Information Technology and Enterprise Integration for the Fuzzy Front End of Innovation

FACULDADE DE ENGENHARIA DA UNIVERSIDADE DO PORTO Departamento de Engenharia Informática Information Technology and Enterprise Integration for the Fuzzy Front End of Innovation Tese submetida à Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto para obtenção do grau de Doutor em Engenharia Informática Luís Cláudio dos Santos Barradas Março de 2015 FACULDADE DE ENGENHARIA DA UNIVERSIDADE DO PORTO DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA INFORMÁTICA Information Technology and Enterprise Integration for the Fuzzy Front End of Innovation Tecnologias da Informação e Integração Empresarial para o Fuzzy Front End de Inovação Luís Cláudio dos Santos Barradas MESTRE EM ENGENHARIA ELECTROTÉCNICA E DE COMPUTADORES PELA FACULDADE DE ENGENHARIA DA UNIVERSIDADE DO PORTO TESE SUBMETIDA PARA SATISFAÇÃO PARCIAL DOS REQUISITOS DO GRAU DE DOUTOR EM ENGENHARIA INFORMÁTICA TESE REALIZADA SOB A SUPERVISÃO DE: PROFESSOR DOUTOR JOÃO JOSÉ DA CUNHA E SILVA PINTO FERREIRA PROFESSOR ASSOCIADO DO DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA INDUSTRIAL E GESTÃO DA FACULDADE DE ENGENHARIA DA UNIVERSIDADE DO PORTO PROFESSORA DOUTORA MARIA EDUARDA SILVA MENDES RODRIGUES PROFESSORA AUXILIAR DO DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA INFORMÁTICA DA FACULDADE DE ENGENHARIA DA UNIVERSIDADE DO PORTO Porto, março de 2015 iii Este trabalho foi parcialmente financiado pela Fundação para a Ciência e Tecnologia (FCT) – POPH-QREN (referência nº. SFRH/PROTEC/67368/2009) v À minha família vii RESUMO A senda para a sobrevivência das organizações no atual mercado globalizado, dinâmico e cada vez mais competitivo, traduz-se pela constante procura de criação de vantagens competitivas. A inovação é hoje vista pelas organizações como um meio para a criação de valor. É por esta razão que as organizações cada vez mais alocam recursos ao processo de inovação. A inovação e a criação de novo conhecimento são conceitos fortemente relacionados, pois a inovação pode ser vista como sendo novo conhecimento incorporado em novos produtos, processos ou serviços. O conhecimento requerido para competir em mercados muito dinâmicos é cada vez mais diverso. Consequentemente, as organizações poderão não possuir internamente o conhecimento necessário para completar os seus processos de inovação. O grande desafio para as organizações prende-se com a capacidade de reconhecer conhecimento externo, adquiri-lo e integrá-lo com o seu conhecimento interno. Esta tese pretendeu assim contribuir para a facilitação dessa capacidade, através de um novo modelo operacionalizado por uma ferramenta de software para criação colaborativa de novos conceitos com agentes socioeconómicos externos, na fase inicial do processo de inovação. O trabalho descrito nesta tese pode dividir-se em duas partes que se complementam. Começa-se por uma revisão da literatura sobre a inovação e o conhecimento. É tecida especial atenção aos paradigmas de inovação distribuída e caracterizada a importância dos utilizadores-inovadores, bem como das comunidades de inovação, como fontes e locus de criação de conhecimento externo. Neste enquadramento são estudadas e caracterizadas as Redes Colaborativas de Inovação como ecossistemas de criação de conhecimento para a inovação. São ainda caracterizados os modelos de gestão das dinâmicas do conhecimento organizacional, para que se compreenda o conjunto de capacidades dinâmicas necessárias para a cocriação de conhecimento com agentes socioeconómicos externos. Estando a aprendizagem relacionada com estas capacidades dinâmicas é caracterizada a aprendizagem no processo de criação de conhecimento, e são identificadas tendências tecnológicas de suporte à aprendizagem assistida por Tecnologias da Informação e Comunicação. Aqui é dada ênfase aos Web mashups no suporte às funções de aprendizagem. De seguida, é feito um estudo sobre as principais ferramentas de apoio a contextos de inovação, utilizadas na fase inicial do processo, quer para a exploração do conhecimento externo, quer para a exploração do conhecimento interno. Para terminar esta primeira parte, é feita uma contextualização das ferramentas no âmbito dos sistemas de informação empresariais de apoio à gestão do ciclo de vida xiv Por fim, quero agradecer a todos os meus amigos que estiveram sempre a meu lado nos momentos mais difíceis. Muito obrigado! xv ÍNDICE Capítulo 1 Introdução ........................................................................................................................ 25 1.1 Contexto da Investigação ..................................................................................................... 25 1.2 Relevância e Objetivos da Investigação ............................................................................... 26 1.3 Contributos da Tese .............................................................................................................. 27 1.4 Estrutura da Tese .................................................................................................................. 27 Capítulo 2 A Inovação e o Conhecimento ........................................................................................ 31 2.1 Introdução ............................................................................................................................ 31 2.2 A Inovação ........................................................................................................................... 32 2.2.1 Tipos de Inovação .................................................................................................. 32 2.2.2 Modelos de Processos de Inovação ....................................................................... 33 2.2.3 Estádios do Processo de Inovação ......................................................................... 35 2.2.4 Perspetiva Distribuída do Processo de Inovação: A Importância dos Agentes Socioeconómicos Externos ................................................................................................ 38 2.2.5 Redes Colaborativas e Inovação ............................................................................ 48 2.2.6 Redes Colaborativas de Inovação .......................................................................... 50 2.2.7 O Conhecimento como Condutor do Motor de Inovação ...................................... 53 2.3 O Conhecimento ................................................................................................................... 54 2.3.2 Conversão de Conhecimento em Inovação ............................................................ 59 2.4 Capacidades Dinâmicas ........................................................................................................ 60 2.5 A Aprendizagem .................................................................................................................. 62 2.6 Web 2.0 – Ferramentas e Desafios para Participação, Aprendizagem e Criação de Conhecimento ...................................................................................................................... 64 2.6.1 Web 2.0 e a Gestão do Conhecimento ................................................................... 65 2.6.2 A Web 2.0 e Aprendizagem ................................................................................... 66 2.6.3 Web 2.0 Mashups - Integração e Combinação de Múltiplos Recursos ................. 67 2.7 Reflexão Crítica.................................................................................................................... 70 2.8 Conclusão ............................................................................................................................. 72 Capítulo 3 Ferramentas de Apoio a Contextos de Inovação ........................................................... 75 3.1 Introdução ............................................................................................................................ 75 3.2 Tipologias e Mecanismos Online para a Inclusão de Utilizadores no FEI ........................... 75 xvi 3.3 Media Sociais como Ferramentas de Apoio a Contextos de Inovação ................................ 77 3.3.1 Fóruns de Discussão .............................................................................................. 77 3.3.2 Blogs ...................................................................................................................... 78 3.3.3 Wikis ...................................................................................................................... 80 3.3.4 Plataformas de Serviços de Redes Sociais ............................................................. 82 3.4 Plataformas de Intermediários de Inovação ......................................................................... 85 3.5 Ferramentas Comerciais ....................................................................................................... 87 3.6 Plataformas Proprietárias ..................................................................................................... 90 3.7 Contextualização das Ferramentas no âmbito dos Sistemas de Informação Empresariais de Gestão do Ciclo de Vida do Produto .................................................................................... 91 3.8 Reflexão Crítica.................................................................................................................... 93 3.9 Conclusão ............................................................................................................................. 95 Capítulo 4 Metodologia de Investigação ........................................................................................... 97 4.1 Introdução ............................................................................................................................ 97 4.2 Design Science em Sistemas de Informação ........................................................................ 97 4.3 Projeto e Metodologia de Investigação ................................................................................ 99 4.4 Síntese do Processo de Investigação .................................................................................. 103 4.5 Conclusão ........................................................................................................................... 105 Capítulo 5 Um Modelo para a Construção Colaborativa de Novos Conceitos no FEI .............. 107 5.1 Introdução .......................................................................................................................... 107 5.2 Framework para a Construção Colaborativa de Conhecimento ......................................... 107 5.3 Modelo Conceptual para a Construção Colaborativa de Novos Conceitos no FEI ............ 110 5.3.1 Construção Colaborativa da Conceptualização Partilhada .................................. 114 5.4 Uma Ontologia para a Gestão do Conhecimento em COIN............................................... 116 5.4.1 Metodologia de Desenvolvimento ....................................................................... 116 5.4.2 Especificação da Ontologia ................................................................................. 118 5.4.3 Suporte à Construção Colaborativa do Conhecimento ........................................ 126 5.4.4 Validação da Ontologia ....................................................................................... 127 5.4.5 Cenário de Caso de Aplicação ............................................................................. 128 5.5 Conclusão ........................................................................................................................... 131 Capítulo 6 Protótipo de Operacionalização do Modelo ................................................................ 133 6.1 Introdução .......................................................................................................................... 133 6.2 Módulos Funcionais ........................................................................................................... 133 6.2.1 Módulo de Administração ................................................................................... 134 6.2.2 Módulo de Colaboração ....................................................................................... 136 6.3 Arquitetura do Protótipo ..................................................................................................... 136 6.4 Arquitetura Tecnológica e Aspetos de Implementação ...................................................... 139 xvii 6.4.1 Interface com o Utilizador ................................................................................... 140 6.4.2 Lógica Aplicacional ............................................................................................. 140 6.4.3 Subsistema de Mashup Middleware .................................................................... 141 6.4.4 Subsistema de Knowledge-Pull Automático ........................................................ 143 6.5 Funcionalidades e Cenário de Utilização ........................................................................... 146 6.5.1 Fase de Preparação .............................................................................................. 146 6.5.2 Fase de Desenvolvimento .................................................................................... 147 6.5.3 Fase de Monitorização ......................................................................................... 151 6.6 Conclusão ........................................................................................................................... 153 Capítulo 7 Estudos de Caso e Discussão ......................................................................................... 155 7.1 Introdução .......................................................................................................................... 155 7.2 Abordagem e Metodologia ................................................................................................. 155 7.3 Estudo de Caso 1 – Cooprofar-Medlog SGPS ................................................................... 158 7.4 Estudo de Caso 2 – weListen Business Solutions .............................................................. 160 7.5 Resultados .......................................................................................................................... 162 7.5.1 Impacto Organizacional ....................................................................................... 162 7.5.2 Impacto Individual ............................................................................................... 165 7.5.3 Qualidade do Sistema .......................................................................................... 165 7.5.4 Qualidade da Informação ..................................................................................... 167 7.5.5 Contextualização nos Sistemas de Informação Empresariais .............................. 168 7.5.6 Valor Global Percebido ....................................................................................... 169 7.6 Discussão ............................................................................................................................ 170 7.6.1 Generalização ...................................................................................................... 173 7.7 Conclusão ........................................................................................................................... 173 Capítulo 8 Conclusão e Trabalho Futuro ....................................................................................... 175 8.1 Introdução .......................................................................................................................... 175 8.2 Limitações do Estudo ......................................................................................................... 177 8.3 Avaliação Global dos Resultados de Investigação ............................................................. 177 8.4 Possibilidades de Trabalhos Futuros .................................................................................. 178 Referências Bibliográficas ................................................................................................................. 181 Apêndice A Resultados de Validação da Ontologia ........................................................................ 203 Apêndice B Codificação das Entrevistas dos Estudos de Caso ...................................................... 207 xix LISTA DE FIGURAS Figura 1.1 – Organização da tese .......................................................................................................... 29 Figura 2.1 – Modelo linear convencional de inovação. ........................................................................ 34 Figura 2.2 – Exemplo de modelo de inovação não linear: Chain-linked model .................................... 35 Figura 2.3 – Processo de inovação. ....................................................................................................... 35 Figura 2.4 – Processo de inovação integrando o desenvolvimento de novos conceitos. ..................... 37 Figura 2.5 – Modelos de inovação: Tradicional versus Open Innovation. ........................................... 41 Figura 2.6 – Desafios à implementação da Open Innovation ................................................................ 42 Figura 2.7 – Correlação entre o comportamento de Lead User dos utilizadores e a atratividade das inovações geradas. ........................................................................................................... 45 Figura 2.8 – Rede Colaborativa de Conhecimento. ............................................................................... 52 Figura 2.9 – Espiral da inovação colaborativa. Disseminação de inovação: COIN  CLN  CIN  nova COIN. ...................................................................................................................... 52 Figura 2.10 – Modelo SECI. ................................................................................................................. 57 Figura 2.11 – Visualização multidimensional do fluxo de conhecimento. ........................................... 58 Figura 2.12 – Representação do modelo EO-SECI. .............................................................................. 59 Figura 2.13 – Processo típico de desenvolvimento de um mashup de dados ........................................ 68 Figura 3.1 – Processo de execução de campanhas de ideias da Hype Go! ........................................... 88 Figura 3.2 – Contextualização e posicionamento das ferramentas analisadas no âmbito dos sistemas de informação empresariais de apoio ao ciclo de vida do produto. ...................................... 92 Figura 4.1 – Design Science Framework in Information Systems......................................................... 98 Figura 4.2 – Síntese do processo de investigação ............................................................................... 104 Figura 5.1 – Framework para construção colaborativa de conhecimento potenciado pela inteligência coletiva........................................................................................................................... 109 Figura 5.2 – Modelo proposto. ............................................................................................................ 111 Figura 5.3 – Co construção de novo conhecimento de forma sistematizada ....................................... 115 Figura 5.4 – Processo de desenvolvimento da ontologia .................................................................... 117 Figura 5.5 – Subontologia Rede .......................................................................................................... 118 Figura 5.6 – Subontologia Colaboração ............................................................................................. 120 xx Figura 5.7 – Subontologia Competência ............................................................................................. 121 Figura 5.8 – Subontologia Tomada de Decisão .................................................................................. 122 Figura 5.9 – Subontologia Atividade ................................................................................................... 123 Figura 5.10 – Subontologia Ator ......................................................................................................... 123 Figura 5.11 – Subontologia Função .................................................................................................... 124 Figura 5.12 – Subontologia Recursos ................................................................................................. 125 Figura 5.13 – Subontologia Novo Conhecimento ................................................................................ 126 Figura 5.14 – Aplicação da ontologia na gestão do conhecimento numa COIN................................. 127 Figura 5.15 – Instanciação parcial da subontologia Rede no contexto da Primavera BSS ................. 129 Figura 5.16 – Instanciação das subontologias Ator e Função no contexto da Primavera BSS ........... 130 Figura 5.17 – Instanciação da subontologia Competência no contexto da Primavera BSS ................ 131 Figura 6.1 – Diagrama de casos de uso da plataforma desenvolvida .................................................. 134 Figura 6.2 – Diagrama de casos de uso: módulo de Administração ................................................... 135 Figura 6.3 – Diagrama de casos de uso: subsistema Colaboração ..................................................... 136 Figura 6.4 – Arquitetura multicamada do sistema .............................................................................. 137 Figura 6.5 – Arquitetura tecnológica do sistema desenvolvido .......................................................... 139 Figura 6.6 – Exemplo de mashup simples descrito em EMML. ......................................................... 142 Figura 6.7 – Processo de desenvolvimento de mashups. .................................................................... 143 Figura 6.8 – Módulo de Knowledge-Pull Automático. ........................................................................ 144 Figura 6.9 – Métodos de parsing específicos desenvolvidos como extensões ao módulo parser do Apache Nutch ................................................................................................................ 145 Figura 6.10 – Processo de criação de um novo projeto. ...................................................................... 146 Figura 6.11 – Criação de um projeto. .................................................................................................. 147 Figura 6.12 – Interface com o utilizador do Espaço Partilhado de Colaboração. ............................. 148 Figura 6.13 – Processo de adição de termo ao glossário. .................................................................... 150 Figura 6.14 – Recursos de suporte a um conceito. .............................................................................. 151 Figura 6.15 – Ferramentas de carregamento de ficheiros locais e edição de notas. ............................ 152 Figura 6.16 – Ferramenta de pesquisa de recursos Web. .................................................................... 152 Figura 6.17 – Processo de criação de mashups de utilizador. ............................................................. 153 Figura 7.1 – Conceptualização partilhada da equipa Cooprofar-Medlog SGPS ................................. 160 Figura 7.2 – Conceptualização partilhada construída pela equipa weListen ....................................... 162 Figura 7.3 – Posicionamento e possibilidades de integração do SI com SI empresariais para a inovação e de apoio ao PLM. ........................................................................................ 172 xxi LISTA DE TABELAS Tabela 2.1 – Evolução dos modelos de inovação. ................................................................................. 34 Tabela 2.2 – Resumo dos estádios típicos de processos de inovação ................................................... 36 Tabela 2.3 – Estudos em setores da indústria onde os utilizadores são responsáveis por inovações importantes ...................................................................................................................... 44 Tabela 2.4 – Características gerais das comunidades de inovação. ...................................................... 47 Tabela 2.5 – Contraste entre a inovação fechada e as diferentes linhas de inovação distribuída, relativamente à fonte, fluxo, divulgação e propriedade do conhecimento ...................... 48 Tabela 2.6 – Importância das redes colaborativas no processo de inovação ......................................... 49 Tabela 2.7 – Taxonomia das redes de inovação com base no critério das fontes de inovação ............. 50 Tabela 2.8 – Definição de conhecimento .............................................................................................. 54 Tabela 2.9 – Classificação do conhecimento ........................................................................................ 55 Tabela 2.10 – Capacidades dinâmicas para a cocriação com clientes e parceiros ................................ 61 Tabela 2.11 – Teorias de aprendizagem ................................................................................................ 63 Tabela 2.12 – Funções de aprendizagem suportadas pelas aplicações Web 2.0 ................................... 66 Tabela 2.13 – Contribuições inovadoras e evidências na literatura que inspiraram a tese .................... 70 Tabela 3.1 – Exemplos de aplicações Facebook para o crowdsourcing de ideias ................................ 83 Tabela 3.2 – Exemplos de Intermediários de Inovação e mecanismos de suporte ................................ 86 Tabela 3.3 – Sumário das principais ferramentas comerciais de apoio ao FEI ..................................... 89 Tabela 3.4 – Tabela resumo das ferramentas de apoio a contextos de inovação. ................................. 94 Tabela 4.1 – Organização da investigação, segundo a Design Science Research Framework for Information Systems. ..................................................................................................... 102 Tabela 6.1 – Classes e tipos de mensagens processadas pelo módulo Gestor de Colaboração.......... 141 Tabela 7.1 – Exemplo do processo de codificação ............................................................................. 157 Tabela 7.2 – Resultados da análise dos estudos de caso ..................................................................... 163 xxiii LISTA DE ACRÓNIMOS API Application Programming Interface BCAD Base de Conhecimento Automaticamente Descoberto BCE Base de Conhecimento Empresarial BICP Bases de Informação/ Conhecimento Pessoal BMA Blogs Multi-Autor CAD Computer-Aided Design CAP Customer-Active Paradigm CdP Comunidades de Prática CEO Chief Executive Officer CH Colaboração Horizontal CI Cumulative Innovation CIN Collaborative Interest Network CIO Chief Information Officer CKN Collaborative Knowledge Network CLN Collaborative Learning Network COIN Collaborative Innovation Network CPT Conceptualização Partilhada CQO Chief Quality Officer CRM Customer Relationship Management CSS Cascading Style Sheets CSV Comma Separated Values CVP Comunidades Virtuais em torno de um Produto EMML Enterprise Mashup Markup Language EO Enterprise Ontology EPC Espaço Partilhado de Colaboração ERP Enterprise Resource Planning FEI Front End de Inovação GC Gestão de Conhecimento HTML Hypertext Markup Language HTTP Hypertext Transfer Protocol CAPÍTULO 1. INTRODUÇÃO 30 No Capítulo 7, intitulado Estudos de Caso e Discussão, são descritos os dois estudos de caso utilizados para avaliação e validação do modelo proposto, operacionalizado pela ferramenta de software desenvolvida. No final, são apresentados e discutidos os resultados decorrentes dos ensaios realizados. Por fim, o Capítulo 8 apresenta as conclusões finais, limitações, recomendações e sugestões de possibilidades de trabalhos futuros. 31 Capítulo 2 A Inovação e o Conhecimento A Inovação e o Conhecimento 2.1 Introdução A senda das empresas para a sobrevivência nos mercados, cada vez mais dinâmicos e competitivos, traduz-se pela constante procura de soluções criativas e de inovação tecnológica, bem como pela melhoria contínua de processos e produtos. Atualmente, as organizações olham para a inovação como a solução para a criação de vantagens competitivas sustentáveis. É por esta razão que as empresas cada vez mais alocam recursos ao processo de inovação. Não obstante, os processos de inovação são difíceis de compreender e, geralmente, as empresas têm dificuldade em saber por onde começar. Definir estratégias de estímulo à criatividade, coordenar e gerir o processo de inovação e determinar quem deve estar envolvido no processo de inovação, são questões básicas que não são facilmente respondidas pelos responsáveis pela conceção de estratégias de inovação no seio das organizações. A inovação e a criatividade são conceitos frequentemente confundidos. A inovação baseia-se na criatividade que impulsiona e estende o conhecimento organizacional, resultando assim em novo conhecimento que se reflete em novos produtos, processos ou métodos, e na criação de valor. Porém, as organizações poderão não deter o conhecimento necessário para completar o seu ciclo de inovação. Esse conhecimento poderá residir fora dos seus limites organizacionais. O principal desafio para as organizações é então determinar o conhecimento necessário, as fontes desse conhecimento e o locus onde a inovação emerge ou toma lugar. A capacidade de reconhecer o conhecimento externo, de o integrar e combinar com o conhecimento interno e de o refletir em novos produtos diferenciados, são competências que as organizações devem possuir para ganhar vantagem competitiva e responder às exigências do mercado. As organizações que exibem essas capacidades revelam grande capacidade de aprendizagem com os agentes-fonte de conhecimento externo. Neste capítulo é caracterizada a abordagem a este problema. É efetuada uma caracterização da problemática da inovação e a sua relação com a criação de novo conhecimento. Sendo o conhecimento o motor da inovação, são descritos e caracterizados os modelos de gestão das dinâmicas do conhecimento organizacional e identificadas as capacidades dinâmicas requeridas para a aquisição, integração e aplicação de conhecimento externo. Estando a aprendizagem intimamente relacionada CAPÍTULO 2. A INOVAÇÃO E O CONHECIMENTO 32 com estas capacidades, são identificadas tendências tecnológicas de suporte à aprendizagem, gestão e criação de conhecimento. 2.2 A Inovação O termo inovação provém do termo “innovationem”, que em latim é nome do particípio passado de “innovare”, cujo significado é renovação ou mudança (OD, 2004). Existem relatos do uso do termo “inovação” desde os finais da década de 1880, para a referência a algo incomum. Porém, foi Schumpeter o primeiro a produzir um conceito claro de inovação (Śledzik, 2013). Para Schumpeter (1912, p.66), o conceito de inovação englobava cinco casos particulares entre os quais “A introdução de um novo bem – com o qual os consumidores não estão familiarizados - ou uma nova qualidade de bem”. No contexto organizacional, a definição de inovação permaneceu inconsistente ao longo dos anos (Hage, 2005). Não obstante, existe um consenso de que a inovação consiste em algo que é novo para a organização, sob a forma de um produto, serviço, tecnologia, processo ou resultado de investigação, resultantes da adoção de uma ideia ou comportamento (Standing e Kiniti, 2011). Atualmente, a inovação é vista como necessária e até crucial para a sobrevivência das empresas nos exigentes mercados, que se caracterizam por forte competição e rápida mudança. Neste contexto, a inovação é também descrita como o meio utilizado pelas organizações para criar vantagens competitivas (Damanpour e Schneider, 2006; Johannessen, 2008; Bartel e Garud, 2009). A definição de Frankelius (2009) unifica as anteriores, estabelecendo a inovação como algo que é novo, original e que resulta de melhores soluções para satisfação de novos requisitos, necessidades latentes de clientes ou necessidades de mercado e que se traduzem em produtos, processos, serviços, tecnologias ou ideias mais eficientes. É também evidenciado pela literatura o debate acerca do que realmente é novo ou é novidade na definição de inovação (Daft, 1978; Slappendel, 1996; Damanpour e Schneider, 2006). Segundo Slappendel (1996, p.107), a capacidade de perceção do que é ou não é novidade é fundamental e é esta capacidade que distingue inovação de mudança. Ao passo que a inovação implica mudança, nem toda a mudança implica inovação porque nem tudo o que a organização adapta é visto como novo. 2.2.1 Tipos de Inovação A natureza e os diferentes tipos de inovações têm vindo a ser amplamente estudados ao longo dos tempos. Este facto explica a variedade de classificações encontradas na literatura, tais como inovação de produtos, de processos, arquitetural, incremental, radical, disruptiva, estratégica, de marketing, conceito de negócio, etc. (Van de Ven, 1986; Henderson e Clark, 1990; Gopalakrishnan e Damanpour, 1997; Christensen e Overdorf, 2000; Leifer, 2000; Abhijeet e Vibha, 2009). Cada tipo de inovação requer uma abordagem única e envolve diferentes conjuntos de intervenientes. CAPÍTULO 2. A INOVAÇÃO E O CONHECIMENTO 33 A classificação de Gopalakrishnan e Damanpour (1997) identifica três principais grupos de tipos de inovação: produtos versus processos, radical versus incremental, técnica versus administrativa. A inovação de produtos está relacionada com a oferta da organização, i.e., produtos tangíveis ou serviços introduzidos para benefício de clientes, enquanto a inovação de processos se define como ferramentas, estratégias e conhecimento utilizados para apoiar a produção de produtos ou serviços. De uma forma simples, a inovação de processos visa aumentar a eficácia e eficiência das atividades associadas à produção da oferta da organização. A inovação radical e a incremental estão relacionadas com o grau de mudança associada à inovação (Standing e Kiniti, 2011). A inovação radical refere-se à introdução de um produto ou processo completamente novo, podendo representar uma rutura estrutural com padrões anteriores ou práticas de natureza diversa (organizacionais, processuais, tecnológicos, etc.). Por sua vez, a inovação incremental refere-se à incorporação de novas características em produtos ou processos existentes, sem que, no entanto, sejam alteradas as suas funções básicas. As inovações tecnológicas englobam tecnologias, produtos e serviços que são utilizados para produzir produtos ou serviços relacionados com a atividade organizacional. Por último, as inovações administrativas estão diretamente relacionadas com a gestão, estrutura organizacional, administração de processos e recursos humanos. 2.2.2 Modelos de Processos de Inovação A inovação é vista como um processo complexo, composto por várias etapas, baseadas na premissa de que as ideias são a base da inovação (Daft, 1978; Van de Ven, 1986; Scott e Bruce, 1994; Koen et al., 2002; du Preez e Louw, 2008; Desouza et al., 2009). Consequentemente, estas etapas do processo de inovação descrevem os principais passos que uma ideia percorre, desde a sua geração até ao seu desenvolvimento e implementação. Existe uma extensa literatura focada na descrição da gestão e das etapas dos processos de inovação (Rothwell, 1992; Trott, 2008; Tidd e Bessant, 2009). Os processos de inovação evoluíram ao longo dos tempos, constatando-se essa evolução em mudanças de paradigma na abordagem do processo e a nível das fontes de inovação. A Tabela 2.1 apresenta uma descrição sumária das seis gerações que caracterizam a evolução dos modelos de inovação. Inicialmente, os processos de inovação eram baseados em modelos lineares (ver Figura 2.1) que descreviam o processo de inovação como sequências bem definidas, que começavam com as atividades de investigação, seguidas do desenvolvimento do produto, produção e comercialização (Fischer, 2001). Cada etapa do processo produzia outputs que eram propagados para a etapa seguinte, sendo o fluxo de conhecimento unidirecional. A inovação era do domínio da investigação e desenvolvimento (I&D) que lidava principalmente com conhecimento explícito que era desenvolvido durante a fase de investigação. CAPÍTULO 2. A INOVAÇÃO E O CONHECIMENTO 34 Os modelos lineares possuíam vários problemas, pois distorciam a realidade da inovação (Landau e Rosenberg, 1986). Um dos principais problemas era a inexistência de formas de retroação no trabalho em desenvolvimento (ou das vendas e consumidores), essencial para a avaliação da performance, formulação de passos seguintes ou avaliação da posição competitiva. Tabela 2.1 – Evolução dos modelos de inovação. Adaptado de du Preez e Louw (2008). Geração Modelo Característica 1ª (1930) Technology Push Processo sequencial linear simples; ênfase na ciência e atividades de I&D. 2ª (1960) Market Pull Processo sequencial linear simples; ênfase no marketing. O Mercado é a fonte de novas ideias para I&D. 3ª (1970) Coupling Model Reconhece a interação entre vários elementos e ciclos de retroação entre eles; ênfase na integração de I&D e marketing. 4ª (1980) Interactive Model Combinação dos modelos Push e Pull; integração com a empresa; ênfase nas ligações externas. 5ª (1990) Network Model Ênfase na acumulação de conhecimento e ligações externas; integração de sistemas; e networking extensivo. 6ª (2000) Open Innovation Ideias internas e externas podem ser combinadas para favorecer o desenvolvimento de novas tecnologias; ênfase no networking, colaboração; abertura; e papel nuclear das entidades externas. 7ª (Presente) Extended Innovation Network Combinação do Network Model com Open Innovation. Os modelos de inovação contemporâneos são não lineares 2 (ver Figura 2.2) e possuem uma perspetiva da inovação mais ampla (Johannessen et al., 1999): o processo de inovação é interativo e opera numa base distribuída, envolvendo diferentes grupos internos ou externos à organização, ligados em rede (Scarbrough, 2003). Estes modelos colocam enfâse na aprendizagem, na colaboração, na diversidade de tipos de conhecimento e na ligação entre estes, sendo a aprendizagem considerada um processo nuclear. Sob esta perspetiva, a inovação é assim definida por Scarbrough (2003) como a integração de conhecimento com a ação, i.e., a tradução de conhecimento especializado de uma série de grupos, combinado, em resultados científicos, produtos ou processos. Swan et al. (1999b) introduziram uma perspetiva de processo de inovação que examina a dinâmica cognitiva, processos sociais e políticos, através dos quais as ideias são desenvolvidas, transmitidas, transferidas e implementadas ao longo do tempo. Para esta perspetiva o networking é crucial, sendo definido como processos de comunicação sociais que encorajam a partilha de conhecimento entre comunidades. Figura 2.1 – Modelo linear convencional de inovação. Adaptado de Kline e Rosenberg (1986) 2 e.g.: Chain-linked model (Kline e Rosenberg, 1986; Kline, 1989) ou Open Innovation (Chesbrough, 2003b) Investigação Desenvolvimento Produção Marketing CAPÍTULO 2. A INOVAÇÃO E O CONHECIMENTO 35 Figura 2.2 – Exemplo de modelo de inovação não linear: Chain-linked model (Kline e Rosenberg, 1986). Neste modelo são visíveis os fluxos de cooperação, informação e retroação. Simbologia: C: canal central de inovação; f: ciclos de retroação; F: retroação particular importante; D: ligação direta de e para a investigação, devido a problemas de invenção ou design; I: apoio à investigação através de instrumentos, máquinas, ferramentas, procedimentos e tecnologia; S: apoio investigação em ciências relacionadas com a área do produto para aquisição direta de informação e monitorização do trabalho externo. R-K: ligações entre a investigação e o conhecimento. 2.2.3 Estádios do Processo de Inovação Existem reportadas na literatura várias abordagens no que diz respeito aos estádios que constituem o processo de inovação (Herstatt e Verworn, 2001; Koen et al., 2002; Desouza et al., 2009; Tidd e Bessant, 2009). Apesar de distintas, verifica-se a existência de estádios comuns entre as várias abordagens ou de alguma forma semelhantes, pois o propósito é comum. A Tabela 2.2 apresenta um resumo dos estádios típicos de processos de inovação evidenciados pela literatura. Segundo a abordagem de Koen et al. (2002), o processo de inovação pode ser dividido em três fases: o Front End de Inovação (FEI); o Desenvolvimento de Novos Produtos ou “NPD” (do anglo-saxónico New Product Development); e a Comercialização, tal como ilustra a Figura 2.3. O FEI, também designado por Fuzzy Front End (Khurana e Rosenthal, 1997), pre-phase 0 (Khurana e Rosenthal, 1997), pré-desenvolvimento (Cooper e Kleinschmidt, 1993) ou atividades pré-projecto (Verganti, 1997), envolve todas as atividades que precedem o desenvolvimento do novo produto, que vão desde a geração de uma ideia até à sua aprovação ou término. Figura 2.3 – Processo de inovação. Adaptado de Koen et al. (2002) INVESTIGAÇÃO CONHECIMENTO DESIGN DETALHADO E TESTE MERCADO POTENCIAL INVENÇÃO E/OU PRODUÇÃO DO DESIGN ANALÍTICO REDESIGN E PRODUÇÃO DISTRIBUIÇÃO E MERCADO f F f f f f f D c c c c I S R R R K K K 1 1 1 2 2 2 3 3 3 4 4 4 Front End de Inovação Desenvolvimento Novos Produtos Comercialização CAPÍTULO 2. A INOVAÇÃO E O CONHECIMENTO 36 O NPD envolve as atividades relativas ao desenvolvimento do novo produto, de acordo com os inputs da fase anterior, incluindo o design, revisão do design, o design industrial, a construção de protótipos, testes de mercado e preparação para a produção. Finalmente, a fase de comercialização engloba as atividades de produção em massa, introdução e penetração de mercado e verificação contínua do produto. Tabela 2.2 – Resumo dos estádios típicos de processos de inovação Fase Estádio Descrição e propósito Fase inicial ou Front End de Inovação Geração de ideias (ou criatividade) É o estádio onde as ideias são geradas (Amabile et al., 1996; Amabile, 1998). As ideias podem ser internas (colaboradores) ou externas (de consumidores, parceiros de negócio, competidores, universidades, etc.). A fase de geração de ideias requer colaboração (Ohly et al., 2010) e o envolvimento de indivíduos com níveis cognitivos e de conhecimento diferentes. Mecanismos de brainstorming são frequentemente utilizados para a geração de ideias. Embora as ideias sejam a génese das inovações, as organizações nem sempre estão certas de como ou quem gera as ideias (Wu e Fang, 2010). Seleção de ideias (ou screening e avaliação de Ideias) Um dos requisitos para que uma ideia se torne uma inovação, todas as ideias geradas devem ser avaliadas (Rietzschel et al., 2006), de modo a selecionar aquelas que se enquadram com a missão e valores da organização e que se antevê possuir valor comercial (Desouza et al., 2009). Desenvolvimento Design e experimentação Tem como objetivo determinar a aplicabilidade de uma ideia a um problema ou contexto específico, assim como também o seu enquadramento na organização num período particular (Desouza et al., 2009). Neste estádio desenvolvem-se e testam-se protótipos de produtos, serviços ou processos. Segundo Thomke (1998), este estádio é considerado um dos mais importantes do processo, pois é responsável por uma significativa parte do total dos custos e tempo consumido para desenvolvimento da inovação. Comercialização Fabrico Dependendo do tipo de inovação, esta fase está relacionada: com a produção em larga escala, no caso de um produto; ou com a implementação no caso de um processo, o que implica a configuração de estruturas e alocação de recursos. Comercialização (ou comercialização da ideia e difusão) Este estádio é nuclear ao processo de inovação, dado que resulta em produtos finais, serviços ou processos (Verhaeghe e Kfir, 2002). A difusão é o processo de geração de aceitação para a inovação. A divisão entre o FEI e o NPD é por vezes pouco clara, dado que as atividades de desenvolvimento/ avaliação de tecnologia podem necessitar de ser realizadas na interseção (Koen et al., 2001). Enquanto o NPD e a comercialização são processos bem definidos e estruturados, o FEI é não estruturado, de natureza experimental (por vezes caótico) e imprevisível, dado que existe um elevado grau de incerteza. Com o intuito de estruturar as atividades e fornecer uma visão e terminologia comuns no FEI, Koen et al. (2001) propuseram um constructo teórico denominado Modelo de Desenvolvimento de Novos Conceitos, o qual é ilustrado pela Figura 2.4. O modelo fornece uma linguagem comum e uma definição de cinco elementos-chave para o FEI: Geração e Enriquecimento de Ideias; Seleção de Ideias; Definição do Conceito; Análise de Oportunidades; e Identificação de Oportunidades. O Motor representa liderança, cultura e CAPÍTULO 2. A INOVAÇÃO E O CONHECIMENTO 37 estratégia de negócio, que potencia e dirige os cinco elementos-chave que são controláveis pela organização. Os fatores influenciadores afetam todo o processo de inovação e são relativamente não controláveis pela organização. Estes fatores podem traduzir-se em capacidades organizacionais, na envolvente exterior (canais de distribuição, legislação e clima político e económico) e nas ciências e tecnologias de suporte (internas ou externas) que podem estar envolvidas. Os cinco elementos-chave são controláveis pela organização e englobam as atividades dos estádios da fase inicial do processo de inovação, identificados na Tabela 2.2. As ideias podem fluir, circular e iterar entre os cinco elementos. Figura 2.4 – Processo de inovação integrando o desenvolvimento de novos conceitos. Adaptado de Koen et al. (2001) Identificação de oportunidades: Este elemento é tipicamente orientado pelos objetivos de negócio e é através dele que a organização identifica as oportunidades que deverão ser capturadas. Uma oportunidade poderá ser: uma resposta a uma ameaça competitiva; um meio para simplificar operações de modo a acelerá-las ou reduzir os seus custos; um novo processo de fabrico; um produto completamente novo; etc. A identificação de oportunidades pode emergir simplesmente através da identificação de necessidades de consumidores, não atendidas. O processo de identificação de oportunidades pode ser formal e alinhado com os fatores influenciadores ou informal, através de sessões ad-hoc, discussões online, etc. Em muitos casos, este elemento precede a geração e enriquecimento de ideias. Análise de oportunidades: Neste elemento, uma oportunidade é avaliada de forma a confirmar se vale a pena dar-lhe seguimento. É necessária informação adicional para traduzir a Identificação de Oportunidade em oportunidades de negócio e tecnológicas, que poderá ser adquirida através de focus groups, estudos de mercado (análise da concorrência e benchmarking, análise do comportamento dos consumidores, tendências de mercado) ou experimentação científica. A análise de oportunidades pode ser parte integrante de um processo formal ou pode ocorrer iterativamente. As capacidades de negócio e competências são avaliadas neste elemento. Front End de Inovação Desenvolvimento Novos Produtos Comercialização Desenvolvimento de Novos Conceitos Análise de Oportunidades Motor Geração e Enriquecimento de Ideias Seleção de Ideias Definição do Conceito Identificação de Oportunidades Fatores Influenciadores CAPÍTULO 2. A INOVAÇÃO E O CONHECIMENTO 38 Geração e enriquecimento de ideias: Este elemento está relacionado com a génese, desenvolvimento e maturação de uma ideia concreta. A geração da ideia é evolutiva e iterativa e pode sofrer mutações (combinações, modificações, atualizações, etc.) consoante é examinada, estudada, discutida e desenvolvida em conjunto com outros elementos do modelo. Tipicamente, o contacto direto com clientes ou utilizadores de produtos ou serviços e o estabelecimento de ligações com equipas multifuncionais, assim como a colaboração com parceiros e outras instituições, melhoram esta atividade. Este processo poderá ser formal, incluir sessões de brainstorming ou bancos de ideias, e fornecer inputs para a Identificação de Oportunidades. Seleção de ideias: A dificuldade para a maior parte das organizações é a seleção das ideias que se prevê possuírem maior valor de negócio. Uma boa seleção é crítica para a saúde e sucesso da organização. O problema reside no facto de não existirem processos que garantam uma boa seleção. A maior parte dos métodos de seleção de ideias envolve séries iterativas de atividades que incluem várias passagens pelos elementos de Identificação de Oportunidades, Análise de Oportunidades e Geração e Enriquecimento de Ideias, frequentemente com novas perceções provenientes dos Fatores Influenciadores e novas diretivas do Motor. O processo de seleção poderá ser tão simples quanto a escolha de uma entre as ideias geradas, ou tão complexo como um processo de negócio multiestádio. Devido à escassez de informação e baixo nível de compreensão que caracterizam o início do desenvolvimento do produto, processos de decisão formalizados são difíceis de implementar. Definição do conceito: A definição do conceito é o elemento final do desenvolvimento de novos conceitos ou “NCD” (do anglo-saxónico New Concept Development) e disponibiliza a única porta de saída para o NPD. Deste elemento resultam a especificação do conceito (conceito do produto, especificações do conceito, arquitetura, etc.) decorrente das melhores ideias e um business case baseado nas avaliações do mercado potencial e da concorrência, requisitos de investimento, incerteza técnica e análise do risco global do projeto. O grau de formalismo do business case varia de acordo com a natureza da oportunidade, nível de recursos, requisitos organizacionais ou cultura de negócio. 2.2.4 Perspetiva Distribuída do Processo de Inovação: A Importância dos Agentes Socioeconómicos Externos Durante décadas, as organizações focaram-se no modelo de inovação tradicional, desenvolvendo e convertendo invenções técnicas em inovações tecnológicas, comercializando depois essas inovações através do processo de I&D, produção e distribuição (Chandler, 1993; West e Bogers, 2010). Na década de 80, os trabalhos de Allen (1983) e von Hippel (1988) evidenciaram irregularidades ao modelo tradicional de inovação, no qual as fontes de inovação fora dos limites das organizações conseguiam suplementar, ou até suplantar, o até então modelo tradicional. Esta perspetiva de criação e CAPÍTULO 2. A INOVAÇÃO E O CONHECIMENTO 39 comercialização de inovação, parcialmente ou completamente fora dos limites organizacionais, desenvolveu-se em três principais linhas de investigação:  Inovação pelo Utilizador ou User Innovation (UI) (von Hippel, 1988, 2005a);  Inovação Aberta ou Open Innovation (OI) (Chesbrough, 2003b);  Inovação Cumulativa ou Cumulative Innovation (CI) (Scotchmer, 2004; Murray e O'Mahony, 2007). Ao contrário do processo tradicional, que se focava apenas nas fontes de inovação internas, os paradigmas de inovação distribuída enfatizam particularmente um ou mais stakeholders, na cadeia de valor da empresa, como principais fontes de inovação. Desta forma, os fornecedores, a ciência, os utilizadores e os competidores ou concorrentes representam as principais fontes de inovação, consideradas como de potencial valor para a organização. Fornecedores: O papel dos fornecedores como fontes de inovação foi evidenciado por von Hippel (1988). Este concluiu que os fornecedores podem fornecer inovação, se puderem obter benefícios resultantes da venda de materiais e componentes que são complementares à inovação. A integração dos fornecedores no processo de inovação tem sido apontada como um dos principais fatores que levam à inovação frame-breaking. Foi identificado que as empresas com ligações fortes a fornecedores demonstraram ter níveis de produtividade mais elevados do que aquelas que relataram relações fracas ao longo do tempo (Pittaway et al., 2004). Ciência: A colaboração com entidades sem fins lucrativos, incluindo universidades e laboratórios de investigação governamentais pode ajudar a complementar o processo de inovação. Estes parceiros da ciência podem fornecer contributos importantes no sentido de ajudar as organizações a obter conhecimento e a desenvolver capacidades tipicamente localizadas fora dos seus sistemas de negócio (Pittaway et al., 2004). Utilizadores: Estes stakeholders (utilizadores de produtos que podem ser clientes ou empresas) têm vindo a assumir-se cada vez mais como uma importante fonte de inovação. Vários estudos demonstraram que as abordagens focadas nos utilizadores são mais eficazes do que as abordagens focadas no produto (von Hippel, 2005a). A construção de redes de relações com os utilizadores traz vários benefícios: (1) permite à organização não só identificar as necessidades de clientes não articuladas, bem como também identificar novas necessidades antes dos competidores; (2) os utilizadores que estão envolvidos nos estádios iniciais do processo de inovação ajudam a desenvolver ideias; (3) o envolvimento de utilizadores reduz os riscos da inovação; (4) ajudam as empresas a completar a sua oferta, fornecendo as peças em falta para a solução do produto. Todavia, os utilizadores podem inovar independentemente das organizações, o que pode envolver esforços colaborativos para inovar coletivamente (von Hippel, 2005a). CAPÍTULO 2. A INOVAÇÃO E O CONHECIMENTO 46 a inovação (von Hippel e Katz, 2002; Jeppesen, 2005). Aqui, a Internet fornece também oportunidades para o envolvimento de utilizadores no processo de inovação (Sawhney et al., 2005; Piller e Walcher, 2006). Embora nestas linhas de investigação exista bastante trabalho realizado e documentado, existem questões-chave ainda não exploradas (Bogers et al., 2010), entre as quais se destaca a seguinte: Como podem os produtores adquirir o conhecimento acerca das inovações (adaptações, melhorias, soluções, etc.) produzidas pelos utilizadores? Segundo Klammer et al. (2011), as organizações não utilizam todo o potencial da UI, pois tipicamente limitam a participação dos utilizadores à geração de ideias, teste de produtos e design de produtos simples (e.g., t-shirts e logotipos) em vez de os deixarem «colaborar ativamente na definição de conceitos» e no processo de desenvolvimento. Comunidades de Inovação As inovações de utilizadores tendem a ser amplamente distribuídas e não concentradas num reduzido número de utilizadores (von Hippel, 1988, 2013). Consequentemente é crucial para os utilizadores-inovadores encontrar formas de cooperação de modo a combinar e potenciar os seus esforços. Para este efeito são comuns as cooperações user-to-peer, diretas e informais (no apoio a outros para inovar, responder a questões, etc.), ou cooperações organizadas onde os utilizadores se reúnem em redes e comunidades que disponibilizam infraestruturas e ferramentas para as suas interações e distribuição de inovações. Eric von Hippel (2005a, p.96) define as comunidades de inovação como “indivíduos ou organizações interligadas por ligações de transferência de informação que podem envolver comunicação face-a-face, eletrónica ou de outro tipo”. A Tabela 2.4 apresenta as características gerais das comunidades de inovação. Para além de permitirem e fomentarem o estabelecimento de ligações entre utilizadores, as comunidades de inovação podem aumentar a produtividade no desenvolvimento, teste e difusão de inovações. Existem casos documentados do valor que as comunidades podem fornecer aos utilizadores-inovadores, por exemplo, no desenvolvimento de produtos físicos (Franke e Shah, 2003) ou no desenvolvimento de software de código aberto (von Hippel, 2001, 2005a). Neste último caso, os utilizadores com capacidades técnicas desenvolvem software (para suprir necessidades próprias) e partilham-no voluntariamente com a comunidade. Os utilizadores sem capacidades técnicas podem participar no processo de inovação, articulando os seus problemas e imaginando soluções em Fóruns de Discussão da comunidade, esperando que os utilizadores-programadores reajam para encontrar uma resolução do problema. O esforço comunitário para fornecer um bem público (de que é exemplo a divulgação de uma inovação gratuita) é designado na literatura como ação coletiva. CAPÍTULO 2. A INOVAÇÃO E O CONHECIMENTO 47 Estudos empíricos demonstraram que os utilizadores e as comunidades inovam com base na acumulação do seu conhecimento (Franke e Shah, 2003; Lakhani e von Hippel, 2003; Luthje et al., 2005). Utilizadores intermediários e internos à organização podem também ser fontes de inovação. Embora as comunidades possam operar de forma independente, as organizações podem também participar como promotoras ou facilitadores e transferir as ideias dos utilizadores para produção. As organizações podem ainda criar as suas próprias comunidades de inovação online que são destinadas a qualquer utilizador (Schwab et al., 2011). Tabela 2.4 – Características gerais das comunidades de inovação. Fonte: von Hippel (2005a) Características Descrição Membros Utilizadores e organizações. Abertura Podem existir (não sendo obrigatório) dentro de um grupo de membros. Catalisador Desenvolvem-se quando uma inovação é gratuitamente revelada ou quando a informação revelada é considerada de interesse para a comunidade. Funcionalidades Podem oferecer funcionalidades de comunicação e socialização para a troca de ideias (e.g., chat, listas de email, etc.) e ferramentas para ajudar os utilizadores a desenvolver, avaliar e integrar o seu trabalho, que tipicamente são desenvolvidas pelos membros da comunidade. Âmbito Frequentemente especializadas, servindo repositórios de informação relacionados com categorias específicas de inovação. A Web 2.0, através da sua natureza participativa, colaborativa e democrática, veio fomentar e facilitar a criação de comunidades de inovação. Termos como “User Innovation Networks” (von Hippel, 2005b), ”Peer Production” (Bauwens, 2005; Feller et al., 2008; Kozinets et al., 2008), “Community Driven Innovation” (Van Oost et al., 2008) ou “Crowdsourcing” (Howe, 2006; Leimeister et al., 2009; Oliveira et al., 2010; Vukovic e Bartolini, 2010; Schweitzer et al., 2012) são frequentemente referenciados na literatura para descreverem a inovação pelas comunidades virtuais de utilizadores (Howe, 2006), sendo também consideradas abordagens para aplicação do método de Lead User (Steen et al., 2007). Por exemplo, Schweitzer et al. (2012) exploram o conceito de Crowdsoursing no FEI através de competições de ideias online, comparando os benefícios obtidos face aos métodos tradicionais como os Focus Groups. Deste estudo conclui-se que através do Crowdsourcing se obtêm melhores ideias e mais baratas. 2.2.4.4 Contrastes das diferentes perspetivas de inovação distribuída Durante décadas, as organizações focaram-se no modelo fechado de inovação, onde todo o processo de inovação (I&D, produção e distribuição) era verticalmente integrado, dependendo unicamente das capacidades internas à organização. O aparecimento dos modelos distribuídos de inovação fez emergir a importância que as fontes de conhecimento externas podem ter, quer para a criação, quer para a comercialização de inovação interna. Embora as diferentes perspetivas da inovação distribuída sustentem que o conhecimento que se traduz em inovação tem origem externa, estas diferem em CAPÍTULO 2. A INOVAÇÃO E O CONHECIMENTO 48 quatro aspetos relacionados com o conhecimento: A sua fonte, o fluxo, a divulgação e a propriedade (Tabela 2.5). Na Inovação fechada todo o conhecimento utilizado é gerado internamente. Na OI é utilizado o melhor conhecimento (seja de origem interna ou externa), sendo o conhecimento gerado protegido por PI, por motivos pecuniários. Na UI é utilizado o conhecimento dos utilizadores individuais ou comunidades, o qual é gerado por motivos de utilidade e divulgado livremente. Por fim, na CI a inovação advém da combinação de conhecimento (cumulativo) proveniente de múltiplas organizações concorrentes, o qual é divulgado inadvertidamente ou deliberadamente, sob um motivo pecuniário. Tabela 2.5 – Contraste entre a inovação fechada e as diferentes linhas de inovação distribuída, relativamente à fonte, fluxo, divulgação e propriedade do conhecimento 2.2.5 Redes Colaborativas e Inovação Na literatura organizacional existe um reconhecimento crescente da prevalência e da importância das redes de colaboração entre empresas e agentes socioeconómicos externos (empresas, clientes, fornecedores, parceiros, etc.) (Lundvall, 1988; Rothwell, 1992; Berasategi et al., 2009), sejam estas formais ou informais (Nair e Vedak, 2009). Esta importância advém da necessidade de adquirir conhecimento externo que lhes faculte capacidades de desenvolvimento de novos processos, produtos e tecnologias, que permitam a adaptação a ambientes turbulentos e incertos. Existe uma grande diversidade de manifestações de redes colaborativas em diferentes domínios de aplicação, acompanhada de diferentes terminologias. Uma taxonomia bastante completa foi proposta por Camarinha-Matos e Afsarmanesh (2008) e Camarinha-Matos et al. (2009) como resultado de vários projetos internacionais. O critério utilizado nesta taxonomia é baseado, entre outros, na orientação (longo prazo/ orientado ao objetivo), objetivos (agarrar a oportunidade/ produção contínua) e âmbito (organizacional/ profissional). Da perspetiva dos objetivos, diferentes tipos de redes podem facilmente ser identificados, seja a criação de novo valor (inovação) ou a translação deste novo valor para o mercado (sob a forma um produto ou serviço). Conhecimento Inovação Fechada (Integração Vertical) Open Innovation User Innovation Cumulative Innovation Fonte Organização Especialistas/ Peritos Utilizadores Múltiplas organizações Fluxo Interno à organização Através dos limites da organização Proveniente dos utilizadores Multidirecional Divulgação Interna à organização Venda Divulgação livre Spillovers Propriedade Organização Sob PI N/D Dispersa CAPÍTULO 2. A INOVAÇÃO E O CONHECIMENTO 49 No âmbito de como as redes de colaboração e as comunidades podem ser envolvidas no processo de inovação, existe um conjunto considerável de literatura que evidencia a ligação entre as redes de colaboração e a inovação e de como estas podem facilitar as atividades de inovação (ver Tabela 2.6). Grande parte desses estudos enfatiza o papel dos indivíduos e das redes interpessoais e informais na difusão de inovações. Segundo Nair e Vedak (2009), os benefícios das redes de colaboração para a inovação incluem: (1) a partilha de risco; (2) a conjugação de competências complementares; (3) a obtenção de conhecimento externo; (4) a diminuição tempo de introdução de novos produtos no mercado; e (5) o acesso a novos mercados e tecnologias. Tabela 2.6 – Importância das redes colaborativas no processo de inovação Evidências Estudos O locus da inovação já não é o indivíduo ou a organização, mas sim, cada vez mais, a rede na qual a organização está integrada. (Nair e Vedak, 2009) Cada descoberta científica ou tecnológica resulta de inúmeras contribuições e não de criações individuais. (Bougrain e Haudeville, 2002) O comportamento em rede foi identificado como potenciador da inovação e competitividade das organizações em vários sectores da indústria. (Powell et al., 1996; Nair e Vedak, 2009) A um nível organizacional, o envolvimento de gestores e funcionários em redes de colaboração profissionais intraindústria e interindústria, promove a difusão de inovação. (Robertson et al., 1996; Pittaway et al., 2004) Quanto maior o envolvimento de indivíduos em redes colaborativas, maior a probabilidade de a organização que os emprega adotar as inovações. (Newell e Clark, 1990; Swan et al., 1999a) Para além da obtenção de conhecimento para o desenvolvimento de inovações in-house ou da difusão de inovações tecnológicas, as redes de inovação são também importantes para a aprendizagem de práticas de trabalho inovadoras que outras organizações desenvolveram ou adotaram. (Biemans, 1991; Erickson e Jacoby, 2003; Chen e Shou, 2012) As redes de colaboração facilitam o acesso à informação promovendo: a perceção e adoção antecipada da inovação; e a interação social, gerando confiança e reciprocidade que propiciam a transferência de conhecimento. (Almeida e Kogut, 1999; Pittaway et al., 2004) Embora o conceito de redes de inovação tenha surgido nos finais dos anos 80 (Lundvall, 1988), não existe ainda uma framework de referência, unanimemente aceite, para a categorização do processo de inovação em rede (Berasategi et al., 2009). Existem estudos que colocam ênfase na natureza informal do processo (Kalhoff et al., 1998) e outros que examinam os seus aspetos sociais (Pyka, 2002; Taatila et al., 2006). Porém, a globalidade dos estudos estabelece que as redes de inovação servem para promover a criatividade, aumentar a capacidade de criação e catalisar a inovação. No que se refere à categorização das redes de inovação, a literatura demonstra a existência de diferentes classificações com diferentes perspetivas. Estudos recentes têm-se focado numa classificação baseada no critério das fontes de inovação (ver Tabela 2.7), a qual aparenta ser a mais ajustada para o desenvolvimento de um modelo de inovação em rede (Berasategi et al., 2009). CAPÍTULO 2. A INOVAÇÃO E O CONHECIMENTO 50 Em qualquer caso, a colaboração com entidades externas requer o ajustamento e configuração de processos, de ferramentas e o estabelecimento de níveis de confiança necessários para o trabalho em conjunto. Estes são fatores que, em muitos casos, podem abrandar e colocar em perigo os objetivos da colaboração. Tabela 2.7 – Taxonomia das redes de inovação com base no critério das fontes de inovação Fonte de inovação Estudos Colaboração externa com outras organizações (Gulati et al., 2000; Contractor e Lorange, 2002; Dilk et al., 2008) Co-inovação com clientes (Cox e Mowatt, 2004; von Hippel, 2005a; Howe, 2006; Ogawa e Piller, 2006; Tapscott e Williams, 2006) Colaboração via Innomediaries/ Knowledge Brokers (Sawhney et al., 2002; Piller, 2008) 2.2.6 Redes Colaborativas de Inovação Uma Rede Colaborativa de Inovação ou “COIN” (do anglo-saxónico Collaborative Innovation Network) é um constructo social utilizado para descrever equipas ou grupos inovadores. A essência do conceito já existe há muitos anos. Por exemplo, as Comunidades de Prática (CdP) são um constructo social similar que foi explorado anteriormente na inovação com utilizadores (Wenger, 1998; Lundkvist, 2004). De facto, as CdP e as COIN partilham características comuns. O termo foi cunhado por Gloor (2006, p.4), que o definiu originalmente como “uma ciberequipa de pessoas automotivadas que partilham uma visão coletiva e que utilizam a Web para colaborar, partilhando ideias, informação e trabalho de modo a atingir um objetivo comum”. Ao contrário das organizações, que possuem uma estrutura hierárquica, as COIN não possuem uma liderança formal, sendo sistemas auto-organizados em torno de uma visão comum, partilhada pelos seus membros. Esta visão partilhada é a razão da sua existência e cessa assim que o objetivo comum é atingido. Consequentemente, uma COIN é caracterizada por possuir um tempo de vida útil limitado, podendo extinguir-se ou reinventar-se dando origem a novas COIN. Gloor (2006) define estas redes segundo três condições: (1) inovam através criatividade colaborativa massiva; (2) colaboram segundo um código de ética restrito; (3) comunicam em redes de contactos diretos. A essência das COIN é criar algo novo, com base no conceito de swarm creativity – o mecanismo estrutural das COIN. Este conceito assenta na premissa de que a produção criativa, resultante da partilha aberta de ideias e trabalho no seio de um grupo, é exponencialmente maior do que a soma da produção criativa individual de cada elemento do grupo (Gloor, 2006; Gloor e Cooper, 2007b). Uma COIN é baseada em relações fracamente ligadas (swarming), cujo comportamento de um par é influenciado pela retroação positiva ou negativa dos restantes. Cada interação entre pares cria impacto numa COIN, quer seja pela amplificação do comportamento através de retroações positivas, quer pela diminuição do comportamento resultante de retroações negativas. Esta influência pode CAPÍTULO 2. A INOVAÇÃO E O CONHECIMENTO 51 conduzir a uma alteração comportamental da COIN como um todo, caso obtenha retroações positivas suficientes. O valor da rede depende da sua dimensão, pois a base para criação de valor assenta na quantidade de conhecimento introduzido acumulado e não tanto nas contribuições individuais. A inteligência e a capacidade para executar tarefas complexas são dependentes do número de elementos que constituem a rede. A confiança é uma condição fundamental para que a partilha de conhecimento exista, dado que os membros não se conhecem e a colaboração é feita sobre plataformas de tecnologias da informação e comunicação (TIC). A confiança mútua deve ser garantida por um código de ética e um conjunto de valores comuns que sustentem a rede. Para garantir a confiança mútua, Gloor (2006) menciona três condições básicas: (1) meritocracia 6 ; (2) consistência 7 ; (3) transparência interna 8 . 2.2.6.1 Difusão de ideias em COIN As COIN estão integradas numa rede multidimensional de comunidades virtuais e estão no centro de um conjunto de comunidades concêntricas, nas quais cada comunidade está incluída numa subsequente comunidade maior. Três tipos de comunidades virtuais – COIN, Redes Colaborativas de Aprendizagem ou “CLN” (do anglo-saxónico Collaborative Learning Network) e Redes Colaborativas de Interesse ou “CIN” (do anglo-saxónico Collaborative Interest Network) – operam em conjunto para formar um ecossistema de redes interconectadas, denominado Rede Colaborativa de Conhecimento ou “CKN” (do anglo-saxónico Collaborative Knowledge Network), tal como ilustra a Figura 2.8. As COIN são o núcleo do ecossistema. As CLN emergem em redor das COIN e são formadas por comunidades de indivíduos que partilham não só um interesse comum, mas também conhecimento e práticas comuns. As CIN emergem em torno das CLN e compreendem indivíduos que partilham um interesse comum, mas que não operam como uma comunidade virtual, sendo a maioria apenas observadores. A disseminação de ideias ao longo da CKN assemelha-se a um efeito de onda, observável na Figura 2.8. As ideias fluem desde o centro até às CIN, até que atingem o resto do mundo virtual. Este é de facto o crescimento natural das COIN (COINCLNCIN). 6 A meritocracia é uma forma de gestão que recompensa e promove pessoas com base no mérito. Numa COIN cabe ao indivíduo contribuir com informação relevante para a comunidade. O reconhecimento pelos pares da qualidade da sua contribuição pode ser um fator motivacional, tornando-se assim a meritocracia um mecanismo de recompensa. 7 A comunidade deve ter um comportamento previsível orientado por um código de ética, frequentemente não redigido. A forma igualitária da comunidade cria a necessidade de visão partilhada que deve estar enraizada num código de ética que não deve mudar radicalmente ao longo de um período de tempo. 8 A transparência é de grande importância, dado que é essencial para a partilha de conhecimento e construção de confiança. CAPÍTULO 2. A INOVAÇÃO E O CONHECIMENTO 52 Figura 2.8 – Rede Colaborativa de Conhecimento. A coerência do ecossistema é dada pela fórmula: CKN= COIN + CLN + CIN. Adaptado de Gloor (2006) A principal atividade das COIN é criar algo novo. Nas CLN a atividade principal é colaborar, aprender sobre a inovação e perceber a sua utilização. Por último, numa CIN os membros comunicam e disseminam a informação sobre a inovação para o resto do mundo virtual. As CIN transportam o gérmen da inovação e do seu conjunto de elementos podem surgir grupos de interesse que podem gerar novas COIN. Estas COIN emergentes desenvolvem-se gerando em seu redor novas CLN e consequentemente novas CIN. Este processo é iterativo e forma uma espiral, tal como ilustra a Figura 2.9. Figura 2.9 – Espiral da inovação colaborativa. Disseminação de inovação: COIN  CLN  CIN  nova COIN. Adaptado de Gloor (2006) 2.2.6.2 COIN no seio das organizações Devido à sua natureza, Gloor (2006, p.4) define as COIN como “os motores de inovação mais produtivos de sempre”. A mesma asserção é asseverada por Peterslund (2010), com base no argumento de as COIN serem um sistema de produção baseado na estratégia S-learner (Schumpeter COIN Rede Colaborativa de Inovação CLN Rede Colaborativa de Aprendizagem CIN Rede Colaborativa de Interesse CKN Rede Colaborativa de Conhecimento Mundo Virtual Exterior CLN CLN CLN CIN CIN CIN COIN COIN COIN COIN Inova Colabora Comunica Visão partilhada Conhecimento partilhado Interesse partilhado CAPÍTULO 2. A INOVAÇÃO E O CONHECIMENTO 53 learning 9 ). Cultivar a criação destas estruturas pode trazer grandes benefícios para as empresas, pois “numa organização, fomentar a inovação colaborativa pode ser a chave para aumentar o desempenho, a eficiência e a criatividade em geral” (Gloor e Cooper, 2007b, p.1). As COIN podem gerar-se espontaneamente no seio das organizações, trespassar os seus limites e incluir indivíduos externos ou até membros de outras organizações. Neste contexto, uma COIN poderá, de forma natural, ser um produtivo ecossistema de inovação potenciado pelo conhecimento interno e externo à organização. As redes de valor geradas poderão ser de grande importância para as organizações. Contudo, apesar de existirem, as COIN podem permanecer ocultas, privando assim as organizações de tirar partido do valor gerado. Para Gloor e Cooper (2007b), as organizações de sucesso, no futuro, serão aquelas que conseguirem descobrir COIN e as consigam cultivar, quer estas sejam exclusivamente internas, quer ultrapassem os seus limites organizacionais, quer sejam mesmo maioritariamente ou exclusivamente externas. Estas atividades são designadas por coolhunting e coolfarming (Gloor e Cooper, 2007a; Gloor, 2011). O coolhunting consiste na procura e identificação de COIN e equipas auto-organizadas de pessoas intrinsecamente motivadas em torno de uma ideia, de ideias e de trendsetters 10 ; o coolfarming consiste no cultivo das COIN, através da sua alimentação com ideias para desenvolvimento e no recrutamento de trendsetters. 2.2.7 O Conhecimento como Condutor do Motor de Inovação É possível observar nas secções anteriores que, desde os primeiros estudos sobre inovação documentados até ao presente, os modelos de inovação evoluíram como resposta a constantes alterações dos mercados, resultantes da evolução de fatores socioeconómicos e tecnológicos. Hoje em dia, verifica-se um constante esforço das organizações para obtenção de fontes de inovação externas. Neste aspeto, a literatura evidencia a importância que os utilizadores desempenham para as organizações, quer como auxiliares da inovação interna, quer como criadores de inovação externa, seja individualmente ou cooperativamente no seio de comunidades. As comunidades de inovação são identificadas como importantes locus de inovação, pois para além de cada vez mais a inovação resultar de inúmeras contribuições e não de criações individuais (Bougrain e Haudeville, 2002), o locus de inovação já não é apenas o indivíduo ou a organização, mas sim redes de inovação onde a organização está integrada (Gloor, 2006; Nair e Vedak, 2009). Segundo Sousa (2008, p.18), a inovação bem-sucedida sob complexidade, incerteza e mudança “só pode ser adquirida através de abordagens colaborativas que integrem conhecimento interno e externo à organização”, e isto aplica-se tanto a 9 Estratégia de aprendizagem baseada na teoria da destruição criativa, onde as novas descobertas destroem perceções anteriores, criando assim novas oportunidades de mercado (Boisot, 1999). 10 Os trendsetters são os indivíduos visionários que fornecem inspiração ao grupo, sendo uma espécie de líder. CAPÍTULO 2. A INOVAÇÃO E O CONHECIMENTO 54 pequenas e médias empresas – que tipicamente têm défice de algum tipo de conhecimento para completar o processo de inovação – como a grandes empresas que estão a abandonar o processo tradicional de inovação, adotando um processo colaborativo em rede, que requer um elevado envolvimento de utilizadores para a criação de novo conhecimento. Os conceitos de inovação e criação de novo conhecimento estão fortemente relacionados. Por exemplo, Afuah (1998) define a inovação como sendo novo conhecimento incorporado em produtos, processos e serviços. McAdam (2004) identifica uma dependência entre a geração de ideias e a criação de novo conhecimento. Além disso, Stevens (2007; 2009) argumenta que a inovação requer a capacidade de estabelecer conexões entre diferentes domínios de conhecimento. Outros estudos estabelecem uma relação entre os conceitos de gestão do conhecimento e inovação (McAdam, 2004; Popadiuk e Choo, 2006). Em particular, Popadiuk and Choo (2006) sugerem que a criação de conhecimento se foca na geração e aplicação de conhecimento que conduz a novas capacidades para a organização, ao passo que a inovação emerge da transformação dessas capacidades em produtos e serviços de valor para o mercado. 2.3 O Conhecimento Segundo o dicionário, o conhecimento é informação, factos e competências adquiridos através da experiência ou educação (OD, 2004). O conceito de conhecimento é multifacetado com significados multinível (Nonaka e Takeuchi, 1995). Isto explica, em parte, a razão pela qual filósofos no campo da epistemologia se debatem desde há muitos anos sobre o conceito de conhecimento. A Tabela 2.8 apresenta algumas das diversas definições de conhecimento mencionadas na literatura. Tabela 2.8 – Definição de conhecimento Definição do conhecimento Autor Crença verdadeira justificada. Nonaka e Takeuchi (1995) Factos, conceitos, juízos e procedimentos. Wiig (1994) Combinação fluída de informação contextual, valores, experiência e regras. Ruggles (1997) Informação que é relevante, acionável e baseada pelo menos parcialmente na experiência. Leonard-Barton (1995) Conjunto de experiências concretas ou conjuntas de conceptualizações abstratas. Wijnhoven (1998) Informação combinada com experiência, contexto, interpretação e reflexão. É a informação na sua mais elevada forma de valor que está pronta para ser aplicada a decisões e ação. Davenport et al. (1998) Crença justificada que aumenta a capacidade de uma entidade para efetuar uma ação. Alavi e Leidner (2001) Perícia humana armazenada na mente das pessoas, obtida através da experiência e da interação com o ambiente. Sunassee e Sewry (2002) O conhecimento é informação avaliada e organizada pela mente humana, de modo a que seja propositadamente utilizada. Rouse (2002) Informação internalizada, integrada nas estruturas cognitivas das pessoas. Segundo (2002) Conjunto de estruturas conceptuais armazenadas no cérebro humano. Zins (2007) Apesar de distintas, há um juízo comum de que o conhecimento é intrínseco à mente humana e parte CAPÍTULO 2. A INOVAÇÃO E O CONHECIMENTO 55 dessas definições alude à existência de uma relação entre o conhecimento e a informação (LeonardBarton, 1995; Ruggles, 1997; Davenport et al., 1998; Rouse, 2002; Segundo, 2002). No discurso corrente, a distinção entre conhecimento e informação é tipicamente vaga, verificando-se o mesmo entre os termos “informação” e “dados”. Apesar de existirem definições muito claras dos termos dados, informação e conhecimento, continuam a existir equívocos na utilização dos mesmos. Para Boisot (1999, p.12), “o conhecimento tem por base a informação que é extraída a partir dos dados”. 2.3.1.1 Taxonomia do Conhecimento A classificação do conhecimento define a base dos processos de Gestão do Conhecimento (GC). Tendo em conta as diversas frameworks e modelos de GC documentadas na literatura, é possível encontrar classificações de conhecimento distintas, pois vários investigadores classificam o conhecimento de acordo com os modelos de GC que desenvolvem (ver Tabela 2.9). Alguns investigadores (Nonaka e Takeuchi, 1995; Little, 1998; von Krogh et al., 2000) consideram que o conhecimento se pode classificar em duas dimensões – tácito e explícito – seguindo a classificação de Polanyi (1967). O conhecimento tácito é composto por intuições, modelos mentais inarticulados ou competências técnicas. Este é pessoal, contexto-específico e difícil de transmitir. Por sua vez, o conhecimento explícito é articulado e codificado, podendo ser transmitido em linguagem natural ou simbólica e processado computacionalmente (Nonaka e Takeuchi, 1995). O conhecimento explícito pode ainda classificar-se como: não estruturado (e.g., texto, imagem e vídeo), que não possui uma estrutura que indique ou estabeleça a correspondência entre conceitos e relações num determinado domínio; e estruturado, que pode ser representado através de modelos lógicos, sendo os grafos o modelo lógico de representação mais comum (Sowa, 1991; Solis e Ali, 2010). Tabela 2.9 – Classificação do conhecimento Classificação do conhecimento Autores Tácito, Explícito Polanyi (1967), Nonaka e Takeuchi (1995), Little (1998), von Krogh et al. (2000) Individual, Coletivo Nonaka e Takeuchi (1995), Probst (1998), Gorman (2002) Factual, Conceptual, Expectacional, Metodológico Wiig (1994) Científico, Filosófico, Comercial Demarest (1997) Processo, Catálogo, Experiencial Ruggles (1997) Factual, comportamental Pan e Scarbrough (1998) Tarefa, Domínio Jang e Lee (1998) Interno/externo, Atual/futuro, Explícito/implícito, Experiência/ racionalidade Schiippel et al. (1998) Adicionalmente, Nonaka e Takeuchi (1995), Probst (1998) e Gorman (2002) classificam o conhecimento como individual (ou pessoal) e coletivo. O conhecimento individual existe no indivíduo CAPÍTULO 2. A INOVAÇÃO E O CONHECIMENTO 62 3) Mente coletiva – Capacidade de integração de contribuições e representações num sistema coletivo. Nas abordagens referidas para a cocriação de conhecimento com entidades externas, a capacidade absortiva desempenha um papel nuclear. De facto, as definições de capacidade absortiva de Cohen e Levinthal (1990) e Pavlou e Sawy (2006) sintetizam de certa forma o conjunto de capacidades dinâmicas requeridas para colaboração com clientes, evidenciadas por Sawhney e Prandelli (2000a). O conceito subjacente à capacidade absortiva está estreitamente ligado ao processo de aprendizagem e das suas funções de suporte. A aprendizagem é um processo crítico, dado que tem impacto na capacidade de aquisição de conhecimento (Chen e Chen, 2010). 2.5 A Aprendizagem Tal como o conhecimento, o conceito de aprendizagem é também pouco claro. A aprendizagem pode ser vista como a criação ou a aquisição de capacidades potenciais ou existentes para que um indivíduo possa agir de forma eficaz (Bennet, 2006), ou seja, é o processo pelo qual o conhecimento é criado. Nonaka (1994), Nonaka e Takeuchi (1995) e Castro et al. (2007) consideram um modelo de quatro níveis de aprendizagem (individual, grupo, organizacional e interorganizacional) enquanto Nissen (2006), Bontis et al. (2002) e Crossan et al. (1999) apenas consideram três níveis, não considerando explicitamente o nível interorganizacional. A aprendizagem individual é o processo consciente ou inconsciente por meio do qual o conhecimento (tácito ou explícito) é criado, através de intuição e interpretação de informação (Bontis et al., 2002). Como consequência, as capacidades e comportamentos do indivíduo são modificados. Os indivíduos agem como agentes para a aprendizagem organizacional (Nonaka e Takeuchi, 1995). Por sua vez, a aprendizagem organizacional pode definir-se como o processo que aumenta o conhecimento acionável da organização e dos seus membros, através da interpretação, compreensão e assimilação de conhecimento tácito e explícito (Ruiz-Mercader et al., 2006). O desígnio da aprendizagem organizacional é criar novo conhecimento que possa ser codificado e institucionalizado em normas comportamentais ou rotinas organizacionais e processos de trabalho e inovação (Ruiz-Mercader et al., 2006). A aprendizagem organizacional é, de certa forma, um conceito metafórico baseado na aprendizagem individual. De forma natural se encontram modelos que transferem a aprendizagem individual para o domínio da aprendizagem organizacional (e de grupo). Consequentemente se torna importante a compreensão da aprendizagem individual. A Tabela 2.11 apresenta e descreve resumidamente algumas teorias de aprendizagem. Embora algumas teorias foquem a aprendizagem como sendo um processo individual, vários estudos enfatizam que o conhecimento é socialmente construído. Por exemplo, para Von Krogh (1998) CAPÍTULO 2. A INOVAÇÃO E O CONHECIMENTO 63 o conhecimento é um constructo social baseado na observação e sensível ao contexto. Wenger (1998), no contexto das comunidades de prática em inovação, define-o como “o processo de aprendizagem social que ocorre quando pessoas que partilham interesses comuns num determinado assunto ou problema, colaboram, partilham ideias, encontram soluções e constroem inovação”. Com a adoção das tecnologias da informação e comunicação como suporte à aprendizagem, registaram-se mudanças nos paradigmas da aprendizagem. As atividades de aprendizagem passaram a ser suportadas por meios digitais e espácio-temporalmente independentes. De forma natural, as teorias de aprendizagem clássicas foram utilizadas, ou de certa forma adaptadas, para a construção de sistemas de apoio à aprendizagem, suportados por tecnologias da informação. Neste contexto, Siemens (2006) propôs o conectivismo como uma teoria de aprendizagem para a era digital, argumentando que as teorias de aprendizagem clássicas não se adequavam a este paradigma. Tabela 2.11 – Teorias de aprendizagem Teoria Premissas Estudos Construtivismo Todo o conhecimento é construído com base no conhecimento e experiências prévias que são utilizadas nas atividades de aprendizagem. A participação e reflexão são processos nucleares na aprendizagem. (Ertmer e Newby, 1993; Hamid, 2001; Zhang e Nunamaker, 2003; Bryceson, 2007) Construtivismo Social Aplica a filosofia por detrás do construtivismo em contextos sociais, onde a cultura e o contexto são importantes na construção da compreensão. A aprendizagem é assim um processo social. (Vygotsky, 1978) Comportamentalismo (ou Behaviorismo) Foco nas mudanças comportamentais do indivíduo através de repetição e memorização. A aprendizagem resulta de um processo iterativo, no qual um novo padrão comportamental é repetido (tentativa e erro) até que se torne automático. (Skinner, 1974; Ertmer e Newby, 1993; Zhang e Nunamaker, 2003; Bryceson, 2007) Cognitivismo A aprendizagem resulta de um processo em espiral de descoberta e procura. A aprendizagem corresponde a um processo de reorganização da perceção que se traduz por uma modificação da estrutura cognitiva do sujeito, que lhe permite a reconstrução da informação que recebe. Nesta perspetiva, a aprendizagem é vista como um processo de armazenamento de informação. (Bruner et al., 1956; Haugeland, 1978; Ertmer e Newby, 1993; Zhang e Nunamaker, 2003; Bryceson, 2007) Conectivismo A aprendizagem é um processo de estabelecimento de conexões/formação de redes. O processo de aprendizagem é um ato de codificação, conexão e organização de nós especializados ou fontes de informação para facilitar o fluxo de dados, informação e conhecimento. A capacidade de identificar ligações entre campos, ideias e conceitos é uma competência base. A aprendizagem e o conhecimento apoiam-se na diversidade de opiniões e pode residir em dispositivos não humanos. (Siemens, 2004, 2006) Ao abrigo do conectivismo, a aprendizagem é um processo de estabelecimento de conexões/formação de redes e pode residir em dispositivos não humanos. Siemens (2006) estabeleceu quatro domínios de aprendizagem e conhecimento: 1) Transmissão – Aprendizagem baseada na exposição de conhecimento estruturado; CAPÍTULO 2. A INOVAÇÃO E O CONHECIMENTO 64 2) Emergência – Aprendizagem individual que enfatiza a reflexão e a cognição, através das quais o indivíduo cria e internaliza o conhecimento. Promove a aprendizagem profunda, a cognição de alto nível e a inovação; 3) Aquisição – Aprendizagem exploratória, baseada na inquirição, colaborativa e depende de várias fontes. A aprendizagem de grupo ocorre neste domínio; 4) Acreção – aprendizagem contínua e decorre da interação do indivíduo com o meio. Desde a sua aparição que o conectivismo foi alvo de várias críticas por parte dos defensores das teorias clássicas, sob o argumento de que nada de novo acrescentava às mesmas, pois as teorias construtivistas em contextos sociais compreendiam já as ideias subjacentes à proposta de Siemens e respondiam já de forma satisfatória às necessidades do contexto atual (Kop e Hill, 2008). O modelo SECI pressupõe que o processo de internalização assenta numa abordagem construtivista (Meehan, 1999), a qual promove o conceito de aprendizagem refletiva – processo através do qual o indivíduo constrói significados a partir de experiências construtivas, colaborações interpessoais e interações com o ambiente. Todavia, Yoon et al. (2009) argumentam que o mesmo modelo pode ser suportado por uma amálgama das teorias existentes. Em suma, analisando as teorias construtivistas e o conectivismo, é possível concluir que a aprendizagem ocorre num contexto social e a reflexão desempenha um papel nuclear na aprendizagem (Chatti et al., 2007). 2.6 Web 2.0 – Ferramentas e Desafios para Participação, Aprendizagem e Criação de Conhecimento A Web 2.0 é um termo cunhado e popularizado por O´Reilly (2005) para descrever uma mudança de paradigma na forma de utilização da Web. A Web passava a ser participativa (read-write Web), centrada no utilizador, aberta, democrática e dinâmica permitindo a produção por pares, a partilha, a colaboração e a inteligência coletiva. A força motriz da Web 2.0 é baseada no aproveitamento da inteligência coletiva e os media sociais emergiram como uma componente chave para a nova Web. Estes consistem em serviços de networking e colaboração que fomentam, não só a criação colaborativa de conhecimento como também a de partilha e agregação de conteúdos. Com o aparecimento da Web 2.0, os utilizadores comuns tornaram-se produtores de conteúdos e, de forma natural, a Web tornou-se num gigantesco repositório de informação e conhecimento (opiniões, know-how, etc.) sob a forma de artefactos de conhecimento (Bandini et al., 2003). As ferramentas típicas Web 2.0 como Wikis, Blogs, RSS, Podcasting/ Vodcasting e o Social Tagging e Social Bookmarking são exemplos ilustrativos de media sociais (Chatti et al., 2007) que fomentam a colaboração, a produção, a partilha e a criação de conhecimento potenciada pela CAPÍTULO 2. A INOVAÇÃO E O CONHECIMENTO 65 inteligência coletiva. Este fenómeno deu origem a mudanças de paradigma, quer a nível da GC, quer a nível da aprendizagem. Conceitos como Enterprise 2.0 (McAfee, 2006) e e-Learning 2.0 (Downes, 2005) são objeto de estudo na literatura da GC e da aprendizagem assistida pelas TIC. 2.6.1 Web 2.0 e a Gestão do Conhecimento O conceito Enterprise 2.0 refere-se às novas formas de colaboração, comunicação, classificação, captura e partilha de conhecimento tácito no ambiente empresarial, através de ferramentas Web 2.0 (Levy, 2007). Por exemplo, os Wikis têm sido explorados e estudados como ferramentas de exploração de conhecimento tácito e explícito de grupo (Jing e Fan, 2008; Pavlicek, 2009); os Blogs como ferramenta de externalização de conhecimento tácito individual e o Tagging como ferramenta de categorização (McAfee, 2006). Todavia, Levy (2007) adverte que nem todas as aplicações Web 2.0 podem ser consideradas em primeira instância como uma aplicação de GC, mas a sua utilização pode apoiar no acesso e transferência de conhecimento. A problemática da transferência de conhecimento no contexto da Web 2.0 é abordada nos trabalhos de Efimova (2004) e Zhang (2008). A framework de Efimova (2004) fornece uma base de suporte adequada para a transferência de conhecimento em ambientes Web 2.0 (Rollett et al., 2007; Yan et al., 2008) a qual assenta em três dimensões (Indivíduos, Comunidades e Redes, e Ideias) que sumarizam a complexidade da criação de conhecimento: procurar, interpretar, estabelecer ligações, articular ideias, etc. O diálogo e colaboração são a base da transferência de conhecimento. Os indivíduos estabelecem comunidades e redes através de ideias. Com o auxílio de tecnologias Web 2.0, colaboram, partilham ideias e informação criando um contexto de aprendizagem. O mecanismo de transferência de conhecimento de Zhang (2008) é baseado na modelo SECI (Nonaka e Takeuchi, 1995) através da conversão de conhecimento tácito-explícito (e vice-versa). A transferência pode ocorrer em duas dimensões: indivíduo-indivíduo, onde a transferência é feita com recurso a Blogs e RSS; e grupo, com recurso a Wikis. Esta framework, apesar de baseada no modelo SECI não considera a transferência de conhecimento de grupo para conhecimento organizacional (Zhang, 2008). Segundo Levy (2007) grande parte dos princípios da Web 2.0 (O´Reilly, 2005) coincidem com alguns dos conceitos nucleares dos sistemas de GC tradicionais. A principal diferença reside no alvo: A Web 2.0 foca-se no indivíduo ao passo que os sistemas tradicionais de GC se baseiam nas organizações. CAPÍTULO 2. A INOVAÇÃO E O CONHECIMENTO 66 2.6.2 A Web 2.0 e Aprendizagem A aprendizagem é um processo crítico na aquisição e criação de conhecimento. A natureza aberta, colaborativa, participativa e centrada no utilizador da Web 2.0 permitiu uma mudança de paradigma na aprendizagem assistida pela tecnologia, passando de uma abordagem de aprendizagem technology-driven (orientada pela tecnologia), para abordagens people-driven (orientada pelas pessoas) e community-driven (orientada por grupos) fomentando o conhecimento em rede, a formação de comunidades e potenciando a inteligência coletiva (Chatti et al., 2007; Attwell et al., 2008). Segundo Boss e Krauss (2007), as atuais aplicações Web 2.0 permitem a criação de ecossistemas de aprendizagem que possibilitam a realização das oito essenciais funções de aprendizagem, das quais depende o processo de aprendizagem (ver Tabela 2.12). Para que os modelos de aprendizagem baseados na Web 2.0 sejam eficazes, devem ser construídos em torno de três componentes: (1) Networking e Colaboração, para potenciar os aspetos sociais da aprendizagem, cultura participativa e a criação de comunidades; (2) Pesquisa Inteligente, para obtenção de acesso confiável a informação contextual, serviços, comunidades e perícia segundo uma abordagem knowledge pull; (3) Criação de Conhecimento, devem ser disponibilizados ecossistemas que apoiem e promovam a criatividade, a criação de conhecimento e a inteligência coletiva (Chatti et al., 2007). Tabela 2.12 – Funções de aprendizagem suportadas pelas aplicações Web 2.0 Função Objetivo Operacionalização Ubiquidade Acesso espácio-temporal independente à informação Instant Messaging, Webmail Aprendizagem profunda Promove o pensamento de ordem superior. Ocorre quando os indivíduos são estimulados a analisar fontes primárias, digitalizar artefactos, ordenar, organizar, navegar e fazer representações gráficas de modo a aprender e a expressar aprendizagem. Tagging, mapas mentais, mapas conceptuais Tornar as coisas visíveis e discutíveis Partilha de ideias e promoção da conceptualização. Elementos multimédia, mapas, etc. Autoexpressão, partilha de ideias, criação de comunidades Promoção de espaços virtuais colaborativos para a criação de comunidades e partilha de ideias. Blogs, Wikis e mundos virtuais Colaboração Promoção da aprendizagem de grupo. Wikis, Google Docs, Podcasts, Webinars, VoIP Pesquisa Promoção da qualidade da informação. Social Bookmarking, Tag Clouds Gestão de Projetos Planeamento de atividades e gestão de recursos. Listas de tarefas, Calendários Reflexão e Iteração Promoção da análise de ideias sob várias perspetivas para a ocorrência da aprendizagem profunda. Esta função torna-se mais eficaz quando suportada por ferramentas que suportem a reflexão e desenvolvimento iterativo. Blogs e Wikis Idealmente, os Sistemas Virtuais de Aprendizagem, vulgarmente conhecidos pela sigla “VLE” (do anglo-saxónico Virtual Learning Environments) (Andersen, 2007), devem interligar ativos de CAPÍTULO 2. A INOVAÇÃO E O CONHECIMENTO 67 conhecimento com pessoas, comunidades; promover a aprendizagem informal, individual e social, e suportar o desenvolvimento de redes sociais de aprendizagem (Attwell et al., 2008). A aprendizagem informal é reconhecida como uma importante fonte de conhecimento, pois é conduzida pelo(s) individuo(s), holística, contextual, inter-relacional e motivada pelo interesse. Como resultado das tecnologias e aplicações Web 2.0 surgiu uma nova forma de VLE, denominados Ambientes de Aprendizagem Pessoal comummente designados pela sigla “PLE” (do anglo-saxónico Personal Learning Environments) (Siemens, 2008). Estes são na sua essência, espaços de colaboração e comunicação, cujo objetivo é a aprendizagem e o conhecimento coletivo. Segundo (Attwell e Costa, 2008), os PLE são uma nova abordagem que desvaloriza a aprendizagem integrada e que consiste numa coleção de ferramentas Web 2.0 que são aplicadas para o trabalho, colaboração, reflexão, aprendizagem adaptativa, informal, individual e social. Um PLE pode incluir Wikis, Blogs, ferramentas de comunicação e de fluxo de trabalho, software de calendário e software social, ou resumir-se a uma agregação e combinação de conteúdos de aplicações Web 2.0 díspares numa única interface (Attwell et al., 2008), também conhecidos por Web mashups. O conceito de PLE tem sido explorado tanto a nível da educação (Drachsler et al., 2009) como na aprendizagem organizacional (Attwell et al., 2008; Attwell e Costa, 2008). Por exemplo, Attwell et al. (2008) exploram e analisam a forma de como os PLE podem apoiar o desenvolvimento e maturação de conhecimento no ambiente organizacional. Em suma, as teorias da aprendizagem e criação de conhecimento suportados pela Web 2.0 enfatizam o networking e a inteligência coletiva, que é a inteligência partilhada ou de grupo, que emerge da colaboração e competição de vários indivíduos e que se manifesta nas tomadas de decisão. Para o desenvolvimento da inteligência coletiva, de modo eficaz, Bonabeau (2009) sugere a conjugação de três requisitos: (1) Alcance – a inclusão de indivíduos ou grupos que tradicionalmente não são incluídos na geração e avaliação de ideias; (2) Agregação aditiva – a recolha de informação a partir de uma miríade de fontes; (3) Auto-organização – deve ser possibilitada a interação entre utilizadores para criar valor, permitindo-lhes adicionar ou remover as contribuições de outros. 2.6.3 Web 2.0 Mashups - Integração e Combinação de Múltiplos Recursos Uma importante e clássica característica da Web 2.0 é a abertura das suas Application Programming Interfaces (API), que promovem o desenvolvimento de um vasto número de aplicações, com base nessas interfaces expostas, vulgarmente designadas por mashups. Umas vezes, essas aplicações estendem as funcionalidades originais, outras vezes recombinam essas funcionalidades ou dados (Cox, 2008). Um mashup é uma aplicação Web heterogénea que integra múltiplos recursos Web de fontes díspares, fornecendo um novo serviço. Apesar de não haver um consenso a nível taxonómico, os mashups podem classificar-se como: mashups de consumidor; mashups de dados; ou mashups CAPÍTULO 2. A INOVAÇÃO E O CONHECIMENTO 68 empresariais (Wong e Hong, 2008; Citizendium, 2009). Os mashups de consumidor são os mais comuns e destinados a um público geral. Os mashups de dados agregam e combinam dados e tipos de media similares, provenientes de várias fontes, numa única representação. Os mashups empresariais agregam e combinam dados de varias várias fontes (internas e externas) numa única representação e possibilitam a colaboração entre pessoas. Bitzer et al. (2009) propõem uma classificação mais abrangente com base no nível funcional (dados, lógica e apresentação), no grupo alvo (de consumidor, empresariais) e na localização da implementação técnica (de cliente ou de servidor). O desenvolvimento de mashups envolve a resolução de vários problemas, tais como a extração de dados a partir de múltiplas fontes Web, a filtragem da informação desejada de cada fonte e a combinação dos dados (Tuchinda et al., 2008). Os utilizadores finais podem criar mashups autonomamente, mesmo que não possuam conhecimentos técnicos, o que faz com que os mashups sejam micro-orquestrados e centrados pelo/ no utilizador (Bitzer et al., 2009). Estas características dos mashups têm sido evidenciadas por alguns estudos como potenciadoras de inovação no desenvolvimento de software (Cappiello et al., 2011; Friedrich, 2013). O processo típico de desenvolvimento de um mashups de dados é composto por cinco passos, tal como é ilustrado pela Figura 2.13. Sob a perspetiva do modelo Model-View-Controler (Di Lorenzo et al., 2009), no Nível de Dados, os dados remotos podem ser acedidos através de diferentes protocolos (REST, SOAP, XML-RPC, etc…) e recuperados numa variedade de formatos (XML e dialetos derivados, JSON, CSV, HTML, etc…), e de seguida submetidos a um processo de modelação e filtragem. De seguida, no Nível de Processo, os dados previamente filtrados são combinados (através de operadores de união, junção, ordenação e filtragem. Os dados combinados são posteriormente apresentados no Nível de Apresentação com recurso a tecnologias de cliente (JavaScript), de servidor (PHP ou Ruby) ou linguagens tradicionais (Java ou C#). Figura 2.13 – Processo típico de desenvolvimento de um mashup de dados O processo de desenvolvimento pode ser totalmente manual, requerendo conhecimento profundo das tecnologias envolvidas; semi-assistido, suportado por frameworks para extração de dados Obtenção de dados Limpeza de dados Integração XML, ATOM, RSS JSON, CSV, HTML, Documentos, imagem,… DCOM, REST, SOAP, XML-RPC, HTTP Nível de dados Nível de Processo Nível de Apresentação Visualização Modelação da fonte HTML, CSS, JavaScript, Flash, … e.g., Java, WS-BPEL, Bite, Swashup, EMML,… XML, JSON … CAPÍTULO 2. A INOVAÇÃO E O CONHECIMENTO 69 de páginas Web, como a Dapper 11 ; e completamente assistido, suportado por frameworks que disponibilizam ambientes que automatizam o processo (Daniel et al., 2010), das quais são exemplo a plataforma Yahoo! Pipes 12 , JackBe Presto 13 , Google App Engine 14 , IBM Mashup Center 15 . Tal como qualquer outro software, os mashups são desenvolvidos para facultar soluções para uma vasta gama de problemas. Os propósitos para o desenvolvimento de mashups podem ser agrupados em cinco categorias, ou padrões 16 (Wong e Hong, 2008): Agregação (agregação de múltiplos Websites ou sumarização de conjuntos de dados); Alternância de interface de utilizador e utilização in situ (suporte de novos métodos de interação com os dados de um Website ou casos de utilização específicos e utilização especial de um Website fora do seu âmbito típico de utilização); Personalização (apresentação de conteúdos com base na informação relativa ao utilizador); Visão concentrada de dados (indexação ou categorização de um subconjunto dos conteúdos de um Website); Monitorização em tempo real (apresentação de informação atualizada proveniente de várias fontes, em tempo real). 2.6.3.1 Web mashups como plataformas de suporte à aprendizagem e gestão do conhecimento Como aplicações Web 2.0 heterogéneas, os mashups herdam as características intrínsecas às aplicações Web 2.0. De forma natural, os mashups têm sido estudados como plataformas de suporte à aprendizagem e gestão do conhecimento. No campo da aprendizagem, vários estudos se têm debruçado sobre estas aplicações. Por exemplo, Boss e Krauss (2007) argumentam a sua utilização como uma possível forma de integração das funções de aprendizagem, suportadas pelas várias aplicações Web 2.0. No âmbito dos PLE, alguns estudos propõem recomendações para a utilização de mashups na construção de PLE (Wilson, 2008; Drachsler et al., 2009; Henri e Charlier, 2010), outros abordam a sua utilização na construção de PLE (Fiaidhi et al., 2009; Chatti et al., 2011) e outros apontam os benefícios dos mashups na construção de PLE (Liu et al., 2008; Severance et al., 2008). No campo da GC, a literatura revela práticas de análise e tentativas da sua utilização na construção de aplicações de GC. Bitzer et al. (2009) fazem uma análise comparativa da arquitetura típica dos mashups (Proto, 2007) com a arquitetura típica dos sistemas de GC. Desta análise concluem que as arquiteturas são muito similares e que os mashups podem ser utilizados como ferramentas de GC. Weber et al. (2008) estudaram a adequabilidade dos mashups para apoio à melhoria da qualidade 11 http://open.dapper.net/ 12 http://pipes.yahoo.com/pipes/ 13 http://www.jackbe.com/ 14 http://code.google.com/intl/it-IT/appengine/ 15 http://www-01.ibm.com/software/info/mashup-center/ 16 Padrões (patterns) são soluções comuns utilizadas em problemas recorrentes. CAPÍTULO 2. A INOVAÇÃO E O CONHECIMENTO 70 da Gestão do Conhecimento Pessoal e da aprendizagem informal, analisando quais as características dos mashups que contribuem para a gestão do conhecimento. Dessa análise concluíram que os mashups fornecem um suporte sólido para gestão do conhecimento pessoal e aprendizagem informal. 2.7 Reflexão Crítica A aquisição e integração do conhecimento externo continua a ser um desafio para as organizações. No contexto da UI existe ainda a necessidade de eliminar o fosso de conhecimento existente entre os utilizadores-inovadores e as equipas NPD das empresas (Bogers et al., 2010). As atuais abordagens, utilizadas para tirar partido da UI, não são de todo eficazes, pois limitam a participação dos utilizadores à geração de ideias, teste e design de produtos simples (Klammer et al., 2011). A eliminação destas lacunas está no cerne da motivação da presente tese, a qual é inspirada nas contribuições inovadoras e evidências apresentadas na Tabela 2.13. Tabela 2.13 – Contribuições inovadoras e evidências na literatura que inspiraram a tese Atualmente o locus da inovação/ conhecimento já não é o indivíduo ou a organização, mas sim, cada vez mais, a rede na qual a organização está integrada (Nair e Vedak, 2009). Como estrutura social que integra indivíduos internos e externos às organizações, as COIN podem apresentar-se como produtivos ecossistemas de inovação, de aprendizagem, e de criação de novo conhecimento. Para a integração deste conhecimento, as organizações devem dominar um conjunto de capacidades Contribuições / Evidências Autores Redes Colaborativas de Inovação (COIN): Ecossistemas de inovação produtivos, potenciados pelo conhecimento interno e externo à organização. (Gloor, 2006; Gloor e Cooper, 2007b) Modelo SECI – A criação de conhecimento resulta de um processo iterativo de conversão de conhecimento tácito em explícito (e vice-versa). Este gera uma espiral de acumulação de conhecimento que promove a inovação e a aprendizagem organizacional, que se forma através das redes informais de relações na organização; O processo refletivo promove a aprendizagem. (Nonaka, 1994; Nonaka e Takeuchi, 1995; Nonaka e Konno, 1998; Nonaka e Toyama, 2003) Capacidades dinâmicas para integração de conhecimento produzido na cocriação com parceiros: Capacidade absortiva; Capacidade de partilha organizacional; Capacidade de aplicação. (Sawhney e Prandelli, 2000a) Capacidades dinâmicas para integração de conhecimento produzido na cocriação com clientes: Capacidade absortiva; Capacidade de coordenação; Mente coletiva. (Pavlou e Sawy, 2006) A Web 2.0 provocou mudanças de paradigma na Gestão do Conhecimento: novas formas de colaboração, comunicação, classificação, captura e partilha de conhecimento tácito no ambiente empresarial. (Efimova, 2004; McAfee, 2006; Levy, 2007; Zhang, 2008) A Web 2.0 provocou uma mudança de paradigma na aprendizagem assistida pela tecnologia, fomentando o conhecimento em rede, a formação de comunidades e potenciando a inteligência coletiva e a sabedoria das multidões. (Boss e Krauss, 2007; Chatti et al., 2007; Attwell et al., 2008) Web mashups como plataformas de suporte à aprendizagem e gestão do conhecimento. (Boss e Krauss, 2007; Weber et al., 2008; Wilson, 2008; Bitzer et al., 2009; Drachsler et al., 2009; Henri e Charlier, 2010) CAPÍTULO 2. A INOVAÇÃO E O CONHECIMENTO 71 dinâmicas (Sawhney e Prandelli, 2000a; Pavlou e Sawy, 2006), onde a capacidade absortiva – aprender, integrar e aplicar o conhecimento – desempenha um papel fundamental. No contexto da criação de conhecimento, o processo refletivo assume destaque pois desempenha um papel nuclear na aprendizagem – o processo pelo qual o conhecimento é criado (Chatti et al., 2007). A natureza participativa e democrática da Web 2.0 provocou mudanças de paradigmas na GC e na aprendizagem assistida pela tecnologia. No âmbito da GC, trouxe novas formas de colaboração, classificação, captura e partilha de conhecimento tácito. No contexto da aprendizagem, a Web 2.0 fomenta o conhecimento em rede e a formação de comunidades virtuais, potenciando a inteligência coletiva e a sabedoria das multidões. Como o conhecimento é socialmente construído e é o que um sistema social como sendo verdadeiro (Nonaka e Konno, 1998), no âmbito das comunidades virtuais, o conhecimento pode ser visto como um resultado da inteligência coletiva (Lévy e Bononno, 1999; Zettsu e Kiyoki, 2006) dos membros da comunidade. Ainda neste contexto, os mashups Web 2.0 apresentam-se como interessantes mecanismos de suporte à aprendizagem. A possibilidade de agregação e combinação de funções de aprendizagem ou de informação, permite a criação de ambientes de aprendizagem mais completos e a criação de novos artefactos de conhecimento, resultantes da combinação e da contextualização de informação anteriormente não relacionada. Com base nas evidências apresentadas podem-se derivar os seguintes pressupostos: 1) Dada a estreita relação entre a inovação e o novo conhecimento, um modelo colaborativo que facilite a aprendizagem e a criação de conhecimento, promove a capacidade de inovação e a identificação de oportunidades de mercado; 2) A potenciação da inteligência coletiva e a sabedoria das multidões, através de um modelo colaborativo, pode fomentar o desenvolvimento de novos conceitos refinados e de qualidade; 3) A agregação, combinação e reflexão sobre a informação e representações de conhecimento disponível na Web, pode promover a aprendizagem e a criação de novo conhecimento; 4) Um modelo da aprendizagem aberto, baseado numa abordagem knowledge-pull 17 suportada por mecanismos de pesquisa inteligentes, pode facilitar o acesso a informação contextual, conhecimento e perícia; de onde deriva a principal questão de investigação desta tese: Como é podemos basear-nos na construção colaborativa de novo conhecimento, através de reflexão, de modo a possibilitar a criação de novos conceitos no Front End de Inovação? 17 Abordagem baseada no desejo de aprender e na procura do conhecimento necessário. CAPÍTULO 3. FERRAMENTAS DE APOIO A CONTEXTOS DE INOVAÇÃO 78 de desenvolvimento de novos produtos (NPD) que, no seu encadeamento, podem dissertar sobre um pensamento inovador. Todavia, outros estudos evidenciam que os utilizadores em Fóruns de Discussão podem assumir o papel de conceptualizadores. Neste contexto, podem, numa interação utilizador-utilizador ou utilizador-organização, fornecer ideias ou conceitos para a criação de novos produtos ou melhoria dos existentes (Sawhney et al., 2005; Füller et al., 2006; Nambisan e Nambisan, 2008). Um estudo sobre inovação em comunidades, em fóruns independentes relacionados com calçado de basquetebol, revelou que, os membros criativos não só conceptualizavam melhorias de produtos, como também desenvolviam tecnologias completamente novas de raiz (Füller et al., 2006). Além disso, a informação era partilhada livremente com os fabricantes. A Ducati, fabricante italiana de motos, para além de manter os seus fóruns de comunidades de utilizadores, monitoriza também fóruns de comunidades independentes (e.g., Yahoo! American Ducati Fans) para a geração de ideias e para tirar proveito das competências dos Lead Users, principalmente através de um fórum proprietário onde é partilhado essencialmente conhecimento técnico (ideias, desenhos técnicos, soluções de problemas, etc.). Algumas das melhorias e inovações introduzidas em produtos Ducati provêm da informação recolhida nos fóruns de comunidades de fãs (Sawhney et al., 2005). Os Fóruns de Discussão são também utilizados como plataformas de intermediação de inovação. Neste contexto, terceiros fazem o outsourcing de CVP a organizações, criando, gerindo e monitorizando CVP, fornecendo depois informação relativa a métricas de tráfego, comportamentos, sumários de conversações e resultados de surveys, conduzidos dentro da comunidade. Esta informação é particularmente útil para a fase de geração de ideias, identificação de oportunidades e identificação de Lead Users (Sawhney et al., 2002). Uma das grandes desvantagens destas plataformas é a quantidade de informação gerada. Por exemplo, no ano de 2006, o fórum independente relacionado com calçado de basquetebol – Niketalk – tinha 34000 utilizadores ativos e um total de 5000 posts diários. O formato e o volume de informação tornam difícil a tarefa de análise e de extração da informação relevante. A netnografia (Kozinets, 2002), análise de logs e análise de conteúdo são metodologias tipicamente utilizadas para o efeito (Gebauer et al., 2013). 3.3.2 Blogs Blogs ou Weblogs são Websites informacionais ou de discussão. Os conteúdos são dispostos na forma de entradas discretas ou “posts”, apresentadas numa ordem cronológica inversa. Embora inicialmente os conteúdos publicados fossem da autoria de indivíduos ou grupos isolados, sobre um tema particular, o conceito evoluiu para Blogs multi-autor (BMA) que permitem a publicação de conteúdos por múltiplos autores. O aparecimento de sistemas de microblogging veio permitir a integração de BMA e CAPÍTULO 3. FERRAMENTAS DE APOIO A CONTEXTOS DE INOVAÇÃO 79 Blogs individuais em fluxos de notícias sociais. De uma forma geral, os Blogs são interativos permitindo que os visitantes comentem os posts, fomentando a criação de redes sociais. Os Blogs podem ser classificados pelo seu género (política, saúde, educação, etc.), tipo de media (vlogs, linklogs, sketchlogs, photoblogs), individuais/organizacionais, etc. Tal como os Fóruns de Discussão, enquanto ferramentas de apoio à inclusão dos utilizadores na fase inicial do processo de inovação, estas plataformas têm sido principalmente utilizadas para a criação e suporte à colaboração de comunidades virtuais proprietárias ou independentes, em torno de uma marca (Brodie et al., 2013), produto ou interesse. Em particular, Nambisan e Nambisan (2008) consideram os Blogs muito úteis no suporte a CVP, especialmente em comunidades onde os utilizadores assumem um papel de conceptualizadores. A nível interno, vários estudos reportam a sua utilização para a partilha e discussão de ideias (Mahr e Lievens, 2012; Elerud‐Tryde e Hooge, 2014). Numa CVP suportada por Blogs, os utilizadores podem partilhar ideias ou inovações através de simples discussões ou através da partilha de desenhos, protótipos virtuais ou ficheiros CAD de desenho técnico (Bilgram et al., 2008; Nambisan e Nambisan, 2008). Como resultado das interações, os indicadores do investimento do utilizador pode ser avaliado neste contexto online. É neste contexto que Bilgram et al. (2008) sugerem os Blogs como plataformas para a identificação de Lead Users (e.g., MVP 21 ). O My Starbucks Melody 22 é um exemplo de um Blog independente, onde a comunidade partilha experiências, ideias de melhoria e criação de novos produtos e serviços (e.g., ideias de como os espaços devem estar organizados). Além de monitorizar a comunidade, a marca mantém as suas próprias comunidades noutras plataformas (proprietárias e Redes Sociais) em conjunto com o Ideas in Action – um Blog interno para os colaboradores partilharem, criticarem e enriquecerem ideias para novos produtos, serviços e eventos (Mahr e Lievens, 2012). Outro exemplo é o caso da Dell, que mantém e monitoriza comunidades em torno da marca através de Blogs proprietários (Community Blogs 23 ) No campo do desenvolvimento de software de código aberto, estudos reportam a utilização de Blogs para o estabelecimento de comunicação entre os utilizadores e os programadores (Nichols e Twidale, 2006; Quiggin, 2006). Neste contexto, os Blogs públicos facilitam a participação nas fases iniciais do design, tornando o processo mais rico, transparente e conversacional (Nichols e Twidale, 2006). Yndigegn (2010) testou a utilização de Blogs para sessões de co-design. Aqui, a utilização de Blogs foi combinada numa sessão presencial, servindo apenas de plataforma de registo das ideias. 21 http://mvp.microsoft.com 22 http://starbucksmelody.com/ 23 http://en.community.dell.com/dell-blogs/ CAPÍTULO 3. FERRAMENTAS DE APOIO A CONTEXTOS DE INOVAÇÃO 80 Após a sessão, os participantes colaboraram no Blog, durante 48 horas, para maturação das ideias e reflexão. Vanattenhoven (2008) avaliou a utilização de Blogs para eliciar as experiências e necessidades dos utilizadores. Desta avaliação concluiu que estas plataformas são úteis para o efeito e que as interações sociais tornam os resultados precisos. Nos grupos monitorizados observou que as contribuições eram efetuadas principalmente em formato de texto e que, de uma forma geral, a utilização de imagem ou vídeo era mais complexa. 3.3.3 Wikis Os Wikis 24 podem simplesmente ser definidos como Websites cujos conteúdos são criados de forma colaborativa. Os utilizadores podem, livremente, criar páginas, adicionar conteúdos ou atualizar conteúdos adicionados por outros, não existindo o conceito de propriedade. Os conteúdos são publicados sem serem sujeitos a revisão. Tipicamente, estas plataformas são construídas sobre dois componentes: (1) a tecnologia Wiki; e (2) as normas ou princípios sociais que são operacionalizadas pela tecnologia. As primeiras aplicações de Wikis para a colaboração foram utilizadas na área do desenvolvimento de software. Aqui, os Wikis permitiam que equipas descentralizadas pudessem colaborar para a produção de software. Descritos como uma tecnologia colaborativa e conversacional para problemas ad-hoc com fontes de conhecimento descentralizadas, os Wikis adequam-se aos ambientes interativos, colaborativos e caóticos, típicos do FEI (Baloh et al., 2006). No entanto, estas plataformas podem ser utilizadas para suportar todas as fases do processo de inovação, desde a génese da ideia até à comercialização, difusão e adoção (Standing e Kiniti, 2011). Na fase inicial do processo, os Wikis podem suportar as fases de geração e enriquecimento de ideias, seleção de ideias e definição de conceitos. Neste contexto podem providenciar um ambiente aberto, democrático e colaborativo para a partilha, desenvolvimento e refinação de ideias, assente num processo de brainstorming distribuído e assíncrono. A par dos Fóruns de Discussão e Blogs, Nambisan e Nambisan (2008) reportam os Wikis como plataformas de suporte a CVP, onde os utilizadores desempenham o papel de conceptualizadores. No entanto, a literatura revela uma maior eficácia dos Wikis quando utilizados pelas organizações na exploração do conhecimento interno no FEI (Uys et al., 2010; Voigt e Ernst, 2010; Standing e Kiniti, 2011). Standing e Kiniti (2011) reportam vários estudos envolvendo a utilização interna de Wikis no suporte às atividades FEI. Um desses casos refere-se ao I-Zone (Idea zone), um Wiki criado 24 Do havaiano wikiwiki, que significa rápido (Baloh et al., 2006) CAPÍTULO 3. FERRAMENTAS DE APOIO A CONTEXTOS DE INOVAÇÃO 81 internamente pela Cisco Systems 25 . O I-Zone forneceu um espaço aberto onde os colaboradores podiam partilhar ideias para novos produtos e para novas utilizações dos existentes. Os colaboradores podiam comentar e colocar questões sobre as ideias partilhadas, despoletando um processo colaborativo que transformava ideias medianas em ideias refinadas. Em 2007 foram avaliadas centenas de ideias, tendo algumas dessas ideias levado à incubação de quatro unidades de negócio (Standing e Kiniti, 2011). Um estudo sobre o impacto do uso interno de ferramentas Web 2.0 nas atividades de inovação, em 141 organizações, na Alemanha, revelou uma utilização frequente dos Wikis (53%) nessas atividades (Voigt e Ernst, 2010). Comparativamente a outras ferramentas Web 2.0, os Wikis eram mais bem aceites para a partilha de conhecimento e ideias, sendo a informação partilhada considerada de elevada qualidade. Porém, o estudo revelou que o estabelecimento de ligações entre as pessoas e a criação de um senso de comunidade, em Wikis era mais difícil. Este sucesso de utilização interna dos Wikis não se verificou, por exemplo, na plataforma “Renault Creative People” (Elerud‐Tryde e Hooge, 2014) que integrava um Wiki, um Fórum de Discussão e um Blog, para criação e enriquecimento de ideias de forma colaborativa pelos colaboradores da Renault. Com o decorrer do programa, o Wiki foi abandonado tendo-se apenas mantido as restantes ferramentas. Apesar da grande eficácia na utilização interna, existem casos de sucesso da utilização de Wikis pelas organizações, para colaboração com agentes externos. Standing e Kiniti (2011) reportam a utilização de Wikis pela Angel.com para colaboração com parceiros e clientes, nas atividades de inovação. A Dell utiliza Wikis 26 para suporte ao cliente e adquirir conhecimento sobre problemas e sugestões de melhoria de produtos. Numa abordagem de design participativo distribuído, Sharp (2008) utilizou teleconferências em conjunto com Wikis para a participação dos clientes em processos de desenvolvimento ágil de software. Embora menos frequente, os Wikis também são utilizados para a criação de CVP públicas. Um exemplo é a Innopedia 27 – um Wiki criado por um consórcio para geração de ideias revolucionárias no sector da aeronáutica e transportes aéreos – que oferece uma plataforma aberta para a livre participação de organizações, universidades, pessoas, etc. (Müller et al., 2012). Na Innopedia qualquer utilizador pode procurar ideias registadas, criar ideias, comentar ideias, ajudar a refinar ideias e monitorizar ideias em desenvolvimento através da receção de emails. Apesar de pública, a Innopedia regista uma fraca participação, com um total de 15 ideias a serem debatidas, desde a sua criação. Apesar de ainda continuar ativa, a Innopedia deixou de ter suporte em 2011. 25 http://www.cisco.com/ 26 http://en.community.dell.com/support-forums/desktop/w/desktop 27 http://innopedia.wikidot.com CAPÍTULO 3. FERRAMENTAS DE APOIO A CONTEXTOS DE INOVAÇÃO 82 3.3.4 Plataformas de Serviços de Redes Sociais Uma plataforma de Serviço de Redes Sociais ou “SNS” (do anglo-saxónico Social Networking Service) é uma plataforma que permite a construção de redes sociais ou relações sociais entre pessoas que partilham os mesmos interesses, atividades, contextos ou ligações na vida real. Tipicamente uma SNS agrega representações de utilizadores (perfis), as suas ligações sociais, uma variedade de serviços adicionais e aplicações. Grande parte das SNS são baseadas na Web e dispõe de meios para os utilizadores comunicarem, seja através de posts, email, chats ou videochamadas. A facilidade de pesquisar pessoas, estabelecer contactos, comunicar e colaborar fomentam a criação de comunidades de interesse dos mais variados tipos. O acesso generalizado às SNS através de dispositivos móveis, quer através de navegador Web ou de aplicações móveis, aumentou exponencialmente a velocidade e o volume de informação partilhada. Existem presentemente vários tipos de SNS públicas com diferentes propósitos: generalistas (e.g. Facebook, Google+), profissionais (LinkedIn), partilha de vídeo (Youtube, Vimeo), partilha de fotografia (Flickr, Instagram), bookmarking (Delicious), microblogging (Twitter, Tumblr, FriendFeed), etc. Desde cedo que as organizações anteviram nas SNS uma oportunidade para aquisição de conhecimento externo para a inovação, quer através de SNS privadas ou públicas (Antikainen, 2011; Friedrich, 2013). Os métodos utilizados dependem das estratégias utilizadas pelas organizações (Huertas et al., 2012) relativamente ao grau de envolvimento dos utilizadores (informadores ou co-inovadores) e do locus de cogeração do conhecimento (SNS públicas ou privadas). SNS Privadas Apesar da variedade de SNS públicas existentes, várias organizações optam pela criação das suas próprias SNS para o envolvimento dos seus utilizadores no FEI. A Ideastorm 28 da Dell, a My Starbucks Idea 29 são exemplos de SNS proprietárias onde os membros da CVP colaboram para a geração de ideias. Os participantes são livres de colocar ideias que são discutidas/ comentadas pela comunidade, para a criação de novos produtos, serviços e experiências (Mahr e Lievens, 2012). A refinação e eleição das melhores ideias são feitas com recurso a mecanismos de votação simples. As melhores ideias e participantes são ordenados e classificados num ranking (reconhecimento social), e as ideias implementadas são divulgadas publicamente. A EDP Co-Criation 30 é outro exemplo, mas com diferente perspetiva. Neste caso, os membros podem participar de três formas distintas: (1) publicando as suas ideias numa secção de ideias abertas; 28 http://www.ideastorm.com/ 29 http://mystarbucksidea.force.com/ 30 http://www.cocreation.pt/ CAPÍTULO 3. FERRAMENTAS DE APOIO A CONTEXTOS DE INOVAÇÃO 83 (2) participando em desafios colocados pela organização; ou (3) colaborando na resolução de problemas de projetos em curso (ativos). Enquanto na secção de ideias abertas os membros podem colocar as suas ideias à discussão, nas outras áreas, os desafios são colocados pela organização, nos quais os participantes podem colaborar para resolver. As respostas aos desafios podem ser partilhadas com a comunidade ou manterem-se como privadas. SNS Públicas As SNS públicas têm sido utilizadas nesta contextualização sob várias perspetivas. O Facebook tem sido utilizado pelas organizações para a criação de CVP e suporte ao cliente, para a identificação de oportunidades e geração de ideias (Gonzalez et al., 2013), seja através de páginas, grupos ou até aplicações. Algumas organizações desenvolveram aplicações Facebook para o desenvolvimento colaborativo de ideias, construção de mercados de ideias e concursos de ideias (ver Tabela 3.1). De uma forma geral, os mecanismos utilizados assentam na partilha de ideias, refinação e discussão de ideias através de comentários e mecanismos de votação. Embora algumas das aplicações tenham uma comunidade de utilizadores considerável (e.g., IdeaScale possui 4700 utilizadores), grande parte das aplicações têm um número deficitário de utilizadores, o que poderá explicar o elevado número de aplicações do género já desativadas (e.g., BipBack, Innovation Unlock, BulbStorm, CSA 2, The Idea Machine, etc.). Tabela 3.1 – Exemplos de aplicações Facebook para o crowdsourcing de ideias Aplicação Descrição Endereço IdeaScale Criação e desenvolvimento de ideias para resolução de problemas ou adição de funcionalidades para a plataforma de gestão de inovação IdeaScale. A comunidade pode partilhar ideias relativas a usabilidade, interface com o utilizador, ferramentas para relatórios etc. As ideias submetidas podem ser comentadas e votadas pela comunidade. http://goo.gl/wSgNZP IndigoIdeas Criação e desenvolvimento de ideias, novos serviços ou melhoria dos existentes para as lojas físicas e virtual da Indigo31. Qualquer participante (cliente) pode submeter uma ideia a qual é discutida e avaliada pela comunidade. A avaliação é feita por votação. http://goo.gl/VeVjBs Global innovation Game (GiG) Mercado de ideias para a compra e venda de soluções para desafios globais. Aos desafios propostos, cada membro pode colocar ideias para a sua resolução. As ideias podem ser comentadas e sujeitas a votação. http://goo.gl/H0GVQS A Simple Idea Aplicação suportada pela Philips para a partilha de ideias sobre a eficiência energética. A comunidade pode colocar ideias, discutir e votar nas melhores ideias. http://goo.gl/DNQI2P Ideaspoke Concurso de ideias para resolução de problemas organizacionais reais. Os participantes (apenas estudantes) são confrontados com uma lista de desafios, colocados por várias empresas. Os vencedores são recompensados, obtêm reconhecimento e possíveis oportunidades de emprego. http://goo.gl/MI72kD 31 http://www.chapters.indigo.ca CAPÍTULO 3. FERRAMENTAS DE APOIO A CONTEXTOS DE INOVAÇÃO 84 No contexto do desenvolvimento de software, Reyes e Finken (2012) conduziram um workshop durante três semanas no Facebook, com o objetivo de incluir utilizadores convidados na fase inicial do processo de design, nomeadamente na geração de ideias. Segundo Reyes e Finken (2012) alguns utilizadores manifestaram insegurança devido a discussões demasiado técnicas, conduzidas por utilizadores mais experientes, ao passo que outros manifestaram stress devido ao grande volume de contribuições. Do estudo, concluíram também que as SNS, tipicamente, utilizadas para o ócio, não são adequadas para executar tarefas que se assemelhem com trabalho. As SNS têm também sido exploradas no suporte à colaboração e exploração do conhecimento interno no FEI. Neste contexto são utilizadas SNS organizacionais que operam exclusivamente no domínio interno das organizações (e.g., Yammer, Brightide ou Jive) e que apoiam a colaboração e na partilha de ideias (Degen, 2009; Safko, 2010; Standing e Kiniti, 2011; Riemer et al., 2012). De igual modo, não originalmente planeadas para atividades de inovação, as SNS de bookmarking são também reportadas como passíveis de serem utilizadas para a obtenção de conhecimento externo no FEI. De um modo geral, neste tipo de SNS, os membros classificam páginas Web, recorrendo a etiquetas (tags) que relacionam, de qualquer forma, a sua mente com a página Web e o seu conteúdo. Neste processo podem utilizar tags que outros utilizaram previamente para a mesma página. Este processo colaborativo de classificação auxilia posteriormente a pesquisa e obtenção das páginas Web pretendidas. Adicionalmente as tags filtram uma rede de pessoas que guardam a mesma página Web ou que utilizaram a mesma tag com palavras similares. Neste contexto, Ahonen e Lietsala (2007) reportam a utilização da SNS Delicious 32 para desenvolver ideias, capturar ideias, identificar pessoas relacionadas e procurar parceiros. Uma organização pode através do Delicious partilhar publicamente ideias seminais, através de bookmarks que referenciam Websites relevantes. As ideias podem então ser desenvolvidas de forma colaborativa. O processo de tagging possibilita a criação de ligações entre ideias diferentes, permitindo o enriquecimento da ideia seminal. O tagging coletivo pode dar sinais sobre o tipo de ideias em desenvolvimento na rede e as pessoas que nelas trabalham. Devido à característica de rede, um membro pode ver o que os restantes estão a classificar. Desta forma, potenciais co-desenvolvedores podem ter conhecimento das ideias em curso, podendo desta forma imaginar novas utilizações para ideias antigas (Ahonen e Lietsala, 2007) . As SNS públicas de microblogging têm também sido exploradas para a criação de CVP e crowdsourcing de ideias. Muitas empresas monitoram a evolução das CVP privadas ou autónomas de forma a identificar novas tendências e estimar corretamente o seu potencial (Voigt e Ernst, 2010; Reyes e Finken, 2012). Por exemplo, a Starbucks expandiu a sua rede social proprietária My Starbucks Idea para o Twitter 33 . No Twitter, a Starbucks cultiva a comunidade, mantendo-a atualizada sobre 32 https://delicious.com 33 https://twitter.com/MyStarbucksIdea CAPÍTULO 3. FERRAMENTAS DE APOIO A CONTEXTOS DE INOVAÇÃO 85 novos serviços e produtos, auscultando-a e fomentado a discussão de ideias. Novas ideias ou similares às existentes são encaminhadas para a plataforma privada para discussão e enriquecimento (Marnat, 2012). Um estudo sobre a utilização do Twitter em concursos de ideias (den Besten, 2012), revelou que as melhores ideias são aquelas com maior número de retweets, e que a possibilidade de ocorrência de recombinação de ideias é elevada. As ideias presumidamente mais valiosas tendem a atrair ideias similares. A utilização de SNS públicas para a aquisição de conhecimento externo no FEI é uma prática crescente. Porém, a seleção da SNS para o efeito deve ter em conta o tipo de atividades e de comunidades a envolver. Gonzalez et al. (2013) sugerem a seleção de SNS massivas como o Facebook ou Google+ para a identificação de oportunidades e geração de ideias. Entretanto o LinkedIn pode ser utilizado para a identificação de Lead Users (Piller et al., 2012) ou em fase mais avançadas de design, pois possui ferramentas de gestão de projeto (Gonzalez et al., 2013). 3.4 Plataformas de Intermediários de Inovação Uma outra forma utilizada para a aquisição conhecimento externo para a inovação é através do recurso a intermediários de inovação (Lichtenthaler e Ernst, 2008), também referenciados como: Innomediators (Sawhney et al., 2002); Ideagoras (Tapscott e Williams, 2006); Intermediários de Conhecimento ou knowledge brokers (Sousa, 2008); Marketplaces de Inovação (Antikainen e Vaataja, 2010); ou Plataformas de Inovação Partilhadas (Friedrich, 2013). Estas entidades atuam como pontos de contacto ou mediadores de interação entre as empresas e as fontes de conhecimento externas, sejam elas clientes, utilizadores ou cientistas (Sousa, 2008; Antikainen e Vaataja, 2010). De uma forma geral, o conceito de intermediação na inovação consiste na manutenção de comunidades virtuais de inovação. Nestas comunidades, os membros podem gerar ideias, individualmente ou coletivamente, como resposta a um desafio/ concurso de ideias lançado por empresas. Estas procuram através da comunidade: (1) obter ideias para solucionar problemas (Antikainen e Vaataja, 2010); ou (2) colmatar lacunas de conhecimento sobre clientes que impedem a inovação (Sawhney et al., 2002). As ideias ou soluções inovadoras selecionadas podem depois ser utilizadas pelas empresas que poderão recompensar monetariamente ou em géneros os autores (Antikainen e Vaataja, 2010). Todavia, os inovadores podem espontaneamente colocar soluções para problemas existentes e tentar encontrar uma empresa com essa necessidade. Estas plataformas podem suportar todas as fases do processo de inovação, ajudando as empresas a encontrar novas ideias, conceitos ou soluções acabadas. CAPÍTULO 3. FERRAMENTAS DE APOIO A CONTEXTOS DE INOVAÇÃO 86 Existe atualmente no mercado um elevado número 34 de intermediários de inovação. A Tabela 3.2 apresenta alguns exemplos de plataformas de intermediários de inovação e os mecanismos de suporte utilizados, segundo Hallerstede (2013). Tabela 3.2 – Exemplos de Intermediários de Inovação e mecanismos de suporte Intermediário de inovação Mecanismos de Suporte Website Concursos de Ideias Comunidades Marketplace de Ideias Innocentive    www.innocentive.com Hyve Innovation Community   www.innovation-community.net Atizo    www.atizo.com eYeka   en.eyeka.com Owela  www.crowdspring.com A Innocentive atua como um Marketplace de Inovação (Antikainen, 2011). Procura para os seus clientes soluções para problemas científicos muito específicos (e.g., uma molécula com determinadas características). O desafio é anunciado na sua comunidade de profissionais que engloba mais de 80.000 cientistas internacionais. As submissões são avaliadas, é selecionada a melhor solução e o seu autor é compensado monetariamente. A Hyve Innovation Community é uma plataforma de intermediação de inovação baseada em concursos de ideias. Os clientes, empresas que procuram soluções para problemas, lançam o concurso descrevendo o problema a resolver, indicando o período de duração do concurso e o valor da compensação da melhor proposta, caso esta exista. Ao contrário do Innocentive, a comunidade Hyve é não profissional e aberta. Qualquer pessoa pode fazer parte da comunidade de inovação. Os membros da comunidade podem listar os concursos abertos e participar através da colocação de ideias e soluções para os problemas apresentados. As soluções apresentadas por um membro podem ser comentadas e avaliadas pelos restantes, em quatro critérios: Grau de Inovação; Atratividade de Mercado; Exequibilidade e Apresentação. As propostas são avaliadas após o término do concurso e a proposta vencedora é premiada. O conceito do eYeka é similar. Este intermediário promove concursos de ideias no seio da sua comunidade (aberta), com base nos desafios propostos pelos seus clientes, no que diz respeito ao desenvolvimento de produtos, marcas, posicionamento de mercado, packaging e conceitos criativos. Os concursos têm um período de execução e as melhores ideias são compensadas monetariamente (Ahonen e Lietsala, 2007). Tal como a Innocentive, a Atizo é um Marketplace de Ideias (Hallerstede, 2013). Porém, a comunidade é aberta e não especializada ou não profissional. Na plataforma, este intermediário 34 Hallerstede (2013) evidenciou e classificou 40 plataformas de intermediação de inovação. CAPÍTULO 3. FERRAMENTAS DE APOIO A CONTEXTOS DE INOVAÇÃO 87 conduz e modera concursos de ideias para os clientes, quer para a resolução de problemas, quer para o desenvolvimento de conceitos de novos produtos. Os membros da comunidade podem participar nos desafios submetendo ideias e classificando ideias de outros. Os autores das ideias selecionadas são recompensados monetariamente. O processo de classificação de ideias é efetuado sob moderação. As empresas podem, para além de procurar ideias para resolver problemas, procurar entidades que as implementem. O Owela 35 (Open Web Lab) é um laboratório participativo baseado na Web, especialmente concebido para o design de produtos e serviços digitais (Lichtenthaler e Ernst, 2008; Antikainen e Vaataja, 2010; Friedrich, 2013). Porém, a sua utilização pode estender-se a qualquer tipo de produtos. O objetivo principal é a criação de uma comunidade Web que conecta desenvolvedores e investigadores para promover a inovação. A plataforma baseia-se em ferramentas de media sociais para captura das necessidades dos utilizadores, desenvolvimento de ideias (IdeaTube) e captura de feedbacks para cenários e protótipos (TestLab). Tecnicamente, a plataforma é baseada no sistema aberto de gestão de conteúdos Wordpress 36 , configurado com múltiplos plugins que podem ser flexivelmente utilizados, consoante os requisitos necessários para cada espaço de trabalho ou alterados durante as fases do projeto. O conjunto de funcionalidades disponibilizadas engloba o suporte de discussões de focus groups, diários de utilizadores, surveys, brainstorming, prototipagem e teste. Estas funcionalidades são suportadas por quatro componentes base: Blog, chat, votação e questionários, os quais podem ser combinados para suportar as diferentes fases do processo de design. Por exemplo, no IdeaTube, a geração de ideias pode ser efetuada por vários métodos: posts de ideias, focus groups online ou chats de ideias. Embora a plataforma tenha sido inicialmente utilizada apenas como plataforma de inovação para projetos de investigação, esta evoluiu para plataforma comercial, sendo hoje também utilizada como uma plataforma para condução de estudos para empresas, tais como testes de usabilidade (Friedrich, 2013). 3.5 Ferramentas Comerciais A importância da inovação para a criação de vantagem competitiva, em conjunto com a necessidade da gestão eficiente dos processos de inovação, impulsionou o desenvolvimento ou adoção de diversas ferramentas de apoio à inovação. Existe atualmente no mercado uma miríade de ferramentas comerciais de suporte a contextos de inovação. Estas podem distinguir-se pela abrangência, propósito 35 http://owela.vtt.fi 36 https://wordpress.org CAPÍTULO 3. FERRAMENTAS DE APOIO A CONTEXTOS DE INOVAÇÃO 94 GRP Plata-for ma FC Domínio Natureza do Problema Apoio ao FEI Estudos Desvantagens E I P/I PV IN IO AO GEI SI DC Media Sociais Fóruns de Discussão    - Apoio à colaboração entre clientes para a partilha de experiências e apoio mútuo à utilização dos produtos; - Identificação de Lead Users.  (Sawhney et al., 2005; Füller et al., 2006; Nambisan e Nambisan, 2008) - Formato e volume de informação gerada (Füller et al., 2006).    - Crowdsourcing de ideias ou conceitos para a criação de novos produtos ou melhoria dos existentes.    (Füller et al., 2006)   - Crowdsourcing de ideias; - Identificação de Lead Users.   (Sawhney et al., 2005) Blogs   - Partilha e discussão de ideias.   (Mahr e Lievens, 2012; Elerud‐Tryde e Hooge, 2014) - Conversação primariamente textual; - Utilização complexa de imagem ou vídeo (Vanattenhoven, 2008).    - Crowdsourcing de ideias ou conceitos para a criação de novos produtos ou melhoria dos existentes; - Identificação de Lead Users.   (Bilgram et al., 2008; Nambisan e Nambisan, 2008; Brodie et al., 2013)   - Co-design: Registo e maturação de Ideias; - Facilitação à participação de agentes externos.  (Nichols e Twidale, 2006; Quiggin, 2006; Yndigegn, 2010) Wikis   - Geração, partilha e enriquecimento de ideias, e seleção de ideias.   (Uys et al., 2010; Voigt e Ernst, 2010; Standing e Kiniti, 2011) - Dificuldade estabelecimento de uma ligação entre pessoas e criação do senso de comunidade (Voigt e Ernst, 2010); - Flexibilidade de edição pode levar à desorganização da informação (Ghali et al., 2007; Holtzblatt et al., 2010; Barradas et al., 2014); - Incerteza na qualidade dos conteúdos (Standing e Kiniti, 2011).   - Aquisição de informação sobre problemas relacionados com produtos e sugestões de melhoria dos produtos.  (Standing e Kiniti, 2011)   - Crowdsourcing de ideias ou conceitos.     (Müller et al., 2012) SNS   - Crowdsourcing de ideias ou conceitos.   (Mahr e Lievens, 2012; Marnat, 2012) - Discussões demasiado técnicas inibem os participantes (Reyes e Finken, 2012); - Volume de contribuições elevado (Reyes e Finken, 2012); - SNS públicas de ócio não adequadas para tarefas relacionadas com trabalho (Reyes e Finken, 2012).   - Suporte ao cliente e identificação de oportunidades; - Crowdsourcing de Ideias; - Resolução de problemas; - Identificação de Lead Users.   (Ahonen e Lietsala, 2007; Voigt e Ernst, 2010; den Besten, 2012; Piller et al., 2012; Reyes e Finken, 2012; Gonzalez et al., 2013)     - Colaboração e partilha de ideias.    (Degen, 2009; Safko, 2010; Standing e Kiniti, 2011; Riemer et al., 2012) Intermediários de Inovação *   - Crowdsourcing de ideias; - Solução de problemas.   (Lichtenthaler e Ernst, 2008; Hallerstede, 2013), (Sawhney et al., 2002; Tapscott e Williams, 2006; Ahonen e Lietsala, 2007) - Principalmente em comunidades profissionais, o problema a solucionar deve estar bem investigado e deve ser de natureza técnica (Marais, 2010). Owela   - Design de produtos e serviços.   (Lichtenthaler e Ernst, 2008; Antikainen e Vaataja, 2010; Friedrich, 2013) FEC *    - Crowdsourcing de ideias; - Solução de problemas.    (Mattauch, 2013) FEP *    - Solução de problemas; - Geração, partilha e enriquecimento de ideias, e seleção de ideias.      Empíricos - Incapacidade de lidar com o volume de informação proveniente das interfaces. Tabela 3.4 – Tabela resumo das ferramentas de apoio a contextos de inovação.Legenda: GRP: grupo; FC: Fonte de Conhecimento; E: Externo; I: Interno; P/I: Público/Independente; PV: Privado; IN: Intermediários; IO: Identificação de Oportunidades; AO: Avaliação de Oportunidades; GEI: Geração e Enriquecimento de Ideias; SI: Seleção de Ideias; DC: Definição de Conceitos; *: Generalidade; FEC: Ferramentas Comerciais; FEP: Ferramentas Proprietárias. CAPÍTULO 3. FERRAMENTAS DE APOIO A CONTEXTOS DE INOVAÇÃO 95 A criação de conhecimento no FEI não deve limitar-se a simples geração de ideias ou conceitos. Deve ser explorado o conhecimento tácito latente na mente das pessoas. O formato de texto linear, que é geralmente utilizado para a explicitação de ideias ou conceitos nas ferramentas identificadas, dificulta o estabelecimento de associações e conexões entre palavras-chave/conceitos e ideias não evidentes, e a extrapolação de outras ideias, pois a informação importante ou palavras-chave poderão estar omissas ou dissimuladas (Buzan e Buzan, 1996; Novak, 1998). As tecnologias de representação visual do conhecimento promovem a conceptualização, a criatividade e a inovação. Quando usadas em ambientes colaborativos, permitem aos utilizadores, que possuem diferentes mapas mentais dos problemas, compreender pontos de vista dos seus pares facilitando o consenso (Gordon et al., 2008). Segundo Bilgram et al. (2008), o acesso a visualizações de conceitos ou inovações em oposição a descrições textuais, produzidas por utilizadores-inovadores, facilita a sua absorção e reprodução. Tendo em consideração as lacunas identificadas, e com base nas teorias de criação colaborativa de conhecimento baseadas nas premissas da Web 2.0, identificadas no capítulo anterior, emerge a seguinte questão de investigação: Como é que pode ser construída uma ferramenta computacional para promover a cocriação de conhecimento internamente, com clientes e com parceiros no FEI? No que diz respeito à integração com os sistemas de informação empresariais e de apoio ao PLM, algumas das ferramentas, nomeadamente as comerciais, disponibilizam já formas de integração com alguns sistemas de informação empresariais comerciais de CRM e ERP (ver Tabela 3.3). No entanto, numa abordagem IET, as funções de engenharia devem também ser integradas. Neste contexto, e na sequência da questão de investigação previamente supracitada, emerge uma outra questão de investigação: Como é que a nova ferramenta está relacionada com os Sistemas de Inovação internos das Organizações? Como se integra com os Sistemas de Informação existentes? 3.9 Conclusão Atualmente, a utilização das TIC para exploração do conhecimento interno e externo no FEI é uma prática corrente nos ambientes organizacionais. Neste capítulo foram identificadas e descritas várias ferramentas de software de apoio a contextos de inovação, mais concretamente, na fase inicial do processo. De uma forma geral, estas ferramentas operacionalizam mecanismos online bem conhecidos para a aquisição de conhecimento externo – de utilizadores, clientes e outros. CAPÍTULO 3. FERRAMENTAS DE APOIO A CONTEXTOS DE INOVAÇÃO 96 A adoção e utilização de determinada ferramenta estão dependentes da natureza do problema, da estratégia e cultura de inovação da organização em causa. De uma forma geral, o objetivo é tirar partido das comunidades virtuais para a identificação de problemas, resolução de problemas, identificação de oportunidades e crowdsourcing de ideias para novos produtos ou serviços. Não é incomum a utilização e combinação de diferentes ferramentas de software na exploração do conhecimento externo e interno. A Starbucks é um dos casos mais proeminentes da utilização desta estratégia. No conjunto das ferramentas identificadas, as plataformas de media sociais apresentam-se como as mais flexíveis e abrangentes, no que se refere à natureza dos problemas que suportam. Neste grupo, verifica-se um crescente interesse na adoção de SNS, quer para a exploração do conhecimento externo, quer para a exploração do conhecimento interno. A facilidade de criação de comunidades, comunicação, partilha, e a familiaridade dos utilizadores com os ambientes tornam estas plataformas aliciantes para o propósito. No entanto, a literatura evidencia algumas desvantagens na utilização destas plataformas em contextos de inovação. As ferramentas operadas por intermediários de inovação e as ferramentas comerciais focam-se principalmente no suporte ao crowdsourcing de ideias e resolução de problemas, implementando mecanismos de concursos, campanhas ou desafios de ideias. Dado que as comunidades dos intermediários de inovação são predominantemente profissionais, os problemas a solucionar devem estar previamente bem investigados e devem ser de natureza técnica. No contexto das soluções proprietárias, os estudos empíricos realizados pelo autor revelaram o desenvolvimento interno de sistemas de gestão de sugestões ou concurso de ideias para promover a inovação. Porém, estas aplicações revelaram-se pouco eficazes na gestão, integração e aplicação do conhecimento externo, proveniente das interfaces. 97 Capítulo 4 Metodologia de Investigação Metodologia de Investigação 4.1 Introdução Nos ambientes organizacionais, a necessidade que se traduz pela constante procura de obtenção de performance e eficácia é o principal motor para a implementação de sistemas de informação (SI). De modo a que se compreenda o sucesso alcançado por um SI, é fundamental analisar alguns itens importantes: (1) as capacidades do SI; (2) as características da organização; (3) os seus recursos humanos; (4) as rotinas de trabalho; e (5) as metodologias internas de desenvolvimento (Silver et al., 1995). Cabe aos investigadores na área de SI aprofundar o conhecimento que auxilie na aplicação produtiva de tecnologias da informação (TI), para as organizações humanas e sua gestão, assim como também comunicar esse conhecimento, tendo em conta a gestão das TI e a sua utilização para propósitos organizacionais e de gestão. A validade científica e reconhecido valor de um projeto de investigação são suportados pela metodologia científica, através da qual a sua execução foi orientada. A metodologia de investigação Design Science in Information Systems (March e Smith, 1995; Hevner et al., 2004), enquanto metodologia teórica e de suporte, ajuda a fornecer validade científica ao projeto de investigação, atuando como canal de informação que informa os investigadores acerca de interações entre pessoas, tecnologias e organizações, que necessitam de ser geridas, para que a aplicação de um SI deva ser considerada bem-sucedida. Este capítulo descreve a metodologia científica pela qual este projeto de investigação foi executado. 4.2 Design Science em Sistemas de Informação Grande parte da investigação na disciplina de SI é caracterizada por dois principais paradigmas que se complementam (Antonelli e Mathew, 2010): o Behavioral Science e o Design Science. O Behavioral Science visa desenvolver e confirmar teorias que explicam ou predizem o comportamento humano ou organizacional. O Design Science é fundamentalmente um paradigma de resolução de problemas. Procura criar inovações que definem as ideias, práticas, capacidades técnicas e produtos, através das CAPÍTULO 4. METODOLOGIA DE INVESTIGAÇÃO 98 quais a análise, conceção, gestão e utilização de SI podem ser eficientemente realizados (March e Smith, 1995; Hevner et al., 2004). Os SI e as organizações que estes apoiam são complexos, artificiais e propositadamente concebidos. São compostos por pessoas, estruturas e sistemas de trabalho (Alter, 2003). O domínio da investigação em SI é, geralmente, interdisciplinar e situa-se na confluência de pessoas, organizações e tecnologias, ou seja, no estudo dos efeitos que os SI provocam no comportamento das pessoas, grupos e organizações (Hevner et al., 2004). Os artefactos de TI são genericamente definidos como constructos (vocabulário e símbolos), modelos (abstrações e representações), métodos (algoritmos e práticas) e instanciações (implementações e protótipos). O paradigma Design Science in Information Systems visa assim ampliar as capacidades humanas e organizacionais, através da criação de artefactos de TI inovadores, para resolver problemas organizacionais identificados. Como ferramenta de suporte ao desenvolvimento de investigação em SI, Hevner et al. (2004) propuseram uma framework concisa (Figura 4.1) e um conjunto de linhas orientadoras para apoio à compreensão, execução e avaliação da investigação. A framework compreende duas dimensões: atividades de investigação e resultados de investigação. Figura 4.1 – Design Science Framework in Information Systems. Adaptado de Hevner et al. (2004) As atividades de investigação têm aplicação num determinado ambiente e produzem contribuições para a base de conhecimento. O ambiente define o espaço do problema onde reside o fenómeno de interesse. As necessidades organizacionais (i.e., o problema) são avaliadas no contexto das estratégias organizacionais, estrutura, cultura e nos processos de negócio. Estas estão posicionadas relativamente às infraestruturas tecnológicas, aplicações, arquiteturas de comunicações e Pessoas Papéis Capacidades Características Organizações Estratégias Estrutura e Cultura Processos Tecnologia Infraestrutura Aplicações Arquitetura de Comunicações Capacidades de Desenvolvimento Ambiente Investigação em SI Base de Conhecimento Bases Teorias Frameworks Instrumentos Constructos Modelos Métodos Instanciações Metodologias Técnicas de Análise de Dados Formalismos Medidas Critérios de Validação Desenvolver/ Construir Teorias Artefactos Justificar/ Avaliar Analítico Estudo de Caso Experimental Estudo de Campo Simulação Necessidades Organizacionais Conhecimento Aplicável Avaliar Refinar Pessoas Papéis Capacidades Características Organizações Estratégias  Estrutura e Cultura Processos Tecnologia Infraestrutura Aplicações  Arq. Comunicações Capacidades de Desenvolvimento Bases Teorias Frameworks Instrumentos Constructos Modelos Métodos Instanciações Metodologias Técnicas de Análise de Dados Formalismos Medidas Critérios de Validação Relevância Rigor Aplicação no Ambiente Apropriado Contribuições para a Base de Conhecimento CAPÍTULO 4. METODOLOGIA DE INVESTIGAÇÃO 99 desenvolvimento de capacidades. O alinhamento das atividades de investigação para o atendimento das necessidades organizacionais assevera a relevância da investigação. Para uma dada necessidade organizacional, as atividades de investigação incluem a construção, teorização e avaliação dos artefactos. Os resultados de investigação podem ser constructos, modelos, métodos ou instâncias cuja utilidade, qualidade e eficiência devem ser rigorosamente avaliadas. A base de conhecimento fornece a matéria-prima sob a forma de fundamentos ou bases e metodologias, através das quais a investigação em SI é realizada. Resultados de investigação anteriormente publicados fornecem teorias, frameworks, instrumentos, métodos, modelos e instanciações que podem ser utilizados nas atividades de desenvolvimento de teorias e construção de artefactos. As metodologias fornecem linhas orientadoras para as atividades de justificação e avaliação. O rigor é alcançado pela aplicação adequada dos fundamentos e metodologias existentes na base de conhecimento. Tanto March e Smith (1995) como Hevner et al. (2004) identificam um conjunto de princípios organizados sob a forma de linhas orientadoras. Estas argumentam que a investigação deve produzir um artefacto (o design como um artefacto) para resolver um dado problema, que se torne importante para a atividade das organizações, e cujas utilidade, qualidade e eficiência devem ser rigorosamente verificadas. A solução alcançada deve ser comunicada às audiências apropriadas. 4.3 Projeto e Metodologia de Investigação Os projetos de investigação são constituídos por diferentes decisões ou escolhas, que são efetuadas a diferentes níveis de compreensão, sobre como a investigação deve ser conduzida (Creswell, 2013). Enquadrando-se a presente tese no domínio dos SI, a investigação subjacente planeou-se, estruturou-se e conduziu-se com base na Design Science framework in Information Systems (March e Smith, 1995; Hevner et al., 2004). A investigação, segundo a Design Science, deve consistir em três ciclos de investigação: (1) o ciclo da relevância que liga a investigação à utilização no ambiente real, que é a fonte de requisitos e local dos testes de campo; (2) o ciclo de Design que consiste na construção iterativa e avaliação dos artefactos; e (3) o ciclo de rigor que liga a investigação à base de conhecimento existente (Hevner et al., 2004). Os capítulos 2 e 3 identificam parcialmente as bases de conhecimento e caracterizam o ambiente, no qual se identificam as necessidades organizacionais (lacunas) que definem a relevância da presente investigação. O problema de aquisição e integração do conhecimento externo, através da cocriação de conhecimento com clientes e parceiros para a criação de novos conceitos no Front End de Inovação (FEI), constitui o cerne das questões de investigação da presente tese: CAPÍTULO 4. METODOLOGIA DE INVESTIGAÇÃO 100 QI1 Como é que podemos basear-nos na construção colaborativa de novo conhecimento, através de reflexão, de modo a possibilitar a criação de novos conceitos no Front End de Inovação? QI1.1 Como é que as organizações podem utilizar/integrar o conhecimento interno/externo existente? Como habilitar ou facilitar as capacidades dinâmicas requeridas para a cocriação de novo conhecimento com clientes e com parceiros de inovação? QI1.2 Como é que pode ser construída uma ferramenta computacional para promover a cocriação de conhecimento internamente, com clientes e com parceiros? QI1.3 Como é que a ferramenta se relaciona com os Sistemas de Inovação Internos das organizações e como se integra com os Sistemas de Informação existentes? A investigação de von Hippel (2005a), a estreita relação entre a inovação e a criação do conhecimento e os requisitos identificados por Sousa (2008) conduziram a investigação por algumas áreas científicas fronteiras e afins, nas quais se identificou um rico portfólio de teorias e ferramentas para a construção de um argumento firme para a resolução do problema. Foi nas Redes Colaborativas de Inovação (COIN); na co-construção de conhecimento com base na aprendizagem colaborativa assente na reflexão; e nos Mashups Web 2.0 como suporte à aprendizagem, que se encontrou a inspiração necessária para a criação de uma solução. A reflexão crítica do capítulo 2 identifica e descreve o conjunto de pressupostos derivados da base de conhecimento que sustentam tal argumento. O objetivo prático da investigação é a construção e instanciação de um novo modelo, assente nas premissas supracitadas, que promova a criação de novos conceitos no FEI. Consequentemente, o ciclo de investigação traduz-se no processo iterativo de construção e avaliação: (1) do modelo proposto; (2) da descrição e especificação das atividades e recursos relacionados com COIN através de uma ontologia de alto-nível; e (3) de operacionalização do modelo através de uma ferramenta de software. A avaliação e validação dos artefactos produzidos devem ser efetuadas através de processos rigorosos, para que a sua utilidade, eficiência e qualidade possam ser verificadas. Em conjunto, permitem construir os argumentos que sustentam a resposta às questões de investigação. O processo de investigação utilizado para encontrar resposta às questões pode ser feito através de métodos quantitativos ou qualitativos. A essência da investigação quantitativa assenta na quantificação de mudanças ou variações em determinadas situações, fenómenos ou problemas. Desta forma, este tipo de investigação tende a ser de carácter explanatório. Por sua vez, a investigação qualitativa assenta na descrição de uma determinada situação, fenómeno ou problema. Consequentemente, este tipo de investigação tende a ser de carácter descritivo ou exploratório. CAPÍTULO 4. METODOLOGIA DE INVESTIGAÇÃO 101 O projeto da metodologia de investigação, o qual engloba o conjunto de decisões a serem tomadas, depende muito do tipo de questões de investigação a serem respondidas. Saunders et al. (2009) e Yin (2013) sugerem uma relação entre as estratégias de investigação e a forma das questões de investigação. Ao abrigo destas proposições, as questões de investigação desta tese sugerem a utilização de experimentação, estudos de caso e/ou investigação-ação. Considerando a natureza do problema e os objetivos da tese, a abordagem de Hevner et al. (2004) sugere a utilização de estudos de caso para o estudo e avaliação dos artefactos no ambiente empresarial. O ambiente empresarial estabelece os requisitos sobre os quais a avaliação do artefacto é baseada. Assim, “a avaliação inclui a integração do artefacto na infraestrutura técnica do ambiente empresarial” (Hevner et al., 2004, p.279). Esta visão é corroborada por Kitchenham et al. (1995) e Dubé e Paré (2003) que sugerem os estudos de caso como uma metodologia particularmente adequada para a investigação em SI. Embora os estudos de caso não consigam alcançar o rigor dos métodos formais de experimentação, podem fornecer informação suficiente para a formação de um juízo ou avaliar os efeitos de uma mudança (Kitchenham et al., 1995). Esta abordagem de investigação pode ser conduzida através de casos únicos ou casos múltiplos. Os casos únicos focam-se na compreensão de casos específicos, circunscritos e limitados, sendo frequentemente criticados pela incapacidade de fornecer conclusões generalizáveis (Dubé e Paré, 2003). Através de casos múltiplos são estudados vários casos para a compreensão das similaridades, diferenças e identificação padrões. Esta abordagem é apontada como sendo potencialmente mais capaz de fornecer conclusões generalizáveis. A estratégia de triangulação de dados é frequentemente utilizada na abordagem dos estudos de caso. Isto significa que diferentes fontes de dados, materiais, teorias e métodos podem ser utilizados no mesmo estudo (Dubé e Paré, 2003; Baxter e Jack, 2008; Verner et al., 2009), potenciando a validade e fiabilidade dos resultados da investigação. Os estudos de caso exploratórios gozam de uma reputação notória nesta abordagem de investigação (Yin, 2012). Neste tipo de estudos de caso, o trabalho de campo e a recolha de dados são efetuados antes da definição final das questões de investigação, podendo a investigação seguir caminhos intuitivos. O objetivo pode ser, justificadamente, descobrir teoria pela observação direta do fenómeno na sua forma mais pura; identificar requisitos latentes ou obter perceções que permitam antever o comportamento ou implicações da unidade de análise, no ambiente. Estabelecidas as questões de investigação e as hipóteses, o estudo final poderá assumir uma outra forma qualquer (Yin, 2012). Com base nos objetivos da investigação e nas metodologias de avaliação sugeridas, o ciclo de investigação pode assim sintetizar-se pela estrutura apresentada na Tabela 4.1. CAPÍTULO 4. METODOLOGIA DE INVESTIGAÇÃO 102 Tabela 4.1 – Organização da investigação, segundo a Design Science Research Framework for Information Systems.Adaptado de March e Smith (1995) Resultados da Investigação Atividades de Investigação Construir Avaliar Teorizar Justificar Constructo Ontologia para a Gestão do Conhecimento em Redes Colaborativas de Inovação. - Validação por especialistas da indústria para demonstração da qualidade; - Construção de cenário detalhado de utilização para demonstração da utilidade. - - Modelo Um modelo para apoiar a criação colaborativa de novos conceitos no FEI. Utilizando critérios de validação de métodos qualitativos: a) Focus group exploratório; b) Múltiplos estudos de caso exploratórios; c) Múltiplos estudos de caso. Aplicabilidade das teorias de base no processo colaborativo de aprendizagem e criação de novo conhecimento. a) Evidências da Literatura; b) Resultados obtidos dos estudos de caso exploratórios; c) Resultados obtidos dos estudos de caso da operacionalização do modelo em ambiente empresarial. Método - - - - Instanciação Ferramenta de software de operacionalização do modelo. Múltiplos Estudos de caso de operação em ambiente empresarial. Avaliação com base em entrevistas semiestruturadas. - - Estando as atividades de investigação relacionadas com a construção de um artefacto com um propósito determinado, referem-se ao processo relacionado com a construção de um modelo, de um constructo e instanciações que correspondem à unidade de análise dos estudos de caso realizados em ambiente empresarial. A avaliação, enquanto atividade, determina a qualidade de operação, eficiência e utilidade dos artefactos produzidos. Desta forma, refere-se ao desenvolvimento de critérios de avaliação do desempenho dos artefactos, com base nesses critérios. Para a avaliação do modelo, considera-se a sua utilidade e capacidade de resolver ou minorar o problema identificado. Em termos de avaliação da ontologia considera-se a utilidade, qualidade e eficácia na descrição das atividades e recursos relacionados com COIN. Para a validação das instâncias considera-se a sua utilidade, qualidade e eficácia e o seu impacto no ambiente. A avaliação do modelo e das instâncias foi efetuada por métodos qualitativos, através de múltiplo estudo de caso. A avaliação da ontologia efetuou-se, primariamente, pela construção de um cenário de aplicação em colaboração com uma entidade empresarial e indiretamente pelas instanciações. Para a teorização pretendeu-se testar a aplicabilidade CAPÍTULO 4. METODOLOGIA DE INVESTIGAÇÃO 103 das teorias de suporte, no processo colaborativo de aprendizagem e criação de novo conhecimento. A justificação está associada com a recolha de provas que justifiquem essa teoria. Assim, a justificação encontra-se nos resultados dos estudos de caso. 4.4 Síntese do Processo de Investigação Nas secções anteriores foram apresentadas a metodologia e a framework de suporte ao planeamento e estruturação do presente trabalho de investigação. Nesta secção é apresentada a síntese do processo de investigação, o qual é ilustrado pela Figura 4.2. A análise, o estudo do ambiente e uma revisão da literatura permitiram fornecer evidências para a identificação do problema; confirmação da relevância da investigação; formulação das questões de investigação e das hipóteses de abordagem ao problema. Uma subsequente revisão da literatura forneceu os fundamentos teóricos para construção do modelo (Barradas e Ferreira, 2010). À construção do modelo seguiu-se a condução de um focus group exploratório (Tremblay et al., 2010) e três miniestudos de caso exploratórios (Yin, 2012), com o objetivo de: 1) Obter uma validação preliminar do modelo; 2) Capturar novos requisitos e inputs para refinação do design do modelo; 3) Refinar as questões de investigação; 4) Confirmar a relevância da investigação. O focus group exploratório foi realizado em colaboração com três especialistas académicos das áreas de inovação e transferência de tecnologia, desenvolvimento de produto e design da experiência do utilizador. A sessão foi registada em formato de áudio digital e posteriormente transcrita para análise dos resultados. Os miniestudos de caso exploratórios foram realizados com empresas nacionais: a Cooprofar-Medlog SGPS 46 (logística farmacêutica); uma empresa do setor de transformação alimentar; e a Ideia.m 47 (design, engenharia e materiais compósitos), de grande, média e microdimensão, respetivamente. Os dados foram recolhidos através de entrevistas semiestruturadas, registadas em áudio digital e posteriormente transcritas. Os resultados obtidos da análise do focus group exploratório e dos miniestudos de caso exploratórios permitiram confirmar a relevância da investigação; refinar as questões de investigação; obter uma validação preliminar do modelo e capturar novos requisitos para o refinamento do design do modelo. 46 https://www.medlog.pt 47 http://www.ideiam.com CAPÍTULO 5. UM MODELO PARA A CONSTRUÇÃO COLABORATIVA DE NOVOS CONCEITOS 110 colaborativamente criada, promovem a endogeneização de conhecimento (internalização), ou seja, a aprendizagem. O desenvolvimento do novo conceito traduz-se assim num processo colaborativo e iterativo de criação de conhecimento, que ocorre um espaço colaborativo partilhado (ba), e que resulta da combinação de conhecimento individual pré-existente externalizado e de conhecimento explícito, distribuído na Web ou localizado nas bases de conhecimento empresariais. O novo conhecimento cocriado – um novo conceito – resulta assim da inteligência coletiva do grupo, o qual é internalizado, externalizado e combinado iterativamente até que consenso é atingido. Esta abordagem promove a criação de um sistema de aprendizagem social (Henri e Charlier, 2010). A aquisição de conhecimento ocorre no âmbito de um grupo social e depende da dinâmica do grupo. 5.3 Modelo Conceptual para a Construção Colaborativa de Novos Conceitos no FEI A framework para a criação colaborativa de conhecimento que se apresentou forneceu uma base para a construção de um modelo conceptual, sobre o qual se constrói o argumento para a criação de uma solução para supressão das lacunas identificadas. Assente num conjunto de premissas orientadoras, a framework considera as COIN como ecossistemas de criação de conhecimento idóneos, através dos quais a identificação do valor do novo conhecimento externo criado, a sua aquisição e integração com o conhecimento interno, para consequente transformação em inovação, podem ser facilitados. Tal criação de conhecimento assenta numa abordagem colaborativa, enraizada nas dinâmicas de criação de conhecimento do modelo SECI (Nonaka e Takeuchi, 1995; Nonaka e Toyama, 2003), as quais tomam lugar num espaço virtual colaborativo, para o qual a Web se apresenta como plataforma de suporte. Tendo em consideração as dinâmicas apresentadas, associadas à construção colaborativa de uma conceptualização partilhada (que se traduz em novo conhecimento), os mashups Web 2.0 podem facultar os mecanismos necessários de suporte à criação de ecossistemas de aprendizagem e criação de conhecimento (Boss e Krauss, 2007; Attwell et al., 2008; Attwell e Costa, 2008; Bitzer et al., 2009). Nestes ambientes, os participantes podem ser providos de ferramentas para selecionar; agregar e combinar dados; informação e serviços provenientes de fontes distintas, consoante as suas ideias, visão ou conceptualização. É também com base neste argumento que se construiu o modelo conceptual para a construção colaborativa de novos conceitos no FEI, que se propõe (Barradas e Ferreira, 2010), o qual é ilustrado pela Figura 5.2. O modelo compreende cinco componentes chave: 1) Ambientes; 2) Bases de Informação/ Conhecimento; 3) Espaços Partilhados de Colaboração; CAPÍTULO 5. UM MODELO PARA A CONSTRUÇÃO COLABORATIVA DE NOVOS CONCEITOS 111 4) Glossários; 5) Conceptualizações Partilhadas. Figura 5.2 – Modelo proposto. Legenda: BCE: Base de Conhecimento Empresarial; BCAD: Base de Conhecimento Automaticamente Descoberto; CPT: Conceptualização Partilhada; CH: Colaboração Horizontal; EPC: Espaço Partilhado de Colaboração; MKPA: Mecanismo de Knowledge-Pull Automático; BICP: Bases de Informação/ Conhecimento Pessoal. Ambientes O modelo proposto pretende dar suporte não só a processos de co-inovação envolvendo clientes ou utilizadores de produtos e serviços, como também a processos de parcerias de co-inovação interempresariais. Desta forma, são considerados dois tipos de ambiente: (1) ambientes controlados e (2) ambientes não controlados. Estes definem o grau de abertura de um processo de desenvolvimento de novos conceitos (NCD) e, simultaneamente, as características das COIN envolvidas. Num ambiente não controlado, os processos de NCD são tendencialmente abertos, podendo as COIN envolvidas compreender elementos de todo o conjunto de stakeholders de uma empresa (CH): clientes; funcionários; fornecedores; parceiros, etc. Em ambientes controlados, os processos de NCD são mais controlados e tendencialmente menos abertos. Aqui, três cenários distintos podem ocorrer: 1) As COIN envolvidas apenas podem compreender indivíduos internos à organização, podendo estes ser ainda sujeitos a seleção; 2) As COIN envolvidas podem compreender elementos selecionados internos às organizações Glossário Público Glossário Empresarial Glossário Empresarial Ambiente Não Controlado Ambiente Controlado Ambiente Controlado Empresa A Internet Empresa B Mapeamento de Termos Mapeamento de Termos Enciclopédias Thesaurus Dicionários RSS Microblogging Wiki Fóruns Blogs Web Slide Sharing Social Networking Video Sharing Audio Sharing Photo Sharing BICP EPC EPC EPC CPT CPT CPT CH MKPA BCE BCE Product Related Discussion Forums BCAD CAPÍTULO 5. UM MODELO PARA A CONSTRUÇÃO COLABORATIVA DE NOVOS CONCEITOS 112 intervenientes numa parceria de inovação interempresarial; 3) As COIN envolvidas apenas podem envolver membros selecionados do conjunto de stakeholders da organização. Bases de Informação/Conhecimento Estes componentes são integrantes do NCC (Figura 5.1, pág.109) e podem ser vistos como bases ou repositórios de informação ou de representações de conhecimento. Neste contexto, o modelo compreende quatro tipos distintos: (1) a Web; (2) Bases de Conhecimento Empresariais (BCE); (3) Bases de Informação ou Conhecimento Pessoais (BICP); (4) Bases de Conhecimento Automaticamente Descoberto (BCAD). A Web adquiriu ao longo dos tempos um enorme valor como repositório de informação e conhecimento (Zettsu e Kiyoki, 2006). Em face disso, e no âmbito do modelo, a Web é um gigantesco repositório de informação ou representações de conhecimento decorrentes das atividades no NCI (Figura 5.1, pág.109). Textos, vídeos, imagem, artigos de enciclopédias, feeds RSS, slides, documentos digitais, posts de Blogs podem ser representações de conhecimento que, individualmente ou combinadas, podem ajudar à construção de novo conhecimento. As BCE representam as bases, ou repositórios, de conhecimento explícito empresarial, que se pode encontrar em manuais de processos (instruções, procedimentos operacionais, boas práticas, etc.), em sistemas de informação (e.g., bases de dados, sistemas de gestão de conteúdos, Fóruns de Discussão, Wikis, etc.) ou em qualquer outra representação digital de conhecimento explícito empresarial (Fei et al., 2009). Localizadas em ambientes controlados, as BCE podem ser importantes fontes de informação em processos de NCD mais fechados e controlados. Por exemplo, num processo de NCD para melhoria de um produto existente, um sistema PDM (ver Figura 3.2, pág. 92) pode fornecer dados e informação de design de produtos (e.g., esquemas, desenhos CAD). As BICP, por seu turno, representam bases ou repositórios, de informação ou conhecimento individual explícito, decorrentes das atividades de GC pessoal. Estas estão localizadas em dispositivos de armazenamento pessoais. Podem armazenar documentos que representam conhecimento codificado (textos, esquemas, mapas mentais, etc.); vídeos que expressam práticas, procedimentos, know-how e atitudes em determinados contextos; ou qualquer tipo de artefacto de conhecimento – quer este incorpore conhecimento pessoal próprio ou de outrem. Por fim, as BCAD armazenam representações de conhecimento automaticamente descoberto na Web pelo mecanismo de Knowlegde-Pull Automático (MKPA). Este assenta em mecanismos de Web Crawling e Web Mining para identificação de padrões, extração e filtragem de informação contextual de Blogs, Fóruns ou Wikis. Dado que estas plataformas são frequentemente utilizadas para o suporte de comunidades de prática virtuais ou comunidades de interesse virtuais (e.g., em torno de um produto ou marca), a identificação e filtragem de contribuições relativas a uma temática (e.g., solução para um CAPÍTULO 5. UM MODELO PARA A CONSTRUÇÃO COLABORATIVA DE NOVOS CONCEITOS 113 problema ou identificação de problemas de utilização) pode ser útil no suporte à construção de um novo conceito. Espaços Partilhados de Colaboração Integrando-se no NCP (Figura 5.1, pág.109), os Espaços Partilhados de Colaboração (EPC) representam espaços virtuais de suporte às atividades de colaboração das COIN, disponibilizando mecanismos de comunicação (para a partilha de informação, ideias e opiniões); cooperação (para a interação entre os membros); produção (pesquisa, recuperação, captura e autoria de informação); tomada de decisão (análise, discussão e avaliação) e coordenação (planeamento, monitorização de estado, tarefas). Desta forma, os EPC estabelecem as condições sobre as quais se constroem os espaços ou contextos de criação de conhecimento (ba). O grau de abertura dos EPC pode depender do ambiente onde se inserem, do grau de abertura do processo de NCD que apoia e da fase ou da maturidade do conceito em construção. Nos casos de desenvolvimento de conceitos assentes numa abordagem de participação e colaboração aberta, poderá ser necessário o fecho progressivo, consoante o conceito em construção evidencie potencialidades de se traduzir numa inovação comercialmente atrativa. Glossários O estabelecimento de uma linguagem comum entre as empresas e os agentes externos à organização é um dos requisitos apontados por Sawhney e Prandelli (2000a), para que estes possam contribuir com o seu conhecimento no processo de cocriação de conhecimento. Para cumprir este requisito, o modelo compreende dois tipos de glossários: glossário empresarial e glossário público. O glossário empresarial define o conjunto de termos utilizado internamente (jargão empresarial). É extremamente controlado e específico da organização. Pode já existir internamente como resultado da implementação de boas práticas, ou ser desenhado e construído de forma colaborativa pelos membros da organização para um propósito específico. O glossário público é partilhado e construído de forma colaborativa pelos membros da comunidade, ao longo do processo de colaboração de desenvolvimento de um novo conceito. Para garantia da consistência dos termos partilhados, o glossário é suportado por dicionários, thesaurus ou enciclopédias online (e.g., Wordnet 50 , Wikipedia 51 , Dicionário Priberam 52 , etc.). Quando necessário, o glossário empresarial pode ser mapeado com o glossário público. Este mapeamento não pretende alterar a visão que os indivíduos externos à empresa têm sobre o glossário 50 http://wordnet.princeton.edu/ 51 http://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia 52 http://www.priberam.pt/dlpo/ CAPÍTULO 5. UM MODELO PARA A CONSTRUÇÃO COLABORATIVA DE NOVOS CONCEITOS 114 público. Antes pelo contrário, o mapeamento de glossários oferece à equipa de desenvolvimento de novos produtos (NPD) uma ferramenta para permitir uma melhor interpretação dos conceitos que emergem na conceptualização partilhada, estabelecendo uma ponte entre a linguagem não técnica e o jargão técnico específico da organização. O mesmo é aplicável a parcerias de inovação interempresariais, dando meios aos parceiros para o mapeamento dos glossários internos. 5.3.1 Construção Colaborativa da Conceptualização Partilhada Existe um consenso entre muitos investigadores de que o conhecimento é uma criação humana e que construímos novo conhecimento através da aprendizagem significativa (em contraste com a aprendizagem mecânica ou memorização) (Ausubel, 1963). Este tipo de aprendizagem ocorre quando se procura deliberadamente relacionar e incorporar novos conceitos com o conhecimento que já se possui. A incorporação sobrevém desde que estejam reunidas três condições: (1) a informação a ser incorporada deve estar conceptualmente clara, apresentada numa linguagem clara e com exemplos relacionados; (2) o indivíduo deve possuir conhecimento anterior; (3) o indivíduo deve aprender significativamente (Torres et al., 2014). Desta forma, a estruturação e sistematização de conhecimento tangível pré-existente, a sua reconstrução crítica e complementação com novo conhecimento, através da integração de novos conceitos (combinação), é um valioso recurso para se conseguir a sua construção (Torres et al., 2014). Além disso, facilita a partilha de conhecimento, a (re) negociação dos significados e a procura de um consenso num contexto da inteligência coletiva (Levy, 2010). A sistematização do conhecimento requer vocabulários/conceitos e relações bem definidos. A representação visual do conhecimento assume também um importante papel, pois permite a transferência de conhecimento entre indivíduos, através de representações visuais (Burkhard e Meier, 2004; Cañas et al., 2005). Para este efeito, os Mapas Conceptuais (Novak, 1984) e os Mapas de Tópicos (Pepper, 2000) têm sido explorados em diversas áreas. Os Mapas de Tópicos providenciam uma forma poderosa para estruturar o conhecimento. Todavia são pouco flexíveis. A sua construção implica o prévio desenvolvimento da ontologia de base, o que implica um profundo conhecimento do domínio. Os Mapas Conceptuais apresentam um compromisso razoável entre a flexibilidade e o formalismo da representação do conhecimento. A fácil representação visual, aliada à liberdade de criação de conceitos e ligações, enriquece a estrutura e promove uma fácil aprendizagem e transferência de conhecimento. A coincidente correspondência parcial dos constructos, subjacentes às duas formas de representação do conhecimento, permite tirar partido das melhores características das duas ferramentas: liberdade e flexibilidade de construção e representação gráfica do conhecimento assente numa estrutura de representação formal e normalizada (Paz et al., 2005; Rovira, 2005; Laanpere et al., 2006; Barradas et al., 2014). Para a construção de novos conceitos no presente modelo é proposta esta CAPÍTULO 5. UM MODELO PARA A CONSTRUÇÃO COLABORATIVA DE NOVOS CONCEITOS 115 abordagem. Desta forma, o processo de cocriação de conhecimento sistematizado consiste num processo colaborativo de criação de um mapa conceptual estendido (Barradas et al., 2014). A camada superior representada na Figura 5.3 traduz a conceptualização partilhada (CPT), projetada no NNC (Figura 5.1, pág.109), e que é resultante da atividade de uma COIN num dado espaço partilhado de colaboração (EPC). Um novo conceito de um produto ou serviço traduz-se assim num conjunto de conceitos semanticamente relacionados. Os elementos de uma COIN criam e inter-relacionam conceitos de forma colaborativa, os quais podem representar objetos, tópicos, entidades, abstrações, eventos, ou qualquer outra forma que expresse uma representação mental do indivíduo. As relações e respetiva semântica são definidas por termos que, em conjunto, constituem o glossário. Figura 5.3 – Co construção de novo conhecimento de forma sistematizada De acordo com a perceção individual dos membros da COIN, cada conceito integrante da conceptualização partilhada pode ser associado com artefactos de conhecimento, para o qual estes são considerados relevantes. Estes artefactos podem existir sob qualquer formato, provir de diferentes Bases de Informação/ Conhecimento (Web, BICP, BCAD ou BCE) e ser manual ou automaticamente adicionados. Acresce ainda a possibilidade de estes poderem ser adicionados individualmente ou combinados sob a forma de um mashup. A reflexão sobre estrutura visual e semântica resultante promove a aprendizagem e a criação de conhecimento. A construção colaborativa e iterativa do mapa conceptual estendido termina quando o consenso é atingido. O novo conhecimento resulta assim da inteligência coletiva dos participantes, construído através de um processo iterativo de conversão de conhecimento tácito em explícito e vice-versa, cuja evolução e representação tangível se reflete no mapa conceptual cocriado. Mashup Imagem Flickr Vídeo Youtube Artigo Wikipedia Fórum RSS Vídeo Vimeo Twitter Hashtag .pdf Post Wordpress Conceito B Conceito n Conceito X Termo XA Termo AB Termo Bn Termo XA Termo AB Termo Bn Conceito A Definição Wordnet Macmillan Dictionary Definition Definição Wikipedia Glossário Web Novo Conceito BICP MKPA CAPÍTULO 5. UM MODELO PARA A CONSTRUÇÃO COLABORATIVA DE NOVOS CONCEITOS 116 5.4 Uma Ontologia para a Gestão do Conhecimento em COIN O modelo apresentado na secção anterior baseia-se nas COIN e conceitos subjacentes, para facilitar a integração de conhecimento interno e externo às organizações na criação de novos conceitos. No âmbito deste trabalho de investigação, as atividades subjacentes às COIN podem ser vistas e interpretadas como atividades de GC. Assim, uma plataforma de tecnologias da informação (TI) que operacionalize o modelo proposto deverá ser construída sobre um conjunto de serviços de GC, de modo a que a gestão das atividades e recursos subjacentes ao processo de cocriação seja efetuada de modo eficiente (Barradas et al., in press). A sistematização e organização do conhecimento são requisitos obrigatórios para uma eficaz gestão e transferência de conhecimento (Torres et al., 2014). Além disso, a transferência de conhecimento e capacidade absortiva estão intimamente relacionados (Chauvet e Guiot-BP, 2003). A sistematização do conhecimento requer um vocabulário ou conceitos bem definidos através dos quais se podem descrever fenómenos, teorias ou outros aspetos em consideração (Mizoguchi e Kitamura, 2001). As ontologias permitem a definição de um vocabulário comum e a partilha de informação num determinado domínio (Gruber, 1993), apresentando-se assim como ferramentas idóneas para o efeito. Nesta sequência, uma ontologia de alto nível, tal como definido por Hadzic et al. (2009), pode providenciar uma framework para o desenvolvimento de um conjunto de serviços de GC que permitam uma eficiente gestão das atividades e recursos subjacente às COIN. 5.4.1 Metodologia de Desenvolvimento As ontologias são ferramentas de estruturação que fornecem um eixo organizador muito útil, para ajudar mentalmente a mapear a visão, no hiperespaço de informação do conhecimento de domínio (Yudelson et al., 2005). Segundo Noy e McGuinness (2001), o processo de desenvolvimento de uma ontologia deve começar com a definição e âmbito da ontologia a ser desenvolvida, o qual é determinado pelo conjunto das chamadas questões de competência (Grüninger e Fox, 1995). Estas servem posteriormente como base para o teste decisivo na avaliação da ontologia. Definindo-se o domínio da ontologia proposta, como a representação do conhecimento criado colaborativamente em COIN, segundo a Metodologia 101 (Noy e McGuinness, 2001), definiram-se as seguintes questões de competência, às quais a base de conhecimento suportada pela ontologia deve ser capaz de responder: QC1 – Qual o domínio da COIN? QC2 – Quais são os objetivos da COIN e qual é o seu propósito geral (Resolver um problema? Satisfazer uma necessidade de mercado?)? CAPÍTULO 5. UM MODELO PARA A CONSTRUÇÃO COLABORATIVA DE NOVOS CONCEITOS 117 QC3 – Que resultados deverão esperar as organizações envolvidas e os membros da COIN e quais as formas que esses resultados deverão assumir (e.g., know-how, um artefacto, um documento, etc.)? QC4 – Quem são os participantes; quais as suas capacidades; competências e conhecimento prévio? QC5 – Como deverá organizar-se uma COIN; como deverá a liderança estar organizada; quais as funções e que membros poderão desempenhar essas funções? QC6 – Que ferramentas deverão ser utilizadas para apoiar a colaboração e a comunicação? Definidos o domínio e as questões de competência, o processo de desenvolvimento da ontologia desenrolou-se de acordo com o ilustrado pela Figura 5.4. Figura 5.4 – Processo de desenvolvimento da ontologia Dada a especificidade do problema de domínio, a recolha de informação efetuou-se em duas etapas. Na primeira etapa foram avaliadas ontologias existentes para possível reutilização ou integração. Noy e McGuinness (2001) sugerem a consideração de ontologias existentes e a sua extensão para o domínio em causa. Até ao presente, não existe reportada na literatura qualquer ontologia para este domínio particular. Porém, dada a similaridade existente entre as Comunidades de Prática (CdP) e as COIN, considerou-se pertinente a integração e extensão de conceitos da ontologia O’COP – uma ontologia de suporte a CdP em contextos educacionais (Vidou et al., 2006; Tifous et al., 2007). Dada a estreita relação das COIN com os meios empresariais é de relevante importância a contextualização dos conceitos nestes ambientes. Para o efeito, avaliou-se e considerou-se para integração a Ontologia da Empresa 53 (Uschold et al., 1998), a qual providencia uma válida e robusta base de apoio à aquisição, representação e manipulação do conhecimento empresarial. Na segunda etapa procedeu-se à extração dos termos-chave na literatura relacionada com a estrutura social e atividades de gestão de COIN. Embora as CdP e as COIN descrevam conceitos similares, as COIN possuem especificidades no que se refere ao modo de colaboração, gestão, cultivo e evolução, bem como aos papéis que os participantes desempenham na estrutura social em rede. Na fase seguinte do processo procedeu-se à identificação e à validação do vocabulário. Da informação recolhida previamente, selecionaram-se os termos relevantes e identificaram-se as relações entre eles. O léxico resultante foi iterativamente refinado. Seguidamente procedeu-se à estruturação de uma hierarquia de conceitos, sendo adicionados termos considerados necessários para fins estruturais. 53 Na ontologia proposta, os conceitos ligados à ontologia da empresa são precedidos do prefixo “EO:” Recolha de Informação Validação do Vocabulário Construção das Hierarquias Validação e Refinação CAPÍTULO 5. UM MODELO PARA A CONSTRUÇÃO COLABORATIVA DE NOVOS CONCEITOS 118 Por fim, sujeitou-se a ontologia a uma avaliação e validação, de modo a assegurar a conformidade com as questões de competência. 5.4.2 Especificação da Ontologia A ontologia proposta decompõe-se num subconjunto de subontologias ou modelos, que descrevem os aspetos nucleares das atividades das COIN. Estas representam também uma camada de abstração de alto nível para uma ontologia global, onde os aspetos relacionados com especificidades de determinadas COIN podem ser especializações destas subontologias. Para uma melhor representação e compreensão dos conceitos subjacentes são utilizados diagramas de classes UML (Cranefield, 2001; Kogut et al., 2002; Evermann, 2009; Selic et al., 2009). 5.4.2.1 Subontologia Rede Tendo como termo central «COIN», esta subontologia visa genericamente descrever os aspetos nucleares relacionados com as COIN: o seu ciclo de vida, atividades, resultados e objetivos. Desta forma responde a uma parte significativa das questões de competência. O termo «DOMAIN» define o domínio do problema. O domínio define a identidade da rede, o qual é a razão da sua existência. Além disso, descreve a área de conhecimento da rede. Figura 5.5 – Subontologia Rede O termo «STATUS» representa o estado de desenvolvimento de uma COIN. Estas estruturas sociais não perduram eternamente. Em vez disso evoluem e transformam-se, podendo dar origem a Redes Colaborativas de Aprendizagem (CLN). Como decorrência da sua evolução, as CLN podem derivar Redes Colaborativas de Interesse (CIN). Uma CIN transporta o germe da inovação que dá Competency EO:Need EO:Market Need Collaboration EO:Activity EO:Resource Decision-Making Actor New Knowledge Status Shared Vision Domain performs has-Competency uses decides has-Actor has-Domain produces has-Status interacts-Trough has-Shared-Vision is-Related-To COIN CAPÍTULO 5. UM MODELO PARA A CONSTRUÇÃO COLABORATIVA DE NOVOS CONCEITOS 119 origem a novas COIN. O estado de uma COIN pode assim classificar-se como: «incipiente» (génese); «em congregação»; «ativa»; «dispersa» e «extinta». Uma COIN é também caracterizada pelos seus membros. Um membro (ACTOR) é um indivíduo que possui um conjunto de competências, desempenha uma função, participa com um objetivo em mente e estabelece relações sociais na rede. Tipicamente, os membros de COIN constroem relações sociais com os líderes no seu domínio de interesse e aprendem com os peritos em domínios específicos, aumentado as suas capacidades e conhecimento. Com o tempo tornam-se especialistas e mais flexíveis na adaptação às alterações de mercado e tecnológicas. Estas relações entre os membros permitem uma aprendizagem coletiva. Uma visão partilhada (SHARED VISION) estabelece o fator que mantém a união dos membros num processo colaborativo de desenvolvimento de uma ideia (Gloor e Cooper, 2007a). Os membros de uma COIN partilham um propósito comum para a colaboração e partilha de conhecimento. Esta visão partilhada é conduzida por uma necessidade particular (EO:NEED) que representa um requisito físico, psicológico ou sociológico. Caso uma necessidade não seja satisfeita pelos atuais produtos/ serviços no mercado, pode ser classificada como uma necessidade de mercado (EO:MARKET NEED) (Uschold et al., 1998). O resultado do processo colaborativo numa COIN é uma inovação (Gloor, 2006). Dada a estreita relação existente entre a inovação e o novo conhecimento (Afuah, 1998; McAdam, 2004; Stevens, 2007), pode-se asseverar que uma COIN produz conhecimento (NEW KNOWLEDGE), o qual se pode traduzir como o senso comum da comunidade. Este processo envolve colaboração (COLLABORATION), atividades (EO:ACTIVITY), competências (COMPETENCY) e tomadas de decisão (DECISION MAKING). Sendo objetivo de uma rede o aprofundar de conhecimento e experiência dos seus membros, a colaboração (COLLABORATION) é um conceito relevante. A participação e reificação são dois princípios fundamentais na negociação do significado. As atividades da rede (EO:ACTIVITY) desempenham um importante papel, dado que definem o espaço e tempo onde a interação é tornada visível e vantajosa. Estas devem ser orquestradas de modo a permitir a permuta de conhecimento e experiências, promovendo a aprendizagem e aumentado o conhecimento dos membros. Os recursos (EO:RESOURCE) estão diretamente relacionados com as atividades. Um recurso é algo que pode ser utilizado numa atividade (e.g., uma ferramenta de software ou um artefacto de conhecimento). 5.4.2.2 Subontologia Colaboração A colaboração é uma filosofia de interação na qual existe uma premissa subjacente de construção de consenso (Kukulska-Hulme, 2004). A presente subontologia é enraizada no modelo de colaboração proposto por Vidou et al. (2006) que unifica as teorias de colaboração de Montiel-Overall (2005), CAPÍTULO 5. UM MODELO PARA A CONSTRUÇÃO COLABORATIVA DE NOVOS CONCEITOS 126 sequência, não é de todo descabido o estabelecimento de uma relação de paridade entre um novo conceito e novo conhecimento. A subontologia Novo Conhecimento, ilustrada pela Figura 5.13, pretende assim estabelecer uma formalização para a cocriação de novo conhecimento, de forma estruturada e sistematizada. Figura 5.13 – Subontologia Novo Conhecimento O conceito central é novo conhecimento (NEW KNOWLEDGE) que é representado sob a forma de um artefacto de conhecimento (KNOWLEDGE ARTIFACT), o qual é construído de forma colaborativa. A estrutura de um «KNOWLEDGE ARTIFACT» é inspirada numa estrutura simplificada de Mapas de Tópicos (Hunting, 2002). Desta forma, um «KNOWLEDGE ARTIFACT» é constituído por tópicos (TOPIC) relacionados através de ligações semânticas (SEMANTIC TAG). Estas são descritas num glossário (GLOSSARY) cujo intuito é evitar equívocos e erros de interpretação. Os «TOPIC» representam conceitos, os quais podem ser sustentados por factos (OCCURRENCE) evidenciados em, ou representados por vários tipos de media digitais, quer individualmente ou de forma combinada. Na sua essência, as «OCCURRENCE» são, de facto, artefactos de conhecimento. 5.4.3 Suporte à Construção Colaborativa do Conhecimento Nas secções anteriores foi apresentado um conjunto de subontologias semiestereotipadas que constituem a ontologia global. A Figura 5.14 ilustra uma aplicação genérica simplificada da ontologia, de modo a demonstrar como é que as subontologias se relacionam para o apoio à gestão e cocriação de conhecimento numa COIN. O mapeamento em cascata de algumas subontologias, num espaço partilhado de colaboração suportado por uma ferramenta de software, demonstra como é que o novo conhecimento pode ser construído de forma colaborativa e representado sob a forma de um artefacto de conhecimento. A subontologia Rede descreve genericamente a COIN emergente. A subontologia Colaboração descreve os modos de colaboração, as atividades envolvidas e os resultados da colaboração. A subontologia Novo Conhecimento descreve os resultados produzidos pela rede, que é, de facto, o resultado da colaboração. A colaboração toma lugar num espaço partilhado, onde os membros da COIN constroem novo conhecimento de forma sistematizada, criando e relacionando semanticamente tópicos (ou Topic Glossary Semantic Tag described-By associated-By has-Topics supported-By New Knowledge Occurrence associates Knowledge Artifact is-Represented-By CAPÍTULO 5. UM MODELO PARA A CONSTRUÇÃO COLABORATIVA DE NOVOS CONCEITOS 127 conceitos), os quais são sustentados por artefactos de conhecimento correlacionados: imagem digital, vídeo, documentos, esquemas, ou qualquer outro tipo de media digital disponível na Web ou nas bases de conhecimento empresariais). O novo conhecimento emerge quando o entendimento comum acerca do objetivo estabelecido é alcançado e resulta de um contínuo processo de aprendizagem, através de reflexão sobre a estrutura semântica cocriada e respetivos artefactos de conhecimento de suporte. Figura 5.14 – Aplicação da ontologia na gestão do conhecimento numa COIN 5.4.4 Validação da Ontologia O processo de validação da ontologia foi realizado de acordo com o método de validação type 2 (Hartmann et al., 2005). O processo foi realizado em duas fases. Na primeira fase a ontologia foi submetida a uma validação por especialistas da indústria na área da inovação. Para suporte ao processo desenvolveu-se um Website ad hoc 54 , disponibilizando-se informação detalhada sobre a ontologia, procedimentos e regras de validação. A avaliação foi efetuada através de um questionário online, preenchido por cada um dos avaliadores. A avaliação de cada subontologia foi dividida em dois passos. No primeiro passo, avaliou-se quantitativamente numa escala [1..10], se cada subontologia era capaz de cumprir o seu propósito. No segundo passo, avaliou-se cada termo constituinte de cada subontologia. Cada avaliador deveria propor se o termo em avaliação deveria ser “Validado”; “Removido porque é inútil”; “Removido por não ser representativo” ou “Questionado ou Repensado”; justificando a classificação caso, o termo não fosse considerado “Validado”. 54 http://goo.gl/AdiYbh COIN CAPÍTULO 5. UM MODELO PARA A CONSTRUÇÃO COLABORATIVA DE NOVOS CONCEITOS 128 Considerando 𝑀𝑉 =1 𝑛∑𝑥𝑖, 𝑥𝑖 𝑛 𝑖=1 ∈[1; 10], a equação de avaliação para o passo 1, n corresponde ao número de validações efetivas e xi à classificação atribuída. Cada subontologia considerou-se idónea se 𝑀𝑉 ≥ 7. Sendo 𝑇𝑉 =𝑥𝑣 𝑛 a equação de validação para o passo 2, n ao número de validações efetivas e xv ao total de classificações definidas como “Validado”. Cada termo considerou-se válido se 𝑇𝑉 ≥2 3 (ver Apêndice A), prevalecendo assim a regra de decisão por maioria simples. Na segunda fase de validação testou-se a consistência da ontologia (Grüninger e Fox, 1995). A ontologia foi formalizada em OWL, com recurso ao Protégé, e executaram-se um conjunto de interrogações para garantir que o modelo de domínio respondia às questões de competência. 5.4.5 Cenário de Caso de Aplicação Segundo a Design Science in Information Systems (Hevner et al., 2004), a utilidade dos artefactos produzidos deve ser demonstrada. De modo a demonstrar a utilidade da ontologia construi-se um cenário de um caso de aplicação do artefacto produzido (Hevner et al., 2004; Antonelli e Mathew, 2010), onde se instanciaram algumas subontologias. O cenário de aplicação foi construído com a colaboração da Primavera BSS, uma das principais empresas nacionais de desenvolvimento de soluções de software empresarial, possuindo no ano de 2012, cerca de 230 colaboradores e mais de 300 parceiros de negócio, nacionais e estrangeiros. A considerável dimensão da empresa e a potencial facilidade de compreensão dos formalismos e conceitos em torno das ontologias, foram as principais razões para a seleção da Primavera BSS como parceiro na construção do caso. De uma forma geral, o processo de inovação da Primavera BSS rege-se por um modelo aberto, sendo os seus parceiros frequentemente incluídos no seu processo de inovação. Considere-se o cenário de especificação de um novo componente de software, onde parceiros da Primavera BSS são envolvidos na definição do conceito, o qual deve satisfazer uma necessidade de mercado existente ou latente. Neste contexto, a ontologia seria útil para:  Descrever a COIN emergente, apoiando na identificação e descrição dos atores envolvidos, competências e funções desempenhadas;  Anotar e semanticamente interligar os recursos e conceitos utilizados, de modo a se obter uma representação sistematizada do conhecimento produzido de forma colaborativa. A caracterização da comunidade, o problema e os objetivos da comunidade podem assim ser descritos pela subontologia Rede (Figura 5.15). Neste contexto, a necessidade (EO:NEED) que perfila a visão partilhada da comunidade (SHARED VISION), pode ser instanciada sob a forma de «requisitos funcionais» ou «requisitos tecnológicos» subjacentes ao «novo componente de software». CAPÍTULO 5. UM MODELO PARA A CONSTRUÇÃO COLABORATIVA DE NOVOS CONCEITOS 129 Figura 5.15 – Instanciação parcial da subontologia Rede no contexto da Primavera BSS Sendo a atividade da Primavera BSS o desenvolvimento de soluções de software empresariais, o domínio (DOMAIN) da COIN emergente pode ser instanciado como «Engenharia de Software». O estado da rede (STATUS) pode assumir diferentes valores [incipiente, em congregação, ativa, dispersa, extinta] consoante o atual estádio do ciclo de vida e maturidade da rede. O nível de produtividade mais elevado é obtido quando é alcançado o estado «ativa». O resultado do processo de colaboração da comunidade (NEW KNOWLEDGE) é a representação de um «modelo conceptual» que é posteriormente concretizado num novo componente de software. As subontologias Actor e Função permitem a descrição dos intervenientes assim como das funções que cada um desempenha na comunidade (ver Figura 5.16). Os clientes dos parceiros da Primavera, e os utilizadores de software Primavera são potenciais clientes (INDIVIDUAL), que podem desempenhar o papel de divulgadores (COMMUNICATOR) e colaboradores (COLLABORATOR), colaborando ativamente no desenvolvimento do novo conceito ou divulgando as inovações no seio da rede de conhecimento emergente. Especialistas internos (EO:PERSON) e externos (EO:PARTNER), assim como os parceiros especializados (EO:PARTNER) que possuem competências (COMPETENCY) relativas ao mercado e tecnologia, são os principais trendsetters (TRENDSETTERS). O papel de especialista (KNOWLEDGE EXPERT) pode ser desempenhado por qualquer ator. Ao longo do tempo, qualquer membro da rede pode alcançar um nível de conhecimento que leve a que os demais o considerem um especialista (Gloor, 2006). O gestor de produto da Primavera BSS é, de facto, o gestor da COIN (MANAGER), sendo responsável pela coordenação da rede e pelas atividades de coolfarming. Competency EO:Need EO:Market Need Collaboration EO:Activity EO:Resource Decision-Making Actor New Knowledge Status Domain performs has-Competency uses decides has-Actor has-Domain produces has-Status interacts-Through has-Shared-Vision is-Related-To COIN New Software Component instance-Of Shared Vision Functional/ Technical Requirements instance-Of Cloud Based Component instance-Of Incipient Congregating Active Conceptual Model Software Engineering Disperse Defunct instance-Of instance-Of instance-Of instance-Of instance-Of instance-Of instance-Of CAPÍTULO 5. UM MODELO PARA A CONSTRUÇÃO COLABORATIVA DE NOVOS CONCEITOS 130 Figura 5.16 – Instanciação das subontologias Ator e Função no contexto da Primavera BSS A subontologia Colaboração permite a descrição das formas de colaboração utilizadas para alcançar o objetivo comum (COMMON GOAL). A colaboração pode ser suportada por uma ferramenta de software (Barradas e Ferreira, 2010), onde os membros da COIN podem de forma colaborativa construir novos conceitos (NEW KNOWLEDGE), sob a forma de artefactos de conhecimento (KNOWLEDGE ARTIFACTS). Neste caso, os artefactos podem ser «documentos de especificação de software», «feeds RSS», «posts de blogs relacionados com o tópico», etc. As atividades de colaboração e de tomada de decisão podem ambas ser descritas pelas subontologias Atividade e Tomada de decisão. A subontologia Competência permite a descrição das competências dos participantes (ACTOR) ou funções (ROLE). A Figura 5.17 apresenta a instanciação das competências básicas individuais (INDIVIDUAL) do Gestor de Produto da Primavera BSS (ENTITY), no contexto do «desenvolvimento de um novo componente de software» O conjunto de competências pode incluir «conhecimento de mercado e tecnologia», «know-how de mercado» e «gestão de inovação». Actor EO:Customer has-Profile EO:Stakeholder EO:Person EO:Partner Manager Role Creator Member Communicator Collaborator Knowledge Expert Trendsetter instance-Of Specialized Partner instance-Of External Specialist instance-Of Internal Specialist instance-Of instance-Of plays-Role plays-Role plays-Role plays-Role plays-Role plays-Role Product Manager instance-Of plays-Role plays-Role plays-Role plays-Role instance-Of Client Clients’ Client Software User Individual Profile plays-Role CAPÍTULO 5. UM MODELO PARA A CONSTRUÇÃO COLABORATIVA DE NOVOS CONCEITOS 131 Figura 5.17 – Instanciação da subontologia Competência no contexto da Primavera BSS 5.5 Conclusão Este capítulo abordou o tema central, em torno do qual foi realizado o trabalho que deu origem a esta tese. A revisão da literatura em áreas fronteiras e afins providenciou os meios para a dedução e construção de uma framework para a construção colaborativa de conhecimento, potenciado pela inteligência coletiva. Esta forneceu assim, uma base para o desenvolvimento do modelo tendo em vista a formulação de uma solução para o problema abordado na presente tese. Torna-se importante referir que o focus group e os miniestudos de caso realizados previamente, contribuíram para a identificação de novos requisitos, refinação, melhoria e validação preliminar do modelo. Desta forma, este desenhou-se e alinhou-se com as reais necessidades e especificidades dos processos de inovação das organizações. Numa análise reducionista às dinâmicas do modelo, pode-se concluir que este alude à facilitação das capacidades dinâmicas, pois promove a capacidade absortiva, coordenação, partilha e mente coletiva (Sawhney e Prandelli, 2000a; Pavlou e Sawy, 2006). De forma a providenciar uma base referencial para a construção de um conjunto de serviços de GC, para o desenvolvimento de uma plataforma de software que operacionalize o modelo, apresentou-se também uma ontologia de alto-nível. A sua validação por especialistas da indústria permitiu atestar a sua qualidade. A sua instanciação através de um cenário de aplicação, construído com a cooperação de uma empresa de referência, permitiu aferir o reconhecimento da sua utilidade. Os resultados obtidos da avaliação destas duas contribuições, forneceram um argumento sólido para a operacionalização do modelo através da uma ferramenta de software. Knowledge Competency Resources Individual Competency Know-How Collective has-Competency-Resources receives used-in Product Manager instance-Of provides New Software Component Development Context instance-Of Knowledge about Market Knowledge about Technology Market Know-How Innovation Process Management COIN Management instance-Of instance-Of Attitude instance-Of instance-Of instance-Of Entity 133 Capítulo 6 Protótipo de Operacionalização do Modelo Protótipo de Operacionalização do Modelo 6.1 Introdução Tendo em vista a satisfação de necessidades empresariais que traduzem as lacunas identificadas na presente tese, foi apresentado no capítulo anterior, um modelo colaborativo para a criação de novos conceitos no Front End de Inovação (FEI), o qual está fortemente enraizado nos conceitos subjacentes às COIN. Considerando-se as atividades das COIN como atividades de gestão de conhecimento (GC), foi também apresentada uma ontologia de alto-nível para a gestão de atividades e recursos subjacentes às COIN, a qual fornece uma base referencial para a construção de um conjunto de serviços para o desenvolvimento de uma plataforma de tecnologias da informação (TI) que operacionalize do modelo. Este capítulo surge assim neste encadeamento, apresentando um protótipo de software desenvolvido, que instancia o modelo e que, simultaneamente, se apresenta como prova de conceito. No desenvolvimento do protótipo foi dada particular ênfase ao suporte de atividades de gestão de utilizadores, gestão de projetos e às atividades relacionadas com o processo de criação colaborativa de novos conceitos, para as quais a ontologia proposta forneceu uma base. Apresentando-se como uma plataforma colaborativa baseada na Web, o sistema arquitetou-se numa estrutura multicamada, sobre a qual se distribuem os subsistemas integrantes. Assim sendo, neste capítulo são apresentados e descritos os subsistemas constituintes da plataforma, módulos funcionais, arquitetura e tecnologia de suporte. Por fim, é apresentado um cenário ilustrativo de utilização e das funcionalidades disponibilizadas pela plataforma. 6.2 Módulos Funcionais Com base nos conceitos apresentados no capítulo anterior, identificou-se um conjunto de requisitos funcionais, considerados essenciais para a operacionalização do modelo. Esta secção pretende assim modelar a plataforma desenvolvida e descrever os módulos funcionais que a constituem. Não se pretende efetuar uma modelação exaustiva, mas sim dar a conhecer os requisitos e funcionalidades do CAPÍTULO 6. PROTÓTIPO DE OPERACIONALIZAÇÃO DO MODELO 134 protótipo, através de diagramas UML de casos de uso. Um diagrama de casos de uso consiste numa representação do conjunto de sequências de ações (iterações de funcionalidade), que um sistema disponibiliza para produzir um resultado observável, com valor para um ator (OMG, 2013). Dado que num sistema complexo podem existir demasiados casos de uso, de modo a que se consigam visualizar de uma forma clara, pode-se recorrer ao seu agrupamento em pacotes. O critério de distribuição por pacotes pode ser efetuado de duas formas: (1) agrupamento por atores; ou (2) agrupamento por subsistemas. Na modelação do protótipo demonstrador, utilizou-se o agrupamento dos casos de uso por subsistemas (ver Figura 6.1), os quais correspondem aos módulos funcionais integrantes da plataforma. Colaboração Sistema Administração Representa os membros de uma COIN Representa qualquer utilizador ao qual são atribuídas funções de administração da do sistema Utilizador Administrador Figura 6.1 – Diagrama de casos de uso da plataforma desenvolvida O sistema compreende assim dois subsistemas principais: (1) Administração; (2) Colaboração. As funcionalidades de cada um dos subsistemas reservam-se a duas categorias de utilizadores do sistema: (1) ao utilizador comum; (2) ao administrador da plataforma. No protótipo, consideram-se as atividades de administração extensões às atividades de colaboração e produção. Desta forma considera-se o administrador uma especialização do utilizador comum. A nível funcional, esta especialização é definida pelas funções atribuídas a um determinado utilizador [COORDINATOR, COOLHUNTER, COOLFARMER, KNOWLEDGE EXPERT, COLLABORATOR, COMMUNICATOR, CREATOR]. 6.2.1 Módulo de Administração O Módulo de Administração compreende funcionalidades de gestão relacionadas com utilizadores comuns e administradores. Relativamente aos utilizadores comuns, o módulo compreende funcionalidades de gestão e definição de perfis de utilizador, os quais são, de uma certa forma, caracterizados pelo conjunto de competências que os utilizadores possuem. No que diz respeito ao suporte das atividade dos utilizadores com funções de administração, este módulo integra as funcionalidades relativas à gestão global da plataforma, as quais, tal como CAPÍTULO 6. PROTÓTIPO DE OPERACIONALIZAÇÃO DO MODELO 135 ilustra a Figura 6.2, se podem categorizar em três grupos funcionais: 1) Gestão de Utilizadores; 2) Gestão de Projetos; 3) Definição de Listas de Acesso. «extends» «extends» Definir Abertura do Projeto Efetuar Autenticação «uses» Controlar Estado do Projecto «extends» Definir Listas de Acesso «uses» Gerir Utilizadores Gerir Projetos «Subsistema» Administração Administrador Gerir Perfil de Utilizador Gerir Competências Utilizador «uses» «extends» «extends» Atribuir Funções «uses» Figura 6.2 – Diagrama de casos de uso: módulo de Administração A Gestão de Utilizadores compreende as tarefas relacionadas com a gestão dos dados de utilizadores, gestão de acessos, definição e atribuição de competências e atribuição de funções. O desenvolvimento de novos conceitos rege-se segundo uma abordagem de projeto. Desta forma, a Gestão de Projetos compreende as tarefas relacionadas com a criação, monitorização e coordenação de projetos. A criação de um novo projeto envolve a definição das características do projeto (título, descrição, objetivos, domínio, data de término) e a definição da abertura do projeto: aberto ou fechado. Os projetos abertos permitem a participação de toda a comunidade registada no sistema. Os projetos fechados apenas permitem a participação de utilizadores integrantes das listas de acesso selecionadas e associadas. A associação das listas de acesso aos projetos define, não só a abertura dos mesmos, como também indica o Ambiente sobre o qual os espaços partilhados de colaboração se irão estabelecer (ver Figura 5.2, pág. 111). A Definição de Listas de Acesso compreende a tarefa de filtragem, seleção e agrupamento de utilizadores sob a forma de lista. A natureza da lista de acesso pode definir-se pelos critérios pelos quais os utilizadores são filtrados e selecionados: competências, email, nome, etc. CAPÍTULO 6. PROTÓTIPO DE OPERACIONALIZAÇÃO DO MODELO 142 Java. O processamento interno é feito através de estruturas de controlo condicionais e repetitivas, definidas pela linguagem como elementos XML, através de XPath ou através de JavaScript embutido. A Figura 6.6 ilustra um exemplo de um mashup EMML, na sua forma mais simples. Neste exemplo, como a fonte não disponibiliza uma API para acesso aos dados, é utilizada a técnica de Web Clipping – percorrendo-se iterativamente a árvore DOM da página Web obtida e filtrando-se os dados com recurso a XPath. Os dados filtrados são estruturados e disponibilizados num documento XML, o qual é devolvido quando o mashup EMML é invocado pelo Widget associado, na camada de apresentação ou por outro mashup EMML existente na plataforma. <mashup xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:html="http://www.w3.org/1999/xhtml" xsi:schemaLocation="http://www.openemml.org/2009-04-15/EMMLSchema ../schemas/EMMLSpec.xsd" xmlns=http://www.openemml.org/2009-04-15/EMMLSchema name="PriberamWebClipping"> <emml-meta name="author">Claudio Barradas ([email protected])</emml-meta> <input name="term" type="string" default="termo"></input> <output name="result" type="document" /> <directinvoke outputvariable ="rawResult" endpoint= http://www.priberam.pt/DLPO/{$term}/> <foreach variable="definition" items="$rawResult//html:div[@id='resultados']/html:div"> <foreach variable="def2" items="$definition//html:div"> <foreach variable="def3" items="$def2//html:p"> <appendresult outputvariable="result"> <term> <name>{concat(upper-case(substring($term,1,1)),substring($term,2,stringlength($term)-1))}</name> <origin>{$def2/html:span//descendant::text()} </origin> <classification>{$def3//../html:div[1]/text()}</classification> <desc>{$def3/html:span[@class='def']/descendant::text()}</desc> <url>http://www.priberam.pt/DLPO/{$term}</url> <url-embed>http://www.priberam.pt/DLPO/{$term}</url-embed> <source>Dicionário Priberam da Língua Portuguesa</source> </term> </appendresult> </foreach> </foreach> </foreach> </mashup> Figura 6.6 – Exemplo de mashup simples descrito em EMML. Neste exemplo é feita a extração de dados de um dicionário online através de técnicas de Web clipping. O termo de pesquisa é definido em <input> que é passado como parâmetro de entrada (@endpoint) na invocação do serviço <directinvoke>. Os resultados obtidos (uma página Web) (@outputvariable) são iterativamente processados, limpos e armazenados numa estrutura de dados <term>, a qual é devolvida sob a forma de um documento XML. Dado que neste subsistema os mashups são hardcoded, este estabelece o primeiro nível (baixo nível) do processo de criação de mashups na plataforma, sendo assim a sua criação da responsabilidade do programador. O segundo nível (alto nível) é realizado pelo utilizador na camada de apresentação, através do conjunto de componentes: Widgets e Construtor de Mashups de Utilizador (ver Figura 6.7). O componente Widgets estabelece a camada de apresentação dos mashups EMML, residentes no subsistema de Middleware. A adição de novos mashups de baixo nível compreende: a construção (1) do(s) ficheiro(s) EMML; (2) a construção do ficheiro de apresentação, que estabelece uma interface pública normalizada para definição de configurações, pesquisa e seleção; e (3) o registo do CAPÍTULO 6. PROTÓTIPO DE OPERACIONALIZAÇÃO DO MODELO 143 novo mashup no sistema, após o qual, o Widget correspondente fica automaticamente disponível numa biblioteca. Esta filosofia facilita a adição de novos mashups de baixo nível, tornando o sistema funcionalmente escalável. Figura 6.7 – Processo de desenvolvimento de mashups. Neste exemplo são filtrados, combinados e ordenados três feeds de RSS, segundo as definições do pedido, estabelecidas pelo utilizador. Adicionalmente são pesquisados vídeos e imagens, segundo os critérios definidos pelo utilizador. Os resultados obtidos são selecionados e combinados através do Construtor de Mashups de Utilizador. 6.4.4 Subsistema de Knowledge-Pull Automático Tal como os restantes subsistemas da camada Lógica, este subsistema é independente e autocontido, podendo operar em ambientes físicos e lógicos diferentes dos demais. O seu desenvolvimento decorreu no âmbito de um trabalho de Mestrado Integrado em Engenharia Informática e Computação (Moreira, 2013), da faculdade de Engenharia da Universidade do Porto, o qual foi coorientado pelo autor da presente tese. Apesar dos objetivos iniciais incidirem sobre a pesquisa e extração de informação, através técnicas de Web Crawling e a identificação de padrões que representam conhecimento, através de técnicas de Web Mining, presentemente apenas se encontra parcialmente desenvolvida a primeira fase, que corresponde ao crawling de Fóruns de Discussão e indexação dos resultados do processo. A Figura 6.8 ilustra os componentes constituintes do subsistema, a sua integração e as tecnologias de suporte. De modo a que se conseguisse providenciar um sistema de baixo custo, escalável e de alto desempenho, optou-se por uma abordagem tecnológica assente no paradigma Big Data e computação distribuída para o seu desenvolvimento. Assim, a arquitetura tecnológica do sistema assenta sobre três plataformas: Apache Nutch 59 , Apache Hadoop 60 e Apache Solr 61 . 59 http://nutch.apache.org 60 http://hadoop.apache.org Web RSS RSS RSS Vídeo Imagem Vídeo Imagem Primeiro Nível Segundo Nível Mashups EMML Widgets Construtor de Mashups de utilizador XML XML XML Pedido Pedido Pedido Camada Lógica Camada Apresentação CAPÍTULO 6. PROTÓTIPO DE OPERACIONALIZAÇÃO DO MODELO 144 1) Apache Hadoop – é uma biblioteca de software que disponibiliza uma plataforma para o processamento distribuído de grandes conjuntos de dados, através de modelos de programação simples. O processamento pode ser efetuado em servidores simples ou distribuído por milhares de computadores, cada um disponibilizando processamento e armazenamento local. Para tal, o Hadoop assenta em dois módulos principais: (1) Hadoop MapReduce; (2) Hadoop HDFS. O primeiro oferece um sistema de processamento de dados distribuído. O segundo oferece um sistema de ficheiros distribuído de elevado desempenho. 2) Apache Nutch – é um Web Crawler generalista, de código aberto, modular, altamente extensível e escalável, e que disponibiliza interfaces extensíveis para implementações personalizadas (e.g., Parse, Index, Scoring, etc). Adicionalmente disponibiliza mecanismos para integração com o Apache Solr ou Elastic Search 62 para efeitos de indexação. Pode ser utilizado isoladamente ou correr sobre um cluster Apache Hadoop. 3) Apache Solr – Plataforma de pesquisa empresarial, de código aberto, construída sobre Apache Lucene 63 . É escalável, tolerante a falhas, disponibiliza indexação distribuída, replicação e uma API REST, permitindo assim uma fácil integração com outras aplicações. A integração do Apache Nutch com o Apache Hadoop permite a criação de um sistema de crawling escalável e de elevada performance. Figura 6.8 – Módulo de Knowledge-Pull Automático. Adaptado de Moreira (2013) 61 http://lucene.apache.org/solr 62 http://www.elasticsearch.org 63 http://lucene.apache.org/core Apache Hadoop Apache Nutch Apache Solr Hadoop MapReduce (Processamento de dados Distribuído) Hadoop HDFS (Sistema de Ficheiros Distribuído) Web URL Pesquisa Crawl Indexação/ Pesquisa Processamento e armazenamento Indexador (Apache Lucene) Índice Fetcher CrawlDB LinkDB Index Plugins Protocols Parser Url Normalizer Url Filter IndexFilter QueryFilter Métodos de Parsing xml Modelo de dados Esquema de dados de integração a b c CAPÍTULO 6. PROTÓTIPO DE OPERACIONALIZAÇÃO DO MODELO 145 Sendo o Apache Nutch uma ferramenta de crawling genérica, a estratégia utilizada para a extração de dados específicos de Fóruns de Discussão, passou pela modificação e desenvolvimento de extensões ao módulo parser (HtmlParser). Para o efeito, foram implementados vários métodos de parsing específicos, para o processamento das estruturas de dados particulares a algumas plataformas de Fóruns de Discussão populares (Figura 6.8 [a]). Presentemente existem implementados métodos de parsing para as plataformas phpBB 64 , SMF 65 , Wordpress 66 , UBB.threads 67 e vBulletin 68 (ver Figura 6.9). PreProcessing -getParse() HtmlParser «interface» Parser +getTemplate() DOMContentUtils «uses» +getThreadTitle() +getAuthor() +getPosts() +getForumName() +...() «interface» ParseMethods PhpBB Wordpress SMF UbbThreads Vbulletin CustomHTMLParser «uses» «uses» Figura 6.9 – Métodos de parsing específicos desenvolvidos como extensões ao módulo parser do Apache Nutch Adicionalmente, com base na análise das diferentes estruturas de dados subjacentes às diferentes plataformas, desenvolveu-se um modelo de dados de forma a criar uma estrutura de dados transversal e normalizada, para o armazenamento dos dados extraídos (Figura 6.8 [b]). Tal modelo serve também de referência ao esquema de dados partilhado para a integração do Apache Nutch com o Apache Solr (Figura 6.8 [c]). Tendo em conta as considerações supracitadas, o processo de crawling e posterior indexação, pode, de uma forma simplificada, resumir-se à injeção dos URL dos fóruns a percorrer, na CrawlDB (que contém informação sobre: todos os URL já conhecidos; se já foram pesquisados e quando; meta-dados associados; etc.), seguida de pesquisa, seleção e efetivação de cópias locais das páginas identificadas. Através da meta-informação contida nas páginas Web, é feita a identificação da estrutura dos dados, e selecionado o método de parsing adequado para a extração dos dados, segundo o modelo 64 https://www.phpbb.com 65 http://www.simplemachines.org 66 https://pt.wordpress.org 67 https://www.ubbcentral.com 68 http://www.vbulletin.com CAPÍTULO 6. PROTÓTIPO DE OPERACIONALIZAÇÃO DO MODELO 146 de dados normalizado. Por fim, os dados extraídos são indexados no Apache Solr. Ao longo do processo, o Apache Hadoop providencia suporte para o armazenamento das estruturas intermédias utilizadas pelo crawler e para armazenamento dos resultados do processo. Apesar do subsistema ter produzido resultados promissores (Moreira, 2013), este encontra-se ainda imaturo, sendo ainda necessária a implementação de métodos de parsing para a Blogosfera ou Wikis, a implementação do módulo de Web mining (e.g., com suporte no Apache Mahout 69 ) e a implementação de pontos de integração com os restantes subsistemas. Assim sendo, não se considerou ainda a sua integração na plataforma, nos testes de operacionalização da plataforma em ambiente empresarial. 6.5 Funcionalidades e Cenário de Utilização Tendo como objetivo a operacionalização do modelo proposto, o protótipo de software desenvolvido apresenta-se como uma plataforma colaborativa, baseada na Web, de apoio ao desenvolvimento de novos conceitos no FEI. De modo a ilustrar o seu funcionamento do ponto de vista do utilizador final, e com base no exposto na secção 6.2, apresenta-se nesta secção um cenário de utilização da plataforma, num processo de desenvolvimento colaborativo de um novo conceito, desde a fase de preparação até às fases de desenvolvimento e monitorização. 6.5.1 Fase de Preparação No âmbito da plataforma desenvolvida, o processo colaborativo de desenvolvimento de um novo conceito rege-se por uma abordagem de projeto, o qual é antecedido por uma fase de preparação. Nesta fase são estabelecidas as definições e as características de cada projeto a desenvolver cujas tarefas associadas são da responsabilidade de utilizadores com funções de administração. O processo de criação e configuração de um novo projeto pode resumir-se ao ilustrado pela Figura 6.10, cujas atividades são operacionalizadas no módulo de administração. O processo inicia-se pela descrição, definição de objetivos e domínio do projeto, seguida pela definição da abertura (Figura 6.11 [a]). Figura 6.10 – Processo de criação de um novo projeto. 69 http://mahout.apache.org Definição de Objetivos Definição de Abertura Definição de Acessos Definição de Estado Inicial [Aberto] [Fechado] CAPÍTULO 6. PROTÓTIPO DE OPERACIONALIZAÇÃO DO MODELO 147 A natureza aberta ou fechada do projeto a desenvolver define o tipo de colaboração e o ambiente (ver Figura 5.2, pág. 111) onde decorrerá o desenvolvimento dos novos conceitos. A definição de um projeto fechado implica a definição de acessos, através da seleção de listas de acesso existentes ou da criação de novas listas de acesso (Figura 6.11 [b]). Estas podem ser construídas de acordo com vários critérios: (1) nome dos elementos; (2) endereços de email; (3) competências específicas possuídas. O processo termina com a definição do estado inicial do projeto [ACTIVE; HIDDEN; LOCKED; DECOMMISSIONED; SELECTED]. Um processo só fica disponível quando o seu estado inicial é definido como “ACTIVE”. Figura 6.11 – Criação de um projeto. Legenda: a) Definição dos dados do projeto; b) Criação de lista de acesso com base em competências dos utilizadores 6.5.2 Fase de Desenvolvimento A fase de desenvolvimento é suportada pelo módulo de colaboração, o qual operacionaliza o Espaço Partilhado de Colaboração (EPC) do modelo (Figura 5.2, pág. 111). O acesso a um projeto é determinado pela natureza aberta do mesmo ou pela pertença, ou não, às listas de acesso associadas, no caso de projetos fechados. A Figura 6.12 ilustra a interface do EPC. Tal como já referido anteriormente, um projeto pode conter várias instâncias [a], que correspondem a ideias ou perspetivas concetuais derivadas ou a b CAPÍTULO 6. PROTÓTIPO DE OPERACIONALIZAÇÃO DO MODELO 148 paralelas, sobre o novo conceito em desenvolvimento. Todas as atividades colaborativas são realizadas no âmbito de uma instância. As atividades realizadas são apoiadas por um conjunto de funcionalidades: (1) Monitorização de presença [g]; (2) Controlo de estado das instâncias [h]; (3) Avaliação de instâncias e conceitos [i]; (4) Cooperação e comunicação [j]; (5) Produção. Figura 6.12 – Interface com o utilizador do Espaço Partilhado de Colaboração. Legenda: a) Instâncias; b) Conceito; c) Termo de ligação; d) Recurso associado ao conceito; e) Definição do termo no glossário; f) Termo em edição por outrem (bloqueado); g) Utilizadores ativos na instância; h) Estado da instância; i) Avaliação da instância; j) Ferramenta de chat. 6.5.2.1 Monitorização de Presença, Cooperação e Comunicação As funcionalidades de Monitorização de Presença e de Cooperação e Comunicação estão de certa forma interligadas. A primeira disponibiliza informação acerca dos elementos da comunidade envolvidos no processo colaborativo, num determinado momento, assim como também o acesso a informação adicional de contacto (e.g., contacto VoIP) partilhada pelos elementos, aquando da definição do seu perfil de utilizador. A segunda disponibiliza uma ferramenta de comunicação por mensagens de texto, a qual integra um conjunto de etiquetas específicas para referenciação de conceitos, termos de associações e utilizadores, para facilitar (e evitar ambiguidades) as conversações. Adicionalmente, permite que um utilizador seja notificado sempre que for referenciado nas conversações. b a A c d e f j g h i CAPÍTULO 6. PROTÓTIPO DE OPERACIONALIZAÇÃO DO MODELO 149 6.5.2.2 Avaliação de instâncias e conceitos Esta funcionalidade tem como finalidade fornecer indicadores de consenso. Este consenso pode ser percecionado a dois níveis: (1) de conceito; (2) de instância. A manifestação de concordância relativa a um conceito específico ou a uma instância, por parte de um utilizador, é realizada através de um mecanismo de votação. Um conceito ou uma instância terá mais probabilidade de ser consensual caso a diferença de votações (+/-) seja significativamente positiva. Esta funcionalidade providencia um mecanismo básico de apoio à decisão (dever manter-se ou não um conceito? valerá a pena prosseguir o desenvolvimento de uma instância?). 6.5.2.3 Controlo de estado das instâncias Do ponto de vista do utilizador comum, esta funcionalidade apenas disponibiliza informação detalhada sobre o estado da instância (autor; data de criação; última modificação, etc.). Os utilizadores com funções de administração podem modificar o estado das instâncias. 6.5.2.4 Produção A produção está intrinsecamente relacionada com o processo colaborativo de criação de uma conceptualização partilhada, o qual assenta num modelo de interação drag-and-drop. O processo é realizado em tempo real. Isto significa que as ações realizadas por um utilizador numa determinada instância se refletem de imediato, na interface de utilizador dos demais colaboradores ativos nessa instância. Estes são ainda informados acerca da fonte que desencadeou a ação. No contexto deste projeto, a produção está relacionada com a criação (Figura 6.12 [b]); edição e remoção de conceitos; estabelecimento, edição ou remoção de relações ou associações semânticas entre conceitos (Figura 6.12 [f, c]); e associação de recursos a conceitos. Nas atividades de edição, e de modo a controlar acessos concorrentes, os artefactos em causa (conceitos ou associações), bem como todos os artefactos afetados pela sua existência, ficam bloqueados para a comunidade até ao término da operação (Figura 6.12 [b, f]). Estabelecimento de ligações semânticas entre conceitos O estabelecimento de associações ou ligações semânticas entre conceitos está intrinsecamente ligado à construção colaborativa do glossário. O processo é ilustrado na sequência descrita na Figura 6.13. Após a definição do termo que semanticamente associa dois conceitos, este é pesquisado em dicionários e enciclopédias online [a]. Das possíveis definições encontradas [b] é escolhida a que melhor define o termo em causa [c]. A aceitação do termo escolhido implica a adição da definição ao glossário, a qual passa a estar disponível para consulta na estrutura visual da conceptualização partilhada [d]. CAPÍTULO 6. PROTÓTIPO DE OPERACIONALIZAÇÃO DO MODELO 150 Presentemente são suportadas pesquisas na base de dados lexical Wordnet (língua inglesa), dicionário Priberam de Língua Portuguesa e enciclopédia Wikipédia (língua inglesa e portuguesa). A inclusão de novas fontes de definições implica a implementação de um mashup EMML específico que modele a fonte e a inclusão do mesmo no mashup EMML integrador que combina e ordena os resultados das várias fontes de definições. Figura 6.13 – Processo de adição de termo ao glossário. Legenda: a) Termo pesquisado; b) Definições encontradas; c) Definição selecionada; d) Definição estabelecida. Visualização e gestão de recursos associados a conceitos Segundo o modelo que se propõe, cada conceito pode ter associado um conjunto de recursos para o qual estes são considerados relevantes. Para o efeito, a plataforma providencia uma ferramenta de gestão de recursos associados aos conceitos. A Figura 6.14 apresenta um exemplo ilustrativo do conjunto de recursos associados a um determinado conceito. Em torno de cada recurso associado podem desenvolver-se discussões relacionadas com o recurso em causa [f]. São providenciadas funcionalidades para a adição de três classes de recursos: (1) recursos locais; (2) notas; (3) recursos Web. A funcionalidade de adição de recursos locais (Figura 6.15 [a]) permite a adição de ficheiros de recursos em vários formatos. De modo a evitar edições por terceiros, os ficheiros de formatos editáveis mais comuns (e.g., txt, rtf, doc, docx, xls, xlsx, ppt, pptx, odt, etc.), são automaticamente convertidos e disponibilizados em formato PDF. A funcionalidade de notas permite a edição de associação de notas de utilizador, para qualquer propósito, com recurso a um editor de texto avançado (Figura 6.15 [b]). Por fim, a adição de recursos Web permite a pesquisa simultânea de recursos em várias fontes Web disponíveis numa biblioteca (Figura 6.16). b A a A c A d A CAPÍTULO 6. PROTÓTIPO DE OPERACIONALIZAÇÃO DO MODELO 151 O processo de pesquisa envolve: (1) a seleção da fonte a utilizar [a]; (2) a parametrização da fonte [b]; (3) a pesquisa e posterior seleção dos recursos obtidos [c, d]. Os recursos obtidos podem ser associados a um conceito de modo individual ou combinados (mashup de utilizador) através de uma funcionalidade de composição. A Figura 6.17 [c] ilustra um exemplo de combinação de recursos provenientes de fontes distintas (Youtube, Flickr e Wikipedia), a qual constitui um novo recurso de suporte a um conceito. Figura 6.14 – Recursos de suporte a um conceito. Legenda: a) Imagem local submetida; b) imagem do Flickr; c) Notas locais; d) Vídeo do Youtube; e) Twitter hashtag; f) Discussão em torno de um recurso 6.5.3 Fase de Monitorização A fase de monitorização decorre paralelamente à fase de desenvolvimento, sendo da responsabilidade dos utilizadores com funções de administração (e.g. COOLFARMERS). Entre as atividades associadas a esta fase estão as atividades de dinamização da comunidade, monitorização da evolução dos conceitos refletidos em cada instância, a gestão do estado das instâncias [ACTIVE; HIDDEN; LOCKED; DECOMMISSIONED; SELECTED] e o fecho gradual dos projetos, consoante o potencial comercial dos conceitos em desenvolvimento vai emergindo. a A b c d e f