A presente pesquisa se propôs inicialmente a efetuar uma avaliação para conhecer o estágio atual das práticas de Gestão do Conhecimento em um dos Centros da UCB baseada na percepção dos funcionários, e objetivou contribuir para o alcance do Objetivo Estratégico “Implantar a Gestão do Conhecimento e Grupo de Inteligência” (UNIVERSIDADE CATÓLICA DE BRASÍLIA).
Para viabilizar a execução dessa proposta, foram definidos os seguintes objetivos específicos:
a. Analisar métodos de avaliação de GC encontrados na literatura e selecionar um para uso em estudo de caso na UCB;
b. Identificar as adequações necessárias ao método de avaliação selecionado, para compatibilizá-lo ao contexto da UCB;
c. Realizar uma avaliação de GC em um dos setores da UCB utilizando o método escolhido;
d. Propor iniciativas e indicadores para o Objetivo Estratégico em questão, à luz da avaliação realizada.
Várias ações foram empreendidas para concretizar os objetivos específicos. O alcance do objetivo específico da alínea a determinou que fossem feitas pesquisas em bases de dados que resultaram na identificação do BSC, do KMCA, do KMD e do KMPI como métodos potencialmente compatíveis com a necessidade da UCB. No Capítulo 2 da presente dissertação, esses métodos foram analisados e submetidos a uma análise comparativa que culminou com a seleção do KMD para uso na UCB. O Capítulo 3 apresentou detalhadamente o método escolhido e o seu
framework.
Para atingir objetivo específico da alínea b, foram necessários ajustes no questionário original do KMD, contextualizando-o para aplicação na organização. O Capítulo 4 descreve a metodologia e pormenoriza os procedimentos adotados na execução da avaliação alvo da pesquisa, cujos resultados são apresentados e analisados no Capítulo 5.
Para alcançar o objetivo da alínea c, foi feita uma avaliação da GC no Centro de Ciência e Tecnologia da UCB, que abrangia os cursos de graduação em
127 Sistemas de Informação, Ciências da Computação e Engenharia Ambiental, e também os programas de Pós-Graduação em Gestão do Conhecimento e da Tecnologia da Informação - MGCTI, Planejamento e Gestão Ambiental - PGA. Essa avaliação resultou na identificação dos passos do processo de GC nos quais é recomendável que a UCB melhore a eficácia das práticas de GC a eles relacionados e no direcionamento para os programas de ação específicos do framework utilizado.
Visando ao objetivo da alínea d, foram propostas iniciativas estratégicas para o BSC da UCB oriundas dos passos dos programas de ação do framework. As iniciativas foram complementadas com indicadores obtidos após ampla revisão de literatura sobre o tema: Kaplan (1997), Liebowitz e Suen (2000), Raimann (2006) e Rocha Neto (2003).
Os pressupostos principais adotados na pesquisa foram que o KMD possibilita o diagnóstico de GC na UCB e o acompanhamento sistemático dos seus processos de GC, e, ainda, que ele viabiliza a proposição de iniciativas estratégicas. Esses pressupostos foram complementados pelos pressupostos secundários: I. As respostas ao KMD são compatíveis com o uso de métodos quantitativos
de análise;
II. Os resultados do KMD apresentam correlações suficientes de forma a permitir a identificação de agrupamentos;
III. esses agrupamentos fornecem elementos para o direcionamento aos desafios do framework do KMD, para elaboração das propostas de iniciativas e indicadores de GC, para uso no BSC da UCB.
Os pressupostos I e II acima foram validados pelos resultados dos testes de confiabilidade da amostra, do Teste de Esfericidade de Bartlett e do KMO – Kaiser- Meyer-Olkin, que estão dentro dos valores de referência constantes na literatura.
O pressuposto III foi validado pela Análise Fatorial Exploratória - AFE, que encontrou fatores “significativos” de acordo com os parâmetros explicados no Capítulo 4.
Em virtude da validação dos pressupostos secundários, os pressupostos principais puderam ser considerados plenamente validados.
Além do alcance dos objetivos e da validação dos pressupostos, a presente pesquisa apresenta, ainda, as seguintes contribuições para a UCB:
128
• A apresentação de métodos de avaliação de Gestão do Conhecimento antes não discutidos nas cadeiras de GC dos cursos da organização e que são compatíveis com as diretrizes acadêmicas da UCB e com o currículo do MGCTI;
• A elaboração de versão eletrônica do KMD, atualmente pronta para testes e implantação na sua sistemática de avaliação de GC;
• A apresentação de esclarecimentos sobre a utilização da Análise Fatorial enquanto técnica estatística multivariada amplamente utilizada em pesquisas científicas, mas que nem sempre é detalhada a ponto de demonstrar a forma de obtenção dos resultados.
Sabe-se que os resultados dessa pesquisa não podem ser generalizados para consolidação do framework escolhido como melhor método para avaliação de Gestão do Conhecimento, especialmente pela sua delimitação a um contexto específico – o do Centro de Ciência e Tecnologia da Universidade Católica de Brasília.
Entretanto, os resultados ora obtidos são positivos o bastante para recomendar a continuidade de uso dos procedimentos de aplicação do KMD da forma como apresentados, com o intuito de se conhecer os resultados relativos ao contexto geral da organização.
Os resultados obtidos com a presente pesquisa permitem ainda propor várias opções de trabalhos futuros, dentre as quais são elencadas:
• A aplicação do presente método nos demais passos do framework de GC adotado, objetivando vislumbrar um BSC com iniciativas relativas a todos os passos;
• A realização de nova avaliação dos passos ora avaliados de acordo com o interstício sugerido por Bukowitz e Williams (2002, p.30), objetivando acompanhar a evolução decorrente da implantação das iniciativas ora propostas;
• Após algumas “rodadas” de avaliação da GC da UCB utilizando o KMD, a execução de uma Análise Fatorial Confirmatória – AFC com o objetivo de validar estatisticamente a estrutura conceitual do KMD;
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• Um estudo comparativo entre resultados de avaliação obtidos pelo KMD e por algum dos outros métodos mencionados na pesquisa, especialmente o KMPI e o KMCA.
• Um estudo comparativo entre o KMD e o OKA – Organizational Knowledge Management, visando estabelecer um paralelo entre os resultados desses dois métodos e verificar se e como as ações propostas por um podem impactar os resultados avaliados pelo outro. Essa proposta de trabalho futuro ora se apresenta porque, ao longo da pesquisa, em estágio posterior ao da seleção do método de avaliação para uso na pesquisa, obteve-se a informação sobre a existência do OKA e sobre os estudos a seu respeito em curso na UCB, não tendo sido possível, entretanto, a sua inclusão no escopo da pesquisa.
Em todas as situações acima, recomenda-se que as avaliações sejam estruturadas para permitir, além da apuração dos resultados do processo de GC da organização como um todo e a apuração de resultados setoriais, a fim de identificar e propor ações mais focadas, aumentando a sua eficácia.
Como produto da presente pesquisa e evidência do alcance do objetivo geral é apresentado o resultado da avaliação das práticas de GC de um dos Centros da UCB, que foi obtido complementando-se um método de avaliação de base qualitativa com um conjunto de técnicas quantitativas.
A utilização da abordagem qualiquantitativa, qualitativa (predominantemente) e quantitativa, propiciou a oportunidade para se responder o “como” da pesquisa sem se perder a perspectiva do “em que medida”. Permitiu vislumbrar o fenômeno de forma abrangente e auxiliou na fundamentação das escolhas e das análises.
Essa abordagem de pesquisa conferiu a credibilidade necessária e suficiente para se partir de programas de ação genéricos de um framework existente e se chegar a propostas de iniciativas e indicadores de GC para um Planejamento Estratégico em um contexto específico, evidenciando, ainda, como ambas as abordagens podem ser integradas para obtenção de resultados satisfatórios.
Há que se considerar, entretanto, que o fato das iniciativas e dos indicadores terem sido extraídos da literatura especializada sobre GC não implica a sua aplicabilidade imediata ao contexto alvo na “forma bruta”, devendo ser considerada a
130 possibilidade de avaliação da sua adequação e da sua oportunidade de implementação.
A título de exemplo dessa situação, citamos os indicadores Id3-2 – Investimento mensal em R$ em premiações de sugestões inovadoras implantadas e o indicador Id6.1-7 - Taxa de reuso dos repositórios de conhecimento.
O fato de muitas organizações privadas terem consagrado a premiação financeira como mecanismo motivacional à produtividade e à inovação e, em muitos casos, tê-la como iniciativa estratégica, não significa que tal abordagem seja aplicável universalmente.
Algumas empresas podem optar por outros tipos de mecanismo de fomento ou de contrapartida a patamares diferenciados de produtividade, como por exemplo, incentivos à continuidade de estudos ou a viabilização de consumo de produtos da própria organização, como a aplicação de descontos ou isenção de taxas para funcionários e/ou familiares.
Outras empresas podem simplesmente ter essa modalidade de fomento como incompatível com a sua cultura organizacional ou com os seus procedimentos administrativos, o que poderia inviabilizar a sua aplicação.
No caso do uso dos repositórios de conhecimento, as organizações que implementam esse tipo de repositório podem preferir adotar outros indicadores mais eficazes para o desempenho da GC, considerando que a taxa de uso desses repositórios, tomada isoladamente, não apresente sustentabilidade como indicador estratégico.
Por isso, no encaminhamento do Balanced Scorecard proposto à Direção da Universidade Católica de Brasília, será sugerido que as iniciativas e os indicadores nele constantes sejam avaliados conforme a abordagem do CEN Workshop
Agreement (CWA 14294-4:2004(E), 2004, p.10): da validade, da confiabilidade e da
capacidade de conversão em ação.
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Referências:
AHN, J.; CHANG, S. Valuation of knowledge: a business performance-oriented methodology. In: HAWAII INTERNATIONAL CONFERENCE ON INFORMATION SYSTEMS, 25, 2004, Hawaii. Proceedings…Hawaii: University of Hawaii, 2004. ALLEE, V. The Future of knowledge management: increasing prosperity through value networks. Burlington – MA: Butterworth Heinemann, 2003.
AHMED, P.; LIM, K.; ZAIRI, M. Measurement practice for knowledge management. Journal of Workplace Learning, v. 11, n. 6, p.304-311,1999.
BAWDEN, D; YATES-MERCER, p.Managing the paradox: the valuation of Knowledge Management. Journal of Information Science, v.28, n.1, p.19-29, 2002.
BOSE, R. Knowledge management metrics. Industrial Management & Data Systems, v. 104, n. 6, p.457- 468, 2004.
BUKOWITZ, W.; WILLIAMS, R. Manual de gestão do conhecimento: ferramentas e técnicas que criam valor para a empresa.. Porto Alegre: Bookman, 2002.
CHEN, M; CHEN, A. Knowledge management performance evaluation: a decade review from 1995 to 2004. Journal of Information Science, v..32, n. 1, p. 17-38, 2006.
COMITÉ EUROPÉEN DE NORMALISATION. European guide to good practice in knowledge management: part 4: guidelines for measuring. Brussels, 2004.
COSTELLO, A; OSBORNE, J. Best practices in Exploratory Factor Analysis: four recomendations for getting the most from your analysis. Pratical Assessment, Research and Evaluation, v 10, n 7, 2005, p.1-9.
ESTUDO Brasil. E-Consulting Corp. A gestão do conhecimento na prática. HSM Management, ano 8, n. 42, v. 1, p.53-59, jan.-fev. 2004.
FIGUEIREDO, A. et al. Gestão do conhecimento para ensino e pesquisa: o modelo da UCB. In: CONGRESSO ANUAL DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE GESTÃO DO CONHECIMENTO, 1., 2002, São Paulo. Anais… Disponível em:
132 <http://www.portalsbgc.org.br/sbgc/portal/DesktopDefault.aspx?tabid=3430&src=- 1&apptabid=2&f_match=0&f57=-1&f_32=3/01/1994|05/16/2007&f66=1>. Acesso em: 05 mar. 2007.
FIRESTONE, J. Key issues in knowledge management. Journal of the KMCI, v. 1, n. 3, p.8-38, 2001
GIL, A. C. Como elaborar projetos de pesquisa. São Paulo: Atlas, 1996. HERNANDES, C. Fatores críticos de sucesso para o estabelecimento e a
operação de comunidades de prática virtuais. 2003. 126 f. Dissertação (Mestrado em Gestão do Conhecimento e da Tecnologia da Informação) – Universidade
Católica de Brasília, Brasília, DF, 2003.
KANKANHALLI, A. Knowledge management metrics: a review and directions for future research. International Journal of Knowledge Management, v. 1, n.2, p.20- 32, 2005.
KAPLAN, R.; NORTON, D. A estratégia em ação: Balanced Scorecard. Rio de Janeiro: Elsevier, 1997.
______. Mapas estratégicos: convertendo ativos intangíveis em resultados tangíveis. Rio de Janeiro: Campus, 2004.
KULKARNI, U.; FREEZE, R. Development and validation of a knowledge
management capability assessment model. In: INTERNATIONAL CONFERENCE ON INFORMATION SYSTEMS, 25, 2004, Washington, DC.
Proceedings…Washington, DC: Association for Information Systems, 2004.
LAROS, J. O uso da análise fatorial: algumas diretrizes para pesquisadores. In: PASQUALI, L. (Org.). Análise fatorial para pesquisadores. 1 ed. Brasília: LabPAM, 2005. v.1, p.163-184.
LAROS, J.; PALACIOS, K. Validação cruzada de uma escala de clima organizacional. Estudos de Psicologia, v. 9, n. 1, p. 113-119, 2004.
LEE, K. C.; LEE, S.; KANG, I. W. KMPI: measuring knowledge management performance. Information & Management, v. 42, p.469-482, 2005.
133 LIEBOWITZ, J.; MEGBOLUGBE, I. A set of frameworks to aid the project manager in conceptualizing and implementing knowledge management initiatives. International Journal of Project Management, v. 21, p.189-198,
2003.
LIEBOWITZ, J.; SUEN, C. Developing knowledge management metrics for measuring intellectual capital. Journal of Intelectual Capital, v. 1, p.54-67, 2000.
MARTIN, W. Approaches to the measurement of the impact of knowledge
management programmes. Journal of Information Science, v. 26, n.1, p.21-27, 2000.
McELROY, M. The new Knowledge Management: complexity, learning, and sustainable innovation. Burlington – MA: Butterworth Heinemann, 2003. NIVEN, R. Balanced Scorecard passo-a-passo: elevando o desempenho e mantendo resultados. Rio de Janeiro: Qualitymark, 2005.
NONAKA, I.; TAKEUCHI, H. Criação do conhecimento na empresa. Rio de Janeiro: Elsevier, 1997.
PANZINI, R. Escala de Coping religioso-espiritual (escala CRE): Tradução, adaptação e validação da escala RCOPE, abordando relações com saúde e qualidade de vida. 2004. 238 f. Dissertação (Mestrado em Psicologia) –
Universidade Federal do Rio Grande do Sul, RS, 2004.
PEREIRA, T. Análise de Componentes Principais com escalonamento ótimo: descrição da metodologia e uma aplicação na Gestão da Qualidade Total. 2004. 107 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) – Universidade Federal de Santa Catarina, SC, 2004.
RAIMANN, J. et al. Performance measurement of Communities of Practice. St. Gallen: Universitat St Gallen, 2000. Disponível em:
<http://www.alexandria.unisg.ch/Publikationen/29589/L-en>. Acesso em: 10 dez. 2006.
ROCHA, A.; MALDONADO, J.; WEBER, K. Qualidade de software. São Paulo: Prentice Hall, 2001.
134 ROCHA NETO, I. Gestão estratégica de conhecimento e de competências: administrando incertezas e inovações. Brasília: ABIPTI: Universa, 2003.
SNYMAN, R.; SQUIER M. Knowledge Management in three financial organizations: a case study. Aslib Proceedings: New Information Perspectives, v 56, n 4, 2004, p.234-242.
STEWART, T. Capital intelectual: a nova vantagem competitiva das empresas. Rio de Janeiro: Campus, 1997.
TACHIZAWA, T; ANDRADE, R. Gestão de instituições de ensino. Rio de Janeiro: Fundação Getúlio Vargas, 1999.
UNIVERSIDADE CATÓLICA DE BRASÍLIA. Modelo de gestão estratégica da
Universidade Católica de Brasília. Brasília, 2007. versão 1.
WIIG, K. Knowledge management: where did it come from and where will it go? Expert Systems With Applications, v. 13, n.1, p.1-14, 1997.
WIIG, K. Knowledge management: an emerging discipline rooted in a long history. In CHAUVEL, D.; DESPRES, C. (Orgs.). Knowledge Horizons: the present and the promise of Knowledge Management. Boston: Butterworth-Heinemann, 2000. p. 3- 88.
135
136
Apêndice B –
Resultados da Análise Fatorial pelo SPSS.
1. Resultados da Análise Fatorial do passo Utilize.
Estatísticas Descritivas da Amostra.
137
Matriz de correlação – continuação.
KMO e Teste de esfericidade.
138
Variância Total Explicada da Amostra.
Variância Total Explicada dos Fatores.
140 2. Resultados da Análise Fatorial do passo Avalie.
Estatísticas Descritivas da Amostra.
a – para cada variável, os valores faltantes foram substituídos pela média.
141
Matriz de correlação – continuação.
142
Comunalidades das Variáveis.
143
Variância Total Explicada dos Fatores.
145
146
147
Anexo B –
Knowledge Management Diagnostic.
148
Passo 2 – UTILIZE
149
Passo 3 – APRENDA
150
Passo 4 – CONTRIBUA
151
Passo 5 – AVALIE
152
Passo 6 – CONSTRUA E MANTENHA
153