Sistema de medição do nível de maturidade na implementação da inovação aberta.

• Autor(a) principal: ROCHA, Giseli Valentim
• Data de Publicação: 2018
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNIFEI (RIUNIFEI)
• Texto Completo: https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/1751

Inovação Aberta (IA) confirmou-se como um processo de inovação. Embora, desde 2003, seja crescente o interesse por tal processo, ainda há muitas questões não respondidas. Uma das mais persistentes para os pesquisadores relaciona-se com a forma como a IA pode ser mensurada: que framework poderiam as empresas adotar para medir o seu nível de maturidade na implementação da IA? Quais os mais importantes construtos a considerar na definição de uma estrutura mensurável para a IA? Como estes construtos poderão ser considerados para a medição de maturidade em empresas? O objetivo deste trabalho é desenvolver um sistema de medição da maturidade na implementação da IA que tenha propriedades estatisticamente observáveis a fim de que o processo seja reconhecido e utilizado como instrumento-chave no campo da inovação. Para atingir esse objetivo, foi realizada uma análise aprofundada da base de conhecimento para identificar as publicações mais recentes sobre a IA e sua abordagem de medição que identificou construtos, divididos em aspectos estratégicos, organizacionais e operacionais. A partir deles, foi desenvolvido um instrumento de pesquisa, um questionário, para identificar o nível de maturidade em IA em empresas. Após isso, foi efetuada uma simulação para ilustrar como esta técnica juntamente com análise fatorial podem auxiliar na validação do instrumento de pesquisa proposto. Os resultados mostram que a geração de respostas controladas pela simulação é útil para analisar diversos cenários que podem ser propostos pelo pesquisador antes de ir ao campo. Além disso, se a simulação for feita antes da pesquisa de campo podemos melhorar cada vez mais os protocolos de pesquisa e deixá-los adequados para coletar os dados necessários quando forem aplicados na realidade, uma vez que a qualidade das respostas impacta diretamente nos diagnósticos a serem obtidos. O uso da análise fatorial permitiu reduzir um grande número de variáveis observadas em um número menor de fatores o que tornou sua interpretação mais fácil e rápida. Da maneira como este sistema é proposto, é possível medir separadamente os construtos relacionados a cada uma das abordagens.