Rui Pedro da Costa Ribeiro

Trabalho realizado sob a orientação de

Professor Doutor Ricardo J. Machado (orientador)

Doutora Aldora Gabriela Fernandes (coorientadora)

Projeto de dissertação

Mestrado em Sistemas de Informação

O sucesso de projetos de I&D na área de

sistemas de informação em contexto de

colaboração entre a universidade e a

indústria: estudo de casos

22 de Janeiro de 2018

DECLARAÇÃO

Nome: Rui Pedro da Costa Ribeiro

Endereço eletrónico: pg32895@alunos.uminho.pt

Bilhete de Identidade/Cartão do Cidadão: 10264544

Título da dissertação: “O sucesso de projetos de I&D na área de sistemas de

informação em contexto de colaboração entre a universidade e a indústria: estudo de

casos”

Orientador: Professor Doutor Ricardo Jorge Silvério Magalhães Machado

Coorientadora: Doutora Aldora Gabriela Gomes Fernandes

Ano de conclusão: 2018

Mestrado em Sistemas de Informação

É AUTORIZADA A REPRODUÇÃO INTEGRAL DESTA DISSERTAÇÃO APENAS PARA

EFEITOS DE INVESTIGAÇÃO, MEDIANTE DECLARAÇÃO ESCRITA DO INTERESSADO, QUE A

TAL SE COMPROMETE.

Universidade do Minho, _____/_____/_________

Assinatura:

iii

Agradecimentos

Quero agradecer a todos os que contribuíram para a realização desta pré-dissertação:

Ao meu orientador, Professor Doutor Ricardo Machado e à minha coorientadora,

Doutora Gabriela Fernandes, pelos valiosos conselhos que efetivamente me orientaram nas

escolhas que tive de fazer para definir o caminho de investigação que redundou neste

documento;

À minha família, por todo o apoio e, particularmente, à minha esposa, pelo tempo de

lazer que lhe subtraí;

Aos meus colegas de trabalho, por terem assumido aqui e ali parte do meu trabalho

para que me pudesse dedicar à redação desta pré-dissertação e entrega-la em tempo útil.

A todos, o meu mais sincero obrigado.

iv

Resumo

A aferição do sucesso de projetos da área de sistemas de informação é

frequentemente contraditória, consoante os critérios escolhidos e o stakeholder cujo ponto

de vista é assumido. Essas contradições são aparentemente exacerbadas quando perante o

contexto muito específico de colaborações entre a Universidade e a Indústria visando a

Investigação e Desenvolvimento (I&D). Existe uma lacuna na literatura nesta área muito

restrita que este este estudo pretende suprir, mediante a realização de um estudo de caso

triplo visando explorar o tema do sucesso de projetos, naquele contexto. Os três casos

selecionados correspondem a projetos em momentos do ciclo de vida diferentes, mas

incluídos em programas de I&D envolvendo os mesmos parceiros (uma universidade pública

portuguesa e uma empresa sediada também em Portugal, integrada num grupo industrial

multinacional. Serão realizadas entrevistas semiestruturadas que, complementadas pela

análise documental e pela observação participante (em dois dos casos), se espera que

permitam a definição de uma framework que possibilite compreender e aferir o sucesso de

projetos de I&D na área de sistemas de informação, em contexto de colaboração entre a

Universidade e a Indústria.

v

Abstract

The assessment of project success in information systems is often conflicting, in

accordance with the chosen criteria and the stakeholder whose point of view is assumed.

These contradictions are apparently exacerbated when one is before the very specific context

of collaborations between University and Industry with a view to carry out research and

development (R&D). There is a gap in literature regarding this very restricted area, which this

study intends to supplement, by conducting a triple case study aiming to explore the theme

of project success within that context. The three selected cases regard projects in different

moments of their lifecycles but included in R&D programmes involving the same partners (a

Portuguese public university and a Portugal-based company belonging to a multinational

industrial group. Semi-structured interviews will be conducted which, supplemented with

document analysis and participant observation (in two of the three cases), are expected to

allow for the definition of a framework that makes it possible to understand and assess R&D

projects in the information systems’ field, within a context of collaboration between

University and Industry.

vi

Índice

AGRADECIMENTOS III

RESUMO IV

ABSTRACT V

ÍNDICE VI

ÍNDICE DE FIGURAS VII

ÍNDICE DE TABELAS VIII

1. INTRODUÇÃO 1

2. REVISÃO DE LITERATURA 4

2.1. O sucesso de projetos 4

2.2. O sucesso em sistemas de informação 9

2.3. Projetos de I&D 14

2.4. Colaborações Universidade-Indústria 24

3. CARATERIZAÇÃO DO ESTUDO 29

3.1. Conceptualização do problema a estudar e objetivos subjacentes 29 3.1.1. Contextualização do estudo 29 3.1.2. Enquadramento teórico do estudo 30 3.1.3. Objetivos do estudo e questões de investigação 31

3.2. Abordagem metodológica 31

3.3. Plano de atividades 33

4. RESULTADOS ESPERADOS E RESPETIVA DISCUSSÃO 34

5. CONCLUSÕES 35

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS 37

vii

Índice de Figuras

Figura 1 – Versão final do modelo de aceitação de tecnologia ................................... 11

Figura 2 – Teoria Unificada de Aceitação e Uso de Tecnologia ................................... 12

Figura 3 – Modelo original do sucesso de sistemas de informação de Delone e McLean

.................................................................................................................................................. 12

Figura 4 - Modelo do sucesso de sistemas de informação de Delone e McLean

atualizado ................................................................................................................................. 13

Figura 5 – Modelo do sucesso de sistemas de informação de Delone e McLean

modificado ............................................................................................................................... 14

Figura 6 - Seleção do estilo de gestão de projetos – Modelo UCP .............................. 20

Figura 7 – Framework de investigação (interdependência entre visões do mundo,

design e métodos de investigação) ......................................................................................... 32

viii

Índice de Tabelas

Tabela 1 – Visão geral da evolução temporal da investigação sobre o sucesso de

projetos ...................................................................................................................................... 5

Tabela 2 – Framework multinível do sucesso de projeto .............................................. 8

Tabela 3 - Critérios de classificação de um projeto como projeto de I&D .................. 16

Tabela 4 – Exemplos-limite quanto à classificação como atividades de I&D .............. 19

Tabela 5 – Tipologia de projetos em função do seu grau de incerteza tecnológica ... 21

Tabela 6 – Tipologia de projetos em função do seu grau de complexidade ............... 21

Tabela 7 - Descrição da escala TRL (Horizonte 2020) .................................................. 22

Tabela 8 - Grau de dificuldade de I&D ......................................................................... 23

Tabela 9 – Outputs resultantes de colaborações UI .................................................... 27

Tabela 10 – Ganhos resultantes de colcaborações UI ................................................. 28

Tabela 11 – Impactos resultantes de colaborações UI ................................................ 28

Tabela 12 – Plano de atividades .................................................................................. 34

1

1. Introdução

No contexto competitivo global atual, boa parte das empresas (particularmente as

mais expostas à competição em setores mais dinâmicos das economias) estão

constantemente sujeitas a pressões para inovar, experimentando uma aceleração da

mudança tecnológica e de mercado, que ao mesmo tempo que é uma ameaça, é também

fonte de oportunidades [Teece, 2007]. Empresas que não se questionam a si próprias,

desenvolvendo uma capacidade apurada de perceção do ambiente competitivo e tecnológico

que as rodeia (que Teece [2007] designou por sensing) e promovendo, elas mesmas, a sua

própria mudança, de acordo com uma visão coerente de si própria, do seu futuro e do

ambiente que as rodeia, veem a sua posição competitiva ameaçada, por vezes, até a sua

própria sobrevivência colocada em questão. Tipicamente, esta mudança é implementada

através de projetos [Project Management Institute Inc, 2017]. Isto significa que uma parte

crucial do que é a atividade de uma empresa (e, considerando a aceleração tecnológica que

o mundo vem experimentando [Valentinuzzi, 2015], uma parcela cada vez maior) ultrapassa

aquilo que se convenciona chamar de operações, i.e., a produção rotineira de bens e/ou

serviços, que transforma recursos em produtos. Ao invés das operações em curso, um projeto

“é uma iniciativa temporária para criar um produto, serviço ou resultado” [Project

Management Institute Inc, 2017]. Mesmo que a estrutura organizacional das empresas não

reflita de forma radical (i.e., sendo puramente orientada ao projeto) esta alteração ao que

era o statu quo até há alguns anos (predominância de estrutura orgânica funcional), a verdade

é que os projetos são, hoje, da maior importância para as empresas que lidam com a incerteza

decorrente do ambiente tecnológico e competitivo que têm de enfrentar.

Esta ideia que associa a mudança a uma estratégia deliberada e integrada por parte

das organizações no sentido de cumprir a sua visão para o futuro, implementada através da

execução de projetos, tem nas competências em sistemas de informação, segundo Ward e

Peppard [2002], um fator potenciador ou inibidor da mudança derivada do uso de tecnologias

da informação. Para os mesmos autores, os projetos de tecnologias de informação não devem

focar-se de forma excessiva no seu retorno financeiro esperado porque o valor por elas criado

para o negócio deriva da mudança que induzem na organização, através de melhores

processos, produtos ou serviços, acesso a mercados, melhor tomada de decisão, maior

eficiência e utilização de recursos.

Estas considerações levantam a questão do sucesso de projetos no domínio dos

sistemas de informação. O Chaos Report, publicado anualmente pelo Standish Group, mede

as taxas de sucesso / insucesso de projetos de software1 de acordo com critérios de tempo,

custo e âmbito; em 2015, apenas 29% dos projetos considerados foram avaliados como bem-

sucedidos; 19% foram cancelados antes da sua conclusão; os restantes 52% não cumpriram

com pelo menos um dos critérios de sucesso definidos [Hastie & Wojewoda, 2015]. Apesar

destes indicadores, e mesmo dando de barato que eles são uma boa medida do sucesso da

1 Os projetos no domínio dos sistemas de informação não se reduzem aos projetos de software – ainda que, tipicamente, tenham uma componente de software. No entanto, este indicador deixa entrever que existe um problema na conceção, no planeamento ou na execução deste tipo de projetos.

2

gestão de projetos, é concebível que um projeto possa ser malsucedido mesmo que a sua

gestão seja avaliada como um sucesso. “Ceteris paribus, o sucesso da gestão de projetos não

seria condição necessária nem suficiente para garantir o sucesso de um projeto” [Ika, 2009].

A motivação para este estudo começa neste ponto. Se esta frase tem razão de ser,

importa perceber então que critérios tornam admissível que um projeto com problemas na

sua gestão possa ser, por fim, aferido como de sucesso e vice-versa. Evidentemente que o

tema não é novo, quer quando referido a projetos em abstrato [Ika, 2009], quer quando

reportado ao domínio dos sistemas / tecnologias da informação [Wateridge, 1995]; e que,

desse ponto de vista, um estudo que reincidisse no mesmo tema, num sentido genérico, para

ter um efetivo valor-acrescentado, teria de fazer o que ainda não foi feito: encontrar padrões

que permitissem aferir o sucesso de projetos em vários domínios de aplicação [Albert, Balve,

& Spang, 2017].

A ambição deste estudo é, no entanto, do ponto de vista da abrangência, mais

limitada, ainda que não menos relevante, pelo menos do ponto de vista do investigador. A

importância que a Universidade vem granjeando na difusão do conhecimento, abrindo-se ao

seu contexto socioeconómico (local, regional) para contribuir para o seu desenvolvimento,

como indutora da inovação e do crescimento económico [Davey, 2017], nomeadamente

através de colaborações com entidades empresariais envolvendo projetos de I&D, abre uma

área de particular interesse para a aferição do sucesso de projetos. Trata-se, pois, de um foco

de estudo que, partindo do conceito genérico de sucesso de projeto (em abstrato), o restringe

cruzando com ele as dimensões domínio (sistemas de informação), tipo (I&D) e arranjo

institucional (projetos interorganizacionais envolvendo colaborações entre Universidade e

Indústria, com suporte financeiro público). Trata-se de um tema para o qual o investigador,

cruzando todas estas dimensões, não foi capaz de encontrar literatura científica relevante e,

nesse sentido, considera poder este estudo almejar suprir uma lacuna no estudo do sucesso

de projetos com este enquadramento contextual muito específico.

Este foco muito estreito de análise não deve, no entanto, levar-nos a menosprezar o

seu interesse. Na verdade, como atrás foi dito, as empresas estão constantemente sob

pressão para inovar e as tecnologias de informação são ao mesmo tempo ameaça e

oportunidade para que a mudança pensada possa ocorrer nas empresas. Mas a mudança

induzida pela tecnologia é em si mesmo sistémica dado que, por regra, a mudança resulta da

combinação de várias tecnologias diferentes, expressa em novos produtos e serviços para

satisfazer o mercado de bens e serviços; mercado que não está no mesmo nível de

desenvolvimento para troca de tecnologia e know-how [Teece, 2007]. Isto significa que

projetos de I&D envolvendo colaborações com a Universidade fazem sentido, não só para

responder à incerteza inerente à I&D, como para fazer face à complexidade típica destes

projetos e à dificuldade de obter com facilidade este tipo de conhecimento no mercado. A

própria Universidade, também ela submetida a pressões competitivas (rankings) e financeiras

(necessidade de obtenção de fontes de financiamento alternativas), estas colaborações são

uma forma de, cumprindo a “sua terceira missão”, se abrirem ao “mundo real”, ganharem

reputação e obterem recursos alternativos.

3

Este estudo adota um paradigma construtivista e define como estratégia de

investigação o estudo de casos (triplo, nesta circunstância). O propósito deste estudo de casos

é explorar o conceito de sucesso de projetos de I&D na área de sistemas de informação na

perceção dos stakeholders relevantes, no contexto de colaborações entre a Universidade e a

Indústria, com financiamento público. Os casos selecionados provêm de uma parceria

estabelecida formalmente (por meio de três contratos de consórcio consecutivos) entre a

Universidade do Minho e a Bosch Car Multimedia Portugal, S.A., para a implementação de

três programas de I&D que, no seu conjunto decorrem entre 2013 e (previsivelmente) 2021.

À partida para a investigação, o sucesso de projetos é definido de forma genérica pelo sucesso

da sua gestão, i.e., de forma simplificada, pelo cumprimento das restrições de tempo e custo

e pela satisfação de critérios de âmbito (tipicamente, requisitos do objeto do projeto).

Este documento está estruturado da seguinte forma: após esta introdução, apresenta-

se uma revisão de literatura, procurando não apenas discutir e refinar o conceito de sucesso

de projetos, como caraterizá-lo nas diferentes dimensões relevantes para este estudo,

consideradas per se e que, consideradas conjuntamente, lhe conferem originalidade:

dimensão organizacional (colaboração UI sob a forma de consórcio, com financiamento

público condicional); domínio técnico de incidência dos projetos (sistemas de informação);

tipo de projeto (I&D). Segue-se um capítulo em que é feita, em primeiro lugar, a

conceptualização do problema, começando pela sua contextualização em concreto: quem são

as organizações parceiras, alvo do estudo, como se caraterizam de forma sumária e quais os

programas de onde os casos de estudo foram extraídos. Ainda neste subcapítulo, é enunciado

o enquadramento teórico que se pretende fazer, com base numa síntese da revisão de

literatura. Fechando o dito subcapítulo, é explicitado o objetivo do estudo e as questões de

investigação que o conduzirão. Segue-se um outro subcapítulo, em que são descritas com

pormenor e fundamentadas a abordagem e a estratégia metodológicas escolhidas. O terceiro

capítulo é encerrado com o plano de atividades desde o momento de entrega da pré-

dissertação até à entrega do documento final da dissertação. O quarto capítulo contém uma

breve descrição dos resultados esperados e sua discussão. O documento é finalmente

encerrado com as conclusões extraídas do trabalho realizado até ao momento, assim como

sobre o impacto esperado do estudo e as respetivas limitações.

4

2. Revisão de literatura

A originalidade do tema neste documento abordado reside na especificidade do

objeto a tratar: o sucesso de projetos de R&D na área de sistemas de informação em contexto

de colaboração entre universidade e indústria, com financiamento público. Este tema resulta

da interseção de vários conceitos que, de forma autónoma, foram já sobejamente abordados

na literatura: o sucesso de projetos e os critérios que o definem; (o sucesso de) projetos na

área de sistemas de informação; (o sucesso de) projetos de I&D; o sucesso de projetos

interorganizacionais, particularmente envolvendo parceiros das esferas académica e

industrial.

2.1. O sucesso de projetos

Mesmo que os objetivos deste trabalho não exijam que se seja exaustivo na revisão

da literatura sobre o tema sucesso de projetos, em termos gerais, uma vez que o objeto deste

estudo é bastante mais específico, é ainda assim importante oferecer uma contextualização

que permita discutir e, de alguma forma, balizar o que se entende por sucesso de um projeto.

A problemática do sucesso de projetos não é nova e o entendimento que dele se tem

evoluiu ao longo dos anos [Jugdev & Müller, 2006]. Esta linha de investigação remonta pelo

menos aos anos 60 e assume ainda hoje tal relevância no estudo da gestão de projetos que

Söderlund lhe concede mesmo o estatuto de escola de pensamento, no âmbito da gestão de

projetos [2011]. No quadro da arrumação teórica apresentada por Söderlund, baseada no

foco predominante de análise, na questão de investigação-chave endereçada e na ideia de

gestão de projetos subjacente, os estudos dentro desta linha de investigação são

enquadrados na escola dos fatores (críticos de sucesso). Apesar desta designação, esta linha

de investigação, procurando elucidar as razões (fatores) para o sucesso (e, frequentemente,

o insucesso), inclui também a discussão e análise dos denominados critérios de sucesso. A

distinção é importante porque nem sempre é suficientemente explicitada e é até por vezes

confundida [Ika, 2009]. O mesmo Söderlund [2002] oferece uma distinção muito prática,

definindo fatores de sucesso como as variável independentes de um modelo (teórico) em que

os critérios de sucesso surgiriam como variáveis dependentes. Dito de outra forma, os fatores

de sucesso de projeto correspondem aos inputs do sistema de gestão que conduzem ao

sucesso do projeto, constituindo os critérios (de sucesso) as medidas pelas quais o sucesso

(ou insucesso) de um projeto é aferido [Cooke-Davies, 2002]. Os critérios de sucesso (de

projeto) são, pois, o que permite delimitar o conceito de sucesso e, assim, comparar a

performance (esperada e realizada) de diferentes projetos, possibilitando, dessa forma, a sua

seleção. Por seu lado, os fatores de sucesso reduzem-se às condições e circunstâncias que

determinam a probabilidade de sucesso (ou insucesso) de um projeto.

5

DÉCADA DE 60 A DÉCADA DE 80 DÉCADA DE 80 A ANOS 2000 SÉCULO XXI

CRITÉRIOS DE SUCESSO • “Triângulo de ferro” (tempo, custo, qualidade)

• “Triângulo de ferro”

• Satisfação do cliente

• Benefícios para a organização

• Satisfação do utilizador final

• Benefícios para os stakeholders

• Benefícios para as pessoas envolvidas no projeto

• “Triângulo de ferro”

• Objetivo estratégico de organizações clientes e sucesso do negócio

• Satisfação do utilizador final

• Benefícios para os stakeholders

• Benefícios para as pessoas envolvidas no projeto

• Avaliações simbólicas e retóricas de sucesso e insucesso

FATORES DE SUCESSO • Listas casuísticas • Listas e frameworks de fatores

críticos de sucesso (FCS)

• Frameworks de FCS mais abrangentes

• Fatores de sucesso simbólicos e retóricos

FASES DO CICLO DE VIDA DO PRODUTO2

• Produção / Implementação

• Entrega

• Planeamento

• Produção / Implementação

• Entrega

• Utilização

• Conceção

• Planeamento

• Produção / Implementação

• Entrega

• Utilização

• Retirada

ÊNFASE • Sucesso da gestão de

projeto • Sucesso do projeto / produto

• Sucesso do projeto / produto, do portfolio e do programa

• Narrativas de sucesso / insucesso Tabela 1 – Visão geral da evolução temporal da investigação sobre o sucesso de projetos

[Ika, 2009; Jugdev & Müller, 2006]

2 Nesta linha da tabela, utilizam-se os conceitos e a estruturação do ciclo de vida do projeto e de produto propostos por Jugdev & Müller (2006). O ciclo de vida do produto engloba todo o ciclo de vida do projeto, envolvendo este as fases de conceção, de planeamento, de produção / implementação e de entrega. Ainda de acordo com a mesma estruturação, o ciclo de vida do produto acrescentaria a estas fases a utilização do produto (operações) e a retirada (fim de vida do produto).

6

Nos primeiros trabalhos de investigação dedicados ao sucesso de projetos, este era

definido pelo que ficou conhecido como “triângulo de ferro”3, representação que inclui as

variáveis tempo, custo e âmbito. Na verdade, esta visão algo simplista, à luz de abordagens

posteriores, é ainda hoje frequentemente assumida na prática corrente da gestão de

projetos, tendo em consideração que a performance do gestor de projetos é também

comummente avaliada em função de critérios de eficiência da gestão [Jugdev & Müller, 2006],

tendo por referência o sucesso de curto prazo e com particular incidência na fase de execução

(desenvolvimento) do projeto, até à entrega do produto4, sem ter em consideração aspetos

de rendibilidade [Shenhar, 2001]. Na verdade, subjacente a esta visão estão os trabalhos que

se inscrevem na corrente de investigação que Söderlund denomina “escola de otimização”

[2006], cronologicamente anterior à “escola dos fatores” e em relação à qual a ideia-chave é

a otimização da implementação pelo planeamento. Obedecendo a esta lógica e no

pressuposto de um planeamento ótimo, nomeadamente no que às três variáveis atrás

designadas se refere, o sucesso de um projeto estaria numa execução tão próxima quanto

possível do planeado.

Esta visão primordial fazia equivaler o sucesso do projeto ao sucesso da gestão do

projeto, i.e., à bondade do processo pelo qual o projeto é conduzido, particularmente, o

cumprimento dos objetivos de custo, tempo e qualidade [Baccarini, 1999]. Esta conceção foi

alvo de crítica pela constatação da existência de projetos malsucedidos do ponto de vista da

gestão de projetos (ponderadas as variáveis tempo, custo e âmbito e qualidade) que eram,

ainda assim, vistos como sucessos [Jugdev & Müller, 2006]. Foi assim que, num segundo

período (com início na década de 80), começaram a surgir trabalhos que introduziam a

satisfação do cliente e de outros stakeholders na determinação do sucesso de um projeto

(Tabela 1). Este passou a ser visto não apenas como consequência da aferição dos processos

de gestão e da sua resultante (nomeadamente, o cumprimento dos prazos, do orçamento e

do âmbito e qualidade), mas a incluir também o sucesso do produto que é entregue no final

do projeto, dimensão à qual tipicamente os seus utilizadores finais dão maior relevância

[Baccarini, 1999]. Estes trabalhos assumem, assim, a multidimensionalidade do conceito de

sucesso de projeto, particularmente ao reconhecerem que ele comporta significados

diferentes para os diferentes stakeholders envolvidos [Davis, 2014]. Esta evolução do

conceito de sucesso trouxe consigo algumas novas constatações [Baccarini, 1999]:

• O sucesso da gestão do projeto e o sucesso do produto (resultante do projeto)

podem não coincidir: projetos bem-sucedidos do ponto de vista da sua gestão

(tempo, custo, qualidade) podem redundar em insucessos do ponto de vista do

produto e vice-versa;

• Mesmo reconhecendo que o sucesso da gestão de projeto tende a influenciar

positivamente o sucesso do produto, aquele é subordinado a este – dito de outra

forma, o cumprimento das restrições de execução do projeto não tem a mesmo

3 Também designado por “triângulo dourado” ou, entre alguns profissionais da gestão de projetos, por “santa trindade” ou “triângulo da virtude” [Ika, 2009]. 4 Entenda-se, neste contexto, o termo produto em sentido lato, como o output esperado da execução do projeto.

7

grau de prioridade que a consecução do objetivo de disponibilização de um

produto que sirva as necessidades dos seus utilizadores finais e que acrescente

valor para o cliente;

• O sucesso de um projeto é aferido quer por critérios firmes, quer por critérios

flexíveis5. Aqueles são objetivos e quantificáveis, tipicamente relacionados com a

gestão do projeto (tempo, custo, âmbito, qualidade); critérios flexíveis

relacionam-se com o fator humano envolvido nos projetos, tipicamente

envolvendo a aferição de perceções de stakeholders e sendo, portanto, de alguma

subjetividade e de difícil avaliação. Müller & Jugdev [2012] atribuem a uns e outros

idêntica representatividade (pelo menos em termos quantitativos), definindo o

constructo sucesso de projeto com base em 50% de critérios firmes e 50% em

critérios flexíveis;

• O reconhecimento da multidimensionalidade do conceito de sucesso de projeto

conduz a que sejam definidos diversos critérios que disso dão conta, alguns dos

quais conflitantes entre si, porque importantes para diferentes stakeholders, por

exemplo. Tal facto obriga a que haja uma priorização dos critérios de sucesso.

• Estando os critérios de sucesso associados a stakeholders (particularmente os

designados critérios flexíveis), o sucesso de projeto passa a ser entendido, em

grande medida, como perceção – o que significa que um projeto pode ser aferido

de forma muito diversa por diferentes stakeholders. Isto significa que é muito

difícil que um projeto seja inequivocamente malsucedido ou bem-sucedido. Dito

de outra maneira, o sucesso, de acordo com esta visão, é sempre uma questão de

grau.

• A aferição do sucesso de um projeto é dependente do momento em que ela é

efetuada. Por exemplo, ao admitir-se que o sucesso do projeto está associado ao

sucesso do produto, particularmente na perceção do seu utilizador final, obriga-

se a que essa aferição contemple a sua utilização no pós-projeto (Tabela 1).

Durante a execução do projeto até ao seu final, todavia, os critérios firmes de

sucesso (da gestão) do projeto, tornam-se mais relevantes porque são os que

estão naturalmente dirigidos para aferir o sucesso no curto prazo.

Num terceiro período, com início no século XXI (Tabela 1), os trabalhos na área do

sucesso de projeto enriqueceram o conceito, acrescentando-lhe o negócio e a estratégia

[Patanakul & Shenhar, 2012; Shenhar, 2004]. Significa isto que o sucesso de um projeto obriga

agora que se considere, para além dos critérios até aqui enumerados, a dimensão de negócio

que o projeto envolve (e.g., definição do business case na fase de conceção do projeto) e a

inserção do projeto na estratégia de negócio da empresa e sua sustentabilidade. Por outras

palavras, o sucesso de um projeto não se esgota no sucesso do processo (gestão do projeto)

e do produto daí resultante – há que aferir se o sucesso é consistente, i.e., responder à

questão colocada por Cooke-Davies: “were the right projects done right, time after time?”

[2004, p. 108]. Esta ideia acrescenta um horizonte de longo prazo ao conceito de sucesso do

projeto, na perspetiva de que é através de projetos que as organizações gerem a mudança do

5 Tradução livre de “hard criteria” e “soft criteria”.

8

negócio e, portanto, os objetivos dos projetos e o seu encadeamento devem obedecer a uma

visão da organização e a uma lógica de mudança consciente e planeada, sem a qual a

consistência do sucesso dos projetos não é garantida. Portanto, a aferição do sucesso do

projeto envolve a apreciação à sua inserção no portfolio de projetos da organização, em

consonância com uma estratégia que garanta à organização a manutenção ou o ganho de

vantagens competitivas.

De certo modo, a framework multinível proposta por Bannermann [2008] para definir

o sucesso de projeto sintetiza este alargamento progressivo dos limites do conceito a

dimensões mais abrangentes e com um horizonte temporal também ele mais lato. A sua

framework considera cinco níveis definidores do conceito de sucesso do projeto (Tabela 2),

segundo os quais o sucesso de um projeto é determinado a cada momento pelo grau de

sucesso do nível mais elevado, independentemente do sucesso que lhe tenha sido atribuído

em níveis inferiores. Evidentemente, a aferição dos níveis mais elevados apenas é exequível

em momento posterior à avaliação dos níveis que lhe são inferiores.

“OBJETO” DO SUCESSO

NÍVEL DE SUCESSO

POSSÍVEIS CRITÉRIOS DE SUCESSO

PROJETO 1. Processo

Seleção, alinhamento e integração de processos técnicos e de gestão específicos do domínio do projeto

2. Gestão do Projeto

Tempo, custo e âmbito do projeto

PRODUTO 3. Entregável Especificações, requisitos, qualidade, eficácia, aceitação, utilização, satisfação, impacto

BENEFÍCIO ORGANIZACIONAL

4. Negócio Objetivos, plano de negócio, governação, realização de benefícios, benefícios e impactos involuntários

5. Estratégia Impacto no mercado e na indústria, impacto competitivo, impacto sobre os investidores e reguladores

Tabela 2 – Framework multinível do sucesso de projeto [Bannerman, 2008]

Ainda a propósito da definição do conceito de sucesso de projeto, importa também

relevar as “visões do mundo” que determinam a forma como a investigação dos critérios de

sucesso é conduzida e estes podem ser, na prática, aplicados. Ika [2009] define três tipos de

abordagem:

I. Abordagem comum: assume-se tipicamente que existe um conjunto de critérios

de sucesso (e fatores de sucesso) universal e que é possível objetivamente

determiná-los, através de investigação que, inquirindo amostras suficientemente

grandes, permita construir uma framework universal à luz da qual seja possível

aferir o sucesso de qualquer projeto; os critérios seriam de construção simples,

inequívocos, de fácil acesso e consensuais;

9

II. Abordagem contingente: no quadro desta “visão do mundo”, não existe uma

fórmula única e superior de aferir o sucesso de projeto; os critérios são específicos

do contexto que envolve o projeto e, portanto, do ponto de vista da investigação,

os casos de estudo são a escolha óbvia; as frameworks resultantes desta

investigação são um instrumento específico do contexto de onde foram derivadas

e as medidas do sucesso de um projeto são válidas apenas no contexto em causa.

III. Abordagem “subjetivista”: fundada nas ciências sociais, nesta “visão do mundo”,

o sucesso de projetos é percebido e construído subjetivamente e é o resultado de

um “diálogo” entre significado e ação. O sucesso de projeto é visto como uma

narrativa – de modo que a investigação deve focar-se em casos de estudo

comparativos. Como constructo social, o sucesso de projeto tem por critério a sua

avaliação simbólica e retórica.

Esta deambulação pelas diferentes abordagens do sucesso de projeto, em função de

diferentes visões do mundo é relevante para a definição das opções metodológicas deste

trabalho, que serão abordadas mais adiante.

De todo o modo, o facto de não haver uma definição comum do sucesso de um projeto

[Davis, 2014], apesar dos diversos trabalhos que sobre o tema se debruçaram, levanta a

possibilidade de que não seja efetivamente atingível uma framework universal que permita

aferir o sucesso de um qualquer projeto – ou, alternativamente, a necessidade de uma

investigação muito mais alargada que envolva uma amostra significativamente maior do que

aquelas que até aqui foram utilizadas neste tipo de trabalhos.

Para além disso, Albert et al. [2017], em trabalho recente de revisão de literatura,

concluíram haver um uso inconsistente de critérios de sucesso de projeto em diferentes

domínios de aplicação, assim como dentro de um mesmo domínio, o que pode resultar numa

impossibilidade objetiva de aferir o sucesso ou em avaliações contraditórias de um mesmo

projeto.

2.2. O sucesso em sistemas de informação

A discussão anterior quanto à elucidação do que constitui critério de sucesso de

projeto, sendo importante para contextualizar o tema deste estudo, necessita de um

enquadramento específico que permita compreender a especificidade dos projetos do

domínio dos sistemas de informação.

Não cai no âmbito deste trabalho uma discussão extensiva do conceito de sistema de

informação. Para efeitos deste estudo, assumir-se-á uma definição muito próxima a uma das

que são propostas por João Álvaro Carvalho [2000]: um subsistema capaz de se governar a si

próprio, tendo como propósito assegurar a comunicação entre os subsistemas operacional e

de gestão numa organização, incluindo uma memória de armazenamento se a comunicação

for assíncrona.

Independentemente de ser apenas uma das definições possíveis, esta assume a

dimensão sociotécnica do sistema de informação, colocando a par os fatores tecnológico e

10

humano e remetendo para o âmbito de uma organização, o que se adequa aos objetivos deste

estudo. O sistema de informação, nesta aceção, inclui, mas não se limita às tecnologias de

informação; exige a consideração, como um todo (i.e., como um sistema) destas em interação

com as pessoas que as usam com um propósito, no quadro de uma organização. Este aspeto

é particularmente relevante para este estudo porque, como aliás já atrás ficou dito, o sucesso

de um projeto (em termos gerais) inclui aspetos de natureza subjetiva, expressos nos ditos

critérios flexíveis, que compreendem as perceções dos stakeholders do projeto, incluindo,

evidentemente os utilizadores finais do produto.

Nem todos os estudos acerca do sucesso de projetos de sistemas de informação lhes

reconhecem particular especificidade no que às dimensões desse sucesso diz respeito.

Tipicamente, as dimensões processo (eficiência da gestão do projeto) e produto (entregáveis

do projeto) são referenciadas [Espinosa, DeLone, & Lee, 2006]. Ainda assim, Wateridge [1998]

atribui a questões de natureza subjetiva um maior peso nos projetos de sistemas de

informação do que de outras áreas (construção), dando o exemplo da qualidade do sistema

(produto). Ainda segundo Wateridge, não existe uma definição standard de qualidade em

sistemas de informação e tal facto exige que os diferentes stakeholders definam à partida os

padrões de qualidade exigidos e a forma de o medir. Sem excluir que possa haver

especificidades quanto ao processo, esta ideia parece indiciar que as particularidades dos

projetos de sistemas de informação se centram sobretudo no produto, i.e., que o sucesso

daquele esteja de alguma forma associado ao sucesso do sistema de informação que ele

pretende transformar.

A investigação do sucesso de sistemas de informação está ligada à avaliação não só da

criação como do uso da informação através da tecnologia [DeLone & McLean, 2016]. Na

verdade, segundo um estudo publicado pela consultora McKinsey em 2012, apenas 20% do

valor de um sistema é criado durante o seu processo de desenvolvimento; o restante decorre

do seu uso, sendo que mais de metade de grandes projetos de Tecnologias de Informação

analisados defraudaram as expetativas quanto à criação de valor prevista e 17% destes

colocaram mesmo em causa a própria existência das empresas que os implementaram

[DeLone & McLean, 2016]. Este é um aspeto que talvez seja uma particularidade dos projetos

de sistemas de informação nas organizações: tipicamente, são projetos que envolvem

alteração de processos e comportamentos, tendo efeitos em cascata na organização no seu

todo (muito para além da área funcional ou do processo que diretamente visam) e, portanto,

implicam a gestão da mudança no seio das organizações – sendo por isso cruciais para as

organizações, no plano estratégico – e, nesse sentido, a aferição do sucesso dos sistemas

implementados deve ser uma prioridade das organizações.

Vários modelos foram propostos ao longo das últimas décadas para explicar a adoção

e uso de tecnologias de informação [Lai, 2017; Samaradiwakara & Gunawardena, 2014],

tendo alguns deles sido objeto de refinação e reformulação, o que é indicador da sua validade

como modelos teóricos, pelo menos na perspetiva da comunidade que se dedica à

investigação nesta área. Nestes, são de destacar o Modelo de Aceitação de Tecnologia (TAM)

11

[Figura 1]6 e a Teoria Unificada de Aceitação e Uso da Tecnologia (UTAUT), pelo número de

trabalhos publicados, quer criticando ou revendo o modelo, quer procurando validá-los

mediante estudos empíricos.

Figura 1 – Versão final do modelo de aceitação de tecnologia [Venkatesh & Davis, 1996]

Importa referir que a UTAUT resulta de uma síntese de um conjunto de modelos

teóricos anteriores (incluindo o TAM), fruto de uma análise comparativa destes, mediante

trabalho empírico que permitiu definir as variáveis explicativas (direta ou indiretamente,

através da variável intenção de uso) do comportamento de uso da tecnologia e as relações

entre variáveis relevantes, acrescentando um conjunto de influências moderadoras de

natureza individual [Venkatesh, Morris, Davis, & Davis, 2003].

6 O modelo representado na Figura 1 foi alvo de posteriores desenvolvimentos, sobretudo quanto à especificação das variáveis independentes, nesta figura identificadas como variáveis externas: TAM2 [Venkatesh & Davis, 2000] propõe um conjunto de variáveis explicativas para o constructo “utilidade percebida” (acrescentando ao modelo algumas variáveis moderadoras); TAM3 [Venkatesh & Bala, 2008] adiciona ao TAM2 um conjunto de determinantes do constructo “facilidade de uso percebida”, reequacionando todo o modelo.

12

Figura 2 – Teoria Unificada de Aceitação e Uso de Tecnologia [Venkatesh et al., 2003]

Esta contextualização é importante para introduzir o modelo explicativo do sucesso

de sistemas de informação de Delone e McLean [DeLone & McLean, 1992] porque o uso e a

intenção de uso (da tecnologia), que são constructos centrais dos modelos de adoção e uso

de tecnologia, são também variáveis instrumentais muito relevantes na modelação do

sucesso dos sistemas de informação, no contexto daquele modelo [Figura 3; Figura 4; Figura

5].

Figura 3 – Modelo original do sucesso de sistemas de informação de Delone e McLean [DeLone & McLean, 1992]

O modelo original de Delone e McLean [Figura 3] partiu da definição de um conjunto

de constructos que permitissem dar conta da multidimensionalidade do sucesso de sistemas

de informação com alguma objetividade e para isso os autores fizeram uso da teoria da

comunicação de Shannon e Weaver [DeLone & McLean, 2016], distinguindo seis conceitos

que arrumaram nos três níveis propostos por aquela teoria:

i. Nível técnico: qualidade do sistema;

ii. Nível semântico: qualidade da informação;

iii. Nível da eficácia / influência: uso, satisfação do utilizador, impacto individual e

impacto organizacional.

13

O acima representado modelo original foi alvo de revisão crítica e sugestões de

alterações por parte de vários dos pares dos autores, de modo que estes o atualizaram e

refinaram em resposta a algumas das observações recebidas [Figura 4], nomeadamente

[Delone & McLean, 2003]:

i. A adição do constructo intenção de uso de forma a ultrapassar alguma

ambiguidade que o conceito de uso comportava;

ii. O acrescentar da variável qualidade de serviço das organizações (e não das

aplicações de tecnologias da informação);

iii. A eliminação da distinção entre os níveis de impacto individual e

organizacional – uma vez que podem existir vários níveis intermédios e até

mais abrangentes (e.g., societal), dependendo do sistema de informação em

causa. A opção dos autores por amalgamar os impactos sem discernir o nível a

que estes se produzem visou não complicar o modelo com mais medidas de

sucesso do que o (na sua visão) necessário. O constructo passou a designar-se

benefícios;

iv. Introdução de ciclos de feedback entre impactos e uso e impactos e satisfação

do utilizador de forma a introduzir a natureza dinâmica dos sistemas de

informação no modelo.

Figura 4 - Modelo do sucesso de sistemas de informação de Delone e McLean atualizado [Delone & McLean, 2003]

Num segundo momento, posterior a esta primeira grande atualização por parte dos

autores, duas alterações adicionais foram introduzidas [DeLone & McLean, 2016]:

i. O constructo final passou a ser designado impactos líquidos, para acautelar a

possibilidade de haver efeitos negativos (que o termo benefícios não

transmite) com efeitos de feedback também eles negativos sobre a intenção

de uso e a satisfação do utilizador;

ii. Foi introduzido um outro conjunto de ciclos de feedback entre as variáveis

“uso” e “satisfação do utilizador” para as variáveis de entrada do modelo

(“qualidade do sistema”, “qualidade da informação” e qualidade do serviço”),

14

pretendendo captar pedidos de alterações e atualizações decorrentes do uso

do sistema, no sentido de o melhorar.

O modelo final, mais refinado, encontra-se representado na Figura 5.

Figura 5 – Modelo do sucesso de sistemas de informação de Delone e McLean modificado [DeLone & McLean, 2016]

A especificidade da aferição de projetos de sistemas de informação tem, pelo menos,

esta vertente relacionada com o produto. Evidentemente, mesmo assumindo como bom o

modelo de Delone e McLean, coloca-se a questão já aduzida aquando da discussão sobre o

sucesso de projetos em termos mais gerais: em que momento faz sentido aferir o sucesso do

produto, tendo em consideração as interdependências entre as variáveis do modelo? Mesmo

recorrendo à framework multinível do sucesso do projeto de Bannerman [2008], haverá um

momento em que o sucesso do projeto será ditado pelo sucesso do produto – e parece difícil

acreditar que um produto que seja aferido como um insucesso possa finalmente ser visto

como um sucesso nos níveis superiores da framework – termos de negócio ou em termos

estratégicos.

2.3. Projetos de I&D

Em análise neste estudo estão projetos de Investigação e Desenvolvimento (I&D). É

também importante compreender as especificidades que este facto introduz na aferição do

sucesso de um projeto, para lá daquelas introduzidas pelo facto de se enquadrar no domínio

dos sistemas de informação.

Antes de mais, importa avançar com uma clarificação de conceitos em torno da I&D.

O Manual Frascati [OECD, 2015] ganhou ao longo dos últimos anos uma tal influência no que

respeita à cobertura estatística da I&D, que extravasou as próprias fronteiras da OCDE, para

se tornar num verdadeiro standard internacional. Por isso, no contexto deste trabalho, as

definições de I&D e dos três tipos de atividade em que se subdivide, contidos no Manual

15

Frascati, serão a “linguagem comum” [OECD, 2015, p. 20] de que também aqui será feito

devido uso7:

“Investigação & Desenvolvimento compreende trabalho criativo e

sistemático conduzido para aumentar o stock de conhecimento – incluindo o

conhecimento da humanidade, cultura e sociedade – e conceber novas

aplicações de conhecimento disponível. (…) A atividade tem de ser original,

criativa, incerta, sistemática, transferível e/ou reprodutível.” [OECD, 2015, pp.

44–45]

“Investigação básica é trabalho experimental ou teórico conduzido

primariamente para adquirir novo conhecimento dos fundamentos

subjacentes a fenómenos e factos observáveis, sem ter uma aplicação ou uso

particular em vista.” [OECD, 2015, p. 45]

“Investigação aplicada é investigação original conduzida para adquirir

novo conhecimento. Contudo, é dirigida primariamente para um fim ou

objetivo específico, prático.” [OECD, 2015, p. 45]

“Desenvolvimento experimental é trabalho sistemático, baseado em

conhecimento adquirido de investigação e experiência prática e produzindo

conhecimento adicional, dirigido para a produção de novos produtos ou

processos ou para a melhoria de produtos ou processos existentes.” [OECD,

2015, p. 45]

Algumas destas definições merecem um comentário explicativo. Antes de mais, é

muito importante esclarecer os cinco critérios / atributos (explicitados na definição supra de

I&D) que conferem a uma atividade o qualificativo de I&D:

i. Original: ter por fim novas descobertas, novo conhecimento; “a potencial

originalidade de projetos de I&D deve ser aferida por comparação com o stock

de conhecimento existente na indústria8” [OECD, 2015, p. 46];

ii. Criativa: ser baseada em conceitos e hipóteses originais, não evidentes, o que

exclui desde logo atividades de natureza rotineira; “um projeto de I&D requer

o contributo de um investigador” [OECD, 2015, p. 47];

iii. Incerta: haver alguma incerteza, à partida, quanto ao desenlace do projeto de

I&D, não só em termos do grau de cumprimento dos objetivos como também

no que ao tempo e custo necessários para obter os resultados propostos;

iv. Sistemática: ser conduzida de uma forma planeada e orçamentada (i.e., com

recursos humanos e financeiros alocados) e com resultados esperados

definidos à partida;

7 As transcrições que imediatamente se seguem resultam da tradução livre do autor deste estudo. O mesmo sucede deste ponto em diante. O sublinhado é também da responsabilidade do mesmo autor. 8 Indústria, neste caso, assume o sentido anglo-saxónico do termo – ramo de atividade económica. Evidentemente, esta transcrição é apenas aplicável no caso de a atividade de I&D decorrer na esfera empresarial.

16

v. Transferível e/ou reprodutível: haver “potencial para a transferência do novo

conhecimento gerado, assegurando o seu uso e permitindo a outros

investigadores reproduzir os resultados como parte das suas próprias

atividades de I&D” [OECD, 2015, p. 48]; o conhecimento gerado deve pois ser

codificado de forma a que possa ser transmitido e reconhecido por outros

investigadores (independentemente de restrições impostas por questões de

propriedade intelectual).

É também em função destes critérios que um projeto pode ser classificado como

projeto de I&D [Tabela 3].

QUESTÃO CRITÉRIO DE CLASSIFICAÇÃO COMO PROJETO DE I&D

a. Quais os objetivos do projeto?

Novo conhecimento (fenómenos, estruturas ou relações previamente desconhecidos) – ORIGINALIDADE

b. O que é novo em relação ao projeto?

Abordagem criativa (novas aplicações de conhecimento científico pré-existente ou novos usos de técnicas ou tecnologias disponíveis) – CRIATIVIDADE

c. Que métodos são usados para levar a cabo o projeto?

Métodos que lidem com a incerteza dos resultados do projeto (e.g., tempo e custo necessários para atingir objetivos planeados) – CRIATIVIDADE E INCERTEZA

d. São as descobertas ou resultados do projeto aplicáveis de forma genérica?

Descobertas transferíveis / reproduzíveis (e.g., através de publicação científica ou de instrumentos de proteção intelectual)

e. Que tipo de recursos humanos trabalham no projeto?9

Investigadores com um conjunto de competências necessárias para levar a cabo um projeto de I&D

f. Como devem ser classificados os projetos de investigação em função do enquadramento institucional das organizações que os promovem?9

Projetos executados por institutos ou universidades de investigação classificados como projetos de I&D; projetos promovidos por empresas ou outras instituições não dedicadas totalmente à I&D devem obedecer aos cinco critérios das atividades de I&D

Tabela 3 - Critérios de classificação de um projeto como projeto de I&D [OECD, 2015]

Uma ressalva importante quanto à letra D do acrónimo I&D: trata-se de

desenvolvimento experimental e não de desenvolvimento de produto. Este é o “processo

integral – da formulação de ideias e conceitos até à comercialização – visando levar um novo

produto (bem ou serviço) para o mercado”[OECD, 2015, p. 51]. O desenvolvimento

experimental pode, quando muito ser uma fase desse processo de desenvolvimento de

produto, em que “o conhecimento genérico é realmente testado para as aplicações

necessárias a levar aquele processo a um desenlace bem-sucedido”[OECD, 2015, p. 51].

9 Estas questões são mais de natureza institucional – com incidência prática na forma como, do ponto de vista estatístico, os projetos devem ser classificados – e menos de natureza teórica.

17

A tipificação das atividades de I&D (entre investigação básica, investigação aplicada e

desenvolvimento experimental) nem sempre é evidente, até porque nem sempre se verifica

uma dinâmica linear entre elas no processo de geração de conhecimento através de I&D. O

critério chave definido pelo Manual de Frascati é o uso esperado dos resultados (da

atividade). Duas questões são nele apresentadas para ajudar a discernir o tipo de projeto de

I&D (no pressuposto discutível, de que as atividades de um projeto podem, todas elas,

estarem “filiadas” num único tipo de atividade de I&D) [OECD, 2015, p. 53]:

• “daqui a previsivelmente quanto tempo gerará o projeto resultados que

possam ser aplicados?”

• “quão abrangente é a gama de potenciais áreas de aplicação para os

resultados do projeto de I&D?”

Uma outra questão potencialmente relevante para este estudo é distinguir (e

perceber os pontos de contacto) entre atividades de R&D e atividades de inovação porque

frequentemente surgem associadas (e existe de facto alguma sobreposição), o que tende a

gerar alguma confusão no plano conceptual. Se o Manual Frascati se tornou num standard no

que à I&D respeita, a definição dos conceitos de inovação (para efeitos de medição estatística)

encontra-se vertida no Manual de Oslo [OECD, 2005]:

“Uma inovação é a implementação de um novo ou significativamente

melhorado produto (bem ou serviço) ou processo, um novo método de

marketing ou um novo método organizacional nas práticas de negócio, na

organização do local de trabalho ou nas relações externas.”10 [OECD, 2005, p.

46]

Importa relevar, desta definição, alguns pontos:

i. o enfoque empresarial, no negócio, do conceito de inovação subjacente a esta

definição (o que se ajusta, de resto, ao âmbito deste trabalho);

ii. a existência de quatro modalidades de inovação: de produto, de processo, de

marketing e organizacional;

iii. a exigência mínima de que, qualquer que seja a modalidade da inovação, ela

seja efetivamente “nova (ou significativamente melhorada) para a empresa”

[OECD, 2005, p. 46];

iv. a necessidade de que a inovação seja realmente implementada, i.e., que,

sendo um produto, seja introduzido no mercado; sendo uma outra modalidade

de inovação, que seja efetivamente aplicada / utilizada pela empresa nas suas

operações.

Também é interessante perceber a forma como o Manual de Oslo define as atividades

de inovação propriamente ditas:

“Atividades de inovação são todos os passos científicos,

organizacionais, financeiros e comerciais que realmente conduzem à

implementação de inovações. Algumas atividades de inovação são elas

10 O sublinhado é da responsabilidade do autor.

18

próprias inovadoras, não são atividades originais, mas são necessárias para a

implementação de inovações. Atividades de inovação também incluem I&D

que não está diretamente relacionada com o desenvolvimento de uma

inovação específica.” [OECD, 2005, p. 47]

Desta última frase decorre que há atividades de inovação que não cumprem os

critérios atrás enunciados que as poderiam qualificar como atividades de I&D. O próprio

Manual Frascati, sem surpresa, o confirma referindo que a atividade de I&D é apenas uma

entre um conjunto de atividades de inovação que inclui “a aquisição de conhecimento

existente, maquinaria, equipamento e outros bens de capital, formação, marketing, design e

desenvolvimento de software.” [OECD, 2015, p. 60] Se esta conceptualização permite

compreender melhor como articular as atividades de I&D nas atividades de inovação,

continua a ser algo dúbio discernir se algumas atividades devem ser consideradas de I&D. A

Tabela 4 – Exemplos-limite quanto à classificação como atividades de I&DTabela 4 contém a

perspetiva que a OCDE utiliza para efeitos estatísticos no que respeita a decidir o que é ou

não atividade classificada como I&D.

ATIVIDADES CLASSIFICAÇÃO COMENTÁRIO

Protótipos I&D Desde que o objetivo primário seja fazer novos desenvolvimentos.

Instalação piloto I&D Desde que o objetivo primário seja I&D.

Design industrial Dividir entre I&D e não-I&D

Incluir design necessário à atividade de I&D. Excluir design para o processo de produção.

Engenharia industrial e reequipamento

Dividir entre I&D e não-I&D

Incluir I&D de “feedback” e reequipamento e engenharia industrial em processos de inovação. Excluir para processos de produção.

Produção experimental (trial)

Dividir entre I&D e não-I&D

Incluir se a produção implica teste à escala real e subsequente design e engenharia adicionais. Excluir todas as restantes atividades.

Desenvolvimento pré-produção

Não-I&D

Serviço pós-venda e resolução de problemas

Não-I&D Excepto I&D de “feedback” R&D (a incluir).

Trabalho de patentes e licenciamento

Não-I&D Todo o trabalho administrativo e legal necessário para solicitar patentes ou licenças. No entanto, produzir documentação como resultado direto de projetos de I&D é I&D.

Testes de rotina Não-I&D Mesmo se conduzidos por pessoal de I&D.

Recolha de dados Não-I&D Excepto quanto parte integrante de I&D.

19

ATIVIDADES CLASSIFICAÇÃO COMENTÁRIO

Conformidade de rotina com inspeções públicas de controlo, aplicação de standards e regulamentação

Não-I&D

Tabela 4 – Exemplos-limite quanto à classificação como atividades de I&D [OECD, 2015]

Importa relevar também, no âmbito deste trabalho, o que o Manual Frascati dito

relativamente à I&D na área das tecnologias, particularmente na componente de

desenvolvimento de software, que tipicamente lhe está associada:

“Para que um projeto de desenvolvimento de software seja classificado

como I&D, a sua conclusão tem de estar dependente de um avanço científico

ou tecnológico e o fim do projeto tem se ser a resolução sistemática de uma

incerteza científica e tecnológica”. [OECD, 2015, p. 65]

Daqui resulta que o facto de, apesar do desenvolvimento de software estar

frequentemente relacionado com a atividade de inovação, nem sempre um projeto de

software com caraterísticas inovadoras pode ser classificado como I&D. Para que o seja, tem

de respeitar os critérios acima enunciados.

Um dos pressupostos basilares da escola teórica da gestão de projetos que Söderlund

[2011] designa (da) “contingência” é que os projetos diferem entre si e que a gestão de

projetos deve adaptar-se às circunstâncias – contingências – que o determinam. Deste modo,

importa perceber de que forma os projetos de I&D, que acima caraterizamos, se distinguem

de outros tipos de projetos e o que deste facto resulta no que diz respeito à sua gestão e à

aferição do seu sucesso.

Shenhar e Dvir, a este propósito afirmam que “o sucesso de projetos depende muito

no estilo de gestão de projetos apropriado e na adaptação de estilo certo ao projeto certo.

Vimos projetos falharem porque os gestores assumiram que o projeto que geriam no

momento seria igual ao anterior” [2007, p. 1266] Ainda na perspetiva destes autores, é

necessário um levantamento prévio do ambiente externo e interno à organização que

executará o projeto e a identificação do produto que se pretende obter11 e das tarefas e

entregáveis do projeto. Esta inventariação permitirá então fazer a aferição da incerteza, da

complexidade e da urgência do projeto, as dimensões de projeto que compõem o modelo

UCP12 [Shenhar & Dvir, 2007] (Figura 6), que pretende suportar a seleção de um estilo de

gestão a um dado projeto.

11 Embora os autores não sejam claros quanto a este aspeto, admite-se que a noção de produto pode ser entendida de forma lata, compreendendo os resultados do projeto (e.g., tecnologia, processo, método). 12 Sigla que reúne as iniciais de “uncertainty”, “complexity” e “pace”. Esta última palavra foi, neste enquadramento, traduzida pala palavra “urgência”.

20

Figura 6 - Seleção do estilo de gestão de projetos – Modelo UCP [Shenhar & Dvir, 2007]

A concretização do modelo levou à definição pelos mesmos autores de uma

framework que permite tipificar os projetos de acordo com quatro dimensões derivadas do

modelo UCP13 (foi-lhe acrescentada a dimensão novidade do produto), a que designaram

NCTP14. E é neste enquadramento que os projetos de I&D (e particularmente, da área de

sistemas de informação) podem ser tipificados, pelo menos nas duas dimensões mais

importantes, que Shennar e Dvir [2007] identificam com a incerteza tecnológica e o âmbito

do sistema (complexidade).

A incerteza tecnológica neste enquadramento é definida pelo uso de tecnologias

novas para a empresa por contraponto a tecnologias maduras (i.e., que envolvem reduzida

incerteza) para obtenção do produto, processo ou serviço definidos como entregável último

do projeto [Shenhar, 2001]. Esta definição e a tipificação que, decorrendo dela, os autores

estabelecem [Tabela 5] não parece ser suficientemente clarificadora quando aplicada a

projetos de I&D. Normalmente, nestes, as tecnologias envolvidas não são maduras – no

sentido em que ainda não se encontram cabalmente validadas e demonstradas no ambiente

operacional em que é suposto operarem. De igual modo, o objetivo de um projeto de I&D

pode não ser a obtenção de um produto (processo, método ou serviço) inteiramente maduro,

mas gerar conhecimento que permita elevar o grau de maturidade de uma determinada

tecnologia (que, posteriormente, poderá ser naturalmente input de um outro projeto com o

fim de elevar o seu grau de maturidade e integrá-la num produto a introduzir no mercado ou

a incorporá-la na atividade operacional da organização).

13 Ainda que a incerteza não tenha exclusiva origem em questões tecnológicas, os autores consideram que essa é a sua origem mais relevante, no contexto da gestão de projetos. 14 Sigla que reúne as iniciais de “novelty”, “complexity”, “technology” e “pace”.

21

TIPO DE PROJETO

A – Low-Tech B – Medium-Tech C – High-Tech D – Super High-Tech

DEFINIÇÃO

Uso de tecnologias existentes

Adaptação de tecnologias familiares; alguma nova tecnologia ou caraterística nova

Integração de novas tecnologias, mas existentes

Integração de tecnologias-chave inexistentes aquando da iniciação do projeto

PROJETOS TÍPICOS

Construção, estradas, utilities, “built to print”

Produtos derivados de produtos existentes ou melhorados; novos modelos numa indústria estável

Novos sistemas numa indústria de grande dinamismo

Novos conceitos não testados, para além do estado-da-arte

Tabela 5 – Tipologia de projetos em função do seu grau de incerteza tecnológica [Shenhar, 2001]

ÂMBITO 1 – Montagem 2 - Sistema 3 – Matriz

DEFINIÇÃO

Construção ou desenvolvimento de um conjunto de componentes e módulos combinados numa só unidade, seja como um subsistema de um maior sistema [1], seja como um produto stand-alone desempenhando uma única função [2]

Construção ou desenvolvimento de um conjunto de subsistemas ou elementos interativos que desempenham uma gama alargada de funções ou atividades

Construção, desenvolvimento ou adição a um conjunto muito abrangente de sistemas funcionando conjuntamente para atingir um propósito comum

EXEMPLOS

Hard drive de um computador, fonte de alimentação [1], antena, aparelhos domésticos [2] (e.g., leitor de CD, máquina de lavar)

Computador, radar, edifício, avião

Sistema aéreo de defesa nacional, construção de cidade / quarteirão, sistema de transporte público urbano

Tabela 6 – Tipologia de projetos em função do seu grau de complexidade [Shenhar, 2001]

A complexidade de projetos é a outra dimensão que, como acima dito, Shenhar e Dvir

consideram chave para os tipificar. Na framework NCTP, complexidade equivale ao âmbito do

produto / sistema a entregar no final do projeto, de acordo com um modelo hierárquico de

sistemas e subsistemas. Quanto maior esse âmbito, maiores as exigências ao nível da

conceção do próprio sistema e isso tem implicações na forma como o projeto se organiza e

os seus elementos se coordenam [Shenhar & Dvir, 2007]. Neste enquadramento, os projetos

são “arrumados” em três tipos: montagem, sistema e matriz (Tabela 6). Evidentemente, um

projeto de I&D pode ser enquadrado em qualquer destes tipos. No entanto, o acréscimo de

complexidade pode, por si só, acrescer à incerteza de um projeto, independentemente das

22

tecnologias que envolve, de modo que importa fazer uma aferição cuidada desta dimensão

na altura da sua iniciação.

NÍVEL TRL DESCRIÇÃO

1 Princípios básicos observados

2 Conceito tecnológico formulado

3 Prova de conceito experimental

4 Tecnologia validada em laboratório

5 Tecnologia validada em ambiente relevante (ambiente industrialmente

relevante no caso de tecnologias facilitadoras essenciais)

6 Tecnologia demonstrada em ambiente relevante (ambiente industrialmente

relevante no caso de tecnologias facilitadoras essenciais)

7 Demonstração de protótipo do sistema em ambiente operacional

8 Sistema completo e qualificado

9 Sistema testado em ambiente operacional (fabricação competitiva no caso de

tecnologias facilitadoras essenciais; ou espaço)

Tabela 7 - Descrição da escala TRL (Horizonte 2020) [European Commission, 2017]

Este aspeto é, aliás, um dos desafios identificados por Olechowski, Eppinger & Joglekar

[2015] quanto à utilização dos Technology Readiness Levels (TRL) na medição da maturidade

de tecnologias no desenvolvimento de sistemas complexos. A escala TRL, criada nos anos 70,

no seio da NASA e da indústria espacial e contando com sete níveis, foi revista em finais dos

anos 80 para os atuais 9 níveis [Mankins, 2009]. Trata-se de um sistema de medida que

permite a aferição da maturidade de uma tecnologia em particular e a comparação

consistente de maturidades entre diferentes tipos de tecnologia [Mankins, 1995]. Hoje, é uma

ferramenta que, com as necessárias adaptações, viu a sua utilização generalizar-se com a sua

aceitação por diversos departamentos da administração norte-americana [GAO, 2016],

atravessar o Atlântico para chegar à Agência Espacial Europeia [ESA TRL Working Group,

2013], ser utilizada pelas instituições europeias no quadro do Horizonte 202015 [European

Commission, 2017] e estender-se a diversas áreas industriais [EARTO, 2014].

Sem entrar nas minudências da escala, procurando discutir o que significa cada nível

de maturidade tecnológica e como medi-la (o que não é de somenos), importa sublinhar que

ela pode permitir mapear de melhor forma (relativamente à tipologia apresentada por

Shenhar) o grau de incerteza tecnológica que um projeto pode enfrentar, se for feita uma

avaliação da maturidade tecnológica de partida e aquela que se pretende atingir no final do

projeto (tendo em consideração que essa incerteza se reduz à medida que o índice desta

15 Programa-quadro da União Europeia para a Investigação e Inovação, em vigor entre 2014 e 2020.

23

escala sobe mas que, paralelamente, o investimento necessário para que tal suceda cresce

exponencialmente). Contudo, há algumas cautelas a observar:

i. a conceptualização predominante nas instituições que aplicam este

instrumento é a de definição da tecnologia ao nível do componente; um

projeto de R&D, à medida que progride, tipicamente passa do nível do

componente para o do subsistema e deste para o do sistema, “queimando”

tantas etapas quanto a complexidade do projeto exigir; isto significa que as

questões de integração e dos interfaces entre componentes são um fator

acrescido de incerteza que não é captado por uma escala que mede “apenas”

a maturidade tecnológica dos componentes de um subsistema ou sistema

complexo;

ii. ainda que seja importante a definição da maturidade tecnológica de um

componente / subsistema, no âmbito de um projeto de I&D é importante fazer

uma avaliação do grau de dificuldade que a progressão para o nível de

maturidade pretendido implica; a escala TRL é meramente ordinal e não

permite fazer esse tipo de inferências; por esta razão, Mankins [1998] advoga

a introdução de uma medida suplementar que permita avaliar o grau de

dificuldade de ser bem sucedido quanto aos objetivos de I&D [Tabela 8];

GRAU DE DIFICULDADE

DESCRIÇÃO

R&D3 – I É antecipado um nível muito baixo de dificuldade em atingir os objetivos de I&D para esta tecnologia. Probabilidade de sucesso com esforço "normal" de I&D de 99%.

R&D3 – II Prevê-se um grau de dificuldade moderado para atingir os objetivos de I&D para esta tecnologia. Probabilidade de sucesso com esforço "normal" de I&D de 90%

R&D3 – III É antecipado um elevado grau de dificuldade em atingir os objetivos de I&D para esta tecnologia. Probabilidade de sucesso com esforço "normal" de I&D de 80%.

R&D3 – IV Prevê-se um nível de dificuldade muito elevado para atingir os objetivos de I&D para esta tecnologia. Probabilidade de sucesso com esforço "normal" de I&D de 50%.

R&D3 – V O grau de dificuldade de atingir os objetivos de I&D para esta tecnologia é tão elevado que é necessário um avanço (científico) fundamental. Probabilidade de sucesso com esforço "normal" de I&D de 20%.

Tabela 8 - Grau de dificuldade de I&D [Mankins, 1998]

iii. a escala TRL tem sido usada em conjugação com a abordagem stage-gate

[Olechowski et al., 2015], que estrutura o processo de desenvolvimento do

produto (desde a ideação até ao seu lançamento no mercado) em etapas

(stages) delimitadas por momentos de tomada de decisão go-kill (gates): os

resultados das atividades desenvolvidas são avaliados e, em função de critérios

eliminatórios, é decidido se o projeto pode passar à fase seguinte, o que,

tipicamente, implica reforço do investimento [Cooper, 2008]; a escala TRL

pode ser útil, enquadrada nesta perspetiva, sempre que se entender que se

24

trata de um instrumento de medição da maturidade tecnológica – e que a

abordagem stage-gate é muito mais abrangente, envolvendo a seleção de

ideias de produto, o enquadramento do produto que se perspetiva em termos

de negócio, a sua articulação com o mercado e a sua industrialização.

Esta definição da incerteza que envolve os projetos é extremamente importante

porque quanto maior ela for, à data de iniciação do projeto, mais tempo de desenvolvimento

requer e mais ciclos de design exige; prolonga no tempo da fase de conceção do produto e a

estende a fase de testes; a prototipagem é, tipicamente, um recurso mais utilizado, sobretudo

se se tratar de um produto original (prototipagem rápida para obtenção de feedback do

mercado); a comunicação deve ser muito mais frequente e necessariamente informal para

garantir a proximidade entre os elementos da equipa de projeto; o gestor de projeto deve ter

mais competências técnicas e preparado para aceitar e gerir os pedidos de alterações ao

planeado que necessariamente ocorrerão e que devem estar acautelados [Shenhar & Dvir,

2007]. Isto, por norma, aplicar-se-á aos projetos de I&D, mesmo que estes envolvam

complexidade e grau de novidade do produto que exijam abordagens particularmente

adequadas.

O sucesso de um projeto de I&D, dependendo também da maturidade tecnológica do

produto / tecnologia a desenvolver e da sua complexidade, está muito associado a uma visão

de longo prazo, estratégica. A esse nível, envolvendo a gestão de topo, joga-se a distribuição

de recursos entre os diferentes tipos de projetos 16 e entre projetos considerados

individualmente. Associado ao que atrás foi definido como sucesso consistente de projetos,

o sucesso de um projeto, particularmente de I&D pela relevância estratégica de que

tipicamente se reveste, obriga a que se dedique um olhar atento à sua inserção no portfolio

de projetos da organização e ao alinhamento entre as suas capacidades tecnológicas e os seus

objetivos estratégicos. A definição de um roteiro tecnológico17, que corresponde a uma visão

consensual daquele que será o panorama tecnológico no futuro, permite suportar o

desenvolvimento integrado dos planos de negócio, produto e tecnológico [Loyarte et al.,

2015] e, assim, servir de referência, não só à conceção dos projetos que se adequam a essa

visão como à sua priorização. O sucesso de um projeto de I&D implica, nestas circunstâncias,

o alinhamento com a estratégia da organização, em consonância com o seu roteiro

tecnológico.

2.4. Colaborações Universidade-Indústria

Prosseguindo a revisão de literatura no sentido de compreender as especificidades

dos projetos objeto deste estudo, abordar-se-ão agora as questões levantadas pelo facto dos

16 De acordo com a framework “Strategic Portfolio Classification”, proposta por Shenhar [2007], que conjuga as dimensões objetivo estratégico e cliente, os projetos arrumam-se em quatro grupos: estratégicos, orientados para o cliente (externo), tipicamente desenvolvimento de novos produtos; estratégicos mas orientados para o interior da organização (investigação e infraestruturas); de natureza operacional, orientados para o cliente (melhoria de produto); e operacionais e internos (manutenção, resolução de problemas) 17 Tradução de “technology roadmap”.

25

referidos projetos serem empreendidos por mais do que uma organização, neste caso,

através de uma parceria entre uma instituição universitária e uma empresa ligada à atividade

industrial.

Pelo facto de se tratar de projetos interorganizacionais, os problemas de governação

são mais prementes e têm de ser levados em consideração para efeitos da própria gestão dos

projetos em comum. Coloca-se sobretudo o problema da cooperação entre as organizações

participantes, resultante do facto dos atores envolvidos terem objetivos conflituantes e

poderem em função disso incorrer em comportamentos oportunísticos [Söderlund, 2011].

Podem também colocar-se questões relacionadas com a sua coordenação. Mas estas têm

sobretudo a ver com a complexidade das tarefas que o projeto comporta – que implica a

necessidade de comunicar e sincronizar atividades de forma a que o projeto seja executado

com eficácia e eficiência [Söderlund, 2011]. Neste caso, o facto de o projeto ser executado

por organizações diferentes pode reforçar as dificuldades, se tal facto impuser limitações à

comunicação entre os atores do projeto.

Estes desafios, que emergem pelo facto de um projeto ser executado por diferentes

organizações em conjunto, são tipicamente enfrentados recorrendo a dois tipos de

mecanismos [Bosch-Sijtsema & Postma, 2010]:

• Mecanismos de direção ou explícitos que visam monitorizar e controlar

atividades e impor regras e procedimentos através de acordos ou contratos

explícitos;

• Mecanismos condicionais ou implícitos que procuram promover a cooperação

como resultado de interação temporária e o desenvolvimento de

entendimento mútuo e confiança entre indivíduos e entre organizações.

As questões de governação são decisivas para a transferência de conhecimento entre

os parceiros involvidos, o que é particularmente relevante quando um dos parceiros é uma

instituição que tem por missão, entre outras, a difusão de conhecimento. Para além disso, em

projetos de I&D, tipicamente inovadores e em que a aquisição de novo conhecimento é

basilar, os mecanismos informais de governação, baseados na reputação e na confiança (na

competência e nas intenções do parceiro) tendem a ser mais relevantes do que instrumentos

mais rígidos, como os contratos ou procedimentos formais de monitorização [Bosch-Sijtsema

& Postma, 2010]. Tal facto, possivelmente, dever-se-á à própria natureza do conhecimento.

Este não é mera informação que não se explica a si própria; requer uma aptidão tácita para

reconhecer padrões de semelhança, não codificada, e que se encontra incorporada em cada

indivíduo; mas que também é socialmente construída, implicando a partilha de crenças,

valores, técnicas e métodos que são partilhados pela sua comunidade (de investigadores),

que proporcionam o necessário contexto para que os padrões e semelhança sejam

reconhecidos e tenham significado [Nightingale, 1998].

Este último aspeto alerta para o facto de o conhecimento ser transferido entre

diferentes redes sociais e, no caso de transferência de conhecimento tecnológico, neste

contexto, entre diferentes ambientes organizacionais. Considerando que boa parte deste

conhecimento é não codificado, i.e., tácito, compreende-se bem o interesse das organizações

26

em projetos colaborativos que envolvam uma efetiva partilha de experiências entre pessoas

filiadas em parceiros diferentes e, em última análise, entre as próprias organizações. O

sucesso da transferência de conhecimento entre organizações depende, pois, da facilidade

de comunicação e intimidade da relação entre elas [Bosch-Sijtsema & Postma, 2010].

Na verdade, a literatura confirma de forma generalizada que a confiança tende a

facilitar o alinhamento dos interesses dos parceiros, melhorar a satisfação dos stakeholders,

suportar o cumprimento dos objetivos dos projetos, bem como permitir a aquisição de novo

conhecimento e a sua exploração em novos produtos e oportunidades de negócio [Maurer,

2010]. No entanto, construir essa confiança é um desafio particularmente difícil em contexto

de projetos, em que tipicamente não existe continuidade nas interações, o que reduz o

espaço para desenvolvimento de alguma familiaridade entre os participantes que lhes

permita formar uma opinião sedimentada quanto à sua competência e às suas intenções.

Maurer [2010] concluiu que membros de equipas de projeto que se conhecem de anteriores

colaborações, que estão alocados ao projeto ao longo de toda a sua duração e a tempo inteiro

tenderão a desenvolver confiança mútua. Do mesmo modo, confirmou a importância de

estabelecer uma estrutura de prémios do projeto objetiva, mensurável e transparente no

sentido de reduzir incerteza e dissuadir comportamentos oportunísticos. Isto, de certa forma,

corrobora a conclusão de Bosch-Sijtsema & Postma [2010] de que a transferência de

conhecimento entre organizações em projetos interorganizacionais de desenvolvimento é

favorecida quando os parceiros gerem a sua cooperação complementando (o incentivo da)

confiança mútua com regras contratuais.

No caso concreto de colaborações entre Universidade e Indústria (UI), em projetos de

I&D, em que o Estado tem um papel importante (nos casos relevantes para este estudo,

essencialmente como entidade financiadora), importa perceber os interesses diferentes que

estão em jogo para os stakeholders em causa e, portanto, não só a dificuldade do alinhamento

dos seus interesses, como os diferentes benefícios que esperam retirar dessas colaborações

e, com isso, as diferentes perceções que poderão ter do sucesso de um projeto de I&D. Note-

se que, a colaboração em projetos de I&D, seja de modo informal, seja sob a forma de

consórcio devidamente formalizado, é apenas uma das muitas modalidades que as parcerias

UI podem assumir 18 . No entanto, inscrevendo-se os projetos alvo deste estudo nesta

modalidade, assumir-se-á de ora em diante que, quando são referidas colaborações UI, é a

nesta modalidade em particular que se pretende focar atenções.

Ficou indiciada no último parágrafo a ligação do sucesso de projetos envolvendo

colaborações UI ao conceito de benefício (ena verdade, tal raciocínio seria extensível a todos

os projetos). Benefício, neste contexto, é entendido como uma melhoria mensurável que

deriva dos outputs obtidos [Payne, 2007]. Essa melhoria é resultado de uma mudança

decorrente da execução de um projeto, mudança essa percebida por um stakeholder [Breese,

2012]. Evidentemente, o sucesso não se mede exclusivamente por perceções: comporta

vários níveis de avaliação [Tabela 2] e, em cada um deles, há critérios que podem ser

18 Outras modalidades incluem conceção e oferta de curricula conjuntos, formação contínua, mobilidade estudantil, mobilidade profissional, comercialização de resultados de I&D, empreendedorismo [Galan-Muros & Davey, 2017].

27

mensurados de forma objetiva. Mas, como na discussão sobre o sucesso de projetos ficou

claro, é verdade que, sobretudo nos níveis mais elevados (produto, negócio e estratégia,

tendo por referência a framework de Bannerman [2008]), os critérios de sucesso são em

grande medida definidos pelas perceções dos seus stakeholders.

Ainda assim, alguma literatura (por exemplo, Soh & Subramanian [2014] e Tartari &

Breschi [2012] vem compilando e tipificando aquilo que são os benefícios que, por regra, são

“reivindicados” pelos principais stakeholders em contextos de colaboração UI. No desenho da

sua framework que pretende explicar as colaborações UI, Galan-Muros & Davey [2017]

classificam os resultados de acordo com duas dimensões19:

• “proximidade”20 e tangibilidade dos resultados, que os divide em outputs [Tabela

9], ganhos21 [Tabela 10] e impactos [Tabela 11];

• grupo de stakeholders impactado, seja ele individual (académicos e estudantes),

institucional (instituições de ensino superior e empresas) ou comunidade.

NÍVEL STAKEHOLDERS OUTPUTS

Individual

Académicos Publicações, resultados de investigação, workshops e seminários, rendimento, empreendimentos comerciais / negócios

Estudantes Dados para publicações; oportunidades para teses; publicações e teses; rendimento de estágios; potenciais start-ups.

Organizacional

Empresas Projetos, produtos e serviços; protótipos de tecnologias; relatórios e dados; material licenciado e software; propriedade intelectual (e.g., patentes)

Instituições do ensino superior

Workshops, seminários e cursos; novas descobertas, metodologias e abordagens; patentes; sponsored research agreements; rendimento.

Tabela 9 – Outputs resultantes de colaborações UI [Galan-Muros & Davey, 2017]

Em boa verdade, se nos ativermos à definição de benefício apresentada, o que se

designou por output de um projeto não se enquadra no conceito. Os outputs são, isso sim,

resultados objetivos e imediatos (diretos) das atividades que dão expressão à colaboração UI

(e.g., projeto de I&D) e deles decorrem os ganhos percecionados pelos stakeholders [Tabela

10]. A noção de impacto remete para benefícios ainda mais indiretos e que, tipicamente, têm

um horizonte temporal mais alargado, de longo prazo, situando-se grande parte deles ao nível

estratégico [Tabela 11 – Impactos resultantes de colaborações UI].

19 Note-se que estes resultados dizem respeito às várias modalidades de colaborações UI que 20 Foi traduzido o termo directness por proximidade, entre comas por se pretender referir a distância causal entre a execução do projeto e os seus resultados 21 Tradução livre do termo outcomes.

28

NÍVEL STAKEHOLDERS GANHOS

Individual

Académicos

Lacunas de conhecimento desvendadas; aplicação prática de resultados de investigação; criação de oportunidades para investigação futura e licença sabática; rendimento ou ganho financeiro; novas oportunidades de negócio; parceiros e redes industriais.

Estudantes

Aptidões práticas e experiência; oportunidades de aplicar conhecimento teórico ao “mundo real”; soft skills melhoradas; redes pessoais alargadas; acesso a oportunidades de emprego; criação de novas iniciativas de negócio; acesso a financiamento.

Organizacional

Empresas

Acesso a novo conhecimento, descobertas e visões sobre tecnologias emergentes; estímulo à inovação; capacidades de resolução de problemas; conhecimento de ponta para apoiar esforços de desenvolvimento; qualificação do staff; reforço de redes; acesso a pós-graduados qualificados e melhoria da atratividade como futuro empregador; provisão de rendimento futuro através do desenvolvimento de produtos e serviços; redução do risco e custo de I&D.

Instituições do ensino superior

Acesso a conhecimento industrial e a domínios de tecnologia aplicada; suporte ao desenvolvimento e oferta de curricula; melhoria das capacidades dos seus académicos; melhor preparação dos estudantes para a indústria; provisão de fontes de rendimento e financiamento; acesso a investigação e instalações de formação no estado-da-arte.

Tabela 10 – Ganhos resultantes de colcaborações UI [Galan-Muros & Davey, 2017]

NÍVEL STAKEHOLDERS IMPACTOS

Individual

Académicos Maior profissionalismo; reputação e produtividade científicas; melhor acesso a parceiros e redes industriais; conceção de curricula mais adequados.

Estudantes Melhoria das aptidões práticas e maior experiência; valor acrescido no mercado de trabalho; empregabilidade melhorada; salários de início de carreira mais elevados.

Organizacional

Empresas

Melhoria da qualidade do recrutamento; melhoria do pipeline de longo prazo de inovação e de tecnologias; imagem corporate e reputação melhoradas; vantagem competitiva; fontes de rendimento de longo prazo; criação de valor para o acionista / proprietário.

Instituições do ensino superior

Cumprir responsabilidades da “terceira missão”; melhorar reputação e imagem; melhorar a relevância do ensino e da investigação; preparar melhor os estudantes; ligar os estudantes ao mercado local; manter o staff; aumentar o número de estudantes e rendimento de fontes alternativas.

Comunidades

Ciência Geração de rendimento para empreendimentos científicos; avanço dos domínios investigados; alargamento das redes científicas.

Indústria

Alargamento das redes de negócio; desenvolvimento da força de trabalho; spillovers de instituições de ensino superior para pequenas e médias empresas (PME); desenvolvimento de pós-graduados baseados no conhecimento; novas start-ups.

Regiões

Apoio às empresas locais; estímulo ao crescimento económico; criação de emprego e melhoria do nível de vida; conhecimento e qualificações relevantes; atração e retenção de empresas tecnologia-intensivas; qualificar a força de trabalho regional com qualificações modernas e conhecimento atualizado.

Tabela 11 – Impactos resultantes de colaborações UI [Galan-Muros & Davey, 2017]

29

Acresce a esta análise perceber o papel do Estado no contexto das colaborações UI. O

papel do Estado em articulação com o tecido empresarial e as instituições universitárias na,

assim designada, economia baseada no conhecimento, impulsionada pela inovação, foi

exaustivamente estudado após o trabalho pioneiro de Etzkowitz & Leydesdorff [1995], que

lançou para a discussão científica o modelo da Tripla Hélice (e depois extensamente

elaborado criticado e modificado pelos mesmos e por outros investigadores [Carayannis,

Barth, & Campbell, 2012; Carayannis & Campbell, 2009; Etzkowitz & Leydesdorff, 2000;

Leydesdorff, 2012a, 2012b]. Resumidamente, o modelo, servindo para ilustrar diferentes

arranjos institucionais (estatista, com papel de comando do Estado, laissez-faire, de tradição

liberal, no sentido económico do termo), serve também para apoiar a defesa de um papel

mais equilibrado entre os atores em causa (Indústria / Setor empresarial, Estado,

Universidade), atribuindo um papel de maior destaque à Universidade (assumindo de forma

clara a sua terceira missão 22 ) e advogando novas formas institucionais que agreguem

elementos de cada um dos três atores e incentivem a sua interação para potenciar a criação

e transferência de conhecimento e com isso a inovação.

A metáfora da hélice23 visa ilustrar a importância dos três atores atuem de forma

coordenada e equilibrada no sentido de alimentar a economia do conhecimento, estimulando

a inovação. Neste sentido, importa compreender em que medida o Estado, neste

enquadramento, influi nas colaborações UI, particularmente naqueles arranjos institucionais

que se pretende aqui estudar (que, neste sentido, são parcerias a três e não “apenas” a dois).

Tipicamente, neste tipo de colaborações, a participação do Estado implica alguma

formalidade das parcerias o Estado surge com o papel de financiador. Mas, também por isso,

há restrições e regras que são impostas e objetivos que estão associados aos financiamentos.

Nessas regras e objetivos, estão plasmados critérios (firmes) que, na perspetiva do Estado,

estão associados ao sucesso destas colaborações. Será esse o pressuposto que será assumido

neste trabalho.

3. Caraterização do estudo

3.1. Conceptualização do problema a estudar e objetivos subjacentes

3.1.1. Contextualização do estudo

Este estudo, visando elucidar como o sucesso de projetos é definido, procura fazê-lo

no quadro de um contexto muito específico: do ponto de vista organizacional (colaboração

UI, através de consórcio formal); em termos do domínio sobre o qual os projetos incidem

22 A universidade tem por missão primeira missão (historicamente) a qualificação das pessoas (educar); a sua segunda missão é produzir novo conhecimento (investigar); a terceira missão seria contribuir para o desenvolvimento do seu contexto socioeconómico, respondendo às necessidades da sociedade e do mercado (desenvolver). 23 A metáfora da hélice foi estendida a outras esferas, havendo quem proponha uma quadrupla hélice, alargando o espectro de análise à sociedade do conhecimento (e à democracia do conhecimento) com a inclusão da sociedade civil (mediada pela cultura e pelos media) como ator [Carayannis & Campbell, 2009]; e uma quíntupla hélice que alarga o âmbito de análise à perspetiva ecológica [Carayannis et al., 2012].

30

(sistemas de informação); ao nível dos objetivos dos projetos (I&D). Neste enquadramento

reside a força deste estudo (é o que lhe confere originalidade) mas, em simultâneo,

estabelece os seus limites de generalidade. Na verdade, este estudo tem uma natureza

exploratória, tendo por objetivo compreender como é conceptualizado o sucesso de projetos,

através da explicitação de critérios que o permitam aferir, em contextos semelhantes a este.

Importa, pois, caraterizar bem o contexto em que os projetos alvo deste estudo se

inserem. Trata-se de projetos em diferentes estados de maturação: um deles já dado como

encerrado; outro em fase de execução (a alguns meses do seu encerramento); e ainda um

outro ainda em fase de preparação. Os três projetos inserem-se em três sucessivos programas

de I&D (trienais) envolvendo uma instituição do ensino superior (a Universidade do Minho) e

uma empresa do setor industrial inserida num grande grupo internacional (Bosch Car

Multimedia Portugal, S.A.). “Um programa é um conjunto de projetos, programas subsidiários

e atividades de programa que são geridos de forma coordenada para obter benefícios que

não seriam disponibilizados se fossem geridos individualmente” [Project Management

Institute Inc, 2017]. Isto significa que, apesar de qualquer dos projetos em estudo ter por

objeto o domínio dos sistemas de informação, estão inseridos em conjuntos de projetos de

I&D, que incidem também sobre outros domínios (eletrónica, mecânica e materiais,

engenharia e gestão industrial, fatores humanos), mas com uma coerência estratégica que

confere ao conjunto alguma unidade:

• HMIExcel: 2013-1015, 14 projetos, investimento global de cerca de 19 milhões

de euros, cerca de 300 investigadores da UMinho e colaboradores da Bosch;

• IC-HMI: 2015-2018, 30 projetos, investimento global de cerca de 55 milhões

de euros, cerca de 500 investigadores da UMinho e colaboradores da Bosch;

• Programa em preparação, ainda sem designação atribuída: 2018-2021,

número de projetos (e recursos mobilizados) ainda por determinar.

Trata-se de programas objeto de financiamento público (com recurso a instrumentos

financeiros europeus) e que, vistos no seu conjunto, dão expressão a uma verdadeira parceria

entre a Universidade do Minho (UMinho) e a Bosch Car Multimedia Portugal, S.A. (Bosch

Portugal), visando o desenvolvimento de soluções avançadas de car multimédia.

A UMinho, estando classificada no top-100 das instituições de ensino superior com

menos de 50 anos, está envolvida num conjunto muito significativo de projetos de

colaboração com a indústria, com cerca de 250 contratos de I&D anualmente formalizados

com parceiros industriais.

Por seu lado, a Bosch Portugal tornou-se a unidade industrial líder da divisão Car

Multimedia do grupo Bosch e um dos maiores fornecedores da indústria automóvel. Registou

em 2016 um volume de negócios de mais de 600 milhões de euros, empregando à volta de

2000 trabalhadores, uma boa parte deles dedicada à I&D.

3.1.2. Enquadramento teórico do estudo

Em função da revisão de literatura realizada, pretende-se criar uma framework que

sirva de guia à condução deste estudo, que defina um conjunto de critérios preliminar que o

trabalho de campo permitirá confirmar, complementar ou invalidar. Nesta fase, esta síntese

31

não se encontra fechada. No entanto, esta framework preliminar “arrumará” os critérios de

sucesso de acordo com as dimensões preconizadas por Bannerman [2008] (ver Tabela 2).

3.1.3. Objetivos do estudo e questões de investigação

O objetivo genérico deste estudo de caso triplo é descrever como é que é

conceptualizado o sucesso de projetos de I&D, na área de sistemas de informação, e em

contexto de colaboração UI, por parte dos stakeholders relevantes em cada um dos casos

selecionados.

A questões central que conduz a investigação é, pois, a seguinte:

i. Como definem o sucesso de um projeto de I&D, na área de sistemas de

informação, os vários stakeholders envolvidos, num contexto de uma parceria

de I&D?

Decorrente desta questão central, são lançadas algumas questões associadas, que

restringem o foco do estudo [Creswell, 2014]:

a) Quais os critérios de sucesso de um projeto de I&D, na área de sistemas de

informação, no contexto de uma colaboração UI?

b) Como hierarquizam os stakehoders de um projeto os critérios estabelecidos

[a]?

c) Em que momentos do ciclo do projeto consideram os stakeholders que os

diferentes critérios [a] devem ser aferidos [a]?

3.2. Abordagem metodológica Este estudo assume uma abordagem de investigação tendencialmente24 qualitativa,

procurando “explorar e compreender o significado que indivíduos ou grupos atribuem a um

problema social ou humano.” [Creswell, 2014] Ainda segundo Creswell [2014], uma

abordagem de investigação tem expressão em três aspetos interdependentes [Figura 7]:

i. a visão do mundo, paradigma ou pressupostos filosóficos que subjazem à

posição do investigador em relação ao objeto de investigação;

ii. o design ou estratégia de investigação escolhida;

iii. os métodos de investigação empregues para concretizar a estratégia definida.

A visão do mundo que serve de suporte a este estudo é assumidamente construtivista.

Assume-se que a realidade não é objetivamente apreendida, mas que os indivíduos

desenvolvem significados sobre essa realidade, mediados pela sua história e pela sua inserção

num contexto social. Não se assume, no entanto, uma visão extrema que implicaria apenas

relevar a singularidade do significado individual atribuído a qualquer objeto sem admitir

qualquer tipo de inferências. Neste caso, aceita-se que seja possível, com cautela, inferir

padrões de significado a partir da interpretação que os indivíduos façam do mundo, desde

24 As abordagens de investigação não têm necessariamente de ser rígidas. Existe um espetro de opções possíveis entre dois extremos teóricos (abordagens puramente qualitativa e quantitativa) [Creswell, 2014].

32

que se considere o contexto que condiciona o significado que os indivíduos (incluindo o

investigador) atribuem aos objetos.

Figura 7 – Framework de investigação (interdependência entre visões do mundo, design e métodos de investigação) [Creswell, 2014]

Neste caso, considera-se que o sucesso (de projetos) é fundamentalmente

interpretado, mas aceita-se um tipo de abordagem contingente do tema [Ika, 2009], acima

abordado, que permita encontrar regularidades para contextos muito específicos, de acordo

com uma segmentação da realidade muito clara.

Em consonância com esta visão do mundo, a estratégia escolhida para conduzir esta

investigação é de natureza qualitativa, o estudo de caso. Esta escolha encontra-se

devidamente fundamentada na literatura [Yin, 2008]:

i. pretende-se responder a questões do “como” (3.1.3);

ii. o investigador tem escasso controlo dos eventos25;

iii. o foco da investigação é um fenómeno contemporâneo em contexto real

(interpretação do sucesso de projetos concretos).

Portanto, o estudo de casos (nesta circunstância, três), visa compreender um

fenómeno de natureza social com alguma complexidade (significado de sucesso de projetos

em concreto), retendo as caraterísticas significativas de eventos reais [Yin, 2008]. Os casos

estão limitados no tempo e no âmbito, cabendo aos investigadores a utilização de vários

métodos de recolha de informação durante um período de tempo definido [Creswell, 2014].

Assim a estratégia de investigação escolhida envolverá os seguintes passos e a

utilização dos seguintes métodos:

25 O investigador desempenha as funções de Project Management Officer em relação a dois dos projetos objeto de estudo. Ainda assim, o controlo dos eventos que, no caso, levam à interpretação do sucesso por parte dos vários stakeholders é negligenciável.

33

1. Definição de uma framework preliminar com uma proposta de critérios de sucesso

(de projetos, no contexto do estudo) com base em revisão de literatura, em análise

documental (documentação dos projetos) e inputs extraídos de observação

participante (nos casos em que for aplicável25);

2. Seleção de casos e definição dos stakeholders relevantes;

3. Realização de entrevistas semiestruturadas, conduzidas com base nas questões de

investigação e suportadas na framework preliminar (ver 3.1.2);

4. Processamento da informação recolhida;

5. Análise e interpretação da informação recolhida;

6. Reconstrução da framework para aferição do sucesso de projetos no contexto

selecionado, com base em (4).

7. Discussão dos resultados, suas limitações e trabalho futuro.

Importa referir que a seleção dos casos obedece a alguns critérios prévios:

i. serem projetos em diferentes fases do seu ciclo de vida (pós-projeto, execução

e preparação);

ii. serem projetos na área de sistemas de I&D, em contexto de colaboração UI e

com financiamento público;

Evidentemente, há também um critério de conveniência na opção pela seleção de

projetos inseridos na parceria entre a UMinho e a Bosch Portugal25. De igual modo, a seleção

de um projeto por programa tem a ver com o fator (i). Dentro de cada programa, foi escolhido

um único projeto de I&D entre aqueles cujo domínio de aplicação é (tecnologias e) sistemas

de informação. Também neste caso, a escolha obedece a critérios de conveniência,

nomeadamente a acessibilidade aos stakeholders dos projetos.

3.3. Plano de atividades O plano de atividades previsto até ao final dos trabalhos (aprazados para junho de

2018) é o que consta da Tabela 12:

Atividades

Fech

ado

Jan

Fev

Mar

Ab

r

Mai

Jun

Definir o tema do Projeto X

Elaborar o Plano do Projeto X

Rever literatura X

Elaborar Projeto de Dissertação X

Refinar revisão de literatura X X X

34

Atividades

Fech

ado

Jan

Fev

Mar

Ab

r

Mai

Jun

Definir enquadramento teórico X X

Realizar trabalho de campo (preparação e realização das entrevistas)

X X X X

Processar dados X X

Interpretar dados X X

Aferir resultados e suas limitações X

Escrever a dissertação X X X X X X

Rever a dissertação X X

Submeter a dissertação X

Tabela 12 – Plano de atividades

4. Resultados esperados e respetiva discussão

Deste estudo, espera-se fundamentalmente que resulte uma resposta à pergunta

central de investigação [3.1.3]. Particularmente, pretende-se que seja possível elaborar um

conjunto de critérios hierarquizados de aferição do sucesso de projetos de sistemas de

informação em contexto de colaboração UI e financiamento público, bem como a definição

do ciclo de vida do projeto em que devem ser aferidos (incluindo em fase pós-encerramento).

Esse conjunto de critérios resultará da aceitação, revisão ou refutação dos critérios definidos

na framework preliminar construída com base na revisão de literatura, acrescidos de outros,

resultantes da aplicação dos métodos de investigação.

É expectável que a framework obtida contribua, no plano prático, para aferir o sucesso

de projetos da área de sistemas de informação no âmbito dos programas de I&D passados,

presentes e futuros que envolvam a parceria entre a UMinho e a Bosch Portugal, mediante a

sua aplicação.

De acordo com visão do mundo perfilhada pelo investigador e assumida neste estudo,

é também expectável que a dita framework possa ser aplicada em contextos muito próximos,

i.e., desde que estejam em causa projetos de I&D, na área de sistemas de informação,

envolvendo colaborações UI. Contudo, essa aplicação deve ser realizada com cautela,

sobretudo levando em consideração diferenças contextuais (e.g., culturas organizacionais das

instituições em colaboração) que possam ter influência na forma como o sucesso é

percecionado. Mesmo nesses casos, contudo, admite-se que a framework a apresentar possa

35

ser aplicada, e mediante as dificuldades da sua implementação, ser revista e adaptada ao

novo contexto.

5. Conclusões

Sendo verdade que o tema do sucesso de projetos já foi alvo de vários trabalhos de

investigação e desde há algumas décadas [Albert et al., 2017], este trabalho vem procurar

responder a uma lacuna, propondo uma framework que permita definir o sucesso de projetos

de I&D na área de sistemas de informação num contexto muito específico, mas nem por isso

menos importante: o de colaborações UI, com financiamento público. Esse desiderato será,

espera-se, satisfeito mediante a definição de um conjunto de critérios de sucesso,

devidamente hierarquizados – de forma a que, seja possível definir um grau de sucesso,

independentemente de haver critérios cuja aferição vá em sentidos contrários – e com o

timing da sua aferição calendarizado em termos do ciclo do projeto.

Este resultado expectável contribui para a prática da gestão de projetos em dois

níveis: num nível mais restrito, permite a sua aplicação direta na aferição do sucesso de

projetos da área de sistemas de informação, no âmbito dos programas de I&D entre a UMinho

e a Bosch Portugal, podendo, nesse sentido, ser útil a essa parceria em concreto; a um nível

mais lato, pode ser aplicada a projetos de I&D no mesmo domínio, no âmbito de outras

colaborações UI, entre outros parceiros. Neste último caso, no entanto, a sua aplicação deve

ser objeto de um trabalho de “ajuste”, no sentido de perceber se há variáveis de contexto

(relacionadas com as diferentes instituições em colaboração e com a própria parceria como

um todo) que obriguem a redefinir o conjunto de critérios propostos.

Evidentemente, esta é uma limitação do trabalho. Pelo menos de acordo com os

pressupostos assumidos pelo investigador, o potencial de generalização da framework a

propor é bastante restrito. A sua aplicação, mesmo que limitada a contextos muito

semelhantes (dentro da mesma tipologia), deve ser controlada pelas especificidades das

organizações envolvidas (e.g., enquadramento institucional da universidade, cultura

organizacional, dimensão e ramo de atividade da empresa envolvida, número de parceiros,

regras de financiamento público).

Outra limitação do trabalho resulta do facto de os casos selecionados estarem

integrados em programas de I&D e, portanto, pelo menos do ponto de vista estratégico, não

poderem ser aferidos de forma isolada. Para além disso, os projetos selecionados são

oriundos de uma parceria com alguma sustentação no tempo (três programas de I&D

sucessivos). Coloca-se a questão de perceber se estes factos limitarão ainda mais a

aplicabilidade da framework obtida. Faria sentido, em trabalho futuro, reproduzir esta

estratégia de investigação em outros estudos de caso que incidam sobre colaborações UI com

outros participantes e em projetos que não estejam integrados numa lógica de programa.

Até ao momento, o trabalho do investigador concentrou-se na revisão de literatura

[2], na recolha de documentação relativa aos projetos e na construção da base teórica que

servirá de suporte ao trabalho de campo. Em relação à revisão de literatura, tratando-se de

36

um tema com tanta especificidade, optou-se por uma abordagem que começa por discutir o

conceito mais geral (o sucesso de projetos) e vai restringindo o foco de análise, elucidando

outros conceitos (sistemas de informação, I&D, colaborações UI). No que respeita ao

enquadramento teórico do tema, que aproveita a revisão de literatura realizada, não foi ainda

possível apresentar uma síntese [3.1.2] neste relatório, apesar de algum trabalho já realizado.

Este trabalho é fundamental porque é sobre ele, juntamente com a análise da documentação

dos projetos, que será concebido o trabalho de campo, nomeadamente a definição de um

guião para preparação das entrevistas semiestruturadas que fornecerão o principal input para

a definição de uma framework que permitirá aferir o sucesso dos projetos com a tipologia

selecionada para este estudo que é, em resumo, o principal resultado esperado desta

investigação.

37

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