DAVID GRADVOHL DE MACÊDO
ANÁLISE DOS ANTECEDENTES À RESISTÊNCIA A
SISTEMAS EMPRESARIAIS: UMA ABORDAGEM
EXPLANO-EXPLORATÓRIA
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DAVID GRADVOHL DE MACÊDO
ANÁLISE DOS ANTECEDENTES À RESISTÊNCIA A
SISTEMAS EMPRESARIAIS: UMA ABORDAGEM
EXPLANO-EXPLORATÓRIA
Dissertação apresentada à Escola Brasileira de Administração Pública e de Empresas da Fundação Getulio Vargas para obtenção do grau de Mestre em Gestão Empresarial.
Orientador Acadêmico: Prof. Dr. Luiz Antonio Joia.
Ficha catalográfica elaborada pela Biblioteca Mario Henrique Simonsen/ FGV
Macêdo, David Gradvohl
Análise dos antecedentes à resistência a sistemas empresariais: uma abordagem explano-exploratória / David Gradvohl Macêdo. – 2011.
166 f.
Dissertação (mestrado) - Escola Brasileira de Administração Pública e de Empresas, Centro de Formação Acadêmica e Pesquisa.
Orientador: Luiz Antonio Joia. I nclui bibliografia.
1. Desenvolvimento organizacional. 2. Comportamento organizacional. 3. Sistemas de informação gerencial. 4. Tecnologia da informação. I . Joia, Luiz Antonio. I I . Escola Brasileira de Administração Pública e de Empresas. Centro de Formação Acadêmica e Pesquisa. I I I . Título.
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DAVID GRADVOHL DE MACÊDO
ANÁLISE DOS ANTECEDENTES À RESISTÊNCIA A SISTEMAS EMPRESARIAIS:
UMA ABORDAGEM EXPLANO-EXPLORATÓRIA
Dissertação apresentada à Escola Brasileira de Administração Pública e de Empresas da Fundação Getulio Vargas para obtenção do grau de Mestre em Gestão Empresarial.
APROVADA: 20 de abril de 2011. BANCA EXAMINADORA:
____________________________________________ Prof. Dr. Luiz Antonio Joia
EBAPE/FGV
____________________________________________ Prof. Dr. Rafael Guilherme Burstein Goldszmidt
EBAPE/FGV
____________________________________________ Prof. Dr. Flavio Carvalho de Vasconcelos
EBAPE/FGV
____________________________________________ Prof. Dr. Cesar Alexandre de Souza
Dedicatória
vi
Agradecimentos
Acredito que a consecução do alcance de objetivos nas diversas dimensões de nossas vidas ocorre principalmente por meio de esforços particulares, no entanto iniciativas isoladas são insuficientes caso não nos valhamos do auxílio de pessoas valorosas e importantes.
Sem a pretensão de enumerar tais pessoas por ordem hierárquica de importância aproveito a oportunidade formal de oferecer meus agradecimentos:
Ao professor orientador Dr. Luiz Antonio Joia pelos rumos indicados e orientações sempre realizadas com a polidez e presteza inerentes à sua personalidade, refletindo seu amor pela profissão, fatos que me proporcionaram bastante honra e satisfação em conhecer tão brilhante pessoa.
Aos professores da EBAPE/FGV, em especial ao professor Rafael Goldszmidt pelos ensinamentos e suporte concernentes à análise multivariada de dados, ferramenta de fundamental importância para a execução do presente trabalho de pesquisa.
Ao Mestre Luciano Gaete que colaborou com a formação da base de dados utilizada na realização da pesquisa.
À Petróleo Brasileiro S/A (Petrobras) nas figuras de Daniel Lima de Oliveira, Luzimar Queirolo Thorstensen, Sonia Maria dos Santos Silva, Marta Miryam Bento Leal e Wagner Germano da Cunha, pelo apoio e patrocínio necessários para a realização dessa iniciativa.
Aos meus pais, fontes de inspiração para meus anseios acadêmicos e essenciais para minha formação no sentido lato do termo, pelo amor e afeto a mim dispensados. Nesse contexto, ressalto a importância de minha mãe, que a partir da ida precoce e repentina de meu pai, assumiu as funções desempenhadas por ambos, me apoiando durante os momentos mais lancinantes.
Aos amigos, que conheci nos mais variados locais onde estive, pelo compartilhamento do aprendizado.
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RESUMO
O objetivo desse estudo explano-exploratório é determinar os antecedentes à resistência a sistemas empresariais. Com esse intuito, por meio de levantamento bibliográfico: (a) conceituou-se o comportamento de resistência, (b) identificaram-se os fatores que influenciam o comportamento de resistência, (c) definiu-se o objeto do comportamento de resistência, (d) elaborou-se um meta-modelo contendo os fatores que influenciam o comportamento de resistência e (e) desenvolveu-se o questionário estruturado como instrumento de coleta de dados. Durante o período de aplicação do instrumento de coleta de dados foram obtidos 169 questionários válidos, preenchidos por gestores de tecnologia da informação. A partir dos dados obtidos, a pesquisa valeu-se das técnicas de análise fatorial exploratória, análise fatorial confirmatória e modelagem de equações estruturais para confirmar o modelo proposto por teorias do campo de gerenciamento de sistemas de informação. No entanto, verificou-se que o meta-modelo de resistência a sistemas empresariais, apresentando: (a) as características idiossincráticas das pessoas ou grupos, (b) as características dos sistemas a serem implantados e (c) a interação das características pessoais e do sistema com o contexto organizacional, subdividida em interação sócio-técnica e interação poder e política, não se confirmou na realidade estudada. Dessa forma, após modificações no meta-modelo inicial, identificou-se um modelo onde os fatores “Sistemas” e “Inclinação Pessoal” explicaram aproximadamente 49% da variância do fenômeno de comportamento de resistência a sistemas empresariais.
Palavras-chave: Resistência a Sistemas de Informação; Sistemas Integrados de Gestão; ERP;
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ABSTRACT
The aim of this explanatory-exploratory study is to determine the predecessors to informational systems resistance. With this aim, by reviewing pertinent literature, (a) the behavior of resistance was conceptualized, (b) the factors that influence the behavior of resistance were identified, (c) the object of the behavior of resistance was set-up, (d) a meta-model containing the factors that influence the resistance behavior was built-up, and (e) a structured questionnaire was developed as a data collection instrument. During the application of the data collection instrument it was obtained 169 valid questionnaires filled by IT managers. From the data obtained, the research drew on exploratory factor analysis, confirmatory factor analysis and structural equation modeling techniques to confirm the model built on theories regarding the Management Information System (MIS) field. However, it was found that the meta-model showing: (a) the idiosyncratic characteristics of individuals or groups, (b) the characteristics of the systems to be deployed and (c) the interaction between personal characteristics and system attributes with the organizational context, subdivided in socio-technical interaction and power and politics interaction, was not confirmed in the study. Thus, after changes in the initial meta-model, it was identified a model whose Systems and Personal Inclination factors explain about 49% of the variance related to resistance to enterprise systems.
Keyword: Information Systems Resistance; Integrated Management Software; ERP;
SUMÁRIO
FIGURAS, QUADROS E TABELAS ... xiii
1. INTRODUÇÃO ... 1
1.1. Contextualização ... 3
1.2. Relevância do Problema ... 5
1.3. Justificativa da Escolha do Tema ... 7
2. PROBLEMÁTICA ... 9
2.1. Pergunta de Pesquisa ... 9
2.2. Objetivo Final ... 9
2.3. Objetivos Intermediários ... 10
2.4. Delimitação da Pesquisa ... 11
2.5. Resultados Esperados ... 11
3. REFERENCIAL TEÓRICO ... 12
3.1. Definindo Resistência ... 12
3.2. Fatores Antecedentes à Resistência a Sistemas de Informação ... 14
3.3. Sistemas ERP ... 19
4. MODELO PROPOSTO E HIPÓTESES DE PESQUISA ... 26
5. PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS ... 31
5.1. Objetivos ... 31
5.2. Procedimentos Estatísticos ... 32
5.2.1. Análise Fatorial Exploratória... 44
5.3. Universo e Amostra ... 49
5.4. Coleta de Dados ... 50
5.5. Tratamento dos Dados ... 55
5.6. Premissas Básicas Adotadas ... 56
5.7. Limitações do Método ... 56
6. RESULTADOS ... 58
6.1. Análise Fatorial Exploratória do Fator Dependente ... 58
6.2. Análise Fatorial Exploratória dos Fatores Independentes ... 60
6.3. Identificação dos Fatores ... 71
6.3.1. Fator 1 – Sistemas ... 72
6.3.2. Fator 2 – Poder e Política ... 72
6.3.3. Fatores 3 e 4 – Pessoas ... 73
6.4. Análise Fatorial Confirmatória ... 75
6.5. Modelo Estrutural ... 80
6.6. Novo Modelo e Reformulação das Hipóteses de Pesquisa ... 83
7. OBSERVAÇÕES FINAIS ... 85
7.1. Discussão ... 85
xii
7.3. Limitações da Pesquisa ... 90
7.4. Recomendação para Trabalhos Futuros ... 92
REFERÊNCIAS ... 94
ANEXO I – AFC DO MODELO DE MENSURAÇÃO (AMOS OUTPUT) ... 103
ANEXO II – AFC APÓS RETIRADA DA DIMENSÃO PODER E POLÍTICA (AMOS OUTPUT) ... 116
ANEXO III – MODELO ESTRUTURAL APÓS AFC (AMOS OUTPUT) ... 127
FIGURAS, QUADROS E TABELAS
Figura 1 – Meta-Modelo Teórico ... 27
Figura 2 – Etapas da SEM ... 34
Figura 3 – Estágios para a Realização da Análise Fatorial Exploratória ... 45
Figura 4 – Modelo de Mensuração (4 Fatores)... 76
Figura 5 – Modelo Estrutural (3 Fatores) ... 81
Figura 6 – Modelo Estrutural (2 Fatores) ... 83
Quadro 1 – Fatores de Markus (1983) e Antecedentes de Hirschheim e Newman (1988) ... 17
Quadro 2 – Fatores do Modelo e seus Respectivos Indicadores ... 30
Quadro 3 – Classificação do Alfa de Cronbach ... 35
Quadro 4 – Parâmetros dos Índices de Ajuste do Modelo ... 43
Quadro 5 – Informações Demográficas ... 51
Quadro 6 – Características do Respondente e da Empresa ... 52
Quadro 7 – Definições da Escala Likert ... 53
Quadro 8 – Indicadores para o Fator Pessoas ... 53
Quadro 9 – Indicadores para o Fator Sistemas ... 54
Quadro 10 – Indicadores para o Fator Sócio-Técnico. ... 54
Quadro 11 – Indicadores para o Fator Poder e Política ... 55
Quadro 12 – Indicadores de Percepção Geral da Resistência à Implantação do ERP ... 55
Quadro 13 – Fator Sistemas após AFE ... 72
Quadro 14 – Fator Poder e Política após AFE ... 73
Quadro 15 – Fator Interesse Pessoal após AFE ... 74
Quadro 16 – Fator Inclinação Pessoal após AFE ... 75
Quadro 17 – Medidas de Ajuste (Modelo de Mensuração – 03 fatores) ... 80
Quadro 18 – Medidas de Adequação (Modelo Estrutural – 02 fatores) ... 82
Tabela 1 – Medida de Adequação da Amostra e Teste de Esfericidade de Bartlett (Fator Dependente) ... 59
Tabela 2 – Diagonal Principal da Matriz Anti-Imagem (Fator Dependente) ... 59
Tabela 3 – Comunalidades e Cargas Fatoriais (Fator Dependente) ... 60
Tabela 4 – Variância Explicada (Fator Dependente) ... 60
xiv
Tabela 6 – Diagonal Principal da Matriz Anti-Imagem (Fatores Independentes – 21
Indicadores) ... 62
Tabela 7 – Medida de Adequação da Amostra e Teste de Esfericidade de Bartlett (Fatores Independentes – 20 Indicadores) ... 62
Tabela 8 – Diagonal Principal da Matriz Anti-Imagem (Fatores Independentes – 20 Indicadores) ... 63
Tabela 9 – Comunalidades (Fatores Independentes – 20 Indicadores) ... 64
Tabela 10 – Medida de Adequação da Amostra e Teste de Esfericidade de Bartlett (Fatores Independentes – 18 Indicadores) ... 64
Tabela 11 – Comunalidades (Fatores Independentes – 18 Indicadores) ... 65
Tabela 12 – Matriz de Fatores Rotacionados (Fatores Independentes – 18 Indicadores) ... 66
Tabela 13 – Medida de Adequação da Amostra e Teste de Esfericidade de Bartlett (Fatores Independentes – 17 Indicadores) ... 67
Tabela 14 – Comunalidades (Fatores Independentes – 17 Indicadores) ... 68
Tabela 15 – Medida de Adequação da Amostra e Teste de Esfericidade de Bartlett (Fatores Independentes – 15 Indicadores) ... 68
Tabela 16 – Comunalidades (Fatores Independentes – 15 Indicadores) ... 69
Tabela 17 – Medida de Adequação da Amostra e Teste de Esfericidade de Bartlett (Fatores Independentes – 14 Indicadores) ... 69
Tabela 18 – Comunalidades (Fatores Independentes – 14 Indicadores) ... 70
Tabela 19 – Matriz de Fatores Rotacionados (Fatores Independentes – 14 Indicadores) ... 70
Tabela 20 – Alfa de Cronbach (Fatores Independentes – 14 Indicadores) ... 71
Tabela 21 – Variância Explicada (Fatores Independentes – 14 Indicadores) ... 71
Tabela 22 – Significância e Peso de Regressão (Modelo de Mensuração – 04 Fatores) ... 78
Tabela 23 – Variância Extraída (Modelo de Mensuração – 04 Fatores) ... 78
Tabela 24 – Significância e Peso de Regressão (Modelo de Mensuração – 03 Fatores) ... 79
Tabela 25 – Comparação entre Variância Extraída e Quadrado da Correlação entre Fatores (Modelo de Mensuração – 03 Fatores) ... 79
Tabela 26 – Significância e Peso de Regressão (Modelo Estrutural – 03 Fatores) ... 82
Tabela 27 – Significância e Peso de Regressão (Modelo Estrutural – 02 Fatores) ... 84
1. INTRODUÇÃO
Atualmente, com o avanço da tecnologia nos diversos segmentos, a competição no mundo empresarial encontra-se cada vez mais globalizada. Empresas multinacionais podem possuir capacidades geradas internamente por atuarem em diversos países, diferenciando-se substancialmente de empresas locais. Devido a tal fato, houve um aumento da rivalidade competitiva entre as empresas (WIERSEMA; BOWEN, 2008).
Em meio a esse aumento de competição, a Tecnologia da Informação – TI – possui papel fundamental na obtenção de vantagens estratégicas, pois lida com um dos ativos mais preciosos das empresas, qual seja, a informação (ANTUNES; ALVES, 2008).
A eficácia na capacidade de obtenção, interpretação e utilização de informações possibilita a obtenção de vantagem competitiva, dado que a informação é um dos impulsionadores das atividades empresariais (ANTUNES; ALVES, 2008).
Nesse contexto, a TI apresenta-se como um dos principais elementos que permitem o aproveitamento de grandes oportunidades no ambiente empresarial. Conseqüentemente, investimentos em TI apresentam impacto respeitável no orçamento das organizações, pois estão associados a custos de licença de uso de software, custos de hardware, entre outros
(ALBERTIN; ALBERTIN, 2008).
Como outra evidência da importância da TI, percebe-se a modificação da composição do
Capital Expenditure (CAPEX)1 das organizações. Na última década, as empresas sediadas
nos Estados Unidos tiveram como maior impacto em seus orçamentos, os investimentos em TI (RANGANATHAN; BROWN, 2006).
1
2
Mesmo após a crise financeira ocorrida em 2008, as empresas não reduziram os investimentos em sistemas empresariais (ERP). Estima-se que dois terços de empresas norte americanas e européias continuaram a investir em projetos pilotos, implementações, expansões e upgrades deste tipo de aplicação (WAILGUM, 2009).
Apesar das mudanças proporcionadas pela crise financeira, os sistemas empresariais (ERP) ainda representam a espinha dorsal das empresas, oferecendo suporte às atividades administrativas como: finanças, operações, gestão de ativos, cadeia de suprimentos e canais de distribuição (WAILGUM, 2009).
Por sua vez, o mercado de sistemas ERP tem sido e continua a se mostrar um dos segmentos que mais crescem na indústria de tecnologia da informação. Nos últimos anos, o ambiente de globalização e competitividade nos negócios tem forçado as empresas a investir em recursos consideráveis na implantação de sistemas ERP (KARSAK; ÖZOGUL, 2009).
Organizações escolhem e empregam sistemas ERP por razões estratégicas, buscando diversos benefícios tangíveis e intangíveis. Apesar dos altos custos e do tempo necessário para a instalação de sistemas ERP, seus benefícios geralmente são recompensadores (KARSAK; ÖZOGUL, 2009).
No entanto, existem exemplos de organizações que não obtiveram sucesso em colher os benefícios potenciais que as motivaram a realizar grandes investimentos na implementação de sistemas ERP (KARSAK; ÖZOGUL, 2009), pois o insucesso do investimento em sistemas ERP pode ter sido causado pelo comportamento de resistência (KIM; KANKANHALLI 2009).
tecnologia da informação das empresas conheçam os fatores2 que antecedem a resistência a esse tipo de sistema.
1.1. Contextualização
O valor da TI para as organizações modernas se tornou importante e recorrente tópico para discussão e debate. Acadêmicos (e. g. BADESCU e GARCES-AYERBE, 2009; QUAN, QING e HART, 2003; MUKHOPADHYAY, LERCH e MANGAL, 1997; MUKHOPADHYAY e COOPER, 1992; WEILL, 1992; e ROACH, 1991) e praticantes têm buscado provas de que o uso da TI melhora a produtividade, aumenta a lucratividade e reduz os custos das empresas, possibilitando novos mecanismos de planejamento, organização e controle, suportando estratégias de negócios e proporcionando vantagem competitiva (BYRD et al., 2008).
No sentido de melhorar o desempenho das organizações, um grande número de empresas continua a investir intensamente em TI. As razões desses investimentos variam, mas a principal crença é que a TI proporcionará uma vantagem competitiva em um ambiente empresarial extremamente dinâmico (KIM; KIM, 2009).
Melville, Kraemer e Gurbaxan (2004), bem como Tippins e Sohi (2003), buscaram mostrar a importância da Tecnologia da Informação na performance das empresas. Segundo estes autores, a TI per si não confere vantagem competitiva às empresas ou impacta diretamente os resultados financeiros apresentados por elas. Na verdade, os recursos tecnológicos devem ser associados a outros recursos existentes dentro da empresa, para que então haja algum tipo de vantagem competitiva.
2
4
Para Tippins e Sohi (2003), a TI gera impactos positivos nos resultados da empresa quando os gestores conseguem aliar as competências de TI – conhecimentos, operações e objetos – às características do aprendizado organizacional – aquisição e disseminação da informação, interpretação compartilhada3, memória informativa4 e memória procedimental5.
Na visão de Melville, Kraemer e Gurbaxan (2004), além dos recursos de TI (recursos humanos e recursos tecnológicos), os demais recursos são essenciais para a melhoria dos processos e, conseqüentemente, para os resultados da empresa. No entanto, os autores acreditam que além dos recursos internos, os recursos externos, oriundos do ambiente competitivo6 e do macro ambiente7, também impactam os resultados apresentados.
Tais pensamentos fundamentam-se na visão baseada em recursos, defendida por Barney em 1991 no seu trabalho Firm resources and sustained competitive advantage. Sob a ótica de Barney, compreende-se que a tecnologia da informação propriamente dita não representa uma vantagem competitiva sustentável, pois, dada a possibilidade de ser reproduzida pelos demais
players existentes no mercado, tais recursos permitem a manutenção da vantagem competitiva
por um período de tempo limitado (BYRD et al., 2008).
À luz de diversos autores, Byrd et al. (2008) complementam a assertiva de Melville et al. (2004), mostrando que a gestão das empresas torna-se mais eficiente quando combina os recursos humanos envolvidos com TI com os recursos tecnológicos.
3
Refere-se à existência de consenso entre os membros da organização no que concerne ao significado da informação (TIPPINS; SOHI, 2003).
4
Refere-se ao conhecimento de fatos e eventos (e.g. conhecimento sobre os objetivos dos clientes, posições competitivas, e condições e estratégias de mercado) (TIPPINS; SOHI, 2003).
5
Refere-se ao conhecimento de procedimentos e rotinas da empresa (TIPPINS; SOHI, 2003).
6
O ambiente competitivo se dá pelas características da indústria e recursos e processos de negócios das partes integrantes de um determinado mercado (MELVILLE; KRAEMER; GURBAXAN 2004).
7
Apesar de não se caracterizar como vantagem competitiva sustentável, na visão de alguns autores, a TI possibilita alcançá-la, pois os sistemas de informação auxiliam os gestores a administrar a empresa, otimizando a utilização de recursos disponíveis (Byrd et al., 2008; Melville, Kraemer e Gurbaxan, 2004; e Tippins e Sohi, 2003).
1.2. Relevância do Problema
A finalidade desta seção é mostrar a relevância deste estudo, apresentando as contribuições de ordem prática ou para o estado da arte na área. Com isso, pretende-se mostrar ao leitor, a importância do estudo para sua área de atuação, para a sociedade ou mesmo para a área em que o leitor busca sua formação acadêmica. (VERGARA, 2009).
Pretende-se, portanto, apresentar a importância de trabalhos sobre resistência na área de gestão em tecnologia da informação, apontando possíveis contribuições de caráter prático.
Investimentos em sistemas de informação são onerosos em termos financeiros e humanos podendo gerar impactos funcionais e disfuncionais que se estendem além da relação trabalhador-tecnologia (MARTINKO; HENRY; ZMUD, 1996).
A implantação de sistemas ERP pode ser descomplicada quando organizações apresentam estruturas simples e operam em uma ou em poucas localidades. Mas quando as organizações possuem estruturas complexas e estão geograficamente dispersas, a implementação de sistemas ERP envolve dificuldades, escolhas e desafios técnicos e gerenciais (MARKUS; TANIS; VAN FENEMA, 2000).
6
Segundo Padilha e Marins (2005), a implantação de sistemas de ERP apresenta custos elevados, tanto na aquisição de ativos tangíveis (e.g. hardwares e infra-estrutura), quanto na aquisição de serviços e ativos intangíveis (e.g. licença para o uso do sistema, treinamento dos empregados e consultoria especializada no sistema a ser implantado).
O custo total de propriedade8 encontra-se no intervalo entre 300 milhões e 400 mil dólares, possuindo custo total médio de 15 milhões de dólares (PADILHA; MARINS, 2005).
Em grande parte, esses altos custos estão associados à complexidade apresentada pelo sistema escolhido e à necessidade dos profissionais responsáveis pela implantação conhecerem tanto o
software selecionado, quanto o negócio para o qual a solução será desenvolvida (PADILHA;
MARINS, 2005).
Dentre os diversos custos apontados como de difícil mensuração por Padilha e Marins (2005), os mais relevante para o estudo realizado são os referentes a: treinamento, integração entre o sistema novo e o antigo, consultoria externa, e pessoal, pois de forma ampla, entende-se que ao compreender e, conseqüentemente, buscar mitigar os fatores que levam à resistência, pode-se reduzir os custos de implantação do novo sistema.
Além do custo total de propriedade, os administradores necessitam considerar os custos indiretos da implantação de sistemas ERP. Em diversos casos, até o momento em que haja confiança suficiente para utilizar o novo sistema, faz-se necessária a utilização paralela do sistema antigo, gerando assim custos extras de manutenção (PADILHA; MARINS 2005).
Na intenção de obter vantagens competitivas, diversas empresas (e.g. FoxMeyer Drugs, Mobile Europe, Dell Computadores, Dow Chemical) investiram recursos financeiros e tempo
8
na implantação de sistemas de informação integrados, mas não obtiveram o resultado esperado (DAVENPORT, 1998).
Segundo Kim e Kankanhalli (2009), uma pesquisa com 375 empresas ao redor do mundo indicou que a resistência a sistemas ERP ocupa o primeiro lugar no ranking dos desafios de implementação de sistemas de informação.
Em resposta às mudanças, usuários podem resistir ao sistema de informação, gerando atrasos na finalização do projeto, estouro no valor orçado e subutilização do novo sistema (KIM; KANKANHALLI 2009).
Dessa forma, ao conhecer os fatores que influenciam a resistência a sistemas de informação, os gestores poderão mitigar riscos de investimentos mal sucedidos em implantação de tais sistemas.
1.3. Justificativa da Escolha do Tema
A escolha do tema pelo autor deve-se especificamente a quatro justificativas: (a) identificação de novos fatores que antecedam a resistência a sistemas de informação, (b) reforço da validade externa de estudos na área de resistência a sistemas de informação, (c) utilização de instrumento de coleta de dados objetivo, e (d) escassez de estudos quantitativos na área em questão.
8
Quanto a outros estudos da área (e.g. MARKUS, 1983; e LAPOINTE e RIVARD, 2005), pode-se perceber que os resultados obtidos só podem ser generalizados com cautela, pois necessitam de reforço na sua validade externa. Por meio da validade externa, pode-se determinar o domínio ao qual descobertas são passíveis de generalização (YIN, 1994).
Para resolver essa limitação, sugere-se a replicação das teorias em diferentes casos ou a comparação com resultados apresentados por outros estudos congêneres. Ao verificar que a teoria se comprova em diferentes ambientes, denota-se uma maior capacidade de generalização das descobertas (YIN, 1994).
Na visão de Kim e Kankanhalli (2009), grande parte dos estudos na área utiliza a metodologia de estudo de caso para desenvolver teorias, mostrando escassez de abordagens quantitativas que comprovem as teorias por validação empírica, justificando assim a utilização de procedimentos estatísticos multivariados neste trabalho.
Outra possibilidade de proporcionar avanços na área refere-se aos dados coletados por meio do reporte dos entrevistados e não de forma mais objetiva. Dessa forma, o efeito halo9 pode distorcer os resultados (DAVIS, 1989). Por esse motivo, utilizou-se um instrumento de coleta de dados objetivo.
Diante dos hiatos metodológicos e teóricos apresentados, o trabalho realizado pode auxiliar no aumento do conhecimento na área em questão.
9
2. PROBLEMÁTICA
Nesta seção, apresenta-se o problema de pesquisa – norteador do trabalho realizado –, bem como os objetivos final e específicos, i.e. onde se pretende chegar com o trabalho e fases necessárias para alcançar o objetivo final (VERGARA, 2009).
Ao final, mostra-se a delimitação da pesquisa e os resultados esperados (VERGARA, 2009).
2.1. Pergunta de Pesquisa
A pesquisa acadêmica busca responder uma questão ou problema ainda não resolvido, podendo este problema, ou questão, encontrar-se associado a algum hiato metodológico ou epistemológico, à contestação de alguma teoria amplamente difundida ou à necessidade de testar alguns acontecimentos ligados ao cotidiano (VERGARA, 2009).
Apesar da existência de diversos trabalhos versando sobre comportamento de resistência a sistemas de informação, denota-se a predominância de estudos de ordem qualitativa sobre tal tema (KIM; KANKANHALLI, 2009).
Deseja-se, então, descobrir, por meio de estudo quantitativo:
• Quais os antecedentes à resistência a sistemas empresariais, sob a ótica dos
gestores de TI?
2.2. Objetivo Final
Entende-se o objetivo final como o resultado a se alcançar quando da conclusão do trabalho. Dessa forma o objetivo final retrata onde se pretende chegar com a realização do estudo (VERGARA, 2009).
10
No entanto, para alcançar o objetivo final da pesquisa, faz-se necessário atingir objetivos intermediários, i.e. as etapas que serão cumpridas para o alcance do objetivo final (VERGARA, 2009). Seguindo o formalismo acadêmico, tais objetivos são apresentados abaixo.
2.3. Objetivos Intermediários
Com o intuito de alcançar o objetivo final, pretende-se:
• Conceituar o comportamento de resistência;
• Identificar, por meio de pesquisa bibliográfica, fatores que influenciam o comportamento de resistência;
• Definir o objeto do comportamento de resistência;
• Elaborar meta-modelo contendo os fatores que influenciam o comportamento de resistência, identificados anteriormente;
• Desenvolver, a partir do meta-modelo elaborado, questionário a ser utilizado como instrumento de coleta de dados;
2.4. Delimitação da Pesquisa
Dadas as características históricas e a extrema complexidade do mundo real, um estudo não pode abordar todos os aspectos da realidade. Na delimitação do estudo faz-se necessário explicitar quais análises serão abordadas ou não pelo estudo realizado (VERGARA, 2009).
A pesquisa pretende analisar o comportamento de resistência percebido pelos gestores de TI, atuantes no mercado brasileiro, que tenham participado, no mínimo, de um processo de implantação de sistemas ERP.
No entanto, o estudo pretende identificar a influência de determinadas variáveis sobre o comportamento de resistência, em um dado momento, não considerando a variação da influência destas variáveis ao longo do tempo (abordagem longitudinal).
Adicionalmente, dada a abrangência do assunto, existe a possibilidade de haver outras perspectivas não observadas pelo estudo realizado.
2.5. Resultados Esperados
12
3. REFERENCIAL TEÓRICO
Nesta seção, a pesquisa pretende apresentar estudos sobre o tema, realizados por outros pesquisadores, de modo a mostrar o conhecimento gerado na área, contextualizando e robustecendo a investigação (VERGARA, 2009).
Para identificar os fatores antecedentes à resistência a sistemas ERP, quando da implantação do mesmo, considera-se importante definir resistência, identificar a partir da literatura existente os fatores que a ocasionam e, finalmente, trazer ao conhecimento dos leitores, a base conceitual relativa a sistemas ERP.
3.1. Definindo Resistência
Antes da medição dos fatores que levam ao comportamento de resistência a sistemas de informação, faz-se mister compreender o fenômeno da resistência.
Segundo Lapointe e Rivard (2005), a resistência pode ser classificada em cinco critérios, quais sejam: (a) comportamentos de resistência; (b) objeto de resistência; (c) ameaças percebidas; (d) condições iniciais; e (e) o sujeito da resistência.
O comportamento de resistência desenvolve-se ao longo de um continuum, onde em um dos extremos encontra-se um comportamento passivo de não cooperação e, no outro extremo, um comportamento destrutivo, evidenciado fisicamente (LAPOINTE; RIVARD, 2005).
O comportamento de resistência pode então ser classificado em quatro grupos principais, quais sejam: apatia, resistência pacífica, resistência ativa e resistência agressiva (LAPOINTE; RIVARD, 2005).
da oposição verbalizada de pontos de vista, solicitação de intervenção de pessoas externas e formação de coalizões. Finalmente, o comportamento agressivo de resistência se manifesta por meio de ameaças, greves, boicotes ou até mesmo sabotagem (LAPOINTE; RIVARD, 2005).
De forma complementar, Markus (1983) define o comportamento de resistência como o não uso, ou uso inadequado, de sistemas de informação com o intuito de prevenir a implantação do sistema.
Quanto ao objeto de resistência, é fundamentalmente importante identificar e compreender o objeto ao qual as pessoas apresentam resistência, pois a resistência é moldada, em parte, pelo conteúdo ao qual se resiste (LAPOINTE; RIVARD, 2005). No estudo realizado, os sistemas ERP serão o objeto de resistência.
Em relação às ameaças percebidas, todos os campos de pesquisa compartilham a idéia da resistência se manifestar diante de alguma ameaça potencial percebida. Em alguns casos, as pessoas não resistem às mudanças per si, mas sim à possibilidade de mudança (LAPOINTE; RIVARD, 2005; JOSHI, 1991).
Relativamente às condições iniciais, faz-se necessário identificar aquelas que possam vir a gerar resistência, como a distribuição de poder constituído ou rotinas estabelecidas (LAPOINTE; RIVARD, 2005; MARKUS, 1983).
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outras vezes, pode ser um grupo ou uma organização (LAPOINTE; RIVARD, 2005). Neste estudo desenvolvido, busca-se investigar o indivíduo como sujeito da resistência.
Após a explicitação dos conceitos relacionados à resistência, apresentam-se ao leitor os fatores que geram a resistência aos sistemas de informação, a partir da literatura científica.
3.2. Fatores Antecedentes à Resistência a Sistemas de Informação
Ao analisar estudos sobre o uso de computadores em organizações e no ambiente público, Kling (1980) identificou seis perspectivas teóricas, quais sejam, racional, estrutural, relações humanas, de interação, organização política e classe política.
Baseada nas seis perspectivas teóricas de Kling (1980), Markus (1983) apresentou três constructos que antecedem à resistência: Pessoas, Sistemas e Interação – a partir da investigação do fenômeno da resistência na implantação de um sistema de informações contábeis em uma determinada empresa. O sistema tinha a intenção de padronizar as informações contábeis da empresa, gerando uma reestruturação ou redistribuição de poder dentro da organização (MARKUS, 1983).
O fator Pessoas indica características internas das pessoas ou grupos como antecedentes à resistência a sistemas de informação. Estas características devem ser comuns a todos os grupos e pessoas ou apenas ao indivíduo analisado (MARKUS, 1983).
Vale ressaltar que experiências anteriores, tanto positivas quanto negativas, influenciam a resistência das pessoas na implantação de novos sistemas de informação, i.e. pessoas que vivenciaram processos fracassados de implantação de sistemas de informação tendem a resistir à mudança de sistema (MARTINKO; HENRY; ZMUD, 1996).
Os fatores Pessoas e Sistemas são claramente diferentes, pois um assume o comportamento dos grupos como oriundo de fatores idiossincráticos e o outro como surgido das características do próprio sistema. No entanto, as duas teorias não são mutuamente excludentes, pois a resistência pode ser determinada por ambas (MARKUS, 1983).
Finalmente, o fator Interação, onde pessoas ou grupos resistem a sistemas de informação por causa da interação entre as características das pessoas e do sistema com o contexto organizacional, pode apresentar duas variantes: a interação sócio-técnica e a interação poder e política (MARKUS, 1983; JOIA, 2007).
A variante sócio-técnica foca na distribuição de responsabilidades nas tarefas organizacionais e na mudança na divisão do trabalho, podendo causar mudanças na estrutura organizacional (MARKUS, 1983).
A variante poder e política explica-se como produto da interação das características do sistema com a distribuição de poder dentro da organização, definida tanto objetivamente – em termos de dimensões de poder horizontal e vertical –, quanto subjetivamente – em termos simbólicos (MARKUS, 1983; GAETE, 2010).
Dessa forma, o estudo de Markus (1983) mostrou que além de problemas técnicos com o novo sistema10, as características idiossincráticas dos funcionários11, a interação das características técnicas do sistema com o contexto social12 no qual o sistema é utilizado e a
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Problemas técnicos do novo sistema referem-se ao fator Sistemas (MARKUS, 1983).
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As características idiossincráticas dos funcionários referem-se ao fator Pessoas (MARKUS, 1983).
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interação das características do sistema com a distribuição de poder13 dentro da organização influenciam o fenômeno da resistência.
O trabalho de Lapointe e Rivard (2005) examina diversos modelos, por meio da análise em diversos níveis, buscando: (a) entender as relações entre os cinco componentes de resistência14 e (b) melhorar a compreensão da resistência do usuário na implantação de sistemas de informação.
Utilizando três estudos de caso realizados em hospitais que passaram por um processo de implantação de um sistema de informação, Lapointe e Rivard (2005) realizam uma análise longitudinal sobre o fenômeno denominado resistência.
Como resultado de tal análise, percebe-se que as condições iniciais15 interagem com o objeto de resistência16 e passam a se configurar como ameaça. A ameaça, seja ela relacionada à perda de poder (MARKUS, 1983 e LAPOINTE; RIVARD, 2005) ou à queda de produtividade, origina comportamento de resistência por parte dos usuários, até que as reações de resistência17 modifiquem as condições iniciais e o objeto de resistência (LAPOINTE; RIVARD, 2005).
Resumindo os principais conceitos relacionados à resistência a sistemas de informação, Hirschheim e Newman (1988) apresentam como os principais antecedentes à resistência a sistemas de informação: conservadorismo nato; falta de convencimento dos benefícios da mudança; incerteza sobre os reflexos da mudança; falta de envolvimento nas mudanças;
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A interação entre o sistema e a distribuição de poder refere-se à variante poder e política, componente do fator Interação (MARKUS, 1983).
14
Os componentes de resistência são comportamentos, objeto, sujeito, ameaças e condições iniciais (LAPOINTE; RIVARD, 2005).
15
Condições iniciais no nível organizacional ou no nível individual (LAPOINTE; RIVARD, 2005).
16
O objeto de resistência refere-se aos recursos, significados ou defensores do sistema de informações (LAPOINTE; RIVARD, 2005).
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redistribuição de recursos; descasamento entre o sistema e os processos da empresa; falta de suporte gerencial; baixa qualidade técnica do sistema; características pessoais dos desenvolvedores e falta de treinamento.
Os antecedentes apresentados por Hirschheim e Newman (1988) podem ser comparados aos fatores apresentados por Markus (1983), conforme o Quadro 1, abaixo.
Quadro 1 – Fatores de Markus (1983) e Antecedentes de Hirschheim e Newman (1988)
Fatores Antecedentes à Resistência a Sistemas de Informação
Pessoas Conservadorismo nato
Falta de envolvimento nas mudanças
Falta de convencimento dos benefícios da mudança Sistemas Características pessoais dos desenvolvedores
Baixa qualidade técnica do sistema Sócio-técnico Falta de suporte gerencial
Descasamento entre o sistema e os processos da empresa Falta de treinamento
Poder e Incerteza sobre os reflexos da mudança Política Redistribuição de recursos
Fonte: elaborado pelo autor.
Corroborando a visão de Markus (1983) e Lapointe e Rivard (2005), Joshi (1991) mostra que os usuários apresentam resistência quando percebem possibilidade de mudança de seu status dentro da organização.
Para Joshi (1991), os usuários dos sistemas de informação analisam a implantação dos sistemas de informação em três níveis, quais sejam, mudanças relacionadas a ganhos e perdas de status, comparação de tais mudanças no indivíduo em relação à empresa e, finalmente, comparação de status com seus pares na empresa. Dessa forma, Joshi (1991) reforça o componente poder e política do constructo Interação apresentado por Markus (1983).
18
de Markus (1983), Joshi (1991), Lapointe e Rivard (2005) e Hirschheim e Newman (1988) propuseram explicações teóricas sobre a resistência do usuário.
Ao estudar a resistência na relação entre diferentes entes governamentais, mais especificamente na relação Banco Central e Senado Federal Brasileiros, por meio de sistema de informação, Joia (2007) apresentou outros fatores que, se mitigados, podem diminuir a resistência dos usuários a sistemas de informação.
Dentre os principais mitigadores estão: a capacitação dos usuários e administradores para a utilização dos sistemas; adequação do sistema ao ambiente organizacional (i. e. análise da identidade, dos valores e da cultura dos entes públicos); e a garantia de segurança, quanto à confidencialidade e disponibilidade das informações (JOIA, 2007).
Martinko, Henry e Zmud (1996) também propuseram estratégias para superar resistências individuais à implantação de novos sistemas de informação. As estratégias de associação do novo sistema de informações a uma experiência de sucesso, treinamento para a utilização do novo sistema, planejamento da colocação do sistema em funcionamento, seleção de empregados adeptos à utilização de novas tecnologias e incentivo à autodeterminação dos usuários devem ser utilizadas antes da implantação do sistema.
Após a implantação do sistema, profissionais sugerem utilizar as estratégias de treinamento para dissolver focos de resistência, atribuição de recompensas para os usuários padrões, treinamento do imaginário dos usuários e redesenho do sistema para facilitar a utilização do usuário (MARTINKO; HENRY; ZMUD, 1996).
Assim, o presente trabalho se valerá da estrutura elaborada apresentado por Markus (1983), pois o referido modelo logra êxito ao reunir três dimensões18 sob uma representação única (JOIA; ANDRADE, 2008).
Adicionalmente, foram consideradas as perspectivas de Gaete (2010), Joia (2007), Joshi (1991), Martinko, Henry e Zmud (1996), Lapointe e Rivard (2005), e Hirschheim e Newman (1988) como forma de locupletar o modelo de Markus (1983). O modelo será apresentado na seção 4 (Modelo Proposto e Hipóteses de Pesquisa)
Apesar da literatura apresentada referir-se de forma ampla aos sistemas de informações existentes na empresa, o escopo da pesquisa limita-se à análise de sistemas integrados de gestão, conhecidos como sistemas Enterprise Resource Planning – ERP.
3.3. Sistemas ERP
Na década de 1960, foram desenvolvidos sistemas baseados em conceitos de controle de estoque de produtos em processo e acabados. Conseqüentemente, sistemas informatizados foram criados para atender as necessidades de produção das empresas (GUPTA; KOHLI, 2006). No entanto, por problemas técnicos e práticos, grande parte das empresas não foi capaz de trabalhar com este conceito (SOUZA; ZWICKER, 2006).
Nessa época, os sistemas de informação eram desenvolvidos especificamente para os departamentos das empresas, mostrando-se operacionalmente limitados, com cada departamento definindo suas metas e benefícios esperados pela utilização do sistema (SOUZA; ZWICKER, 2006).
Nos anos de 1970, o foco dos softwares voltou-se para o planejamento e controle de produção das empresas, originando assim os sistemas Material Requirement Planning – MRP. Os
18
20
sistemas MRP tiveram um papel importante na tradução do planejamento geral de produção de produtos acabados e na fase montagem, bem como no planejamento de matérias-primas e processo de compras (GUPTA; KOHLI, 2006).
O sistema emitia pedidos para o controle de produtos em processo e para os estoques de matérias-primas levando a uma otimização do timing de disponibilização de peças (GUPTA; KOHLI, 2006).
Nos anos de 1980, os sistemas MRP passaram a agregar planejamento e gerenciamento de pedidos, finalizando com uma programação na qual se incluíam os componentes a serem manufaturados na própria empresa, assim como aqueles que deveriam ser adquiridos de fornecedores, originando assim os sistemas Manufacturing Resources Planning – MRP II (GUPTA; KOHLI, 2006).
Os sistemas MRP II auxiliam a gerenciar pedidos, planejar produção e administrar estoques (MARKUS; TANIS; VAN FENEMA, 2000), configurando-se como uma extensão do MRP para o chão de fábrica e para a gestão de distribuição (GUPTA; KOHLI, 2006).
A proliferação de sistemas e a complexidade de ligação entre esses sistemas geraram o problema de integração entre os sistemas da empresa, fazendo-se necessário desenvolver uma solução do ponto de vista corporativo, na intenção de padronizar processos e reduzir gastos em TI (BOCK et al., 2009).
Nesse contexto, as empresas buscaram melhorar a coordenação das atividades e o tempo de resposta às demandas, reduzir desperdícios (SOUZA; ZWICKER, 2006), diversificar a produção, melhorar a qualidade dos produtos e possuir prazos de entrega confiáveis por meio da coordenação eficaz e eficiente das atividades de produção e distribuição (GUPTA; KOHLI, 2006).
Para atingir tais objetivos, as empresas foram obrigadas a mudar seus processos e práticas de negócio, valendo-se de sistemas de informação (GUPTA; KOHLI, 2006). Surge então, nos anos 1990, o conceito atual de sistemas Enterprise Resource Planning, com o intuito de suportar os processos organizacionais e gerar os benefícios supracitados (GUPTA; KOHLI, 2006).
O termo ERP se refere aos populares sistemas de gestão empresarial que: (a) integram múltiplas facetas dos negócios; (b) usam aplicações cliente/servidor; e (c) permitem o compartilhamento de informações em diversos departamentos e subsidiárias, bem como o delineamento corporativo das empresas para o alcance de objetivos de competitividade (YOUNGBERG; OLSEN; HAUSER, 2009).
O princípio de funcionamento dos sistemas ERP consiste na integração de dados oriundos de diversas áreas da empresa em um banco de dados, por meio da utilização de um aplicativo específico, permitindo melhoria no processamento de dados do negócio e na integração funcional (MOSCAROLA; TRIKI; CHAABOUNI, 2010; SOUZA; ZWICKER, 2006; GUPTA; KOHLI, 2006).
22
O ERP é uma ferramenta composta por módulos aplicativos aptos a dialogar entre si dentro de uma estrutura de linguagem comum, possuindo base única e evitando duplicidade dos dados inseridos (MOSCAROLA; TRIKI; CHAABOUNI, 2010).
Dessa forma, os sistemas ERP fornecem uma solução para gerentes que enfrentaram dificuldades frente à incompatibilidade de sistemas de informação e políticas operacionais inconsistentes (GUPTA; KOHLI, 2006).
Conceitos anteriores, como MRP e MRP II, foram desenhados para auxiliar os planejadores por meio da ligação lógica de diversas formas de processo de informação em contextos específicos de negócio – como a produção (JACOBS; BENDOLY, 2003). Por sua vez, o conceito de ERP foi conseqüentemente desenhado para integrar sistemas menores e isolados, permitindo a contabilização dos recursos de todos os departamentos e instalações da empresa (JACOBS; BENDOLY, 2003).
Na década de 1990, os sistemas de ERP começaram a substituir massivamente os sistemas anteriormente utilizados pela maioria das grandes empresas, o que gerou posteriormente um movimento de implantação deste tipo de sistema em empresas de médio porte (SOUZA; ZWICKER, 2006), ocasionando uma maior difusão da utilização de sistemas ERP.
O conceito de ERP – e dos sistemas desenhados para suprir a funcionalidade necessária para tornar esse conceito em realidade – representa um passo significativo na longa história de integração da tecnologia com os processos de negócio (JACOBS; BENDOLY, 2003).
Na concepção inicial desses sistemas, os objetivos eram apenas: eliminação de informações conflitantes; redução de redundância de dados; padronização das interfaces das unidades de negócio; acesso global; e confiabilidade das informações (JACOBS; BENDOLY, 2003). Atualmente, a capacidade desses sistemas em permitir um suporte adicional à tomada de decisão e à análise de pacotes de informação se tornaram outras características críticas (JACOBS; BENDOLY, 2003).
Em larga medida, as definições de ERP focalizam a integração de processos, permitindo a otimização dos mesmos na empresa como um todo, eliminando ligações complexas entre os sistemas informatizados, provendo uma estrutura de TI comum, ligando a cadeia de suprimentos, adaptando as melhores práticas industriais e de gestão da cadeia de suprimentos, rastreando o status das atividades diárias da empresa, alcançando consistência e eficiência por meio da padronização, melhorando o valor de mercado e a performance da empresa por meio dos ganhos em eficiência e eficácia e provendo respostas mais rápidas às necessidades dos clientes (SAATÇIOĞLU, 2009).
Os sistemas ERP são fundamentais para a inteligência corporativa e aperfeiçoam a eficiência da gestão das companhias, suportando a melhoria de processos e permitindo a flexibilização de sistemas (YOUNGBERG; OLSEN; HAUSER, 2009; BOCK et al., 2009).
24
estratégias de negócio, globalização das empresas, e processos de negócio inconsistentes são os principais motivos para a implantação dos sistemas empresariais (YANG; SU, 2009).
A implementação de sistemas ERP traz benefícios para a organização como redução do ciclo de produção, melhoria no fluxo de informações, geração rápida de informações financeiras, promoção do comércio eletrônico, e assistência no desenvolvimento de novas estratégias organizacionais (YANG; SU, 2009). No entanto, apesar de todas estas vantagens proporcionadas, implantações bem sucedidas de sistemas ERP dependem da participação de gerentes experientes das diversas áreas funcionais, bem como do delineamento de seus impactos no negócio e nas estratégias do nível operacional (GUPTA; KOHLI, 2006).
Independentemente das vantagens resultantes dos sistemas ERP, não se deve mascarar a complexidade destes sistemas – que são consideradas em certas empresas como a fonte de todos os males (MOSCAROLA; TRIKI; CHAABOUNI, 2010). Ainda em 2004, o grupo Gartner indicou que as empresas que empregam soluções ERP falharam na implantação de projetos, excedendo as estimativas de custo e tempo (YOUNGBERG; OLSEN; HAUSER, 2009).
Assim, sistemas ERP necessitam de recursos organizacionais significativos e sua implementação possui alto risco inerente, devido à grande soma de investimentos necessários. Dessa forma, sistemas ERP representam uma classe diferente de aplicativos de TI se comparados com sistemas simples e tradicionais analisados em pesquisas anteriores (YOUNGBERG; OLSEN; HAUSER, 2009).
observadas na implantação deste sistema possibilitam a existência de problemas relacionados à introdução e à integração dos mesmos (BOCK et al., 2009).
Conseqüentemente, empresas têm estabelecido e operado estratégias ERP diferenciadas em cada região, em termos de manutenção, reparo e estratégias operacionais futuras (BOCK et al., 2009). No entanto, por meio da introdução do sistema ERP em cada ambiente de trabalho no exterior, sem a padronização dos processos e dados da empresa, as supracitadas empresas têm experimentado heterogeneidade de negócio, via ambientes de trabalho, dados não conformes e rápido aumento de despesas de TI (BOCK et al., 2009).
26
4. MODELO PROPOSTO E HIPÓTESES DE PESQUISA
Existem diversos tipos de modelos (e.g. físicos, mentais e simbólicos) para representar a realidade em estudo, mas é necessário que os modelos formalizem, de forma concisa e sem ambigüidades, os conhecimentos relacionados a esta realidade, para que possam ser processados em computador (GUASCH et al., 2002).
Os modelos simbólicos matemáticos mapeiam as relações existentes entre as propriedades físicas do sistema que se pretende modelar em suas estruturas matemáticas correspondentes. Apesar da existência de diversas metodologias para se modelar, existe um conjunto de consideração das quais se deve tomar conta para preservar uma representação fiel da realidade (GUASCH et al., 2002).
Um modelo se desenvolve para uma finalidade específica, devendo ser formulado a partir de uma série de aproximações e hipóteses, conseqüentemente representando apenas parcialmente a realidade (GUASCH et al., 2002).
Dessa forma, um bom modelo deve representar adequadamente as características da realidade de interesse e ser uma representação abstrata e suficientemente simples para facilitar sua manutenção, adaptação e reutilização (GUASCH et al., 2002).
Apesar da vasta literatura concernente aos antecedentes à resistência a sistemas de informação, percebe-se a necessidade de realizar estudos que comprovem a aderência dos modelos propostos a dados reais, por abordagens empíricas quantitativas (KIM; KANKANHALLI, 2009).
Lapointe e Rivard (2005), Joia (2007) e Gaete (2010), elaborou-se um meta-modelo identificando os fatores antecedentes à resistência a sistemas de informação (Figura 1).
Figura 1 – Meta-Modelo Teórico
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O fator Pessoas, apresentado no modelo, refere-se às características dos indivíduos como potenciais antecedentes à resistência ao uso de sistemas de informação (MARKUS, 1983; HIRSCHHEIM; NEWMAN, 1988; LAPOINTE; RIVARD, 2005), sendo, na visão de Martinko, Henry e Zmud (1996), influenciadas por experiências negativas em processos de implantação de sistemas. Face ao exposto desenvolveu-se a seguinte hipótese:
H1: O fator Pessoas apresenta um efeito positivo sobre a resistência a sistemas ERP.
Concernente ao fator Sistemas, Markus (1983), Hirschheim e Newman (1988), Joia (2004), Lapointe e Rivard (2005) e Gaete (2010), identificaram características dos sistemas – e.g. desempenho do sistema e a adaptação de suas características ao usuário – como possíveis causas de resistência. A partir de tal definição originou-se a segunda hipótese do presente trabalho:
H2: O fator Sistemas está positivamente relacionado à resistência a sistemas ERP.
Por fim, o terceiro fator componente do modelo faz alusão ao fator Interação, definido como a interação entre o sistema e as características pessoais e organizacionais do contexto onde o sistema encontra-se inserido, representado por meio de duas variantes: variante Sócio-Técnico e variante Poder e Política19 (MARKUS, 1983; HIRSCHHEIM; NEWMAN, 1988; JOSHI, 1991; JOIA, 2004; GAETE, 2010). Conhecendo a possibilidade de tal interação anteceder a resistência a sistemas de informação, gerou-se mais uma hipótese de pesquisa:
H3: O fator Interação está positivamente relacionado à resistência a sistemas ERP.
19
Conforme recomendado por Guasch et al. (2002), foram desenvolvidas a partir do referencial teórico três hipóteses de pesquisa, representadas por um meta-modelo (Figura 1), explicando a relação entre os fatores Pessoas, Sistemas e Interação e a percepção de resistência a sistemas ERP.
Como os fatores não são diretamente observáveis, foram elaborados, a partir do referencial teórico apresentado, 25 indicadores20 para mensurar cada fator do modelo. Para os fatores Pessoas, Sistemas, Sócio-Técnico, Poder e Política, e Resistência foram elaborados os indicadores relacionados no Quadro 2.
Após o desenvolvimento do meta-modelo, definiram-se, no capítulo 5, os procedimentos metodológicos da pesquisa realizada. Os indicadores e sua importância serão apresentados nas seções 5.2 (Procedimentos Estatísticos da Pesquisa) e 5.4 (Coleta de Dados).
20
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Quadro 2 – Fatores do Modelo e seus Respectivos Indicadores
Fator Indicadores Nome
Pessoas H1
A experiência anterior dos usuários, com este ou outros
sistemas semelhantes, ajudou no processo de implantação. pessoas1 Os usuários buscam conhecer os recursos disponíveis no
sistema de forma a descobrir novas maneiras de melhorar o trabalho do dia a dia.
pessoas2 De uma forma geral, os usuários gostam de tecnologia, de
conhecer o que há de novo e de incorporar as novidades tecnológicas as suas rotinas no trabalho.
pessoas3 O sistema facilitou a vida dos seus usuários no dia a dia. pessoas4 Considero que os usuários, de uma forma geral, se sentiram
ameaçados com a chegada do novo sistema. pessoas5 Os usuários melhoraram a sua produtividade com o uso do
sistema. pessoas6
Considero que foi necessário muito treinamento e persuasão para que os usuários aprendessem a utilizar o sistema corretamente.
pessoas7 Considero que o sistema trouxe ou trará mudança de status
para alguns grupos dentro da empresa. pessoas8
Sistemas H2
O sistema foi tecnicamente bem projetado. sistemas1 A interface do sistema é simples e fácil de usar. sistemas2 Os recursos do sistema atendem às necessidades dos usuários e
da empresa. sistemas3
O sistema é rápido, tem boa performance. sistemas4 O sistema possui relatórios e consultas adequados e suficientes. sistemas5 O sistema é flexível e se adapta com facilidade às mudanças do
negócio. sistemas6
A maior parte dos recursos existentes no sistema atende a forma de trabalhar da minha empresa e é aderente às nossas necessidades.
sistemas7
Interação Sócio-técnica
H3
Considero que nossos processos se adequaram bem ao formato do ERP, não sendo necessário um grande esforço de
redefinição de processos para que o sistema pudesse ser implantado.
soctec1 Apesar da implantação do sistema, o "jeito" de trabalhar
continuou o mesmo. soctec2
Considero que houve uma redistribuição de responsabilidades e de trabalho na organização com a entrada em operação do sistema.
soctec3
Interação Poder e Política
H3
A entrada em operação do sistema ocasionou uma
redistribuição de poder na organização. poderpo1 Considero que politicamente um indivíduo ou grupo tenha se
consolidado ou despontado com a implantação do sistema. poderpo2 Considero que ocorreram disputas políticas internas que
5. PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS
O método é a ação do pesquisador, por meio da qual, agrega-se conhecimento ao mundo científico. O método e a teoria se retroalimentam com a organização das informações e dados, além de aproximar o pesquisador do fenômeno estudado (VERGARA, 2009).
As regras e os procedimentos possibilitam a construção do conjunto de teorias na visão do pesquisador e a transmissão desse conhecimento (VERGARA, 2009).
Existem diversas formas de se classificar uma pesquisa, tendo-se utilizado a abordagem proposta por Gil (2002), ou seja, quanto aos objetivos da pesquisa e quanto aos procedimentos técnicos utilizados.
5.1. Objetivos
Quanto aos objetivos, as pesquisas podem ser classificadas de três formas distintas, quais sejam, exploratória, descritiva e explanatória21 (YIN, 2005; GIL, 2002). O estudo realizado classifica-se de duas formas, pesquisa exploratória e explanatória.
A fase exploratória da pesquisa se caracteriza por um estudo preliminar, cujo maior propósito é buscar familiaridade com o fenômeno estudado, permitindo que a pesquisa possa se desenvolver, proporcionando mais precisão e melhor compreensão do fenômeno estudado (THEODORSON; THEODORSON, 1970). A pesquisa exploratória justifica-se pela necessidade de tornar o problema mais explícito, visando a evolução de teorias pré-estabelecidas (GIL, 2002).
Por envolver a escolha dos temas relevantes para a realização da pesquisa, a delimitação do trabalho e a seleção dos instrumentos de coleta de dados, a pesquisa exploratória apresenta
21
32
importância tão significativa que poderia ser considerada uma pesquisa per si (MINAYO, 2000).
Já a fase explanatória da pesquisa se caracteriza pela identificação de fatores que influenciam ou causam a ocorrência de determinados fatores, tornando-os compreensíveis por meio da explicação da razão dos acontecimentos (GIL, 2002; VERGARA, 2009).
Adicionalmente, pode-se classificar o estudo também como confirmatório, pois antevê um meta-modelo e testa a validade do mesmo utilizando dados reais (BOTELHO, ZOUAIN, 2006).
5.2. Procedimentos Estatísticos
Com o intuito de avaliar empiricamente os dados, comparando a teoria e a realidade, deve-se estabelecer o modus operandi da pesquisa (GIL, 2002).
A pesquisa utilizou a técnica de Modelagem de Equações Estruturais, também conhecida como Structural Equation Modeling (SEM). A SEM é uma técnica estatística que combina regressões múltiplas e análise fatorial na estimação simultânea de causa e efeito, bem como a verificação da influência entre as variáveis do modelo (DELAMARE, 2002).
O principal objetivo da SEM é explicar o padrão de uma série de relações simultâneas de interdependência entre variáveis latentes, medidas por meio de variáveis observáveis (REISINGER; TURNER, 1999).
teórico; (b) desenvolver um diagrama de caminhos22; (c) transformar o diagrama de caminhos num conjunto de equações estruturais; (d) selecionar a matriz de entrada de dados a ser utilizada; (e) avaliar a identificação do modelo; (f) avaliar a necessidade de ajustes; e (g) interpretar e modificar o modelo, conforme apresentado na Figura 2.
O estabelecimento do modelo teórico (primeira etapa) pode ser dividido em: elaboração do modelo de mensuração e elaboração do modelo estrutural (CAMPANA; TAVARES; SILVA, 2009).
O modelo de mensuração considera a operacionalização das variáveis latentes, descrevendo a maneira pelas quais são representadas pelos indicadores (REISINGER; TURNER, 1999). No estudo em tela, a elaboração do modelo de mensuração se valeu da técnica de análise fatorial exploratória, que tem por objetivo a caracterização de um conjunto de indicadores como manifestação diretamente mensurável de um conjunto menor de constructos ou fatores (ARANHA; ZAMBALDI, 2008). Os procedimentos técnicos de análise fatorial exploratória serão apresentados no item 5.2.1 (Análise Fatorial Exploratória).
A principal utilidade do modelo de mensuração é testar as seguintes dimensões de validade do constructo: unidimensionalidade, confiabilidade, validade convergente e validade discriminante (GARVER; MENTZER, 1999).
Define-se unidimensionalidade como a capacidade de um constructo ser representado por diversos indicadores subjacentes e tais indicadores representarem exclusivamente este constructo (GARVER; MENTZER, 1999).
22
34
Figura 2 – Etapas da SEM
Etapa 7
Transformar o diagrama de caminhos em um conjunto de equações estruturais
Selecionar a matriz de dados a ser utilizada
Avaliar a adequação e o impacto do tamanho da amostra e seleção do método do modelo de estimação
Avaliar a identificação do modelo
Estimação de parâmetros
Avaliar a necessidade de ajustes
Interpretar e modificar o modelo
Modelo Final
Etapa 1
Etapa 2
Etapa 3
Etapa 4
Etapa 5
Etapa 6
Desenvolver um diagrama de caminhos Estabelecer o modelo teórico
Necessidade de modificação
Sem necessidade de modificação
Fonte: adaptado de Hair et al. (1998, p. 476-483).
fazendo-se necessário o alcance da unidimensionalidade antes da verificação da confiabilidade da escala (GARVER; MENTZER, 1999).
Apesar de haver outras formas de se medir a confiabilidade, e.g. teste re-teste, medidas paralelas, split-half (PEDHAZUR; SCHMELKIN, 1991), o estudo realizado utilizou o alfa de Cronbach como indicador de confiabilidade dos constructos.
O Quadro 3 apresenta o grau de aceite do alfa de Cronbach, segundo o valor encontrado.
Quadro 3 – Classificação do Alfa de Cronbach
Valor de alfa Classificação
Acima de 0,9 Excelente 0,8 |---| 0,9 Bom 0,7 |--- 0,8 Aceitável 0,6 |--- 0,7 Questionável 0,5 |--- 0,6 Ruim
0,0 |--- 0,5 Inaceitável
Fonte: elaborado pelo autor, com base em George, Mallery (2003 apud ROCHA; PROTIL, 2006).
A validade convergente avalia a medida na qual os indicadores de um constructo convergem ou compartilham uma grande proporção da variância em comum (GALLAGHER; TING; PALMER, 2008), remetendo ao conceito de confiabilidade (PEDHAZUR; SCHMELKIN, 1991).
Em qualquer pesquisa quantitativa, a confiabilidade das medidas deve ser considerada para que o estudo tenha validade. Apesar de ser necessária, a confiabilidade não é suficiente para atestar a validade do modelo (PEDHAZUR; SCHMELKIN, 1991).
Além da mensuração da confiabilidade, a validade convergente do modelo pode ser avaliada pelas cargas fatoriais dos indicadores e pela variância extraída23 (VE) dos constructos. Como
23
36
indicação de convergência, as cargas fatoriais devem ser superiores a 0,50 e apresentar significância estatística, e a variância extraída obtida deve ser superior a 0,50 (GALLAGHER; TING; PALMER, 2008).
A validade discriminante, por sua vez, identifica se os indicadores utilizados para representar um fator são diferentes dos indicadores utilizados para representar os demais constructos. Deve-se verificar se as escalas desenvolvidas para medir os diferentes constructos estão realmente medindo constructos diferentes (GARVER; MENTZER, 1999).
A evidência de validade discriminante é obtida por meio da comparação da variância extraída (VE) com o quadrado das estimativas das correlações entre os constructos (SIC24). Caso a variância extraída seja superior ao quadrado das estimativas das correlações entre os constructos há indícios de validade discriminante (GALLAGHER; TING; PALMER, 2008).
O modelo estrutural, por sua vez, foca no desenvolvimento de um modelo teórico com as relações de causalidade definidas entre as variáveis latentes e a variável a ser medida, retratando as hipóteses propostas (REISINGER; TURNER, 1999).
Conforme mencionado no capítulo 4, onde se apresentaram o modelo proposto e hipóteses de pesquisa, para mensurar as variáveis latentes ou fatores faz-se necessária a utilização de indicadores (LEME; ZYLBERSZTAJN, 2008).
Os indicadores podem ser formativos ou reflexivos. Os indicadores formativos fornecem explicações para o constructo e os indicadores reflexivos são explicados pelas variáveis latentes (LEME; ZYLBERSZTAJN, 2008). Como a finalidade desta pesquisa é mensurar as variáveis latentes, utilizaram-se indicadores reflexivos.
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Um ponto crítico da etapa de estabelecimento do modelo teórico é incluir todas as variáveis chaves, para evitar o erro de especificação do modelo (REISINGER; TURNER, 1999). A justificativa para incluir uma variável latente pode ser provida pela análise fatorial, no entanto a relação de causalidade deve ser fornecida pela teoria, respeitando-se as limitações do método.
A aplicação confirmatória da análise fatorial procura verificar se os dados observados se comportam de acordo com a expectativa teórica. Se isto ocorrer, há evidência favorável à validade dos dados e reforço da teoria proposta. Se tal não acontecer, alerta-se para a existência de problemas com os dados, com a teoria, ou com ambos (ARANHA; ZAMBALDI, 2008).
A análise fatorial confirmatória pode ser utilizada com dois fins específicos, quais sejam: avaliação da validade convergente e avaliação da validade discriminante (ARANHA; ZAMBALDI, 2008).
Na fase de avaliação da validade convergente, deseja-se confirmar o elevado grau de correlação dos indicadores referentes ao mesmo constructo, construindo-se assim o modelo de mensuração (ARANHA; ZAMBALDI, 2008).
Após a validação da convergência dos indicadores de cada constructo, se avalia a validade discriminante. Nesta fase da análise fatorial, deseja-se confirmar o reduzido grau de correlação dos constructos utilizados no modelo de medida, suportando-se a elaboração do modelo estrutural (ARANHA e ZAMBALDI 2008).
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conforme mencionado anteriormente, refere-se à concordância aproximada entre os resultados de várias medições de uma mesma variável latente (LEME; ZYLBERSZTAJN, 2008).
No desenvolvimento do diagrama de caminhos (segunda etapa da modelagem de equações estruturais), as correlações e as relações de causa e efeito entre as variáveis devem ser representadas de forma esquemática (CAMPANA; TAVARES; SILVA, 2009).
Dessa forma, nas duas primeiras etapas – elaborar um modelo teórico e construir um diagrama de caminhos – desenvolve-se a abordagem exploratória da pesquisa. Em larga medida, pesquisas exploratórias implicam em levantamento bibliográfico e consulta a pessoas que tiveram contato com o tema em tela (GIL, 2002).
No que concerne ao levantamento bibliográfico, buscaram-se teorias que versassem sobre sistemas ERP, comportamento de resistência e fatores relacionados a comportamento de resistência a sistemas de informação, em livros e artigos científicos de publicação periódica25, conforme sugerido por Gil (2002).
Após análise das teorias supracitadas, desenvolveu-se um meta-modelo, onde foram apresentados os indicadores, os constructos, suas relações e correlações, permitindo a visualização da teoria por meio de um diagrama de caminhos.
Após sua elaboração, o diagrama de caminhos deve ser convertido em uma série de equações lineares (REISINGER; TURNER, 1999), constituindo-se assim na terceira etapa da SEM. Para tanto, faz-se necessário conhecer as variáveis endógenas26 e exógenas27 do modelo (CAMPANA; TAVARES; SILVA, 2009).
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Define-se publicação periódica pelas edições emitidas em intervalos regulares ou não, contando com a colaboração de diversos autores, onde são tratados temas diversos, mas em áreas correlatas (GIL, 2002).
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