The cracks in postmodern economic theories are visible. They’ve spilled into politics, with governments slashing budgets worldwide.
The spark came from Richard Thaler (Nudge) and Daniel Kahneman (Thinking, Fast and Slow), but the roots run deeper. In 1978, Herbert Simon won the first Nobel Prize for behavioral economics. Thaler later brought the field into public view with his “anomalies” articles in the Journal of Economic Perspectives between 1987 and 1990.
The message was clear: People act based on their environments. Psychology had already demonstrated this in clinical practice; economics eventually followed.
With that, homo economicus—the hyperrational actor of industrial modernity—died. Along with him went the playbook of meritocracy, technical determinism, and cold rationality.
In his place rose concepts like culture, institutions, purpose, inclusive HR, gender equality, quotas, and language—social dynamics grounded in behavioral insights.
As service economies expanded, requiring soft skills more than industrial hard skills, behavioral economics spread. But the field made a major oversight: It never invited accounting to the conversation.
The Accounting Blind Spot
Accounting frameworks from FAF and IFRS are still designed for industrial modernity: Only positive, immediate cash flows count as value. Everything else is classified as a cost.
That means the way a company treats suppliers, employees, communities, and the environment is booked as a loss, disconnected from value creation. Even ESG initiatives are paradoxically punished by the very systems that claim to encourage them.
Consider a practical case: a company with 10,000 Google reviews averaging 4.6 stars.
From a statistical perspective, this dataset holds weight. It is large enough to fall under the law of large numbers—valid, representative, and statistically significant.
It is a voluntary response sample with real-world significance, combining quantitative and qualitative depth. Most importantly, it suggests correlation with causation: Employees, suppliers, and communities are treated with respect and professionalism.
That number is not just a reputation score. It’s a direct indicator of ESG performance and long-term value creation. It also signals that leadership is competent and that the company is likely to sustain future cash flows, impacting valuation itself.
Yet none of this is captured on the balance sheet.
From Behaviorism to Hyper-Modernism
We are entering what could be called hypermodernism, a necessary blend of behavioral insights and rationalist rigor. But the dialogue has barely started.
Take HR practices, or today’s “people analytics.” Some companies still measure screen time as a proxy for productivity. Few integrate stakeholder feedback on employee well-being, family quality of life, or the actual value of deliverables.
Meanwhile, technology has already solved problems of scale. Large language models like ChatGPT process data in ways far more complex than corporate metrics. A simple 10-word sentence is represented by around 257,000 parameters, calculated in hundredths of a second. Training involves millions of such sentences, across billions of parameters.
If AI systems can process that complexity, organizations can certainly design models with 100-200 parameters to identify talent, monitor well-being, and measure real performance. They can even share these benchmarks across industries, just as the scientific community shares open datasets.
With web scraping, API mining, sentiment analysis, metadata extraction, and time-series tracking, organizations can measure behaviors and relationships with a precision unavailable to earlier generations.
Measure What Truly Creates Value
This is the opportunity: to move beyond the hard-line modernist models built to exclude unexplainable asymmetries from the balance sheet, and instead bring those very asymmetries into view through multiparameter models.
If we genuinely want to assign value to diversity, inclusion, and the social dynamics that generate wealth, we must measure these effects, not dismiss them as “expenses.” That requires accounting to catch up, and for Nobel-winning thinkers to help rewrite the rules.
This debate isn’t isolated. Harvard’s Impact-Weighted Accounts Project is working to embed social and environmental externalities directly into financial statements, while frameworks like Context-Based Sustainability argue that performance should be judged against ecological and social thresholds.
At the same time, critiques of ESG ratings reveal how fragmented and inconsistent today’s measures are. New approaches—ranging from relational metrics of trust and community well-being to AI-driven sentiment analysis—are emerging.
All point to the same conclusion: Accounting must evolve to treat culture, relationships, and impact not as costs, but as core drivers of long-term value creation.
As fissuras nas teorias econômicas pós-modernas estão visíveis. Elas transbordaram para a política, com governos cortando orçamentos em todo o mundo.
A faísca veio de Richard Thaler (Nudge) e Daniel Kahneman (Rápido e Devagar), mas as raízes são mais profundas. Em 1978, Herbert Simon conquistou o primeiro Prêmio Nobel de economia comportamental. Mais tarde, Thaler trouxe a disciplina ao debate público com sua série de artigos sobre “anomalias” no Journal of Economic Perspectives entre 1987 e 1990.
A mensagem era inequívoca: as pessoas agem com base em seus ambientes. A psicologia já havia demonstrado isso na prática clínica; a economia eventualmente seguiu o mesmo caminho.
Com isso, o homo economicus — o ator hiper-racional da modernidade industrial — morreu. E com ele foi-se a cartilha da meritocracia estrita, do determinismo técnico e da racionalidade fria.
Em seu lugar, ascenderam conceitos como cultura, instituições, propósito, RH inclusivo, igualdade de gênero, cotas e linguagem — dinâmicas sociais fundamentadas em insights comportamentais.
À medida que a economia de serviços se expandiu, exigindo mais competências interpessoais do que habilidades industriais duras, a economia comportamental se espalhou. Mas esse campo cometeu uma omissão grave: nunca convidou a contabilidade para a conversa.
O Ponto Cego da Contabilidade
As estruturas contábeis de órgãos como FAF e IFRS ainda são projetadas para a modernidade industrial: apenas fluxos de caixa imediatos e positivos contam como valor. Todo o restante é classificado como custo.
Isso significa que a forma como uma empresa trata seus fornecedores, colaboradores, comunidades e o meio ambiente é lançada como perda contábil, desvinculada da criação de valor. Até mesmo iniciativas de ESG acabam sendo paradoxalmente penalizadas pelos próprios sistemas que dizem incentivá-las.
Considere um caso prático: uma empresa com 10.000 avaliações no Google com média de 4,6 estrelas.
De uma perspectiva estatística, essa base de dados tem peso considerável. É grande o suficiente para se enquadrar na lei dos grandes números — sendo válida, representativa e estatisticamente relevante.
Trata-se de uma amostra de resposta voluntária com significado real, combinando profundidade quantitativa e qualitativa. Mais importante ainda: sugere correlação direta com causalidade: funcionários, fornecedores e clientes são tratados com respeito e profissionalismo.
Esse número não é apenas uma pontuação de reputação; é um indicador direto de desempenho em ESG e de geração de valor no longo prazo. Sinaliza que a liderança é competente e que a empresa tem probabilidade de sustentar fluxos de caixa futuros, impactando diretamente o próprio valuation.
No entanto, nada disso é capturado no balanço patrimonial.
Do Comportamentalismo ao Hipermodernismo
Estamos entrando no que se pode chamar de hipermodernismo: uma união necessária entre insights comportamentais e rigor racionalista. Mas esse diálogo mal começou.
Observe as práticas de RH ou o atual "people analytics". Algumas empresas ainda medem tempo de tela como indicador de produtividade. Poucas integram feedbacks de stakeholders sobre o bem-estar dos funcionários, a qualidade de vida familiar ou o valor real das entregas.
Enquanto isso, a tecnologia já solucionou os problemas de escala. Modelos de linguagem de grande porte (LLMs), como o ChatGPT, processam dados de formas muito mais complexas do que as métricas corporativas. Uma simples frase de 10 palavras é representada por cerca de 257.000 parâmetros, calculados em centésimos de segundo. O treinamento envolve milhões de sentenças em bilhões de parâmetros.
Se os sistemas de IA podem processar essa complexidade, as organizações certamente podem desenhar modelos com 100 a 200 parâmetros para identificar talentos, monitorar bem-estar e mensurar desempenho real.
Podem inclusive compartilhar esses benchmarks entre setores industriais, assim como a comunidade científica compartilha bases de dados abertas.
Com web scraping, mineração via APIs, análise de sentimentos, extração de metadados e rastreamento de séries temporais, as organizações podem mensurar comportamentos e relacionamentos com uma precisão inacessível às gerações anteriores.
Mensurar o que Realmente Gera Valor
Esta é a grande oportunidade: ir além dos modelos modernistas rígidos construídos para excluir assimetrias do balanço patrimonial e, em vez disso, trazer essas assimetrias para o centro da análise por meio de modelos multiparamétricos.
Se realmente desejamos atribuir valor à diversidade, à inclusão e às dinâmicas sociais que geram riqueza, precisamos mensurar esses efeitos, e não descartá-los como simples “despesas”. Isso exige que a contabilidade evolua e que pensadores laureados com o Nobel ajudem a reescrever as regras.
Esse debate não é isolado. O Impact-Weighted Accounts Project de Harvard busca incorporar externalidades sociais e ambientais diretamente às demonstrações financeiras, enquanto frameworks de Sustentabilidade Baseada no Contexto defendem que a performance seja avaliada frente a limiares ecológicos e sociais.
Tudo aponta para a mesma conclusão: a contabilidade precisa evoluir para tratar cultura, relacionamentos e impacto não como custos, mas como motores fundamentais de criação de valor no longo prazo.
