Quanto Tempo Levou? Taxa (Velocidade) de Acumulação Tecnológica em Empresas:
Evidências da Indústria de Software no Rio de Janeiro e em São Paulo
Autoria: Edaurdo Miranda, Paulo N Figueiredo
Resumo
Embora a literatura sobre capacidade tecnológica em nível de empresas em economias em
desenvolvimento tenha avançado nos últimos dez anos, ainda são escassos estudos que
examinem a taxa de acumulação tecnológica ao longo do tempo. Este artigo examina a
direção e taxa (velocidade) de acumulação tecnológica em oito empresas de software no Rio
de Janeiro e São Paulo (1990-2005), bem como as principais fontes para a sustentação dos
atuais níveis de capacidade tecnológica. O estudo baseia-se em extensivo de trabalho de
campo. Foi encontrada variedade entre empresas e dentro de empresas em termos de
acumulação de capacidade para distintas funções tecnológicas. Empresas jovens acumularam
capacidade tecnológica a uma taxa mais rápida do que empresas antigas. Pelo menos nessa
amostra, as taxas de acumulação tecnológica decrescem à medida que as empresas
aproximam-se de níveis mais inovadores de capacidades. Empresas em níveis mais
inovadores de capacidade usam mecanismos mais variados de aprendizagem organizacional e
usam vínculos diversos com organizações do sistema nacional de inovação. Esse tipo de
evidência é relevante para fornecer aos gestores uma noção concreta do tempo necessário para
se obter os benefícios dos esforços no desenvolvimento de capacidade tecnológica inovadora.
1. Introdução
Sob a influência intelectual da ‘abordagem baseada em recursos’ e da perspectiva ‘neoSchumpeteriana’, emergiu, a partir do final dos anos 1970, um conjunto de estudos sobre o
desenvolvimento tecnológico em empresas de países em desenvolvimento – ou de
industrialização tardia. Mais especificamente, a partir do início dos 1970, a pesquisa sobre
tecnologia em países em desenvolvimento adotou uma perspectiva dinâmica. Deixando de
lado a perspectiva estática dos economistas ortodoxos – os quais também argumentavam a
inexistência de atividades tecnológicas inovadoras em empresas de economias em
desenvolvimento – os novos estudos concentram-se nas mudanças ao longo do tempo na
tecnologia e na maneira como as empresas implementavam tais mudanças (STEWART e
JAMES, 1982). Esses estudos, que se originaram na América Latina sob a liderança de Jorge
Katz, deram grande atenção às mudanças, na capacidade tecnológica das empresas ao longo
do tempo (veja, por exemplo, KATZ, 1976; MAXWELL, 1981; DAHLMAN & FONSECA,
1978 e vários outros sumariados em KATZ, 1987). Em seguida estudos similares foram
desenvolvidos na Ásia (ver, por exemplo, BELL et al., 1982, LALL, 1987). Uma das
características chave desses estudos era abordagem de longo prazo. Ou seja, os estudos eram
desenhados para captar mudanças ao longo tempo, isto é a dinâmica ou mudança no processo
de acumulação tecnológica. Isto, por sua vez, possibilitava a mensuração das taxas (ou
velocidades) de acumulação tecnológica em nível de empresas em economias em
desenvolvimento.
O entendimento do real processo de acumulação tecnológica – ou seja, a direção e
velocidade de acumulação de capacidade tecnológica inovadora –, principalmente em nível de
empresas e setores industriais, é de fundamental importância no contexto de economias em
desenvolvimento. Para aproximarem-se da fronteira tecnológica necessitam acelerar o
processo de acumulação tecnológica a uma taxa normalmente mais rápida do que aquela
encontrada nas empresas de economias de altamente industrializadas (BELL e PAVITT, 1995,
FIGUEIREDO, 2001). Tal entendimento, por sua vez, é de grande relevância para gestores
empresariais e governamentais que necessitam ter uma noção concreta do tempo necessário
1
para se obter os benefícios de seus esforços em desenvolvimento de capacidade tecnológica
inovadora (BELL, 2006).
Porém, a partir do início dos anos 1980 estudos dessa natureza tornaram-se escassos.
Apenas a partir de meados da década de 1990 é que emerge uma nova geração de estudos
preocupados com mudanças ao longo da ‘trajetória’ de acumulação de empresas na Ásia e
América Latina (ver, por exemplo, HOBDAY, 1995; KIM, 1995, 1997; DUTRÉNIT, 2000;
ARIFFIN, 2000; FIGUEIREDO, 2001). Entre esses estudos destaca-se o de Ariffin (2000)
que desenvolve um tratamento sistemático da taxa de acumulação tecnológica a partir de uma
análise de 53 empresas da indústria eletrônica de consumo na Malásia. Essa taxa ou
velocidade é definida aqui como o tempo (medida em número de anos) de acumulação
tecnológica significa o número anos No entanto, há ainda uma escassez de estudos dessa
natureza na literatura internacional.
O estudo subjacente a este artigo baseia-se em Ariffin (2000), mas examinar essa questão
em um setor industrial distinto e em um contexto diferente. Por isso, este estudo enfoca a taxa
(ou velocidade) de acumulação de capacidade tecnológica em uma amostra de oito empresas
no Rio de Janeiro e em São Paulo durante o período de 1990 a 2005. São duas empresas
estrangeiras e seis empresas de capital nacional. Tais empresas respondem por
aproximadamente 60% da produção de software no Brasil. Adicionalmente, o estudo examina
duas fontes de conhecimento usadas por essas empresas para a sustentação dos atuais níveis
de capacidade tecnológica, ou seja: os processos intra-organizacionais de aprendizagem e os
vínculos com organizações de apoio ao sistema de inovação.
Este artigo estrutura-se em sete seções. Na Seção 2 faz-se uma breve revisão de estudos na
indústria de software. A Seção 3 contém o modelo de análise à luz do qual as evidências deste
artigo são examinadas. O contexto empírico do estudo é descrito na Seção 4, enquanto que na
Seção 5 são apresentados os principais aspectos do desenho e metido deste estudo. A Seção 6
contém os principais resultados do estudo. Por fim, na Seção 7 são apresentadas as discussões,
conclusões e recomendações do artigo.
2. Capacidade Tecnológica na Indústria de Software: uma Breve Revisão
Parte significativa destes trabalhos analisa os investimentos em Pesquisa e Desenvolvimento
(P&D) como principal fonte de capacidades tecnológicas em empresas de software
(AMSDEN et al, 2001; TSCHANG, 2001; TSCHANG et al, 2003 e TSCHANG e XUE
2005). Outro grupo de estudos examina a interação das empresas com a infra-estrutura
tecnológica ou com outras empresas como fonte para as capacidades tecnológicas (CAMPOS
et al, 2000; PINTO e DELPUPO, 2002; FREIRE, 2002; SOUZA e JUNIOR, 2003 e PASSOS
et al, 2004). Uma terceira linha de pesquisas examina os níveis atuais de capacidades
tecnológicas e o cenário econômico e setorial da indústria e sua evolução ao longo dos anos
(RIBEIRO, 1998; SOFTEX, 2002).
Amsden et al (2001) estendem conceito de P&D, categorizando-o como pesquisa pura,
pesquisa aplicada, desenvolvimento exploratório e desenvolvimento avançado. Este modelo é
aplicado em empresas transnacionais e agências governamentais de Singapura. À luz desse
tipo de modelo, Tschang et al. (2003), analisam o atual estágio da indústria de software
indiana e de seu investimento em P&D. Os autores buscam estabelecer uma relação entre o
foco limitado dos investimentos em P&D com a eventual dificuldade destas empresas em
acumular capacidades tecnológicas inovadoras. Muito embora Tschang et al. (2003)
mencionem termos como ‘estágios’ e ‘dinâmicas’, a taxa (velocidade) de acumulação de
capacidades tecnológicas não é examinada adequadamente e os chamados ‘estágios’ não são
identificados claramente. Ademais, os indicadores relacionados à P&D, também não são
considerados ideais para medir capacidades tecnológicas em empresas de paises em
industrialização, como será argumentado na Seção 3 adiante. Dois trabalhos realizados no
2
Brasil avaliam o cenário econômico e setorial das empresas de software no país. Ribeiro
(1998) faz uma avaliação de qualidade e competitividade em empresas brasileiras de software.
As capacidades tecnológicas correntes das empresas estudadas são descritas, entretanto, não
são analisados a direção e a velocidade da acumulação destas capacidades tecnológicas.
Também não são avaliadas fontes de capacidades tecnológicas utilizadas por estas empresas
para a aquisição e manutenção destas.
SOFTEX (2003) faz um exame detalhado da indústria nacional de software, tanto ao longo
do tempo, quanto no presente. As capacidades tecnológicas da indústria são examinadas sob a
ótica de volume de investimentos em P&D e patentes registradas. Porém, os próprios autores
sugerem como tema de pesquisas futuras, a análise dos processos de aprendizagem e
acumulação de capacidades tecnológicas no Brasil e nos seus principais competidores na
indústria de software. Na indústria de software no Brasil, a abordagem de interação
universidade-empresa foi aplicada em Passos et al (2004). Este estudo analisa os resultados
do programa de apoio ao desenvolvimento científico e tecnológico, estabelecido pelo governo
brasileiro para incentivar as interações entre instituições de ensino e pesquisa com empresas
privadas. Campos et al (2000), por sua vez, examinam como as interações empresa-usuário
em Joinville (SC) serviram de fonte de capacidades para soluções e produtos de software.
A despeito dos méritos desses estudos, percebe-se uma escassez de exame do processo de
desenvolvimento de capacidades tecnológicas ao longo tempo. Mais especificamente: (i) são
escassos na literatura estudos que examinem a acumulação de capacidades tecnológicas em
empresas de software à luz de um modelo amplo, capaz de examinar tais capacidades nas
diversas funções tecnológicas em nível de empresas; (ii) são mais escassos os estudos que
fazem este exame ao longo do tempo, captando a direção e taxa (velocidade) nas quais ocorre
esta acumulação de capacidades: (iii) os estudos que examinam fontes de capacidades
tecnológicas utilizadas nas empresas de software o fazem de forma limitada, avaliando apenas
uma das fontes possíveis. Por isso, este estudo busca examinar a direção e taxa (velocidade)
de acumulação de capacidades tecnológicas em uma pequena amostra de empresas de
software, localizadas no Rio de Janeiro e São Paulo. Em paralelo, a pesquisa busca examinar
a contribuição das fontes de capacidades tecnológicas para a manutenção dos atuais níveis de
capacidades tecnológicas.
3. Modelos Analíticos do Estudo
3.1 Capacidade tecnológica em nível de empresas
Há diversas definições de competências tecnológicas, particularmente no contexto de países
em desenvolvimento como, por exemplo, em Katz (1972), Bell (1984), Scott-Kemmis (1988),
Lall (1987, 1992), Dahlman & Westphal (1982), Kim (1997), já discutidas em profundidade
anteriormente (ex. DUTRÉNIT, 2000; FIGUEIREDO, 2001). Neste artigo, ‘competência
tecnológica’ é definida como os recursos necessários para gerar e gerenciar atividades
inovadoras em produtos, processos e organização da produção, sistemas organizacionais,
equipamentos e engenharia de projetos, em outras palavras, mudança tecnológica. Estes
recursos estão incorporados não apenas em indivíduos (habilidades, experiência, qualificações
formais), mas, principalmente, no sistema organizacional, rotinas e procedimentos da empresa
(BELL & PAVITT, 1995; FIGUEIREDO, 2001).
3.1.1 Indicadores convencionais de capacidade tecnológica: porque não utilizá-los?
Indicadores relativos à base de pesquisa e desenvolvimento (P&D) e patentes têm sido
extensivamente usados para medir a capacidade tecnológica de empresas e setores industriais.
Isso normalmente envolve a avaliação de capacidades tecnológicas através de pessoal alocado
em laboratórios de P&D, gastos em P&D e da intensidade da atividade de patentes
internacionais através de patentes registradas nos Estados Unidos como parâmetro para
3
inovações internacionalmente reconhecidas. Há uma vasta literatura internacional,
concernente ao contexto de empresas e países tecnologicamente avançados, que mede
capacidade tecnológica de empresas e setores industriais, à base, por exemplo, de gastos em
P&D (MANSFIELD et al., 1979), qualificações formais de indivíduos (PACK, 1987;
JACOBSSON & OSKARSSON, 1995), investimentos em pessoal alocado em laboratórios de
P&D (Wortman, 1990) e estatísticas de patentes depositadas nos EUA (PATEL, 1995;
PATEL & PAVITT, 1997) e mesmo uma combinação de P&D, patentes, gastos em educação,
e estatísticas de pessoal de engenharia (DANIELS, 1997).
Adicionalmente, o Manual de Oslo (ver OECD, 1997) que, embora tenha avançado em
relação ao padrão de medida anterior (Manual Frascati), adota como critério chave a medição
de atividades tecnológicas por meio de estatísticas de P&D. Porém, como argumentado em
Lall (1992), Bell & Pavitt (1993, 1995), Dutrénit (2000), Ariffin (2000), e Figueiredo (2001,
2002), há situações em que algumas dessas medidas têm suas próprias limitações e são menos
relevantes para empresas que operam em economias/áreas em desenvolvimento e têm suas
limitações: (i) tais indicadores captam apenas a ‘ponta-do-iceberg’ em termos de atividades
inovadoras e, por sua vez, excluem as atividades inovadoras intermediárias tão presentes em
empresas de países em desenvolvimento e que são, de fato, uma pré-condição para o alcance
de níveis avançados de inovação; (ii) não captam as dimensões organizacionais e gerenciais
da capacidade tecnológica; (iii) por fim, estudos baseados em estatísticas de indicadores
convencionais é que examinam a capacidade tecnológica em um ponto no tempo (momento
atual – snap-shot studies). Tal abordagem estática não permite esclarecer como empresas
desenvolveram progressivamente níveis mais profundos de capacidade tecnológica, ou seja,
não há exame do processo de acumulação tecnológica.
Especificamente na indústria de software e eletrônicos indicadores associados à P&D e
patentes têm sido usados como medidas da acumulação de capacidades tecnológicas nas
empresas de países em desenvolvimento (TESSLER e BARR, 1997; AMSDEN et al., 2001;
TSCHANG et al., 2003 e SOFTEX, 2002). Amsden e Tschang (2003) estabelecem uma
taxionomia para classificar as atividades de P&D em cinco estágios e relacionam esta
classificação à maturidade das capacidades inovadoras nesta empresa. Em Tschang et al.
(2003) tal modelo, adaptado à realidade da indústria de software, é sugerido como um modelo
de evolução de capacidades inovadoras, na medida em que as empresas passam a realizar
P&D mais avançados e alcançam novos níveis de capacidades inovadoras.
Estes indicadores, no entanto, podem ser limitados em certas situações, principalmente se
utilizados em países em desenvolvimento, conforme argumentam Lall (1992), Bell e Pavitt
(1993, 1995), Dutrénit (2000), Ariffin (2000) e Figueiredo (2003, 2004). Muitas empresas e
setores de países em desenvolvimento não têm atividades relevantes de P&D e produção de
patentes; Em empresas de menor porte nem sempre existem estruturas formais de laboratórios
de P&D, todavia atividades tecnológicas que acumulam capacidades podem estar ocorrendo
em outros departamentos de engenharia, qualidade e produção. Além das limitações já citadas
acima, referentes aos indicadores relacionados a atividades de P&D, os estudos realizados em
empresas de software em países em desenvolvimento têm se caracterizado por retratar as
capacidades tecnológicas e as atividades de P&D em um ponto do tempo, esta abordagem
estática falha em estabelecer uma linha evolutiva do comportamento das capacidades
tecnológicas. Desta forma as evidências empíricas destes estudos não corroboram o modelo
proposto, no qual as empresas evoluem em diferentes estágios de P&D para adquirirem as
capacidades inovadoras.
No setor de tecnologia da informação e de comunicação (TIC), a certificação conhecida
como Capability Maturity Model (CMM), elaborada pelo Software Engineering Institute
(SEI), é muitas vezes utilizada como uma medida de acumulação de capacidades tecnológicas.
O modelo avalia a maturidade do processo de engenharia de software em uma empresa, e o
4
classifica em cinco níveis. Alguns estudos como Tschang e Xue (2005) e SOFTEX (2002)
utilizam as estatísticas de certificações CMM em um país como um das medidas para avaliar
o nível de acumulação de capacidades tecnológicas atingido pela sua indústria de software.
Porém, como já argumentado em Baskerville e Pries-Heje (1999), SOFTEX (2002), Tschang
et al. (2003), NASSCOM (2005) e Marins (2005), o CMM como indicador de acumulação de
capacidades tecnológicas pode ter limitações em situações específicas: (i) devido à sua origem,
o CMM tem foco essencialmente na capacidade da empresa em cumprir prazos e garantir a
qualidade final do produto gerado, subavaliando outras importantes capacidades tecnológicas
necessárias para que uma empresa de software seja considerada inovadora; (ii) por ter sido
criado como uma série de boas práticas, visando grandes empresas, muitas vezes o custo de
aplicá-las em pequenas empresas é simplesmente proibitivo. Além disto, algumas empresas
conseguem alcançar níveis de maturidade em processo e qualidade utilizando caminhos
alternativos ao CMM; (iii) atualmente a indústria de software indiana é a que ostenta o maior
número de empresas com CMM nível 5 no mundo. No entanto esta indústria ainda não atingiu
níveis de capacidades inovadoras que a levasse a fronteira tecnológica do mercado; (iv) a
estrutura do CMM, classificando as empresas em níveis de maturidade, e avaliando a
evolução das atividades tecnológicas desempenhas pela empresa de forma linear, não é capaz
de captar evoluções incrementais e não simétricas das capacidades tecnológicas, mas somente
grandes evoluções, simétricas, de um nível para o próximo. Por isso, o CMM como indicador
para o exame de capacidades tecnológicas em empresas de software não é foi considerado
adequado aos objetivos desta pesquisa. A utilização deste será apenas complementar ao
modelo utilizado.
3.1.2 Métrica alternativa de capacidade tecnológica
Lall (1992), Bell & Pavitt (1995) e Figueiredo (2001) propõem um modelo que, baseado em
atividades, sugere que a acumulação das capacidades tecnológicas ocorre em estágios que
evoluem de básicos para intermediários a complexos. Além disto, existe um conjunto mínimo
destas capacidades para que a empresa seja capaz de executar suas principais funções. Este
conjunto de capacidades deve amadurecer e evoluir para que a empresa atinja as capacidades
necessárias para que seja inovadora. Para avaliar os níveis de acumulação de capacidades em
cada uma das principais funções tecnológicas da empresa (ou setor), estas são dispostas em
uma estrutura matricial, que diferencia as atividades básicas de produção das atividades
inovadoras. As colunas identificam as funções tecnológicas; as linhas, os níveis de
dificuldadade. Os níveis de capacidade são determinados pelas atividades que a empresa é
capaz de exercer de maneira independente (LALL, 1992; FIGUEIREDO, 2001, 2004). A
métrica possibilita a descrição das capacidades tecnológicas adquiridas pela empresa desde o
nível básico, no qual se encontram as capacidades de rotina, até os níveis altos, de
capacidades inovadoras, com diferentes níveis de complexidade e escopo para cada uma das
funções tecnológicas. Para analisar as capacidades tecnológicas acumuladas nas empresas da
amostra foi criada uma matriz dispondo as funções tecnológicas em colunas e os seis níveis de
complexidade em linhas. Para ser aplicada neste estudo, essa métrica foi adaptada, calibrada e
validada com axílio de especialistas do setor de software. O processo de adaptação e
validação levou aproxidamente seis meses. Muito embora a métrica apresente os níveis de
capacidades de forma linear, não se deve presumir que a acumulação destas seguirá esta
linearidade.
3.2 Métricas para examinar fontes de conhecimento para capacidades tecnológicas
3.2.1 Processos intra-organizacionais de aprendizagem em nível das empresas
Para descrever e avaliar os processos de aprendizagem intra-organizacionais como uma das
fontes de capacidade tecnológica nas empresas aqui estudadas foi utilizado o modelo
5
desenvolvido em Figueiredo (2001). Este modelo subdivide os processos de aprendizagem em
aquisição interna e externa de conhecimento e socialização e codificação do conhecimento.
Cada uma destas estratégias é analisada em suas características-chave: variedade, intensidade
e funcionamento, conforme a definição abaixo: (i) Variedade: mede a quantidade de
mecanismos de aprendizagem distintos na empresa. Quanto maior a variedade de mecanismos
utilizados em uma empresa mais capacidade esta terá de adquirir e converter conhecimento;
(ii) Intensidade: mede o nível de utilização, atualização e aperfeiçoamento dos mecanismos de
aprendizagem. Quanto maior a intensidade de utilização de um mecanismo de aprendizagem,
mais conhecimento é adquirido através deste; (iii) Funcionamento: mede a qualidade e
eficiência da operacionalização dos mecanismos de aprendizagem ao longo do tempo. Um
mecanismo de aprendizagem com bom funcionamento.1 A Tabela 1 mostra os critérios usados
para a avaliação da ‘variedade’ dos processos de aprendizagem.
Tabela 1. Critérios para avaliação da variedade de estratégias de aprendizagem.
Número de processos/ mecanismos (n) de aprendizagem
Variedade
n=0
Ausente
n ≥ ( X − s / 2)
Limitada
( X − s / 2) < n > ( X + s / 2)
Moderada
n ≥ ( X + s / 2)
Diversa
Nota: n= número de estratégias utilizadas; X = média da amostra; s = desvio padrão da amostra
3.2.2 Ligações entre as empresas e organizações de apoio ao sistema de inovação
As ligações que as empresas de estabelecem com organizações apoio ao sistema
nacional/local de inovação, organizações estas que se referem, por exemplo, a universidades,
institutos de pesquisa, escolas técnicas, centros especializados de formação e treinamento,
laboratórios e empresas de consultoria. Tais organizações de apoio são uma das fontes para a
acumulação de suas capacidades tecnológicas.
Para examinar tais ligações, este estudo faz uso do modelo desenvolvido em Vedovello
(1995), conforme Tabela 2. Como mostrado na Tabela 2, o modelo identifica a natureza das
ligações à base de três tipos: informais, de formação de recursos humanos e formais (baseadas
em pesquisa). Além da natureza das ligações estabelecidas, o modelo também permite
examinas a freqüência com que estas ligações são utilizadas, os resultados obtidos e os
benefícios decorrentes destas interações.
Tabela 2. Natureza das ligações entre empresas e demais organizações do sistema de
apoio ao sistema de inovação
6
1. Contatos informais com pesquisadores / empresários
2. Acesso à literatura especializada
3. Acessos à pesquisa de departamentos específicos
Ligações 4. Participação em seminários e conferências
Informais 5. Acessos a equipamentos da universidade e/ou dos institutos de pesquisa e/ou das empresas
6. Participação em programas específicos (educacionais e de treinamento)
7. Outras ligações informais
8. Envolvimento de estudantes em projetos
9. Recrutamento de recém-graduados
Recursos 10. Recrutamento de cientistas e engenheiros mais experientes
Humanos 11. Programas de treinamento formalmente organizados para atender às necessidades dos recursos
humanos
12. Ouras ligações de recursos humanos
13. Consultoria desenvolvida por pesquisadores ou consultores
14. Análises e testes (ensaios técnicos)
15. Serviços de atualização de acervo (normas técnicas utilizadas, patentes)
Ligações 16. Respostas técnicas (diagnóstico de problemas em termos de processo produtivo)
Formais
17. Estabelecimento de contratos de pesquisa (como desenvolvimento de software )
18. Estabelecimento de pesquisa conjunta
Fonte: Adpatado de Vedovello (1995)
4. Contexto empírico do estudo
O mercado brasileiro de software vem crescendo a taxas superiores ao crescimento do PNB
(Produto Nacional Bruto) a mais de 10 anos e se posiciona atualmente com sétimo mercado
do mundo (SOFTEX, 2002). O mercado mundial de software deve crescer de US$ 300
bilhões, em 2001, para US$900 bilhões em 2008 (OECD, 2002). Deste montante a
terceirização é responsável por US$ 100 bilhões, em 2001, e continuará crescendo
rapidamente nos próximos anos. Grande parte deste mercado é dominada por países que já se
consolidaram como players, como Irlanda, Israel e Índia. No entanto tanto o Brasil como a
China vêem sendo apontados como possíveis novos concorrentes.
O governo brasileiro, por meio das Diretrizes de Política Industrial (MDIC, 2003) e da
Política Industrial de Tecnologia e Comércio Exterior (PITCE), incluiu a indústria de software
como uma das opções estratégicas para fomento e apoio, com o objetivo de incrementar as
exportações. Para tornar realidade estas diretrizes o governo lançou uma série programas de
apoio à indústria e a exportação de software. A iniciativa privada também está se organizando,
com a criação de entidades como a Associação Brasileira das Empresas de Software e
Serviços para Exportação (BRASSCOM) e o Núcleo para Exportação de Tecnologia (NEXT)
que buscam fortalecer a imagem das empresas brasileiras de software no exterior e auxiliá-las
com a terceirização das atividades administrativas relacionadas à exportação.
A grande maioria destas iniciativas, no entanto, busca solução para problemas e
dificuldades externas à empresa, relacionados principalmente a fatores econômicos e
administrativos, como financiamento e desburocratização do processo de exportação. Para
competirem no mercado interno e externo, as empresas de software necessitam ser
competitiva frente aos seus principais concorrentes. A pesquisa apresentada em SOFTEX
(2005), realizada com 300 empresas exportadoras de software, indica entre os fatores críticos
para a competitividade: qualidade; recursos humanos tecnicamente capacitados; pontualidade
e capacidade de inovação. Desta forma, a acumulação de capacidades tecnológicas nas
empresas se mostra primordial para o fortalecimento da indústria de software brasileira e o
cumprimento dos objetivos desafiadores do governo brasileiro e das empresas.
7
5. Desenho e método do estudo
Esta pesquisa buscou responder às seguintes questões: (i) qual a direção e velocidade da
acumulação de capacidades tecnológicas nas empresas de software da amostra; e (ii) até que
ponto fontes de inovação, tais como, os processos intra-organizacionais de aprendizagem e as
ligações estabelecidas, pelas empresas da amostra, com organizações de apoio ao sistema de
inovação têm contribuído para a manutenção dos atuais tipos e níveis de capacidades
tecnológicas nas empresas da amostra?. Para responder a essas questões foi necessária a
coleta dos seguintes tipos de informação (i) atividades tecnológicas das empresas ao longo de
sua existência; (ii) experiência e qualificação profissional dos colaboradores e gerentes; (iii)
atividades de aprendizage organizacional; (iv) ligações com organizações de apoio ao sistema
de inovação. A coleta de tais dados foi realizada entre os meses de julho e agosto de 2005, por
meio de entrevistas, observação direta e análise de documentação.
Este artigo baseia-se em evidências empíricas de primeira colhidas a partir de fontes tais
como gerentes, engenheiros e técnicos das oito empresas estudadas. Evidências secundárias
foram obtidas por meio de consultas a documentos e/ou publicações das empresas. Os
métodos de coleta envolveram entrevistas, encontros fortuitos, e obervação direta. As
entrevistas duraram em média duas horas. Optou-se por não gravar as entrevistas. As
evidências empíricas, coletadas através das fontes acima detalhadas, foram organizadas e
analisadas sistematicamente à luz dos modelos analíticos apresentados acima. Para examinar
a relação entre as capacidades tecnológicas acumuladas e as estratégias de aprendizagem
utilizadas, as empresas foram divididas em quatro grupos, de acordo com os tipos e níveis de
capacidades acumuladas.
6. Principais resultados do estudo
6.1 Tipos e níveis de capacidade tecnológica nas empresas da amostra
As evidências deste estudo indicam que a grande maioria das empresas da amostra
apresentava, durante o período do trabalho de campo, pelo menos o Nível 3 de capacidade
para as quatro funções tecnológicas. A partir do Nível 4 aparecem as variações tanto em nível
inter- como intra-empresarial. A Tabela 3 apresenta um resumo do número das empresas da
amostra que alcançaram tipos e níveis específicos de capacidade tecnológica.
Em função dessa diversidade, as empresas fossem divididas em quatro grupos distintos de
acordo com os tipos e níveis de capacidade tecnológica encontrados. Grupo I: as empresas
que alcançaram capacidades inovadoras em apenas duas das funções tecnológicas pesquisadas;
Grupo II: uma empresa que apresentou uma acumulação peculiarmente assimétrica,
acumulando capacidades inovadoras em engenharia de software e produtos e serviço até o
Nível 5, mas praticamente não acumulou capacidades nas demais funçõe; Grupo III: as
empresas que atingiram níveis inovadores de capacidades em todas as funções tecnológicas
(duas empresas). Finalmente, no Grupo IV foram alocadas as empresas que atingiram níveis
máximos em duas ou mais funções tecnológicas.
8
Tabela 3. Número de empresas que alcançaram tipos e níveis específicos de capacidades
tecnológicas (posição durante o trabalho de campo em meados de 2005)
Engenharia de
software
8
(100%)
8
(100%)
8
(100%)
8
(100%)
Gestão de
projetos
8
(100%)
8
(100%)
7
(87,5%)
4
(50,0%)
Produtos e
serviços
8
(100%)
8
(100%)
8
(100%)
7
(87,5%)
5 – Intermediário superior
4
(50,0%)
3
(37,5%)
4
(50,0%)
2
(25,0%)
6 – Avançado
1
(12,5%)
1
(12,5%)
não alcançado
2
(25,0%)
Níveis de Capacidade
Rotineiras
1 – Básico
2 – Extra-básico
3 – Pré-intermediário
Inovadoras
4 – Intermediário
Processos
8
(100%)
8
(100%)
7
(87,5%)
4
(50,0%)
Fonte: Derivado da pesquisa de campo.
6.1.1 Quanto tempo levou? Taxa (ou velocidade) de acumulação tecnológica nas
empresas estudadas2
Em termos de taxa (ou velocidade) de acumulação de capacidades tecnológicas encontrou-se
que: (i) As empresas da amostra que atingiram níveis inovadores de capacidades o fizeram em:
7,5 anos para engenharia de software; 8 anos para gestão de projetos; Sete anos para produtos
e serviços e 11,5 para processos. As empresas que acumularam capacidades inovadoras até o
nível máximo levaram: cinco anos para engenharia de software; quatro anos para gestão de
projetos e cinco anos para processos – nenhuma empresa da amostra atingiu nível máximo em
produtos e serviços; (ii) As empresas mais antigas atingiram níveis mais altos de capacidades,
entretanto, as empresas mais novas foram sistematicamente mais rápidas nesta acumulação; e
(iii) A taxa de acumulação de capacidades tende a aumentar à medida que a empresa atinge
níveis de capacidades rotineiras mais altas. Em contrapartida, depois que a empresa atinge
níveis inovadores de capacidades, esta taxa tende a diminuir a cada nível alcançado,
acelerando, assim, a trajetória de acumulação. A Figura 1 apresenta a velocidade média de
acumulação de capacidades tecnológica da amostra, por cada função tecnológica.
9
Figura 1. Taxa (velocidade) média de acumulação de capacidades tecnológicas nas
empresas estudadas.
Engenharia de software
Gestão de projetos
Produtos e serviços
Processos
2,5
3,4
4,3
3,0
2,0
2,5
N1Î N
2,6
4,1
3,4
N2Î N3
2,8
2,0
2,3
3,3
3,4
2,8
N3Î N4
2,0
2,5
2,5
1,5
N4Î N5
N5Î N60,0
Fonte: Derivado da pesquisa de campo.
As evidências indicam que a velocidade da acumulação de capacidades rotineiras tende a
ser maior ou igual à medida que níveis mais complexos são alcançados. Por outro lado, a
velocidade de acumulação de capacidades inovadoras tende a acelerar a cada nível superior
alcançado. Outra evidência interessante é que as empresas mais novas da amostra pesquisada
acumularam capacidades tecnológicas em uma velocidade maior para todas as funções
estudadas. No entanto estas empresas não alcançaram os mesmos níveis de capacidades que
as empresas mais antigas.
6.2 Fontes para a manutenção de capacidades tecnológicas acumuladas
Este estudo examinou duas fontes de capacidades tecnológicas utilizadas pelas empresas, as
estratégias intra-organizacionais de aprendizagem e ligações com infra-estrutura e com outras
empresas, e sua a contribuição para a manutenção do nível atual de capacidades tecnológicas.
A Figura 2 apresenta a variedade de estratégias de aprendizagem intra-organizacional
utilizadas em cada empresa da amostra. Além da variedade foram examinados também a
intensidade de utilização e o funcionamento destas estratégias. As empresas classificadas nos
Grupos III e IV apresentaram não só uma variedade maior de estratégias, como também uma
utilização mais constante e mais eficiente destas estratégias. Porém, por razão de limite de
espaço as evidências relativas à ‘intensidade’ e ao ‘funcionamento’ dos processos de
aprendizagem não são apresentados aqui.
10
Figura 2. Variedade dos processos intra-organizacionais de aprendizagem
nas empresas estudadas
54
Codificação
Socialização
Aquisição Interna
Aquisição Externa
12
39
40
6
9
11
7
6
37
34
42
11
10
8
10
7
22
4
5
4
10
Zeta
25
4
5
4
12
Gama
8
6
8
Epsilon
6
6
5
14
9
18
Eta
16
Alfa
14
Theta
17
Delta
22
Beta
Fonte: Derivado da pesquisa de campo.
Particularmente na utilização de estratégias de conversão de conhecimento, tanto de
socialização, quanto de codificação, as empresas dos Grupos I e II não mostraram a
diversidade e intensidade encontradas nas empresas dos Grupos III e IV. As estratégias de
conversão de conhecimento são utilizadas para divulgar e cristalizar o conhecimento tácito
individual, convertendo-o em conhecimento organizacional. As evidências examinadas nesta
dissertação indicam que a pouca variedade e intensidade de tais mecanismos podem limitar a
acumulação de capacidades tecnológicas, sobretudo nas funções tecnológicas de gestão de
projetos e processos.
As evidências coletadas sugerem que as estratégias intra-organizacionais de aprendizagem
utilizadas pelas empresas da amostra contribuem para a manutenção das capacidades
tecnológicas alcançadas pelas mesmas. Este resultado alinha-se com outros trabalhos nesta
conclusão (KIM, 1995 e 1997; DUTRÉNIT, 2000 e FIGUEIREDO, 2001). Mais ainda, o
estudo verificou que a intensidade e o funcionamento das estratégias de aprendizagem, assim
como sua variedade, podem ter influência na acumulação de capacidades tecnológicas. As
ligações das empresas com a infra-estrutura tecnológica e com outras empresas encontradas
na amostra foram majoritariamente ligações informais. A Tabela 4 apresenta a distribuição
destas ligações em função de sua natureza. Mesmo empresas graduadas de incubadoras
tecnológicas situadas em universidades não apresentaram muitas ligações formais com estas.
Contudo, apesar da baixa incidência de ligações, a evidências apontam que as empresas dos
Grupos III e IV, que mais acumularam capacidades tecnológicas na amostra, têm mais
ligações que as outras empresas. Esta evidência é reforçada pelo fato de que os benefícios,
decorrentes destas ligações, obtidos por estas empresas serem maiores do que os benefícios
obtidos pelas outras empresas da amostra. Em relação às ligações com as organizações de
apoio ao sistema de inovação e com outras empresas de software, apesar do baixo número de
ligações estabelecidas pelas empresas da amostra, as evidências sugerem que estas ligações
11
podem contribuir para acumulação de capacidades tecnológicas por parte das empresas,
alinhando-se às conclusões de Marins (2005).
Tabela 4: Distribuição das ligações estabelecidas pelas empresas em função de sua
natureza
Tipos de ligação
Atividades
Contatos informais com pesquisadores / empresários
Participação em seminários e conferências
Participação em programas específicos (educacionais e de
Ligações informais
treinamento)
Acesso à pesquisa de departamentos específicos
Acesso à literatura especializada
Envolvimento de estudantes em projetos
Recrutamento de recém graduados
Ligações de
recursos humanos Programas de treinamento formalmente organizados para atender às
necessidades dos recursos humanos
Recrutamento de cientistas e engenheiros mais experientes
Respostas técnicas (diagnóstico de problemas em termos de processo
produtivo e problemas técnicos)
Estabelecimento de pesquisa conjunta
Ligações formais
Estabelecimento de contratos de pesquisa (p.ex., desenvolvimento de
software)
Consultoria desenvolvida por pesquisadores ou consultores
Quantidades de
ligações (número e %)
418 (66,2%)
138 (21,9%)
44 (7,0%)
24 (3,8%)
7 (1,1%)
57 (41,6%)
30(21,9%)
26(19,0%)
24(17,5%)
78(36,6%)
66(31,0%)
42(19,7%)
27(12,7%)
Fonte: Derivado da pesquisa de campo.
7. Conclusões, recomendações e recomendações
Este artigo examina a direção e taxa (velocidade) de acumulação tecnológica em oito
empresas de software no Rio de Janeiro e São Paulo (1990-2005), bem como as principais
fontes para a sustentação dos atuais níveis de capacidade tecnológica à base de extensivo de
trabalho de campo.
Em relação aos tipos e níveis atuais de capacidades tecnológicas:
(i)
Foi encontrada uma diversidade tanto entre empresas como entre funções
tecnológicas específicas dentro de empresas;
(ii)
A acumulação de capacidades tecnológicas nas empresas pesquisadas mostrou-se
desigual entre as empresas, tanto no que se refere às capacidades acumuladas,
quanto na velocidade desta acumulação. Ou seja, ao longo de sua existência, as
empresas da amostra acumularam capacidades tecnológicas de diferentes tipos e
níveis e, o fizeram em diferentes velocidades;
(iii) Foi identificado que as empresas mais antigas, ao longo do processo de acumulação,
passaram por períodos de pouca acumulação, caracterizando uma zona de conforto
na qual as empresas obtinham bons resultados sem precisar evoluir. Com a rápida
evolução do mercado de software e o aumento da competição, estas empresas
perderam esta posição e foram impelidas a acelerar a acumulação de capacidades
para se manterem competitivas.
Em relação às fontes para a sustentação dos tipos e níveis de capacidades tecnológicas foi
encontrado que:
12
(iv)
(v)
(vi)
As empresas da amostra utilizam variadas estratégias de aquisição e conversão de
conhecimento e que estas contribuem para a manutenção das capacidades
tecnológicas acumuladas pelas empresas;
As empresas da amostra distinguiram-se entre si não somente em relação à
variedade dos mecanismos de aprendizagem utilizados, mas também em relação à
intensidade com que os utilizam e o funcionamento destes. Estas evidências indicam
que as estratégias intra-organizacionais de aprendizagem contribuem para a
manutenção das capacidades tecnológicas acumuladas. Particularmente na
utilização de estratégias de conversão de conhecimento, tanto de socialização,
quanto de codificação, as evidências examinadas neste artigo indicam que a pouca
variedade e intensidade de tais mecanismos podem limitar a acumulação de
capacidades tecnológicas, sobretudo nas funções tecnológicas de gestão de projetos
e processos.
A utilização de ligações com as organizações de apoio ao sistema de inovação – e
com outras empresas de software não é intensa. Todavia, apesar da baixa incidência
de ligações, a evidências apontam que as empresas que mais acumularam
capacidades tecnológicas na amostra, têm mais ligações que as outras empresas. Tal
resultado alinha-se com os resultados obtidos por Marins (2005)
Os dados de taxa (velocidade) apresentados nesta pesquisa permitem que os gestores
tenham um exemplo empírico do tempo necessário para a acumulação de capacidades
tecnológicas para cada função tecnológicas, ajudando-os estabelecer prazos e expectativas
de acordo com sua estratégia corporativa. Em termos de recomendação para gestão de
empresas este estudo sugere:
(vii)
Para sustentar os atuais níveis de capacidades tecnológicas de sua empresa um
gestor deve: criar, incentivar e gerenciar as fontes de capacidades tecnológicas
utilizadas pela sua empresa;
(viii) Em paralelo, a construção de ligações com as organizações de apoio do sistema de
inovação contribui para a manutenção de capacidades tecnológicas e têm sido
subutilizadas por algumas empresas da amostra da pesquisa.
Por fim, em termos de recomendações para pesquisas sobre desenvolvimento de capacidade
tecnológica nessa ou em outro tipo de setor industrial este estudo sugere que seria altamente
importante para campo de estudo, bem como para gestores corporativos e governamentais, se
os estudos examinassem essa questão ao longo do tempo.
Ou seja, desenho à base de longo prazo e a ênfase no tempo de desenvolvimento de
capacidade tecnológica permitira um real entendimento do processo de desenvolvimento
tecnológico em nível de empresas e de setores industriais. Do contrário, todas as
recomendações corporativas e governamentais sobre ‘dinâmica’, ‘trajetórias’ e ‘mudança’
industrial e tecnológica – fortemente presente em estudos sobre inovação – não passará de
mera retórica e especulação.
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1
Em função do limite de espaço, serão mostradas aqui apenas as evidências relativas à ‘variedade’ dos processos
intra-organizacionais de aprendizagem tecnológica.
2
Vale lembrar que taxa (ou velocidade) de acumulação tecnológica é definida aqui como o número de anos que
cada empresa levou para mover-se através dos distintos níveis de diferentes capacidades tecnológicas.
16