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FACULDADE DE ECONOMIA E FINANÇAS IBMEC
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO E PESQUISA EM
ADMINISTRAÇÃO E ECONOMIA
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A RELAÇÃO ENTRE COMPETÊNCIAS DE
GERENCIAMENTO, COMPLEXIDADE E
SUCESSO DOS PROJETOS DE
TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO
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Rio de Janeiro, 15 de junho de 2007
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“A RELAÇÃO ENTRE COMPETÊNCIAS DE GERENCIAMENTO,
COMPLEXIDADE E SUCESSO DOS PROJETOS DE TECNOLOGIA DA
INFORMAÇÃO”
ANDRÉ LIMA-CARDOSO
Dissertação apresentada ao curso de
Mestrado Profissionalizante em
Administração como requisito parcial para
obtenção do Grau de Mestre em
Administração.
Área de Concentração: Administração
Geral
ORIENTADOR: PROF. DR. VALTER MORENO
Rio de Janeiro, 15 de junho de 2007.
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iii
“A RELAÇÃO ENTRE COMPETÊNCIAS DE GERENCIAMENTO,
COMPLEXIDADE E SUCESSO DOS PROJETOS DE TECNOLOGIA DA
INFORMAÇÃO”
ANDRÉ LIMA-CARDOSO
Dissertação apresentada ao curso de
Mestrado Profissionalizante em
Administração como requisito parcial para
obtenção do Grau de Mestre em
Administração.
Área de Concentração: Administração
Geral
Avaliação:
BANCA EXAMINADORA:
_____________________________________________________
Professor Dr. Valter de Assis Moreno Jr. (Orientador)
Instituição: Faculdades Ibmec
_____________________________________________________
Professora Dra. Flávia de Souza Costa Neves Cavazotte
Instituição: Faculdades Ibmec
_____________________________________________________
Professor Carlos Francisco Simões Gomes
Instituição: Centro de Análises de Sistemas Navais (CASNAV)
Rio de Janeiro, 15 de junho de 2007.
iv
DEDICATÓRIA
Aos funcionários da Infobase;
A meu amigo e sócio Roberto Carneiro;
Aos meus avós Llea, Lima, Nelsa e José;
Ao meu pai.
Certamente, conciliar o mestrado com meu momento
profissional foi uma das tarefas mais árduas que já tive.
Pela compreensão, por viverem todas as etapas como se
fossem suas, por estarem ao meu lado sempre, pelos
sorrisos, torcida, incentivo, por tudo, esta realização é
dedicada, acima de tudo:
À Patrícia, que começou esse caminho namorada e o
termina minha noiva. Não teria sido possível sem você por
perto;
À minha mãe, meu maior alicerce;
Vocês são o motivo de tudo. Não existe motivação maior
que seus olhares.
A Deus. Sempre.
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AGRADECIMENTOS
É fundamental agradecer aos Gerentes de TI, instrumentos, respostas, inspirações e
motivações. Tantas pessoas que nunca verei foram tijolos desta obra. Obrigado por seu tempo.
Allan Celles e Allan Fonseca, muito obrigado por participarem e acreditarem no
projeto. O talento e dedicação de vocês foram fundamentais para que tudo acontecesse.
Celles, sua força foi inspiradora.
Agradeço a meus professores. Especialmente, Professor Doutor Luiz Autran e
Professora Doutora Simone Bacellar. Agradeço ao Professor Doutor Carlos Simões, por
aceitar avaliar este trabalho. Muito obrigado.
Agradeço a incansável atenção, prontidão e lisura da Professora Doutora Flávia
Cavazotte. Suas instruções foram fundamentais e seu gosto pelo que faz é um exemplo.
Acima de tudo, agradeço profundamente ao Professor Doutor Valter Moreno, que me
recebeu antes mesmo que eu me tornasse aluno do Mestrado. Obrigado pelas aulas, pela
orientação, ensinamentos, pelas conversas, pela paciência. Obrigado por me ajudar a buscar
sempre o melhor. Espero ter a oportunidade de continuar a aprender com você.
vi
RESUMO
O objetivo principal desta pesquisa foi avaliar a relação entre complexidade, competências de
gerenciamento e sucesso dos projetos de Tecnologia da Informação. A escolha por este tipo
de projeto aconteceu em função das altas taxas de fracasso dos mesmos e do aumento
sistemático da importância da TI para as organizações. A pesquisa teve caráter quantitativo e
os dados foram coletados por um site na internet, que os respondentes conheceram através de
listas de discussão e notícias publicadas em outros sites especializados no assunto. Os
resultados sugerem que a complexidade organizacional, conscienciosidade, experiência e
inteligência emocional têm influência direta no índice de fracasso dos projetos e que a
formação em gerenciamento de projetos modera a relação, potencializado os efeitos da
complexidade.
Palavras Chave: Gerência de projetos, Tecnologia da Informação, complexidade de projetos e
sucesso de projetos.
vii
ABSTRACT
The central objective of this research was to evalute the relation between complexity, project
management competencies and success of Information Technology project management. The
choice of this kind of project is due to the high percentage of its failure and the sistematic
growth of importance of IT for the organizations. The study was a quantitative research and
the data was collected by a website, that the respondents had known through discussion lists
and news published in other sites specialized in that subject. The results suggest that
organization complexity, conscientiousness, experience and emotional intelligence have a
direct relation with taxes of the failure of these projects and that formal project management
education moderates this relationship increasing the complexity effects.
Key Words: Project management, Information Technology, project complexity and project
success.
viii
LISTA DE FIGURAS
Figura 1 – Framework de complexidade de projetos...............................................................9
Figura 2 – Níveis de formação em TI...................................................................................19
Figura 3 – Formação de um profissional de TI .....................................................................21
Figura 4 – Comportamento da demanda de habilidades........................................................ 24
Figura 5 – Taxonomia do construto conscienciosidade.........................................................31
Figura 6 – Níveis de extroversão..........................................................................................34
Figura 7 – “Tripé” de qualidade de um projeto.....................................................................39
Figura 8 – Áreas de gerenciamento de projetos .................................................................... 40
Figura 9 – Distribuição dos grupos de processo no tempo .................................................... 41
Figura 10 – Grupos de Processo X Áreas de Conhecimento .................................................42
Figura 11 – Tipos identificados por Jung..............................................................................45
Figura 12 – Modelo de times de alto desempenho ................................................................ 47
Figura 13 – Modelo testado para a VD Rel Cli..................................................................... 54
Figura 14 – Modelo testado para a VD Especs ..................................................................... 55
Figura 15 – Efeito da moderação de Form GP na Relação entre Complexidade Organizacional
Dinâmica e Fracasso sob o ponto de vista do Relacionamento com Clientes.........................59
ix
LISTA DE TABELAS
Tabela 1 – Relação entre orçamento e taxa de sucesso dos projetos de TI............................... 2
Tabela 2 - Sucesso na percepção do fornecedor....................................................................16
Tabela 3 - Sucesso na percepção do cliente.......................................................................... 17
Tabela 4 – Classificação das habilidades demandadas..........................................................22
Tabela 5 – Percentual de anúncios com cada classe..............................................................23
Tabela 6 – Habilidades necessárias ao gerente de TI ............................................................25
Tabela 7 – Resumo da evolução do conceito de inteligência emocional................................ 28
Tabela 8 – Seis facetas da extroversão..................................................................................32
Tabela 9 – Quatro facetas da estabilidade............................................................................. 35
Tabela 10 – Taxonomia de habilidades em análise negócio.................................................. 38
Tabela 11 – Lista de ferramentas de alto valor agregado ...................................................... 43
Tabela 12 – Lista de ferramentas desacreditadas .................................................................. 44
Tabela 13 – Lista de ferramentas com bom potencial ...........................................................44
Tabela 14 – Descrição das hipóteses testadas ....................................................................... 55
Tabela 15 – Distribuição da amostra por sexo ...................................................................... 64
Tabela 16 – Distribuição da amostra por idade.....................................................................65
Tabela 17 – Distribuição da amostra pelo departamento onde trabalham os gerentes............65
Tabela 18 – Distribuição da amostra pela origem do cliente.................................................66
Tabela 19 – Distribuição da amostra pela natureza da organização do cliente....................... 66
Tabela 20 – Distribuição da amostra pelo departamento cliente............................................ 67
Tabela 21 – Distribuição da amostra pela natureza do projeto .............................................. 68
Tabela 22 – Grau de confiabilidade das escalas utilizadas na pesquisa .................................68
Tabela 23 – Resumos dos testes realizados...........................................................................78
x
xi
SUMÁRIO
1 INTRODUÇÃO.....................................................................................................1
1.1
QUESTÃO DA PESQUISA E OBJETIVOS........................................................................................4
1.1.1
Objetivos Intermediários......................................................................................................................4
1.2
RELEVÂNCIA........................................................................................................................................5
1.2.1
Aumenta a eficácia dos profissionais de Recursos Humanos...............................................................6
1.2.2
Maximiza a motivação dos profissionais envolvidos com a gerência de projetos................................6
1.2.3
Auxilia na organização das funções da TI............................................................................................6
1.2.4
Possibilita que o gerente saiba como direcionar sua carreira para atuar em um
tipo de projeto.......................................................................................................................................7
1.2.5
Torna as organizações mais competitivas ............................................................................................7
1.3
LIMITAÇÕES.........................................................................................................................................7
2 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA...........................................................................8
2.1
COMPLEXIDADE DE PROJETOS DE TI .........................................................................................8
2.1.1
Complexidade Estrutural Tecnológica ...............................................................................................10
2.1.2
Complexidade Estrutural Organizacional...........................................................................................10
2.1.3
Complexidade Dinâmica Tecnológica................................................................................................ 11
2.1.3
Complexidade Dinâmica Organizacional........................................................................................... 12
2.2
SUCESSO EM PROJETOS DE TI .....................................................................................................13
2.2.1
A Perspectiva do Fornecedor.............................................................................................................. 16
2.2.2
A Perspectiva do Cliente.................................................................................................................... 17
2.3
COMPETÊNCIAS DE GERENCIAMENTO....................................................................................18
2.3.1
Formação............................................................................................................................................ 19
2.3.2
Coeficiente de Inteligência.................................................................................................................26
2.3.3
Inteligência Emocional.......................................................................................................................27
2.3.4
Personalidade .....................................................................................................................................30
2.3.5
Qualificação em análise de negócios..................................................................................................36
2.3.6
Qualificação em Gestão de Projetos................................................................................................... 39
3 METODOLOGIA DA PESQUISA ......................................................................49
3.1
TIPO DE PESQUISA ...........................................................................................................................49
3.1.1
Características Gerais.........................................................................................................................49
3.1.2
Construtos e Medidas......................................................................................................................... 50
3.1.3
Variáveis.............................................................................................................................................51
xii
3.1.4
Caracterização das Hipóteses: o modelo testado................................................................................ 52
3.2
PROCEDIMENTOS DE COLETA DE DADOS ...............................................................................58
3.3
INSTRUMENTO DE MEDIDA ..........................................................................................................59
4 RESULTADOS ..................................................................................................64
4.1
DADOS DEMOGRÁFICOS................................................................................................................64
4.2
CONFIABILIDADE DAS ESCALAS.................................................................................................68
4.3
TESTES DAS HIPÓTESES.................................................................................................................69
4.3.1
Hipóteses H1 e H2.............................................................................................................................. 69
4.3.2
Hipóteses H1a e H2a..........................................................................................................................70
4.3.3
Hipóteses H1b e H2b..........................................................................................................................70
4.3.4
Hipótese H1c e H2c............................................................................................................................71
4.3.5
Hipóteses H1d e H2d..........................................................................................................................71
4.3.6
Hipóteses H1e e H2e..........................................................................................................................72
4.3.7
Hipóteses H3 e H4.............................................................................................................................. 73
4.3.8
Hipóteses H3a e H4a..........................................................................................................................73
4.3.9
Hipóteses H3b e H4b..........................................................................................................................74
4.3.10
Hipóteses H3c e H4c..........................................................................................................................74
4.3.11
Hipóteses H3d e H4d..........................................................................................................................75
4.3.12
Hipóteses H3e e H4e..........................................................................................................................75
4.3.13
Resumo das Hipóteses Testadas.........................................................................................................76
4.4
INTERPRETAÇÃO DOS RESULTADOS.........................................................................................77
5 CONCLUSÕES..................................................................................................81
5.1
IMPLICAÇÕES PRÁTICAS...............................................................................................................81
5.2
LIMITAÇÕES....................................................................................................................................... 82
5.3
CONTRIBUIÇÕES ACADÊMICAS E ESTUDOS FUTUROS.......................................................84
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS.........................................................................86
APÊNDICE A - QUESTIONÁRIO .............................................................................99
APÊNDICE B - SITE WWW.GERENTEDETI.COM.BR..........................................118
APÊNDICE C - REGRESSÕES.............................................................................135
1
1 INTRODUÇÃO
A utilização da informação como vantagem competitiva permeou as ações de
praticamente todas as disputas ocorridas na história da humanidade. É possível encontrar
referências ao termo de forma atemporal nas principais obras sobre estratégia. De Plutarco
(FONSECA, 2003), aos dias atuais, passando por Clausewitz (CLAUSEWITZ, 1996), Sun
Tzu (CLAVELL, 2002), Maquiavel (MAQUIAVEL, 2006), Napoleão (GALLO, 2003),
Gêngis Khan (MAN, 2004) e Churchill (BALL, 2006) a informação foi tratada como fator
preponderante em disputas militares. A transferência de tal importância aos negócios
aconteceu de maneira gradual e natural. Tornou-se fundamental trabalhar os dados de forma
mais eficiente que seus inimigos (ou concorrentes) e então obter diferenciais sobre os mesmos
(GHYCZY et al., 2002).
O avanço dos meios tecnológicos e a possibilidade de utilizar novos recursos para se
obter e tratar os dados de forma que estes se tornassem úteis à formulação e manutenção da
estratégia ajudou a criar o que se chamou de Tecnologia da Informação (TI) (LAUDON e
LAUDON, 1999). Drucker (1999) afirmou que “a revolução recente da TI vem suplantando o
conceito tradicional de utilização da informação operacionalmente, para transformá-la em
ferramenta auxiliar à tomada de decisões estratégicas, verdadeira tarefa da alta gerência”.
2
Para Peters (2006), na nova economia todo modelo de trabalho está pautado na forma
de projetos. Na definição de Kerzner (1998), um dos primeiros e até hoje mais importantes
autores sobre o tema, projeto é uma série de atividades e tarefas com objetivo comum,
especificações próprias, data de início e fim, que consumem e têm limites de recursos.
Segundo o PMI (2004) projeto é um esforço temporário com a finalidade de criar um
produto/serviço único.
Entretanto, é possível observar que as iniciativas de projetos de TI raramente têm
sucesso. Esta afirmativa é motivada por estudos como os do Standish Group (2006) que
afirmam inversamente proporcional entre os orçamentos dos projetos e suas taxas de sucesso,
conforme mostra a tabela 1.
Orçamento Taxa de Sucesso
até U$750K 55%
de U$750K até $1.5M 33%
de U$1.5M até $3M 25%
de U$3M até $6M 15%
U$6M até $10M 8%
Tabela 1 – Relação entre orçamento e taxa de sucesso dos projetos de TI (STANDISH GROUP, 2006)
Em projetos com verba acima de U$10 milhões o percentual se aproxima de 0%. Em
estudo semelhante, a Computerworld (2004) entrevistou gestores de trinta grandes e lucrativas
empresas nos EUA, que revelaram gastar, em média, anualmente dez milhões de dólares com
projetos de TI que não atingem os resultados esperados.
Segundo Baccarini (1999) é possível identificar dois componentes diferentes de
sucesso nesse contexto. O primeiro é o sucesso do produto. Este se refere aos resultados
3
gerados pelo que o projeto produziu. O segundo, refere-se ao sucesso da gestão do projeto,
que foca o processo do projeto e, em particular, o atingimento dos objetivos de entre outros
pontos, qualidade, custo e prazo.
A constante necessidade de mudanças nas operações das empresas em função da
competitividade em seus segmentos de atuação faz com que o ambiente de sistemas e infra-
estrutura de TI seja constantemente modificado (DELONE e MCLEAN, 1992). O reflexo
dessas mudanças é uma série de indefinições e controvérsias sobre os conceitos que norteiam
escopo, requisitos e demais necessidades, fatores fundamentais do desenvolvimento de
projetos de TI (XIA e LEE, 2005). Essas lacunas são potencializadas, por exemplo, pela
carência de estudos para definição de métricas que avaliem a complexidade destes projetos
(WALLACE, KEIL, e RAI, 2004) e seus fatores de sucesso (SHENHAR e LEVY, 1997;
PINTO e SLEVIN, 1988).
Um gerente competente é o fator mais crítico para o sucesso e um projeto de TI
(JIANG et al., 1998; PINTO e SLEVIN, 1987). Como observou Weinberg (1971) a
elaboração de soluções tecnológicas é antes de tudo uma atividade humana e uma das funções
do gestor é a conciliação das expectativas de todos os envolvidos (QUINN et al., 2004;
HACKMAN e OLDHAM, 1980; YELTON, 2000). Logo, além do conhecimento tecnológico,
o relacionamento a equipe e os patrocinadores, tanto pelo lado do fornecedor (departamento
ou empresa externa que desenvolve e/ou implanta a solução) quanto do cliente (departamento
que demanda e usa a solução), é fundamental para atingir os objetivos planejados
(SHENHAR e LEVY, 1997; ABDEL-HAMID et al., 1994).
O ambiente, muitas vezes complexo, tanto do ponto de vista organizacional, quanto
tecnológico no qual estão inseridos os projetos de TI, demanda de seus gestores diferentes
4
habilidades e aptidões. Torna-se necessário conhecer as características determinantes para o
atingimento das metas. Apesar de pesquisas preliminares já terem explorado a seleção e o
desenvolvimento das competências dos gerentes de projeto de TI, não existem conclusões
sobre a relação entre o seu perfil e as chances de sucesso do projeto, ou como à complexidade
deste último pode afetar tal relação (HAUSCHIKDT et al., 2000). Assim, o principal objetivo
deste estudo é, portanto, investigar as conexões entre as características de gerenciamento de
projetos, a complexidade e o sucesso dos projetos no contexto específico das iniciativas
associadas à TI.
1.1 QUESTÃO DA PESQUISA E OBJETIVOS
A questão de pesquisa que norteia este trabalho decorre da necessidade de aprofundar
o conhecimento acerca das características determinantes para o sucesso dos projetos de TI.
Mais especificamente, orientam o presente estudo as seguintes perguntas: Qual a relação entre
sucesso dos projetos de Tecnologia de Informação e a complexidade da organização onde
foram desenvolvidos? Que características dos gestores interferem no resultado do projeto?
Como as competências de gerenciamento afetam as relações entre a complexidade da
organização e o sucesso dessas iniciativas?
Portanto, o objetivo é desenvolver empiricamente um modelo da relação entre a
complexidade de um projeto de TI e seu sucesso, contemplando a influência que as
características de um gerente de exercem em tal relação.
1.1.1 Objetivos Intermediários
a) Definir, a partir da revisão da literatura, construtos associados à competência dos
gerentes, complexidade e sucesso dos projetos.
5
b) Avaliar a relação entre a complexidade organizacional e o sucesso dos projetos de TI.
c) Avaliar a influência das competências de gerenciamento na relação identificada.
d) Verificar que competências estão mais fortemente ligadas às diferentes perspectivas de
sucesso, para contexto de graus de complexidade variados.
1.2 RELEVÂNCIA
Diversos autores concordam que a gerência de projetos de TI tem inúmeras
peculiaridades, não sendo possível estabelecer generalizações inclusive entre sistemas de
mesma natureza em diferentes indústrias (OTTO et al., 1993; RAYBOULD, 1996;
ROETZHEIN, 1993; SAMUELS, 1996). Outros acreditam que estes não são tão diferentes
dos demais projetos, pois sempre há características comuns, independentemente da natureza
(DUNCAN, 1991). Por esta ótica, torna-se factível a tentativa de se criar práticas e métricas
padronizadas de gerência de projetos. Ainda segundo Duncan (1991), tal padronização norteia
o comportamento dos envolvidos no processo de desenvolvimento dos projetos de TI e facilita
sua comparação com outros projetos sob diversos aspectos.
Conforme Gianesi e Corrêa (1994), nas organizações, principalmente as que são
prestadoras de serviços, a mão-de-obra é freqüentemente o recurso determinante da eficácia
da empresa. A mesma afirmativa pode ser facilmente aplicada ao tratarmos os projetos
desenvolvidos por departamentos internos de TI. Portanto, a capacidade de avaliar as
possibilidades de sucesso de um determinado gerente de projetos de TI, sob uma das óticas
existentes, em um contexto específico, é extremamente valiosa para todos os envolvidos neste
processo. Este instrumento aumenta a eficácia dos profissionais de Recursos Humanos;
maximiza a motivação dos profissionais envolvidos com a gerência de projetos; auxilia na
organização das funções da TI; possibilita que o gerente de TI saiba como direcionar sua
6
carreira para atuar em um determinado tipo de projeto e por fim, torna as organizações mais
competitivas.
1.2.1 Aumenta a eficácia dos profissionais de Recursos Humanos
Ao ter ferramentas para identificar o profissional mais adequado para cada tipo de
projeto, os profissionais dos departamentos de Recursos Humanos poderão potencializar os
resultados de seu trabalho (SHENHAR, 2002) maximizando as chances de sucesso de seus
processos de recrutamento e seleção.
1.2.2 Maximiza a motivação dos profissionais envolvidos com a gerência de projetos
Os resultados de uma equipe, na maioria das vezes, estão diretamente relacionados ao
desempenho individual de seus recursos mais importantes, dentre eles, seu gestor (RASCH e
TOSI, 1992). Para o PMI (2004b), maior entidade com foco em gerência de projetos do
Mundo, a motivação de um gerente está diretamente relacionada à adequação entre suas
características e a natureza dos projetos pelos quais ele é responsável.
1.2.3 Auxilia na organização das funções da TI
A noção dos papéis mais adequados a cada um dos recursos da área permite que a
organização possa aperfeiçoar as funções do departamento de TI, maximizando os resultados
obtidos pelo mesmo (AGARWAL e SAMBAMURTHY, 2002). Brown e Magill (1994)
constataram a importância da organização das funções e modelo de operação deste
departamento. Com o desenho adequado, alinhado aos processos e cultura da empresa,
constataram um aumento significativo no resultado das ações e valor agregado pelos projetos
de TI.
7
1.2.4 Possibilita que o gerente saiba como direcionar sua carreira para atuar em um tipo de
projeto
A possibilidade de planejar a carreira e de desenvolver as habilidades mais relevantes
para os projetos que deseja gerenciar, permite que um gestor procure ferramentas específicas
para obter os recursos necessários para atingir seus objetivos. Goldstein e Rockart (1984)
concluíram que as características individuais do líder estão diretamente relacionadas à
satisfação dos programadores e analistas de infra-estrutura e, em um processo de retro-
alimentação, estes são fundamentais na percepção que os gestores têm de seu trabalho.
1.2.5 Torna as organizações mais competitivas
Além das evidentes vantagens de se evitar o custo de projetos fracassados
(STANDISH GROUP, 2006), obter sucesso em iniciativas de TI pode gerar vantagens
competitivas às suas organizações. Porter (1999) constatou que empresas vêm desenvolvendo
esforços para se tornarem mais ágeis e inteligentes e considera a era da informação como uma
oportunidade para as organizações que têm sucesso em seus projetos para obter vantagem em
ambientes hiper competitivos.
1.3 LIMITAÇÕES
O foco deste trabalho é avaliar os resultados para o cliente final e para o fornecedor da
solução. Não será analisado o sucesso de projetos de TI sob o ponto de vista da equipe.
Também não é objetivo avaliar o alinhamento dos projetos com a estratégia, sua relevância
para a companhia e métodos utilizados para a determinação de execução do mesmo. Parte-se
do pressuposto que o projeto tem métricas positivas para a organização e que, portanto, deve
ser realizado. Neste caso, sucesso do projeto significará o que Baccarini (1999) chamou de
sucesso da gestão do projeto.
8
2 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA
2.1 COMPLEXIDADE DE PROJETOS DE TI
Os insucessos dos projetos de TI são reconhecidamente um problema para a
comunidade tecnológica (EWUSI-MENSAH e PRZASNYSKI, 1991). Tais fatos são
potencializados por uma estrutura complexa sob o ponto de vista tecnológico e
organizacional, que envolve pessoas com diferentes interesses, diversas tecnologias,
ambientes instáveis e modificações constantes nos requisitos em função da necessidade de
adequação aos negócios (LIMA-CARDOSO e GOMES, 2006). Segundo Murray (2000), o
tamanho do projeto e a complexidade de suas tarefas estão diretamente relacionados ao risco
de fracasso do mesmo.
Para Yetton et al. (2000) a administração do orçamento e do prazo são os principais
motivadores da complexidade dos projetos. Já Ribber e Schoo (2002) atribuem a
complexidade nos sistemas de informação a características que podem ser agrupadas nas
seguintes dimensões: variedade, que é a multiplicidade de elementos do projeto (como o
número de filiais que utilizarão o sistema); variabilidade (se refere às mudanças no projeto e
seus elementos, como alterações em seu escopo ou objetivos principais); integração
(relacionada à integração dos vários elementos envolvidos no projeto). De forma similar, os
estudos de Baccarini (1996) apontaram a complexidade de um projeto de TI como oriunda do
número de elementos variados e a interdependência entre tais elementos. De acordo com
9
McKeen et al. (1994) a complexidade pode ser dividida em dois grandes blocos: a
complexidade da tarefa (incerteza e ambigüidade que permeiam a prática do negócio,
originadas pelo ambiente do usuário); e complexidade do sistema (incerteza e ambigüidade
que permeiam a prática do negócio, originadas pelo ambiente de desenvolvimento). Tendo
por base esses estudos e outras referências de complexidade em gerenciamento (ex.: Turner e
Cochrane (1993), Willians (1999), Wood (1986), Campbell (1988), Meyer e Curley, (1991),
Shenhar e Dvir (1996)), Xia e Lee (2004) utilizaram o modelo de Churchill (1999) para
desenvolver um modelo unificado de medida de complexidade de projetos de TI. Foram
identificadas complexidades dos tipos: estrutural (referente à conjuntura na qual o projeto será
realizado); dinâmica (referente ao grau de variabilidade das condições de realização do
projeto); tecnológica (representada pelo domínio da(s) tecnologia(s) envolvida(s)); e
organizacional (varia de acordo com as características político-organizacionais para a
realização do projeto). A combinação entre tais tipos criou a matriz apresentada na figura 1:
Figura 1 – Framework de complexidade de projetos (XIA e LEE, 2004)
10
2.1.1 Complexidade Estrutural Tecnológica
Esta dimensão é definida pela quantidade e interdependência dos ambientes
tecnológicos envolvidos no sistema e pelo domínio que a equipe do projeto tem deles. A(s)
plataforma(s) e sistema(s) operacional(is) envolvido(s), ambiente de software (GARMUS e
HERRON, 2001), necessidade de integração (BARKI et al., 1993) são alguns exemplos
fatores que aumentam essa complexidade.
Deephouse et al. (2001) observaram que a falta de treinamento da equipe tanto na
metodologia quanto nas tecnologias necessárias para o desenvolvimento do projeto é um dos
principais motivos para o fracasso do mesmo. Entretanto, Murray (2000) observou que, por
diversas vezes, a complexidade estrutural tecnológica é potencializada pelos próprios
membros da equipe executora, à medida que adotam no projeto ferramentas e métodos ainda
não dominados, para aumentarem sua empregabilidade ou simplesmente pelo desejo de
conhecer novas ferramentas. O uso extensivo do “novo” é demasiadamente crítico para o
aumento da complexidade e resultado final do projeto (MURRAY, 2000). Além disso, o
tamanho do projeto e a dificuldade de implementação de suas tarefas também são fatores
determinantes para o aumento da complexidade estrutural tecnológica (YETTON et al., 2000;
MURRAY, 2000).
2.1.2 Complexidade Estrutural Organizacional
Xia e Lee (2004) definiram este tipo de complexidade em função da multiplicidade e
interdependência dos elementos organizacionais envolvidos na realização do projeto. A
quantidade de patrocinadores, usuários finais (SCHMIDT et al., 2001; JIANG e KLEIN,
2001), gerentes de alto nível (BARKI, et al., 1993; JIANG e KLEIN, 2001; SCHMIDT et al.,
2001), fornecedores e parceiros (BACCARINI, 1996; BARKI et al., 1993; JIANG e KLEIN,
11
2001; WOZNIAK, 1993) e o tamanho e características da equipe executora (MURRAY,
2000; YETTON et al., 2000; DEEPHOUSE et al., 2001) são fatores que aumentam a
complexidade estrutural organizacional.
Por exemplo, projetos ficam mais complexos quando envolvem equipes onde os
participantes precisam ter habilidades multidisciplinares e complementares (DEEPHOUSE et
al., 2001). Yetton et al. (2000) ainda argumentam que a possibilidade de conflitos internos
aumenta na mesma proporção do tamanho e heterogeneidade da equipe.
A complexidade no tratamento com o cliente obedece a uma lógica análoga. Empresas
onde o projeto afeta a operação de muitos departamentos ou que possuem uma estrutura
hierárquica muito verticalizada tendem a ser mais complexas em função dos aspectos
políticos, interesses e diferenças culturais entre todos os participantes (BASSELLIER e
BENSABAT, 2004; ROBBERTS et al., 2004; SCHMIDT et al., 2001).
2.1.3 Complexidade Dinâmica Tecnológica
As mudanças necessárias nas tecnologias envolvidas no projeto ao longo de sua
duração determinam este tipo de complexidade (XIA e LEE, 2004). Modificações desta
natureza incluem qualquer tipo de alteração no ambiente de infra-estrutura (McKEEN et al.
1994; SCOTT e VESSEY, 2002), arquitetura de rede e sistemas operacionais (SCHMIDT et
al. 2001) e em ferramentas de desenvolvimento (WEILL e BROADBENT, 1998; DUNCAN,
1995; BYRD e TURNER, 2000).
Os profissionais de TI acumulam experiências e habilidades significativas para tratar
problemas, mesmo desconhecidos, quando atuam em ambientes tecnológicos dominados
(SWANSON, 1991; ALADWANI, 2002). Portanto, modificações constantes no ambiente
12
onde o sistema vai operar fazem com que o gerente de TI precise tratar as curvas de
aprendizado dos membros de sua equipe ou onerar o projeto em custo para buscar
regularmente mão-de-obra adequada para a realização das atividades (PRIETULA e SIMON,
1989). Assim, tornam o projeto mais complexo sob o ponto de vista tecnológico,
característica que pode variar durante sua execução.
2.1.4 Complexidade Dinâmica Organizacional
Em sua pesquisa, Xia e Lee (2004) apontam que esse tipo de complexidade é
determinado pela taxa e padrão das modificações no ambiente do projeto. Necessidade de
novas informações (BOEHM, 1991), alterações nos processos de negócio (ROPPONEN e
LYYTINEN, 2000), modificações no fluxo de informação (BOEHM, 1991; SCOTT e
VESSEY, 2002), novas estruturas hierárquicas (BARKI et al., 1993), e um ambiente
competitivo que requer novas funcionalidades no projeto (BOEHM, 1991; SCOTT e
VESSEY, 2002) são alguns dos motivos que acarretam o aumentam deste tipo de
complexidade.
Para dirimir tais problemas, o gerente de TI deve manter sua equipe em constante
contato com o usuário (HARTMAN e ASHRAFI, 2002; DEEPHOUSE et al., 2001). Desta
forma, pode-se negociar o alinhamento de expectativas e se praticar uma gerência de
requisitos e mudanças mais eficaz (MURRAY, 2000). A proximidade com a alta gestão do
cliente facilita o processo de adequação para manutenção da coerência com os demais
projetos realizados na organização (YETTON et al., 2000).
Outro fator fundamental no tratamento deste tipo de complexidade é a relação entre o
usuário e a equipe (YETTON et al., 2000). Um time precisa caminhar na mesma direção para
13
facilitar seu sucesso (DeMARCO e LISTER, 1987). Empoderamento e a manutenção e
suporte pela alta gestão do fornecedor, das posições do gerente perante seus subordinados
(DEEPHOUSE et al., 2001) também são fundamentais para o tratamento de tais situações.
2.2 SUCESSO EM PROJETOS DE TI
Existem diversos tipos de projetos. Entre eles encontram-se os que se referem à TI
(ARCHIBALD, 2001). Na maioria das vezes, tais projetos são naturalmente complexos, pois
além de terem de tratar ambientes organizacionais conturbados, precisam lidar com todos os
aspectos humanos existentes dentro e fora da equipe que o realiza, envolvendo variáveis que
estão fora do controle dessa equipe (BROOKS, 1995 e KIRSCH, 1996).
Segundo Archibald (2001) é possível visualizar diferentes subtipos dentre os projetos
de TI. Sendo assim, são necessárias múltiplas abordagens e práticas gerenciais para que se
obtenha o resultado esperado em cada uma das situações possíveis. Shenhar (2001) mostrou a
necessidade de uma abordagem contingencial no estudo e prática do gerenciamento de
projetos de TI, propondo que um conjunto de práticas seja utilizado para cada grupo de
situações possíveis.
Existem inúmeras definições e visões sobre o que é sucesso em projetos de TI (PINTO
e SLEVIN, 1988; ROBEY et al., 1993; KEKRE et al., 1989; HACKMAN e OLDHAM,
1980; MUKHOPADHAY et al, 1992; RAY e HINDI, 2000; YELTON 2000; HARTMAN e
ASHRAFI, 2002; DELONE e MCLEAN, 1992; DEEPHOUSE et al, 2001). Diante dessas
definições é possível observar que a percepção de sucesso depende da perspectiva
considerada. Ou seja, um projeto pode ser bem sucedido para o cliente e ainda assim ser um
14
fracasso para o fornecedor, uma vez que estes têm expectativas diferentes em relação ao
mesmo (SHENHAR e LEVY 1997; HARTMAN e ASHRAFI, 2002).
Para Pinto e Slevin (1988), os projetos são bem sucedidos quando chegam ao fim
dentro do orçamento, do cronograma e atingiu um nível aceitável de desempenho. Os autores
ainda complementam que as percepções podem variar ao longo do ciclo de vida do projeto,
pois os fatores importantes nos estágios iniciais são internos (orçamento, cronograma e
desempenho técnico, por exemplo) e, em fases mais avançadas, são externos, quando o
atendimento das necessidades dos clientes e sua satisfação ganham prioridade. Robey et al.
(1993) caracterizaram o sucesso de um projeto como uma situação na qual sua equipe é
produtiva em suas tarefas e efetiva nas interações com os membros externos, sem deixar de
lado tempo e cronograma. Para Kekre et al. (1989) o foco percepção de sucesso está no
usuário final e nos benefícios trazidos pelo projeto à organização cliente da solução. Outros,
como Hackman e Oldham (1980), Mukhopadhay et al. (1992), deram foco aos resultados que
os fornecedores da solução tiveram após a finalização da iniciativa. Ray e Hindi (2000),
Yelton (2000), Hartman e Ashrafi (2002) focaram nos resultados obtidos por clientes e
fornecedores após o projeto para que este fosse tido como bem sucedido.
DeLone e McLean (1992) realizaram um grande estudo sobre os fatores de sucesso em
sistemas de informação e propuseram um esquema onde três grandes grupos estavam
envolvidos. Eram eles: o cliente final, o fornecedor da solução e a equipe desenvolvedora do
projeto. Naquela pesquisa, os clientes ainda eram subdivididos em três outras categorias:
indivíduos, organização e sociedade. Deephouse et al. (2001) consolidaram outras pesquisas
(MUKHOPADHAY et al., 1992; KEKRE et al., 1989) a fim de analisar o sucesso sob duas
outras óticas: a qualidade do software e o atingimento dos objetivos.
15
Esta pesquisa não tem como objetivo analisar a relação entre os resultados obtidos
pela equipe que desenvolveu o projeto com o sucesso do mesmo. Na literatura é possível
encontrar autores como Abdel-Hamid, et al. (1994) que analisam apenas essa relação. Em
outros casos, como em DeLone e McLean (1992), os resultados para equipe precisam ser
considerados em conjunto às percepções do cliente final e do fornecedor da solução para se
entender que o sucesso foi alcançado.
Também não há o intuito relacionar sucesso com qualquer fator de decisão pela
execução ou viabilidade do projeto, assim como com indicadores de desempenho como Taxa
Interna de Retorno (TIR), Economic Value Added (EVA) ou outra métrica financeira. Tal
noção está presente em estudos como os de Shenhar e Levy (1997) ao entender que o sucesso
está vinculado a critérios como a representatividade do projeto para a criação de vantagens
competitivas de curto prazo ao negócio e seus benefícios para o futuro da organização.
Percebe-se facilmente a importância destes construtos avaliados através de indicadores como
por exemplo: diminuição de custos; aumento de receitas diretas; de market share; importância
no desenvolvimento de novos produtos; e armazenamento de informações úteis ao negócio.
Entretanto, as análises que os envolvem são etapas a serem realizadas antes da decisão de
realização do projeto. Esta pesquisa parte do princípio que tais etapas foram realizadas antes
da organização fazer a opção pela realização projeto.
Nas próximas seções, são apresentados fatores de sucesso que a literatura apontou
como relevantes para o cliente e para o fornecedor da solução
16
2.2.1 A Perspectiva do Fornecedor
Pode-se afirmar que, de uma forma geral, os autores concordam que a visão do
fornecedor da solução, seja este um departamento da empresa ou consultoria externa, é
pautada na lucratividade e nos desdobramentos que o sistema pode ter em termos de novos
projetos, manutenções e acordos que maximizem sua importância e a dos produtos gerados
(SEDDON, 1997).
Na literatura encontram-se os itens como apresentados na tabela 2 como métricas de
sucesso de um projeto de TI, na visão do fornecedor:
Autor(es) Construto Métrica(s)
Ray e Hindi
(2000)
Eficiência
Custo
Prazo
Nível de satisfação do cliente
Hackman e
Oldham
(1980)
Satisfação do
cliente
Satisfação com a equipe executora do projeto
Satisfação com a empresa ou área fornecedora
Intenção do cliente em realizar novos projetos
Shenhar e
Levy (1997)
Eficiência Competência para terminar no prazo, com custo aceitável
DeLone e
McLean
(1992)
Percepção dos
benefícios
Expectativas de novos projetos
Manutenções dos produtos gerados
Lucratividade
Yelton
(2000)
Variação
financeira
Percentual do orçamento utilizado pelo gerente do projeto
para atender aos requisitos do cliente
Mukho-
padhay,
Vicinanza e
Prietula
(1992)
Atingimento
dos objetivos
Relação prazo e custo
17
Autor(es) Construto Métrica(s)
Hartman e
Ashrafi
(2002)
Fatores
críticos
Quantidade de recursos compatível com o estimado
Cumprimento do orçamento
Cumprimento do prazo
Tabela 2 (continuação) - Sucesso na percepção do fornecedor
2.2.2 A Perspectiva do Cliente
Para Triandis (1971), a ótica do sucesso na perspectiva do cliente está representada
através das visões que o indivíduo, a organização e/ou a sociedade têm do sistema e das
conseqüências por ele trazidas. Entretanto, esta é uma das inúmeras visões existentes sobre tal
perspectiva. A tabela 3 apresenta um resumo da revisão da literatura no que diz respeito ao
sucesso de projetos de TI na visão do cliente.
Autor(es) Construto Métrica(s)
Ray e Hindi
(2000)
Efetividade
Qualidade do resultado dos projetos
Cumprimento de prazos
Shenhar e
Levy (1997)
Impacto
Uso do software pela empresa ou área contratante
Alterações na performance operacional
Atendimento do escopo
Qualidade da
informação
Relevância, tempo de obtenção e precisão das informações
Qualidade do
sistema
Quantidade de bugs e não conformidades do produto
Consistência da interface
Facilidade de uso
Qualidade de documentação
Qualidade da manutenção e SLA (quando cabível)
DeLone e
McLean
(1992)
Percepção dos
benefícios
Expectativa vs. percepção de qualidade dos usuários
Expectativa vs. percepção de qualidade dos gestores
Custos de aprendizagem do novo sistema e/ou troca do
sistema anterior
18
Autor(es) Construto Métrica(s)
Yelton
(2000)
Atendimento
do escopo
Percentual de requisitos atendidos pelo projeto
Kekre,
Krishman e
Srinivasan
(1989)
Qualidade
Confiança no produto
Capacidade de utilização do novo sistema
Usabilidade
Estabilidade
Manutenabilidade
Desempenho
Documentação
Hartman e
Ashrafi
(2002)
Fatores de
qualidade
Qualidade do Cronograma
Cumprimento dos prazos
Identificação e entrega dos resultados intermediários
Domínio das tecnologias utilizadas pelo fornecedor
Matriz de responsabilidades definida
Tabela 3 - Sucesso na percepção do cliente
2.3 COMPETÊNCIAS DE GERENCIAMENTO
Uma vez que o desempenho do gerente é um fator determinante para o resultado do
projeto (TURNER e MÜLLER, 2005), torna-se fundamental eqüalizar o próprio conceito de
competência antes de analisar cada um dos itens utilizados para formular as hipóteses da
relação entre competências do gerente e sucesso de projetos de TI que serão testadas nesta
pesquisa. Ao buscar-se na literatura uma definição para a palavra, é possível encontrar
algumas divergências. Para Woodruffe (1991), competência é um conceito intimamente
ligado às ações das pessoas e se refere aos comportamentos que geram a percepção de
qualidade em uma situação qualquer. Os modelos behavioristas determinam o nível de
competência de um indivíduo avaliando seus comportamentos gerenciais diante de situações
de grande dinamismo e a complexidade (DAINTY et al. 2005). Neste estudo, assumiremos
que competência é o grau de habilidade de um indivíduo em uma característica
19
comportamental ou intelectual específica e necessária para que ele desempenhe uma
determinada ação.
2.3.1 Formação
As carreiras vinculadas à informática estão geralmente incorporadas nas seguintes
áreas de formação (COUGER et al., 1995):
• Sistemas de Informação
• Computação em Sistemas de Informação
• Administração e Sistemas de Informação
• Gestão da Tecnologia de Informação
• Gestão de Sistemas de Informação
• Ciência/Engenharia da Computação
A evolução na formação de um profissional de TI pode ser simplificada conforme a
figura 2:
Figura 2 – Níveis de formação em TI (COUGER et al., 1995)
20
Em “Habilidades Fundamentais” encontram-se requisitos básicos para um indivíduo
em início de carreira: saber usar internet, processadores de texto, planilhas, softwares para
apresentações, e-mail e sistemas operacionais. Em seguida, o item “Todos os estudantes”
demonstra as competências necessárias para os usuários finais de sistemas de informação:
além de dominar os itens do nível anterior, ter conhecimentos básicos de marketing, finanças
e/ou administração são necessários. No item “Minoria” estão contidas habilidades que
permitem a integração de um profissional a um time de desenvolvimento de sistemas ou de
infra-estrutura, como: dominar ferramentas de desenvolvimento, banco de dados e redes. Por
fim, entre os profissionais de TI de “Alto Nível” estão aqueles que possuem uma visão
executiva da tecnologia e são capazes de desenhar soluções que agreguem valor ao negócio,
gerenciar projetos e gerir departamentos.
Ao longo do tempo o mercado exigiu modificações e criou novas demandas de
habilidades dos profissionais de informática e novas expectativas em relação ao papel que o
gerente de TI pode assumir nas corporações (KEEN, 1988). Trauth et al. (1993) concluíram
que o profissional de tecnologia é obrigado a fazer uma escolha que o leva à direções
distintas. Uma delas é mais orientada ao negócio propriamente dito e a seu lado
comportamental. A outra está mais relacionada às habilidades técnicas.
21
Figura 3 – Formação de um profissional de TI (COUGER et al., 1995)
De qualquer forma, um caminho não permite que o profissional ignore os
conhecimentos fundamentais ao outro. O resultado desta combinação é uma explosão de
necessidades que praticamente obrigam o indivíduo a complementar sua formação acadêmica
com certificações e conhecimentos adicionais. Percebe-se que existe uma lacuna entre a
expectativa do mercado e a preparação dos profissionais de TI, uma vez que as universidades
têm sido incapazes de produzir mão de obra plenamente capacitada a exercer determinadas
funções ao completarem a primeira fase de seu ciclo acadêmico (ARCHER, 1983;
CARDINALLI, 1988).
Todd et al. (1995) examinaram 20 anos, de 1970 até 1990, e analisaram a freqüência
das frases que apareceram nos anúncios de posições de empregos para profissionais de
informática publicados nos principais jornais americanos. Foram criados três grupos anúncios
de vagas: programadores, analistas de sistemas e gerentes de TI.
22
Os resultados apresentados mostraram que os programadores, os textos de
recrutamento permaneceram praticamente inalterados, com alta demanda por conhecimentos
técnicos. Dos analistas de sistemas, são exigidas cada vez mais habilidades de análise de
negócio e para os gerentes de TI existe a tendência de se esperar cada vez mais habilidades
técnicas, de negócio e de sistemas, o que demonstra a necessidade de constante estudo e
evolução de tais profissionais (TODD et al., 1995).
Dentre os anúncios que buscavam contratar gerentes, foram analisados três grupos de
habilidades necessárias: “Tecnologias”; “Negócios”; e “Sistemas”. A tabela 4 detalha cada
um dos itens citados:
Classe Categoria Descrição procurada nas frases dos anúncios
Hardware
Conhecimento de mainframes, mini e computadores
pessoais. Outros periféricos como armazenamento,
impressoras, hubs, switches.
Tecnologia
Software
Sistemas de aplicação, sistemas operacionais, pacotes
de produtos (banco de dados, softwares para gráficos e
apresentações, processadores de texto, planilhas) e
linguagens de desenvolvimento.
Negócio
Experiência funcional (finanças, marketing, etc.) e
experiência em indústria específica (como petróleo,
varejo ou telecom).
Gerência
Habilidades de gerenciamento incluindo liderança,
técnicas de gerenciamento de projetos, planejamento,
controle, treinamento e organização.
Negócios
Social
Habilidades interpessoais como comunicação e
motivação.
23
Classe Categoria Descrição procurada nas frases dos anúncios
Resolução de
problemas
Criatividade nas soluções, modelagem analítica,
raciocínio lógico, inovação, raciocínio
dedutivo/indutivo.
Sistemas
Desenvolvi-
mento de
metodologias
Conhecimento de metodologia de desenvolvimento de
sistemas, itens de implementação, itens de manutenção
e operação, das fases gerais da construção e
implantação, documentação e técnicas de análise,
documento, modelagem e desenho de aplicações e/ou
soluções de infra-estrutura.
Tabela 4 – Classificação das habilidades demandadas (TODD et al., 1995)
Conforme demonstra a tabela 5, na última década, dos anúncios que pretendiam
recrutar gerentes de TI 65% demandaram conhecimentos técnicos, 92% de negócio e 80% de
sistemas.
1970 1975 1980 1985 1990
Tecnologia
52 53 43 48 65
Negócios
86 87 83 87 92
Sistemas
79 87 82 73 80
Tabela 5 – Percentual de anúncios com cada classe (TODD et al., 1995)
O gráfico da figura 4 apresenta o comportamento da demanda por habilidade de
gerentes de projetos de TI durante o período analisado.
24
Figura 4 – Comportamento da demanda de habilidades (TODD et al., 1995)
A demanda pela multidisciplinaridade de habilidades também foi observada por Lee et
al. (1995) que desenvolveram uma pesquisa a fim de alinhar as expectativas do mercado e da
academia em relação aos profissionais de TI. De um lado, foram entrevistados, diretores de
tecnologia, gerentes de sistemas e infra-estrutura, analistas de sistemas e de negócios e
programadores. De outro, professores, coordenadores acadêmicos, mestres e doutores, todos
relacionados à informática. Foi pedido que pontuassem (entre 1 e 5) a importância das
habilidades dos gestores, hoje e no futuro, segundo quatro critérios: “Habilidades Técnicas”,
“Habilidades em Gestão de Tecnologia”, “Habilidades nas Áreas de Negócio” e “Habilidades
em Administração”.
25
Habilidades
Técnicas
Habilidades
em Gestão de
Tecnologia
Habilidades
nas Áreas
de Negócio
Habilidades
em Admi-
nistração
Demanda atual
3,01 3,77 3,85 3,87
Demanda no futuro
3,72 4,26 4,49 4,30
Tabela 6 – Habilidades necessárias ao gerente de TI (LEE et al., 1995)
Os estudos de Keen (1988) sugeriram que as companhias formassem sua equipe de
gerentes de TI considerando o objetivo de seus projetos e sua conjuntura tecnológica. Suas
conclusões apontaram para dois cenários:
1 - Empresas que ainda não se encontram em um nível estável de alinhamento TI /
Estratégia e planejam investir no desenvolvimento de novos projetos, precisam de
gerentes com alto nível de conhecimento em gestão de tecnologia e boa capacidade de
relacionamentos interpessoais.
2 - Organizações que já apresentam alinhamento entre TI e estratégia estável,
demandam gerentes com alto nível de conhecimento técnico (a fim de realizar projetos
que melhorem o desempenho da infra-estrutura e aplicações) e bom conhecimento das
áreas de negócio para que possam contribuir com funcionalidades que agreguem
diferenciais competitivos.
Provavelmente o futuro da profissão de gerente de projetos de TI continuará
requerendo a conciliação entre as habilidades de gestão e o conhecimento técnico, obrigando
que o profissional esteja em constante evolução sócio-técnica (BRANCHEU e WETHERBE,
1987; HARTOG e HERBERT, 1986; CULNAN, 1987).
26
2.3.2 Coeficiente de Inteligência
Inteligência é uma propriedade que agrupa diversas habilidades relacionadas
(WIKIPEDIA, 2007a). Entre tais habilidades estão: a razão, o planejamento, a capacidade de
um indivíduo de resolver problemas, pensar de forma abstrata, compreender e concatenar
idéias, linguagens, aprender, associar fatos e tirar conclusões (WIKIPEDIA, 2007a). O
coeficiente de inteligência (QI) é um valor oriundo de uma série de testes realizados com o
objetivo de medir a inteligência (WIKIPEDIA, 2007b).
O QI tem sido exaustivamente discutido através dos tempos. Um dos principais
motivos é a multiplicidade de visões e conclusões dos pesquisadores em épocas e situações
distintas. Para Herrnstein (1971) o QI é praticamente imutável e um dos principais fatores de
extratificação social em nossa geração. Feuerstein e Kozulin (1995) entendem que esta é uma
opinião reducionista. Para eles os testes medem o QI de um indivíduo em um determinado
momento e este pode ser modificado ao longo do tempo. Lane (1973) entende que esta
métrica enfrenta hoje uma oposição ideológica tão grande quanto aconteceu nas épocas de
Galileu ou Darwin. Na opinião de Schmidt e Hunter (2000), o QI é o principal determinante
do desempenho de um indivíduo. Para os autores essa conclusão pode se estender a todas as
vagas níveis organizacionais. Os estudos de Shaft e Vessey (2006) indicam que os aspectos
cognitivos são fatores fundamentais para o desempenho de projetos de manutenção de
sistemas de TI.
Na opinião de Dulewicz e Higgs (2000), pode-se entender que a inteligência está
dividida em quatro itens: Análise Crítica e Julgamento; Visão, Imaginação e Criatividade;
Perspectiva Estratégica; e Comunicação Eficaz. Segundo Hunter (1986), uma parte da
inteligência é a habilidade de equilibrar razão e abstração de forma produtiva e a outra é a
27
capacidade que um indivíduo possui de resolver problemas. A principal vantagem de um
indivíduo com alto nível de QI é a sua capacidade de aprendizagem.
Gardner (1983) propôs uma visão pluralista da mente, através da visão da inteligência
como um grupo sete de capacidades que se relacionam. São elas: 1-inteligência verbal ou
lingüística: habilidade para tratar as palavras de forma criativa; 2-inteligência lógica ou
matemática: habilidade de resolver problemas através do raciocínio dedutivo; 3-inteligência
corporal: habilidade de usar o corpo de maneira de maneira hábil; 4-inteligência espacial:
habilidade de tratar espaços e direções; 5-inteligência musical: habilidade de organizar sons
de maneiras criativas; 6-inteligência interpessoal: habilidade de compreender e aceitar outras
pessoas; 7-inteligência intrapessoal: habilidade de administrar suas emoções e lidar com seus
próprios sentimentos.
Para Sternberg (1997), existem três tipos de inteligência. O primeiro é formado pela
inteligência analítica, onde se encontram as atividades acadêmicas de resolução de problemas.
O segundo tipo é o da inteligência prática, manifestado através da forma com que o indivíduo
trata situações cotidianas, pouco definidas e com múltiplas soluções. Por fim, existe a
inteligência criativa, manifestada pela forma como a pessoa se comporta em situações novas.
Pessoas mais inteligentes tendem a permanecer por mais tempo em seus empregos e
aprendem a usar mais rapidamente as ferramentas e técnicas necessárias para a execução do
seu trabalho (HUNTER e SCHMIT, 1996).
2.3.3 Inteligência Emocional
Na psicologia, inteligência emocional é o tipo de inteligência que envolve as
habilidades para perceber, entender e influenciar as emoções. Foi introduzida e definida por
28
John D. Mayer e Peter Salovey. Para tais autores, se trata de uma habilidade, ou capacidade
de perceber, avaliar e controlar as emoções de si mesmo, de outro, e dos grupos (SALOVEY e
MAYER, 1990).
Apesar de a observação dos comportamentos relativos à inteligência emocional (IE)
fazer parte da história ocidental (MAYER, 2001), o termo Coeficiente Emocional (QE),
baseado nas teorias de IE, foi popularizado nos anos 90. Daniel Goleman (1998), um dos
principais responsável pelo feito, caracteriza o QE como a maneira pela qual as pessoas lidam
com suas emoções e com as das pessoas ao seu redor. Isto implica autoconsciência,
motivação, persistência, empatia e entendimento e características sociais como persuasão,
cooperação, negociações e liderança. A tabela 7 apresenta a evolução do conceito.
1900-1969: Inteligência e
Emoção em campos
separados
Grande foco nas pesquisas de inteligência. As emoções,
estudadas em um campo separado viveram o dilema do que
acontecia primeiro: emoção ou reação. Darwin aprofundava os
estudos em torno da hereditariedade e outros estudos
encorajavam a concepção de que a inteligência era
exclusivamente cognitiva.
1970-1989: Precursores à
inteligência emocional
Estudos no campo de cognição e afeto começaram a investigar
de que forma as emoções interagem com o pensamento.
Pesquisas sobre comunicação não-verbal desenvolveram
escalas para medir a capacidade de percepção de informações
não-verbais. Trabalhos sobre inteligência social criaram
subtipos desta habilidade. Usos ocasionais do termo
“inteligência emocional” começam a ser encontrados.
1990-1993: O crescimento
da inteligência emocional
Em um período de quatro anos, Mayer e Salovey, publicaram
uma série de artigos sobre inteligência emocional. Durante
esse período outros fundamentos foram desenvolvidos,
principalmente no campo das ciências do cérebro.
29
1994-1997: A
popularização
Daniel Goleman publica o livro “Inteligência Emocional”,
adaptando material acadêmico sobre o assunto. A publicação
se torna um best-seller mundial.
1998-dias atuais:
Institucionalização da
inteligência emocional
Aparece uma série de estudos e publicações sobre inteligência
emocional, junto com diversos instrumentos de medida. A IE
passa a fazer parte de outros campos de estudo e é consolidada
em termos acadêmicos e mercadológicos.
Tabela 7 – Resumo da evolução do conceito de inteligência emocional (MAYER, 2001)
Medir a inteligência emocional de uma pessoa é importante para uma organização pois
a IE é fator preponderante para o sucesso de um indivíduo tanto profissional (CÔTÉ e
MINERS, 2006), quanto pessoalmente (ADAMS, 1998) e indivíduos satisfeitos com sua vida
pessoal tendem a ter melhores desempenhos profissionais (SHAFFER e SHAFFER, 2005).
Para Sternberg (1998), a liderança está inclusa em um contexto social e a inteligência
emocional é um traço comum aos gestores eficientes. O autor encontrou, em diversos estudos,
insumos para afirmar que gerentes com habilidades sociais bem desenvolvidas têm resultados
superiores aos que não apresentam tal característica. Wong e Law (2002), concluíram que
equipes com grande demanda intelectual para realização de suas atividades, como os times de
tecnologia, têm seu trabalho ainda mais influenciado positivamente quando são geridos por
pessoas com IE bem desenvolvida.
Gestores de TI com avançados graus de habilidades interpessoais, os vistos como
“empáticos” por sua equipe, tendem a criar um clima mais propenso ao trabalho em equipe,
motivar e reter por mais tempo os recursos em suas empresas (LIMA-CARDOSO e
ALMEIDA, 2006). Tal constatação ajuda a corroborar as vantagens de contar com
profissionais dotados destas habilidades.
30
Dulewicz et al. (2005) testaram a hipótese de que QE importa mais do que QI para o
sucesso profissional e não conseguiram rejeitá-la. Ao isolarem QI para fazer suas análises
Dulewicz e Higgs (2000) contrariaram a hipótese de que pessoas com QI mais alto têm mais
chances de serem bem sucedidas. Tal relação só foi observada quando QI e QE do
profissional são bem desenvolvidos (GOLEMAN, 1996). De todos os grupos analisados, os
indivíduos que melhor desempenharam suas atividades foram os que tinham os dois tipos de
inteligência desenvolvidos (DULEWICZ e FLETCHER, 1982). Boyatzis e Osten (2002)
compararam a performance de diversos profissionais a fim de aprofundar estudos prévios e
corroboraram tal conclusão.
2.3.4 Personalidade
A importância do comportamento do gerente foi destacada em diversos estudos como
um dos fatores preponderantes para seu sucesso profissional e consequentemente para o de
seus projetos (GOLEMAN, 1988; KERZNER, 2000). Dvir et al. (2006), constataram que
projetos gerenciados por gestores cujas características de personalidade se adequam ao perfil
do próprio projeto, têm maior probabilidade de serem bem sucedidos.
O comportamento de um indivíduo é norteado pelas características fundamentais de
sua personalidade (GOLDSMITH et al., 1987). Como nenhum construto ou instrumento é
capaz de medir as características de personalidade demandadas em todas as dimensões de um
projeto (DVIR et al., 2006), serão utilizados três dos “Big 5 Components” (PERVIN e JOHN,
1999). O modelo Big Five, como é popularmente conhecido, baseia-se na idéia de que a
personalidade de uma pessoa pode ser dividida em cinco dimensões: Abertura,
Conscienciosidade, Extroversão Estabilidade Emocional e Amabilidade (HOWARD e
HOWARD, 1995). Neste estudo, os componentes observados serão: Conscienciosidade,
31
Extroversão, Estabilidade Emocional. Eles foram escolhidos baseados em observações
empíricas e corroborados por Buss e Plomin (GOLDSMITH et al., 1987; BUSS, 1996), que
consideraram-nos os fatores mais importantes para a integração de um indivíduo à sociedade.
2.3.4.1 Conscienciosidade
Conscienciosidade é o grau de auto-orientação, orientação por objetivos, cuidado,
propensão ao trabalho, organização, perseverança e responsabilidade de um indivíduo
(BEHLING, 1998). Variações de suas medidas já foram utilizadas para predizer o
desempenho de tarefas (ONES et al., 1993). Os escores de indivíduos que tiveram sua
conscienciosidade testada foram preditores de sucesso da carreira (JUDGE et al., 1999),
estabilidade material (Kelly et al., 1987) e até mesmo longevidade (FRIEDMAN et al., 1993).
Roberts et al. (2005) propuseram uma taxonomia para esse construto
conscienciosidade conforme mostra a figura 5.
Figura 5 – Taxonomia do construto conscienciosidade (ROBERTS et al, 2005)
32
Segundo os autores, a conscienciosidade está dividida em dois grandes grupos: (1) de
aspectos pró-ativos que estão relacionados à forma que indivíduos conscienciosos norteiam
suas ações, normalmente orientados para obtenção de resultados, seguindo as regras
estabelecidas para tal e (2) de aspectos inibitivos, onde estão as características que coíbem
determinadas ações. Neste grupo também está a orientação às regras e finalmente a
integridade subdividida em responsabilidade e virtude.
Robberts et al. (2000) concluíram em sua pesquisa que a conscienciosidade tem maior
relação com determinados tipos de atividade. Entre elas estão as atividades de coordenação e
gestão. Indivíduos conscienciosos tendem a permanecer mais tempos em seus empregos, a
ficaram motivos por períodos mais longos, são confiáveis e eficientes (BARRICK e MOUNT,
2000).
2.3.4.2 Extroversão
Segundo Howard e Howard (1995) a extroversão é representada pelo nível de
estímulos sensoriais que uma pessoa pode tolerar de outras pessoas e situações. A tabela 8
apresenta as seis características que definem o grau de extroversão de uma pessoa e como se
manifestam tais características em cada uma das personalidades.
Introvertido “Ambi”vertido Extroverido
Entusiasmo
Apresenta poucos
sentimentos positivos
Apresenta alguns
sentimentos positivos
Apresenta muitos
sentimentos positivos
Sociabilidade
Prefere trabalhar
sozinho
Ocasionalmente
procura por outras
pessoas
Prefere trabalhar com
outras pessoas
33
Introvertido “Ambi”vertido Extroverido
Modo de Energia
Prefere ficar no
mesmo lugar
Mantém um nível
moderado de
atividades
Prefere se manter
fisicamente ativo
Relação com o
commando
Prefere ser
independente de
outros
Aceita alguma
responsabilidade por
outros
Gosta da
responsabilidade de
liderar outros
Confiança nos
demais
Cético em relação
aos outros
Confia em alguns
aspectos
Confia nos outros
rapidamente
Tato
Fala sem se
preocupar com as
conseqüências
Exerce uma seleção
moderada das
palavras que utiliza
Seleciona
cuidadosamente
todas as palavras que
utiliza
Tabela 8 – Seis facetas da extroversão (HOWARD e HOWARD, 2001a)
Howard e Howard (2001b) pesquisaram as aptidões e propensões de um indivíduo em
função da intensidade de sua extroversão e chegaram às seguintes conclusões:
Indivíduos Introvertidos
• Tendem a ser mais independentes;
• Tendem a ser mais reservados;
• Sente-se confortáveis em trabalhar sozinhos;
• Suas características são base para diversos papéis sociais importantes como
engenheiros de produção, físicos, cientistas e estudantes de ciências naturais.
Indivíduos “Ambi”vertidos
• São os mais versáteis e flexíveis;
• Movem-se confortavelmente de “situações sociais” para o isolamento;
• Podem atuar como coachs, gestores e líderes;
34
• E também podem se tornar facilmente liderados por outras pessoas.
Indivíduos Extrovertidos
• Maior propensão para o exercício da liderança;
• Tendem a ser mais física e/ou verbalmente ativos;
• Tendem a ser mais amigáveis;
• Tendem a ter uma vida social mais ativa;
• Costumam a manifestar interesse pelo desempenho de papéis sociais, vendas,
administração, política, artes e outras ciências sociais.
Griffin e Bartholomew (1994) conduziram uma pesquisa que associou o grau de
extroversão e sociabilidade de uma pessoa à uma matriz, produto da relação entre a visão e a
dependência que esta tem de si e dos outros, conforme mostra a figura 6. Suas conclusões
levam a crer que somente estão aptos a assumir posições de gerência os indivíduos
qualificados como “Seguros”. O seja, os que se enquadram na zona positiva dos dois eixos.
Figura 6 – Níveis de extroversão (GRIFFIN e BARTHOLOMEW, 1994)
A maior parte do tempo de um gerente de projetos é dedicada ao relacionamento
interpessoal (PMI, 2004b). Essa informação demonstra o quanto tratar a extroversão de forma
proveitosa é importante para esse profissional.
35
2.3.4.3 Estabilidade Emocional
Uma equipe estável tem grande importância no sucesso do projeto (KATZ, 1982) e
um gerente estável é fator preponderante para se ter uma equipe estável (LYNN e REILLY,
2000). A estabilidade de um indivíduo está relacionada à forma como ela reage em situações
de stress (HOWARD e HOWARD, 1995).
Lynn e Reilly (2000) demonstraram a relação entre a estabilidade e dois outros fatores
fundamentais ao sucesso dos projetos TI: velocidade e implementação da informação.
Resiliente Responsivo Reativo
Sensibilidade
Tranqüilo na maior
parte do tempo
Preocupações
eventuais
Preocupado
Intensidade
Normalmente calmo Ocasionalmente
tenso
Perde a calma
rapidamente
Interpretação
Explicações otimistas
Explicações realistas Explicações
pessimistas
Tempo de
“recuperação” ao
“estado normal”
Recuperação rápida Recuperação
moderada
Recuperação mais
demorada
Tabela 9 – Quatro facetas da estabilidade (HOWARD e HOWARD, 2001a)
A leitura de Howard e Howard (2001b) sobre a estabilidade dos comportamentos
estudados foi:
Indivíduos Resilientes
• São mais racionais do que a maioria das pessoas;
36
• Apresentam apatia diante de determinadas situações;
• Dificilmente mudam de humor e tendem a ser “frios”;
• Cirurgiões, controladores de vôo, atiradores de elite, engenheiros e
programadores são atividades compatíveis com esse tipo de comportamento.
Indivíduos Responsivos
• Funcionam como uma mistura entre Resilientes e Reativos;
• Normalmente conseguem “trafegar de um extremo ao outro” de forma eficaz;
• Tendem a agir da forma que consideram mais adequada para cada situação;
• Apesar da flexibilidade, tipicamente não conseguem manter a calma com a
mesma tranqüilidade e pelo mesmo tempo que uma pessoa Resiliente, nem
consegue se manter no nível de alerta e atenção de um Reativo.
Indivíduos Reativos
• Alguns têm dificuldade para controlar reações de agressividade;
• Tendem a estar alertas e atentos aos detalhes de diversas situações;
• São inquietos e costumam conseguir fazer diversas coisas ao mesmo tempo;
• Têm energia e vigor para entrar em situações complexas;
• Cientistas, acadêmicos e empreendedores costumam apresentar esta
característica, que ao ser elevada a situações extremas pode atrapalhar
fortemente a carreira do indivíduo.
2.3.5 Qualificação em análise de negócios
Conforme observado, o capital da informação é fundamental na geração de valor
competitivo às corporações. Contudo, ele só faz sentido se as áreas de negócios estiverem
alinhadas com seu contexto estratégico. Também é fundamental que os departamentos de
tecnologia e seus clientes desenvolvam a sinergia necessária para contribuir na construção
desta capital (KAPLAN e NORTON, 2004). Uma relação próxima e amistosa entre os
37
fornecedores e os clientes, usuários finais e patrocinadores, é determinante para o sucesso dos
projetos de TI (KEEN, 1999; REICH e BENBASAT, 2000).
Gorgone et al. (2002) propuseram um currículo para as faculdades de tecnologia que
permitisse aos alunos ficaram mais próximos do mundo dos negócios e reforçaram a
importância de habilidades não técnicas aos estudantes e profissionais da área.
A natureza e a demanda das habilidades dos profissionais de TI mudaram. Cada vez
mais o estabelecimento de relações com os clientes, sejam eles internos ou externos à empresa
é necessária para os fornecedores da solução. Para que os envolvidos com a prática de
projetos de TI possam entender, visualizar soluções e contribuir com o negócio é cada vez
mais importante conciliar habilidades, permitindo que atuem de forma consultiva e
multidisciplinar (BASSELLIER e BENSABAT, 2004).
Bassellier e Bensabat (2004) estudaram os comportamentos necessários à
consolidação real de uma parceria entre os departamentos de TI e negócios das empresas. Seu
foco era identificar o conjunto de competências e habilidades de negócios necessárias para
que os profissionais de tecnologia estreitassem o relacionamento com seus usuários e clientes.
Os mesmos autores, baseados em uma revisão da literatura, montaram um quadro exposto na
tabela 10. Eles agruparam as referências dos autores pesquisados em quatro fatores:
“Conhecimento geral da organização”; “Conhecimento das unidades organizacionais”;
“Responsabilidade organizacional”; e a “Integração TI / Áreas de Negócio”.
38
Fatores
Gorgone et
al. (2002)
Todd et al.
(1995)
Lee et al.
(1995);
Sawyer et
at. (1998)
Nelson
(1991)
Avital e
Vandenbosch
(2000)
Conhecimento
Geral da
Organização
___
Overview
organiza-
cional
Conhecimento
das Unidades
Organizacionais
Conheci-
mento das
áreas fun-
cionais
Conheci-
mento do
negócio
Conheci-
mento das
unidades de
negócio
Orientação
para os negó-
cios
Responsabilidade
Organizacional
___ ___
Conheci-
mento das
funções de
negócio
___
Responsabi-
lidade com os
negócios
Integração TI /
Áreas de Negócio
Resolver
questões da
organização
Resolver
problemas
tecnológi-
cos
___ ___ ___
Tabela 10 – Taxonomia de habilidades em análise negócio (BASSELLIER e BENSABAT, 2004)
Para Hugos (2007), a análise de negócio é a ponte entre o negócio e a tecnologia.
Segundo ele é fundamental a capacidade de “falar uma língua comum aos dois lados de um
projeto de TI, seja ele de um sistema ou de infra-estrutura”. É muito importante que a toda
análise seja adaptada ao departamento para o qual o projeto será desenvolvido. O alinhamento
com a cultura da área ou unidade de negócio onde irá atuar, potencializa a contribuição dos
profissionais de TI ao negócio (HOLLANDER, 1963; KENDRA e TAPLIN, 2004).
Schlag (2006) aponta que a análise de negócio é uma das atividades com maior
potencial de crescimento na área de tecnologia para os próximos anos, independentemente da
especialização que o profissional deseja ter. Os profissionais de TI devem praticar a
39
documentação, a atenção ao valor que o projeto irá agregar ao negócio e, acima de tudo,
trabalhar para transmitir ao cliente final como e o quanto a TI pode agregar valor ao negócio
(HUGOS, 2006). A prática da captura de requisitos e análise de processos deve estar
acompanhada de senso crítico e é tarefa dos profissionais de TI observarem de que forma o
sistema poderá interferir para otimizar a operação após sua implantação (SCHLAG, 2006).
Kendra e Taplin (2004) concluíram que todas as demais habilidades do gerente de TI
têm seu valor diminuído se tais profissionais não estiverem inseridos e adequados à cultura da
empresa onde irão atuar. Cultura é a expressão simbólica usada pelos seres humanos para se
comunicar, classificar e codificar elementos (BERSON, OREG e DVIR, 2005). Cultura
Organizacional pode ser definida como o conjunto de valores, heróis, mitos, ritos, rituais e
redes de comunicação de uma corporação (DEAL E KENNEDY, 1982). Ela é formada por
um conjunto de subculturas (SCHEIN, 1996) pautados na sociabilidade e solidariedade
existente entre as pessoas que os compõem (HALL, 1989).
2.3.6 Qualificação em Gestão de Projetos
Gerenciar um projeto é aplicar um conjunto de ferramentas, habilidades e técnicas
para atingir seu objetivo (PMI, 2004). O tripé escopo, custo e tempo, conforme mostra a
figura 7, é de fundamental importância para a qualidade do projeto (KERZNER, 2000).
Figura 7 – “Tripé” de qualidade de um projeto (KERZNER, 2000)
40
Entretanto, outras áreas além de tempo, custo e escopo precisam ser controladas
durante o processo de execução. Em uma das visões sobre as áreas de gerência de projetos
existentes, o PMI (2004) apontou nove módulos de conhecimento, de acordo com a natureza
da atividade desempenhada (integração, escopo, tempo, custo, risco, qualidade, recursos
humanos, comunicação e aquisição), conforme mostra a figura 8:
Figura 8 – Áreas de gerenciamento de projetos (PMI, 2004)
Além das chamadas "Áreas de Conhecimento", o PMI (2004) definiu também "Grupos
de Processo", que acontecem conforme a etapa da realização do projeto (iniciação,
planejamento, controle, execução e encerramento). Vale lembrar que existe a interação entre
os itens dos grupos nas várias fases de execução, conforme demonstra a figura 9.
41
Figura 9 – Distribuição dos grupos de processo no tempo (ASQ, 1999)
Conforme pode-se observar na figura10, a relação entre as “Áreas de Conhecimento” e
os “Grupos de Processo” forma uma matriz. Nas células desta matriz encontram-se os
documentos, evidências e demais instrumentos que o gerente de projetos deve dominar a fim
de desempenhar suas funções técnicas.
42
Figura 10 – Grupos de Processo X Áreas de Conhecimento (PMI, 2004)
Murray (2000) demonstrou as vantagens e redução de custos através de uma gerência
eficaz do escopo e tratamento de mudanças. White e Fortune (2002) examinaram a relação
ferramenta/técnica e concluíram que as práticas só agregam valor caso o gerente tenha
domínio das técnicas que irá utilizar. Para Besner e Hobbs (2004), apesar das dificuldades de
se implantar as práticas de gerenciamento, o ideal é que exista um conjunto de ferramentas
para cada tipo de projeto que será gerenciado. Os mesmos autores (2006) conduziram um
43
estudo a fim de analisar os custos e benefícios de se utilizar cada uma das ferramentas de
gerenciamento de projeto disponíveis para gerente e a posição desses gerentes em relação à
cada uma delas. Assim como o comportamento e a visão do mercado e gerentes sobre cada
uma delas. Sua pesquisa criou três grupos de ferramenta, conforme demonstram as tabelas a
seguir. São eles: “Ferramentas de Alto Valor Agregado”; “Ferramentas com Baixo ou
Nenhum Grau de Utilização”; “Ferramentas com Bom Potencial de Adoção pelo Mercado”.
Além de visualizar a necessidade de modificação na intensidade de utilização de ferramentas
em alguns dos grupos de processos, eles apontaram que as organizações deveriam investir na
utilização das ferramentas contidas no terceiro grupo.
Ferramentas de Alto Valor Agregado
Software para controle de execução de tarefas
Análise de Requisitos
Declaração de Escopo
Lições aprendidas
Relatório de Progresso e/ou Status Report
Reunião de Kick-off
Gráfico de Gantt
Controle de Mudanças
Tabela 11 – Lista de ferramentas de alto valor agregado (BESNER e HOBBS, 2006)
Ferramentas com Baixo ou Nenhum Grau de Utilização
Simulação de Monte-Carlo
Análise de árvore de decisão
Diagramas de Pareto e Causa e Efeito
Tabela 12 – Lista de ferramentas desacreditadas (BESNER e HOBBS, 2006)
44
Ferramentas com Bom Potencial de Adoção pelo Mercado
Banco de lições aprendidas
Banco de histórico de dados
Banco de riscos
Banco de estimativas de custos
Acervo dos documentos
Planilha de contratos
Software para gestão de múltiplos projetos
Software para monitoramento de custos
Software para estimativa de custos
Análise de Valor Agregado
Estudos de viabilidade
Análise dos patrocinadores
Revisão de configuração
Apresentação gráfica das informações de risco
Tabela 13 – Lista de ferramentas com bom potencial (BESNER e HOBBS, 2006)
Além da utilização de ferramentas de gerenciamento, os aspectos comportamentais da
gestão também são importantes para que o gerente de TI obtenha sucesso (KERZNER, 2000).
Segundo o PMI (2004b) um gerente de projetos passa 80% do seu tempo se comunicando de
alguma forma (com a equipe, patrocinadores, gestores e/ou clientes), através de linguagem
escrita ou falada.
As habilidades de comunicação também são preponderantes para a realização de
negociações eficazes (FISHER, 1983), outra prática vital para o sucesso nesta prática de
gerenciamento de projetos (LYNN, 2000). Jung (1992) descreveu quatro tipos de
45
personalidade, o formato de mensagem a que cada tipo é mais suscetível e a maneira pela qual
a comunicação com cada uma delas é facilitada, conforme mostra o esquema da figura 11
(MYERS, 1962). Quando o gestor identifica o tipo com o qual se está se comunicando,
aumenta a probabilidade de fazê-lo de forma eficiente e eficaz.
Figura 11 – Tipos identificados por Jung (MYERS, 1962)
O tratamento de conflitos é uma das mais importantes habilidades necessárias ao
gerente de projetos (ROBEY et al., 1993). Em função disso, além de ser capaz de utilizar a
forma mais adequada para se comunicar com cada um dos membros de sua equipe, o gerente
de projetos deve possuir auto-controle, auto-conhecimento, estabilidade emocional, cultura,
conhecimentos gerais, criatividade para a construção de alternativas e habilidades cognitivas
para sair-se bem em tais situações (GOLEMAN, 1998; ZACCARO et al., 2000).
Entretanto, de pouco valem todas as técnicas e demais habilidades interpessoais se um
gerente de TI não for capaz de montar uma equipe comprometida com os resultados finais e
46
objetivos do projeto (DeMARCO, 1987). Um projeto tem um propósito específico, um
objetivo a ser atingido, além de diversas outras características que tornam possível sua
avaliação de acordo com uma “missão”. Por isso deve-se cultivar a noção de um time e não
apenas de um grupo para obter os melhores resultados diante desta situação (KATZENBACH
e SMITH, 1994).
O modelo de alto-desempenho proposto por Katzenbach (1999) preconiza que a
performance de uma equipe é pautada nos produtos do trabalho coletivo e estes determinados
pelo crescimento individual de seus integrantes ao realizar tais trabalhos. A relação entre
esses elementos é potencializada pela habilidade dos integrantes da equipe, o
comprometimento dos mesmos com o grupo e da avaliação que estes recebem de seus
superiores. Segundo o autor, o comprometimento é obtido através da eqüidade do tratamento
dos indivíduos do time, do propósito da missão (ou projeto) e de objetivos específicos que o
profissional tem com o desempenho de suas ações. As habilidades são potencializadas através
do treinamento de funções técnicas, do relacionamento interpessoal com o grupo, que facilita
a troca de conhecimento e da capacidade que o líder tem de resolver os problemas
encontrados ao longo do caminho.
Por fim, a avaliação deve ser realiza individualmente, acontecer de forma bilateral, ou
seja, o subordinado deve avaliar seu gestor e o grupo deve sempre ser composto por poucas
pessoas.
47
Figura 12 – Modelo de times de alto desempenho (KATZENBACH e SMITH, 1994)
Para Katzenbach e Santamaria (1999) a melhor forma de constituir um time e um
senso comum de envolvimento no projeto é a replicação do formato utilizado pelos Marines, a
força especial militar americana. Ela se baseia no tripé MVP (Mission, Values and Pride, ou
Missão, Valores e Orgulho). Neste modelo, o comprometimento é motivado pelo
empoderamento e treinamento constante dos integrantes da equipe, além destes vislumbrarem
a oportunidade de crescimento profissional após a realização de uma ação de alto
desempenho. White e Lelefer (1986) concluíram que caso enxerguem a possibilidade de
aumento do seu conhecimento e de fatores que potencializem seu crescimento profissional, as
equipes técnicas se tornam mais propensas a produzir bons resultados.
A prática de administrar através do estabelecimento de objetivos aplica-se a todas as
unidades da organização caso esta funcione de maneira “projetizada” (KATZENBACH,
1999). A forma mais eficiente de se criar uma organização de alto desempenho é a dividirmos
em times de alto desempenho (BICK, 1998).
48
Conforme foi observado, além das técnicas de gerenciamento, as questões
comportamentais e a experiência na área de conhecimento de gestão em recursos humanos são
fundamentais para o gerente de TI. Os vários recursos disponíveis para o aumento do
envolvimento de todos em um objetivo comum e a construção do time, como sugerido por
Katzenbach (1999) criam equipes com resultados superiores e efetivos. Logo, aprimorar as
habilidades interpessoais, aplicar ferramentas e desenvolver as competências técnicas para
utilizá-las são ações que um gerente de projetos deve praticar.
49
3 METODOLOGIA DA PESQUISA
3.1 TIPO DE PESQUISA
3.1.1 Características Gerais
A presente pesquisa tem um caráter preditivo e quantitativo. Na opinião de Cooper e
Schindler (2003), estudos preditivos estão enraizados tanto na teoria quanto na explicação dos
métodos científicos da Administração e devem ser utilizados para tentar explicar de forma
plausível fatos ocorridos, permitindo a previsão de quando e em que situações o caso estudado
pode ocorrer. A pesquisa quantitativa foi escolhida para minimizar a possibilidade de vieses
oriundos de julgamentos, opiniões, interpretações e subjetividade das pesquisas exploratórias
e qualitativas (SCHINRIESHEIM et al., 1993; COOPER e SCHINDLER, 2003). Segundo
Schriesheim et al. (1993), apesar de poderem apresentar respostas com algumas distorções,
métodos quantitativos são mais adequados às pesquisas em Administração, por mitigarem os
riscos existentes nos modelos qualitativos e por fornecerem instruções que permitem testar de
forma mais precisa a validade do que foi estudado. Tais características são congruentes com
os objetivos de avaliar as relações entre competências dos gerentes de projeto, complexidade
e sucesso sob as óticas do cliente e do fornecedor, uma vez que o intuito é prover insumos
para decisões que maximizem o atingimento dos resultados das iniciativas de TI.
50
A pesquisa ainda apresenta outras características importantes: é ex post facto (a
mensuração é realizada após o acontecimento estudado); e empírica, pois conforme definiram
Miller e Wilson (1983 apud BERNARDO, 2005), denota observações e proposições baseadas
na experiência sensorial e/ou derivadas de tais experiências por métodos de indução lógica,
incluindo matemática e estatística. O empirismo utiliza informações obtidas através da
observação para tentar descrever, explicar e fazer previsões (COOPER e SCHINDLER,
2003). Por fim, a pesquisa ainda pode ser vista como assimétrica de causalidade múltipla.
Assimétrica, pois a análise pretende avaliar como uma variável “afeta” ou “explica” outra
(COOPER e SCHINDLER, 2003). Neste caso, o quanto a “complexidade do projeto” explica
o “sucesso do projeto”, e como as “características do gerente do projeto” afetam essa relação.
A Assimetria ou Direção Causal é caracterizada pela direção de causa e efeito, em que “A”
causa “B”, mas “B” não causa “A”. Entende-se ainda como uma situação de Causalidade
Múltipla (RUAS, 2007), já que a variável dependente tem uma pluralidade de causas, ou seja,
ela reage a diversas variáveis explicativas.
3.1.2 Construtos e Medidas
A legitimidade de pesquisas em Administração como uma iniciativa científica depende
das propriedades das variáveis que são medidas. Tais variáveis abstratas e hipotéticas recebem
o nome de “constructo” (SCHOENFELDT, 1984 apud SCHRIESHEIM, 1993; KERLIGNER,
1986 apud SCHRIESHEIM, 1993). Para que um instrumento de medida de um constructo seja
válido, deve obedecer três regras: “adequação ao conteúdo”, “validade em relação ao critério”
e “validade do constructo” (SCHWAB, 1980; ANASTASI, 1982 apud SCHRIESHEIM,
1993).
51
A adequação ao conteúdo é determinada pelo quão representativa uma medida é em
relação ao domínio teórico do conteúdo do constructo que pretende medir. A validade em
relação ao critério é medida em função do grau de adequação entre uma medida e suas
relações empíricas, além do quanto esta é consoante com a teoria relacionada (NUNALLY,
1978 apud SCHRIESHEIM, 1993). Finalmente, a validade do constructo pode ser
determinada, por exemplo, por um indicador operacional numérico de sua representatividade,
ou o grau de confiabilidade da medida, chamado de Alfa de Cronbach e representado por: α
c
As medidas utilizadas nesta pesquisa foram testadas e validadas em estudos prévios e
atendem aos três critérios apontados como necessários para que o resultado seja considerado
significativo. Elas serão descritas nas seções posteriores.
3.1.3 Variáveis
A tentativa de predizer um fato baseado em uma pesquisa e consequentemente em
hipóteses e/ou teorias só é possível em função da generalização da relação de causa e efeito
entre as variáveis deste cenário (SEKARAN, 2002). Esta pesquisa utiliza variáveis
dependentes (VD), independentes (VI) e moderadoras (VM). Cooper e Schindler (2003)
defiram cada uma delas da seguinte forma:
• Variáveis Dependentes (VD): a variável mensurada, prevista ou monitorada
pelo pesquisador, que pode ser afetada pela manipulação da variável
independente;
• Variáveis Independentes (VI): a variável manipulada pelo pesquisador que
pode causar um efeito ou mudança na variável dependente;
52
• Variáveis Moderadoras (VM): uma segunda variável independente que,
acredita-se, tem uma contribuição importante ou efeito contingente na relação
VI-VD originalmente declarada.
3.1.4 Caracterização das Hipóteses: o modelo testado
Uma hipótese é uma proposição formulada para testes empíricos e, como uma
afirmação declaratória, é de natureza tentativa e conjetural. Nesta pesquisa, foram utilizadas
hipóteses explanatórias causais, uma vez que há a suposição de que a existência ou mudança
em uma ou mais variáveis ajude a causar alterações em outra variável. Como pode ser
observado, o termo “ajude” indica que VI pode não ser a única explicação para modificações
em VD (COOPER e SCHINDLER, 2003).
Este estudo procura observar as influências da Complexidade Organizacional, em suas
duas perspectivas: dinâmica (COD) e estrutural (COE), nos resultados do projeto. Como visto
na revisão bibliográfica, tais resultados podem ser medidos de diversas maneiras. Segundo
Dvir et al. (2006), a percepção do cliente é o ponto mais importante para avaliar o sucesso de
um projeto, pois ela norteia novos negócios e é um claro indicador do impacto do mesmo na
organização. Para Lipovetsky et al. (1997), alcançar os objetivos planejados, ou seja, atingir
as expectativas do cliente através do desenvolvimento do projeto conforme suas
especificações (Especs) é o fator fundamental para atingir o sucesso, na visão do cliente. O
grau em que o projeto atendeu as especificações do cliente foi utilizado, portanto, como uma
medida do seu sucesso. Ainda segundo Lipovetsky et al. (1997), o relacionamento com o
cliente (Rel Cli) após o projeto é um bom indicador de sua percepção do sucesso daquele
projeto. A qualidade desse relacionamento será, então, utilizada como uma segunda medida
de sucesso de projetos, independentemente de Especs.
53
Diversos estudos sugerem que as características do gerente de um projeto influencia o
seu grau de sucesso. De fato, a necessidade de gerenciar as expectativas de clientes,
fornecedores, equipe de desenvolvimento, ambientes político-organizacionais, contratos,
escopo, qualidade e os demais requisitos demandados em um projeto de TI exigem uma
expertise multidisciplinar do gerente (YETTON et al., 2000; MURRAY, 2000; HARTMAN,
e ASHRAFI, 2002; XIA e LEE, 2005). Na opinião de Kerzner (1998) o gerente de projetos
deveria reunir qualidades existentes nos profissionais de Psicologia, Engenharia, Tecnologia,
Economia e Comunicação, em função da multiplicidade demandada de suas atividades, uma
vez que pode gastar 90% ou mais de seu tempo se comunicando, fornecendo orientações de
projeto, tomando decisões, autorizando trabalho, dirigindo tarefas, negociando, elaborando
relatórios; participando de reuniões; no gerenciamento do projeto total; com marketing e
vendas; em relações públicas; e, no gerenciamento de documentos, recursos humanos e
financeiros (KERZNER, 2000). É razoável esperar, portanto, quanto maior a complexidade do
projeto realizado, mais conhecimentos e comportamentos adequados serão exigidos de seu
gestor (BASSELLIER e BENSABAT, 2004) para que possa conduzir o projeto ao nível de
sucesso esperado. Em outras palavras, espera-se que, em projetos complexos, gerentes com
tais características tenderão a ter mais sucesso do que os que as tiverem em menor grau.
Assim, o efeito negativo da complexidade no nível de sucesso de um projeto deve ser
mitigado pelo grau em que o gerente tem certas características desejáveis, com as descritas
acima.
54
Dentre as características do gerente analisadas na literatura, foram incluídas neste
estudo: inteligência emocional (IE), conscienciosidade (Con), raciocínio lógico (Rac Log),
formação em gerenciamento de projetos (Form GP) e experiência em tempo de gerência em
projetos similares (Exp Sim).
Assim, com base no que foi exposto, esta pesquisa considerou Rel Cli e Especs como
VDs; COD e COE como VIs; e IE, Con, Rac Log, Form GP e Exp Sim como VMs, gerando
os modelos apresentados nas figuras 13 e 14, assim como as hipóteses descritas na tabela 14.
Figura 13 – Modelo testado para a VD Rel Cli
55
Figura 14 – Modelo testado para a VD Especs
Hipótese Descrição
H1
Quanto maior a Complexidade Organizacional Dinâmica (COD), maiores serão
os índices de fracasso em termos de Relacionamento com o Cliente (Rel Cli).
H1a
A Inteligência Emocional (IE) modera a relação entre Complexidade
Organizacional Dinâmica (COD) e os índices de fracasso em termos de
Relacionamento com o Cliente (Rel Cli): quanto maior a Inteligência Emocional
(IE), menor será o efeito da Complexidade Organizacional Dinâmica (COD) no
Relacionamento com o Cliente (Rel Cli).
H1b
O Raciocínio Lógico (Rac Log) modera a relação entre Complexidade
Organizacional Dinâmica (COD) e os índices de fracasso em termos de
Relacionamento com o Cliente (Rel Cli): quanto maior o Raciocínio Lógico (Rac
Log), menor será o efeito da Complexidade Organizacional Dinâmica (COD) no
Relacionamento com o Cliente (Rel Cli).
H1c
A Conscienciosidade (Con) modera a relação entre Complexidade
Organizacional Dinâmica (COD) e os índices de fracasso em termos de
Relacionamento com o Cliente (Rel Cli): quanto maior a Conscienciosidade
(Con), menor será o efeito da Complexidade Organizacional Dinâmica (COD)
no Relacionamento com o Cliente (Rel Cli).
H1d
A Formação em Gerenciamento de Projetos (Form GP) modera a relação entre
Complexidade Organizacional Dinâmica (COD) e os índices de fracasso em
termos de Relacionamento com o Cliente (Rel Cli): quanto maior a Formação em
Gerenciamento de Projetos (Form GP), menor será o efeito da Complexidade
Organizacional Dinâmica (COD) no Relacionamento com o Cliente (Rel Cli).
56
Hipótese Descrição
H1e
O tempo de experiência em Projetos Similares (Exp Sim) modera a relação entre
Complexidade Organizacional Dinâmica (COD) e os índices de fracasso em
termos de Relacionamento com o Cliente (Rel Cli): quanto maior a Experiência
em Projetos Similares (Exp Sim), menor será o efeito da Complexidade
Organizacional Dinâmica (COD) no Relacionamento com o Cliente (Rel Cli).
H2
Quanto maior a Complexidade Organizacional Estrutural (COE), maiores serão
os índices de fracasso em termos de Relacionamento com o Cliente (Rel Cli).
H2a
A Inteligência Emocional (IE) modera a relação entre Complexidade
Organizacional Estrutural (COE) e os índices de fracasso em termos de
Relacionamento com o Cliente (Rel Cli): quanto maior a Inteligência Emocional
(IE), menor será o efeito da Complexidade Organizacional Estrutural (COE) no
Relacionamento com o Cliente (Rel Cli).
H2b
O Raciocínio Lógico (Rac Log) modera a relação entre Complexidade
Organizacional Estrutural (COE) e os índices de fracasso em termos de
Relacionamento com o Cliente (Rel Cli): quanto maior o Raciocínio Lógico (Rac
Log), menor será o efeito da Complexidade Organizacional Estrutural (COE) no
Relacionamento com o Cliente (Rel Cli).
H2c
A Conscienciosidade (Con) modera a relação entre Complexidade
Organizacional Estrutural (COE) e os índices de fracasso em termos de
Relacionamento com o Cliente (Rel Cli): quanto maior a Conscienciosidade
(Con), menor será o efeito da Complexidade Organizacional Estrutural (COE) no
Relacionamento com o Cliente (Rel Cli).
H2d
A Formação em Gerenciamento de Projetos (Form GP) modera a relação entre
Complexidade Organizacional Estrutural (COE) e os índices de fracasso em
termos de Relacionamento com o Cliente (Rel Cli): quanto maior a Formação em
Gerenciamento de Projetos (Form GP), menor será o efeito da Complexidade
Organizacional Estrutural (COE) no Relacionamento com o Cliente (Rel Cli).
H2e
O tempo de experiência em Projetos Similares (Exp Sim) modera a relação entre
Complexidade Organizacional Estrutural (COE) e os índices de fracasso em
termos de Relacionamento com o Cliente (Rel Cli): quanto maior a Experiência
em Projetos Similares (Exp Sim), menor será o efeito da Complexidade
Organizacional Estrutural (COE) no Relacionamento com o Cliente (Rel Cli).
H3
Quanto maior a Complexidade Organizacional Dinâmica (COD), maiores serão
os índices de fracasso em termos atendimento às Especificações (Especs).
H3a
A Inteligência Emocional (IE) modera a relação entre Complexidade
Organizacional Dinâmica (COD) e os índices de fracasso em termos de
atendimento às Especificações (Especs): quanto maior a Inteligência Emocional
(IE), menor será o efeito da Complexidade Organizacional Dinâmica (COD) no
atendimento às Especificações (Especs).
57
Hipótese Descrição
H3b
O Raciocínio Lógico (Rac Log) modera a relação entre Complexidade
Organizacional Dinâmica (COD) e os índices de fracasso em termos de
atendimento às Especificações (Especs): quanto maior o Raciocínio Lógico (Rac
Log), menor será o efeito da Complexidade Organizacional Dinâmica (COD) no
atendimento às Especificações (Especs).
H3c
A Conscienciosidade (Con) modera a relação entre Complexidade
Organizacional Dinâmica (COD) e os índices de fracasso em termos de
atendimento às Especificações (Especs): quanto maior a Conscienciosidade
(Con), menor será o efeito da Complexidade Organizacional Dinâmica (COD)
no atendimento às Especificações (Especs).
H3d
A Formação em Gerenciamento de Projetos (Form GP) modera a relação entre
Complexidade Organizacional Dinâmica (COD) e os índices de fracasso em
termos de atendimento às Especificações (Especs): quanto maior a Formação em
Gerenciamento de Projetos (Form GP), menor será o efeito da Complexidade
Organizacional Dinâmica (COD) no atendimento às Especificações (Especs).
H3e
O tempo de experiência em Projetos Similares (Exp Sim) modera a relação entre
Complexidade Organizacional Dinâmica (COD) e os índices de fracasso em
termos de atendimento às Especificações (Especs): quanto maior a Experiência
em Projetos Similares (Exp Sim), menor será o efeito da Complexidade
Organizacional Dinâmica (COD) no atendimento às Especificações (Especs).
H4
Quanto maior a Complexidade Organizacional Estrutural (COE), maiores serão
os índices de fracasso no atendimento às Especificações (Especs).
H4a
A Inteligência Emocional (IE) modera a relação entre Complexidade
Organizacional Estrutural (COE) e os índices de fracasso em termos de
atendimento às Especificações (Especs): quanto maior a Inteligência Emocional
(IE), menor será o efeito da Complexidade Organizacional Estrutural (COE) no
atendimento às Especificações (Especs).
H4b
O Raciocínio Lógico (Rac Log) modera a relação entre Complexidade
Organizacional Estrutural (COE) e os índices de fracasso em termos de
atendimento às Especificações (Especs): quanto maior o Raciocínio Lógico (Rac
Log), menor será o efeito da Complexidade Organizacional Estrutural (COE) no
atendimento às Especificações (Especs).
H4c
A Conscienciosidade (Con) modera a relação entre Complexidade
Organizacional Estrutural (COE) e os índices de fracasso em termos de
atendimento às Especificações (Especs): quanto maior a Conscienciosidade
(Con), menor será o efeito da Complexidade Organizacional Estrutural (COE)
no atendimento às Especificações (Especs).
58
Hipótese Descrição
H4d
A Formação em Gerenciamento de Projetos (Form GP) modera a relação entre
Complexidade Organizacional Estrutural (COE) e os índices de fracasso em
termos de atendimento às Especificações (Especs): quanto maior a Formação em
Gerenciamento de Projetos (Form GP), menor será o efeito da Complexidade
Organizacional Estrutural (COE) no atendimento às Especificações (Especs).
H4e
O tempo de experiência em Projetos Similares (Exp Sim) modera a relação entre
Complexidade Organizacional Estrutural (COE) e os índices de fracasso em
termos de atendimento às Especificações (Especs): quanto maior a Experiência
em Projetos Similares (Exp Sim), menor será o efeito da Complexidade
Organizacional Estrutural (COE) no atendimento às Especificações (Especs).
Tabela 14 – Descrição das hipóteses testadas
3.2 PROCEDIMENTOS DE COLETA DE DADOS
Questionários são “entrevistas escritas”, que guiam o respondente limitando seu leque
de repostas e facilitando a extração dos resultados. Em função disso, e por ser mais
conveniente, muitos pesquisadores têm procurado fazer suas coletas de dados pela internet
(SNOW e THOMAS, 1994). Seguindo esta linha, o site “Gerente de TI”
(www.gerentedeti.com.br) foi desenvolvido para servir como fonte de captação de
respondentes da pesquisa. Nele, foi disponibilizado um questionário eletrônico criado
especialmente para o propósito de coleta de dados da presente pesquisa. No questionário, que
deveria ser respondido integralmente on-line, os participantes eram instruídos a fornecerem
informações sobre o último projeto de TI que gerenciaram desde o início até a sua conclusão.
Após o usuário cadastrar um login e uma senha, o site permitia que tivesse acesso a
um painel de controle onde podia administrar sua participação, ou seja, responder partes do
questionário conforme sua disponibilidade (ver Anexo B). Para atrair respondentes, foram
criados convênios com empresas, outros pesquisadores e capítulos do PMI, que divulgaram a
pesquisa para seus membros através de notícias e newsletters, tendo por foco gerente de
59
projetos de TI. Utilizou-se também para a divulgação diversos Blogs, comunidades do Orkut e
várias listas de discussão do Yahoo!, sempre com temas relacionados à tecnologia e/ou
gerência de projetos.
Com o objetivo de tornar a participação na pesquisa ainda mais atraente aos gerentes
de TI, foram criadas funcionalidades no site para facilitar a navegação, disponibilizados
artigos e apresentações sobre gerenciamento de projetos para download, publicados links para
os sites das principais instituições e organismos relacionados ao tema e incluído um glossário
com diversos termos e siglas utilizados pelos gerentes de projeto.
Outra iniciativa adotada para aumentar a quantidade de participantes foi premiar as
pessoas que completaram a pesquisa. Todas ganharam um certificado de participação pela sua
contribuição, tiveram seus nomes expostos no site como “pessoas que contribuíram para o
desenvolvimento do gerenciamento de projetos” e receberam relatórios sobre sua inteligência
emocional e seu raciocínio lógico, além de análises de seu perfil em relação aos gerentes de
TI do mesmo e de outros setores. Por fim, ainda receberam uma lista de sugestões de como e
quais pontos devem modificar para agilizar seu crescimento profissional.
3.3 INSTRUMENTO DE MEDIDA
Cooper e Schindler (2003) definem mensuração como a atribuição de números para
fatos observados empiricamente, seguindo uma série de regras. Ainda segundo os mesmos
autores, os pesquisadores mensuram indicadores das propriedades dos objetos que estudam.
Quando tais estudos se referem às ciências sociais, os desafios são ainda maiores, pela
subjetividade e intangibilidade dos construtos normalmente analisados.
60
O questionário eletrônico disponibilizado no site “Gerente de TI” empregou os
seguintes instrumentos de medida:
1. Escalas de Likert com 7 posições;
2. Escalas de Likert com 5 posições;
3. Escalas de múltipla escolha com respostas múltiplas (uma lista de verificação);
4. Escalas de múltipla escolha com resposta única;
5. Escalas de categoria simples ou dicotômica;
6. Um teste não-verbal de inteligência (raciocínio lógico), com uma escala de
múltipla escolha com resposta única.
Como o modelo desenvolvido incluía relações entre construtos que, em sua maioria já
foram estudados anteriormente, o questionário foi montado através da reunião de escalas
disponíveis em estudos prévios. Dentre esses construtos, alguns foram medidos através de
itens apontados na literatura como indicadores e métricas, mas que não estavam ainda
estruturados em forma de escala (isso foi feito no presente trabalho). As demais escalas foram
elaboradas com base na rotina do exercício da profissão de gerente e a etapa de validação da
pesquisa realizada com um grupo de foco. Esse grupo era formado por 12 gerentes de
diferentes níveis de senioridade, funcionários de quatro empresas diferentes, com idades
variando entre 27 e 41 anos, sendo oito homens e quatro mulheres. Em uma primeira etapa,
eles responderam questionários impressos e fizeram diversas observações sobre o formato das
perguntas. Em seguida, já com as alterações sugeridas, a pesquisa foi disponibilizada em um
site de testes. Novamente foram feitas diversas observações, dessa vez sobre a disposição das
perguntas e o formato de acesso às mesmas no site. Tais observações levaram à realização
outras alterações na pesquisa.
61
O questionário final, apresentado em sua íntegra no Anexo A, foi estruturado em dez
conjuntos de questões afins. Foram eles:
1. Dados Demográficos: 1 pergunta desdobrada em 6 questões
2. Dados Gerais: 13 questões
3. Qualificação em Gestão de Projetos: 16 questões
4. Inteligência Emocional: 20 questões
5. Personalidade: 30 questões
6. Qualificação em Análise de Negócios: 4 questões
7. Raciocínio Lógico: 10 questões
8. Características do Projeto: 6 questões
9. Complexidade do Projeto: 21 questões
10. Resultados do Projeto: 19 questões
Na parte 1, o item “Dados Demográficos” agrupou diversas perguntas com o intuito de
viabilizar a extratificação da amostra avaliada na pesquisa.
A parte 2, “Dados Gerais”, foi dividida em dois subgrupos: “Formação Acadêmica” e
“Certificações”. “Formação Acadêmica” apresentou as carreiras mais comuns aos gerentes de
projeto de TI, permitindo que o respondente marcasse “Outras” e especificasse sua profissão
se ela não estivesse listada. Este item foi mensurado através de uma escala de múltipla
escolha com respostas múltiplas (uma lista de verificação), com as opções “Graduação”,
“Pós-graduação”, “Não possui”. O segundo subgrupo, “Certificações”, foi mensurado através
de uma escala de categoria simples, ou seja, foram oferecidas duas respostas mutuamente
exclusivas.
62
A parte 3 teve três blocos. No primeiro, avaliou-se a educação formal em gestão de
projetos do respondente, através de perguntas dicotômicas (com alternativas “Possui” e “Não
Possui”). No segundo bloco foram colocadas questões a fim de que o gerente de auto-
avaliasse seu conhecimento em gestão de escopo, tempo, custo, prazo, risco, qualidade,
recursos humanos, integração e aquisição utilizando uma escala Likert de cinco posições. O
terceiro bloco incluiu perguntas sobre a experiência (em anos) em gerência de projetos, e a
quantidade de projetos gerenciados similares ao que foi considerado na pesquisa.
A parte 4 teve por objetivo mensurar a “Inteligência Emocional” do gerente de
projetos. Empregou-se o instrumento de Wong e Law (2002), com escalas Likert de sete
posições, com as alternativas: “Discordo Inteiramente”, “Discordo em Grande Parte”,
“Discordo Parcialmente”, “Indiferente”, “Concordo Parcialmente”, “Concordo em Grande
Parte” e “Concordo Inteiramente”.
As perguntas contidas na parte 5 do questionário tiveram como função avaliar
aspectos da “Personalidade” do respondente, com base no instrumento elaborado por Howard
e Howard (2001a). Também foi utilizada uma escala Likert de sete posições, com alternativas
idênticas às da parte 4.
Na parte 6, as perguntas buscaram avaliar a “Qualificação em Análise de Negócios”
do respondente. As perguntas foram extraídas dos estudos de Denis et. al (1995). Elas foram
mensuradas através de escalas Likert com as mesmas alternativas das anteriores.
Na parte 7 do questionário, “Raciocínio Lógico” do respondente foi medido através de
um teste não-verbal (WORK SKILLS FIRST, 2006) de dez perguntas (oito onde devia-se
completar uma seqüência de imagens e em duas, uma seqüência numérica.
63
A parte 8, primeira a contemplar o projeto, foi dividida em duas partes: “Natureza” e
“Outros Dados”. A pergunta sobre o segmento para o qual o projeto foi desenvolvido utilizou
uma escala de múltipla escolha, com resposta única, tendo por base os estudos de Archibald e
Voropaev (2004) para categorização de projetos. Todas as outras perguntas foram geradas a
partir da vivência de gerentes de projeto de TI, baseando-se nos itens apontados como fator de
sucesso da revisão da literatura, tendo sido validadas na etapa de pré-teste, no grupo de foco
mencionado anteriormente.
A “Complexidade” do projeto foi mensurada na parte 9, utilizando o modelo de Xia e
Lee (2005). Mais uma vez, foi utilizada a escala Likert de sete posições, com as alternativas:
“Discordo Inteiramente”, “Discordo em Grande Parte”, “Discordo Parcialmente”,
“Indiferente”, “Concordo Parcialmente”, “Concordo em Grande Parte” e “Concordo
Inteiramente”.
Por fim, a parte 10 do questionário procurou avaliar os resultados do projeto. Com
perguntas formuladas a partir dos itens apontados na revisão da literatura e submetidas ao
grupo de foco apontado no início desta seção, foram avaliados: relacionamento com o cliente
após o projeto, conformidade às especificações, custo, prazo e uma pergunta foi utilizada a
fim de avaliar o resultado geral do projeto. Nesta pesquisa foram utilizados na análise dos
dados os resultados das perguntas de relacionamento com o cliente após o projeto e
conformidade às especificações.
64
4 RESULTADOS
Os dados utilizados na análise foram coletados por dois meses no site da pesquisa.
Neste período, 683 pessoas se cadastram e 273 responderam todas as perguntas,
correspondendo a 38,9% dos cadastrados.
4.1 DADOS DEMOGRÁFICOS
A pesquisa foi respondida por um público majoritariamente masculino. Conforme
mostra a tabela 15, foi observado um percentual de 12,82% de mulheres e 87,18 de homens
entre os participantes do estudo.
Freqüência
Percentual Percentual Válido Percentual Acumulado
Mulheres 35
12,82
12,82
12,82
Homens 238
87,18
87,18
100,00
Total 273
100,00
100,00
Tabela 15 – Distribuição da amostra por sexo
A tabela 16 apresenta a distribuição de idade dos participantes. Os respondentes com
até 25 anos representaram 11,72% da amostra. Entre 26 e 35 anos estavam 45,79%. De 36 a
45 anos 32,97%. Os respondentes com idades entre 46 e 55 anos foram 6,96% da total e
65
2,56% tinham mais de 55 anos. É importante observar que somando-se os percentuais das
faixas de 26 até 35 e de 36 até 45 é possível encontrar quase 80% das ocorrências.
Freqüência
Percentual
Percentual Válido Percentual Acumulado
Até 25 anos 32,00
11,72
11,72
11,72
De 26 e 35 anos 125,00
45,79
45,79
57,51
De 36 e 45 anos 90,00
32,97
32,97
90,48
De 46 a 55 anos 19,00
6,96
6,96
97,44
Mais de 55 anos 7,00
2,56
2,56
100,00
Total 273,00
100,00
100,00
Tabela 16 – Distribuição da amostra por idade
A grande maioria dos gerentes de projeto que responderam a pesquisa, 90,11%,
trabalha no departamento de TI de suas organizações, conforme pode ser visto na tabela 17,
que mostra a distribuição da amostra conforme o departamento onde trabalham os gerentes.
Os demais estão distribuídos entre Compras 0,37%, Finanças 0,73%, Logística 0,37%,
Marketing 1,83%, Operações 2,56%, Vendas 1,83% e os demais, 1,83%, disseram trabalhar
em outro departamento, não listado nas alternativas de resposta.
Freq. Perc. Perc. Válido Perc. Acumulado
Compras 1,00
0,37
0,37
0,37
Finanças 2,00
0,73
0,73
1,10
Logística 1,00
0,37
0,37
1,47
Marketing 5,00
1,83
1,83
3,30
Operações 7,00
2,56
2,56
5,86
Outro Departamento 5,00
1,83
1,83
7,69
Recursos Humanos 1,00
0,37
0,37
8,06
66
Freq. Perc. Perc. Válido Perc. Acumulado
Tecnologia da Informação 246,00
90,11
90,11
98,17
Vendas 5,00
1,83
1,83
100,00
Total 273,00
100,00
100,00
Tabela 17 – Distribuição da amostra pelo departamento onde trabalham os gerentes
A tabela 18, que apresenta a distribuição da amostra em função da origem do cliente
do projeto, mostra uma divisão onde 52,39% eram externos e 47,62% internos às empresas
onde trabalham os gerentes que responderam a pesquisa.
Freq. Perc. Perc. Válido Perc. Acumulado
Externos às suas empresas 143,00
52,38
52,38
52,38
Internos às suas empresas 130,00
47,62
47,62
100,00
Total 273,00
100,00
100,00
Tabela 18 – Distribuição da amostra pela origem do cliente
A distribuição da amostra pela natureza da organização do cliente está exposta na
tabela 19. Organizações privadas com fins lucrativos foram maioria na amostra, representando
71,06% da mesma. Enquanto as organizações privadas sem fins lucrativos representaram a
minoria, com 6,59% da amostra. As organizações públicas com fins lucrativos foram 10,99%
e as sem fins lucrativos 11, 36% do total.
Freq. Perc. Perc. Válido Perc. Acumulado
Privada com fins lucrativos 194,00
71,06
71,06
71,06
Privada sem fins lucrativos 18,00
6,59
6,59
77,66
Pública com fins lucrativos 30,00
10,99
10,99
88,64
Pública sem fins lucrativos 31,00
11,36
11,36
100,00
67
Freq. Perc. Perc. Válido Perc. Acumulado
Total 273,00
100,00
100,00
Tabela 19 – Distribuição da amostra pela natureza da organização do cliente
A maioria dos clientes dos projetos analisados trabalha no departamento de TI de suas
organizações, representando 35,90% da amostra, conforme mostra a tabela 20. Os demais
clientes estavam divididos entre Compras 2,2%, Finanças 8,06%, Logística 2,93%, Marketing
3,3%, Operações 14,29%, Recursos Humanos, 3,3% Vendas 8,06% e outros departamentos
representaram 21,98% das amostras.
Freq. Perc. Perc. Válido Perc. Acumulado
Compras 6,00
2,20
2,20
2,20
Finanças 22,00
8,06
8,06
10,26
Logística 8,00
2,93
2,93
13,19
Marketing 9,00
3,30
3,30
16,48
Operações 39,00
14,29
14,29
30,77
Outro departamento 60,00
21,98
21,98
52,75
Recursos Humanos 9,00
3,30
3,30
56,04
Tecnologia da Informação 98,00
35,90
35,90
91,94
Vendas 22,00
8,06
8,06
100,00
Total 273,00
100,00
100,00
Tabela 20 – Distribuição da amostra pelo departamento cliente
Os projetos analisados foram em sua minoria de websites (exclusivamente para sites
acessíveis via internet), representando 8,42% dos analisados. Em seguida, vieram os projetos
de infra-estrutura (como: conexão entre servidores, VoIP, call center e login único), com
17,58%. Projetos de implantação e customização (considerando ERP, CRM, BI e Data
68
Mining) foram 30,04% dos analisados e o desenvolvimento de sistemas e aplicações (como
exemplo: aplicações comerciais, apoio à decisão e operação) foram a maioria com 43,96%.
Tais dados podem ser vistos na tabela 21.
Freq. Perc. Perc. Válido Perc. Acumulado
Desenvolvimento de Aplicações
120,00
43,96
43,96
43,96
Infra-Estrutura 48,00
17,58
17,58
61,54
Implantação e Customização 82,00
30,04
30,04
91,58
Websites 23,00
8,42
8,42
100,00
Total 273,00
100,00
100,00
Tabela 21 – Distribuição da amostra pela natureza do projeto
4.2 CONFIABILIDADE DAS ESCALAS
O grau de confiabilidades das escalas foi calculado com base na amostra obtida na
pesquisa. Foram aproveitadas as escalas que apresentaram um índice de confiabilidade alfa >
0,70. Em função da natureza das perguntas contidas em seus grupos, o alfa não é aplicável
para raciocínio lógico e formação em gerenciamento. A tabela 22 demonstra os valores
obtidos em cada um dos grupos testados:
Escala Alfa
Complexidade Organizacional Dinâmica 0,789
Complexidade Organizacional Estrutural 0,758
Complexidade Tecnológica Dinâmica 0,854
Complexidade Tecnológica Estrutural 0,730
Relacionamento com o Cliente 0,895
Especificações 0,788
69
Escala Alfa
Inteligência Emocional 0,848
Conscienciosidade 0,762
Estabilidade Emocional 0,762
Extroversão 0,628
Experiência em Projetos Similares 0,703
Tabela 22 – Grau de confiabilidade das escalas utilizadas na pesquisa
4.3 TESTES DAS HIPÓTESES
As hipóteses formuladas neste estudo foram testadas através do método Regressão
Linear Múltipla. O método foi aplicado através do software SPSS e os resultados estão
descritos a seguir.
4.3.1 Hipóteses H1 e H2
A análise da regressão de COD e COE em Rel Cli, mostra que de acordo com os
resultados obtidos, existe uma relação estatisticamente significante entre as variáveis (R2 =
0,126; F = 19,459; P < 0,00).
Apesar da relação estatisticamente significante entre as variáveis, a análise entre COD
e Rel Cli gerou, um coeficiente estatisticamente não significante (B = 0,010; p < 0,827). Esses
valores não suportam a hipótese H1.
A análise dos coeficientes indica que existe um efeito estatisticamente significante e
positivo de COE em Rel Cli (B = 0,449; p < 0,000). Esses valores suportam a hipótese H2.
70
Após a realização da etapa que avaliou as relações entre a variável dependente Rel Cli
e as variáveis independentes COE e COD, foram realizadas regressões incluindo as medidas
obtidas com os demais construtos utilizados na pesquisa.
4.3.2 Hipóteses H1a e H2a
Na segunda etapa, quando IE foi incluída na equação de regressão, houve um
acréscimo estatisticamente significante da proporção da variação de Rel Cli explicada pelas
variáveis independentes. Existe uma relação estatisticamente significante entre os construtos
Inteligência Emocional e fracasso no Relacionamento com o Cliente (R2 = 0,142; F =
4,721; P < 0,04). A análise dos coeficientes indica que existe um efeito estatisticamente
significante e negativo de IE e Rel Cli (B = -0,202; P < 0,04). Nesta equação, a relação entre
COD e Rel Cli não produziu resultados significativos para P < 0,05 e a relação entre COE e
Rel Cli apresentou um resultado estatisticamente significativo e positivo (B = 0,434; P <
0,00).
Por fim, a terceira etapa buscou analisar a moderação de IE na relação de COD em Rel
Cli e de COE em Rel Cli, através da inserção das interações COE-IE e COD-IE. Não houve
acréscimo estatisticamente significante na proporção da variação de Rel Cli explicada pelas
variáveis da equação de regressão (R2 = 0,144; F = 0,368; P < 0,693). Esses valores não
suportam as hipóteses H1a e H2a.
4.3.3 Hipóteses H1b e H2b
Refazendo o procedimento de teste, desta vez utilizando a variável Rac Log, é possível
verificar que não existe uma relação estatisticamente significante entre os construtos
71
Raciocínio Lógico e fracasso no Relacionamento com o Cliente (R2 = 0,130; F = 1,205; P <
0,273).
Neste caso, na terceira etapa, ao analisar a moderação de Rac Log nas relações entre
COD e Rel Cli e entre COE e Rel Cli, também não houve um acréscimo estatisticamente
significante na proporção da variação de Rel Cli explicada pelas variáveis da equação de
regressão. Existe quando analisado o efeito de moderação de Rac Log na relação COD e Rel
Cli ou de COE em Rel Cli (R2 = 0,131; F = 0,033; P < 0,968). Esses valores não suportam as
hipóteses H1b e H2b.
4.3.4 Hipótese H1c e H2c
Ao executar as regressões considerando, além de COE e COD, os construtos
Conscienciosidade e fracasso no Relacionamento com o Cliente, a fim de explicar variação
de Rel Cli por Con, é possível observar que não houve uma variação estatisticamente
significante da variável dependente Rel Cli (R2 = 0,137; F = 3,254; P < 0,072).
Quando analisada a moderação exercida por Con nas relações COE, COD e Rel Cli, é
possível observar que não existe efeito de moderação entre as variáveis (R2 = 0,143; F =
0,886; P < 0,414). Esses valores não suportam as hipóteses H1c e H2c.
4.3.5 Hipóteses H1d e H2d
Ao analisar a relação entre Formação em Gerência de Projetos e fracasso no
Relacionamento com o Cliente, incluindo Form GP na regressão entre COD e Rel Cli e COE
e Rel Cli, percebe-se que não houve um acréscimo estatisticamente significante da proporção
da variação de Rel Cli (R2 = 0,127; F = 0,172; P < 0,679).
72
Ao incluir na regressão as interações COE-Rel Cli e COD-Rel Cli a fim de analisar a
moderação de Form GP na relação de COD e Rel Cli é possível observar uma relação
estatisticamente significante (R2 = 0,150, F = 3,685, P < 0,026). Os coeficientes de correlação
também são estatisticamente significantes (B = 0,084, P < 0,07). Esses valores suportam a
hipótese H1d. Não é possível encontrar uma relação estatisticamente significante ao analisar
a capacidade de moderação de Form GP na relação de COE e Rel Cli (B = -0,079, P < 0,167).
Esses valores não suportam a hipótese H2d.
4.3.6 Hipóteses H1e e H2e
Ao incluir Exp Sim na regressão, é possível perceber que houve um acréscimo
estatisticamente significante da proporção da variação de Rel Cli explicada pelas variáveis
independentes. Sendo assim, existe uma relação estatisticamente significante entre os
construtos Tempo de Experiência em Projetos Similares e fracasso no Relacionamento
com o Cliente (R2 = 0,141, F = 4,670, P < 0,032). A análise dos coeficientes indica que
existe um efeito estatisticamente significante e negativo de Exp Sim e Rel Cli (B = -0,28; P <
0,04). Nesta regressão, COE apresentou um valor estatisticamente significante e positivo (B =
0,467; P < 0,00). COD não apresentou um valor estatisticamente significante (B = 0,834; P <
0,09).
Na terceira etapa, ao analisar a capacidade de moderação de Exp Sim na relação entre
COD em Rel Cli e ou COE em Rel Cli, percebe-se que não houve acréscimo estatisticamente
significante na proporção da variação de REL CLI explicada pelas variáveis da equação de
regressão (R2 = 0,141, F = 0,001, P < 0,999). Esses valores não suportam as hipóteses H1e e
H2e.
73
4.3.7 Hipóteses H3 e H4
A análise da regressão de COD e COE em Especs, mostra que de acordo com os
resultados obtidos, existe um efeito estatisticamente significante de COD e COE em Especs
(R2 = 0,112; F = 16,928; P < 0,00).
O estudo entre COD e Especs permite observar um efeito estatisticamente não
significante entre tais variáveis para p < 0,05 (B = 0,002; p < 0,976). Esses valores não
suportam a hipótese H3.
O efeito de COE em Especs é estatisticamente significante e positivo (B = 0,490; p <
0,000). Esses valores suportam a hipótese H4.
4.3.8 Hipóteses H3a e H4a
Ao avaliar a relação entre Inteligência Emocional e fracasso no atingimento das
Especificações, incluindo IE na regressão que continha as variáveis COD e COE como
independentes e Especs como dependente, é possível observar um acréscimo estatisticamente
significante da proporção da variação de Especs explicada pelas variáveis independentes (R2
= 0,156; F = 14,089; P < 0,000). A análise dos coeficientes indica que existe um efeito
estatisticamente significante e negativo de IE e Especs (B = -0,397; P < 0,000). Também é
possível perceber o efeito estatisticamente significante e positivo de COE e Especs (B =
0,466; P < 0,000). O mesmo não acontece na relação entre COD e Especs (B = 0,053; P <
0,314).
74
Porém a verificação do potencial de moderação de IE nas relações entre COD e
Especs; COE e Especs, não demonstra uma relação estatisticamente significante: 0,527. Esses
valores não suportam as hipóteses H3a e H4a.
4.3.9 Hipóteses H3b e H4b
Não houve um acréscimo estatisticamente significante da proporção da variação de
Especs ao inserir Rac Log na regressão (R2 = 0,116; F = 1,167; P < 0,281). Tornando possível
perceber que não existe uma relação estatisticamente significante entre os construtos
Raciocínio Lógico e fracasso no atendimento às Especificações do projeto.
Ao analisar a terceira etapa, contendo as interações COD-Rac Log e COE-Rac Log,
percebe-se que não houve acréscimo estatisticamente significante na proporção da variação de
Especs explicada por tais variáveis (R2 = 0,119; F = 0,508; P < 0,602). Esses valores não
suportam as hipóteses H3b e H3b.
4.3.10 Hipóteses H3c e H4c
Ao incluir Con na regressão entre COD, COE e Especs, percebe-se um acréscimo
estatisticamente significante da proporção da variação de Especs explicado por tais variáveis
(R2 = 0,150, F = 12,207, P < 0,001). Os coeficientes indicam um efeito estatisticamente
significante e negativo de Conscienciosidade e o fracasso no atingimento das Especificações
(B = -0,316; P < 0,001). É possível verificar um efeito estatisticamente significante e positivo
de COE em Especs (B = 0,459; P < 0,000). O mesmo não acontece com a análise de COD (B
= 0,578; P < 0,208).
75
A inclusão das interações COD-Con e COE-Con, a fim de avaliar a moderação de Con
nas relações entre COD e Especs; COE e Especs, não demonstra uma relação estatisticamente
significante (R2 = 0,155, F = 0,632, P < 0,532). Esses valores não suportam as hipóteses H3c
e H4c.
4.3.11 Hipóteses H3d e H4d
Não houve um acréscimo estatisticamente significante da proporção da variação de
Especs ao inserir Form GP na regressão entre os construtos Formação em Gerência de
Projetos e fracasso no atendimento às Especificações do projeto (R2 = 0,112, F = 0,005, P <
0,941).
Esta relação também não existe quando analisado o efeito de moderação de Form GP
na relação COD e Especs ou de COE em Especs, através da inclusão das interações COD-
Form GP e COE-Form GP (R2 = 0,115, F = 0,505, P < 0,604). Esses valores não suportam as
hipóteses H3d e H3d.
4.3.12 Hipóteses H3e e H4e
A regressão de Exp Sim em Especs demonstra que existe uma relação estatisticamente
significante entre os construtos Tempo de Experiência em Gerência de Projetos Similares
e fracasso no atingimento das Especificações (R2 = 0,134, F = 6,935, P < 0,01). A análise dos
coeficientes indica que existe um efeito estatisticamente significante e negativo de Exp Sim e
Especs (B = -0,222; P < 0,01). Neste caso, efeito de COE em Espec é estatisticamente
significante e positivo (B = -0,526; P < 0,000) e o efeito de COD não é estatisticamente
significante (B = -0,013; P < 0,806).
76
Incluindo as interações COD-Exp Sim e COE-Exp Sim na regressão a fim de avaliar a
moderação de Exp Sim na relação entre COD e Especs e entre COE e Especs, conclui-se que
não existe uma relação estatisticamente significante entre tais variáveis (R2 = 0,136, F =
0,193, P < 0,825. Esses valores não suportam as hipóteses H3e e H4e.
4.3.13 Resumo das Hipóteses Testadas
Hipótese Resultados
H1 Não Suportada
H1a Não Suportada
H1b Não Suportada
H1c Não Suportada
H1d Suportada
H1e Não Suportada
H2 Suportada
H2a Não Suportada
H2b Não Suportada
H2c Não Suportada
H2d Não Suportada
H2e Não Suportada
H3 Não Suportada
H3a Não Suportada
H3b Não Suportada
H3c Não Suportada
H3d Não Suportada
H3e Não Suportada
H4 Suportada
77
Hipótese Resultados
H4a Não Suportada
H4b Não Suportada
H4c Não Suportada
H4d Não Suportada
H4e Não Suportada
Tabela 23 – Resumos dos testes realizados
Além das hipóteses apresentadas, foram verificados efeitos diretos das seguintes
variáveis nas medidas de sucesso:
1. Inteligência Emocional (IE) em Relacionamento com o Cliente (Rel Cli)
2. Tempo de Experiência em Projetos Similares (Exp Sim) em Relacionamento
com o Cliente (Rel Cli)
3. Inteligência Emocional (IE) em atingimento das Especificações (Especs)
4. Conscienciosidade (Con) em atingimento das Especificações (Especs)
5. Tempo de Experiência em Gerência de Projetos Similares (Exp Sim) e
atingimento das Especificações (Especs)
4.4 INTERPRETAÇÃO DOS RESULTADOS
Analisando as hipóteses que foram suportadas pelas regressões, é possível verificar
que, conforme previsto, COE está diretamente relacionada aos resultados de Rel Cli. Isso
significa que quanto maior a Complexidade Organizacional Estrutural, piores serão os
resultados dos projetos em termos de Relacionamento com o Cliente. É possível chegar à
igual conclusão ao analisar a relação entre o mesmo tipo de complexidade e os resultados do
projeto no que tange o atendimento às Especificações. Tais conclusões servem para
78
corroborar a dificuldade de se desenvolver projetos em organizações com muitos níveis
hierárquicos, interfaces entre os departamentos e estruturas não convencionais. Entretanto, ao
contrário do esperado, as hipóteses que estudaram a relação entre Complexidade
Organizacional Dinâmica e o resultado dos projetos foram rejeitadas. Portanto, tal
complexidade não auxilia na explicação de nenhum dos tipos de fracasso considerados.
As análises também permitiram observar o efeito de moderação da Formação em
Gerenciamento de Projetos na relação entre Complexidade Organizacional Dinâmica e o
Relacionamento com o Cliente. Porém, tal efeito apareceu na direção oposta à esperada. Ao
contrário do que era imaginado, quanto mais formação em gerência de projetos, maiores serão
os efeitos da complexidade organizacional dinâmica no relacionamento com os clientes. Isso
significa que a formação potencializa os efeitos da complexidade, conforme ilustra a figura
15. É possível que isso se deva ao fato de que a formação em gestão de projetos norteia o
comportamento do gerente rumo à formalidade. Ações como a rigidez no cumprimento do
escopo inicial e execução dos processos formais de requisição de mudanças podem ser mais
difíceis de serem administradas em companhias com mudanças organizacionais constantes e,
talvez, a preocupação com documentações, assinaturas, atas e outros artifícios acabe trazendo
dificuldade para que os gestores de tais projetos tenham a tolerância à ambigüidade necessária
para tratar as incertezas dessas situações, sem prejudicar a relação com seus clientes.
79
Figura 15 – Efeito da moderação de Form GP na Relação entre Complexidade Organizacional Dinâmica e
Fracasso sob o ponto de vista do Relacionamento com Clientes
Apesar de não terem apresentado capacidade de moderar o efeito de nenhum dos tipos
de complexidade e o resultado dos projetos, os itens a seguir demonstraram uma relação direta
com o fracasso no relacionamento com o cliente e/ou com o atingimento das especificações.
Tal fato faz com que, apesar dessas características não terem capacidade de alterar os efeitos
da complexidade nos resultados, impliquem em resultados finais melhores para os gerentes
que as apresentarem de forma bem desenvolvida.
A Inteligência Emocional está diretamente ligada à diminuição dos índices de
fracasso do projeto em termos de Relacionamento com o Cliente. Como IE está fortemente
relacionada às habilidades interpessoais de um indivíduo, gerentes com essa característica
acentuada têm maior facilidade tratar questões contumbardas, se relacionar com clientes de
maneira produtiva e contribuir para a geração de uma impressão favorável em relação ao
projeto. Gestores com inteligência emocional avançada também tiveram melhores resultados
no que diz respeito ao atendimento às Especificações do projeto. Tal fato pode ser explicado
80
pela melhora na relação entre tais gestores e suas equipes, tornando mais fácil a obtenção dos
resultados desejados.
A mesma relação pode ser observada entre Tempo de Experiência em Projetos
Similares, Relacionamento com o Cliente e atendimento às Especificações. Além de
melhorar o desempenho dos gerentes nas atividades técnicas, facilitando o atingimento dos
objetivos especificados, a vivência de situações semelhantes em outras iniciativas prepara o
gerente para tratar os problemas sem prejudicar o contato com seu cliente.
Por fim, também foi possível verificar que a Conscienciosidade de um gestor interfere
diretamente no atendimento às Especificações do projeto que ele gerencia. Como a gestão,
por muitas vezes, é um processo de disciplina, a capacidade de fazer o que deve ser feito e
garantir que seus subordinados tenham o mesmo comportamento, faz com que um gestor
aumente suas chances de atingir os objetivos especificados para o projeto.
81
5 CONCLUSÕES
82
Este estudo teve como objetivo analisar a relação entre as competências de
gerenciamento, complexidade e os resultados da gestão de projetos de TI. Os resultados
trazem implicações práticas para a área de TI e seus profissionais, assim como contribuições
para atividades acadêmicas permitindo que novas pesquisas explorem as conclusões obtidas.
5.1 IMPLICAÇÕES PRÁTICAS
Segundo os resultados obtidos, é possível responder às questões básicas, explicitadas
no início da pesquisa, concluindo que: (1) tanto a complexidade organizacional estrutural
como a dinâmica interferem diretamente no resultado dos projetos de TI, aumentando o
percentual de fracasso de tais iniciativas; (2) conscienciosidade, inteligência emocional e
experiência são características que influenciam positivamente o resultado dos projetos
gerenciados sob atendimento às especificações e relacionamento com o cliente; (3) pelo
menos na amostra analisada na presente pesquisa, a formação em gerenciamento de projetos
afeta a relação entre complexidade organizacional dinâmica e resultado no relacionamento
com o cliente após a realização dos projetos, potencializando o efeito negativo daquela
complexidade. É possível que isso ocorra em função da rigidez trazida pelas técnicas formais
de gestão, difíceis de serem aceitas em organizações com constantes modificações em suas
estruturas e relações.
A pesquisa tende a contribuir para a prática da gerência de projetos de TI, a medida
em que: (1) seus resultados podem auxiliar os profissionais de recursos humanos na seleção
de gerentes que facilitem o sucesso dos projetos nos quais irão trabalhar em função das
características das organizações onde serão realizados; (2) ao avaliar a relação entre
complexidade e sucesso, facilita a escolha dos projetos pelos próprios gerentes de TI; (3)
83
indica competências importantes para o gerenciamento de projetos que podem ser
desenvolvidas por gerentes que buscam maior eficácia em suas funções; (4) auxilia na
organização das funções de um departamento de TI, ao facilitar o direcionamento de gerentes
de projeto em função das características do mesmo; (5) ajuda a criar um ambiente para que as
organizações se tornem mais competitivas ao maximizar a taxa de sucesso de seus projetos de
TI.
5.2 LIMITAÇÕES
Alguns cuidados precisam ser tomados antes de se generalizar os resultados obtidos
neste estudo. Apesar de ter sido conduzido sob uma metodologia sistemática, embasada na
literatura, com instrumentos de medida que apresentaram bons números de confiabilidade em
suas escalas e de abordar os construtos de maior criticidade segundo pesquisas anteriores,
nem todos os fatores que compõem os elementos estudados foram cobertos nas análises.
Entre as perspectivas de sucesso, só foram considerados o relacionamento com o
cliente e o atendimento às especificações. Como mencionado, estes são itens fundamentais
para que o projeto seja considerado um sucesso, porém, não são os únicos. Atender prazos,
custos e atender às expectativas dos membros da equipe são outros fatores que podem ser
analisados dentro do contexto de análise do desempenho do gerente de TI.
Ao considerar a complexidade, também é possível encontrar uma limitação desta
pesquisa. Apesar de apontá-los na revisão da literatura, não foram considerados os tipos
relacionados à complexidade tecnológica. Ou seja, este estudo não teve como propósito
investigar as implicações que características como: múltiplas plataformas, modificações no
84
ambiente de programação, requisitos de processamento e velocidade de execução trazem a um
projeto.
Também é possível encontrar limitações em função das características do gerente que
foram consideradas nas análises deste estudo. Nem todos os itens relativos à personalidade
foram utilizados nas regressões pois ao verificar os índices de confiabilidade das respostas
obtidas, encontrou-se baixos valores em alguns itens. Outros construtos, como formação
acadêmica, certificações técnicas, tempo de experiência profissional total, qualificação em
gestão e análise de negócios também foram descartados.
Por fim, pela dificuldade de se envolver todos os grupos de profissionais envolvidos
em um projeto de TI, todas as respostas foram fornecidas pelo projeto gerente do projeto. É
possível que tal característica da pesquisa traga vieses de naturezas diversas e que respostas
mais precisas fossem obtidas caso cliente e fornecedor (gestão da empresa ou a chefia do
departamento de TI, no caso dos projetos internos) respondessem parte das perguntas relativas
aos resultados do projeto e mesmo alguns dos itens relativos às características pessoais do
gestor.
5.3 CONTRIBUIÇÕES ACADÊMICAS E ESTUDOS FUTUROS
Esta pesquisa é mais um passo para que se chegue a conclusões mais precisas dos
fatores determinantes, conceitualização e medidas do sucesso dos projetos de TI. Suas
características permitem que ela seja replicada e aprofundada sob diversos aspectos.
Utilizando as medidas reunidas, desenvolvidas e adaptadas neste estudo é possível que outros
85
pesquisadores cheguem a resultados ainda mais contundentes acerca dos construtos
analisados.
Novas pesquisas podem verificar todos os itens apontados nas limitações deste estudo,
viabilizando a resposta de perguntas complementares às respondidas, como: Qual a relação
entre sucesso dos projetos de Tecnologia de Informação e a complexidade tecnológica sob o
qual foram desenvolvidos? O quanto as habilidades em administração de um gerente de TI
interferem no desempenho de suas atividades?
Estudos futuros podem levar o ciclo de vida do projeto em consideração. É possível
que as características do gerente e do próprio projeto modifiquem as relações estudadas ao se
analisar diferentes etapas de desenvolvimento. A verificação da potencialização dos efeitos de
moderação da complexidade organizacional dinâmica causada pela formação em
gerenciamento de projetos também deve ser estudada com mais cautela. Tal constatação
aconteceu de maneira oposta à esperada antes da realização da pesquisa e do que sugerem
estudos prévios e a literatura sobre o tema.
Finalmente, é válido desenvolver grupos de projetos e gerentes a fim de criar uma
matriz que facilite ainda mais os processos de recrutamento e alocação de um gestor, a fim de
identificar a probabilidade de sucesso de cada tipo de gerente diante de situações específicas.
Espera-se que esta pesquisa seja aplicada no mercado e que suas conclusões seja validadas,
assim como que estimule novos estudos a continuar a buscar formas de maximizar o índice de
sucesso dos projetos de TI.
86
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99
APÊNDICE A
FORMULÁRIO DE PESQUISA
100
PARTE I – DADOS DEMOGRÁFICOS
1-Preencha as informações abaixo sobre você:
País onde nasceu:
Sexo:
Data Nascimento:
E sobre a empresa onde você trabalha (dados aproximados):
Departamento: ( ) Compras
( ) Finanças
( ) Logística
( ) Marketing
( ) Operações
( ) Recursos Humanos
( ) Tecnologia da Informação
( ) Vendas
( ) Outro departamento. Especificar:
Faturamento Anual (U$):
N° de Funcionários:
101
PARTE II – DADOS GERAIS
Neste módulo você encontrará perguntas sobre sua formação acadêmica e certificações
na área tecnológica. No primeiro bloco, marque todas as opções que façam sentido em todas
as áreas disponíveis. No segundo, marque a opção da primeira coluna caso você possua
alguma certificação na área descrita e, do contrário, marque a segunda coluna. Lembre-se que
seus dados são sigilosos e que para salvar as informações, nenhuma pergunta poderá ficar sem
resposta.
FORMAÇÃO ACADÊMICA Graduação
Pós-
graduação
Não
possui
2-Informática (Sistemas de Informação, Ciência da
Computação e afins)
3-Administração
4-Economia
5-Engenharia de Computação ou Produção
6-Engenharia (demais especializações)
7-Outras (especificar quais)
CERTIFICAÇÕES Possui
Não
Possui
8-Microsoft - em ferramentas de desenvolvimento
9-Microsoft - em infra-estrutura
10-Microsoft - em banco de dados
11-Java
12-Oracle
13-Cisco
14-Outras (especificar quais)
102
PARTE III – QUALIFICAÇÃO EM GESTÃO DE PROJETOS
Os primeiros dois blocos deste módulo se referem a seus conhecimentos técnicos
sobre Gerência de Projetos. No primeiro, você deve marcar a opção da primeira coluna caso
possua a formação descrita e, do contrário, a segunda. No segundo bloco, você deverá usar a
escala para indicar até que ponto você domina cada uma das áreas de conhecimento. Por fim,
responda o as perguntas sobre sua experiência e coloque um valor numérico na quantidade de
projetos similares ao que está sendo analisado que você já gerenciou. Lembre-se que seus
dados são sigilosos e que para salvar as informações, nenhuma pergunta poderá ficar sem
resposta.
FORMAÇÃO Possui
Não
Possui
15-Pós-graduação em gerência de projetos
16-PMI
17-IPMA
18-Outras (especificar quais)
103
Desconheço
Desconheço
Pouco
Conheço
Razoavelmente
Conheço
Bastante
Domino Desconheço
1 2 3 4 5 6
CONHECIMENTOS
Valor
19-Gerência de Escopo - Ex.: Project Charter, WBS, Declaração do Escopo,
Controle de Mudanças, etc.
20-Gerência de Tempo - Ex.: Cronograma, Timesheet, Gráfico de Gantt, etc.
21-Gerência de Custos - Ex.: Plano de Gerência, Orçamento dos Custos, Controle
Custos, etc.
22-Gerência de Comunicação - Ex.: Acervo do Projeto, Status Report, Lições
Aprendidas, etc.
23-Gerência da Qualidade - Ex.: Gráfico de Pareto, Diagrama de Causa e Efeito, etc.
24-Gerência de Recursos Humanos - Ex.: Montagem da Equipe, Alocação de
Recurso, Treinamentos, etc.
25-Gerência de Riscos - Ex.: Planejamento e Identificação dos Riscos, Plano de
Gerência, etc.
26-Gerência de Aquisições - Ex.: Plano de Aquisições, Concorrências, etc.
27-Gerência de Integração - Ex.: Plano do Projeto, Execução do Plano do Projeto,
Controle Integrado de Mudanças, etc.
EXPERIÊNCIA
28-Qual o seu tempo de experiência profissional?
29-Qual o seu tempo de experiência em projetos similares ao que você está
considerando nesta pesquisa?
30-Quantos projetos similares ao que você descreveu nesta pesquisa você
já gerenciou?
104
PARTE IV – INTELIGÊNCIA EMOCIONAL
Abaixo, você vai encontrar afirmativas que podem ou não ser aplicadas a você. Use a
escala para indicar até que ponto cada afirmativa o descreve de forma precisa. Pense em você
como age normalmente, não como gostaria de ser. Leia cada frase atentamente e em seguida
marque o número que melhor corresponder ao seu caso. Lembre-se que seus dados são
sigilosos e que para salvar as informações, nenhuma pergunta poderá ficar sem resposta e que
seus dados são sigilosos e que para salvar as informações, nenhuma pergunta poderá ficar sem
resposta.
Discordo
inteiramente
Discordo em
grande parte
Discordo
parcialmente
Indiferente
Concordo
parcialmente
Concordo em
grande parte
Concordo
inteiramente
1 2 3 4 5 6 7
Valor
31-Na maioria das vezes eu consigo entender porque tenho certos sentimentos
32-Eu entendo bem meus próprios sentimentos
33-Eu realmente entendo o que sinto
34-Eu sempre sei se estou ou não feliz
35-Eu sempre sei o que meus amigos estão sentindo, observando o seu
comportamento
36-Eu sou um bom observador das emoções alheias
37-Eu sou sensível aos sentimentos e emoções dos outros
38-Eu tenho um bom entendimento das emoções das pessoas a minha volta
39-Eu sempre estabeleço metas para mim mesmo e tento ao máximo alcançá-las
40-Eu sempre digo para mim mesmo que sou uma pessoa competente
41-Eu sou uma pessoa auto-motivada
105
42-Eu sempre me motivo pra tentar o meu melhor
43-Eu sou capaz de controlar meu temperamento e contornar racionalmente as
dificuldades
44-Eu sou absolutamente capaz de controlar minhas próprias emoções
45-Eu sempre consigo me acalmar quando estou com muita raiva
46-Para desempenhar bem o meu trabalho é necessário passar a maior parte do meu
tempo interagindo com as pessoas (ex.: clientes, colegas e outros trabalhadores da
organização)
47-Para desempenhar bem o meu trabalho é necessário passar muito tempo com
cada pessoa com quem trabalho
48-Para desempenhar bem o meu trabalho é necessário esconder meus sentimentos
reais
49-Para desempenhar bem o meu trabalho é necessário considerar e pensar sob o
ponto de vista dos outros
50-Para desempenhar bem o meu trabalho é necessário esconder meus sentimentos
negativos (ex.: raiva, depressão)
106
PARTE V – PERSONALIDADE
Abaixo, você vai encontrar afirmativas que descrevem o comportamento das pessoas.
Use a escala para indicar até que ponto cada frase descreve você de forma precisa. Pense em
você como é de maneira geral, não como desejaria ser. É importante que você descreva como
você se vê de maneira honesta. Leia cada frase atentamente e em seguida marque a coluna que
melhor corresponda ao seu caso.
Lembre-se que seus dados são sigilosos e que para salvar as informações, nenhuma
pergunta poderá ficar sem resposta e que seus dados são sigilosos e que para salvar as
informações, nenhuma pergunta poderá ficar sem resposta.
Discordo
inteiramente
Discordo em
grande parte
Discordo
parcialmente
Indiferente
Concordo
parcialmente
Concordo em
grande parte
Concordo
inteiramente
1 2 3 4 5 6 7
Valor
51-Estou sempre preparado
52-Presto atenção aos detalhes
53-Realizo tarefas prontamente
54-Gosto das coisas em ordem
55-Sigo programações à risca
56-Sou rigoroso em meu trabalho
57-Freqüentemente deixo de colocar os objetos nos seus lugares
107
58-Adio algumas de minhas tarefas
59-Esqueço meus pertences por aí
60-Não prezo pela organização
61-Me sinto relaxado(a) na maior parte do tempo
62-Raramente me sinto bem
63-Perturbo-me facilmente
64-Preocupo-me com as coisas
65-Freqüentemente, me sinto bem
66-Mudo de humor constantemente
67-Aborreço-me facilmente
68-Fico facilmente irritado
69-Raramente fico deprimido
70-Rapidamente mudo de um estado de humor para outro
71-Estou sempre em evidência nas festas
72-Não falo muito
73-Sinto-me confortável entre as pessoas
74-Mantenho-me na retaguarda
75-Inicio conversas
76-Tenho pouco a dizer
77-Falo com um monte de gente diferente nas festas
78-Não gosto de chamar a atenção para mim
79-Não me importo em ser o centro das atenções
80-Fico quieto entre estranhos
108
PARTE VI – QUALIFICAÇÃO EM ANÁLISE DE NEGÓCIOS
A seguir você encontrará afirmativas sobre sua qualificação em análise de negócios.
Utilize a escala para avaliar até que ponto você concorda com cada um dos itens apontados.
Pense em você no seu conhecimento atual, não como gostaria de ser. Leia cada frase
atentamente e em seguida marque a opção que melhor corresponder ao seu caso.
Lembre-se que seus dados são sigilosos e que para salvar as informações, nenhuma
pergunta poderá ficar sem resposta.
Discordo
inteiramente
Discordo em
grande parte
Discordo
parcialmente
Indiferente
Concordo
parcialmente
Concordo em
grande parte
Concordo
inteiramente
1 2 3 4 5 6 7
Valor
81-Tenho capacidade de aprender sobre processos de negócio
82-Tenho capacidade de interpretar problemas de negócio e desenvolver soluções
técnicas apropriadas
83-Tenho capacidade de entender o ambiente de negócios
84-Tenho conhecimento de funções de negócio
109
PARTE VII – RACIOCÍNIO LÓGICO
A seguir você vai encontrar 10 problemas. Oito deles apresentam figuras que precisam
ser completadas. Neles, escolha dentre as alternativas aquela que corretamente complemente a
figura. Nos dois últimos, siga as instruções do enunciado. Se encontrar alguma questão muito
difícil, não perca muito tempo nela e passe adiante.
Lembre-se que seus dados são sigilosos e que para salvar as informações, nenhuma
pergunta poderá ficar sem resposta.
110
111
112
PARTE VIII – CARACTERÍSTICAS
Abaixo existem afirmativas sobre a complexidade do projeto ou programa analisado.
Utilize a escala para informar ate que ponto cada afirmativa se aplica ao projeto considerado.
Lembre-se que seus dados são sigilosos e que para salvar as informações, nenhuma pergunta
poderá ficar sem resposta..
Lembre-se que seus dados são sigilosos e que para salvar as informações, nenhuma
pergunta poderá ficar sem resposta.
NATUREZA
Infra-estrutura
(ex.:conexão
entre
servidores,
VoIP, call
center, login
único e outros)
Desenvolvimento
de sistemas (ex.:
aplicações
comerciais,
apoio à decisão e
operação)
Implantação e
customização
(ex.: projetos
de ERP, CRM,
Data Mining e
Outros)
Website
(exclusivamente
para sites
acessíveis via
internet)
95-Sua
organização viu
o projeto como
uma iniciativa
majoritariamente
de:
113
OUTROS DADOS
Interno à sua
empresa
Externo à sua
empresa
96-O cliente deste projeto foi:
97-Qual o segmento do cliente do projeto? ( ) Aeroespacial e Defesa
( ) Automotivo
( ) Educação e Treinamento
( ) Energia Elétrica
( ) Engenharia e Construção
( ) Farmacêutica
( ) Finanças
( ) Governo
( ) Manufatura
( ) Metalurgia e Siderurgia
( ) Óleo, Gás e Petroquímica
( ) Publicidade e Propaganda
( ) Tecnologia da Informação
( ) Recursos Humanos
( ) Saúde
( ) Serviços e Consultoria
( ) Telecomunicações
( ) Turismo, Esporte e Entretenimento
( ) Varejo
( ) Outro segmento. Especificar:
98-Qual o segmento do cliente do projeto? ( ) Compras
( ) Finanças
( ) Logística
( ) Marketing
( ) Operações
( ) Recursos Humanos
( ) Tecnologia da Informação
( ) Vendas
( ) Outro departamento. Especificar:
114
99-Qual o segmento do cliente do projeto? ( ) Pública sem fins lucrativos
( ) Pública com fins lucrativos
( ) Privada sem fins lucrativos
( ) Privada com fins lucrativos
( ) Privada com fins lucrativos
100-Qual o faturamento anual aproximado da empresa onde o
projeto foi desenvolvido?
101-Quantos funcionários tem a empresa aonde o projeto foi
realizado?
115
PARTE IX – COMPLEXIDADE
Abaixo existem afirmativas sobre a complexidade do projeto ou programa analisado.
Utilize a escala para informar ate que ponto cada afirmativa se aplica ao projeto considerado.
Lembre-se que seus dados são sigilosos e que para salvar as informações, nenhuma pergunta
poderá ficar sem resposta.
Discordo
inteiramente
Discordo em
grande parte
Discordo
parcialmente
Indiferente
Concordo
parcialmente
Concordo em
grande parte
Concordo
inteiramente
1 2 3 4 5 6 7
Valor
102-O número de pessoas que integravam a equipe executora do projeto era
adequado ao escopo, prazo e orçamento definidos
103-A composição da equipe executora do projeto era adequada às necessidades do
projeto
104-O número de integrantes da equipe do cliente do projeto era adequado às
necessidades do projeto
105-A composição da equipe do cliente do projeto era adequada às necessidades do
projeto
106-A equipe executora do projeto era multidisciplinar
107-Pessoas de diversos níveis hierárquicos integravam a equipe cliente do projeto
108-Conflitos eram freqüentes entre os integrantes da equipe cliente do projeto
109-O relacionamento entre a equipe do cliente e a equipe executora foi marcado
por conflitos
110-O projeto envolveu vários fornecedores externos
111-O projeto exigiu que se coordenassem os esforços de usuários de diversos
departamentos e/ou unidades de negócio
116
112-O sistema de informação abordado no projeto precisava processar dados em
tempo real
113-O projeto contemplou diversos ambientes de software (como mais uma
linguagem de desenvolvimento, banco de dados)
114-O projeto utilizou múltiplas plataformas tecnológicas (mais um de um sistema
operacional, servidores descentralizados)
115-O projeto envolveu muitas integrações com outros sistemas de informação
116-A estrutura organizacional do cliente mudou significativamente ao longo do
projeto
117-Houve mudanças freqüentes na estrutura organizacional do cliente ao longo do
projeto
118-Os processos de negócio do cliente mudaram constantemente ao longo do
projeto
119-Não houve alterações significativas nos processos de negócio do cliente durante
o projeto
120-A implantação do projeto causou mudanças consideráveis nos processos do
cliente
121-A implantação do projeto causou mudanças importantes na estrutura
organizacional do cliente
122-As informações que o sistema de informação precisava fornecer para o cliente
mudaram constantemente, durante o projeto
117
PARTE X – RESULTADOS
As afirmativas a seguir têm o objetivo de mapear os resultados alcançados pelo
projeto. No primeiro bloco, você deve utilizar a escala fornecida para informar seu grau de
concordância com cada uma das afirmativas apresentadas. Em seguida, serão analisadas
informações sobre o que foi previsto e o que foi efetivamente realizado. Este é um módulo
muito importante e sua sinceridade é fundamental para que os resultados analisados sejam
significativos. Lembre-se que seus dados são sigilosos e que para salvar as informações,
nenhuma pergunta poderá ficar sem resposta.
Discordo
inteiramente
Discordo em
grande parte
Discordo
parcialmente
Indiferente
Concordo
parcialmente
Concordo em
grande parte
Concordo
inteiramente
1 2 3 4 5 6 7
Valor
123-Após projeto, o cliente demonstrou claro interesse em fortalecer o
relacionamento profissional com nosso grupo ou organização
124-Nosso relacionamento profissional com o cliente foi fortalecido pelos resultados
obtidos com o projeto e a forma como foi conduzido
125-O projeto teve um impacto negativo no relacionamento entre o cliente e nosso
grupo ou organização
126-A condução e resultados do projeto aumentaram as chances de fecharmos novos
negócios com aquele mesmo cliente
127-O projeto contribuiu significativamente para a deterioração do relacionamento
profissional que mantínhamos com o seu cliente
128-As especificações técnicas finais do projeto foram atendidas de forma altamente
satisfatória
118
129-As especificações funcionais finais do projeto foram todas plenamente
atendidas
130-Todos os requisitos de documentação do processo de gerenciamento do projeto
foram integralmente cumpridos
131-O cliente ficou totalmente satisfeito com o projeto
132-O impacto final do projeto foi considerado amplamente positivo pela
organização cliente
133-De forma geral, o projeto pode ser considerado um sucesso
134-Qual foi o prazo total (considerando as modificações acordadas e aprovadas por
clientes e fornecedores) para a realização do projeto?
135-Qual foi o tempo efetivamente consumido até o aceite final do cliente?
136-Qual foi o orçamento total (considerando as modificações acordadas e
aprovadas por clientes e fornecedores) para a realização do projeto?
137-Qual foi o orçamento efetivamente consumido até o aceite final do cliente?
138-Qual o número aproximado atividades realizadas durante o projeto?
139-Qual o número aproximado de não-conformidades reportadas pela equipe
cliente do projeto?
140-Das não-conformidades incluídas acima, que percentual é relativo a problemas
de desenvolvimento (ex., erros de implementação, execução ou desempenho)?
141-Das não-conformidades contabilizadas, que percentual é relativo a problemas
de implantação (ex., erros na construção de scripts de banco de dados, migração das
informações, transferência de arquivos, integração entre sistemas e outros)?
119
APÊNDICE B
SITE WWW.GERENTEDETI.COM.BR
120
INSTRUÇÕES DE PREENCHIMENTO
“A Relação entre Competências de Gerenciamento, Complexidade e Sucesso
dos Projetos de Tecnologia da Informação”
O questionário que compõe o presente estudo faz parte de uma pesquisa do Mestrado em
Administração do Ibmec – Rio de Janeiro. Você irá encontrar perguntas sobre sua organização,
trabalho e os sistemas de Tecnologia da Informação que gerencia. Todas as informações que você
prover são absolutamente confidenciais e serão utilizadas exclusivamente para fins de pesquisa e
fornecidas somente para você caso seja de sua vontade recebê-las. É muito importante que você
tente responder as perguntas do questionário da forma mais precisa e sincera possível. Ao
responder, por favor, considere o último programa ou projeto de Tecnologia da Informação que você
gerenciou.
Atenção: é imprescindível que o programa ou projeto analisado esteja em produção e tenha
sido aceito pelo cliente. Mesmo que novas etapas estejam sendo realizadas atualmente, considere
apenas as informações do último módulo realmente entregue.
Para ter direito aos benefícios oferecidos aos participantes, você precisará responder todas as
perguntas de todos os itens do questionário e, ao final, pressionar o botão [Finalizar Pesquisa]
que está localizado na parte debaixo dos boxes dos grupos de itens que serão avaliados.
Você terá até 15 (quinze dias) para finalizar todos os módulos da pesquisa. Entretanto, ao iniciar
um item você deverá responder todas as questões relativas a ele. Vale lembrar, que você só
receberá as análises e relatórios gratuitos sobre suas características e seu posicionamento em
relação à comunidade de gerentes de TI caso tenha feito tal opção. No módulo de avaliação de
“Raciocínio Lógico”, seu tempo para responder as perguntas será monitorado. Esse tempo é um item
fundamental para nossas análises. Muitas perguntas do questionário envolvem afirmativas que
devem que devem ser avaliadas pelo respondente. Elas incluem escalas parecidas com a que está
reproduzida abaixo:
Ao responder essas perguntas, indique até que ponto você concorda ou discorda das afirmativas
utilizando a escala fornecida. Ao longo do questionário, várias questões farão referência ao "sistema"
ou “projeto”. Em todos os casos, estamos nos referindo ao último projeto de TI que você finalizou.
Atenção: todas as respostas precisam, necessariamente, se referir ao mesmo projeto.
Por favor, fique a vontade para entrar em contato com os pesquisadores responsáveis por este
estudo, caso tenha alguma dúvida ou comentários sobre o questionário. Os dados para contato são
fornecidos abaixo.
Desde já agradecemos sua participação.
André Lima-Cardoso (limacardoso@gerentedeti.com.br)
Prof. Valter Moreno Jr., Ph.D. (vmorenojr@ibmecrj.br)
Faculdades Ibmec
Av. Rio Branco, 108 / 5° andar
Rio de Janeiro – RJ
20040-001
121
TELA PRINCIPAL DO SITE
122
TELA DE GERENCIAMENTO DA PESQUISA
123
TELA – DADOS GERAIS
124
TELA – QUALIFICAÇÃO EM GESTÃO DE PROJETOS
125
TELA – INTELIGÊNCIA EMOCIONAL
126
TELA – PERSONALIDADE
127
TELA – QUALIFICAÇÃO EM ANÁLISE DE NEGÓCIOS
128
TELA – RACIOCÍNIO LÓGICO: PARTE 1
129
TELA – RACIOCÍNIO LÓGICO: PARTE 2
130
TELA – RACIOCÍNIO LÓGICO: PARTE 3
131
TELA – RACIOCÍNIO LÓGICO: PARTE 4
132
TELA – CARACTERÍSTICAS
133
TELA – COMPLEXIDADE
134
TELA – RESULTADOS
135
APÊNDICE C
REGRESSÕES
COD, COE, IE em Rel Cli
Model R R Square
Adjusted R
Square
Std. Error of
the Estimate Change Statistics
R Square
Change F Change df1 df2
Sig. F
Change
R Square
Change F Change df1 df2
1
,356(a)
,126
,120
,94860
,126
19,459
2
269
,000
2
,376(b)
,142
,132
,94210
,015
4,721
1
268
,031
3
,379(c)
,144
,128
,94433
,002
,368
2
266
,693
a Predictors: (Constant), cod, coe
b Predictors: (Constant), cod, coe, ie
c Predictors: (Constant), cod, coe, ie, coe_ie, cod_ie
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
t Sig.
Collinearity Statistics
Model
B Std. Error Beta Tolerance VIF B Std. Error
(Constant)
2,074
,058
36,028
,000
coe
,449
,077
,351
5,866
,000
,906
1,104
1
cod
,010
,044
,013
,218
,827
,906
1,104
(Constant) 2,075
,057
36,289
,000
coe ,434
,076
,339
5,674
,000
,897
1,114
cod ,035
,045
,047
,771
,441
,846
1,182
2
ie
-,202
,093
-,127
-2,173
,031
,934
1,071
(Constant)
2,075
,060
34,876
,000
coe
,419
,079
,328
5,279
,000
,834
1,198
cod
,039
,046
,052
,834
,405
,814
1,229
ie -,194
,096
-,122
-2,020
,044
,878
1,139
coe_ie ,110
,135
,049
,817
,415
,878
1,139
3
cod_ie
,003
,072
,003
,045
,964
,873
1,145
a Dependent Variable: Rel_cli
COD, COE, Rac em Rel Cli
Model R R Square
Adjusted R
Square
Std. Error of
the Estimate Change Statistics
R Square
Change F Change df1 df2
Sig. F
Change
R Square
Change F Change df1 df2
1
,356(a)
,126
,120
,94860
,126
19,459
2
269
,000
2
,361(b)
,130
,121
,94824
,004
1,205
1
268
,273
3
,361(c)
,131
,114
,95168
,000
,033
2
266
,968
a Predictors: (Constant), cod, coe
b Predictors: (Constant), cod, coe, rac
c Predictors: (Constant), cod, coe, rac, coe_rac, cod_rac
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
t Sig.
Collinearity Statistics
Model
B Std. Error Beta Tolerance VIF B Std. Error
(Constant)
2,074
,058
36,028
,000
coe
,449
,077
,351
5,866
,000
,906
1,104
1
cod
,010
,044
,013
,218
,827
,906
1,104
(Constant) 2,075
,058
36,056
,000
coe ,440
,077
,344
5,709
,000
,894
1,118
cod ,015
,044
,021
,341
,733
,894
1,118
2
rac
,037
,034
,063
1,098
,273
,981
1,020
(Constant)
2,076
,058
35,671
,000
coe
,438
,079
,342
5,565
,000
,865
1,156
cod
,016
,045
,022
,355
,723
,877
1,140
rac ,037
,035
,063
1,056
,292
,924
1,082
coe_rac -,009
,040
-,014
-,238
,812
,950
1,053
3
cod_rac
-,003
,026
-,006
-,103
,918
,937
1,067
a Dependent Variable: Rel_cli
COD, COE, Con em Rel Cli
Model R R Square
Adjusted R
Square
Std. Error of
the Estimate Change Statistics
R Square
Change F Change df1 df2
Sig. F
Change
R Square
Change F Change df1 df2
1
,356(a)
,126
,120
,94860
,126
19,459
2
269
,000
2
,370(b)
,137
,127
,94465
,010
3,254
1
268
,072
3
,378(c)
,143
,126
,94505
,006
,886
2
266
,414
a Predictors: (Constant), cod, coe
b Predictors: (Constant), cod, coe, con
c Predictors: (Constant), cod, coe, con, cod_con, coe_con
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
t Sig.
Collinearity Statistics
Model
B Std. Error Beta Tolerance VIF B Std. Error
(Constant)
2,074
,058
36,028
,000
coe
,449
,077
,351
5,866
,000
,906
1,104
1
cod
,010
,044
,013
,218
,827
,906
1,104
(Constant) 2,070
,057
36,068
,000
coe ,436
,077
,340
5,681
,000
,897
1,115
cod ,022
,044
,029
,489
,626
,885
1,130
2
conc
-,143
,079
-,104
-1,804
,072
,974
1,026
(Constant)
2,073
,058
35,567
,000
coe
,424
,078
,331
5,427
,000
,865
1,157
cod
,028
,045
,038
,624
,533
,870
1,149
conc -,140
,080
-,101
-1,756
,080
,967
1,034
coe_conc ,126
,111
,070
1,135
,257
,856
1,168
3
cod_conc
,015
,058
,016
,265
,791
,875
1,143
a Dependent Variable: Rel_cli
COD, COE, Form GP em Rel Cli
Model R R Square
Adjusted R
Square
Std. Error of
the Estimate Change Statistics
R Square
Change F Change df1 df2
Sig. F
Change
R Square
Change F Change df1 df2
1
,356(a)
,126
,120
,94860
,126
19,459
2
269
,000
2
,356(b)
,127
,117
,95006
,001
,172
1
268
,679
3
,388(c)
,150
,135
,94069
,024
3,685
2
266
,026
a Predictors: (Constant), cod, coe
b Predictors: (Constant), cod, coe, form_gp
c Predictors: (Constant), cod, coe, form_gp, cod_form_gp, coe_form_gp
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
t Sig.
Collinearity Statistics
Model
B Std. Error Beta Tolerance VIF B Std. Error
(Constant)
2,074
,058
36,028
,000
coe
,449
,077
,351
5,866
,000
,906
1,104
1
cod
,010
,044
,013
,218
,827
,906
1,104
(Constant) 2,074
,058
35,970
,000
coe ,452
,077
,354
5,870
,000
,898
1,114
cod ,009
,044
,013
,213
,831
,906
1,104
2
form_gp
-,016
,040
-,024
-,414
,679
,991
1,009
(Constant)
2,081
,057
36,223
,000
coe
,421
,078
,329
5,372
,000
,853
1,173
cod
,021
,044
,029
,480
,632
,892
1,121
form_gp -,006
,040
-,009
-,163
,870
,975
1,025
coe_form_gp -,079
,057
-,088
-1,386
,167
,796
1,257
3
cod_form_gp
,084
,031
,168
2,698
,007
,827
1,209
a Dependent Variable: Rel_cli
COD, COE, Exp Sim em Rel Cli
Model R R Square
Adjusted R
Square
Std. Error of
the Estimate Change Statistics
R Square
Change F Change Df1 df2
Sig. F
Change
R Square
Change F Change df1 df2
1
,356(a)
,126
,120
,94861
,126
19,387
2
268
,000
2
,376(b)
,141
,132
,94218
,015
4,670
1
267
,032
3
,376(c)
,141
,125
,94573
,000
,001
2
265
,999
a Predictors: (Constant), cod, coe
b Predictors: (Constant), cod, coe, Exp_sim
c Predictors: (Constant), cod, coe, Exp_sim, cod_exp_sim, coe_exp_sim
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
t Sig.
Collinearity Statistics
Model
B Std. Error Beta Tolerance VIF B Std. Error
(Constant)
2,074
,058
35,962
,000
coe
,449
,077
,351
5,855
,000
,906
1,104
1
cod
,010
,044
,013
,218
,828
,906
1,104
(Constant) 2,074
,057
36,206
,000
coe ,467
,077
,365
6,089
,000
,896
1,116
cod ,009
,044
,013
,215
,830
,906
1,104
2
Exp_sim
-,028
,013
-,123
-2,161
,032
,988
1,012
(Constant)
2,074
,058
35,559
,000
coe
,468
,081
,366
5,745
,000
,799
1,251
cod
,009
,044
,013
,210
,834
,892
1,121
Exp_sim -,028
,014
-,124
-2,072
,039
,909
1,100
coe_exp_sim ,001
,024
,003
,043
,966
,851
1,176
3
cod_exp_sim
5,63E-006
,011
,000
,001
1,000
,889
1,125
a Dependent Variable: Rel_cli
COD, COE, IE em Especs
Model R R Square
Adjusted R
Square
Std. Error of
the Estimate Change Statistics
R Square
Change F Change df1 df2
Sig. F
Change
R Square
Change F Change df1 df2
1
,334(a)
,112
,105
1,09692
,112
16,928
2
269
,000
2
,395(b)
,156
,147
1,07117
,044
14,089
1
268
,000
3
,400(c)
,160
,144
1,07261
,004
,642
2
266
,527
a Predictors: (Constant), cod, coe
b Predictors: (Constant), cod, coe, ie
c Predictors: (Constant), cod, coe, ie, coe_ie, cod_ie
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
t Sig.
Collinearity Statistics
Model
B Std. Error Beta Tolerance VIF B Std. Error
(Constant)
2,455
,067
36,880
,000
coe
,490
,089
,334
5,528
,000
,906
1,104
1
cod
,002
,051
,002
,030
,976
,906
1,104
(Constant) 2,457
,065
37,788
,000
coe ,459
,087
,313
5,279
,000
,897
1,114
cod ,051
,052
,061
,995
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,846
1,182
2
ie
-,397
,106
-,218
-3,754
,000
,934
1,071
(Constant)
2,469
,068
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,000
coe
,466
,090
,317
5,160
,000
,834
1,198
cod
,053
,053
,063
1,009
,314
,814
1,229
ie -,423
,109
-,232
-3,875
,000
,878
1,139
coe_ie -,100
,153
-,039
-,651
,516
,878
1,139
3
cod_ie
-,060
,082
-,044
-,732
,465
,873
1,145
a Dependent Variable: Especs
COD, COE, Rac em Especs
Model R R Square
Adjusted R
Square
Std. Error of
the Estimate Change Statistics
R Square
Change F Change df1 df2
Sig. F
Change
R Square
Change F Change df1 df2
1
,334(a)
,112
,105
1,09692
,112
16,928
2
269
,000
2
,340(b)
,116
,106
1,09658
,004
1,167
1
268
,281
3
,345(c)
,119
,102
1,09860
,003
,508
2
266
,602
a Predictors: (Constant), cod, coe
b Predictors: (Constant), cod, coe, rac
c Predictors: (Constant), cod, coe, rac, coe_rac, cod_rac
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
t Sig.
Collinearity Statistics
Model
B Std. Error Beta Tolerance VIF B Std. Error
(Constant)
2,455
,067
36,880
,000
coe
,490
,089
,334
5,528
,000
,906
1,104
1
cod
,002
,051
,002
,030
,976
,906
1,104
(Constant) 2,457
,067
36,904
,000
coe ,479
,089
,326
5,374
,000
,894
1,118
cod ,008
,051
,009
,152
,879
,894
1,118
2
rac
,042
,039
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,281
,981
1,020
(Constant)
2,459
,067
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,000
coe
,470
,091
,320
5,176
,000
,865
1,156
cod
,011
,052
,013
,212
,832
,877
1,140
rac ,042
,040
,063
1,046
,297
,924
1,082
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,046
-,053
-,893
,373
,950
1,053
3
cod_rac
-,015
,030
-,029
-,488
,626
,937
1,067
a Dependent Variable: Especs
COD, COE, Con em Especs
Model R R Square
Adjusted R
Square
Std. Error of
the Estimate Change Statistics
R Square
Change F Change df1 df2
Sig. F
Change
R Square
Change F Change df1 df2
1
,334(a)
,112
,105
1,09692
,112
16,928
2
269
,000
2
,388(b)
,150
,141
1,07476
,039
12,207
1
268
,001
3
,393(c)
,155
,139
1,07624
,004
,632
2
266
,532
a Predictors: (Constant), cod, coe
b Predictors: (Constant), cod, coe, con
c Predictors: (Constant), cod, coe, con, cod_con, coe_con
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
t Sig.
Collinearity Statistics
Model
B Std. Error Beta Tolerance VIF B Std. Error
(Constant)
2,455
,067
36,880
,000
coe
,490
,089
,334
5,528
,000
,906
1,104
1
cod
,002
,051
,002
,030
,976
,906
1,104
(Constant) 2,446
,065
37,456
,000
coe ,459
,087
,313
5,265
,000
,897
1,115
cod ,028
,051
,033
,557
,578
,885
1,130
2
conc
-,316
,090
-,199
-3,494
,001
,974
1,026
(Constant)
2,445
,066
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,000
coe
,452
,089
,308
5,078
,000
,865
1,157
cod
,033
,051
,039
,647
,518
,870
1,149
conc -,315
,091
-,199
-3,463
,001
,967
1,034
coe_conc ,101
,126
,049
,803
,423
,856
1,168
3
cod_conc
,031
,066
,028
,465
,642
,875
1,143
a Dependent Variable: Especs
COD, COE, Form GP em Especs
Model R R Square
Adjusted R
Square
Std. Error of
the Estimate Change Statistics
R Square
Change F Change df1 df2
Sig. F
Change
R Square
Change F Change df1 df2
1
,334(a)
,112
,105
1,09692
,112
16,928
2
269
,000
2
,334(b)
,112
,102
1,09896
,000
,005
1
268
,941
3
,339(c)
,115
,099
1,10099
,003
,505
2
266
,604
a Predictors: (Constant), cod, coe
b Predictors: (Constant), cod, coe, form_gp
c Predictors: (Constant), cod, coe, form_gp, cod_form_gp, coe_form_gp
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
t Sig.
Collinearity Statistics
Model
B Std. Error Beta Tolerance VIF B Std. Error
(Constant)
2,455
,067
36,880
,000
coe
,490
,089
,334
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,000
,906
1,104
1
cod
,002
,051
,002
,030
,976
,906
1,104
(Constant) 2,455
,067
36,812
,000
coe ,489
,089
,333
5,488
,000
,898
1,114
cod ,002
,051
,002
,031
,975
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1,104
2
form_gp
,003
,046
,004
,074
,941
,991
1,009
(Constant)
2,459
,067
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,000
coe
,474
,092
,323
5,178
,000
,853
1,173
cod
,007
,052
,008
,133
,894
,892
1,121
form_gp ,008
,046
,010
,171
,864
,975
1,025
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,067
-,036
-,561
,576
,796
1,257
3
cod_form_gp
,036
,036
,063
,991
,323
,827
1,209
a Dependent Variable: Especs
COD, COE, Exp Sim em Especs
Model R R Square
Adjusted R
Square
Std. Error of
the Estimate Change Statistics
R Square
Change F Change df1 df2
Sig. F
Change
R Square
Change F Change df1 df2
1
,334(a)
,112
,105
1,09694
,112
16,865
2
268
,000
2
,366(b)
,134
,125
1,08499
,022
6,935
1
267
,009
3
,368(c)
,136
,119
1,08829
,001
,193
2
265
,825
a Predictors: (Constant), cod, coe
b Predictors: (Constant), cod, coe, exp sim
c Predictors: (Constant), cod, coe, exp sim, cod_exp, coe_exp
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
t Sig.
Collinearity Statistics
Model
B Std. Error Beta Tolerance VIF B Std. Error
(Constant)
2,455
,067
36,811
,000
coe
,490
,089
,334
5,518
,000
,906
1,104
1
cod
,002
,051
,002
,030
,976
,906
1,104
(Constant) 2,454
,066
37,197
,000
coe ,526
,089
,359
5,919
,000
,884
1,131
cod -,013
,051
-,015
-,246
,806
,896
1,117
2
Exp Sim
-,222
,084
-,152
-2,633
,009
,972
1,028
(Constant)
2,462
,067
36,491
,000
coe
,513
,092
,350
5,593
,000
,835
1,198
cod
-,010
,051
-,012
-,190
,849
,879
1,138
exp sim -,216
,085
-,147
-2,525
,012
,956
1,046
coe_exp -,079
,133
-,036
-,593
,554
,902
1,109
3
cod_exp
,020
,068
,017
,298
,766
,953
1,050
a Dependent Variable: Especs
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