GESTÃO ADAPTATIVA DO DESENVOLVIMENTO DE PRODUTO:
A INCERTEZA E A COMPLEXIDADE
Filipe André de Moura Lima
Dissertação de Mestrado em Economia e Gestão da Inovação
Supervisor:
Professor Doutor António Augusto Fernandes
2013
Nota biográfica do autor
Filipe Lima nasceu no concelho de Santo Tirso, distrito do Porto, no ano de 1987. Do
ponto de vista académico, depois de concluir a licenciatura em Design de Equipamento
(Industrial) na Faculdade de Belas-Artes da Universidade de Lisboa (FBAUL) onde
pôde internalizar a importância de responder às necessidades e aos desejos dos seres
humanos, concluiu o Mestrado em Design Industrial na Faculdade de Engenharia da
Universidade do Porto (FEUP) onde pôde assimilar o impacto da tecnologia e da
exequibilidade no desenvolvimento de novas soluções. Durante a dissertação de
mestrado teve a oportunidade de investigar a relevância do “design thinking”, uma
abordagem multidisciplinar que promove a inovação, realizando um caso de estudo
comparativo sobre duas empresas multinacionais. Atualmente encontra-se a terminar o
Mestrado em Economia e Gestão da Inovação na Faculdade de Economia da
Universidade do Porto (FEP) de forma a explorar o impacto da viabilidade do negócio e
dos fatores ambientais no desenvolvimento de novas propostas de valor. A sua
dissertação neste segundo mestrado explora o impacto da incerteza e da complexidade
na gestão do desenvolvimento de novos produtos. Ainda no capítulo da aprendizagem é
um adepto dos Massive Open Online Courses (MOOCS) tendo frequentado e concluído
disciplinas lecionadas por algumas conceituadas universidades americanas e europeias
(por exemplo: Standford University, LMU Munich).
Do ponto de vista profissional, entre 2011 e 2012, foi colaborador do Instituto de
Engenharia de Sistemas e Computadores do Porto (INESC Porto) na Unidade de
Inovação e Transferência de Tecnologia (UITT) onde as suas principais atividades
compreenderam o desenvolvimento de ações de consultoria de negócio para diversas
Start-ups académicas e também o apoio na implementação de sistemas de gestão de
inovação. Atualmente, sempre que tem disponibilidade, dedica o seu tempo à realização
de apresentações e workshops relacionados com a relevância do desenvolvimento de
novos produtos e da inovação para a sustentabilidade empresarial.
Ao longo dos últimos anos desenvolveu artigos que foram aceites, apresentados e
publicados em conferências internacionais relacionadas com a temática da gestão do
desenvolvimento de novos produtos e da inovação, nomeadamente: International
Product Development Management Conference realizada em Manchester em 2012
(IPDMC 2012) e International Conference on Integration of Design, Engineering and
Management for Innovation realizada no Porto em 2013 (IDEMI 2013).
i|Página
Agradecimentos
Quero aproveitar esta oportunidade para agradecer o contributo de algumas pessoas e
entidades sem as quais não teria sido possível desenvolver e concluir com sucesso esta
dissertação.
Em primeiro lugar agradeço ao Prof. António Augusto Fernandes pela supervisão da
dissertação. Foi uma experiência muito enriquecedora poder colaborar novamente com
uma pessoa amiga que sempre se demonstrou disponível para dialogar e partilhar o seu
conhecimento sobre diversos temas de uma forma bastante flexível e construtiva.
A minha gratidão também engloba os colaboradores das duas empresas que se
prestaram a responder aos inquéritos e contribuíram para a realização do caso de estudo.
Para além da resposta aos questionários foram bastante cordeais e participativos nas
reuniões agendadas o que permitiu estabelecer um diálogo mais abrangente sobre o
funcionamento das empresas.
Os contributos dos meus amigos também foram essenciais porque me questionaram
sobre diversas questões que acabaram por ter impacto no desenvolvimento da
dissertação. A tentativa de explicar resumidamente e de forma simples uma temática
complexa é importante para testar o nosso próprio conhecimento e para validar a
existência de potenciais pré-conceitos e presunções que devem ser clarificadas antes de
se apresentarem as respostas encontradas.
Para terminar deixo as minhas palavras de admiração e agradecimento para o meu
núcleo familiar, em especial mãe, irmão e avó, que sempre me motivaram e apoiaram.
Este resultado só foi possível porque estiveram sempre presentes em todos os
momentos. Muito obrigado por tudo o que fizeram por mim.
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Resumo
A incerteza e a complexidade têm recebido a atenção de diversos investigadores e
profissionais ao longo dos últimos anos. O impacto destes dois conceitos na gestão do
desenvolvimento de novos produtos é explorado nesta dissertação tendo em conta que
as empresas podem ter de desenvolver novas proposições de valor em que os níveis de
incerteza e de complexidade sejam muito diversificados. O objetivo da dissertação passa
por clarificar como as empresas podem definir práticas de gestão adaptativas que
facilitem o seu sucesso nos diferentes cenários possíveis.
Os métodos utilizados para atingir o objetivo estão divididos em duas fases principais.
Num primeiro momento foi adotada uma abordagem exploratória que procurou
clarificar o papel de três dinâmicas diferentes, nomeadamente: a identificação do
contexto, a definição de estratégias e o design do processo. Num momento posterior foi
realizado um caso de estudo comparativo sobre duas empresas (inseridas no sector TIC)
de forma a clarificar como atuaram nas três dinâmicas sintetizadas anteriormente.
Os resultados da análise exploratória sugerem que as três dinâmicas apresentadas
podem, de facto, contribuir para a definição de práticas da gestão do desenvolvimento
de produto adaptativas, tendo em conta que as estratégias e os processos podem ser
adequados aos níveis de incerteza e complexidade existentes no projeto. Por outro lado
os resultados empíricos demonstram que as empresas estudadas aplicaram um conjunto
de características semelhantes nas estratégias e nos processos, apesar de os seus projetos
possuírem níveis de incerteza e complexidade distintos. Esta aplicação, mesmo que
involuntária, de melhores práticas ou práticas genéricas pode acabar por introduzir
algumas dificuldades acrescidas para o sucesso do desenvolvimento de novos produtos.
O Framework final chama a atenção para a necessidade de as práticas de gestão
adaptativas serem adotadas/definidas de uma forma criteriosa e rigorosa com o objetivo
de promoverem a sobrevivência e a sustentabilidade organizacional.
iii | P á g i n a
Abstract
Uncertainty and complexity concepts received the attention from both academics and
professionals over the years. This dissertation explores the impact of these concepts in
the management of new product development, since organizations may need to develop
new value propositions in which uncertainty and complexity levels are diversified.
Therefore, the aim of this research is to clarify how different companies can set adaptive
management practices that ease their success in different scenarios.
The methods applied to achieve this purpose were divided into two distinct phases.
Initially, in the first phase, an exploratory approach was conducted in order to clarify the
role of three different dynamics, namely: context identification, strategy definition and
process design. In the second phase, a comparative case study was conducted (using two
ICT companies) in order to clarify how these organizations performed in those
previously synthesized dynamics.
The results from the exploratory analysis suggest these dynamics can actually contribute
to the definition of adaptive product management practices, since strategies and
processes may be adapted to the existent levels of uncertainty and complexity of a
specific project. On the other hand, empirical results demonstrate that these companies
applied similar characteristics in their strategies and processes, although their projects
had distinct uncertainty and complexity levels. Even the involuntary application of
best/generic practices may end up introducing some additional difficulties to product
development success.
The final framework highlights the importance to carefully and rigorously define/adopt
those adaptative management practices in order to promote organizational survival and
sustainability.
iv | P á g i n a
Índice Geral
Nota biográfica do autor .................................................................................................... i
Agradecimentos ................................................................................................................ ii
Resumo ............................................................................................................................ iii
Abstract............................................................................................................................ iv
Índice Geral ...................................................................................................................... v
Índice de figuras .............................................................................................................. ix
Índice de tabelas .............................................................................................................. xi
1.
2.
Introdução ................................................................................................................. 1
1.1.
Problema ............................................................................................................ 2
1.2.
Pergunta de investigação e objetivo................................................................... 4
1.3.
Considerações metodológicas ............................................................................ 4
Descoberta do contexto: A incerteza......................................................................... 5
2.1.
Definição de incerteza........................................................................................ 6
2.2.
Classificações de incerteza ................................................................................ 7
2.2.1.
2.2.1.1.
Variação .............................................................................................. 8
2.2.1.2.
Incerteza prevista................................................................................. 9
2.2.1.3.
Incerteza imprevista .......................................................................... 10
2.2.1.4.
Caos ................................................................................................... 12
2.2.1.5.
Síntese das tipologias de incerteza .................................................... 13
2.2.2.
3.
Classificação pelo impacto na abordagem de gestão.................................. 7
Classificação pela sua origem................................................................... 15
2.2.2.1.
A Incerteza tecnológica ..................................................................... 16
2.2.2.2.
A incerteza de mercado ..................................................................... 16
2.2.2.3.
A incerteza organizacional ................................................................ 17
2.2.2.4.
Combinação da tipologia e da origem da incerteza........................... 18
Descoberta do contexto: A complexidade............................................................... 19
v|Página
3.1.
Definição de complexidade.............................................................................. 20
3.2.
Classificação de complexidade ........................................................................ 21
3.2.1.
3.2.1.1.
Simples .............................................................................................. 22
3.2.1.2.
Complicado ....................................................................................... 23
3.2.1.3.
Complexo .......................................................................................... 24
3.2.1.4.
Caótico .............................................................................................. 25
3.2.1.5.
Síntese das tipologias da complexidade ............................................ 26
3.2.2.
4.
Classificação pelo seu impacto na abordagem de gestão ......................... 21
Classificação pela sua origem................................................................... 28
3.2.2.1.
A Complexidade tecnológica ............................................................ 29
3.2.2.2.
A complexidade de mercado ............................................................. 29
3.2.2.3.
A complexidade organizacional ........................................................ 29
3.2.2.4.
Combinação da tipologia e da origem da complexidade................... 30
Estratégias da resolução de problemas .................................................................... 31
4.1.
Os problemas e as estratégias de solução de problemas .................................. 32
4.1.1.
A variedade dos problemas, a representação externa e o individuo ......... 33
4.1.1.1.
Variação na tipologia do problema ................................................... 34
4.1.1.1.1. Estrutura (incerteza) ...................................................................... 34
4.1.1.1.2. Complexidade ............................................................................... 35
4.1.1.1.3. Especificidade do domínio (Concreto-Abstrato)........................... 37
4.1.1.2.
Variação da representação do problema............................................ 38
4.1.1.3.
Diferenças nos indivíduos ................................................................. 39
4.1.2. Estratégias da resolução dos problemas em função da estrutura (incerteza)
e da complexidade ................................................................................................... 39
5.
Estratégias de resolução de projetos........................................................................ 42
5.1.
Projetos e estratégias da resolução de projetos ................................................ 43
5.2.
Resolução dos projetos em função da incerteza e complexidade .................... 43
5.2.1.
Estratégia de planeamento e gestão do risco ............................................ 45
vi | P á g i n a
6.
5.2.2.
Estratégia de aprendizagem por tentativa-erro ......................................... 45
5.2.3.
Estratégia de selecionismo ....................................................................... 46
5.2.4.
Aprendizagem por tentativa erro e/ou selecionismo – o quarto quadrante
47
5.2.5.
Síntese das estratégias .............................................................................. 50
Processos de desenvolvimento de novos produtos.................................................. 52
6.1.
O desenvolvimento de novos produtos ............................................................ 53
6.1.1.
Etapas /fases gerais dos processos de desenvolvimento de novos produtos
55
6.1.2.
Modelos dos processos de desenvolvimento de novos produtos.............. 56
6.2.
Adequação das características do processo aos contextos dos projetos .......... 58
6.2.1.
Definição da dimensão organizacional ..................................................... 59
6.2.2.
Definição da dimensão informacional ...................................................... 60
6.2.3.
Escolha da relação entre a dimensão organizacional e informacional ..... 60
6.2.4.
Definição da dimensão temporal .............................................................. 63
6.2.5.
Escolha da dimensão temporal ................................................................. 63
6.2.6. Sintese do impacto da dimensão organizacional, informacional e temporal
no projecto ............................................................................................................... 64
7.
Caso de estudo......................................................................................................... 66
7.1.
Métodos de investigação .................................................................................. 67
7.2.
Resultados ........................................................................................................ 68
7.2.1.
Empresa A ................................................................................................ 68
7.2.1.1.
Grupo 1 – Identificação do Inquirido e perceção geral da incerteza e
complexidade ....................................................................................................... 68
7.2.1.2.
Grupo 2 - Identificação do nível de incerteza e de complexidade de
um projeto anterior da empresa ........................................................................... 68
7.2.1.3.
Grupo 3 - Identificação das estratégias utilizadas para lidar com a
incerteza e a complexidade .................................................................................. 70
7.2.1.4.
Grupo 4 -Identificaçao das características do processo utilizado ..... 70
vii | P á g i n a
7.2.2.
Empresa B ................................................................................................ 71
7.2.2.1.
Grupo 1 – Identificação dos inquiridos e perceção geral da incerteza e
complexidade ....................................................................................................... 71
7.2.2.2.
Grupo 2 - Identificação do nível de incerteza e de complexidade de
um projeto anterior da empresa ........................................................................... 71
7.2.2.3.
Grupo 3 -Identificação das estratégias utilizadas para lidar com a
incerteza e a complexidade .................................................................................. 73
7.2.2.4.
7.3.
8.
Grupo 4 -Identificação das características do processo utilizado ..... 73
Discussão dos resultados ................................................................................. 73
7.3.1.
Grupo 1 – Identificação dos inquiridos .................................................... 73
7.3.2.
Grupo 2 – Identificação do contexto ........................................................ 74
7.3.3.
Grupo 3 – Identificação das estratégias de desenvolvimento ................... 77
7.3.4.
Grupo 4 – Identificação das características do processo .......................... 78
7.3.5.
Framework proposto ................................................................................. 81
Conclusões .............................................................................................................. 85
8.1.
Consideraçoes finais e trabalho futuro............................................................. 86
8.2.
Implicações fundamentais para a gestão .......................................................... 89
9.
Referências .............................................................................................................. 91
8.1.
10.
Referências bibliográficas................................................................................ 92
Anexos ................................................................................................................. 96
10.1.
Inquérito ....................................................................................................... 97
viii | P á g i n a
Índice de figuras
Fig. 1 Fluxo de trabalho da dissertação ............................................................................ 4
Fig. 2 Tipologias da incerteza........................................................................................... 7
Fig. 3 Perfil da tipologia da incerteza ............................................................................. 14
Fig. 4 Origens da incerteza ............................................................................................. 15
Fig. 5 Diferentes papéis moderadores das origens da incerteza parte 1 ......................... 15
Fig. 6 Diferentes papéis moderadores das origens da incerteza parte 2 ......................... 16
Fig. 7 Combinação da origem e da tipologia da incerteza.............................................. 18
Fig. 8 Tipologias da complexidade ................................................................................ 21
Fig. 9 Perfil da tipologia da complexidade ..................................................................... 27
Fig. 10 Origens da complexidade ................................................................................... 28
Fig. 11 Diferentes ações para lidar com as origens da complexidade ............................ 28
Fig. 12 Combinação da origem e da tipologia da complexidade.................................... 30
Fig. 13 Estados da resolução de um problema ............................................................... 32
Fig. 14 Elementos fundamentais na resolução de um problema .................................... 33
Fig. 15 Problemas bem estruturados e problemas mal estruturados .............................. 35
Fig. 16 Problemas pouco complexos e problemas muito complexos ............................. 36
Fig. 17 Representação integral do problema e representação simplificada do problema39
Fig. 18 Resolução do problema em função da estrutura (e incerteza) e da complexidade
........................................................................................................................................ 41
Fig. 19 Projetos e operações ........................................................................................... 43
Fig. 20 Estratégias de desenvolvimento de produto ....................................................... 44
Fig. 21 Custo da estratégia da aprendizagem e da estratégia do selecionismo .............. 48
Fig. 22 Relação entre o tipo de complexidade e o nível de perfeição dos testes
disponíveis ...................................................................................................................... 49
Fig. 23 Criação do perfil das estratégias de desenvolvimento ....................................... 51
Fig. 24 Matriz de estratégias de crescimento organizacional: Produto-Mercado........... 53
Fig. 25 Etapas do desenvolvimento de produto 1........................................................... 55
Fig. 26 Etapas do desenvolvimento de produto 2........................................................... 55
Fig. 27 Etapas genéricas do desenvolvimento de produto.............................................. 55
Fig. 28 Modelo de desenvolvimento de produto de primeira geração (Lawrence P. Chao,
Irem Tumer, and Ishii 2004) ........................................................................................... 56
Fig. 29 Modelo de desenvolvimento de produto de segunda geração (Robert G. Cooper
and Kleinschmidt 1991) ................................................................................................. 57
Fig. 30 Modelo de desenvolvimento de produto de terceira geração (Cooper 1994) .... 57
Fig. 31 A incerteza e os custos do projeto: da antecipação à reação .............................. 58
Fig. 32 Estrutura do processo – fases e momentos de decisão ....................................... 59
Fig. 33 Relação entre as atividades de definição do produto e as atividades de
implementação do produto ............................................................................................. 60
Fig. 34 Relação entre a dimensão organizacional e a dimensão informacional 1 .......... 61
Fig. 35 Relação entre a dimensão organizacional e a dimensão informacional 2 .......... 62
Fig. 36 Relação entre as fases do processo – sequencial, sobreposta ou concorrencial . 63
Fig. 37 Escolha da dimensão temporal ........................................................................... 64
ix | P á g i n a
Fig. 38 Resultados – Avaliação da tipologia e da origem da incerteza e da complexidade
........................................................................................................................................ 76
Fig. 39 Resultados – Estratégias de desenvolvimento de produto adotadas .................. 78
Fig. 40 Resultados – Características do processo – dimensão organizacional,
informacional e temporal ................................................................................................ 81
Fig. 41 Framework – Identificação de práticas de gestão do desenvolvimento de produto
adaptativas ...................................................................................................................... 83
x|Página
Índice de tabelas
Tabela 1 Identificação do nível de incerteza e do nível de complexidade do projeto da
empresa A – tecnológico, de mercado e organizacional ................................................ 69
Tabela 2 Identificação da estratégia adotada na empresa A ........................................... 70
Tabela 3 Identificação das características do processo utilizado na empresa A ............ 70
Tabela 4 Identificação do nível de incerteza e do nível de complexidade do projeto da
empresa B – tecnológico, de mercado e organizacional................................................. 72
Tabela 5 Identificação da estratégia adotada na empresa B ........................................... 73
Tabela 6 Identificação das características do processo utilizado na empresa B ............. 73
Tabela 7 Framework – Ações que promovem a identificação de práticas adaptativas da
gestão do desenvolvimento de produto .......................................................................... 84
xi | P á g i n a
1. Introdução
1|Página
1.1.
Problema
A presente dissertação aborda a temática da gestão do desenvolvimento de novos
produtos em contextos de incerteza e complexidade, visando desta forma a identificação
de práticas de gestão adaptativas que possam melhorar a performance dos projetos.
Do ponto de vista académico o interesse crescente pela incerteza e pela complexidade
reflete-se no número de publicações anuais existentes. Uma pesquisa na base de dados
da Scopus revela que as publicações que contêm o termo “incerteza” no título principal
aumentaram de 1193 no ano 2000 para 3726 no ano de 2010 e as publicações que
contêm o termo “complexidade” no título principal aumentaram de 990 no ano 2000
para 3028 no ano de 2010. Também do ponto de vista profissional os dois fenómenos
têm recebido especial destaque nos últimos anos. Um estudo realizado pela PWC,
baseado num inquérito direcionado a mais de 1300 CEOs de 68 países, chama a atenção
para o facto de 81% destes decisores-chave apresentarem a incerteza ou volatilidade do
crescimento económico como uma ameaça para as perspetivas de crescimento do seu
negócio (PWC 2013). Um outro estudo realizado pela IBM, baseado em entrevistas
conduzidas a mais de 1500 CEOs de 60 países, revelou que 79% destes decisores-chave
consideram que o ambiente de negócio irá tornar-se mais complexo nos próximos anos
e apenas 41% se consideram preparados para lidar com este fenómeno (IBM 2010).
Estes resultados sugerem a existência de um crescente interesse pela incerteza e pela
complexidade tanto do ponto de vista académico como do ponto de vista profissional.
Tal como referido anteriormente, esta dissertação procura clarificar o impacto dos
conceitos de incerteza e complexidade na gestão do desenvolvimento de novos produtos
tendo em conta que uma empresa poderá ter de desenvolver soluções em que os fatores
que influenciam o projeto são conhecidos (pouca incerteza) e em as interações entre os
componentes são lineares e previsíveis (pouca complexidade), mas também poderá ter
de desenvolver soluções em que os fatores que influenciam o projeto são desconhecidos
(elevada incerteza) e em que as interações entre os componentes são não lineares e
imprevisíveis (elevada complexidade). A perceção da existência dos diferentes níveis de
incerteza e de complexidade no desenvolvimento de novos produtos contribuiu para a
construção do argumento que devem ser adotadas abordagens de gestão adaptativas, ou
seja, para a construção do argumento de que não devem ser adotadas “melhores
2|Página
práticas” ou “práticas universais” desprovidas de contexto (Arnoud De Meyer,
Christoph H. Loch, and Pich Winter 2002; David J. Snowden and Boone 2007) .
Uma das formas sugeridas para as organizações sucederem em ambientes dinâmicos,
imprevisíveis e interconectados assenta na capacidade de combinarem atividades que
aumentam a sua eficiência (redefinirem o atual core business) com atividades que
fomentam a sua eficácia (criarem novos paradigmas). Descrito de outra forma, os
autores enaltecem a importância de serem combinadas atividades “exploitation” com
atividades “exploration” para que as organizações possam promover a sua
sobrevivência e a sua adaptabilidade. (March 1991 ; Martin 2009). Também neste
argumento se pode defender que as atividades propostas têm diferentes níveis de
incerteza e de complexidade. Habitualmente as atividades “exploration” são mais
incertas e contem mais variedade (elemento da complexidade) de opções do que as
atividades “exploitation”. Tendo em conta que ambas as atividades são essenciais para a
sustentabilidade organizacional, a capacidade de utilizar abordagens adaptativas que
respondam eficazmente aos diferentes níveis de incerteza e de complexidade assume
novamente uma grande relevância para o contexto empresarial atual.
Mas então qual será o problema que dificulta a capacidade das empresas utilizarem
práticas de gestão adequadas aos níveis de incerteza e de complexidade existentes num
determinado projeto e a capacidade de sucederem simultaneamente no aumento da sua
eficiência (inovação incremental) e da sua eficácia (inovação radical)?
O desafio de lidar com estes diferentes cenários emerge à medida que as organizações
se tornam bem-sucedidas e crescem uma vez que procuram reduzir os níveis de
incerteza e eliminar a variabilidade através da utilização de procedimentos e da
definição de “melhores práticas”. A utilização destas práticas pode em última análise
facilitar o aumento da eficiência do negócio (ou a inovação incremental) mas ao mesmo
tempo dificulta a eficácia empresarial (ou inovação radical) que envolve habitualmente
níveis elevados de incerteza e de variabilidade. Os resultados deste comportamento
podem ser observados em diversos exemplos empíricos, até de empresas anteriormente
lideres nas suas indústrias (Polaroid, Atari ou RIM), que acabaram por sucumbir por
ficarem pioneiras das suas tecnologias e dos seus comportamentos organizacionais
tradicionais (MacCormack 2013). Estes últimos exemplos revelam que a liderança
momentânea numa indústria não garante a prosperidade de longo prazo e também que
as empresas necessitam de navegar para além da eficiência para poderem ser
3|Página
sustentáveis, ou seja, que também necessitam de atingir a eficácia empresarial. Desta
forma fica clara a necessidade de as organizações internalizarem os benefícios mas
também as consequências associadas às limitações das boas práticas e também a
necessidade de serem desenvolvidas alternativas válidas que permitam ultrapassar estes
problemas.
1.2.
Pergunta de investigação e objetivo
A pergunta de investigação elaborada para abordar o problema apresentado é “como
identificar as práticas da gestão do desenvolvimento de novos produtos indicadas para
lidar com os diferentes níveis de incerteza e de complexidade existentes num projeto”.
A resposta a esta questão poderá clarificar como se podem capacitar as organizações
para navegarem em ações que promovam a sua eficiência (soluções incrementais –
menos incertas/complexas) e em ações que promovam a sua eficácia (soluções radicais
– mais incertas/complexas) ao longo do tempo.
1.3.
Considerações metodológicas
Os métodos utilizados para responder à pergunta de investigação compreendem duas
fases distintas (fig.1). Inicialmente será adotada uma abordagem exploratória que
assenta principalmente na síntese da literatura relacionada e na avaliação de três
momentos chave: 1)descoberta do contexto – quais implicações dos diferentes níveis de
incerteza e de complexidade existentes, 2)definição de estratégias – quais as estratégias
de desenvolvimento que se adequam aos níveis de incerteza e complexidade; 3) design
do processo – quais as características do processo que podem sustentar a resolução de
projetos com necessidades distintas. Numa fase posterior será realizado um caso de
estudo comparativo em que os dados empíricos (recolhidos através de inquéritos
estruturados) irão demonstrar como diferentes empresas agiram nesses momentos-chave
de forma a sucederem.
Fig. 1 Fluxo de trabalho da dissertação
4|Página
2. Descoberta do contexto: A
incerteza
5|Página
2.1.
Definição de incerteza
O conceito de incerteza está presente em diferentes áreas do conhecimento e por isso
podem ser encontradas diferentes definições na literatura (Carson, Wu, and Moore
2012; Platt and Huettel 2008). Por exemplo, enquanto alguns autores adotam uma
perspetiva que enaltece a incerteza como a falta de informação necessária para realizar
uma tarefa (G. Premkumar, K. Ramamurthy , and Saunders 2005), outros adotam uma
perspetiva que enaltece o estado psicológico do decisor que não sabe o resultado que irá
obter a partir de uma decisão que tomou (Platt and Huettel 2008).
O conceito de incerteza utilizado ao longo do documento compreende os três
componentes sugeridos por Duncan (1972), nomeadamente: “1) A falta de informação
relacionada com os fatores ambientais associados a uma determinada situação em que é
necessário tomar uma decisão; 2) O desconhecimento dos resultados decorrentes de
uma decisão específica; 3) Incapacidade de definir probabilidades (com qualquer tipo de
confiança) em relação ao impacto dos fatores ambientais no sucesso de uma
determinada decisão”. A escolha desta definição prende-se com a sua elevada
abrangência que enaltece diferentes circunstâncias em que a incerteza poderá estar
presente.
Muitas situações do dia-a-dia enquadram-se dentro do conceito de incerteza adotado na
dissertação. Por exemplo, quais serão todas as consequências de um individuo escolher
uma universidade em vez de outra, quais serão todas as consequências de um individuo
escolher um produto em detrimento de outro, quais serão todas as consequências de um
gestor de produto escolher umas especificações em detrimento de outras, entre outros
exemplos. Em qualquer um dos casos é impossível determinar todos os
resultados/consequências que advém da decisão tomada e todas as variáveis que
influenciaram a decisão final.
Apesar de os exemplos apresentados ilustrarem as implicações do conceito de incerteza
é importante clarificar que as organizações podem desenvolver projetos com diferentes
tipos de incerteza. Desta forma será importante analisar as diferentes classificações
existentes na literatura.
6|Página
2.2.
Classificações de incerteza
Ao longo deste capítulo serão exploradas duas classificações utilizadas com frequência
na literatura, nomeadamente a classificação pelo seu impacto nas técnicas de gestão, e a
classificação pela sua origem (Arnoud De Meyer, Christoph H. Loch, and Pich Winter
2002).
2.2.1. Classificação pelo impacto na abordagem de gestão
Uma das formas de classificar e gerir a incerteza compreende quatro grandes grupos,
nomeadamente: 1) variação; 2) incerteza prevista; 3) incerteza imprevista; 4) caos.
Apesar dos tipos de incerteza serem distintos, um único projeto poderá encontrar uma
combinação dos diferentes tipos de incerteza (Arnoud De Meyer, Christoph H. Loch,
and Pich Winter 2002, 2001).
Esta classificação é útil porque define as diferentes características de cada um dos
grupos e identifica práticas de gestão específicas. Um outro benefício é a extensão do
conceito que permite diferenciar a incerteza e o risco. Esta classificação representa a
“variação” e a “incerteza prevista” como os contextos onde é possível identificar as
possíveis variáveis com influência no projeto e também os resultados possíveis. O nome
utilizado para descrever esta situação é habitualmente designado de risco (Amos
Tversky and Fox 1995) ou, em outros casos, baixa incerteza. Por outro lado, esta
categorização representa a “incerteza imprevista” e o “caos” como os contextos onde é
difícil (ou impossível) identificar as variáveis com influência no projeto e também os
resultados possíveis. O nome utilizado para descrever esta situação é habitualmente
descrito como incerteza, ou em outros casos, como elevada incerteza, “unknown
unknowns” ou até “unk unks” (fig.2) (Christoph H. Loch, Michael E. Solt, and Bailey
2008).
Fig. 2 Tipologias da incerteza
7|Página
A literatura relacionada sugere que os métodos tradicionais utilizados para diagnosticar
e gerir o risco não são eficazes na gestão da incerteza. Os métodos que envolvem os
princípios de identificação, priorização e gestão do risco são eficazes quando os fatores
importantes e os resultados possíveis são conhecidos (Chris Chapman and Ward 2003)
mas os projetos com elevados níveis de incerteza (inovações radicais; atividades
empreendedoras) não têm essas características porque os fatores importantes e os
resultados possíveis são habitualmente desconhecidos. Desta forma a elevada incerteza
existente num projeto pode obstruir a eficácia dos métodos de gestão de risco
(Christoph H. Loch, Michael E. Solt, and Bailey 2008). A aplicação de metodologias de
gestão de risco em projetos com incerteza (elevada) pode mesmo resultar em agendas
atrasadas, investimentos excessivos e especificações comprometedoras. A compreensão
destas diferenças sustenta o argumento de que de os gestores de produto devem
substituir as tradicionais e lineares abordagens de controlo (nos grupos iniciais que
possuem reduzida incerteza/risco) para abordagens flexíveis (nos grupos finais que
possuem elevada incerteza)(Arnoud De Meyer, Christoph H. Loch, and Pich Winter
2002).
De forma a detalhar as implicações dos argumentos apresentados anteriormente serão
descritos os quatros diferentes grupos utilizados nesta classificação.
2.2.1.1.
Variação
A variação advém de pequenas influências que afetam um projeto e que têm valores
conhecidos (por exemplo, a atividade A pode ser realizada entre X1 e X2 minutos).
Desta forma os gestores de projeto sabem mesmo antes do inicio do projeto qual a
sequência das atividades que devem ocorrer para que sejam alcançados os objetivos. Os
planos de ação que o gestor traça para orientar as atividades são detalhados e estáveis
(compreendem a informação necessária para concluir o projeto) e por isso as
calendarizações e os orçamentos são controlados, variando maioritariamente dentro dos
valores esperados para o projeto. Por exemplo, um projeto de construção pode conter
inúmeros eventos que influenciam o orçamento, calendarização e especificação final
(doenças dos trabalhadores, condições climáticas, demoras na entrega da matéria prima,
dificuldades inesperadas na realização das tarefas, entre outros.). Como estas influências
são muito pequenas para serem planeadas à priori e muito pequenas para serem
monitorizadas individualmente, a equipa de projeto pode planear e monitorizar as
8|Página
variações focando-se apenas nas despesas efetuadas e no tempo decorrido (Arnoud De
Meyer, Christoph H. Loch, and Pich Winter 2002, 2001).
O gestor de projeto, em circunstâncias marcadas principalmente pela variação, assume o
papel de resolvedor de problemas que procura identificar os desvios e encontrar as
soluções para o projeto entrar novamente no rumo definido inicialmente, ou seja, o
gestor de projeto não procura efetuar alterações radicais no plano de ação definido
(Arnoud De Meyer, Christoph H. Loch, and Pich Winter 2002, 2001).
Caso a variação não tenha sido planeada à priori o gestor de projeto pode ter de intervir
diretamente na solução de um problema e em alguns casos abdicar de alguns detalhes
pensados inicialmente, ou seja, a situação pode levar ao desperdício de recursos
existentes. Para gerir a variação de uma forma mais planeada o gestor pode definir
numa fase inicial do projeto buffers (amortecedores) para momentos determinantes do
projeto que possam garantir, por exemplo, um aumento de capacidade de ação ou até
reservas de orçamento para serem utilizados em determinadas situações (Arnoud De
Meyer, Christoph H. Loch, and Pich Winter 2002, 2001).
Para além da definição dos buffers estratégicos os gestores de projeto também
necessitam definir os processos para monitorizar o progresso atual do projeto. Métodos
como os gráficos de controlo estatístico permitem que as variações existentes sejam
monitorizadas apesar de não serem identificadas as causas subjacentes. Assim podem,
por exemplo, ser identificadas as variáveis de performance como o atraso ou o avanço
do projeto em relação à calendarização inicial ou a diferença entre o orçamento
existente o custo atual do projeto. Se as variáveis saírem dos valores aceitáveis será
necessário identificar as causas e tomar ações corretivas que podem passar, por
exemplo, pela simplificação do projeto, pela aceleração de um conjunto de atividades
internas ou ate pela mudança nos prazos de entrega dos fornecedores ou subcontratados
(Arnoud De Meyer, Christoph H. Loch, and Pich Winter 2002).
2.2.1.2.
Incerteza prevista
As incertezas imprevistas são influências que são identificadas mas que não é possível
saber se irão ocorrer, ou não ocorrer, ao longo de um projeto. Estas influências já têm
um impacto significativo no projeto e podem exigir que sejam aplicados princípios da
gestão de risco como a criação de várias soluções alternativas (planos de contingência,
9|Página
planos B) para enfrentar o novo cenário encontrado. No desenvolvimento de produtos
farmacêuticos, por exemplo, são enfrentadas tipicamente incertezas previstas tendo em
conta que é necessário identificar os riscos existentes, apresentados tipicamente sobre a
forma de “efeitos secundários”. Um farmacêutico experiente pode criar planos de
contingência que considerem, por exemplo, a alteração da dosagem recomendada ou a
restrição do produto em determinadas circunstâncias (Arnoud De Meyer, Christoph H.
Loch, and Pich Winter 2002).
O gestor de projeto, em circunstâncias marcadas pela incerteza prevista, assume o papel
de consolidador dos resultados do projeto e começa por identificar os eventos (lista de
riscos ou oportunidades) que podem ter influência no projeto, partindo depois para a
identificação dos diferentes tipos de ações que podem ser necessárias para lidar com os
eventos que ocorrerem(Arnoud De Meyer, Christoph H. Loch, and Pich 2001).
Os métodos que permitam identificar o caminho crítico do projeto também são
aplicáveis neste cenário, mas apenas se conseguirem representar a influência das
incertezas previstas (por exemplo, uma “árvore de decisões” que considere os efeitos
das decisões tomadas nas incertezas posteriores). A monitorização de projetos que
possuam incertezas previstas não deve considerar apenas o estado de desenvolvimento
das atividades mas também deixar claro quais as partes da árvore de decisões que já se
materializaram/concretizaram (de acordo com as incertezas previstas). Também será
importante que os gestores de projeto consigam informar os diferentes envolvidos das
ações de contingência existentes logo a partir do início do projeto para estes possam
optar entre os planos alternativos existentes. Os riscos devem ainda ser comunicados de
forma permanente aos stakeholders (Arnoud De Meyer, Christoph H. Loch, and Pich
2001).
2.2.1.3.
Incerteza imprevista
As incertezas imprevistas são influências que não são identificadas ao longo do
planeamento do projeto, ou seja, não existe um plano B com diferentes ações de
contingência. Estes eventos causam algumas dificuldades tendo em conta que as
ferramentas habitualmente utilizadas para a decisão em situações de risco não se
adequam a esta abordagem. É importante clarificar que este tipo de eventos não é
causado apenas por situações invulgarmente únicas e excecionais (catástrofes naturais,
atentados terroristas, alterações profundas na legislação e regulamentação, …) tendo em
10 | P á g i n a
conta que podem emergir de interações inesperadas entre eventos que até são previsíveis
(esta situação será explorada no capitulo seguinte que retrata o conceito de
complexidade). Os projetos que englobem uma nova/recente tecnologia ou um novo
mercado estão mais sujeitos a este tipo de circunstâncias. Por exemplo, o medicamento
Viagra da Pfizer começou como um medicamento para o coração que melhorava a
circulação do sangue mas quando os estudos descobriram que também melhorava a
performance sexual dos indivíduos a empresa acabou por transformar a incerteza
imprevista num medicamento de sucesso, tendo procedido a alterações significativas no
plano de ação existente no meio do desenvolvimento do projeto que incluíram, por
exemplo, novos testes clínicos e uma nova abordagem de marketing para introduzir o
produto no mercado(Arnoud De Meyer, Christoph H. Loch, and Pich Winter 2002).
O gestor de projeto, em circunstâncias marcadas pela incerteza imprevista, assume o
papel de um orquestrador e networker flexível tendo em conta que é impossível criar um
plano de contingência completo e também porque o plano de ação deve evoluir e
adaptar-se ao longo do progresso do projeto. Aqui as equipas devem ir para além da
gestão das crises e procurar continuamente influências emergentes – quer oportunidades
quer ameaças, quer forças quer fraquezas do seu ambiente e da sua empresa. Assim que
a nova informação esteja disponível é importante que exista uma disponibilidade interna
da equipa para aprender, conhecer e criar novas soluções(Arnoud De Meyer, Christoph
H. Loch, and Pich 2001).
Nestas circunstâncias as ferramentas como os gráficos de gant (representação gráfica do
tempo das atividades do projeto) são ineficazes tendo em conta que funcionam
essencialmente como uma reflexão do passado e do presente e não como uma forma de
identificar os eventos que irão emergir inesperadamente e influenciar o projeto. Desta
forma é importante que as equipas de projeto estejam aptas a tomar decisões ágeis
(rápidas e flexíveis) sem que tenham de reportar cada vez que um novo evento ocorre,
tendo em conta que o tempo de resposta sai prejudicado e também porque poderiam
interpretar a incerteza imprevisível como um problema ou como um bloqueio que baixa
a sua performance e que impede a sua tomada de decisões. Também será de esperar que
o gestor de projeto consiga antecipar e diminuir possíveis resistências que surjam dos
diferentes stakeholders através da introdução contratos flexíveis e com um contacto
permanente para manter a informação atualizada. Outras situações que podem promover
o sucesso em circunstâncias de incertezas imprevisíveis passam pelo apoio da gestão de
11 | P á g i n a
topo, pelo domínio das técnicas de negociação, pela criação de equipas adequadas e
pelo carisma do líder(Arnoud De Meyer, Christoph H. Loch, and Pich 2001).
2.2.1.4.
Caos
Ao contrário das tipologias anteriores em que os eventos eram inseridos em objetivos e
presunções relativamente estáveis, os eventos caóticos não se comportam da mesma
forma uma vez que mesmo a estrutura do plano do projeto é incerta. Nestas
circunstâncias o projeto pode terminar com resultados completamente diferentes do
objetivo principal. Por exemplo em 1991 a empresa Sun Microsystems criou o java
como um software para habilitar um dispositivo de controlo para aplicações domésticas.
Em 1995 o java tornou-se extremamente bem-sucedido não como software para
aplicações domésticas mas como uma linguagem de programação para páginas da
internet (Arnoud De Meyer, Christoph H. Loch, and Pich Winter 2002, 2001).
O gestor de projeto, em circunstâncias marcadas pelo caos, assume o papel de
empreendedor e de gestor do conhecimento tendo em conta é necessário trabalhar com
modelos conceptuais e redefini-los repetidamente à medida que o feedback recebido
introduz novas aprendizagens. Os planos de contingência não são suficientes nesta
situação porque as aprendizagens podem causar mudanças fundamentais na estrutura do
projeto que podem acabar por modifica-lo radicalmente. O monitoramento estará assim
mais focado na aprendizagem relativamente às diversas assunções do projeto e menos
focado na distância relativamente a um possível objetivo traçado (Arnoud De Meyer,
Christoph H. Loch, and Pich 2001).
A existência de comportamentos flexíveis e iterativos (assimiladas por vezes nos
contactos com consumidores, lideres de opinião e outros stakeholders) faz com que os
gestores estejam preparados para lidar com constantes mudanças. O recurso técnicas de
prototipagem rápida pode suportar estas abordagens experimentais que procuram
estimular a aprendizagem. Um balanço da autonomia das equipas com a disciplina
organizacional também é importante para existir algum controlo sobre o terminar ou
modificar projetos que por diferentes motivos possam ter ficado sem hipóteses reais de
sucesso(Arnoud De Meyer, Christoph H. Loch, and Pich Winter 2002).
12 | P á g i n a
2.2.1.5.
Síntese das tipologias de incerteza
Tal como descrito anteriormente, devem ser aplicadas abordagens de gestão distintas
para os tipos de incerteza que o projeto compreende. Desta forma espera-se que um bom
líder consiga identificar o contexto atual e adaptar a sua abordagem de forma a retirar o
melhor benefício da situação, bem como preparar a sua organização para transitar
dentro dos diferentes contextos possíveis. A figura (3), ilustrada na página seguinte,
reúne um conjunto de informações que podem facilitar a compreensão dos conceitos
explorados (Arnoud De Meyer, Christoph H. Loch, and Pich Winter 2002; Svenja C.
Sommer and Loch 2004; Christoph H. Loch, Michael E. Solt, and Bailey 2008).
13 | P á g i n a
Fig. 3 Perfil da tipologia da incerteza
14 | P á g i n a
2.2.2. Classificação pela sua origem
Uma outra forma de categorizar a incerteza enaltece as suas origens. Estudos realizados
anteriormente sugerem que existem diferentes tipos de perceção da incerteza que vão de
encontro às suas origens e que englobam, por exemplo, a incerteza tecnológica, a
incerteza do mercado (ou incerteza do consumidor e incerteza da competição), a
incerteza organizacional, a incerteza dos recursos, etc. (fig.4) (Michael Song and Weiss
2001).
Fig. 4 Origens da incerteza
Esta classificação é útil porque enaltece que as empresas podem desenvolver projetos
com diferentes níveis de incerteza em cada uma das origens. Por exemplo, algumas
empresas na indústria farmacêutica e na indústria da aviação podem ter as necessidades
dos seus consumidores bem identificadas (baixo nível de incerteza de mercado), no
entanto, as tecnologias podem ser difíceis de evoluir e de prever (elevado nível de
incerteza tecnológica) (Carson, Wu, and Moore 2012). A compreensão dos diferentes
cenários possíveis reforçou o estudo individual de cada uma das origens da incerteza e
levou à conclusão de que as diferentes origens podem ter papéis moderadores distintos
na performance dos projetos (fig. 5 e fig.6) (Jarno Poskela and Martinsuo 2009; Bstieler
2005).
Fig. 5 Diferentes papéis moderadores das origens da incerteza parte 1
15 | P á g i n a
Fig. 6 Diferentes papéis moderadores das origens da incerteza parte 2
De forma a detalhar as implicações dos argumentos apresentados anteriormente serão
descritas algumas das origens da incerteza propostas nesta classificação.
2.2.2.1.
A Incerteza tecnológica
A incerteza tecnológica traduz uma perceção de um sujeito que compreende ser incapaz
de prever ou entender completamente algum aspeto do seu ambiente tecnológico. A
incerteza tecnológica será desta forma elevada quando, por exemplo, as tecnologias a
utilizar sejam recentes, a definição das capacidades tecnológicas seja difícil, as
trajetórias tecnológicas sejam impercetíveis, entre outras circunstâncias.
A crescente competição global contribui significativamente para a relevância desta
origem da incerteza tendo em conta que promove uma compressão cada vez maior do
ciclo de vida dos produtos e das tecnologias e, desta forma, a obsolescência torna-se
cada vez mais desenfreada (Michael Song and Weiss 2001), ao ponto de um produto ou
uma tecnologia poderem ficar obsolescentes mesmo antes de verem a luz do dia
(Bstieler 2005).
2.2.2.2.
A incerteza de mercado
A incerteza do mercado traduz uma perceção de um sujeito que compreende ser incapaz
de prever ou entender completamente algum aspeto do ambiente mercadológico. A
incerteza de mercado será assim elevada quando, por exemplo, for difícil determinar os
16 | P á g i n a
requisitos ou as espectativas que os consumidores têm de um produto porque os
consumidores possuem pouca experiência de consumo desse mesmo produto (ex:
primeiro telefone, primeiro computador, primeiro browser internet, …) (Alan
MacCormack and Verganti 2003).
Com a crescente globalização as empresas procuram cada vez mais introduzir
experiências diferenciadoras para se poderem afirmar perante a competição. Estas
circunstâncias promovem uma incerteza mercadológica elevada tendo em conta que se
torna mais difícil compreender o tipo de espectativas que são criadas pelos
consumidores em relação aos novos produtos. Para além da proliferação de ofertas
distintas, o facto de as economias em crescimento serem diferentes em alguns aspetoschave contribui para diferentes padrões de consumo nos diferentes mercados. De acordo
com um estudo da PWC 49% dos CEO´s entrevistados consideram que as mudanças
dos padrões de consumo são uma ameaça séria para o seu negócio colocando assim
pressão sobre a sua capacidade de responder rapidamente e eficazmente às mudanças
assistidas (PWC 2013).
2.2.2.3.
A incerteza organizacional
A incerteza organizacional traduz uma perceção de um sujeito que compreende ser
incapaz de prever ou entender completamente algum aspeto do ambiente
organizacional. A incerteza organizacional será assim elevada quando, por exemplo, for
difícil determinar o âmbito do projeto, for difícil definir quais as atividades necessárias
para o desenvolvimento do projeto, for difícil identificar os recursos-chave necessários,
entre outras circunstâncias.
A crescente disseminação de melhores práticas e dos processos de desenvolvimento de
novos produtos (Jongbae Kim and Wilemon 2009) faz com que o conhecimento sobre
estas temáticas esteja disponível para os diversos players no mercado e também reforça
a necessidade de as empresas efetuarem atualizações de conhecimento cada vez mais
sistemáticas para que permaneçam junto dos limites do conhecimento. A existência de
novos conhecimentos com implicações práticas no funcionamento das organizações
pode resultar em tentativas para mudar os comportamentos organizacionais tradicionais
estabelecidos. Durante os períodos de transição, os níveis de incerteza organizacional
podem ser mais elevados e podem colocar alguns desafios para as organizações.
17 | P á g i n a
2.2.2.4.
Combinação da tipologia e da origem da incerteza
Com os argumentos apresentados anteriormente é sugerido que os gestores de projeto
não analisem apenas o tipo de incerteza que enfrentam (variação, incerteza previsível,
incerteza imprevisível e caos) mas também a sua origem (tecnológica, mercado,
organizacional…) tendo em conta que também possuem diferentes implicações. A
criação de matrizes que considerem as duas dimensões pode ser importante para
identificar quais as maiores dificuldades a enfrentar num determinado projeto e para
sustentar as decisões de gestão desse mesmo projeto (fig.7).
Fig. 7 Combinação da origem e da tipologia da incerteza
18 | P á g i n a
3. Descoberta do contexto: A
complexidade
19 | P á g i n a
3.1.
Definição de complexidade
O conceito de complexidade está, da mesma forma, presente em diferentes áreas do
conhecimento e por isso podem ser encontradas diferentes definições na literatura. Na
área do desenvolvimento de novos produtos, por exemplo, Murmann (1994) define
complexidade como o número de partes existentes num produto enquanto Griffin (1997)
refere-se à complexidade do produto como o número de funções existentes.
O conceito de complexidade utilizado ao longo do documento compreende os dois
termos propostos por Baccarini (1996) nomeadamente: 1) O nível de diferenciação –
número e diversidade dos vários elementos existentes (i.e. tarefas, especialistas,
componentes, funções, etc; 2) O nível de interdependência ou conectividade – o tipo de
interações e tarefas que se estabelecem entre os componentes. A escolha desta definição
prende-se com a sua elevada abrangência que enaltece diferentes circunstâncias em que
a complexidade poderá estar presente.
Um outro termo que explora o nível de dificuldade (ou de complicação) (Mohan V.
Tatikonda and Rosenthal 2000; Jongbae Kim and Wilemon 2009) não é englobado
nesta definição tendo em conta que esta definição é aberta a múltiplas interpretações,
incluindo uma que enaltece a dificuldade em entender uma situação específica. Esta
interpretação poderia levar a conclusões ambíguas devido à sua “similaridade” com o
conceito de incerteza (Baccarini 1996) adotado nesta dissertação e esta falta de
claridade deve ser evitada para permitir que seja possível entender e avaliar ambos os
fenómenos de forma independente.
Muitas situações do dia-a-dia enquadram-se no conceito de complexidade adotado nesta
investigação. Por exemplo, a gestão de “sistemas sociais” que compreendem diversas
atividades de tomada de decisão (empresas, instituições, associações, grupos), a gestão
de entidades que possuem interesses individuais e coletivos, a gestão de relações com
diferentes stakeholders, entre outras.
Apesar de os exemplos apresentados ilustrarem as implicações do conceito de
complexidade é importante clarificar que as organizações podem desenvolver projetos
com diferentes tipos de complexidade. Desta forma será importante analisar as
diferentes classificações existentes na literatura.
20 | P á g i n a
3.2.
Classificação de complexidade
Ao longo deste capítulo serão exploradas duas classificações utilizadas com frequência
na literatura, nomeadamente a classificação pelo seu impacto nas técnicas de gestão, e a
classificação pela sua origem (C. F. Kurtz and Snowden 2003; David J. Snowden and
Boone 2007)
3.2.1. Classificação pelo seu impacto na abordagem de gestão
Uma das formas de identificar e gerir a complexidade é definida pelo Framework de
Cynefin e por quatro (das cinco) grandes dimensões existentes, nomeadamente: 1)
simples; 2) complicado; 3) complexo; 4) caótico (David J. Snowden and Boone 2007;
C. F. Kurtz and Snowden 2003). Apesar dos tipos de complexidade serem distintos, um
único projeto poderá encontrar uma combinação dos diferentes tipos de complexidade.
Esta classificação é útil porque define as diferentes características de cada um dos
grupos e identifica práticas de gestão específicas. Um outro benefício é a extensão do
conceito que permite diferenciar a reduzida complexidade e a elevada complexidade.
Esta categorização representa situações “simples” e “complicadas” (reduzida
complexidade) como contextos ordenados onde as relações de causa-efeito são
identificadas. Por outro lado, esta categorização representa situações “complexas” e
“caóticas” (elevada complexidade) como contextos não-ordenados onde as relações de
causa efeito são difíceis (ou mesmo impossíveis) de identificar (fig.8).
Fig. 8 Tipologias da complexidade
A literatura relacionada sugere que os métodos tradicionais utilizados para diagnosticar
e gerir a baixa complexidade não são eficazes na gestão da elevada complexidade.
(Baccarini 1996; David J. Snowden and Boone 2007). Os sistemas de elevada
complexidade (por exemplo organizações, interações sociais, comportamentos
humanos, sistemas abertos, entre outros) possuem loops de feedback não lineares (entre
os componentes e entre as relações) que promovem a possibilidade para a emergência, a
21 | P á g i n a
autorregulação, a adaptação, a aprendizagem e outras características que implicam
alguma mudança no sistema. A quantidade significativa de loops de feedback que
interagem entre si faz com que a previsão de comportamentos seja muito problemática
(ou mesmo intratável) pela utilização dos tradicionais métodos analíticos. Descrito de
outra forma, mesmo o conhecimento absoluto sobre as partes que compõem um sistema
e as suas interações (a nível microscópico) o conhecimento do sistema completo (a nível
macroscópico) continua a ser muito limitado. A teoria dos sistemas e o pensamento
sistémico são muito úteis por clarificarem que os gestores têm limites no seu
conhecimento sobre as organizações (e sobre outros sistemas complexos) e, por
clarificarem, que existem limites para o tipo de resultados que se podem atingir através
de abordagens de planeamento estruturado (gestão baseada em factos) uma vez que a
emergência a aprendizagem e a autorregulação podem causar diversas condições
inesperadas ao longo do ciclo de vida do projeto (Richardson 2008). A compreensão
destas diferenças sustenta o argumento de que de os gestores de produto devem
substituir as abordagens de gestão baseada em factos (nos grupos iniciais onde se
encontra um contexto ordenado e onde as relações de causa efeito são identificadas)
para abordagens de gestão baseada em padrões (nos grupos finais onde se encontra um
contexto não ordenado, onde não existem aparentes relações de causa-efeito conhecidas
e o modo de atuar é determinado pelos padrões emergentes) (David J. Snowden and
Boone 2007; C. F. Kurtz and Snowden 2003).
De forma a detalhar as implicações dos argumentos apresentados anteriormente serão
descritos os quatros diferentes grupos utilizados nesta classificação.
3.2.1.1.
Simples
Os contextos simples são caracterizados pela estabilidade e pelo entendimento claro das
relações de causa-efeito lineares que acontecem num projeto. Desta forma os gestores
do projeto (assim como outros agentes envolvidos) conseguem identificar a resposta
para o problema de uma forma evidente e indisputada (tendo em conta que não há lugar
a dúvidas sobre o comportamento dos elementos existentes) (David J. Snowden and
Boone 2007) .A repetição destes contextos permite que sejam criados modelos
prescritivos e a objetividade é tanta que os indivíduos aceitam as restrições impostas
pelas melhores práticas (C. F. Kurtz and Snowden 2003). Situações lineares muito
orientadas para um processo (por exemplo o processamento de pagamentos de
empréstimo) enquadram-se nos contextos simples tendo em conta que se alguma coisa
22 | P á g i n a
acontecer fora do normal o colaborador do banco consegue identificar facilmente o
problema que está a enfrentar, categorizá-lo e responder da forma mais apropriada.
Como estas situações são conhecidas e pouco sujeitas a mudanças (poucas alterações do
comportamento dos componentes), as decisões diretas podem ser delegadas e as funções
podem ser automatizadas (David J. Snowden and Boone 2007).
Os gestores de projeto ou os líderes da empresa, em contextos simples, devem num
primeiro momento perceber os dados de entrada (o problema), num segundo momento
categorizar os dados (a situação) com recurso a eventos passados e, num terceiro
momento, responder (a solução) de forma eficaz ao problema (C. F. Kurtz and
Snowden 2003; David J. Snowden and Boone 2007)
Os métodos a adotar compreendem as melhores práticas (manuais de campo) ou a
reengenharia de processo, no entanto, a comunicação exaustiva entre os diferentes
atores no desenvolvimento do projeto não será necessária tendo em conta que a
objetividade existente não coloca discordâncias relativamente ao que deve ser feito.
Desta forma será útil que os gestores evitem a micro-gestão mas que estejam atentos de
forma a poderem identificar mudanças que possam ocorrer. É importante reter que os
problemas simples que se enquadram numa categoria existente (situações passadas
existentes) podem ser resolvidos por diferentes elementos da equipa sem a necessidade
de intervenção do líder(David J. Snowden and Boone 2007).
3.2.1.2.
Complicado
Os contextos complicados são caracterizados pela estabilidade das relações de causaefeito mas também pelo seu conhecimento incompleto, ou então, pelo seu conhecimento
exclusivo a um grupo limitado de pessoas (David J. Snowden and Boone 2007; C. F.
Kurtz and Snowden 2003; Snowden 2002).Desta forma os gestores de projeto (assim
como outros agentes envolvidos) podem encontrar múltiplas respostas certas para um
problema (tendo em conta que podem existir conhecimentos distintos relativamente aos
componentes pelas diferentes pessoas). Tendo em conta que as soluções não são fáceis
frequentemente requerem uma especialidade para melhor informar a decisão. Por
exemplo, um condutor de um automóvel pode saber que algo está mal no seu carro
porque o motor está com um ruído diferente, mas tem de o levar a um mecânico para
fazer um diagnóstico completo do problema. Como estas situações requerem por vezes
a investigação de mais do que uma opção (e até podem existir múltiplas opções válidas)
23 | P á g i n a
podem ser delegadas a especialistas tendo em conta que dominam a área a ser tratada
(David J. Snowden and Boone 2007).
Os gestores de projeto ou os líderes da empresa devem num primeiro momento
perceber os dados de entrada (o problema), num segundo momento analisar os dados (a
situação) com recurso a eventos passados e a conhecimentos de especialistas da área e
num terceiro momento responder (a solução) de forma eficaz ao problema. É
importante ficar claro que a situação pode exigir o contributo de uma, ou mais,
especialidades para se obter a melhor solução (C. F. Kurtz and Snowden 2003; David J.
Snowden and Boone 2007).
Os métodos úteis a adotar neste domínio são as boas-práticas. A comunicação entre os
diferentes atores no processo torna-se mais importante porque é importante que sejam
conhecidos os diferentes pontos de vista que facilitam uma identificação de possíveis
oportunidades de melhoria. Possíveis problemas como a não-aceitação de sugestões,
confronto de egos, ou mesmo a ausência de novos desafios e aprendizagens, podem ser
resolvidos com a promoção de canais de comunicação que desafiem o mais tradicional e
ortodoxo (contacto entre diferentes agentes com diferentes perspetivas) e também com a
colocação dos decisores em ambientes menos familiares de forma a não conterem
possíveis sugestões mais criativas (David J. Snowden and Boone 2007).
3.2.1.3.
Complexo
Os contextos complexos são caracterizados pela existência de relações de causa-efeito
(não lineares) entre os agentes e o número de relações desafiam possíveis
categorizações e técnicas analíticas. Nos contextos complexos os gestores de projeto
podem não encontrar as respostas certas mas sim os padrões emergentes que não são
previstos (coerência retrospetiva). Desta forma os métodos tradicionais estruturados que
codificam os padrões encontrados anteriormente (num momento passado) vão
confrontar novos padrões (num momento atual) para o qual estão mal preparados.
Apesar de os padrões se poderem repetir no tempo não será possível ter a certeza de que
permanecem iguais uma vez que as fontes subjacentes aos padrões não estão abertas
para inspeção (mesmo a simples observação do sistema pode perturbar os padrões
existentes). Por exemplo, numa floresta em constante movimento em que uma espécie
se extingue, em que os padrões do tempo mudam e em que um projeto de agricultura
redireciona a água da fonte, o entendimento dos fenómenos individuais não faz com que
24 | P á g i n a
o comportamento do todo seja compreendido, ou seja o todo (a floresta em movimento)
é mais do que a soma das partes (David J. Snowden and Boone 2007).
Os gestores de projeto ou líderes da empresa devem optar por criar num primeiro
momento “sondas” que permitam colocar os padrões mais visíveis, num segundo
momento devem perceber os dados de entrada (o problema) e num terceiro momento
devem responder (a solução) ao estabilizar e alimentar os padrões que são desejáveis e
ao desestabilizar os padrões que não são desejáveis. O entendimento do contexto exige
muitas vezes a adoção de múltiplas perspetivas e também muita comunicação sobre a
natureza do sistema o que requer algum tempo de paragem para se ganharem novas
perspetivas sobre o contexto em vez de se procurar agir extremamente rápido e recair
em padrões antigos focados na experiência e que podem não se adequar ao novo
contexto (David J. Snowden and Boone 2007; C. F. Kurtz and Snowden 2003).
Os métodos adequados para lidar com esta dimensão afastam-se do tradicional estilo de
gestão de controlo em que são exigidos planos de negócio à prova de risco e com
resultados finais bem definidos. As empresas têm vantagens nestes contextos se
permitirem que os padrões emirjam em primeiro lugar e se, apenas numa fase posterior,
definirem quais os padrões mais desejáveis para permanecerem ativos. Nestas
circunstâncias as técnicas que promovam narrativas e comunicação são fortes tendo em
conta que permitem reconhecer os padrões através de múltiplas perspetivas (David J.
Snowden and Boone 2007).
3.2.1.4.
Caótico
Os contextos caóticos são caracterizados pela não perceção das relações entre causa e
efeito e pela turbulência do sistema que não dá o tempo necessário para que as
mudanças sejam investigadas. Seria inútil que os gestores de projeto procurassem
encontrar as respostas certas tendo em conta que as mudanças sistemáticas fazem com
que mesmo as práticas de esperar que os padrões emirjam (praticas adotadas nos
contextos complexo) sejam uma perda de tempo. Por exemplo, os eventos de 11 de
Setembro de 2001 enquadram-se nesta categoria, tendo em conta que no momento dos
ataques os efeitos do evento não eram todos conhecidos e os decisores-chave não
poderiam ficar a aguardar que possíveis padrões emergissem para tomarem decisões
(David J. Snowden and Boone 2007) .
25 | P á g i n a
Os líderes ou gestores de projeto devem neste contexto começar num primeiro momento
por agir de forma a estabelecer ordem, num segundo momento devem perceber onde a
estabilidade está presente ou ausente e no terceiro momento devem responder de forma
a transformar o contexto caótico num outro contexto (simples complicado ou
complexo). (David J. Snowden and Boone 2007; C. F. Kurtz and Snowden 2003).
Os métodos para lidar com esta situação estão próximos da intervenção autoritária (com
comunicação top-down ou transmissão mais direta) tendo em conta que é necessário
controlar o contexto caótico e transformá-lo em conhecido (simples), conhecível
(complicado) ou então (ou ao mesmo tempo) emergente (complexo). Desta forma o
domínio caótico exige reações rápidas por parte dos decisores-chave e cria uma série de
oportunidades para serem criadas situações inovadoras, uma vez que as pessoas estão
mais abertas para novidade e para a liderança controladora nestes contextos (C. F. Kurtz
and Snowden 2003). Problemas relacionados com o ego exagerado dos líderes que
podem conduzir a cultos de adoração e à ausência de transmissão de informações
precisas dos colaboradores para o líder podem ser resolvidos com incentivos ao desafio
do ponto de vista do líder assim que a crise terminar e também pela adoção de outros
tipos de liderança assim que a situação esteja ultrapassada (David J. Snowden and
Boone 2007).
3.2.1.5.
Síntese das tipologias da complexidade
Tal como descrito anteriormente, devem ser aplicadas abordagens de gestão distintas
aos tipos de complexidade que o projeto compreende. Desta forma espera-se que um
bom líder consiga identificar o contexto atual e adaptar a sua abordagem de forma a
retirar o melhor benefício da situação, bem como preparar a sua organização para
transitar dentro dos diferentes contextos possíveis. A figura (9), ilustrada na página
seguinte, reúne um conjunto de informações que podem facilitar a compreensão dos
conceitos explorados (C. F. Kurtz and Snowden 2003; David J. Snowden and Boone
2007).
26 | P á g i n a
Fig. 9 Perfil da tipologia da complexidade
27 | P á g i n a
3.2.2. Classificação pela sua origem
Uma outra forma de categorizar a complexidade enaltece as suas origens. Estudos
realizados anteriormente sugerem que existem diferentes tipos de perceção da
complexidade que vão de encontro às suas origens e que englobam, por exemplo, a
complexidade tecnológica, a complexidade de mercado, a complexidade organizacional,
entre outras (fig.10) (Baccarini 1996).
Fig. 10 Origens da complexidade
Esta classificação é útil porque enaltece que as empresas podem desenvolver projetos
com diferentes níveis de complexidade em cada uma das origens. Por exemplo alguns
projetos dirigem-se apenas um mercado conhecido e estável (reduzida complexidade de
mercado) mas utilizam um conjunto de tecnologias diferentes por questões de
interoperabilidade (elevada complexidade tecnológica) requeridas pelo cliente final. A
compreensão destes cenários também reforçou o estudo individual de cada uma das
origens da complexidade e a conclusão de que as origens podem requerer diferentes
ações para serem solucionadas (fig.11) (Jongbae Kim and Wilemon 2009).
Fig. 11 Diferentes ações para lidar com as origens da complexidade
28 | P á g i n a
De forma a detalhar as implicações dos argumentos apresentados anteriormente serão
descritas algumas das origens da complexidade propostas nesta classificação.
3.2.2.1.
A Complexidade tecnológica
A complexidade tecnológica refere-se principalmente ao nível de diferenciação (número
e diversidade) e ao nível de interdependência (grau de interação) das operações
tecnológicas. A complexidade tecnológica será assim elevada quando, por exemplo, as
tecnologias que o projeto incorpora sejam numerosas, quando as tecnologias aplicadas
sejam muito diversas, quando as tecnologias utilizadas estejam dependentes de outras
tecnologias, entre outras situações.
A crescente integração da tecnologia nos produtos (Marco Iansiti and West 1997), o
desenvolvimento de produtos cada vez mais multifuncionais, o rápido progresso
tecnológico das últimas décadas, a redução do custo de produção de algumas
tecnologias ((BERR) 2008), são alguns dos acontecimentos que contribuem para uma
crescente complexidade tecnológica.
3.2.2.2.
A complexidade de mercado
A complexidade de mercado refere-se principalmente ao nível de diferenciação (número
e diversidade) e ao nível de interdependência (grau de interação) das operações de
mercado. A complexidade mercadológica será assim elevada quando, por exemplo, os
mercados que o produto pretende atingir são numerosos, quando a diversidade dos
mercados é grande, quando os mercados têm um nível significativo de
interdependência, entre outas situações.
O crescente fenómeno da globalização (Stohl 2005; Scholte 2008, 2002), a crescente
competitividade global, as mudanças nos padrões de consumo (PWC 2013) são alguns
dos acontecimentos que contribuem para o aumento ca complexidade de mercado.
3.2.2.3.
A complexidade organizacional
A complexidade organizacional refere-se principalmente ao nível de diferenciação
(número e diversidade) e ao nível de interdependência (grau de interação) das operações
organizacionais. A complexidade organizacional será assim elevada quando, por
exemplo, o número formal de unidades organizacionais, departamentos ou hierarquias
envolvidas num único projeto for elevado, quando a quantidade de tarefas existentes do
29 | P á g i n a
desenvolvimento do projeto for significativa, quando a diversidade das tarefas for
elevada, quando a interdependência entre as tarefas for significativa, entre outras.
O crescimento das organizações (à medida que criam novos produtos e serviços, à
medida que entram em novas regiões/mercados, à medida que entram em novos
negócios, à medida que desenvolvem novas camadas organizacionais, entre outras) e o
avanço de práticas de desenvolvimento de novos produtos e serviços (novos métodos,
processos e aplicações) (Jongbae Kim and Wilemon 2009) são alguns dos
acontecimentos que contribuem para o aumento da complexidade organizacional.
3.2.2.4.
Combinação da tipologia e da origem da complexidade
Com os argumentos apresentados anteriormente é sugerido que os gestores de projeto
não analisem apenas o tipo de complexidade que enfrentam (simples, complicado,
complexo e caótico) mas também a sua origem (tecnológica, mercado, organizacional,
…) tendo em conta que também possuem diferentes implicações. A criação de matrizes
que considerem as duas dimensões pode ser importante para identificar quais as maiores
dificuldades a enfrentar num determinado projeto e para sustentar as decisões de gestão
desse mesmo projeto (fig.12).
Fig. 12 Combinação da origem e da tipologia da complexidade
30 | P á g i n a
4. Estratégias da resolução de
problemas
31 | P á g i n a
4.1.
Os problemas e as estratégias de solução de problemas
Um problema pode, de uma forma geral, ser caracterizado como a diferença entre um
estado atual e um estado desejado. Para que algo possa ser reconhecido como um
problema é necessário que exista um valor social, cultural ou intelectual agregado à
mudança de um estado para o outro, ou seja é necessário que alguém reconheça um
valor entre os dois estados diferentes (Jonassen 2000).
Por outro lado, a resolução de um problema pode ser definida como uma sequência de
operações cognitivas direcionadas a um objetivo final (Anderson 2009), ou seja, é o
processo de passagem de um estado atual para um estado desejado. Esta ação requer em
primeiro lugar que os indivíduos construam uma representação (ou modelo) mental do
problema, que é designado como “espaço do problema” (Herbert A. Simon and Newell
1971). Posteriormente o problema requer algum tipo de manipulação ou atividade
(Jonassen and Land 2000), ou seja, o “espaço do problema” (quer seja ainda uma
representação mental interna ou até já uma representação física externa) tem de ser
manipulado de alguma forma para ser resolvido (fig.13) (Jonassen 2000).
Fig. 13 Estados da resolução de um problema
Nas últimas décadas foram produzidos diversos modelos de processamento de
informação que procuraram explicar os processos de resolução de problemas (por
exemplo, o General Problem Solver (Herbert A. Simon and Newell 1971) o IDEAL
(Bransford 1993) ou a teoria de uniformização (Smith 1991)). Estes modelos existentes
32 | P á g i n a
partem do princípio que à medida que os indivíduos vão resolvendo problemas
semelhantes constroem um esquema sobre essa tipologia de problema e que numa fase
posterior, quando se tornam experientes, conseguem proceder diretamente para a fase de
manipulação do espaço do problema (Gick 1986), ou pelo menos passar menos tempo
na procura do espaço do problema (Jonassen 2000). Este fenómeno é observado em
especialistas considerados bons resolvedores de problemas, pela sua capacidade
reconhecer os diferentes estados do problema e as soluções (possíveis) que lhe estão
associadas (Sweller 1988). Como os principiantes numa determinada área podem não
reconhecer ainda os diferentes tipos de problemas, as estratégias de solução de
problemas gerais (métodos fracos onde se incluem as abordagens de processamento de
informação GPS) podem funcionar como um elemento facilitador na solução de
problemas (Mayer 1991). Por outro lado alguns autores sugerem que determinados tipos
de problemas podem exigir métodos e estratégias de um domínio específico (métodos
fortes) para a resolução eficaz de um problema (Lehman, Lempert, and Nisbett 1988).
Tendo em conta estes desenvolvimentos será importante descrever o estado da arte
relativamente aos problemas e à sua resolução para clarificar qual o papel das
estratégias de resolução de problemas gerais e também o papel das estratégias de
resolução de problemas específicas.
4.1.1. A variedade dos problemas, a representação externa e o individuo
Na literatura relacionada são considerados frequentemente três elementos que
influenciam o sucesso na resolução de problemas, nomeadamente o tipo de problema, a
representação do problema e o individuo (fig.14) (Jonassen 2000) . Ao longo deste
capítulo será explorado, principalmente, o tipo de problema tendo em conta que vai de
encontro aos conceitos de incerteza e de complexidade abordados anteriormente.
Fig. 14 Elementos fundamentais na resolução de um problema
33 | P á g i n a
4.1.1.1.
Variação na tipologia do problema
4.1.1.1.1.
Estrutura (incerteza)
Os problemas bem estruturados são problemas que possuem um estado inicial bem
definido, um fim (objetivo) definido e a sua solução requer a utilização dos meios
(regras e princípios) adequados (Greeno 1978; Jonassen 2000). Os problemas
encontrados na maioria dos exercícios académicos (Jonassen 2000; Jonassen and Land
2000) e os problemas que os cientistas e engenheiros enfrentam (ciências naturais) são
habitualmente inseridos nesta categoria (Rittel and Webber 1973). Por exemplo, na
matemática ao ser resolvida uma equação ou na química ao ser analisada a estrutura de
um componente desconhecido, o objetivo existente é claro e os parâmetros para o
resolver são limitados e definidos (Rittel and Webber 1973).
Por outro lado, os problemas mal estruturados têm incógnitas relacionas com o fim
(objetivo) e com os meios adequados a utilizar (Greeno 1978; Jonassen 2000). Alguns
dos problemas emergentes, encontrados na prática profissional de políticos, sociólogos,
designers, entre outros, que englobam por exemplo o desenvolvimento de uma
legislação para a circulação rodoviária ou o desenvolvimento de um novo automóvel,
são considerados mal estruturados. Desta forma para além de existirem inúmeras
resoluções para os problemas, podem não existir consensos sobre qual será a melhor
resolução possível ou sobre qual dos meios/métodos disponíveis utilizar (por vezes até
são utilizados métodos de diferentes áreas no mesmo problema, por exemplo da
matemática, a psicologia, a sociologia, entre outros) (fig. 15) (Jonassen 2000) .
34 | P á g i n a
Fig. 15 Problemas bem estruturados e problemas mal estruturados
4.1.1.1.2.
Complexidade
Enquanto a estrutura dos problemas chama a atenção para a informação disponível (ou
seja, a incerteza segundo o conceito adotado nesta dissertação), a complexidade do
problema chama a atenção sobre a quantidade, claridade e segurança dos componentes
representados explicitamente ou implicitamente no problema (fig.16) (Jonassen 2000).
Desta forma a complexidade de um problema é definida pelo número de questões,
funções ou variáveis envolvidas no problema, pelo grau de conectividade entre as
variáveis e pela sua estabilidade ao longo do tempo. (Funke 1991). Os problemas mais
dinâmicos, ou seja, os problemas que apresentam um maior número de relações e nos
quais os componentes mudam ao longo do tempo, são desta forma considerados
35 | P á g i n a
problemas mais complexos. Por outro lado, os problemas com poucas relações e nos
quais os componentes se comportem de forma estável ao longo do tempo são
considerados problemas pouco complexos.
A complexidade do problema pode afetar a dificuldade que os indivíduos têm na sua
resolução (English 1998). Um dos argumentos que sustenta esta tese está relacionado
com o facto de os problemas complexos envolverem mais operações cognitivas do que
os problemas simples (Kluwe 1995) . Assim, a consideração de múltiplos componentes
e relações existentes nos problemas mais complexos, faz com que o processo de achar
uma solução seja mais exigente, por exemplo em memória, do que num problema
menos complexo.
Fig. 16 Problemas pouco complexos e problemas muito complexos
36 | P á g i n a
Apesar de os conceitos de estrutura e complexidade se sobreporem, porque na
generalidade os problemas bem estruturados são habitualmente menos complexos e os
problemas mal estruturados são habitualmente mais complexos, podem surgir situações
em que esta relação não se observe. Por exemplo, Jonassen (2000) sugere que os
videojogos podem ser bem estruturados e ao mesmo tempo complexos e escolher o que
vestir para diferentes ocasiões pode ser um problema mal estruturado e ao mesmo
tempo simples para determinadas pessoas. Tendo em conta estas “exceções” torna-se
importante analisar as duas dimensões (estruturação/incerteza e complexidade)
individualmente para reconhecer os desafios que podem colocar à resolução de um
problema.
Os problemas que são simultaneamente mal estruturados (mal definidos) e que
ocorrerem em contextos sociais complexos e dinâmicos (muito complexos), são
definidos como problemas “malignos” (“wicked problems” - Usado para contrastar com
aos problemas benignos ou bem estruturados)(Rittel and Webber 1973) . Nestas
circunstâncias torna-se muito difícil ou mesmo impossível resolver o problema devido:
ao conhecimento contraditório ou incompleto existente, devido ao número de pessoas e
opiniões envolvidas, devido ao seu grande peso económico e também pela interconetividade destes problemas com outros problemas (Kolko 2012). Os exemplos deste
tipo de problemas são, por exemplo, a poluição, a fome, a sede, a ausência de cuidados
médicos e educação, discriminação racial e sexual, o nacionalismo agressivo, entre
outros.
4.1.1.1.3.
Especificidade do domínio (Concreto-Abstrato)
Os estudos de Lehman, Lempert e Nisbett (1988) vieram suportar o argumento de que
as capacidades necessárias para resolver um determinado problema podem ser
específicas de um determinado domínio (ou área) e contexto. O autor concluiu que, por
exemplo, os estudantes nas ciências probabilísticas como a psicologia e a medicina
tiveram uma melhor performance em raciocínio estatístico, metodológico e condicional
do que estudantes de direito que não aprenderam essas formas de raciocínio. Desta
forma fica claro que determinados problemas podem requerer capacidades de um (ou
mais) domínio (s) específico (s), para que sejam resolvidos de uma forma eficaz.
Quando as estratégias adotadas na solução de um problema são específicas (concretas)
de um domínio são habitualmente designadas por métodos fortes. Estes métodos fazem
presunções mais fortes sobre a natureza do conhecimento disponível e também sobre a
37 | P á g i n a
forma de resolver o problema, quando comparados com os métodos fracos (Lehman,
Lempert, and Nisbett 1988; Jonassen 2000). Por serem métodos muito específicos e
concretos têm uma aplicabilidade muito eficiente mas pouco abrangente, tendo em
conta que se resumem a um domínio de aplicação limitado.
Por outro lado, quando as estratégias adotadas na resolução de problemas são gerais
(abstratas) são habitualmente designadas por métodos fracos. Os métodos fracos (GPS,
decomposição do problema em sub-problemas, conversão de um problema em outro
para que possa ser melhor analisado, análise de meios e fins, analogias, conceber e
testar) são utilizados de forma mais ou menos automática, ou seja, os indivíduos muitas
vezes nem têm consciência da sua utilização (Jonassen 2000). Por serem métodos pouco
específicos e abstratos têm uma aplicabilidade menos eficiente mas bastante abrangente,
tendo em conta que podem ser utilizadas em diversos domínios.
4.1.1.2.
Variação da representação do problema
É fundamental que o individuo consiga distinguir entre a informação necessária e a
informação irrelevante dentro de um determinado contexto para conseguir resolver um
problema de forma eficiente. Tendo em conta que especialistas dentro de um domínio
por vezes usam símbolos artificiais que são específicos para esse domínio na
representação de problemas a linguagem é um dos aspetos fundamentais a considerar
nesta etapa (Jonassen 2000). Um exemplo que ilustra este argumento é sugerido pela
maneira como um escritor pode interpretar um problema de um programador, ou como
um economista pode interpretar um problema de um psicólogo, ou seja, como diferentes
domínios do conhecimento podem interpretar um mesmo problema.
Para além da linguagem utilizada, o nível de fidelidade da representação também é
fundamental. Desta forma é importante perceber se o problema está representado na sua
complexidade natural ou se foi submetido a filtros e simplificações (Jonassen and Land
2000; Jonassen 2000) que podem comprometer a interpretação do problema e até a sua
resolução. Um exemplo que ilustra este argumento é sugerido pela forma como um
individuo resolve um problema quando todos os dados são fornecidos e como um
individuo resolve um problema quando os dados fornecidos são insuficientes (fig.17).
38 | P á g i n a
Fig. 17 Representação integral do problema e representação simplificada do problema
4.1.1.3.
Diferenças nos indivíduos
Tendo em conta que se o objetivo deste capítulo é demonstrar a relação que se
estabelece entre a tipologia dos problemas e as estratégias de resolução mais
apropriadas, apenas serão enumeradas algumas das diferenças dos indivíduos sugeridas
por Jonassen (2000), nomeadamente: a familiaridade com problemas anteriores, o
conhecimento de domínio e o conhecimento estrutural, os controlos cognitivos, os
elementos conativos e efetivos, a metacognição, as crenças epistemológicas e as
capacidades gerais de resolução de problemas. Cada um dos fatores enunciados tem
influência na resolução de um determinado problema.
4.1.2. Estratégias da resolução dos problemas em função da estrutura
(incerteza) e da complexidade
Apesar da generalidade dos autores aceitar as diferenças existentes na tipologia dos
problemas, as suas posições sobre as formas de os resolver foram, numa primeira fase,
divergentes (Hong 1998; Jonassen 2000).
Simon (1973) defendeu que em geral os processos usados para resolver problemas mal
estruturados poderiam ser aplicados em problemas bem estruturados, ou seja, que os
modelos de processamento de informação gerais seriam eficazes em ambas as situações
(Hong 1998).
Por outro lado Reitman (1965) defendeu a tese que os problemas mal estruturados
requerem um esforço humano superior, acarretam uma maior variabilidade de
resoluções possíveis e produzem menos consenso na aceitação das resoluções, quando
comparados com os problemas bem estruturados (Hong 1998). Na sua perspetiva, como
39 | P á g i n a
os problemas mal estruturados são menos definíveis e mais problemáticos, os decisoreschave necessitam combinar ou recombinar esquemas/modelos diferentes, em vez de
utilizarem os modelos existentes com recurso à memória (Wilson and Cole 1992; Hong
1998). Desta forma o autor coloca em evidência que os processos de resolução de
problemas mal estruturados são na generalidade mais complicados do que os processos
utilizados na solução de problemas bem estruturados (Hong 1998).
Ainda nesta segunda linha de pensamento, Rittel e Webber (1973), ao utilizarem uma
abordagem focada nas profissões e seus problemas, defenderam que o paradigma
clássico da engenharia e da ciência não se aplica aos problemas dos sistemas sociais
abertos, porque os problemas nas ciências naturais são definíveis, separáveis e podem
ter soluções possíveis enquanto que os problemas dos projetistas (planners)– problemas
sociais- são mal definidos e são influenciados por julgamentos necessários à sua
resolução. Com este argumento os autores colocaram em evidência o contraste entre
uma solução (considerada certa ou errada) de um problema existente nas ciências
naturais e as várias (e em alguns casos até nenhuma) resoluções (consideradas melhores
ou piores) para um problema social. Estas observações suportaram a conclusão de que a
aplicação dos processos utilizados na resolução de problemas bem estruturados na
resolução dos problemas mal estruturados seria um erro grave (Rittel and Webber
1973).
As investigações posteriores nesta temática vieram clarificar algumas questões
levantadas pelos diferentes pontos de vista apresentados. Num primeiro momento
vieram suportar a ideia de que os problemas mal estruturados e os problemas bem
estruturados requerem, efetivamente, diferentes componentes para serem resolvidos
(Sylvan and Voss 1999). A resolução de problemas mal estruturados requer vários
componentes, tais como, conhecimento do domínio (conteúdo), conhecimento
estrutural, estratégia específica do domínio e estratégia de investigação geral (que
também são usados para a solução dos problemas bem estruturados), bem como outros
componentes que se encontram “para além do puramente cognitivo” como atitudes,
valores, crenças, capacidade de avaliação, acompanhamento e fundamentação(Sinnott
1989; Hong 1998). Outras investigações também concluíram que a performance obtida
na solução de problemas bem definidos é independente da performance obtida na
resolução de problemas mal definidos (Jonassen 2000).
40 | P á g i n a
Em conjunto os diferentes autores ajudaram a construir um argumento dominante de
que as diferenças no tipo de problemas a resolver induzem a utilização de processos e
estratégias distintas. Estes conceitos são ilustrados na fig 18.
Fig. 18 Resolução do problema em função da estrutura (e incerteza) e da complexidade
41 | P á g i n a
5. Estratégias de resolução de
projetos
42 | P á g i n a
5.1.
Projetos e estratégias da resolução de projetos
Um projeto pode ser definido como um esforço temporário (conjunto de tarefas,
atividades,…) conduzido para criar um determinado fim (produto, serviço, resultado)
único, apesar de poderem existir alguns elementos repetidos ao longo do seu
desenvolvimento (Institute 2009). Por exemplo, apesar de poderem existir diversos
projetos para desenvolver um telemóvel com os mesmos processos organizacionais,
com a mesma equipa e com os mesmos parceiros envolvidos, são encontradas
circunstâncias particulares em cada um deles (decisões especificas) que estimulam um
resultado único. O final do projeto é atingido quando os objetivos traçados forem
atingidos ou então, quando o projeto for dado por terminado por não terem sido
atingidos os objetivos (Institute 2009).
Por outro lado, as operações existentes numa organização são constantes e conduzem a
um determinado fim (produto, serviço, resultado) repetitivo (Institute 2009). Por
exemplo, a cadeia de produção de uma empresa pode ter a capacidade de lançar 50 mil
unidades de um produto por dia, seguindo um processo industrial interno. Mesmo
quando a organização decide colocar um novo produto na cadeia de produção o
processo industrial a utilizar (em alguns casos) pode ser exatamente o mesmo. Desta
forma o trabalho operacional sustenta a organização ao longo do tempo, ou seja, não
termina quando os objetivos organizacionais atuais são cumpridos e suporta as
estratégias/necessidades seguintes da organização (fig.19) (Institute 2009).
Fig. 19 Projetos e operações
5.2.
Resolução dos projetos em função da incerteza e complexidade
As empresas inovadoras (Svenja C. Sommer and Loch 2004) ou as iniciativas
empreendedoras (Christoph H. Loch, Michael E. Solt, and Bailey 2008) que atuam em
ambientes dinâmicos enfrentam com frequência os desafios combinados da incerteza
elevada (impossibilidade de reconhecer as variáveis que influenciam a decisão/resultado
à priori e a consequente impossibilidade de planear as ações a tomar com antecedência)
e da complexidade elevada (elevada quantidade e diversidade de variáveis que
43 | P á g i n a
permitem que a emergência, autorregulação e a aprendizagem ocorram no sistema e a
consequente dificuldade em conhecer as relações de causa-efeito existentes) (Svenja C.
Sommer and Loch 2004). Por exemplo, uma empresa esteja a tentar desenvolver um
novo produto químico e que a sua eficácia esteja dependente da sua composição,
temperatura, humidade, tempo, embalagem, do processamento em diferentes
laboratórios, das inconsistências das plantas, dos produtos dos consumidores, dos
processos e das tecnologias aplicadas. Estes fatores podem interagir de formas que são
demasiado complexas para serem entendidas claramente pela empresa e outros fatores
que tem impacto no produto podem ainda ser desconhecidos (Christoph H. Loch,
Michael E. Solt, and Bailey 2008; Svenja C. Sommer and Loch 2004).
Em outras circunstâncias as organizações podem desenvolver um novo produto em que
os níveis de incerteza sejam reduzidos (possibilidade de reconhecer as variáveis que
influenciam o projeto e a consequente possibilidade de planear com antecedência as
ações a realizar) e em que os níveis de complexidade sejam reduzidos (pequena
quantidade e diversidade de variáveis que permitem a identificação clara das relações de
causa-efeito existentes). Por exemplo, uma empresa que esteja a tentar desenvolver uma
nova versão de um produto químico e que a sua eficácia seja apenas dependente da
composição final e da embalagem. Estes fatores podem ser os únicos necessários a
considerar e podem interagir de uma forma linear e previsível.
Na literatura são sugeridas quatro estratégias principais para lidar com diferentes níveis
de incerteza e complexidade, nomeadamente: 1) planeamento e gestão do risco; 2)
aprendizagem por tentativa-erro; 3) selecionismo; 4) aprendizagem por tentativa erro
e/ou selecionismo (fig. 20) (Svenja C. Sommer and Loch 2004).
Fig. 20 Estratégias de desenvolvimento de produto
44 | P á g i n a
5.2.1. Estratégia de planeamento e gestão do risco
A aplicação da estratégia do planeamento e gestão do risco é eficaz em contextos com
reduzidos níveis de incerteza (variação e incerteza prevista – conhecimento das
variáveis/fatores com impacto no projeto) e com reduzidos níveis de complexidade
(simples e complicado – estabilidade e previsibilidade das relações de causa-efeito)
(Christoph H. Loch, Michael E. Solt, and Bailey 2008).
Com a estratégia de planeamento e gestão do risco os gestores podem controlar a
execução do plano de negócio com a aplicação de princípios da gestão de risco (buffers
e planos de contingência) (Christoph H. Loch, Michael E. Solt, and Bailey 2008), tendo
em conta que os níveis de incerteza e de complexidade reduzidos conduzem ao
conhecimento e à previsibilidade do projeto. Algumas decisões podem inclusivamente
ser delegadas em departamentos ou áreas específicas que estejam preparadas para
encontrar as respostas certas para os problemas existentes (Arnoud De Meyer,
Christoph H. Loch, and Pich Winter 2002; David J. Snowden and Boone 2007) Esta
estratégia poderá fomentar o aumento da performance dos projetos tendo em conta que
elimina algumas ineficiências que poderiam advir de práticas ocasionais que poderiam
ocorrer por falta de planeamento.
Algumas das metodologias que suportam a estratégia do planeamento são, por exemplo:
Cleanroom, PSP, CMMI, entre outras. Estas abordagens prometem/promovem a
previsibilidade, a estabilidade e a segurança dos projetos (Barry Boehm and Turner
2004), ou seja, promovem as características que vão de encontro aos projetos com
níveis de incerteza e de complexidade reduzidos.
Resumidamente a estratégia do planeamento e gestão do risco aceita que pequenas
alterações ocorram durante o desenvolvimento do projeto (baseadas nos buffers e planos
de contingência estabelecidos), no entanto, os objetivos principais e as decisões
principais do plano de ação definido inicialmente permanecem inalterados até o projeto
ser concluído.
5.2.2. Estratégia de aprendizagem por tentativa-erro
A abordagem da aprendizagem por tentativa-erro é eficaz em contextos com elevados
níveis de incerteza (incertezas imprevistas e caos – dificuldade de prever quais as
variáveis com impacto no projeto) e com reduzidos níveis de complexidade (simples e
45 | P á g i n a
complicado – estabilidade e previsibilidade das relações de causa-efeito)(Christoph H.
Loch, Michael E. Solt, and Bailey 2008).
Esta abordagem compreende alterações não planeadas às atividades e aos objetivos
traçados tendo em conta que surgem novas informações ao longo do projeto que
inviabilizam a eficácia de buffers e/ou planos de contingência previamente estabelecidos
(Svenja C. Sommer and Loch 2004). Desta forma a aplicação da estratégia da
aprendizagem por tentativa-erro requer que se questione frequentemente o que é
conhecido e também que se estimule a flexibilidade para mudar o rumo do projeto
sempre que seja necessário para dar resposta aos eventos inesperados (Christoph H.
Loch, Michael E. Solt, and Bailey 2008) que alteram o paradigma estabelecido.
Muitas tecnologias disruptivas de multinacionais foram redefinidas diversas vezes antes
de se tornarem um sucesso, por exemplo, as fibras óticas Gorilla Glass da Corning, os
assistentes pessoais digitais (PDAs) da Apple e da Hewlett Parkard, o java da Sun, o
design do circuito integrado (IC), entre outros. Diferentes Start-ups também alteram
com frequência as especificações e os atributos dos seus produtos, a sua forma de
comunicar, a sua estrutura organizacional, entre outros, para darem resposta aos eventos
inesperados que surgem enquanto desenvolvem o seu projeto (Svenja C. Sommer and
Loch 2004).
Resumidamente esta estratégia de aprendizagem por tentativa-erro promove o
congelamento da definição do conceito para uma fase avançada do desenvolvimento do
projeto de forma a garantir que a informação relevante está disponível antes de serem
tomadas algumas decisões-chave que afetam todo o desenvolvimento/implementação do
produto. Este comportamento permite que sejam efetuadas alterações significativas aos
planos de projeto iniciais, sem aumentar excessivamente os custos do projeto, tendo em
conta que não existe a necessidade de refazer todo o trabalho que poderia ter sido
realizado (em outras circunstâncias) baseado em presunções erradas devido à
“obrigação” de definir rigidamente o produto numa fase inicial do projeto.
5.2.3. Estratégia de selecionismo
A estratégia do selecionismo (também designada como tentativas paralelas ou
múltiplas) é eficaz em contextos com reduzidos níveis de incerteza (variação e incerteza
prevista - conhecimento das variáveis/fatores com impacto no projeto) e com elevados
46 | P á g i n a
níveis de complexidade (complexo e caótico – instabilidade e imprevisibilidade das
relações de causa-efeito) (Christoph H. Loch, Michael E. Solt, and Bailey 2008).
Esta abordagem compreende a observação simultânea do que funciona e do que não
funciona (sem ser necessário explicar o porquê) e a posterior escolha da melhor solução
desenvolvida (Christoph H. Loch, Michael E. Solt, and Bailey 2008). A abordagem do
selecionismo depende assim da geração de variações suficientes para que pelo menos
uma seja sucedida e vá de encontro ao resultado desejado no projeto. O selecionismo
pode envolver, por exemplo, variações nos protótipos técnicos que são filtrados ao
longo do projeto até uma solução final ou então múltiplas variações de um produto
introduzidas num mercado (Svenja C. Sommer and Loch 2004).
A Microsoft nos anos 80 explorou muitos sistemas operativos em paralelo (DOS,
Windows, OS/2, Unix e mesmo aplicações Apple) tendo em conta que ainda não era
claro qual o sistema operativo que iria suceder no mercado. As multinacionais
farmacêuticas adotam por vezes esta abordagem quando investigam deferentes
moléculas para a mesma indicação desejada (problema) tendo em conta que é uma
segurança poder recair em outras moléculas caso uma se demonstre ineficaz. Diferentes
start-ups experimentam várias configurações, interfaces de utilizador e técnicas de
marketing de forma a perceberem a melhor forma de responder ao mercado (Christoph
H. Loch, Michael E. Solt, and Bailey 2008).
Resumidamente a estratégia do selecionismo estimula o desenvolvimento de múltiplas
soluções que aumentam as hipóteses gerais de se atingir o objetivo final do projeto. Este
comportamento também melhora a rapidez organizacional tendo em conta que se pode
optar por uma das soluções realizadas, sem ser necessário proceder a alterações
significativas, caso a solução selecionada cumpra o objetivo final traçado.
5.2.4. Aprendizagem por tentativa erro e/ou selecionismo – o quarto
quadrante
Nas circunstancias em que os projetos possuem elevados níveis de incerteza (incertezas
imprevistas e caos – dificuldade de prever quais as variáveis com impacto no projeto) e
elevados
niveis
de
complexidade
(complexo
e
caótico
–
instabilidade
e
imprevisibilidade das relações de causa-efeito) pode ser necessario optar por uma ou
combinar duas estratégias (aprendizagem e selecionismo)
47 | P á g i n a
Um dos aspetos que pode facilitar a escolha entre o selecionismo e a aprendizagem por
tentativa-erro é o custo relativo das duas abordagens(Christoph H. Loch, Christian
Terwiesch, and Thomke 2001). Enquanto os custos da aprendizagem tentativa-erro
incluem principalmente as atividades que permitem a identificação das incertezas
imprevisíveis (como a experimentação, o contacto com especialistas, a triagem do
ambiente, etc.) e também um possível “atraso” pela espera de incertezas imprevistas
para se efetuar uma reação, os custos do selecionismo incluem uma duplicação de
recursos (pessoas, materiais, capital) e lucros perdidos pela canibalização entre as
variantes de produtos criadas (Christoph H. Loch, Michael E. Solt, and Bailey 2008).
Por exemplo, as empresas de eletrodomésticos de consumo nos anos 90 tinham custos
elevados pelos atrasos nos seus produtos devido à competição baseada em tempo nos
anos 90 e por isso as suas capacidades de produção e design eram fundamentais para
introduzirem múltiplas variantes do produto a custos relativamente baixos (estratégia do
selecionismo – desenvolvimento de tentativas paralelas). Por outro lado, algumas startups inovadoras podem não ter a capacidade financeira necessária para experimentarem
múltiplos modelos de negócio em paralelo, apesar de disporem do tempo e da
flexibilidade necessários para aplicarem a estratégia de aprendizagem por tentativa-erro.
Quando os custos das duas abordagens são baixos as empresas podem apostar nas duas
abordagens em simultâneo e quando os custos são ambos elevados as empresas podem
evitar a incerteza e a complexidade ao procurarem tecnologias, mercados ou práticas
organizacionais já conhecidas (fig.21) (Svenja C. Sommer and Loch 2004).
Fig. 21 Custo da estratégia da aprendizagem e da estratégia do selecionismo
48 | P á g i n a
Também existem outros elementos que podem influenciar a decisão final quando as
diferenças de custo não são significativas. Um dos argumentos existentes na literatura
suporta que a escolha entre as estratégias a utilizar poderá estar dependente do tipo de
complexidade existente (variação/diversidade e interação/conectividade) e da fidelidade
dos testes disponíveis para as tentativas paralelas (selecionismo). Nestas circunstâncias
a aprendizagem pela tentativa-erro oferece melhores condições quando os testes
disponíveis para as tentativas de paralelas (selecionismo) são imperfeitos, tendo em
conta que as tentativas paralelas imperfeitas requerem depois um trabalho adicional de
projeto para aperfeiçoar o teste selecionado. Por outro lado, com a possibilidade dos
testes paralelos (selecionismo) perfeitos, a escolha fica dependente do componente da
complexidade encontrado (fig.23) (Christoph H. Loch, Michael E. Solt, and Bailey
2008).
Fig. 22 Relação entre o tipo de complexidade e o nível de perfeição dos testes disponíveis
É importante enaltecer novamente que esta abordagem não considera os custos e que,
por isso, é possível encontrar situações que invalidem a matriz apresentada. Por
exemplo, apesar de os testes paralelos (selecionismo) imperfeitos sugerirem que a
abordagem da aprendizagem pela tentativa-erro é a mais adequada, uma organização
que tenha custos elevados pelas demoras na introdução do produto no mercado
(competição baseada em tempo) pode necessitar de optar pela abordagem do
selecionismo de forma a ser mais rápida a responder às situações de mercado. Estas
observações sugerem que a matriz e o argumento apresentado anteriormente apenas
49 | P á g i n a
deverá ser considerada quando as questões relacionadas com os custos não tenham
influência na decisão final.
Este modelo levanta ainda questões relacionadas com o argumento anterior de que um
elevado nível de complexidade será melhor resolvido com a aplicação da estratégia do
selecionismo (uma quantidade superior de tentativas paralelas). De acordo com esta
matriz apresentada quando os testes/tentativas de selecionismo forem imperfeitos, a
abordagem da aprendizagem pela tentativa-erro também poderá ser adequada, apesar
dos elevados níveis de complexidade. O que se conclui desta análise é que o elemento
da complexidade que fomenta a aplicação da abordagem do selecionismo (com testes
perfeitos) é fundamentalmente a interação (não linear) entre os componentes que torna o
sistema pouco previsível. Caso o sistema seja marcado apenas por um grande número e
diversidade de componentes mas as relações sejam previsíveis, a abordagem da
aprendizagem pela tentativa erro ainda poderá ser eficaz. De uma forma indireta esta
observação também fornece indicações para uma avaliação da complexidade dos
projetos tendo em conta que o tipo de interação entre os componentes poderá ter um
peso superior à diversidade e à quantidade de componentes existentes.
5.2.5. Síntese das estratégias
Tal como descrito ao longo deste capítulo, as organizações podem optar por diferentes
estratégias que se adequam aos diferentes contextos de incerteza e complexidade
existentes num projeto. A figura (23) reúne um conjunto de informações que podem
facilitar a compreensão e a aplicação dos conceitos explorados (Christoph H. Loch,
Michael E. Solt, and Bailey 2008) .
50 | P á g i n a
Fig. 23 Criação do perfil das estratégias de desenvolvimento
51 | P á g i n a
6. Processos de
desenvolvimento de novos
produtos
52 | P á g i n a
6.1.
O desenvolvimento de novos produtos
O crescimento das organizações é uma preocupação-chave que os diferentes agentes
devem ter para promoverem a sustentabilidade empresarial. Segundo o modelo proposto
por Ansoff (1988) existem pelo menos quatro estratégias que podem promover o
crescimento desejado, nomeadamente: 1) a penetração no mercado; 2) o
desenvolvimento de novos produtos; 3) o desenvolvimento de novos mercados; 4) a
diversificação (fi.25).
Fig. 24 Matriz de estratégias de crescimento organizacional: Produto-Mercado
Quando a empresa se foca em comercializar os seus produtos em mercados existentes
porque está convicta que existe uma oportunidade por explorar ou porque as suas
vantagens competitivas ainda não se esgotaram a estratégia aplicada compreende uma
penetração no mercado. As ações que as empresas empregam nestes cenários vão de
encontro a: manterem ou aumentarem a sua percentagem de mercado com os produtos
existentes, reestruturarem mercados maduros ao retirarem os competidores, assegurarem
o domínio dos mercados em crescimento, aumentarem a frequência de utilização dos
produtos/consumo (Ansoff 1988).
Quando a empresa procura introduzir novos produtos ou produtos modificados em
mercados existentes a estratégia aplicada designa-se por desenvolvimento de (novo)
produto. Esta estratégia assume que a empresa tem vantagens por conhecer o seu
mercado e é capaz de desenvolver novas soluções que satisfaçam os utilizadores. Aqui
as soluções empresariais costumam incidir sobre a introdução de produtos com um
determinado grau de novidade (funcionalidade, performance, estética qualidade, entre
53 | P á g i n a
outros) que lhe garante vantagens competitivas no mercado. Esta estratégia pode ter as
vantagens de forçar a competição a inovar e desencorajar novos entrantes no mercado
mas também tem custos elevados e elevadas incertezas em relação aos resultados de
investigação, desenvolvimento e de entrada no mercado (Ansoff 1988).
Quando a empresa procura vender os seus produtos atuais em novos mercados a
estratégia designa-se por desenvolvimento de (novo) mercado. Estes novos mercados
podem ser definidos geograficamente (novas áreas de atuação e de exportação) por tipo
de consumidor (diferentes segmentos) ou por outros parâmetros (novos padrões de
consumo, novos canais distribuição, etc). Esta estratégia pode ser positiva por explorar
novos mercados que apesar de “desconhecidos” podem sustentar o crescimento da
organização mas também podem encontrar desafios relacionados com distâncias
culturais e psicológicos entre os mercados (Ansoff 1988).
Numa situação em que a empresa procura desenvolver novos produtos e novos
mercados em simultâneo a estratégia designa-se por diversificação. Este tipo de
estratégia é globalmente aceite como a mais arriscada tendo em conta que envolve duas
incertezas: novos produtos com resultado desconhecidos e novos mercados com
características desconhecidas. Estas dificuldades podem ser minimizadas se a empresa
conseguir ter uma ideia concreta sobre o que espera obter, se fizer uma análise bastante
concreta sobre as incertezas, se conseguir utilizar as suas competências-chave como
vantagens competitivas para o desenvolvimento do novo produto e do novo mercado,
entre outras ações. Algumas ações que permitem a organização desenvolver esta
estratégia englobam a criação de Joint Ventures, fusões com outras empresas ou até
aquisições (Ansoff 1988).
Esta dissertação está focada em ações que promovam desenvolvimento de novos
produtos,
independentemente
de
o
mercado
ser
conhecido
(estratégia
de
desenvolvimento de produto), ou de não ser conhecido (estratégia de diversificação).
Um dos principais desafios que as empresas enfrentam quando procuram desenvolver
novos produtos é a taxa de insucesso que estes produtos obtêm depois de serem
introduzidos no mercado. Crawford (1987), por exemplo, concluiu que a taxa de
insucesso dos produtos de consumo atinge os 39% enquanto a taxa de insucesso dos
produtos industriais atinge os 31% (Crawford 1987). Este tipo de dificuldades
encontradas levou a que diferentes autores investigassem e clarificassem quais as
variáveis que poderiam contribuir para uma taxa de sucesso superior no
54 | P á g i n a
desenvolvimento de novos produtos. Com este conhecimento disponível as empresas
têm atualmente ao seu dispor diversos processos de desenvolvimento de novos produtos
que podem ser aplicados de forma a sistematizarem as suas ações e aumentarem as suas
probabilidades de sucesso.
Tendo em conta a grande quantidade e diversidade de processos existentes serão
analisadas maioritariamente duas características que os compõem, nomeadamente: 1) as
etapas/fases gerais do processo; 2) as relações que se estabelecem entre as atividades.
6.1.1. Etapas /fases gerais dos processos de desenvolvimento de novos
produtos
Como diferentes domínios científicos (engenharia e design industrial, gestão,
marketing, …) dedicam parte da sua atenção a explicar a importância que os processos
de desenvolvimento de novos produtos têm na sustentabilidade organizacional, existem
diferentes ênfases em relação às fases que podem ser utilizadas (Avlonitis and
Papastathopoulou 2006).
No caso particular da gestão, por exemplo, Ven (1993) descreve o processo de
inovação/desenvolvimento de produto como uma sequência das seguintes fases (fig.25):
Fig. 25 Etapas do desenvolvimento de produto 1
Já no caso de design industrial e da engenharia Pugh (1991) desenvolveu um modelo
que começa e termina no mercado. As fases principais deste processo compreendem
(fig.26):
Fig. 26 Etapas do desenvolvimento de produto 2
Independentemente do processo que a organização desenvolver ou adotar, podem ser
identificadas algumas das fases-chave gerais (ou padrões de fases) que ajudam a
segmentar o processo, nomeadamente (fig.27):
Fig. 27 Etapas genéricas do desenvolvimento de produto
55 | P á g i n a
6.1.2. Modelos dos processos de desenvolvimento de novos produtos
A interação entre as diferentes fases também tem influência nos comportamentos
organizacionais. Para enaltecer o argumento anterior serão descritos os modelos dos
processos de primeira, segunda e terceira ordem sugeridos por Cooper (1994).
O primeiro modelo de processos de desenvolvimento de novos produtos foi designado
de planeamento de projeto faseado (ou processo de revisão faseado) e foi implementado
num primeiro momento pela NASA (fig.28). Este modelo partia o desenvolvimento de
produto em diferentes fases que tinham momentos de revisão para garantir que o projeto
estava dentro do planeado. Este processo foi considerado pesado, lento e também monofuncional tendo em conta que era atribuído apenas a equipas de engenharia (Avlonitis
and Papastathopoulou 2006).
Fig. 28 Modelo de desenvolvimento de produto de primeira geração (Lawrence P. Chao, Irem
Tumer, and Ishii 2004)
Os modelos de segunda geração foram capazes de melhorar a eficácia e a eficiência do
processo (fig.29). O desenvolvimento de novos produtos tornou-se multi-funcional, as
fases foram separadas por momentos de decisão e o processamento paralelo de
atividades emergiu. Apesar destes resultados positivos, a execução paralela apenas
existia dentro de cada etapa/fase, ou seja, o desenvolvimento do projeto estava
dependente da aprovação em cada uma das etapas para poder avançar. Este modelo
apresentava ainda problemas relacionados com a burocracia, com a afetação de recursos
e com a priorização de tarefas. (Avlonitis and Papastathopoulou 2006).
56 | P á g i n a
Fig. 29 Modelo de desenvolvimento de produto de segunda geração (Robert G. Cooper and
Kleinschmidt 1991)
Por último, os modelos de terceira geração (fig.30) procuraram resolver os problemas
encontrados nos modelos anteriores através de cinco características principais,
nomeadamente: 1- fluidez e adaptabilidade pela sobreposição de etapas, 2- portas de
decisão condicionais em vez de absolutas, 3- aplicação métodos de priorização no
portfólio da empresa, 4- flexibilidade por não ter um sistema de etapas rígidas, 5introdução de maior liberdade e responsabilidade nas equipas (Avlonitis and
Papastathopoulou 2006).
Fig. 30 Modelo de desenvolvimento de produto de terceira geração (Cooper 1994)
Estes diferentes modelos representam formas distintas de estruturar e relacionar as
principais fases do processo de desenvolvimento de produto. Cada uma das relações
entre as fases trará consequências diferentes para o desenvolvimento dos novos
produtos e para os comportamentos organizacionais.
57 | P á g i n a
6.2.
Adequação das características do processo aos contextos dos
projetos
Como referido ao longo do documento uma parte significativa da investigação suporta a
necessidade adotarem abordagens contingentes, tendo em conta que as perspetivas
normativas podem levar a uma identificação e difusão de melhores práticas
descontextualizadas. Neste capítulo já foram identificadas algumas diferenças que
podem existir entre os processos, nomeadamente as atividades e as interações entre as
atividades. Mas quais serão os processos mais indicados para lidar com os diferentes
níveis de incerteza e de complexidade existentes num projeto?
Em primeiro lugar é importante reter que numa fase inicial os projetos apresentam
frequentemente níveis de incerteza superiores (dificuldade de entender as necessidades
dos consumidores, definir características simbólicas ou funcionais do produto, entre
outros) e esta incerteza vai decrescendo gradualmente à medida que o desenvolvimento
do produto evolui e são adquiridas novas informações. Por outro lado, os custos e o
tempo necessário para refazer o trabalho (devido às mudanças internas ou externas)
aumentam nas últimas fases do desenvolvimento do produto (fig.31) (Verganti 1999).
Fig. 31 A incerteza e os custos do projeto: da antecipação à reação
Uma das formas sugeridas para tentar resolver o problema do custo elevado das
alterações causadas pelas incertezas (reduzidas) passa por tentar antecipar a informação
relevante, ou seja, tentar descobrir e analisar possíveis constrangimentos futuros e
congelar as decisões fundamentais relacionadas com a geração/definição do conceito
durante algum tempo (William E. Souder and Moenaert 1992). Segundo os autores estas
estratégias de antecipação/planeamento conduziram ao desenvolvimento de processos
de desenvolvimento demasiado estruturados, com fases sequenciais e com uma
58 | P á g i n a
separação clara entre as atividades do desenvolvimento de conceito do produto e as
atividades da implementação do produto (MacCormack 2001).
Outra das formas de lidar com a incerteza é a rapidez de reação, ou seja, a capacidade
rapidamente introduzir modificações no projeto nas fases mais avançadas. Esta
estratégia promove o congelamento das decisões fundamentais do produto para o mais
próximo possível da sua introdução no mercado. Este congelamento até a uma fase
quase final do projeto acaba por sobrepor a relação entre as atividades de
desenvolvimento do conceito e as atividades de implementação do produto (Iansiti
1995). Os processos que habitualmente suportam estas estratégias são descritos como
flexíveis e têm a particularidade de não serem lineares, sequenciais nem muito
estruturados.
Tendo em conta as diferenças apresentadas entre os processos lineares /sequenciais e os
processos não lineares/ flexíveis, serão descritas as dimensões que podem ser utilizadas
pelas organizações de forma a adaptarem os seus processos de desenvolvimento de
novos produtos, nomeadamente: a dimensão organizacional, a dimensão informacional
e a dimensão temporal (Biazzo 2009).
6.2.1. Definição da dimensão organizacional
A dimensão organizacional compreende o tipo de estrutura, ou seja, o número de etapas
e de momentos de tomada de decisão chave existentes no processo (fig.32). De acordo
com a teoria os processos serão mais flexíveis quando tiverem um nível de estrutura
menor
(reduzida
quantidade
de
etapas
e
momentos
de
decisão)
e
mais
rígidos/sequenciais quando tiverem um nível de estrutura maior (elevada quantidade de
etapas e momentos de decisão). A literatura sugere ainda que a utilização de um número
mais reduzido de etapas e a aplicação de critérios de decisão mais alargados (reduzida
estrutura) pode promover o desenvolvimento de soluções inovadoras (Biazzo 2009),
tendo em conta que existe mais espaço para a experimentação e a para criatividade ao
longo do desenvolvimento.
Fig. 32 Estrutura do processo – fases e momentos de decisão
59 | P á g i n a
6.2.2. Definição da dimensão informacional
A dimensão informacional do processo compreende a divisão das atividades do projeto
em duas grandes categorias, nomeadamente, as atividades de desenvolvimento do
conceito ou formulação do problema (um conjunto de parâmetros descritivos que
englobam os segmentos e os canais de mercado desejados, o preço do produto, a
funcionalidade do produto, as características principais, as tecnologias-chave a utilizar e
também a alocação de recursos necessários para realizar o projeto) e as atividades de
implementação do produto ou resolução do problema (design e engenharia). Os
processos são considerados mais rígidos quando existe um nível reduzido de
relacionamento entre as duas atividades e são considerados mais flexíveis quando o
relacionamento entre as duas atividades é mais elevado (fig.33) (Biazzo 2009).
Fig. 33 Relação entre as atividades de definição do produto e as atividades de implementação do
produto
6.2.3. Escolha da relação entre a dimensão organizacional e informacional
A relação entre a dimensão organizacional e a dimensão informacional permite que
sejam criadas diversas combinações. Por exemplo, uma única estrutura com duas fases e
2 momentos de decisão, pode ter uma reduzida, ou uma elevada, relação entre a
conceção e a implementação de produto (fig.34).
60 | P á g i n a
Fig. 34 Relação entre a dimensão organizacional e a dimensão informacional 1
Com as opções existentes é possível confirmar que mesmo os processos muito
estruturados (dimensão organizacional) tipicamente sequenciais e rígidos, podem
adquirir flexibilidade pela introdução de uma relação forte entre as atividades de
conceção e de implementação de produto. Esta relação entre as diferentes atividades
pode ser fomentada por decisões condicionais que não estabeleçam uma definição
precisa e detalhada do produto num momento inicial, mas que estabeleçam em
alternativa uma definição mais aberta e que permita a aceitação de várias alternativas.
Por outro lado, também é possível que processos com uma relação fraca entre a
conceção e a implementação de produto, ou seja, tipicamente rígidos, possam adquirir
flexibilidade pela redução do número de fases e de momentos de decisão ao longo do
projeto. Esta redução do número de “milestones” pode ser negociada de forma a não
colocar em risco a performance e os objetivos do projeto (Biazzo 2009).
61 | P á g i n a
A possibilidade de processos estruturados obterem flexibilidade é confirmada pelo
exemplo apresentado por MacComrmak (2001) relativamente ao desenvolvimento do
explorador de internet 3.0. Apesar do processo de desenvolvimento de produto ser
claramente estruturado com a definição explícita das principais etapas e atividades
(subdivididas em 3 ou 4 objetivos principais), o processo permite o desenvolvimento
simultâneo das atividades de definição do produto e das atividades de implementação de
produto. Diferentes abordagens de desenvolvimento de novos produtos promovem as
características apresentadas anteriormente. Por exemplo, o Design Thinking tem as
etapas principais do processo bem definidas, no entanto, existe a promoção da
experimentação e da validação constante das soluções junto dos consumidores e dos
restantes
stakeholders
(Lima
2011).
Estes
comportamentos
promovem
uma
sobreposição entre as atividades de definição do produto e de implementação do
produto, tendo em conta que o produto não fica “ completamente definido” numa fase
inicial, mas em alternativa, o produto é redefinido continuamente de forma a responder
às novas informações e aos eventos com influência no seu sucesso.
De forma a clarificar a relação entre a dimensão organizacional (estrutura) e a dimensão
informacional (relação entre as atividades de definição do produto e as atividades de
implementação de produto) será apresentada uma matriz que compara os tipos de
rigidez (rigidez orgânica e estrutural) e flexibilidade (orgânica e estrutural) que se
podem obter com estas dimensões (fig.35) (William E. Souder and Moenaert 1992).
Fig. 35 Relação entre a dimensão organizacional e a dimensão informacional 2
62 | P á g i n a
O estímulo da interligação entre a formalização de problema e a resolução do problema
(por exemplo ao congelar algumas especificações-chave ou ao desenvolver diversas
alternativas em simultâneo) é designado por “flexibilidade estrutural” e o estímulo da
redução da estrutura dos processos (por exemplo ao tornar os processos mais orgânicos,
leves e preparados para aceitar a utilização de praticas experimentais e criativas) é
designado por “flexibilidade orgânica” (Sheremata 2000).
6.2.4. Definição da dimensão temporal
A dimensão temporal está relacionada com a simultaneidade das principais etapas/fases
do processo. A simultaneidade pode ser considerada sequencial, sobreposta ou
concorrencial e produz diferentes tipos de implicações no projeto e na sua flexibilidade
(fig.36) (Biazzo 2009).
Fig. 36 Relação entre as fases do processo – sequencial, sobreposta ou concorrencial
6.2.5. Escolha da dimensão temporal
A figura 37 demonstra que tipo de simultaneidade utilizar quando é conhecido o tipo de
“flexibilidade” utilizada (baseada em iteração e em duplicação/selecionismo) e a
63 | P á g i n a
arquitetura do produto utilizada. Quando a modularidade produto é elevada e quando os
componentes podem funcionar de forma autónoma o desenvolvimento concorrencial
pode ser eficiente tendo em conta que a propagação de mudanças nos componentes é
limitada (impacto das atividades de correção no custo do projeto limitadas a cada
componente individual). Por outro lado, quando a modularidade de produto é reduzida e
quando os componentes funcionam de forma interdependente o desenvolvimento
sequencial pode ser eficiente tendo em conta que qualquer mudança necessária num
componente requer mudanças compensatórias extensivas nos restantes componentes
(impacto das atividades de correção no custo do projeto englobam diferentes
componentes interdependentes) (Biazzo 2009).
Fig. 37 Escolha da dimensão temporal
Na literatura também são descritos impactos negativos entre a concorrência das atividades e a
elevada incerteza existente num projeto e impactos positivos entre as equipas multidisciplinares e a
elevada complexidade existente num projeto. Desta forma será de esperar que empresas
que desenvolvam projetos caracterizados por elevada incerteza e por elevada
complexidade possam investir principalmente em tarefas sequenciais/sobrepostas e
equipas multidisciplinares de forma a potenciarem a eficácia dos seus resultados (Sohel
Ahmad, Debasish N. Mallick, and Schroeder 2013).
6.2.6. Sintese do impacto da dimensão organizacional, informacional e
temporal no projecto
Do ponto de vista da dimensão organizacional, o nível de controlo desejado é uma das
condições que pode ser levada em consideração para escolher o número de etapas/fases
64 | P á g i n a
e a natureza das decisões (condicionais, absolutas, etc.) que vão ser distribuídas ao
longo do processo. Um nível mais reduzido de etapas e um conjunto de etapas de
decisão mais abertas permitirá que o processo seja mais flexível e que fomente a
experimentação e a criatividade ao longo do tempo, enquanto uma quantidade superior
de etapas com decisões mais fechadas permitirá que o processo seja mais rígido e que
fomente a estruturação e o controlo ao longo do tempo.
Do ponto de vista informacional, a estratégia de desenvolvimento adotada
(planeamento, aprendizagem por tentativa erro e selecionismo) poderá ser levada em
consideração para definir a relação entre as atividades de definição de conceito e as
atividades de implementação do produto. Se a abordagem adotada for o planeamento,
em que se procura antecipar todos os eventos que têm influência no projeto, uma
relação sequencial das diferentes atividades pode aplicada, ou seja, pode ser introduzida
rigidez do processo informacional com relativa facilidade. Quando a estratégia adotada
for a aprendizagem por tentativa-erro ou o selecionismo, tendo em conta que são
esperados novos eventos ou comportamentos não lineares que requerem uma atitude
reativa, uma relação sobreposta entre as atividades de definição e de implementação do
produto pode ser requerida, ou seja, pode ser introduzida flexibilidade do processo
informacional.
Do ponto de vista temporal a necessidade de acelerar o desenvolvimento do produto e a
própria modularidade/arquitetura do produto poderão ser levadas em consideração para
selecionar o tipo de simultaneidade entre as diferentes tarefas/etapas do processo. Em
condições de elevada modularidade de produto as etapas podem ser desenvolvidas de
forma mais concorrencial porque a propagação de custos é controlada. Por outro lado
em condições em que a modularidade do produto é reduzida as etapas podem ser
desenvolvidas de forma sequencial porque a propagação de custos não é controlada.
A conjugação das três dimensões descritas anteriormente (organizacional, informacional
e temporal) poderá facilitar a tarefa dos gestores de produto na definição de
características que suportem processos mais rígidos e sequenciais ou mesmo processos
mais flexíveis e não lineares, adequados ao projeto a desenvolver.
65 | P á g i n a
7. Caso de estudo
66 | P á g i n a
7.1.
Métodos de investigação
O caso de estudo comparativo pretende identificar como diferentes organizações gerem
os seus projetos. A recolha de dados foi realizada através de um inquérito que está
estruturado em quatro grandes grupos. As perguntas utilizadas no grupo 1 são abertas e
as perguntas utilizadas nos grupos 2, 3 e 4 são abertas e fechadas. O tempo necessário
para a recolha de informação foi de aproximadamente 75 minutos (ver inquérito nos
anexos).
As duas empresas que colaboraram na realização do caso de estudo inserem-se no setor
das tecnologias de informação. A empresa que será a partir deste momento designada
pela letra “A” (representada nos gráficos com o cinzento escuro) tem atualmente cerca
50 colaboradores, estando 10 colaboradores (20%) afetos às atividades de
desenvolvimento de novos projetos. Por outro lado a empresa que será a partir deste
momento designada pela letra “B” (representada nos gráficos com o cinzento claro) tem
atualmente cerca de 250 colaboradores, estando cerca de 20 colaboradores (8%) afetos
às atividades de desenvolvimento de novos projetos.
Os dois inquiridos deste estudo são indivíduos com algum tipo de responsabilidade na
gestão do desenvolvimento de novos produtos, ou seja, pessoas com uma visão global
das principais decisões tomadas ao longo de todo o ciclo de vida dos projetos. Alguns
detalhes sobre o perfil dos inquiridos serão apresentados no tópico seguinte.
A aplicação do inquérito seguiu uma estratégia para enriquecer a quantidade e a
qualidade dos dados recolhidos. Num primeiro momento foram apresentadas apenas as
questões com respostas abertas de forma a não limitar possíveis inputs/observações dos
inquiridos. Posteriormente foram apresentadas as questões com respostas fechadas que
compreendem os conceitos explorados na dissertação e que permitem estabelecer
algumas comparações entre as empresas. Para evitar possíveis erros de interpretação nas
respostas dadas (principalmente nas perguntas abertas), os resultados obtidos foram
reencaminhados aos inquiridos para que estes pudessem identificar algumas questões
que não estivessem claras e que, por algum motivo, devessem ser alteradas. Não foi
obtida qualquer indicação de possíveis alterações aos resultados apresentados.
67 | P á g i n a
7.2.
Resultados
7.2.1. Empresa A
7.2.1.1.
Grupo 1 – Identificação do Inquirido e perceção geral da incerteza
e complexidade
Perguntas abertas
Na empresa A, o inquirido tem o cargo de diretor geral da empresa (CEO) e destacou
como as suas principais responsabilidades: a definição da estratégia da organização e a
definição do plano de negócios. Existe ainda uma atividade transversal que compreende
a monitorização dos principais acontecimentos, que é efetuada de forma sistemática.
No desenvolvimento das suas atividades os níveis de incerteza e a complexidade têm
um impacto significativo na especificação dos produtos e também na escolha de
eventuais parceiros-chave ou colaboradores internos que possam acrescentar valor aos
projetos.
O sucesso dos novos produtos desta organização pode estar dependente da forma como
se lida com a incerteza e com a complexidade, por exemplo, na avaliação do tempo de
introdução do produto no mercado que melhor se adequa aos objetivos organizacionais.
7.2.1.2.
Grupo 2 - Identificação do nível de incerteza e de complexidade de
um projeto anterior da empresa
Perguntas abertas
A identificação da incerteza e da complexidade inerente ao projeto foi realizada por
diferentes colaboradores da empresa, mais concretamente, pelos diretores das diferentes
áreas funcionais da empresa.
As principais incertezas identificadas no projeto em análise estavam relacionadas com o
tempo de introdução do produto no mercado e também com a forma de conduzir e
motivar as equipas nas circunstâncias de imprevisibilidade existentes.
As principais complexidades identificadas neste projeto estavam relacionadas com a
empresa ser responsável pelo desenvolvimento do software e do hardware do produto e
também pelas parcerias criadas (com centros de investigação) que têm velocidades de
desenvolvimento diferentes da empresa.
68 | P á g i n a
Perguntas fechadas
Tabela 1 Identificação do nível de incerteza e do nível de complexidade do projeto da empresa A –
tecnológico, de mercado e organizacional
Componente tecnológico
Nível de incerteza
IA1 –Tecnologias
2
IA2 - Partes/funções
1
IA3 - Conhecimento tecnológico da equipa
2
IA4 – Apoio nas decisões tecnológicas
2
Componente tecnológico
Nível de complexidade
Quantidade Diversidade Interdependência
Total
Peso
Peso
Peso
0.25
0.25
0.50
IA1 -Tecnologias
2
3
3
3
IA2 - Partes/funções
2
3
2
2
IA3 - Equipa
2
3
3
3
IA4 - Decisões
2
2
3
3
tecnológicas
Componente de mercado
IB1 - Mercado
IB2 - Necessidades dos consumidores e
requisitos
IB3 - Competidores
Componente de mercado
IB1 - Mercado
IB2 - Necessidades dos
consumidores e requisitos
IB3 - Competidores
Quantidade
Peso
0.25
3
2
1
Nível de complexidade
Diversidade Interdependência Total
Peso
Peso
0.25
0.50
2
2
2
2
2
2
3
Componente Organizacional
IC1 - Âmbito e objetivos do projeto
IC2 – Tarefas
IC3 – Especialidades
IC4 - Recursos
Componente
organizacional
Nível de incerteza
2
2
Quantidade
Peso
0.25
3
2
1
2
Nível de incerteza
1
1
3
1
Nível de complexidade
Diversidade Interdependência Total
Peso
Peso
0.25
0.50
2
3
3
IC1 - Âmbito e objetivos
do projeto
IC2 - Tarefas
3
IC3 - Especialidades
2
IC4 - Recursos
3
Legenda: 1 – Pouca incerteza/ complexidade; 2
incerteza/complexidade
3
3
3
2
3
3
– Incerteza/ complexidade; 3 –
3
2
3
Muita
69 | P á g i n a
7.2.1.3.
Grupo 3 - Identificação das estratégias utilizadas para lidar com a
incerteza e a complexidade
Perguntas abertas
A estratégia para lidar com a incerteza do projeto foi principalmente a tentativa de
antecipar os eventos que poderiam influenciar o projeto numa fase inicial. Foram ainda
adotadas medidas como a alteração de alguns prazos intermédios do projeto e a
alteração das parcerias-chave (neste caso equipas de projeto) que melhor se ajustavam
às necessidades do projeto.
Do ponto de vista da complexidade também se procurou antecipar os eventos que
poderiam afetar o projeto. Algumas medidas como a utilização do núcleo de
desenvolvimento principal dentro da empresa e a definição de equipas
multidisciplinares também foram aplicadas.
Perguntas fechadas:
Tabela 2 Identificação da estratégia adotada na empresa A
Pergunta:
Resposta selecionada:
Principal estratégia definida para
lidar com a incerteza
Principal estratégia definida para
lidar com a complexidade
7.2.1.4.
1. Tentar antecipar todos eventos que podem influenciar o
projeto numa fase inicial e desenvolver planos de
contingência que conduzam ao objetivo inicial traçado.
Desta forma o objetivo traçado não é alterado nem os
comportamentos do projeto são alterados para além dos
planos de contingência.
1. Tentar antecipar todos eventos que podem influenciar o
projeto numa fase inicial e desenvolver planos de
contingência que conduzam ao objetivo inicial traçado.
Desta forma o objetivo traçado não é alterado nem os
comportamentos do projeto são alterados para além dos
planos de contingência.
Grupo 4 -Identificaçao das características do processo utilizado
Perguntas abertas:
Neste projeto as especificações, os objetivos e os prazos finais de entrega definidos
numa fase inicial permaneceram inalterados até à sua conclusão.
Perguntas fechadas:
Tabela 3 Identificação das características do processo utilizado na empresa A
Pergunta:
O tipo de estrutura do projeto foi:
A relação entre a atividade de
formulação do problema e a
atividade de resolução do problema
foi:
A simultaneidade da maioria das
tarefas/atividades foi:
Resposta selecionada:
2. Alterado (redução do número de fases e decisões
chave) em relação a outros projetos sem incerteza e
complexidade
1. Sequencial (definição do produto completa numa fase
inicial e posterior desenvolvimento)
1. Sequencial (Ex: terminou a primeira tarefa e
posteriormente começou a segunda tarefa)
70 | P á g i n a
7.2.2. Empresa B
7.2.2.1.
Grupo 1 – Identificação dos inquiridos e perceção geral da
incerteza e complexidade
Perguntas abertas
Na empresa B, o inquirido tem o cargo de gestor da área do desenvolvimento de
produto e destacou como as suas principais responsabilidades: a identificação de novas
ideias de produto, a avaliação das ideias de produto e a identificação de gestores de
produto que possam conduzir o seu desenvolvimento. Existe ainda uma atividade
transversal que compreende a monitorização destas diferentes atividades, que é efetuada
de forma sistemática.
No desenvolvimento das suas atividades os níveis de incerteza e a complexidade têm
um impacto significativo na identificação dos mercados potenciais e também na
identificação dos conhecimentos necessários para executar o produto.
O sucesso dos novos produtos desta organização pode estar dependente da forma como
se lida com a incerteza e com a complexidade, por exemplo, na correta identificação dos
mercados (clientes) que poderão ter interesse na solução apresentada.
7.2.2.2.
Grupo 2 - Identificação do nível de incerteza e de complexidade de
um projeto anterior da empresa
Perguntas abertas
A identificação da incerteza e da complexidade inerente ao projeto resulta da
colaboração entre diferentes indivíduos da organização.
As principais incertezas identificadas no projeto em análise estavam relacionadas com a
identificação do mercado a explorar, com a definição do investimento necessário para
desenvolver o produto e também com a identificação do volume de unidades a vender e
o preço associado para que o produto fosse bem-sucedido.
As principais complexidades identificadas neste projeto estavam relacionadas com os
conhecimentos específicos da indústria a explorar, com o número de stakeholders
envolvidos e com a gestão simultânea dos investimentos a curto e a médio prazo.
71 | P á g i n a
Perguntas fechadas:
Tabela 4 Identificação do nível de incerteza e do nível de complexidade do projeto da empresa B –
tecnológico, de mercado e organizacional
Componente tecnológico
IA1 –Tecnologias
IA2 - Partes/funções
IA3 - Conhecimento tecnológico da equipa
IA4 – Apoio nas decisões tecnológicas
Componente tecnológico
IA1 -Tecnologias
IA2 - Partes/funções
IA3 - Equipa
IA4 - Decisões
tecnológicas
Quantidade
Peso
0.25
3
3
2
1
Componente de mercado
IB1 - Mercado
IB2 - Necessidades dos consumidores e
requisitos
IB3 - Competidores
Componente de mercado
IB1 - Mercado
IB2 - Necessidades dos
consumidores e requisitos
IB3 - Competidores
Quantidade
Peso
0.25
3
1
3
Componente Organizacional
IC1 - Âmbito e objetivos
IC2 – Tarefas
IC3 – Especialidades
IC4 - Recursos
Componente
organizacional
Quantidade
Peso
0.25
1
Nível de incerteza
1
2
2
2
Nível de complexidade
Diversidade Interdependência
Total
Peso
Peso
0.25
0.50
2
2
2
2
2
2
2
3
3
1
1
1
Nível de incerteza
2
2
2
Nível de complexidade
Diversidade Interdependência
Peso
Peso
0.25
0.50
2
1
1
1
2
1
Total
2
1
2
Nível de incerteza
1
1
2
1
Nível de complexidade
Diversidade Interdependência
Total
Peso
Peso
0.25
0.50
1
1
1
IC1 - Âmbito e objetivos
do projeto
IC2 - Tarefas
3
2
3
3
IC3 - Especialidades
2
2
3
3
IC4 - Recursos
2
2
3
3
Legenda: 1 – Pouca incerteza/ complexidade; 2 – Incerteza/ complexidade; 3 – Muita
incerteza/complexidade
72 | P á g i n a
7.2.2.3.
Grupo 3 -Identificação das estratégias utilizadas para lidar com a
incerteza e a complexidade
Perguntas abertas:
A estratégia para lidar com a incerteza do projeto foi principalmente a tentativa de
antecipar os eventos que poderiam influenciar o projeto. Foram ainda adotadas medidas
adicionais específicas como a redução de espectativas através da criação de cenários
conservadores e o recurso a uma avaliação do mercado de forma sistemática.
Do ponto de vista da complexidade também se procurou antecipar os eventos que
poderiam afetar o projeto. Algumas medidas adicionais, como a integração de
colaboradores internos com conhecimentos em diferentes industrias e a simplificação
dos problemas pela sua divisão em várias partes gerenciáveis, também foram aplicadas.
Perguntas fechadas:
Tabela 5 Identificação da estratégia adotada na empresa B
Pergunta:
Principal estratégia definida para
lidar com a incerteza
Principal estratégia definida para
lidar com a complexidade
7.2.2.4.
Resposta selecionada:
1. Tentar antecipar todos eventos que podem influenciar o
projeto numa fase inicial e desenvolver planos de
contingência que conduzam ao objetivo inicial traçado.
Desta forma o objetivo traçado não é alterado nem os
comportamentos do projeto são alterados para além dos
planos de contingência.
1. Tentar antecipar todos eventos que podem influenciar o
projeto numa fase inicial e desenvolver planos de
contingência que conduzam ao objetivo inicial traçado.
Desta forma o objetivo traçado não é alterado nem os
comportamentos do projeto são alterados para além dos
planos de contingência.
Grupo 4 -Identificação das características do processo utilizado
Perguntas abertas:
Neste projeto as principais especificações e objetivos da organização que foram
definidos numa fase inicial permaneceram inalterados até à sua conclusão.
Perguntas fechadas:
Tabela 6 Identificação das características do processo utilizado na empresa B
Pergunta:
Resposta selecionada:
O tipo de estrutura do projeto foi:
1. Inalterado (mesmo número de fases e decisões chave)
em relação a outros projetos sem incerteza e
complexidade
A relação entre a atividade de
1. Sequencial (definição do produto completa numa fase
formulação do problema e a
inicial e posterior desenvolvimento)
atividade de resolução do problema
foi:
A simultaneidade da maioria das
tarefas/atividades foi:
7.3.
1. Sequencial (Ex: terminou a primeira tarefa e
posteriormente começou a segunda tarefa)
Discussão dos resultados
7.3.1. Grupo 1 – Identificação dos inquiridos
Os dados recolhidos demonstram que ambos os inquiridos defendem que os níveis de
incerteza e os níveis de complexidade têm influência nas suas atividades e também no
73 | P á g i n a
sucesso dos novos produtos das suas organizações. Este reconhecimento enaltece a
relevância que a análise destes conceitos tem para os contextos organizacionais
analisados.
Do ponto de vista dos eventos afetados pelos conceitos de incerteza e de complexidade
o inquirido da empresa A destacou os eventos relacionados com a escolha de eventuais
parceiros (organizacionais) e com a especificação do produto (tecnológicos) enquanto o
inquirido da empresa B destacou os eventos relacionados com a identificação do
mercado (mercadológicos). Estas diferenças enaltecem a transversalidade e a influência
dos conceitos explorados nas diferentes atividades empresariais.
7.3.2. Grupo 2 – Identificação do contexto
Os resultados demonstram que ambos os projetos apresentam níveis intermédios de
incerteza (empresa A: 1,64, ou seja, nível 2; empresa B: 1,64 ou seja, nível 2). Os
conceitos explorados ao longo da dissertação sugerem que nestas circunstancias de
incerteza reduzida/intermédia (dimensões da variação e da incerteza prevista) é possível
identificar as principais variáveis (ou componentes) que podem afetar os projetos bem
como definir as principais atividades para que os objetivos finais sejam atingidos. De
forma a evitar potenciais problemas relacionados com as incertezas previstas os gestores
de projeto podem aplicar buffers e planos de contingência que são (em principio)
suficientes para colocar o projeto no rumo definido inicialmente.
Uma análise mais detalhada demonstra que ambas as empresas apresentam um nível
significativo de incerteza tecnológica (empresa A: 1,75, ou seja, nível 2; empresa B:
1,75, ou seja, nível 2) e de incerteza de mercado (empresa A: 1,67 ou seja nível 2;
empresa B: 2,00, ou seja, nível 2). Estes resultados enaltecem o carácter tecnológico de
ambas empresas que atuam em mercados dinâmicos em que ocorrem com frequência
novidades/ desafios tecnológicos e também enaltecem o ponto de vista de mercado
tendo em conta que as empresas desenvolvem novos produtos que são posteriormente
avaliados por um determinado mercado (clientes/consumidores – agentes externos menor controlo da empresa) que pode optar por outras soluções existentes. Por outo
lado, as empresas apresentam um nível reduzido de incerteza organizacional (empresa
A: 1,5, ou seja, nível 2; empresa B: 1,25, ou seja, nível 1). Este último resultado pode
transparecer a aplicação de metodologias de desenvolvimento de novos produtos que
asseguram alguma previsibilidade no planeamento de tarefas, alocação de recursos,
74 | P á g i n a
definição de objetivos, entre outros. De uma forma global os resultados da análise da
incerteza demonstram que os projetos das empresas apresentam desafios mais
significativos do ponto de vista tecnológico e de mercado, sugerindo assim uma
preocupação adicional dos gestores de produto nessas origens.
Já os resultados da análise da complexidade demonstram que o projeto da empresa A
apresenta níveis elevados de complexidade (2,55, ou seja, nível 3) e o projeto da
empresa B apresenta níveis intermédios de complexidade (2,09, ou seja, nível 2), o que
coloca em evidência o facto de os projetos apresentarem características distintas. Os
conceitos explorados na dissertação sugerem que em circunstâncias de complexidade
elevada (complexo e caótico) o contexto é não ordenado e as relações de causa-efeito
são difíceis de identificar. Desta forma a empresa A pode ter encontrado dificuldades
relacionadas
com
as
relações
não-lineares
que
introduzem
uma
elevada
imprevisibilidade em relação aos comportamentos existentes no projeto. Por outro lado
nas situações de complexidade reduzida (simples e complicado) o contexto é ordenado e
as relações de causa-efeito são habitualmente identificadas. Desta forma a empresa B
pode ter identificado as relações de causa-efeito com relativa facilidade o que garante
alguma previsibilidade em relação a aos comportamentos existentes no projeto. De uma
forma breve, estes resultados sugerem que a empresa A enfrentou desafios superiores do
ponto de vista da complexidade existente no seu projeto.
Uma análise mais detalhada demonstra que ambos os projetos possuem níveis elevados
de complexidade organizacional (empresa A: 2,75, ou seja, nível 3; empresa B: 2,50, ou
seja, nível 3). Estes resultados revelam um detalhe relevante tendo em conta que ambas
as empresas apresentam em simultâneo níveis reduzidos de incerteza organizacional
empresa (A: 1,5, ou seja, nível 2; empresa B: 1,25, ou seja, nível 1) e níveis elevados de
complexidade organizacional, enaltecendo assim a importância de se analisar a origem
dos conceitos de incerteza e de complexidade de forma individual tendo em conta que
podem apresentar diferentes desafios para as organizações. Os resultados também
demonstram que a empresa A apresenta simultaneamente níveis elevados de
complexidade tecnológica (empresa A: 2,75, ou seja, nível 3) e níveis intermédios de
incerteza tecnológica (empresa A 1,75 ,ou seja, nível 2), enaltecendo assim os desafios
significativos que a organização enfrenta do ponto de vista tecnológico.
75 | P á g i n a
De forma a demonstrar o contraste entre os projetos da empresa A e da empresa B será
apresentada a (fig. 38) que sintetiza os níveis de incerteza e de complexidade existentes
do ponto de vista tecnológico, de mercado, organizacional e por último global.
Fig. 38 Resultados – Avaliação da tipologia e da origem da incerteza e da complexidade
76 | P á g i n a
7.3.3. Grupo 3 – Identificação das estratégias de desenvolvimento
De acordo com a literatura os diferentes níveis de incerteza e de complexidade dos
projetos sugerem a aplicação de diferentes estratégias de desenvolvimento de novos
produtos. Apesar deste argumento ser suportado por diferentes autores, os resultados
revelam que ambas as empresas aplicaram a mesma estratégia de desenvolvimento de
produto, nomeadamente a estratégia de planeamento e gestão do risco (fig. 39). A
explicação para esta observação pode ser encontrada num argumento que sugere qua a
preparação académica dos indivíduos incide maioritariamente na resolução de
problemas e de projetos caracterizados por reduzidos níveis de incerteza (variação e
incerteza prevista) e por reduzidos níveis de complexidade (simples e complicado). Esta
preparação faz com que a estratégia do planeamento e gestão do risco seja naturalmente
mais “familiar” para os indivíduos do que as estratégias indicadas para outros contextos.
A aplicação da estratégia do planeamento e da gestão de risco faz com que os gestores
de produto das empresas procurem antecipar os eventos com influência no projeto numa
fase inicial e com que definam buffers e planos de contingência (princípios
compreendidos nas boas praticas de gestão do risco) para resolverem potenciais
problemas ao longo do percurso. De acordo com a literatura, (principalmente) os
resultados do projeto da empresa A (incerteza nível 2, complexidade nível 3) indicam
que a estratégia do planeamento e da gestão de risco poderá não ser a mais adequada
devido aos níveis elevados de complexidade que traduzem a existência de relações nãolineares de causa-efeito e a consequente imprevisibilidade dos comportamentos que
podem ocorrer ao longo do desenvolvimento do produto. Este argumento também é
suportado pelos resultados que sugerem que a empresa A teve que aplicar algumas
medidas extraordinárias especificas como a alteração de alguns prazos intermédios, a
alteração de algumas de algumas equipas de projeto, a utilização da equipa de
desenvolvimento interna e a definição de equipas multidisciplinares para conseguir
atingir os objetivos definidos inicialmente. Uma observação um pouco mais
surpreendente está relacionada com a empresa B (incerteza nível 2, complexidade nível
2) onde também foram necessárias medidas específicas como a redução de espectativas
através da criação de cenários conservadores, o recurso a uma avaliação do mercado de
forma sistemática e a simplificação dos problemas. No entanto é necessário reforçar que
estas medidas aplicadas pela empresa B são menos reativas/extraordinárias do que as
77 | P á g i n a
medidas aplicadas na empresa A e que podem mesmo ser enquadradas dentro das
práticas de gestão do risco.
A aplicação destas práticas introduziu flexibilidade (mais significativa na empresa A do
que na empresa B) no desenvolvimento dos projetos que estavam circunscritos à rigidez
promovida pela estratégia do planeamento e gestão do risco.
Fig. 39 Resultados – Estratégias de desenvolvimento de produto adotadas
7.3.4. Grupo 4 – Identificação das características do processo
Os processos aplicados pelas empresas demonstram algumas características comuns e
também algumas características divergentes entre si (fig.40).
Do ponto de vista da dimensão organizacional a empresa A reduziu o número de
fases/etapas principais e de decisões-chave do seu processo habitual, ou seja, a empresa
reduziu a estrutura do processo. A literatura sugere que a redução da estrutura do
processo promove, entre outras coisas, a possibilidade para uma maior experimentação
ao longo do desenvolvimento do projeto que beneficia a resolução de questões
relacionadas com possíveis incertezas ou complexidades existentes. Um outro beneficio
associado a esta redução da estrutura é a fomentação de resultados mais inovadores em
78 | P á g i n a
comparação com a aplicação de estruturas mais pesadas. Uma vez que o projeto da
empresa A apresentava níveis elevados de complexidade (e como a empresa aplicou a
estratégia do planeamento e gestão do risco) a redução da estrutura do processo pode ter
sido necessária para dar resposta aos problemas relacionados com comportamentos
imprevisíveis que emergiram ao longo do desenvolvimento do projeto.
Ainda relativamente à dimensão organizacional os dados revelam que a empresa B não
reforçou o nível de controlo e de monitorização pelo aumento de estrutura do processo,
nem reforçou o nível de experimentação e de criatividade pela redução da estrutura do
processo. Este resultado enaltece que a empresa B não procurou introduzir mudanças
significativas na estrutura do seu processo de forma a atingir aos objetivos finais
traçados inicialmente. A utilização da mesma estrutura pode ser resultado dos níveis de
incerteza e de complexidade intermédios existentes no projeto que não sugerem a
existência de acontecimentos inesperados nem de comportamentos imprevisíveis que
pudessem estimular alterações significativas ao projeto.
A dimensão informacional revela que ambas as empresas utilizaram uma relação
sequencial entre as atividades de definição do produto (ou definição do problema) e as
atividades de implementação do produto (ou resolução do problema), ou seja, revela que
ambas as empresas estabeleceram uma relação fraca entre as atividades em análise, o
que promove a sequencialidade e a rigidez dos processos. A literatura sugere que este
tipo de relações é benéfica principalmente quando os projetos apresentam níveis de
incerteza e de complexidade reduzidos, tendo em conta que não se esperam eventos ou
variáveis com impacto no projeto inesperados nem comportamentos imprevisíveis. Já
em circunstâncias em que os níveis de incerteza e de complexidade são elevados, as
relações mais fortes entre as atividades de definição do produto e implementação do
produto (relacionadas de forma sobreposta) são desejáveis tendo em conta que podem
ocorrer eventos inesperados ou comportamentos imprevisíveis. A aplicação de uma
relação sobreposta entre estas atividades reforça a flexibilidade e permite que sejam
introduzidas alterações significativas no projeto ao longo do tempo.
A escolha das empresas A e B por uma relação sequencial entre as principais atividades
do processo pode ser resultado influência da estratégia de planeamento e gestão do risco
adotada (que procura numa fase inicial antecipar todos os eventos com influencia no
projeto bem como definir buffers e planos de contingência que conduzam o projeto e as
79 | P á g i n a
atividades ao resultado final) tendo em conta que esta estratégia estimula
frequentemente a utilização de atividades sequenciais.
A dimensão temporal dos processos das empresas A e B também revela características
semelhantes tendo em conta que ambas as empresas aplicaram uma relação sequencial
entre as maiores fases do processo. Este resultado sugere que para uma fase específica
do processo iniciar, será necessário que a fase anterior esteja concluída e que exista uma
aprovação para a transição entre as fases. Este procedimento pode introduzir alguns
problemas relacionados com a priorização de tarefas, com a alocação de recursos e
também com a aceleração dos tempos de desenvolvimento de produto, ou seja, com
características que podem requerer alguma sobreposição (ou mesmo concorrência) entre
as maiores fases do processo. No entanto a opção de utilizar fases sequenciais também
acarreta benefícios em circunstâncias em que existe uma reduzida modularidade de
produto e quando os níveis de incerteza são elevados, tendo em conta que a alteração
num componente do produto pode requerer alterações adicionais em outros
componentes e, dessa forma, existe uma propagação de custos associados às alterações
decorridas para dar resposta às incertezas que se materializaram. Apesar de,
aparentemente, não se esperarem eventos emergentes tendo em conta que os níveis de
incerteza dos projetos da empresa A e da empresa B são intermédios, a escolha desta
relação sequencial entre as principais fases pode ter funcionado como uma medida
preventiva tendo em conta que os ambientes dinâmicos e competitivos em que as
empresas operam são por vezes marcados pela ocorrência de eventos emergentes
inesperados.
80 | P á g i n a
Fig. 40 Resultados – Características do processo – dimensão organizacional, informacional e
temporal
7.3.5. Framework proposto
Tal como referido anteriormente, apesar dos projetos apresentarem níveis de incerteza e
de complexidade distintos, as empresas aplicaram a mesma estratégia de
desenvolvimento de produto (planeamento e gestão do risco),que foi suportada
posteriormente por ações específicas extraordinárias que ajudaram a responder às
dificuldades impostas pelos níveis de incerteza e de complexidade existentes. Estes
esforços adicionais foram necessários porque a estratégia adotada promovia um
funcionamento rígido e sequencial que não permitia que fossem efetuadas alterações
significativas aos objetivos finais e aos comportamentos que ficaram estabelecidos
numa fase inicial projeto.
A adoção de estratégias alternativas poderia trazer benefícios, principalmente para o
projeto da empresa A, tendo em conta que os níveis de complexidade elevados sugerem
81 | P á g i n a
a necessidade de serem adotadas estratégias flexíveis, entre as quais se destaca o
selecionismo que introduz flexibilidade por duplicação. Esta estratégia alternativa
considera a existência de relações de causa -efeito não-lineares e de comportamentos
imprevisíveis ao longo do desenvolvimento do projeto. O desenvolvimento de soluções
concorrentes (tarefas, componentes, objetivos finais, etc) permite que a empresa possa
selecionar à posteriori quais as soluções mais vantajosas para a organização. Por outras
palavras, a estratégia do selecionismo promove o desenvolvimento de diversas soluções
alternativas (Solução A» Solução B» Solução C) que cobrem os componentes mais
críticos do projeto e facilita a seleção posterior da melhor solução entre as diversas
alternativas desenvolvidas. Se uma das soluções desenvolvidas não funcionar a empresa
poderá sempre optar por soluções alternativas.
De uma forma geral, a estratégia da aprendizagem pela tentativa-erro também poderia
trazer vantagens para as organizações tendo em conta que, apesar dos níveis de
incerteza não serem elevados, as organizações operam em ambientes dinâmicos e
competitivos em que surgem por vezes eventos inesperados com impacto no projeto e
nessas circunstâncias a flexibilidade por iteração poderia ser uma característica chave
para se atingir o sucesso desejado. Esta estratégia alternativa considera a relevância dos
eventos inesperados ao longo do projeto e permite que sejam efetuadas alterações
significativas (Solução A» Solução A1» Solução A2) à medida que as novas
informações são recolhidas para validar as presunções ou até as informações dadas
como adquiridas e que por algum motivo sofreram alterações.
Os exemplos apresentados anteriormente sugerem que as estratégias alternativas
poderiam trazer vantagens para as empresas relacionadas com a introdução de
flexibilidade (duplicação ou iteração) no desenvolvimento dos seus produtos.
As empresas apresentaram algumas características semelhantes na dimensão
informacional pela introdução de uma relação sequencial entre as atividades de
definição de produto e as atividades de implementação do produto e na dimensão
temporal pela promoção de uma relação sequencial entre as principais fases/etapas do
processo. Por outro lado as empresas aplicaram características distintas na dimensão
organizacional tendo em conta que a empresa A reduziu a estrutura do seu processo e a
empresa B manteve a estrutura do processo inalterada. Tendo em conta os desafios que
a empresa A enfrentou relacionados com a complexidade elevada, uma relação
sobreposta entre as atividades de definição de produto e de implementação do produto
82 | P á g i n a
também poderia ser vantajosa tendo em conta que a flexibilidade introduzida permitiria
efetuar alterações significativas ao longo do desenvolvimento do projeto.
O exemplo apresentado anteriormente sugere que a aplicação de diferentes
características nos processos poderia trazer vantagens para as empresas relacionadas
com o balanço entre a rigidez e a flexibilidade e com o balanço entre o controlo e a
experimentação no desenvolvimento dos seus produtos.
Os tópicos analisados ao longo da dissertação (contexto, estratégia e processo) possuem
características únicas que em conjunto podem contribuir a definição de práticas de
gestão adaptativas. Como se demonstrou existem estratégias e processos específicos que
podem ser adequados aos níveis de incerteza e de complexidade do projeto. Se o gestor
de produto não conseguir estabelecer uma ligação entre as três dimensões descritas, ou
então não analisar o benefício de cada uma delas para o projeto, pode acabar por aplicar
práticas de gestão gerais que condicionam os resultados que a organização poderá obter.
Como se observou neste caso de estudo comparativo, a aplicação das práticas de gestão
adaptativas é limitada (excetuando o facto de a empresa A ter reduzido a dimensão
organizacional do seu processo, ou seja, ter reduzido a estrutura habitualmente
utilizada). Esta observação enaltece a relevância de serem criadas novas ferramentas e
informações que possam suportar a tarefa dos gestores de produto na definição destas
práticas adaptativas que, como demonstrado, podem ser essenciais para a
sustentabilidade organizacional.
De forma a suportar os argumentos apresentados na dissertação foi desenvolvido um
Framework que sintetiza alguns dos passos considerados importantes para estabelecer
práticas de gestão adaptativas (fig41 e tabela 7)
Fig. 41 Framework – Identificação de práticas de gestão do desenvolvimento de produto
adaptativas
83 | P á g i n a
Tabela 7 Framework – Ações que promovem a identificação de práticas adaptativas da gestão do
desenvolvimento de produto
1
Identificar as principais variáveis com impacto no projeto
Definir as variáveis em termos de incerteza (conhecimento sobre as variáveis) e
complexidade (quantidade, diversidade e interdependência)
Organizar as variáveis de acordo com a sua origem (tecnológica, de mercado,
organizacional)
Avaliar os níveis de incerteza e de complexidade de um projeto/produto específico
2
Identificar as potenciais vantagens e desvantagens que advêm da aplicação de cada
uma das estratégias de desenvolvimento de produto existentes
Definir a(s) estratégia(s) de desenvolvimento de produto que melhor se adequa(m) aos
níveis de incerteza e de complexidade do projeto
3
Identificar as potenciais vantagens e desvantagens que advêm da aplicação de
diferentes características na dimensão organizacional, informacional e temporal do
processo
Definir as características do processo (dimensão organizacional, informacional e
temporal) que melhor se adequam aos níveis de incerteza e de complexidade do projeto
Definir ciclos de iterações para avaliar potenciais alterações nos níveis de incerteza e
de complexidade existentes e também para avaliar a possibilidade de introduzir
alterações às práticas de gestão utilizadas de forma a potenciar os resultados desejados
A aplicação do framework permitirá que os gestores de produto avaliem de uma forma
racional e sustentada se as melhores práticas são benéficas para o seu projeto (estratégia do
planeamento e de gestão do risco, processos com estruturação elevada, relação
fraca/sequencial entre as atividades de definição e produto e de implementação de produto e
relações sequenciais entre as maiores fases etapas do processo) ou se são necessárias práticas
mais flexíveis e experimentais para dar resposta aos desafios encontrados (estratégias da
aprendizagem
ou
selecionismo,
processos
com
estruturação
reduzida,
elevada
relação/sobreposição entre as atividades de definição de produto e de implementação de
produto e relações sequenciais ou sobrepostas ou concorrenciais entre as maiores etapas do
processo).
84 | P á g i n a
8. Conclusões
85 | P á g i n a
8.1.
Consideraçoes finais e trabalho futuro
O foco no objetivo principal permitiu que ao longo da dissertação fossem encontradas
algumas conclusões chave que podem contribuir para a solução do problema
encontrado. Ao longo deste capítulo serão apresentadas algumas das considerações mais
relevantes para o tópico em estudo.
Os projetos apresentam diversos níveis de incerteza e de complexidade que influenciam
a eficácia do tipo de gestão adotada. A literatura sugere que em contextos de reduzida
incerteza (variação e incerteza prevista), as tradicionais abordagens lineares de controlo
são eficazes, enquanto que em contextos de elevada incerteza (incerteza imprevista e
caos) as abordagens flexíveis são mais adequadas. Por outro lado em contextos de
reduzida complexidade (simples e complexo), a gestão baseada em factos é eficaz,
enquanto que em contextos de elevada complexidade (complexo e caótico) a gestão
baseada em padrões é mais adequada. Estas diferenças na abordagem de gestão a adotar
são importantes por fornecerem aos gestores de produto uma ideia inicial relativamente
ao tipo de gestão que podem adotar e também por enaltecerem a importância de se
avaliar a tipologia (reduzida incerteza vs elevada incerteza;, reduzida complexidade vs
elevada complexidade) e a origem (tecnológica, de mercado, organizacional) dos
conceitos explorados na dissertação.
Do ponto de vista das estratégias de desenvolvimento de produto para lidar com os
diferentes níveis de incerteza e de complexidade existem pelo menos quatro alternativas
diferentes. A estratégia do planeamento e gestão do risco é sugerida para contextos com
reduzidos níveis de incerteza e de complexidade. A estratégia da aprendizagem por
tentativa-erro é sugerida para contextos em que os níveis de incerteza são elevados e em
que os níveis de complexidade são reduzidos. Já a estratégia do selecionismo é sugerida
para contextos com reduzidos níveis de incerteza e em que os níveis de complexidade
são elevados. Por último, em circunstâncias em que os projetos possuam elevados níveis
de incerteza e de complexidade simultâneos as empresas podem ter optar por uma das
estratégias ou por combinar diferentes estratégias de forma a atingir os seus objetivos.
Estas diferentes estratégias são importantes por fornecerem aos gestores de produto
informações específicas relativamente a abordagens que podem aplicar de forma a
potenciarem a performance dos projetos em contextos específicos.
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Relativamente ao processo as empresas podem definir diferentes características no
domínio organizacional, informacional e temporal. No domínio organizacional as
empresas podem optar entre um maior controlo pelo aumento da estrutura do processo e
uma maior experimentação pela redução da estrutura do processo. No domínio
informacional as empresas podem optar por uma menor relação entre as atividades de
definição de produto e as atividades de implementação de produto (com a introdução de
uma interação sequencial entre ambas as atividades), ou, por uma maior relação entre as
atividades de definição de produto e as atividades de implementação de produto (com a
introdução de uma interação sobreposta entre ambas as atividades). Por último, o
domínio temporal permite que as organizações optem entre relações sequenciais,
sobrepostas ou concorrências nas principais fases/etapas do processo.
O caso de estudo comparativo revela que a aplicação dos princípios anunciados é
limitada (excetuando a situação em que a empresa A optou pela redução da estrutura do
processo) tendo em conta que as empresas aplicaram um grande número de
características semelhantes apesar de os seus projetos apresentarem níveis de incerteza e
de complexidade distintos. Este comportamento pode ser explicado pela formação
académica dos indivíduos que incide maioritariamente na preparação da resolução de
problemas e projetos com níveis reduzidos de incerteza e de complexidade, onde as
práticas de gestão sequenciais e lineares são mais comuns (estratégias do planeamento e
gestão do risco, relação sequencial entre as atividades de definição do produto e a
implementação do produto e relação sequencial entre as maiores fases do processo).
O resultado da nova abordagem proposta na dissertação é sintetizado no Framework
apresentado que sugere que as três dimensões devem ser avaliadas e consideradas em
conjunto e de uma forma sistemática para a garantir que empresas melhoram os seus
resultados através de abordagens de gestão adaptativas. Se as três dimensões não forem
consideradas numa avaliação rigorosa os gestores de produto podem acabar por aplicar,
mesmo que de forma involuntária/automática, práticas de gestão genéricas desprovidas
de contexto que dificultam a obtenção da performance desejada. Esta situação pode ser
observada se, por exemplo, os gestores de produto de uma empresa aplicarem
sistematicamente as mesmas abordagens de gestão independentemente do projeto a
desenvolver.
Um benefício da abordagem proposta na dissertação está relacionado com a clarificação
que as empresas não têm de optar necessariamente por utilizar apenas práticas de
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desenvolvimento sequenciais e lineares nem por utilizar apenas práticas de
desenvolvimento flexíveis e não lineares. As empresas podem retirar benefícios da
utilização dos tradicionais processos em cascata (“waterfall”) em determinados
contextos e podem retirar benefícios da utilização de processos ágeis em outras
circunstâncias. Desta forma a vantagem competitiva que as empresas podem obter está
relacionada com a correta avaliação do contexto do projeto e com a definição das
características que melhor se adequam à realidade encontrada.
O conhecimento adquirido ao longo da dissertação permite que sejam elaboradas
algumas sugestões para investigações futuras nesta temática da gestão adaptativa do
desenvolvimento de produto.
Em primeiro lugar seria vantajoso realizar mais casos de estudo com amostras mais
significativas (quantidade superior de empresas e de projetos) de forma a realizar uma
análise com relevância estatística que pudesse suportar argumentos generalizáveis. O
tempo disponível para a realização de uma dissertação de mestrado aliado à necessidade
de agendamento de reuniões com as empresas para a realização dos inquéritos (que
possuem perguntas abertas e fechadas e são por isso dispendiosos em questões de
tempo) limitou a quantidade de empresas utilizadas nesta dissertação. Uma segunda
sugestão compreende a extensão do número de variáveis que possam ser utilizadas para
avaliar os níveis de incerteza e de complexidade dos projetos. Como se sugeriu ao longo
da dissertação existem diversas definições para o conceito de incerteza e de
complexidade e, dessa forma, as variáveis utilizadas para analisar estes conceitos
também divergem de autor para autor. Desta forma, uma compilação de um conjunto
superior de variáveis poderia contribuir para uma caracterização mais abrangente e
rigorosa dos projetos em análise. Por último, também seria útil avaliar o impacto
económico das ações corretivas extraordinárias que as organizações aplicam de forma a
resolverem situações que poderiam ter sido controladas com a aplicação de práticas de
gestão preventivas e adequadas ao contexto do projeto. Desta forma as empresas
poderiam quantificar os custos que poderiam evitar com a aplicação das práticas
adaptativas.
As sugestões apresentadas anteriormente poderiam sustentar avanços significativos no
estado da arte atual e também promover uma maior sensibilização para as limitações
que as práticas gerais apresentam em ambientes dinâmicos e competitivos em que
muitas empresas atuam diariamente.
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8.2.
Implicações fundamentais para a gestão
Algumas das conclusões da dissertação têm um impacto significativo na gestão das
empresas. Como se demonstrou ao longo da dissertação os projetos possuem níveis
diferentes de incerteza e de complexidade que requerem a aplicação de práticas de
gestão adaptativas para serem resolvidos eficazmente, ou seja, que requerem a aplicação
de práticas de gestão específicas e adequadas ao seu contexto. Se as empresas utilizarem
as mesmas práticas de gestão do desenvolvimento do produto em todos os projetos
podem acabar por criar obstáculos à correta resolução dos projetos, mesmo que seja de
uma forma não intencional. Desta forma é criado um alerta que reforça a importância de
se fazer uma avaliação (pelo menos qualitativa) relativamente aos desafios que podem
ocorrer no projeto devido aos níveis de incerteza e de complexidade existentes.
Um fator que pode dificultar a tarefa dos gestores de produto na definição das práticas
adaptativas está relacionado com a sua formação académica que incide maioritariamente
na resolução de problemas e de projetos com reduzida incerteza e complexidade. Desta
forma os indivíduos estão naturalmente melhor preparados para aplicarem as melhores
práticas de um determinado domínio que são relativamente estáveis e menos preparados
para identificarem práticas que se adequem, por exemplo, aos projetos com elevados
níveis de incerteza e de complexidade onde as melhores práticas (indicadas para outros
contextos) já não são eficazes.
O Framework apresentado na dissertação reúne um conjunto de informações que
sintetizam a importância de se avaliar o contexto, definir as estratégias de
desenvolvimento de produto e os processos adequados para promover o sucesso dos
novos produtos. A avaliação integrada dos três domínios explorados (contexto,
estratégia, processo) poderá facilitar a identificação de práticas de desenvolvimento de
produto adaptativas através de uma análise estruturada e racional.
Com a promoção das práticas adaptativas do desenvolvimento de produto as
organizações podem beneficiar da utilização de processos em cascata (waterfall) e da
utilização dos processos ágeis tendo em conta que não necessitará de optar por um em
detrimento do outro de forma definitiva. Estas práticas de gestão adaptativas consideram
que existem vantagens na utilização dos processos rígidos e sequenciais em
determinados projetos e que existem vantagens na aplicação de processos flexíveis e
não lineares em outros projetos. O resultado final é uma capacitação organizacional para
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navegar em situações de elevada complexidade e incerteza e para navegar em situações
de reduzida complexidade e incerteza.
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9. Referências
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8.1.
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10. Anexos
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10.1. Inquérito
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