COLETA DE EVIDÊNCIAS E TRATAMENTO DOS DADOS

O Quadro 16 apresenta uma síntese dos principais pontos discutidos no Capítulo 3, levando-se em consideração a associação com os problemas levantados, classes de problema e os objetivos propostos na presente pesquisa.

Os artefatos produzidos possuem características distintas, ligados a um problema central, porém atrelados à diferentes classes de problemas. Como indicado por Dresch et al. (2015), essa classificação permite o encurtamento do caminho que pesquisadores e organizações terão que percorrer na busca por soluções de problemas similares.

Objetivo Geral Tipo de artefato Classe de problema Generalização

O objetivo central dessa pesquisa é fornecer artefatos para que a lacuna provocada, de um lado pela necessidade de preservar a identidade organizacional através da concentração de definições

macro no grupo da alta administração e, de outro lado, a necessidade de produzir e incorporar conhecimento local que leve

em consideração as particularidades do cliente, os riscos, disponibilidade de recursos, região e cultura de mão de obra, seja

minimizada permitindo uma articulação mais fluida e dinâmica entre pessoas, processos e sistemas.

Design propositions Simplificação de processos Sim Modo de conhecimento Coleta de dados Tratamento dos dados Forma de avaliação 2 Pesquisa bibliográfica e documental Canvas Descritiva / Experimental

Objetivo Específico Tipo de artefato Classe de problema Generalização

Traduzir o requisito 7.1.6 (Conhecimento Organizacional), proposto na ISO 9001 (ABNT, 2015) em termos da gestão do conhecimento e verificar sua compatibilidade epistemológica.

Instanciações A normalização do conhecimento Sim Modo de conhecimento Coleta de dados Tratamento dos dados Forma de avaliação 2 Pesquisa bibliográfica e documental Comparação Descritiva

Objetivo Específico Tipo de artefato Classe de problema Generalização

Avaliar se a empresa estudada possui ferramentas e condições necessárias para atender ao requisito supracitado através de um

diagnóstico de maturidade em gestão do conhecimento.

Modelos A normalização do conhecimento Não Modo de conhecimento Coleta de dados Tratamento dos dados Forma de avaliação

2 Método OKA Sofware

SysOKA Observacional

Objetivo Específico Tipo de artefato Classe de problema Generalização

Mapear as práticas de criação e compartilhamento de conhecimento utilizadas na UTC Engenharia identificando convergências e divergências em relação ao novo quadro

conjuntural, epistemológico e legal.

Modelos A normalização do conhecimento Não Modo de conhecimento Coleta de dados Tratamento dos dados Forma de avaliação 2 Pesquisa bibliográfica e documental Tabulação e comparação Observacional Quadro 16 – Síntese da pesquisa

Conforme indicado no Quadro 16, foi efetuado o diagnóstico da maturidade da UTC Engenharia em gestão do conhecimento através da metodologia OKA. Para isso, o método não foi utilizado na forma convencional, onde é aplicado em forma de questionários a grandes grupos de pessoas. A justificativa para essa mudança se dá, pois, o método possui aproximadamente 200 questões, que, se tratadas em forma de questionário não trarão resultados satisfatórios, tendo em vista algumas características peculiares da indústria da construção como a dinâmica, o curto prazo e a alta produtividade.

Em função disso foi criado uma equipe de diagnóstico com representação dos níveis de alta gerência, gerência média e gerência operacional. A equipe foi dividida em dois blocos: Escritório Central e Unidades Operacionais. O pesquisador nesse contexto assume também o papel de avaliador do artefato, característica inerente à

design Science, procurando atuar de forma neutra para minimizar vieses, capturando

as respostas dos agentes e não interferindo no seu teor.

A coleta de evidências foi realizada obedecendo a sequência de métricas indicadas na seção 2.1.7 e foi sistematizada através de encontros e videoconferências com cada área, tendo em vista a distância entre os sites. Importante ressaltar que a alta administração da UTC Engenharia financiou de forma satisfatória a pesquisa, provendo os recursos necessários à sua operacionalização. Do mesmo modo o pesquisador dispõe de acesso livre na empresa e em todos os níveis hierárquicos. A Figura 28 representa a composição da equipe ouvida na pesquisa.

Figura 28 – Equipe de diagnóstico – Método OKA Fonte: Autor (2016)

O Anexo I apresenta o modelo de diagnóstico que foi aplicado. Importante ressaltar que, quando a questão/pergunta for dirigida à palavra “você”, no contexto dessa pesquisa ela se refere ao grupo criado para efetuar o diagnóstico e não a um indivíduo. As respostas, neste caso, são sinalizadas com base em consenso.

Não é escopo dessa pesquisa efetuar o mapeamento de todos os processos da empresa. O foco está na identificação da melhor ferramenta para cumprir o objetivo central da pesquisa. Assim sendo, a indicação dos artefatos foi feita levando-se consideração as premissas discutidas na revisão da literatura e a realização de testes de caráter experimental / simulado com dados de um processo aleatório do SGI da UTC Engenharia.

Em relação aos demais artefatos produzidos, ambos com características de conhecimento modo 2, serão de grande importância para esclarecimentos e soluções para o problema da pesquisa. Após a consolidação da análise e validação de todas as etapas da design science research, os artefatos poderão ser generalizados, desse modo, servirão como elementos capacitores e base de conhecimento para gestores do ramo de construção e montagem e outros inseridos na mesma classe de problemas.

Os dados coletados em campo, sejam através de pesquisa documental, canvas ou OKA foram organizados de acordo com sua aplicação, utilizando softwares gráficos, vetoriais e textuais.

Para o método OKA utilizou-se o sistema SYSOKA, software gratuito criado pela Universidade Católica de Brasília que traduz e transcreve para a linguagem computacional o artigo de Fonseca (2006), que é a referência principal para aplicação e métrica do método. A Figura 29 apresenta algumas das principais telas e funcionalidades do software.

Figura 29 – SYSOKA – Telas principais Fonte: Autor (2016)