Estatística para a Gestão I 25-03-2014
Uma empresa que opera na área da Inteligência Artificial encontra-se num processo de avaliação interna do sistema de parcerias desenvolvido em Portugal, no Brasil e na China, com laboratórios informáticos sediados em cada um dos países. No sentido de avaliar a performance dos recursos humanos afectos a cada um dos laboratórios, em termos de inovação e criação de conhecimento associados a actividades de Investigação e Desenvolvimento (I&D), a empresa introduziu, em 1999, um índice de inovação (numa escala de 0 a 100) que constitui uma síntese quantitativa da criação de conhecimento, em particular no cálculo do índice entram os seguintes factores:
Número de novos projectos iniciados
Número de patentes nos últimos três anos
Alcance e impacto de novas tecnologias desenvolvidas na área da Inteligência Artificial
Os dados do índice calculado anualmente nos últimos 14 anos, para os três países, foram introduzidos em base de dados de SPSS, apoie a empresa na avaliação da performance dos recursos humanos afectos a cada um dos laboratórios:
1. (6 valores) Com base nos intervalos de confiança obtidos em SPSS para as dimensões de qualidade, avalie quais os laboratórios que, em termos inferenciais, apresentam melhor performance relativa.
2. (7 valores) Considerando 50 como uma classificação intermédia do índice, em termos inferenciais, a partir do teste t apresentado em anexo, a performance de cada um dos laboratórios (utilize um nível de significância de 1%).
3. (7 valores) Face à performance avaliada para cada um dos laboratórios, proponha uma estratégia de recursos humanos definindo objectivos de performance e possíveis medidas associadas às parcerias, no sentido de uma melhoria de performance na inovação e criação de conhecimento.
Localização dos laboratórios Intervalos de confiança a 99% Portugal ] 77,828; 82,315 [ Brasil ] 17,458; 24,256 [ China ] 49,217; 54,355 [ Testes - t Portugal Brasil China
Resolução:
1. Em termos inferenciais, podemos afirmar, com 99% de confiança, que o índice de inovação esperado se situa entre os seguintes limites:
Laboratórios em Portugal: 77,828 a 82,315;
Laboratórios no Brasil: 17,458 a 24,256;
Laboratórios na China: 49,217 a 54,355.
Tendo em atenção a escala (0 a 100) e o centro da escala (50) verifica-se que, em termos inferenciais, Portugal apresenta a melhor performance esperada, com 99% de confiança, dado que o seu intervalo de confiança se situa acima dos restantes dois encontrando-se perto do topo da escala. A Portugal seguem-se os laboratórios na China, cujo intervalo de confiança inclui o centro da escala. O Brasil apresenta a pior performance, situando-se abaixo dos restantes laboratórios em termos de performance esperada, com um intervalo de confiança situado na região inferior da escala.
2. Tendo em atenção o teste t, as hipóteses, para cada um dos países, são as seguintes:
H0: O índice de inovação esperado é igual a 50
Ha: O índice de inovação esperado é diferente de 50
Face aos resultados do teste t e para o nível de significância de referência (1%) retiramos as seguintes conclusões:
Para Portugal: rejeita-se a hipótese nula (p-value de 0,00, inferior a 1%), situando-se a média amostral (80,07) acima de 50, resultado que pode ser reforçado com o intervalo de confiança para Portugal, analisado na alínea anterior (77,828 a 82,315), o qual não inclui o centro da escala (50) situando-se acima de 50.
Para o Brasil: rejeita-se a hipótese nula (p-value de 0,00 inferior a 1%), situando-se a média amostral (20,86) abaixo de 50, resultado que pode ser reforçado com o intervalo de confiança para o Brasil, analisado na alínea anterior (17,458 a 24,256), o qual não inclui o centro da escala (50) situando-se abaixo de 50.
Para a China: não se rejeita a hipótese nula (p-value de 0,06, logo, de 6%, assim superior a 1%), deste modo, não podemos rejeitar a hipótese de que o nível de inovação esperado na China seja igual a 50, resultado que é reforçado pelo intervalo de confiança para a China, analisado na alínea anterior (49,217 a 54,355), o qual inclui o centro da escala.
Face a estes resultados, em termos inferenciais, podemos afirmar que Portugal tem uma classificação esperada acima do centro da escala, logo, apresenta, em termos inferenciais, uma boa performance esperada em relação ao índice de inovação.
O Brasil apresenta uma má performance esperada, em termos inferenciais, com uma classificação esperada abaixo do centro da escala.
A China apresenta uma performance esperada intermédia (não se rejeitando a hipótese nula de igualdade entre a performance esperada chinesa e o centro da escala).
3. Para se propor objectivos e estratégias em relação às parceiras, é necessário considerar a estrutura do índice. O índice de inovação analisado nas alíneas anteriores sintetiza três factores centrais ligados à inovação:
Número de novos projectos iniciados;
Número de patentes nos últimos três anos;
Alcance e impacto de novas tecnologias desenvolvidas na área da Inteligência Artificial.
O índice constitui, assim, uma síntese destes três factores. Quanto maior a classificação no índice melhor a performance dos laboratórios.
Em termos de objectivos de performance, na perspectiva da empresa, interessa que as parceiras apresentem valores mais elevados em cada um dos factores centrais, melhorando a sua performance esperada. No caso de Portugal, isso passa pela continuidade do nível de inovação, no caso da China, por uma melhoria no sentido de se situar acima da escala, e no caso do Brasil de uma avaliação das causas da baixa performance média.
Estando perante um sistema de parcerias, a empresa deverá, ao nível da sua estratégia de recursos humanos desenvolver as seguintes áreas:
Comunicação com as parceiras e reporte dos resultados em termos de performance, no sentido do desenvolvimento de um sistema de gestão da inovação inter-parceiras capaz de conduzir a sinergias entre as parcerias nos três países e a uma melhoria da performance conjunta;
Negociação de protocolos com as parceiras no sentido do desenvolvimento de práticas de gestão coordenadas entre si visando o cumprimento de objectivos de performance e de expansão da criação de valor para a empresa e parceiras;
o Formação em gestão de processos de I&D: visando a expansão de processos de I&D passíveis de identificarem necessidades de mercado, áreas de inovação e de produzirem tecnologias patenteáveis com impacto elevado na área da Inteligência Artificial;
o Formação em competências tecnológicas: focalizadas na área da Inteligência Artificial e das aplicações da mesma;
o Formação em competências inter-pessoais: visando a criatividade e o trabalho em equipa;
o Formação em gestão: focalizada na gestão dos recursos humanos e em práticas promotoras da criação de conhecimento organizacional.
Negociar com as parceiras, o desenvolvimento de um sistema de intercâmbio de investigadores, nomeadamente focando-se na formação e partilha de experiências, fortalecendo as ligações entre as parceiras.
Em termos específicos, interessa à empresa que os factores de performance do caso Português sirvam de base para o desenvolvimento de benchmarking1 que inclua as
parceiras. Assim, o desenvolvimento de formação, encontros e intercâmbio de investigadores dos laboratórios portugueses com os restantes laboratórios deverá integrar as linhas estratégicas acima referidas.
1 Define-se benchmarking como “Processo contínuo e sistemático que permite a comparação das
performances das organizações e respectivas funções ou processos face ao que é considerado "o melhor nível", visando não apenas a equiparação dos níveis de performance, mas também a sua ultrapassagem" DG III – Indústria da Comissão Europeia, 1996 ( http://www.iapmei.pt/iapmei-bmkartigo-01.php?temaid=2)
