Otimização da gestão do conhecimento organizacional : desenvolvimento de um modelo catalisador de conhecimento na “Pharma, S. A”

i

Pedro Alexandre Carreto Lopes da Silva

Desenvolvimento de um modelo catalisador de

conhecimento na “Pharma, S. A”

Projeto apresentado como requisito parcial para obtenção

do grau de Mestre em Gestão de Informação

Otimização da gestão do conhecimento

organizacional

i

2017

Título: Otimização da gestão do conhecimento organizacional

Subtítulo: Desenvolvimento de um modelo catalisador de conhecimento na “Pharma, S. A”

i

NOVA Information Management School

Instituto Superior de Estatística e Gestão de Informação

Universidade Nova de Lisboa

OTIMIZAÇÃO DA GESTÃO DO CONHECIMENTO ORGANIZACIONAL

Desenvolvimento de um modelo catalisador de conhecimento na

“Pharma, S. A”

Por

Pedro Alexandre Carreto Lopes da Silva

Projeto apresentado como requisito parcial para a obtenção do grau de Mestre em Gestão de Informação Especialização em Business Intelligence.

Orientador: Roberto Henriques Coorientador: Vasco Monteiro

ii

AGRADECIMENTOS

Gostava de agradecer por todo o apoio dos meus pais e amigos que sempre me motivaram e demonstraram que eu iria conseguir atingir os meus objetivos independentemente de qualquer situação ou obstáculo.

Gostaria de mencionar que a NOVA IMS foi fulcral no meu desenvolvimento e na capacitação para a conclusão deste projeto. Agradecer aos meus orientadores Roberto Henriques e Vasco Monteiro por todos os pontos a melhorar que contribuíram para o desenvolvimento deste projeto e para o meu desenvolvimento pessoal.

Por fim gostaria de agradecer ao parceiro que me permitiu desenvolver um estudo num contexto real e à minha atual empresa pela compreensão e ajuda sempre que foi possível.

iii

RESUMO

Saber gerir um dos bens mais importantes do século XXI, o conhecimento, torna-se uma obrigação para as empresas que tencionam evoluir. Cada vez mais iremos assistir a uma preocupação na racionalização de recursos e na importância de os maximizar. A era tecnológica em que vivemos veio trazer a possibilidade de utilizar e partilhar informação de formas diferentes e de fácil acesso de tudo a todos. Os fluxos de informação e o conhecimento organizacional têm impactos diretos na produtividade e inovação na vida de uma organização o que trás uma necessidade extrema de otimização.

A possibilidade de técnicas baseadas em Computer-Supported Cooperative Work (CSCW) vêm sustentar e alavancar a criação e gestão do conhecimento devido à sua implementação permitir a interação e colaboração de duas ou mais pessoas.

Num contexto corporativo a troca dos recursos informacionais dá-se por meio das relações que os agentes sociais estabelecem entre si (interações). Estas transmissões cruzadas entre os agentes sociais constituem redes sociais e é através desta que os fluxos informacionais acontecem. Uma análise de redes sociais (ARS) pode ilustrar e avaliar o comportamento de fluxos como o conhecimento dos indivíduos num contexto organizacional.

Este projeto tem objetivo demonstrar como é que os conceitos Gestão do Conhecimento, CSCW e análise de redes socias poderão potenciar a otimização da criação e partilha de conhecimento nas organizações, mais especificamente na organização “Pharma, S.A” onde iremos validar um novo modelo. Para atingir o objetivo será feito um período de observação, por forma a apresentar uma metodologia com bases epistemológicas, que vá de encontro às necessidades encontradas. Por fim a validação será feito através da análise de dados de um inquérito realizado na organização.

PALAVRAS-CHAVE

Redes Sociais Organizacionais, Gestão do conhecimento, Computer-Supported Cooperative Work,

iv

ÍNDICE

1.

Introdução ... 1

2.

Enquadramento téorico ... 3

2.1.

Gestão do conhecimento ... 3

2.1.1.

Definição de Conhecimento ... 4

2.1.2.

Tipos de conhecimento ... 5

2.1.3.

Processo de criação de conhecimento ... 6

2.1.4.

Contexto de partilha de conhecimento ... 8

2.2.

Tecnologias de informação na Gestão do conhecimento ... 12

2.2.1.

O papel das tecnologias da informação nas organizações ... 13

2.2.2.

Cultura-IT ... 15

2.2.3.

Ferramentas tecnológicas para a gestão do conhecimento ... 16

2.2.4.

Groupware ... 19

2.3.

Análise de Redes Sociais ... 22

2.3.1.

Redes Sociais - Conceito ... 22

2.3.2.

Análise de redes sociais/organizacionais ... 22

2.3.3.

Análise de redes sociais na gestão do conhecimento ... 25

2.3.4.

Métricas em análise de redes organizacionais ... 26

2.3.5.

Visualização de redes ... 27

2.3.6.

Softwares de análise de redes sociais ... 28

3.

Metodologia ... 30

3.1.

Design Science Research ... 30

3.2.

Aplicação da metodologia Design Science Research ... 31

4.

Modelo... 33

4.1.

Estudo da situação atual da “Pharma, S.A” ... 34

4.2.

Análise das necessidades da “Pharma, S.A” ... 35

4.3.

Modelo catalisador de conhecimento na “Pharma, S.A” ... 37

4.4.

Validação do Modelo na “Pharma, S.A” ... 38

4.4.1.

Perfil da amostra ... 40

4.4.2.

Análise da Rede Social ... 42

4.4.3.

Ferramentas IT ... 45

v

5.

Resultados e Discussão ... 52

6.

Conclusões ... 54

6.1 – Limitações ... 54

6.2 – Trabalhos Futuros ... 55

Bibliografia ... 56

ANEXO i – INQUÉRITO ... 62

vi

ÍNDICE DE FIGURAS

Figura 1 – Conhecimento organizacional como vantagem competitiva (Fonte: Nonaka e

Takeuchi , 1995) ... 3

Figura 2 – Modelo SECI de Nonaka (Fonte: Nonaka e Takeuchi, 1995) ... 8

Figura 3 – As 4 características de BA (Nonaka e Konno, 1998) ... 9

Figura 4 – Organizações dinâmicas Fractais de Nonaka, Kodama, Hirose e Kohlbacher (2014)

... 10

Figura 5 – Organização Fractal em companhias geradoras de conhecimento (Fonte: Nonaka,

Kodama, Hirose, & Kohlbacher, 2014) ... 11

Figura 6 – Modelo “SECI IT Tools” (Fonte: Junnarkar & Brown, 1997) ... 13

Figura 7 – Evolução das tecnologias informação nas organizações... 14

Figura 8 – Resumo da investigação Cultura-IT (Fonte: Leidner and Kayworth (2006)) ... 16

Figura 9 – Integração dinâmica da comunicação, colaboração e coordenação de Campos e

Teixeira (2004) ... 20

Figura 10 – Processo DSR. Fonte: (Vaishnavi & Kuechler, 2004) ... 31

Figura 11 – Aplicação da metodologia DSR ... 31

Figura 12 – Modelo catalisador de conhecimento (adaptado de: Nonaka, Kodama, Hirose e

Kohlbacher, 2014) ... 37

Figura 13 – Perfil dos inquiridos – Gênero ... 40

Figura 14 - Perfil dos inquiridos – Idade ... 40

Figura 15 - Perfil dos inquiridos – Escolaridade ... 41

Figura 16 - Perfil dos inquiridos – Tempo na organização ... 41

Figura 17 – Rede Social da “Pharma, S.A” - Departamento ... 42

Figura 18 – Ferramentas/Formas de interação na “Pharma, S.A” ... 46

Figura 19 – TOP 5 Ferramentas/Formas de interação na “Pharma, S.A” por % total de

inquiridos – fator idade ... 47

Figura 20 - TOP 5 Ferramentas/Formas de interação na “Pharma, S.A” por frequência

absoluta – fator idade ... 47

Figura 21 - TOP 5 Ferramentas/Formas de interação na “Pharma, S.A” por % total de

inquiridos – fator cargo ... 48

Figura 22 - TOP 5 Ferramentas/Formas de interação na “Pharma, S.A” por frequência

absoluta – fator idade ... 48

vii

ÍNDICE DE TABELAS

Tabela 1 – Caracterização de Dados, Informação e Conhecimento (Fonte: Davenport, 1998) 5

Tabela 2 – Categorias de ferramentas tecnológicas na GC ... 17

Tabela 3 – Categorias de ferramentas de GC (Fonte: Carvalho, 2003) ... 18

Tabela 4 – Resumo da categorização das ferramentas de GC (Fonte: Carvalho, 2003) ... 19

Tabela 5 – Especificações Gephi... 28

Tabela 6 – Necessidades e Soluções ... 36

Tabela 7 – Centralidade... 43

Tabela 8 – Proximidade ... 43

Tabela 9 - Intermediação ... 44

Tabela 10 – Vetor próprio ... 44

Tabela 11 – Resumo medidas centralidade ... 45

Tabela 12 – Frequências absolutas “Missão, Visão e Valores da Organização” ... 49

Tabela 13 – Frequências Absolutas “Parte integrante da organização” ... 50

Tabela 14 – Frequências absolutas “Organização fomenta a partilha de informação e

conhecimento entre os trabalhadores” ... 50

Tabela 15 – Frequências absolutas “A minha organização capacita-me de ferramentas que

me facilitam o trabalho em grupo e partilha de informação e conhecimento” ... 51

viii

LISTA DE SIGLAS E ABREVIATURAS

ARS Análise de Redes Sociais

CSCW Computer Supported Cooperative Work GC Gestão do conhecimento

IT Information Technologies TI Tecnologias da informação

1

1.

INTRODUÇÃO

Vivemos num mundo onde as empresas competem de forma agressiva para o seu crescimento e diferenciação no mercado. O ambiente em que as organizações vivem é volátil e em constante mudança com a influência das novas tecnologias, novos modelos de negócio e constante necessidade de inovação. É necessário repensar a forma como os processos de inovação podem ser assertivos e de facto facilitar o crescimento sustentável das empresas no mercado (Marqués & Simón, 2006). A necessidade de inovar é uma realidade atual, não havendo possibilidade para as empresas de estagnar no mercado onde se inserem. Devido aos volumes de informação e tecnologias crescentes as empresas vêem-se com dificuldades em decidir em que medidas devem apostar para ultrapassarem a barreira da estagnação e atingir a inovação que irá permitir o seu constante desenvolvimento. Uma questão para empresas neste âmbito será como atingir a inovação? Que tecnologias se adequam para fazer face à necessidade de inovar?

Uma possível resposta para as questões organizacionais, mencionadas acima, pode ser a gestão do conhecimento. A gestão do conhecimento é uma chave crucial para levar até às empresas a inovação e criatividade que as empresas necessitam (Nonaka, 1991, Nonaka 1994). Uma boa gestão do conhecimento organizacional tenderá a levar a índices de performance superiores (Marqués & Simón, 2006). A gestão do conhecimento traduz-se na utilização de tecnologias e processos com o objetivo de criação, transferência e aplicação de conhecimento. A questão das tecnologias a utilizar pelas empresas pode ser respondida através dos estudos desenvolvidos em Computer Supported

Cooperative Work (CSCW). Uma vez que a gestão do conhecimento assenta numa perspetiva de

partilha e interação entre indivíduos CSCW apresenta-se como uma solução devido ao seu objetivo. O objetivo das ferramentas de CSCW, ao contrário da maioria dos sistemas em que a utilização se baseia na experiência do utilizador com o sistema (como por exemplo querys em base de dados), neste tipo de sistema o foco é a experiência da interação humana (Ellis, Gibbs e Rein, 1991). As ferramentas que assentam na perspetiva de CSCW são denominadas de groupware que têm o intuito de ajudar na resolução de tarefas coletivas, promovendo a interação entre todos os intervenientes, baseando-se em 3 pilares: comunicação, colaboração e coordenação.

Neste projeto analisamos as necessidades específicas de uma empresa portuguesa do ramo farmacêutico “Pharma, S.A”. Nesta empresa surgiu a necessidade de alterações estruturais para que o crescimento, que tem vindo a estagnar, possa continuar a levar a empresa para a liderança de mercado. A empresa tenciona ser mais inovadora no mercado onde opera por forma a destacar-se da concorrência. O problema apresentado pela organização será estudado neste projeto. Podendo

2 apresentar-se como uma solução a gestão do conhecimento e as ferramentas baseadas em CSCW, a pergunta que irá guiar o projeto será: É possível a “Pharma, S.A” melhorar o seu modelo de gestão de conhecimento e respetivas ferramentas, por forma a garantir a sua estratégia de inovação? Para garantir uma boa implementação de estratégias estruturais e alterações organizacionais por forma a inovação fazer parte do dia-a-dia da empresa, iniciou-se um processo de autoconhecimento com um inquérito de clima organizacional para compreender como se sentem os seus colaboradores na organização, desta forma é possível compreender os níveis de motivação e desempenho dos mesmos. Este inquérito possibilita a identificação de problemas diários que os colaboradores enfrentam. A falta de comunicação interna e a insatisfação com o desempenho individual foram pontos que saltaram à vista no inquérito e que preocupam a organização na aplicação de uma estratégia a longo prazo. As causas são diversas, mas as mais consensuais poderão encaixar-se em temas como o correto mapeamento de processos, uma visão mais holística e as ferramentas informáticas utilizadas. A informação fornecida pelo inquérito de clima organizacional e um período de observação na empresa são a base de informação para a escolha de uma framework inicial possível para chegar ao objetivo. Para chegar ao objetivo será proposto um modelo conceptual de gestão de conhecimento com bases epistemológicas, irão ser analisadas as ferramentas tecnológicas utilizadas na empresa dentro do conceito de CSCW e iremos utilizar técnicas de análise de redes sociais (instrumento metodológico capacitado de ferramentas analíticas que permitem o estudo de ligações entre indivíduos) para avaliar a interação entre os colaboradores da empresa, por forma a alcançar se a passagem de conhecimento é interdepartamental e conhecer os indivíduos que se destacam na rede. Para validação e recolha de dados necessários será efetuado um inquérito a uma amostra de colaboradores da “Pharma, S.A”. Através do conjunto de medidas apresentadas anteriormente irá ser dada a resposta à questão fulcral do projeto. Respondendo, o pretendido será ir de encontro às necessidades de alinhamento organizacional para uma estratégia de inovação e na resolução das barreiras encontradas no inquérito de clima organizacional.

Em termos de estrutura este projeto inicia com uma visão teórica dos conceitos que iremos utilizar na construção da solução. Em primeira gestão do conhecimento, tecnologias de gestão de conhecimento onde será abordado groupware e por fim a análise de redes sociais. De seguida à visão teórica será a metodologia utilizada para a construção do modelo. Posteriormente irá ser abordado o modelo e a sua efetiva construção e por último os resultados e discussão dos mesmos.

3

2.

ENQUADRAMENTO TÉORICO

2.1.

G

A Gestão do conhecimento é atualmente vista como um ponto fulcral de desenvolvimento. Dentro das organizações é o começo da criação de valor. As organizações são feitas de pessoas e o novo conhecimento gerado inicia-se através de um colaborador só. Por exemplo, quando um colaborador tem uma ideia de um novo produto que poderá ser patenteado, posteriormente, o conceito do novo produto é trabalhado no departamento de marketing que entende como inserir este novo produto com sucesso no mercado. Com isto percebemos que a criação de valor é de facto a passagem do conhecimento individual para o coletivo gerando valor acrescentado para uma empresa como um todo (Nonaka and & al., 1991). Nonaka e Takeuchi (1995) mencionam o conhecimento como uma vantagem competitiva como consequência da capacidade de inovação (figura 1).

Figura 1 – Conhecimento organizacional como vantagem competitiva (Fonte: Nonaka e Takeuchi , 1995)

O conhecimento individual, referido anteriormente, pode ser externalizado, combinado e convertido em artefactos que podem ser, por exemplo, difundidos eletronicamente dentro da organização (Davenport & Prusak, 1998). Grant (1996b) identifica características do conhecimento, além de algumas suposições fundamentais apresentadas na sua teoria. Esta teoria levou-o a entender o papel do conhecimento dentro das organizações. Uma das características apresentadas por Grant (1996b) é a transferibilidade o que nos leva desde já a entender que a passagem do conhecimento individual para o coletivo é algo já abordado, assim como, a criação de novo conhecimento como o modelo SECI de Nonaka & Takeuchi (1995).

O crescimento das organizações tem vindo a ser fortemente ligado às suas escolhas estratégicas (Amason, Shrader, & Tompson, 2006; Ansoff, 1957; Levie, 1997). Na verdade, o crescimento organizacional está diretamente ligado à sua competência de criar, gerir e manter conhecimento (Smith, Collins, & Clark, 2005). A tomada de decisões é inevitavelmente um processo de análise de conhecimento (Spender, 1996).

4 Pelos motivos mencionados acima o tópico ´conhecimento´ e ´gestão do conhecimento´ tem gerado pesquisa e desenvolvimento na literatura. Vejamos, por exemplo, o caso de Spender (1996) focado no papel do conhecimento na evolução organizacional, dando enfâse às condições dinâmicas na construção de conhecimento e no pluralismo epistemológico para conseguir lidar com os aspetos diversos para tal. Nonaka (1994) e Nonaka e Takeuchi (1995) aprofundam a distinção de conhecimento tácito e explicito argumentando que a gestão do conhecimento nas empresas requer um processo de transformação envolvendo estes dois tipos de conhecimento. Nonaka e Konno (1998) constroem um conceito abstrato “Ba” indicando-o como um espaço onde é criado novo conhecimento. Nonaka, Toyama e Konno (2000) aprofundam um modelo dinâmico de construção de novo conhecimento que apelidam de SECI e desenvolvem a teoria “knowledge-creating theory” que o contempla assim como a importância do “Ba” e da liderança na sua correta implementação organizacional que é posteriormente abordada e consolidada em 2003 (Nonaka & Toyama, 2003). O início do século XXI tem vindo a ser notório para os tópicos “conhecimento” e “informação” e a sua respetiva gestão. A rápida evolução dos sistemas de informação obrigou também a desenvolvimentos nas teorias como a teoria baseada na transformação de conhecimento onde é expandido além dos habituais dois tipos de conhecimento (explicito e tácito), fica também disponível na literatura um terceiro: “Phronesis” que se traduzirá para frônese (palavra do grego antigo) que é traduzido habitualmente como sabedoria prática acrescentando um modelo mais dinâmico ao modelo apresentado imediatamente anterior (Nonaka, Kodama, Hirose & Kohlbacher, 2014). Encontram-se na literatura diversos pontos de vista e teorias abordadas, algumas mais genéricas outras mais específicas. Teorias como as de Tsoukas (1996) que demonstra três aspetos do stock de conhecimento intra-organizacional ou como Grant (1996) que se concentrou em métodos de integração do conhecimento nas organizações. Mais especificas na literatura, a título de exemplo, encontramos Bierly e Chakrabarti (1996) onde identificam 4 estratégias genéricas de criação do conhecimento para a indústria farmacêutica americana examinando a sua rentabilidade financeira ou Reihlen e Ringberg (2006) que sublinham a importância da interpretação dos “esquemas mentais” dos consultores (conhecimento tácito) para o sucesso de um sistema de distribuição informático de conhecimento.

2.1.1. Definição de Conhecimento

Conhecimento é um conceito pluralista e, portanto, com significados multifacetados. Uma abordagem tradicional ao significado deste conceito será reconhece-lo como ‘crença verdadeira justificada’, sendo importante focar que a veracidade é um atributo essencial, ser uma crença pessoal e a importância de estar justificado perfazem os elementos mais importantes a ter em conta quando olhamos para a literatura (Nonaka, 1994).

5 Informação e conhecimento são conceitos destintos na literatura. Autores como Machlup (1983) descrevem informação como um fluxo de mensagens que poderá ter influência no conhecimento reestruturando-o, adicionando informação ou mesmo alterar. Davenport (1998) sintetiza e caracteriza três conceitos que se enquadram no estudo em causa e que por estarem interligados poderão causar alguma entropia na sua distinção. Estes conceitos são: Dados, Informação e Conhecimento. Sintetizado na tabela 1 observamos o conceito-chave e as suas especificações.

Dados Informação Conhecimento

Observações Observações com relevância

e contexto

Informação valiosa alojada na mente humana" - Estruturado - Exige intervenção/interação

humana

- Difícil criação por máquinas

- Obtido facilmente por máquinas - Consenso em relação ao

significado - Difícil de transferir - Transferível - Requer análise - Difícil estruturação

Tabela 1 – Caracterização de Dados, Informação e Conhecimento (Fonte: Davenport, 1998) De acordo com Davenport (1998) dados podem se caracterizados como registos simples e estruturados e maioritariamente ligado a transações, mas sem grande significado, já a informação apresenta um contexto e relevância e por fim o conhecimento que é gerado na mente humana composto por valores, experiências, pensamentos, ligados à complexidade e vicissitude humana. O conhecimento é o componente mais próximo da ação e daí ser o mais valioso na tomada de decisões.

2.1.2. Tipos de conhecimento

Para uma gestão eficiente do conhecimento é importante distinguir dois tipos de conhecimento. Já mencionados anteriormente como os mais habituais e utlizados na distinção dos tipos de conhecimento: conhecimento tácito e conhecimento explicito (Nonaka, 1994). Polanyi classifica desta forma o conhecimento humano descrevendo o conhecimento explicito como o conhecimento mais fácil de ser transmitido de forma formal pois pode ser codificado, escrito e facilmente descrito em linguagem sistemática ao contrário do conhecimento tácito. Grant (1996a) descreve o conhecimento tácito como o “conhecimento prático” difícil de transferir e com necessidade de investimento especifico. Estes dois tipos de conhecimento são claramente distinguidos na literatura como knowing how e knowing about, subjetivo e objetivo, implícito e explicito, pessoal e

6 preposicional, processual e declarativo ou o original tácito e explicito que é no fundo o conceito por de trás de todos os descritos anteriormente (Grant, 1996b).

O conhecimento pode ser revelado de várias formas, no entanto, o tipo de conhecimento vai influenciar esse ponto. O conhecimento explicito é revelado através de comunicação que pode ser armazenada e consumida por vários utilizadores. O conhecimento tácito é revelado pela sua aplicação e daí a sua transferência ser lenta, custosa e incerta (Grant, 1996b).

De forma sucinta o conhecimento tácito é inerente ao individuo e está intrínseco às suas ações, valores e rotinas, por outro lado, o conhecimento explícito é mais facilmente identificado e materializado em fórmulas, dados, relatórios ou em manuais de procedimentos (Nonaka, Toyama, Konno, 2000). Um exemplo de conhecimento tácito será certamente as capacidades de um cirurgião para uma cirurgia, por outro lado, um exemplo de conhecimento explícito será por exemplo o teorema de Pitágoras através da sua fórmula. Qualquer pessoa sabendo a fórmula consegue chegar a um resultado enquanto nem toda a gente sabendo a teoria de uma cirurgia conseguiria aplicar as capacidades práticas para obter sucesso.

Na literatura é possível encontrar outros tipos de conhecimento e teorias alusivas a este tópico. Relembrando o pluralismo epistemológico várias abordagens como a de Spender (1996) observa quatro tipos de conhecimento organizacional: Consciente (conhecimento explicito do individuo), Objetificado (conhecimento explicito armazenado na organização), Automático (conhecimento tácito do individuo) e Coletivo (conhecimento muito dependente de um contexto que é apresentado na prática dentro de uma organização). Nonaka, Kodama, Hirose e Kohlbacher (2014) apresentam uma teoria dando reposta ao movimento dinâmico e de sociedade do conhecimento onde as organizações se inserem e revelam um terceiro tipo de conhecimento Frônese que se distingue por ser conhecimento prático ou como já mencionado, sabedoria prática, advindo a origem da palavra do grego antigo. Este novo conceito foca-se muito além do contexto onde é inserido, criado e desenvolvido o conhecimento leva-nos a um ponto fulcral característico deste último tipo de conhecimento que é o poder de aplicar o conhecimento.

2.1.3. Processo de criação de conhecimento

Qualquer organização num ambiente dinâmico (e não estático) é fulcral para o seu desenvolvimento não apenas processar informação de forma eficiente, mas também criar informação e conhecimento. A inovação é a maneira ideal das organizações criarem conhecimento, no entanto é desvigoroso pensar que a inovação é facilmente adquirida através do processamento de informação na resolução

7 de problemas. Na inovação organizacional as organizações definem os seus problemas e criam dinamicamente e proactivamente conhecimento por forma a resolve-los (Nonaka, 1994).

Nonaka e Takeuchi (1995) enaltecem que o conhecimento é algo diretamente relacionado com ação humana. Na base desta informação Nonaka com outros autores criam uma teoria de criação de conhecimento organizacional reconhecida pela literatura. O modelo criado por Nonaka e restantes autores é conhecido por processo SECI: Socialização, Externalização, Combinação e Internalização. O processo SECI é um modelo de criação de conhecimento baseado na interação de conhecimento explícito e tácito. (Nonaka, Kodama, Hirose, & Kohlbacher, 2014; Nonaka & Toyama, 2003; Nonaka & Takeuchi, 1995; Nonaka, 1994; Nonaka and & al., 1991)

A criação de conhecimento é um processo contínuo e em espiral segundo o modelo de Nonaka e os autores que com ele o desenvolveram. Este modelo funciona como uma espiral em que o conhecimento pode ser gerado de várias formas passando pelas várias fases do processo SECI. Através da Socialização o conhecimento tácito é partilhado, na maioria das vezes de uma forma informal, quando os indivíduos constroem uma relação de confiança e partilham experiências pessoais, pensamentos e pontos de vista sobre determinados tópicos. Neste processo o próximo passo é a externalização que se baseia na capacidade de articular o conhecimento adquirido dos momentos de socialização (tácito) e documentar (explicito) o know-how em novos conceitos e modelos. De seguida, combinação, é uma maneira de expandir o conhecimento explícito. Nesta etapa de combinação o conhecimento capturado é sintetizado, materializado de forma a obter mais significado e por fim distribuído para outros indivíduos. O último processo de conversão, internalização, o indivíduo assimila o novo conhecimento adquirido (explicito) e convertem-no em conhecimento tácito pondo em prática o que assimilou. Esta última fase do processo está fortemente relacionada com a prática Learning by Doing. Através desta criação de novo conhecimento tácito é gerado um novo ciclo que irá continuar em espiral (Nonaka, 1991; Nonaka, Toyama, Konno, 2000); Nonaka & Toyama, 2003; Nonaka, Kodama, Hirose, & Kohlbacher, 2014)

8 Figura 2 – Modelo SECI de Nonaka (Fonte: Nonaka e Takeuchi, 1995)

A esta teoria base de criação de conhecimento foram adicionados desenvolvimentos ao longo dos anos sendo adicionado ao quadro anterior um local imaginário onde o conhecimento é criado, este local foi um conceito adaptado por Nonaka e Konno (1998) para explicar que o contexto onde a criação e partilha do conhecimento é efetuada afeta o modelo de criação. Mais recentemente através da exposição de um novo paradigma para a teoria organizacional de Nonaka, Kodama, Hirose e Kohlbacher (2014) adiciona um contexto mais complexo na criação e partilha de conhecimento. Os tópicos referentes ao envolvimento de um contexto serão mais detalhados no próximo tópico.

2.1.4. Contexto de partilha de conhecimento

A gestão do conhecimento torna-se cada vez mais um tópico frequente na literatura como já observamos. Após compreendermos o conceito de conhecimento, os tipos de conhecimento e como é criado as próximas questões serão focadas em: Quais são as condições ótimas para a criação do conhecimento? Onde é criado o conhecimento? E foi para respondera este tipo de questões que Nonaka e Konno (1998) desenvolveram o conceito “Ba” adaptando-o ao seu modelo que de maneira bastante prática a sua tradução para português será Local. Este conceito de “Ba”, contexto de partilha e criação de conhecimento nas organizações é também descrito, por alguns autores, como a capacidade de absorção das organizações (Cohen & Levinthal, 1990; Lane, Koka, & Pathak, 2006; Lewin, Massini, & Peeters, 2011). Os benefícios de partilha de conhecimento são diversamente

9 descritos na literatura, Appleyard (1996) destaca que a partilha de conhecimento alimenta o crescimento económico regional e nacional promovendo comunidades inovadoras e assegurando a difusão do conhecimento.

Nonaka e Konno (1998) consideram “Ba” como uma plataforma emergente preparada para relações de conhecimento avançado seja a nível individual ou coletivo. Esta plataforma difere das interações banais entre seres humanos pois o seu conceito é focado na criação de conhecimento. Este “Ba” contem o intangível conhecimento ao contrário da informação que pode residir em redes e outro tipo de meios tangíveis. Sendo “Ba” uma base para criação do conhecimento este conceito foi integrado e desenvolvido junto do modelo de criação de conhecimento SECI. Como se pode verificar na figura 3 os quatro tipos de criação de conhecimento são acompanhados por quatro tipo de “Ba”. Nonaka e Konno (1998) descrevem os quatro tipos de “Ba” como:

Figura 3 – As 4 características de BA (Nonaka e Konno, 1998)

“Originating Ba” é uma plataforma onde se origina o conhecimento e é basicamente onde os indivíduos partilham sem barreiras as suas emoções, pensamentos, sentimentos, experiências e mapas mentais. Lugar onde as conversas sem barreiras entre indivíduos os conectam através de empatia e impulsiona a criação de conhecimento (conhecimento tácito para conhecimento tácito). “Interacting Ba” é um conceito mais consciente e sólido no sentido de juntar capacidades e conhecimento específico numa equipa ou projeto fazendo com que o individuo além de partilhar os seus modelos mentais possa também refletir e analisar-se (conhecimento tácito para explicito).

10 “Cyber Ba” é considerado pelos autores uma plataforma virtual que ocorre através da combinação de conhecimento explicito criando novo conhecimento através da sistematização e organização (conhecimento explicito para conhecimento explicito). “Exercising Ba” é um local onde conseguimos através de mentores seniores e colegas que nos ajudam no desenvolvimento de exercícios padronizados que nos levarão a simular e praticar para gerar conhecimento (conhecimento explicito para conhecimento tácito).

Nonaka em conjunto com outros autores foi desenvolvendo e aprimorando o conceito de “Ba” e de partilha e criação de conhecimento. Um dos trabalhos mais recentes, Nonaka, Kodama, Hirose e Kohlbacher (2014) apresentando a organização fractal dinâmica (OFC) que engloba 3 noções que a tornam completa: O requisito de variedade que é a utilização de “Ba” em redes multicamada conseguindo albergar os três tipos de conhecimento (tácito, explicito e frônese) que levará a organização a um dinamismo na criação de conhecimento e respetiva exploitation (exploração de um ponto ótimo local). A sintetize do conhecimento em “Ba” que considera que todos os intervenientes e varáveis estão contemplados no “Ba” que hospeda o triângulo dos conhecimentos (os três tipos de conhecimento). Estrutura fractal, resumindo, que todos os níveis hierárquicos entre os diferentes departamentos, especializações e tipos de trabalho seja possível encontrar as características organizacionais, multicamadas e fractal. Representação abaixo na figura 4:

11 Desta forma os autores garantem que todos intervenientes estarão a beber do mesmo ambiente ótimo para a criação do conhecimento como representado na figura 5.

Figura 5 – Organização Fractal em companhias geradoras de conhecimento (Fonte: Nonaka, Kodama, Hirose, & Kohlbacher, 2014)

12

2.2. T

G

Uma questão pertinente face aos processos de criação e transformação de conhecimento, vistos anteriormente, será possível tornar este processo, complexo e bastante típico de ações humanas, mais simples através das novas tecnologias?

Através da pesquisa na literatura é bastante fácil identificar pontos de vista bastante robustos que defendem que a capacidade da gestão de conhecimento é melhorada através da utilização de sistemas de informação. Diferentes autores, com artigos em referência no “Journal of Management

Information Systems” apoiam e defendem o uso para o incremento de performance como

Anantatmula and Kanungo (2010). Junnarkar & Brown (1997) desenvolveram um modelo SECI de criação e transformação de conhecimento através da utilização das novas tecnologias. As conclusões deste autor incidem sobre a forma como as tecnologias de informação facilitarem nas fases de externalização e combinação, embora, existindo condicionantes nas organizações. As organizações devem ser favoráveis à partilha e criação de conhecimento para que este modelo funcione na sua plenitude e por forma a ajudar também na fase de internalização e socialização, mas com menos sucesso.

Considerando as ferramentas de tecnologias de informação disponíveis, Junnarkar & Brown (1997) usando o processo SECI, identificou as ferramentas mais indicadas para as transformações e criação de conhecimento. Na socialização as tecnologias de informação ou mais conhecidas como IT tools mais indicadas seriam videoconferências, comunidades virtuais de partilha de conhecimento utilizando fóruns ou chats pois agilizam a partilha de experiências interpessoais. As ferramentas mais indicadas para externalização, o modelo refere e-mail e listas de distribuição como as mais indicadas. Na fase de combinação existem diversas formas de conseguir partilhar ou gerar conhecimento com tecnologias de informação, assim como sites internos, INTRANET ou broadcasting. Por fim, na fase de internalização, são ferramentas que estão cada vez mais a ser trabalhadas no século XXI como ferramentas de Data Mining, modelos de simulação virtual e aplicações virtuais usando diferentes tecnologias como a realidade aumentada (Junnarkar & Brown, 1997).

13 Figura 6 – Modelo “SECI IT Tools” (Fonte: Junnarkar & Brown, 1997)

2.2.1. O papel das tecnologias da informação nas organizações

As tecnologias da informação ou no seu conceito mais abrangente tecnologias da informação e comunicação (TIC), são vistas como um processo de transformação suportado por conceitos, conhecimentos e equipamentos das áreas de informática e telecomunicações em aplicações úteis a qualquer área independentemente do contexto (Spohr & Sauvé, 2003).

Toumi (2001) realçou a interligação das TICs e o conhecimento, alcançando que ambos podem impulsionar e trazer valor acrescentado ao negócio da organização, sobretudo contribuindo na inovação de serviços e produtos.

14 Figura 7 – Evolução das tecnologias informação nas organizações

(Fonte: adaptada com base em Martin e Leben (1989), Pacheco e Kern (2003) e Rosseti e Morales (2007)) Como descrito por Rossetti e Morales (2007) uma evolução das funções dos sistemas informáticos nas organizações tem sido constatada ao longo dos tempos. Esta evolução enquadrada no modelo da figura 7 iniciou-se por 1950 uma vertente de processamento de dados conseguindo, através de capacidades informáticas, processar transações, manutenções de registos e aplicações de contabilização tradicionais. Nesta fase eram trabalhados essencialmente dados e a informação não era gerada pelos sistemas, portanto, estamos a falar de transações operacionais. No início de 1960 progrediu-se para ser possível elaborar relatórios administrativos contendo informações pré-estipuladas para facilitar o processamento, organização e visualização podendo ser uma mais valia nas tomadas de decisão. Nesta fase, com a ajuda dos sistemas de informação, foi possível alcançar alguma padronização de processos, elevando assim a produtividade, poderemos apelidar que entramos numa área tática onde se trabalha com informação e não apenas com dados. Dez aos depois, ou seja, em 1970 a necessidade de apoio à decisão tornou-se evidente e, portanto, começou o desenvolvimento de sistemas de apoio à decisão (SAD). Estes SAD que se tornou num processo interativo e ad hoc ao processo de tomadas de decisão de gestão. Este passo foi importante porque elevou a potencialidade dos sistemas informáticos nas organizações para o nível de gestão estratégica. Na seguinte década, 1980, SAD foram desenvolvidos e sistemas de apoio estratégico contemplando apoio direto ao utilizador final e colaboração em equipa, sistemas especializados e sistemas focados na obtenção de vantagens competitivas no mercado. Por fim, desde 1990, tem sido desenvolvido sistemas de informação em rede comum que leva a sistemas direcionados quer ao

15 colaborador, à empresa e à computação, às comunicações e à colaboração inter-organizacional, incluindo operações e administração, intranets, extranets e outras redes empresariais e mundiais. Nesta última fase têm sido desenvolvidas muitas aplicações e conceitos para o desenvolvimento desta área que se concentra em trabalhar conhecimento. Como exemplos temos os sistemas de business intelligence (BI) que combinam a recolha e armazenamento de dados, gestão do conhecimento com ferramentas analíticas para apresentar informação complexa para planeamento e tomada de decisões (Burns, 2013). Outro exemplo são as ferramentas de data mining que se tratam de processos interativos em que o seu progresso é definido por descoberta. Data mining foca a procura de novas informações relevantes e não triviais em grandes volumes de dados (Kantardzic, 2011). Por último as ferramentas de Groupware têm a finalidade de ajudar grupos na comunicação, colaboração e coordenação, além de, permitir uma interface para um ambiente de partilha de conhecimento (Ellis, Gibbs e Rein, 1991). O foco dos sistemas de Groupware (a base de desenvolvimento destes sistemas é o estudo multidisciplinar: Computer-Supported Cooperative Work que se define como a procura de como a tecnologia pode ajudar grupos de trabalho) assentam numa experiência de interação user-to-user ao contrário das anteriores que são mais focadas na interação do utilizador com o sistema (Ellis, Gibbs e Rein, 1991). O objetivo deste projeto tem por base a resolução de um problema de comunicação organizacional e a importância de ferramentas de Groupware será explorada adiante.

2.2.2. Cultura-IT

Vários estudos demonstram os valores culturais de uma organização estão associados à gestão eficiente do conhecimento. O ponto comum nestes estudos é os valores culturais das organizações influenciam (tanto a nível organizacional como a nível nacional) o sucesso da gestão do conhecimento (Baltahazard and Cooke, 2003), comportamento de partilha de conhecimento (Chow, Deng, & Ho , 2000), capacidade das estruturas de gestão de conhecimento (Gold, Malhotra, & Segars, 2001), tecnologia usada na gestão do conhecimento (Alavi, Kayworth, Leidner, 2004), e a perceção de pertença de conhecimento individual de informação e conhecimento (Jarvenpaa and Staples, 2001).

Exemplos mais concretos da influência das ferramentas de IT nas organizações foram expostas por outros estudos. Conclusões como as melhorias nas capacidades da data warehouse da empresa levaram a mudanças no atendimento ao cliente, flexibilidade, empoderamento e integração de valores. Exemplos de novos sistemas de gestão de processos de negócio (Workflow) que fortaleceram os valores culturais organizacionais relacionados com orientação para o cliente,

16 flexibilização, foco na qualidade e na orientação para a performance (Doherty and Perry, 2001; Doherty and Doig, 2003).

Podemos observar, de forma resumida, na figura 8 o conceito de cultura-IT e os seus impactos a nível nacional e organizacional. Como podemos observar pelas conclusões de Leidner and Kayworth (2006) os assuntos relacionados com as ferramentas de IT estão de forma abstrata num núcleo coberto pela camada de valores culturais organizacionais e por fim pela camada dos valores culturais organizacionais.

No núcleo deste modelo dos autores Leidner and Kayworth (2006) onde encontramos os valores de IT sabemos que são formados no tempo através do uso individual das ferramentas de IT que levam a uma estandardização na maneira como a organização recolhe e processa dados, comunica, distribui a informação e conhecimento.

Figura 8 – Resumo da investigação Cultura-IT (Fonte: Leidner and Kayworth (2006))

2.2.3. Ferramentas tecnológicas para a gestão do conhecimento

Na literatura é possível encontrar diversos modelos, características e diversidade de ferramentas a usar na gestão do conhecimento. Por exemplo, Park (2005) classifica as ferramentas tecnológicas (IT

tools) dependendo do tipo de conhecimento que é trabalhado. As ferramentas distributivas têm um

17 colaborativas estão ligadas ao conhecimento tácito, pois, promovem a interação entre pessoas. Na tabela abaixo é possível observar como o autor agrupa as tecnologias na sua classificação.

Categorias de ferramentas tecnológicas para a gestão do conhecimento

Distributivas

Data warehousing e Data mining

Gestão de base de dados

Sistemas de gestão de documentos Sistemas de recuperação de informação Mecanismos de busca

Agentes inteligentes

Portais corporativos ou Intranet Sistemas de suporte a decisão Sistemas de modelagem de negócio

Colaborativas

E-mail

Ferramentas de groupware

Ferramentas de mapeamento de conhecimento Portais corporativos ou Intranet

Sistemas de e-learning Aplicações help-desk

Sistemas de suporte a decisão Sistemas workflow

Tabela 2 – Categorias de ferramentas tecnológicas na GC

Através de Carvalho (2003) que categoriza as ferramentas de gestão do conhecimento através do processo (criação, transferência ou codificação), tipo de conhecimento (explicito e tácito) e área de origem dos conceitos obtemos o quadro resumo abaixo e com os exemplos de software dados pelo autor. Categoria Processos de gestão do conhecimento Tipo(s) de conhecimento Área(s) de origem dos conceitos Exemplos Ferramentas voltadas para a Intranet Codificação e Transferência Explícito e Tácito Redes de computadores Digital Dashboard (Microsoft) Sistemas de gerenciamento eletrônico de documentos Codificação e Transferência Explícito Ciência da Informação Excalibur; RetrievalWare Sistemas de groupware Criação, Codificação e transferência Explícito e Tácito CSCW Lotus Notes e Exchange (Microsoft) Sistemas de workflow Codificação e Transferência Explícito e Tácito Organização e métodos

ARIS Toolset (IDS Scheer)

18 Sistemas para construção de bases inteligentes de conhecimento Criação, Codificação e transferência Explícito e Tácito Inteligência artificial Neugents (Computer Associates)

Business Intelligence Codificação e

Transferência Explícito Banco de dados Business Objects Sistemas de mapas de conhecimento Criação, Codificação e transferência Explícito e Tácito Ciência da Informação e Gestão do conhecimento IBM KnowledgeX;Dataware Ferramentas de apoio à inovação Criação, Codificação e transferência Explícito e Tácito Engenharia de

produtos Invention; Machine

Inteligência competitiva Codificação e Transferência Explícito Planejamento estratégico e Ciência da Informação Knowledge Works; Vigipr Portais corporativos Criação, Codificação e transferência Explícito e Tácito Redes de computadores e Ciência da Informação Plumtree; HummingBird

Tabela 3 – Categorias de ferramentas de GC (Fonte: Carvalho, 2003)

Em forma de resumo encontramos abaixo um quadro onde encontramos a categoria e a tecnologia associada às ferramentas TIC desenvolvidas na gestão do conhecimento mencionadas por autor.

Categoria Tecnologia Autor

Inteligência artificial Datamining

Stollenwerk (2001), Carvalho (2003), Park

(2005), Rossetti e Morales (2007).

Armazém dados, informação, conhecimento Datawarehouse, ferramentas OLAP, gestão de documentos Stollenwerk (2001), Carvalho (2003), Park (2005), Rossetti e Morales (2007). Conhecimento partilhado através da web Portais corporativos, intranets Stollenwerk (2001), Carvalho (2003), Park (2005), Rossetti e Morales (2007). Ferramentas colaborativas/ sistemas de conhecimento em tempo real Groupware, Workflow Carvalho (2003), Park (2005), Rossetti e Morales (2007).

19

Expertise maps Mapas

conhecimento de

Stollenwerk (2001), Carvalho (2003), Park

(2005).

Tabela 4 – Resumo da categorização das ferramentas de GC (Fonte: Carvalho, 2003)

Baseado na literatura revista acima depreendemos que existem diversas ferramentas para gestão do conhecimento com diversas classificações e origens e com orientações especificas para conhecimento explicito ou tácito consoante a sua permissibilidade de interação entre pessoas. Todas as ferramentas apresentadas não são mutuamente exclusivas na aplicação de uma organização e a organização deve adotar ferramentas nas quais identifica como uma oportunidade/vantagem competitiva. Como já mencionado anteriormente um grande desafio na criação de conhecimento organizacional através das TIC está muito focalizado no conhecimento tácito. Desenvolvimentos nas ferramentas como, por exemplo, groupware que trabalham a interação entre pessoas poderá vir revolucionar essa limitação das TIC no modelo SECI (na socialização e internalização).

2.2.4. Groupware

Groupware advém da área da computação e designa-se por computer supported cooperative work (CSCW), oferecendo um ambiente de partilhada estruturado entre os seus utilizadores. Hills (1997) refere que as aplicações desta ferramenta são ajudar dois ou mais colaboradores trabalharem juntos, automatizar processos, ajudar a criar uma “memória organizacional”, superar barreiras geográficas e temporais e permitir a partilha de experiências e conhecimento. As necessidades das pessoas para utilizarem este tipo de ferramenta são apontadas por Hills (1997) como a comunicação (ajuda as pessoas na partilha de informação), colaboração (aproxima as pessoas ajudando no trabalho em equipa) e coordenação (ajuda a coordenar atividades individuais com os demais).

Com as premissas anteriormente definidas à cerca das necessidades fica importante perceber as ferramentas indicadas para as satisfazer de forma eficiente. Abaixo podemos verificar na figura 9 um resumo de ferramentas e as suas ligações por forma a ser formado um groupware.

20 Figura 9 – Integração dinâmica da comunicação, colaboração e coordenação de Campos e Teixeira (2004)

Na colaboração serão necessárias ferramentas de discussão e aplicação de dados compartilhados onde se poderão inserir ferramentas de voto, ferramentas de brainstorming e todas as que agreguem opiniões, insights, vontades, ideias e outros mais. Na comunicação serão inseridas as ferramentas que dispõem as capacidades de colocar dois ou mais interlocutores a comunicar, como por exemplo: videoconferências, chats e e-mail. Na coordenação são necessárias ferramentas como

Workflow e desenvolvimento de aplicações que permitam facilmente ajudar na análise, organização

e execução dos processos de negócio (business processes). Na sua essência o groupware é uma ferramenta desenvolvida para ajudar no trabalho em grupo, portanto existindo várias necessidades do grupo a sua solução não é mutuamente exclusiva a cada uma das necessidades, mas sim uma ferramenta capaz de integrar todas as soluções para o total de necessidades. Para a sua conexão entre a comunicação e a colaboração são usadas as ferramentas GDSS (group decision support

systems) em que a sua tradução será sistemas de suporte para decisões de grupo. Esta tecnologia

tem por base o uso de tecnologias de apresentação (tipicamente um ecrã projetado ou ecrã eletrónico), tecnologia computacional (por norma uma estação de trabalho individual com um computador portátil para cada participante) e por fim ferramentas tecnológicas (como sistemas de voto e de brainstorming) levando a um suporte em tempo real com possibilidade de interações cara-a-cara (face-to-face) partilhando a mesma tecnologia. Para a ligação entre a colaboração e a coordenação é necessário o roteamento (em informática significa transmitir entre dois pontos de

21 uma rede de computadores ou entre redes de computadores) de formulários conseguindo, por exemplo, delegar e sistematizar processos de tarefas com ação de vários intervenientes. Por fim o elo entre a comunicação e coordenação assenta em bases de dados de acompanhamento que irão garantir que os dados, fluxos e processos serão armazenados de forma eficiente para que não haja falhas nem percas de informação (Campos e Texeira, 2004; Ellis e Waineer, 1999)

22

2.3. A

R

S

2.3.1. Redes Sociais - Conceito

Uma Rede Social pode ser definida como uma estrutura formada por indivíduos ou organizações que na análise de redes sociais são denominados “nós” e por ligações entre estes que podem corresponder a diferentes tipos de relação, tais como relações de amizade, familiares, de trabalho nas quais são geradas partilhas de crenças, experiências, fluxos de informação ou conhecimento (Ferreira, 2011).

2.3.2. Análise de redes sociais/organizacionais

Validado anteriormente a importância da gestão do conhecimento intraorganizacional e como se processa a criação do conhecimento assim como o ambiente indicado para o seu desenvolvimento, passamos para a raiz geradora de conhecimento: interação dos indivíduos. Baseado no conceito de Nonaka e Takeuchi (1997) os processos que operacionalizam a criação de conhecimento são baseados na interação social.

Análise de Redes Sociais (ARS) ou internacionalmente conhecido como Social Network Analysis (SNA) é um instrumento metodológico de origem multidisciplinar de campos provenientes de diferentes áreas de estudo como a Sociologia, Psicologia, Antropologia e a Matemática. Esta ferramenta estabelece um novo protótipo de pesquisa e abordagem a uma estrutura social. “Uma estrutura é apreendida concretamente como uma rede de relações e de limitações que pesa sobre as escolhas, as orientações, os comportamentos, as opiniões dos indivíduos” (Marteleto, 2001). ARS permite aos gestores visualizar e compreender inúmeras relações que podem facilitar ou impedir a criação ou transferência de conhecimento (Cross, R., Parker, A., & Borgatti, P. , 2002)

Assim, a análise das redes sociais, ao permitir estudar vários tipos de redes com diferentes nós e relações, tem aplicação em várias ciências, o que se verifica também no caso da gestão de conhecimento uma vez que permite a análise do fluxo de informação e conhecimento entre os membros de determinada organização. Esta análise é feita, usualmente, com recurso à apresentação das redes em forma gráfica e a medidas de centralidade que permitem identificar os diferentes papéis e graus de importância dos seus intervenientes.

Esta matéria tem evoluído ao longo do tempo, desde o surgimento dos primeiros conceitos, até se tornar um paradigma com os seus próprios teoremas, métodos, software e investigadores. Os percursores da disciplina incluem Émile Durkheim e Ferdinand Tönnies. No final do séc. XIX, Tönnies argumentou que as ligações sociais podem ser pessoais ou impessoais (instrumentais) conforme

23 correspondem à partilha de valores e crenças ou não. Já Durkheim explicou as organizações sociais como surgindo quando as suas características não podem ser explicadas apenas pelas características individuais dos intervenientes (Freeman, 2004).

Na viragem do século XX, surge a contribuição de George Simmel que se torna o primeiro académico a pensar objetivamente em termos de redes sociais. Após alguns anos de lacuna, surgem novas contribuições, principalmente as de J.L. Moreno que analisou as interações entre pequenos grupos, como turmas de alunos, e de W. Lloyd Mayor e Elton Mayo, que estudaram relações interpessoais no local de trabalho. Posteriormente surgiu um desenvolvimento nas décadas de 50 e 60 com os trabalhos sobre relações familiares de Elizabeth Bott e sobre urbanização do grupo de antropologistas de Harvard (Freeman, 2004; Ferreira 2011). Na década de 70 dá-se um grande desenvolvimento e afirmação da disciplina através do trabalho de Harrison White e dos seus alunos do departamento de Sociologia de Harvard. Neste mesmo departamento surge o famoso trabalho de Stanley Milgram “seis graus de separação” (Prell, 2012; Ferreia 2011).

Desde esta altura muitas têm sido as contribuições de diferentes autores. Podemos referir por exemplo os trabalhos de Albert-László Barabási que introduziu o conceito de redes de escala livre e o modelo de Barabási–Albert (Barabási, & Albert, 1999), de Duncan Watts que apresentou uma teoria matemática do “fenómeno de mundo pequeno”, relacionado com os seis graus de separação, e de Martin Kilduff, cuja pesquisa envolve vários aspetos do estudo das redes sociais, nomeadamente, as relações interpessoais nas organizações e a relação entre personalidade e a estrutura das redes (Kilduff & Brass, 2010; Oh & Kilduff, 2008).

A disciplina tem então evoluído e adquirido ferramentas analíticas que permitem o estudo sistemático das redes sociais, que na sua forma mais simples e comum faz uso de observação gráfica das redes sociais e das suas medidas de centralidade, usualmente, com recurso a software próprio. As redes elaboradas podem ser completas, se refletirem as ligações entre todos os membros de uma população ou egocêntricas, se apenas mostrarem as ligações de um individuo. Por outro lado, estas podem ser direcionadas se mostrarem a direção da relação ou não direcionadas.

As redes sociais individuais têm consequências importantes a curto e a longo prazo nas organizações (Tortoriello, Reagans, & McEvily, 2011), além de que é importante referir que dentro das organizações cada individuo é especialista e detêm conhecimentos destintos (Blaine L., 2016). Naturalmente adquirir conhecimento fora da esfera de foco do individuo irá permitir gerar oportunidades de resolução de problemas através de formas alternativas e consequentemente estimular a criatividade e inovação (Burt R. S., 2004). A importância das ligações sociais

24 organizacionais dos colaboradores deve-se ao facto de estarem diretamente relacionadas com a performance dos mesmos (Mehra, Kilduff, & Brass, 2001).

Em termos de gestão de equipa a ARS fornece de forma sistemática uma maneira de avaliar redes informais, mapeando e analisando relações entre pessoas, equipes, departamentos ou mesmo organizações inteiras. Sendo assim esta análise de rede social pode fornecer um raio-x do modo como o conhecimento fluí nessas redes informais. Esta ferramenta torna-se efetivamente útil, pois, a compreensão dos gestores face aos seus membros de equipa pode ser imprecisa face aos reais padrões de relacionamentos entre eles possam partir de perceções subjetivas, além de que as relações estão cada vez mais invisiveis devido a situações de trabalho virtual por exemplo (Cross, R., 2001). Avaliar e apoiar redes informais estrategicamente é importantes para as organizações já que geraram benefícios de desempenho substanciais. As relações sociais não são totalmente controladas pelos gestores, no entanto, são fortemente afetadas por elementos que assumem algum tipo de controlo, como níveis hierárquicos, departamentos horizontais, localização do escritório, equipe do projeto, e assim por diante. Com a análise das redes sociais, os gestores têm um meio para avaliar os efeitos das decisões sobre o tecido social da organização (Cross, R., Borgatti, P., & Parker, A., 2002a). Segundo Cross, R., Liedtka, J. e Weiss, L. (2005) existem 3 tipos de redes sociais:

• “Customized Response” – Definem-se por redes como as novas empresas de desenvolvimento de produtos, os bancos de investimento, as equipes de desenvolvimento de fármacos em fase inicial e as empresas de consultoria em estratégia que exigem que as suas redes possam rapidamente definir um problema ou uma oportunidade e coordenar os conhecimentos relevantes para dar resposta.

• “Modular Response” – Neste tipo de rede enquadram-se equipas cirúrgicas, escritórios de advocacia, vendas entre empresas e equipes de desenvolvimento de medicamentos posterior à fase inicial que exigem das suas redes a identificação de componentes problemáticos e abordá-los com expertise modularizado.

• “Routine Response” – Enquadram-se neste tipo de rede equipas de callcenter, os departamentos de processamento de sinistros de seguros e as equipes de desenvolvimento de medicamentos em fase avançada que exigem coordenação confiável de conhecimentos relevantes para resolver problemas comuns e previsíveis.

A gestão de topo da empresa deve ter em atenção às suas necessidades e influenciar a construção da sua rede por forma a ser otimizada.

25 Quando falamos em gestão de redes deve ser tomado em conta que uma alteração estrutural numa orgaização é melhor ou pior aceite baseado na sua rede. A verdade é que as redes organizacionais influenciam a mudança organizacional. Quando pensamos em mudança organizacional existem 3 aspectos que ajudam a sua implementação com sucesso. Primeiro aspecto, a autoridade formal pode dar a ilusão de poder, mas as redes informais têm um impacto significado, mesmo que o gente que queira implmentar a reforma seja o chefe ou diretor. Segundo aspecto, deve ser sempre analisado o tipo de rede com que está a trabalhar e se os agentes a “mudar” irão de facto corresponder à mudança que é procurada. Terceiro aspecto, é necessário identificar e cultivar os agentes que são recetivos à mudança, mas no caso dos resistentes é necessário gerir caso a caso (Battliana, J., & Casciaro, T., 2013)

2.3.3. Análise de redes sociais na gestão do conhecimento

O conhecimento organizacional advém do conhecimento dos indivíduos que a compõem, mas o conhecimento dos seus colaboradores, uma componente bastante significativa, é composta pelos relacionamentos que eles usam para adquirir informações e conhecimento (Cross, R., Parker, A., & Borgatti, P. , 2002b).

A análise dos diagramas de redes sociais ajuda a determinar em que medida determinadas pessoas são fundamentais para o funcionamento efetivo de uma rede. Algumas informações que podemos retirar da ARS serão:

• Bottlenecks, como por exemplo, nós centrais ligados apenas com uma conexão a diferentes partes da rede;

• Número de links ideal a coordenar;

• Distância média, que permite compreender os graus de separação que conectam todos os nós num grupo, em que as curtas distâncias transmitem informações com precisão e de forma oportuna, enquanto longas distâncias transmitem lentamente e podem existir informação distorcida;

• Isolamento - Pessoas que não estão integradas e, portanto, representam conhecimento inexplorado e uma alta probabilidade de saírem da empresa;

• Pessoas altamente especializadas que podem não estar a ser utilizadas adequadamente; • Subgrupos organizacionais que podem desenvolver suas próprias subculturas e atitudes

26 Estas informações permitem uma atuação, ao nível da gestão, para intervir no melhoramento da sua composição de redes (Cross, R., Parker, A., & Borgatti, P. , 2002b).

Tal como estudado por Cross, R., Parker, A., & Borgatti, P. , (2002a) para as relações serem efecientes em termos de utilização e criação de conhecimento são mencionadas 4 dimensões:

• Conhecer o que alguém sabe – Esta dimensão traduz-se em que um membro conhece a quem se dirigir no grupo dependo do tema que necessita de ajuda.

• Obter acesso atempado à pessoa certa - Avaliar a medida em que as pessoas têm acesso ao conhecimento uns dos outros.

• Criar conhecimento viável através do engajamento cognitivo – Em que medida é que as pessoas se envolvem ativamente com outras pessoas para ajudá-las a resolver problemas distinguindo-se de uma base dados.

• Aprender de uma conexão segura - Relacionamentos caracterizados como seguros melhoram a criação de conhecimento, permitindo espaço para a criatividade e a aprendizagem.

2.3.4. Métricas em análise de redes organizacionais

As medidas de centralidade surgem de forma a possibilitar a análise matemática de vários aspetos a ter em conta na análise e incluem as centralidades de grau (degree), proximidade (closeness), intermediação (betweenness) e vetor próprio (eigenvector) (Scott, 2011; Newman, 2010).

A centralidade de grau é a medida mais simples e corresponde ao número de ligações que um nó possui. É possível dividir em “in-degree” (número de ligações recebidas) e “out-degree” (número de ligações enviadas).

A centralidade de proximidade reflete a facilidade com que um interveniente chega a todos os intervenientes da rede direta ou indiretamente. A sua fórmula é:

CC(i)=[ ]−1

Na sua forma normalizada, CC'(i)=(CC(i))(N−1)

27 A centralidade de intermediação mede o quanto o nó se encontra entre outros nós, ou seja, a probabilidade do nó se encontrar no caminho mais direto entre dois nós. A sua fórmula é:

CB(i)=

Onde corresponde ao número de caminho que ligam j e k e (I) corresponde ao número desses caminhos em que I está presente.

Na sua forma normalizada, CB'(i)=CB(i)/[(n−1)(n−2)/2]

A centralidade de vetor próprio que mede o grau de ligação do nó a outros nós com muitas ligações. A sua fórmula é:

ci(β)=(α+βcjj∑)Aji c(β)=α(I−βA)−1_A1,

onde α é uma constante de normalização, β determina a importância da centralidade do nó vizinho, A é a matriz adjacente, I, é a matriz identidade e 1 é uma matriz só de uns.

Apesar de existirem outras, estas são as medidas mais comuns e as que iremos utilizar na nossa análise. Pela própria definição das medidas percebemos que este tipo de análise é frequentemente usado quando se pretende fazer a gestão do conhecimento dentro de uma organização ( Borgatti, Mehra, Brass, & Labianca , 2009). Este tipo de estudo permite perceber vários aspetos, como o fluxo de informação e conhecimento, quem melhor a partilha ou que funciona como bloqueio, quem é central na organização, se existe isolamento de pessoas ou grupos e se o capital humano é subaproveitado. Desta forma, a análise das redes sociais permite perceber onde é essencial atuar para melhor promover o fluxo de informação e a partilha de conhecimento, uma vez que estes são essenciais para a eficiência e produtividade das organizações.

2.3.5. Visualização de redes

A representação visual de redes sociais é importante para se compreender os dados da rede e transmitir o resultado da análise. A exploração dos dados é feita através de exibições de nós e ligações em vários layouts, atribuindo cores, tamanhos e outras propriedades avançadas para os nós (Hogan, Carrasco e Wellman, 2007)

28 As representações típicas dos dados das redes sociais são gráficos em layout de rede (nós e ligações). Estas representações não são muito fáceis de ler e não permitem uma interpretação intuitiva. Vários novos métodos foram desenvolvidos para exibir dados de rede em um formato mais intuitivo (por exemplo, Sociomapping). Especialmente quando se utiliza a análise de redes sociais como uma ferramenta para facilitar a mudança, diferentes abordagens do mapeamento participativo de rede mostram-se vantajosos. Existem outros exemplos de técnicas de mapeamento de rede com o Net-Map (baseado em caneta e papel) e VennMaker (digital) (Hogan, Carrasco e Wellman, 2007; Freeman, 2005).

2.3.6. Softwares de análise de redes sociais

O software de análise de redes sociais é usado para identificar, representar, analisar, visualizar ou simular nós (por exemplo, agentes, organizações ou conhecimento) e ligações (relacionamentos) de vários tipos de dados de entrada (relacionais e não relacionais), incluindo modelos matemáticos de redes sociais. Os dados de saída podem ser salvos em arquivos externos. Existem vários formatos de arquivo de entrada e saída. As ferramentas para análise de redes permitem investigar representações de redes de diferentes tamanhos, pequenas (por exemplo famílias ou uma equipa de um projeto) a muito grande (por exemplo a Internet ou transmissão de doenças como o HIV). Os softwares fornecem rotinas matemáticas e estatísticas que podem ser aplicadas ao modelo de rede (Wellman, 2010). Neste projeto irá ser usado o Gephi versão 0.8.2 e na tabela abaixo identificamos o software com algumas das suas características:

Nome do

software Funcionalidade Formatos de Input

Formatos de Ouput Platafor ma Licença e custo Gephi Exploração de gráficos e manipulação GraphViz(.dot),Graphl et(.gml), GUESS(.gdf), LEDA(.gml), NetworkX(.graphml, .net), NodeXL(.graphml, .net), Pajek(.net, .gml), Sonivis(.graphml), Tulip(.tlp, .dot), UCINET(.dl), yEd(.gml), Gephi (.gexf), Edge, list(.csv), databases GUESS(.gdf), Gephi(.gexf), .svg, .png Qualqu er sistema que suporte Java 1.6 e OpenGL Open Source (GPL3)

Tabela 5 – Especificações Gephi