Resumo

Título do Artigo

O IMPACTO DOS SOFTWARES SOCIAIS NA INOVAÇÃO DE PROCESSOS E A MEDIAÇÃO DA GESTÃO DO SOCIAL BPM
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Palavras Chave

Softwares sociais
Inovação de Processos
Social BPM

Área

Gestão da Inovação

Tema

Organização, Processos e Projetos de Inovação

Autores

Nome
1 - Mateus Frechiani Bitte
UNIVERSIDADE FEDERAL DO ESPÍRITO SANTO (UFES) - Goiabeiras
2 - Hélio Zanquetto Filho
UNIVERSIDADE FEDERAL DO ESPÍRITO SANTO (UFES) - CAMPUS GOIABEIRAS
3 - Roquemar de Lima Baldam
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Reumo

A inovação de processos é parte importante na competitividade das organizações atualmente, portanto é necessário destacar que Business Process Management (BPM) gera algumas lacunas que prejudicam a inovação de processos na organização devido a perda de conhecimentos por informações que não são passadas a diante (EROL et al., 2010). Esse problema pode ser reduzido com a utilização dos chamados Softwares Sociais (SS) como ferramentas por onde o conhecimento e ideias fluem livremente. Além disso uma perspectiva social do BPM (SBPM) pode mediar essa relação, melhorando os resultados.
O presente trabalho possui duas perguntas de pesquisa : “qual o impacto dos SS na inovação de processos?” e “qual o impacto da mediação do SBPM na relação entre os SS e a inovação de processos?”.O presente trabalho pretende discutir teoricamente e testar empiricamente uma proposta de modelo para a questão da perda de inovação utilizando os SS e o SBPM como variável mediadora. Na literatura são escassos os trabalhos que discutem as relações propostas no presente trabalho. A abordagem social da gestão de processos pode ser um ponto sombreado na temática do BPM podendo trazer benefícios ao BPM.
A inovação de processos se origina como toda inovação de ideias criativas. Os SS são ferramentas que possibilitam a criação do conhecimento coletivo e a conexão de múltiplos indivíduos, por exemplo: fóruns de internet, mensagens instantâneas e blogs (BOGËL, STIEGLITZ, MESKE, 2014). Essas ferramentas podem contribuir para a inovação na medida que funcionam como redes em que fluem ideias e conhecimento tácito. Além disso, a utilização de um clima colaborativo proporcionado pelo SBPM amplificaria os resultados dessa relação entre SS e inovação de processos.
O método para análise dos dados foi a modelagem de equações estruturais. O modelo de equações estruturais se utiliza da análise multivariada de dados, que envolve a aplicação de métodos estatísticos que analisam simultaneamente várias variáveis (HAIR. et al, 2014). A fonte de dados utilizada na pesquisa foram as respostas dos funcionários chave na gestão de processos de organizações orientadas para processo. Esses funcionários chave, espalhados por todo o Brasil, podem ser identificados na Association of Business Process Management Professionals (ABPMP), Brasil.
A análise ocorreu em duas etapas. Primeiramente foi avaliado o modelo de mensuração com base na confiabilidade de consistência interna, a validade convergente e a validade discriminante. O modelo de mensuração obteve bons valores nas análises e prosseguiu-se para análise do modelo estrutural. No modelo estrutural todas as hipóteses propostas foram aceitas e comprovou-se a mediação total do SBPM na relação entre SS e inovação de processos.
A utilização de Softwares Sociais aumentou muito, e pouco se sabe sobre seu impacto no dia a dia das organizações. Como foi destacado neste trabalho, essas ferramentas podem auxiliar a inovação nos seus mais diversos estágios. Portanto, o presente trabalho buscou verificar se estas ferramentas podem impactar a inovação de processos e como o SBPM impacta na relação dessas ferramentas com inovação de processos. Foi comprovado que os SS impactam positivamente na inovação de processos e que o SBPM exerce a mediação completa dessa relação.
BÖGEL, S.; STIEGLITZ, S.; MESKE, C. A role model-based approach for modelling collaborative processes. Business Process Management Journal, v.20, n. 4, p.598-614, 2014. EROL, S. et al. Combining BPM and social software: contradiction or chance? Journal of Software Maintenance and Evolution: Research and Practice, v.22, n. 7, p. 449–476, 2010. HAIR, J. F. et al. Análise multivariada de dados. 6. ed. Porto Alegre: Bookman, 2009.