6.1 Conclusões
Como resultado da pesquisa apresentada nos capítulos anteriores, conclui-se que o objetivo principal da pesquisa foi atingido, pois foram estudados os efeitos produzidos pelas políticas de criação e transferência de conhecimento em processos intensivos em conhecimento por meio do uso de um modelo de simulação de Dinâmica de Sistemas.
Esta afirmação está apoiada nas conclusões obtidas a partir da consecução dos objetivos secundários da presente Dissertação:
Estabelecer um Framework que defina a estrutura de um processo intensivo em conhecimento genérico e as interrelações entre seus elementos.
1. O Framework utilizado foi extraído a partir trabalhos de Raghu, Chaudhury e Rao (1998), Raghu (1999), Raghu, Jayaraman e Rao (2004) e Raghu e Vinze (2007), que consideram quatro estruturas que interagem entre si: Estrutura do Fluxo de Atividades, Estrutura dos Fluxos de Informação, Estrutura de alinhamento dos Atores, e Estrutura de Tomada de Decisão;
2. Viu-se a necessidade de incorporar uma quinta estrutura ao Framework de Coordenação, com o objetivo de salientar as características intangíveis dos processos intensivos em conhecimento: Estrutura de Transformação do Conhecimento;
3. Conclui-se que esta quinta estrutura incrementou robustez ao Framework de Coordenação, possibilitando sua aplicação em processos intensivos em conhecimento.
Estabelecer as estruturas de realimentação e feedback que compõem um processo intensivo em conhecimento no Framework por meio dos Diagramas de Influência.
1. As estruturas de realimentação (Feedback Loops) foram estabelecidas utilizando a técnica de representação de causa-efeito e de influências da Dinâmica de Sistemas (Capítulo 4, Seção 4.3.2);
2. Estas estruturas de realimentação foram caracterizadas em dois tipos de Feedback
Loops, os círculos de realimentação positivos, que reforçam o efeito produzido entre
efeito entre as variáveis circulares, objetivando o equilíbrio. Foram identificadas quatro estruturas, duas de reforço (R1 e R2) e duas de balanço ou equilíbrio (E1 e E2); 3. Concluiu-se que estas quatro estruturas de realimentação e Feedback definem de
forma adequada as inter-relações não-lineares existentes no processo intensivo em conhecimento;
4. Concluiu-se também que a Dinâmica de Sistemas se apresenta como uma técnica de simulação e modelagem adequada para representar as relações de causa-efeito e influência de um processo intensivo em conhecimento.
Estabelecer a estrutura de Estoques e Fluxos do modelo, para quantificar os efeitos das estruturas de realimentação e feedback e da inter-relação entre os elementos que compõem um processo intensivo em conhecimento com as políticas de criação e transferência de conhecimento.
1. As estruturas de realimentação identificadas anteriormente permitiram a criação dos diagramas de Fluxos e Estoques, técnica da Dinâmica de Sistemas que permite a quantificação das inter-relações entre as variáveis do Framework modificado;
2. As cinco estruturas foram modeladas na linguagem de Fluxos e Estoques da Dinâmica de Sistemas, e concluiu-se que os Fluxos e Estoques são adequados para representar os diferentes elementos do Framework de Coordenação, considerando também as estruturas de realimentação e Feedback;
3. Dessa forma, conclui-se que a Dinâmica de Sistemas serve também para modelar de forma adequada os componentes e as estruturas do Framework de Coordenação considerando as particularidades dos processos intensivos em conhecimento.
Estabelecer mecanismos e indicadores de comparação que permitam analisar a relevância do estabelecimento das diferentes políticas de criação e transferência de conhecimento em processos intensivos em conhecimento.
1. Os indicadores de comparação foram escolhidos a partir das variáveis dependentes. A técnica dos cenários de simulação foi escolhida como mecanismo para comparação. Esta técnica permitiu realizar oito diferentes testes no modelo;
2. Concluiu-se que a técnica dos cenários de simulação se apresenta como uma alternativa adequada para o estudo dos efeitos das políticas de criação e transferência de conhecimento em processos intensivos em conhecimento, pois ela permite realizar
análises em períodos longos de tempo, considerando também os impactos não-lineares de outras variáveis endógenas.
Realizar simulações no modelo para identificar os efeitos produzidos pelas políticas de criação e transferência de conhecimento em processos intensivos em conhecimento.
1. Conclui-se que o estabelecimento das três políticas em paralelo é a melhor opção, em termos das melhoras produzidas no processo intensivo em conhecimento como um todo;
2. Conclui-se também que a Dinâmica de Sistemas permite visualizar comportamentos contraintuitivos dentro do processo intensivo em conhecimento que, além de se aproximar a comportamentos mais reais, como no caso da alocação de recursos para realizar a documentação e registro do cenário PDR, possibilita ganhar uma maior compreensão sobre o modelo e sobre o processo intensivo em conhecimento per se; 3. Independente do resultado específico da aplicação, o modelo permitiu modelar um
processo intensivo em conhecimento e demonstrou que a utilização de modelos dinâmicos é vantajosa para este tipo de processos, pois permite visualizar as mudanças ocorridas no longo do tempo, assim como os efeitos produzidos por estruturas de realimentação e os efeitos das relações não-lineares entre os componentes do processo. Contudo, conclui-se também que a grande limitação do trabalho, mesmo sendo sustentada teoricamente pelos autores da área, continua sendo a validação do modelo de Dinâmica de Sistemas. Esta limitação nasce da dificuldade de realizar provas estatisticamente confiáveis para validar os modelos de Dinâmica de Sistemas.
Conforme Forrester e Senge (1980), a validade é muitas vezes confundida com verdade absoluta, não existindo método para verificar que um modelo seja “correto” ou “verdadeiro”. Nesse sentido, não se pode afirmar que os modelos de Dinâmica de Sistemas sejam válidos ou “verdadeiros”, mas sim que tais modelos podem tornar-se cada vez mais “confiáveis” ou “fidedignos”, à medida que inúmeros testes são realizados para avaliar sua confiabilidade e mais informações são obtidas sobre o sistema em estudo.
6.2 Recomendações para trabalhos futuros
O estudo de processos intensivos em conhecimento, assim como da modelagem destes está num período ainda crescente e de evolução. Nesse sentido, esta Dissertação apresenta-se
como uma primeira aproximação para a modelagem de Dinâmica de Sistemas em processos deste tipo, oferecendo várias recomendações que podem ser seguidas em trabalhos futuros:
1. Em relação ao Framework modificado: podem-se aprimorar as inter-relações entre as cinco estruturas do Framework, a partir da obtenção de maiores informações e conhecimentos de pesquisas empíricas e teóricas sobre fluxos de atividades, fluxos de informação, atores, tomada de decisão e transformação do conhecimento;
2. Em relação ao Framework modificado: na estrutura de Transformação do Conhecimento, podem-se aprimorar os componentes do modelo relacionados com os tipos de conhecimento utilizados, pois o trabalho somente considerou o conhecimento obtido a partir da execução das atividades “learning by doing”; em trabalhos posteriores, pode-se analisar a influência de conhecimento obtido a partir de novas contratações ou inclusive de Bases de Conhecimento externas por processos de terceirização ou fusões e aquisições empresariais por exemplo;
3. Em relação ao modelo: pode-se liberar a restrição relacionada com o impacto dinâmico das variáveis de demissão e contratação que não foram consideradas no modelo, para evitar que o comportamento dinâmico do mesmo fosse afetado por elas. Em situações reais, a interação das variáveis de Turnover (demissão e contratação) com os componentes apresentados no modelo, especialmente com aqueles relacionados com os atores do processo, pode influir fortemente no comportamento dinâmico do processo intensivo em conhecimento. Nesse sentido, maiores pesquisas nesta área poderiam preencher esta lacuna;
4. Em relação ao modelo: as características utilizadas na modelagem e simulação foram obtidas a partir de um tipo de realidade: os processos de atendimento ao cliente. Dessa forma, este modelo poderia ser testado em outro tipo de processos intensivos em conhecimento, em outros segmentos empresariais, incrementando a capacidade de utilização do mesmo;
Em relação ao modelo: os processos de Tomada de Decisão podem ser mais explorados, considerando que as decisões tomadas pelos atores do processo intensivo em conhecimento dependem do comportamento dinâmico observado, e os resultados do mesmo podem ser fortemente afetados pelas decisões tomadas. Em trabalhos posteriores, pode se aprofundar o estudo sobre o impacto da Tomada de Decisão e os impactos da complexidade dinâmica sobre as decisões tomadas.