexto e o âmbito;
• que informação faltava ou se contradisse;
• quem interveio e com que autoridade;
• que alternativas foram consideradas;
• que decisão foi tomada e porquê;
• que ação foi executada;
• que resultado foi observado;
• se a resolução deve caducar ou ser revista.

Depois pode ser classificada como:

• caso isolado que deve ser recordado, mas não generalizado;
• precedente consultável;
• nova exceção explícita dentro de uma regra;
• candidata a regra depois de mais evidência;
• defeito de processo ou de interface;
• contradição que exige decisão organizacional.

Antes de incorporar uma nova regra, é útil procurar contraexemplos, testá-la sobre casos históricos e executá-la em modo de recomendação ou de sombra. A recorrência ajuda, mas não substitui uma explicação de porque a generalização é válida.

O que continua em aberto

Não existe um limiar universal de casos a partir do qual uma exceção deva transformar-se em regra. Uma situação rara e de alto impacto pode merecer um percurso explícito desde o primeiro caso; outra muito frequente pode continuar a depender de um matiz difícil de representar.

Continua em aberto como distinguir automaticamente uma prática local de uma política geral, como decidir que parte de uma explicação humana é causal e que parte é retrospetiva, e como evitar que o sistema aprenda os enviesamentos de quem historicamente teve autoridade para resolver.

Fica também por resolver quando é que uma acumulação de exceções deve melhorar a automação e quando demonstra que o processo, a política ou até o objetivo precisam de ser redesenhados.