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Ativos intangíveis em empresas altamente tecnológicas e intensivas em conhecimento PDF

13 Pages·2017·0.53 MB·Portuguese
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Ativos intangíveis em empresas altamente tecnológicas e intensivas em conhecimento Marco Antonio Sartori (Universidade Estadual do Oeste do Paraná) [email protected] Emanuel Campigotto Sandri (Universidade Estadual do Oeste do Paraná) [email protected] Cláudio Antonio Rojo (Universidade Estadual do Oeste do Paraná) [email protected] Resumo As empresas da área de tecnologia da informação (TI) utilizam como principal matéria-prima o conhecimento. Apesar da sua relevância, este é um ativo intangível cuja mensuração apresenta um alto nível de complexidade, assim como é demasiadamente complexa a compreensão dos impactos que o investimento nesse tipo de ativo provoca no desenvolvimento e na valorização dessas empresas. Com o objetivo de levantar, analisar e identificar os destaques das produções acadêmicas mais recentes sobre a relação de ativos intangíveis em empresas altamente tecnológicas e intensivas em conhecimento. O presente estudo utilizou-se de revisão sistemática como objeto metodológico, aplicada no período de 2012 a 2017, e pesquisada nas bases de dados Web of Science, Scielo, Scopus e Spell. Durante o estudo foi realizada análise temática de conteúdo e análise estatística descritiva, com a intenção de encontrar e apontar a frequência simples das informações identificadas durante a pesquisa. Esta pesquisa concluiu que o capital intelectual é tema recorrente de estudos no Brasil e no exterior, devido aos bons resultados obtidos por meio de sua exploração, tornando- o um combustível para elevação do potencial competitivo das organizações. Palavras-chave: Ativos intangíveis. Capital intelectual. Tecnologia da informação. Área Temática: Estratégia e Competitividade 1 Introdução De acordo com Kayo, Kimura, Martin, e Nakamura (2006), o valor econômico da empresa é a soma dos ativos tangíveis e intangíveis, porém nota-se um maior crescimento desse valor em empresas que se utilizam de forma mais intensa destes últimos. Todavia, a influência dos intangíveis sobre o valor de uma empresa depende fortemente de seu ramo de atuação, ciclo de vida dos produtos e da empresa, dentre outros. No contexto das empresas de TI, em destaque aquelas focadas no desenvolvimento de softwares, nas quais o conhecimento é a matéria-prima e a presença dos ativos intangíveis é marcante, a situação problema identificada advém da seguinte questão: quais os impactos dos 1 ativos intangíveis nas empresas de software, cuja principal característica é intensidade em conhecimento? Desta forma, este trabalho tem como objetivo levantar, analisar e identificar as produções acadêmicas em destaque no que tange à relação entre o desenvolvimento de softwares e a intensa presença de ativos intangíveis. Para tal, são listados estudos que envolvem os temas que tratam os ativos intangíveis, capital humano, capital intelectual e gestão do conhecimento aplicados à área de software. A pesquisa realizada por meio de revisão sistemática da literatura é apresentada em cinco seções: introdução; revisão teórica; metodologia; apresentação e análise dos dados e conclusões. 2 Revisão teórica A revisão teórica utilizada como embasamento para este estudo foi pautada sobre o tema da gestão de ativos intangíveis em empresas focadas no desenvolvimento de softwares. Dentre os principais temas abordados, destacam-se a gestão dos ativos intangíveis e do capital intelectual, como forma de agregar maior potencial competitivo às empresas. 2.1 Ativos intangíveis Também conhecidos como recursos, os ativos intangíveis são definidos por Kayo et al. (2006) como sendo as competências, processos organizacionais, informação, conhecimentos e outros atributos controlados pela empresa, os quais podem levar uma empresa a obter lucros anormais e obter, ou sustentar, sua vantagem competitiva. No contexto de uma sociedade baseada no conhecimento, Antunes e Martins (2002) afirmam que o conhecimento é considerado um ativo intangível quando a soma do conhecimento tácito e do conhecimento explícito é utilizada com o objetivo de criar novos produtos e serviços, permitindo que a empresa detentora desse conhecimento se sobressaia de alguma forma. De forma sintética, ativos intangíveis podem ser entendidos como um conjunto de conhecimentos, práticas, políticas e inovações, quando aliados aos ativos tangíveis, incluindo máquinas, plantas, dentre outros, contribui para a geração de valor para as organizações e para as pessoas, permitindo o alcance e a manutenção de vantagens competitivas. Corroborando na conceituação, Perez e Famá (2006) citam como exemplos de ativos intangíveis as patentes, franquias, marcas, goodwill, direitos autorais, processos secretos, licenças, softwares desenvolvidos, bancos de dados, concessões públicas, direitos de exploração e operação, carteira de clientes, dentre outros. Para Lev (2001), os ativos intangíveis constituem um direito a benefícios futuros, criado pela inovação, práticas organizacionais e recursos humanos. Como resultado de sua interação com os ativos tangíveis, tem-se a criação de valor corporativo e crescimento econômico. Sob a visão de Kayo et al. (2006), operações de fusão ou aquisição de empresas podem ser baseadas no valor dos ativos intangíveis. Além disso, podem servir como base para 2 operações de securitização ou como garantias de empréstimos. Os mesmos autores, baseados nos estudos de Lev (2001), afirmam que os investimentos em intangíveis contribuem significativamente para que a empresa se torne mais produtiva e inovadora. 2.2 Capital intelectual Para Stefano, Casarotto Filho, Freitas, e Martinez (2014), o capital intelectual como ativo relevante para a organização surge quando o conhecimento que há dentro de uma organização é gerenciado de maneira formal, de modo que se possa gerar benefícios para a própria empresa e seus colaboradores. Colaborando com a conceituação do termo, Brooking (1997) afirma que o capital intelectual pode ser divido da seguinte forma: Ativos de mercado: marcas, clientes, lealdade dos clientes, canais de distribuição, franquias, dentre outros. Ativos humanos: conhecimento, criatividade, habilidade para resolver problemas, vistos de forma coletiva e dinâmica. Ativos de propriedade intelectual: know-how, segredos industriais, patentes, dentre outros. Ativos de infraestrutura: metodologias, processos, sistemas, métodos gerenciais, bancos de dados de clientes, dentre outros. Em estudo publicado em 2007, a Fundação Nacional da Qualidade (FNQ, 2007) define o capital intelectual como sendo um conjunto de ativos intangíveis representados pelo acervo de conhecimento que a organização possui, e que permitem que esta agregue valor ao seu negócio (FNQ, 2007). Para a Fundação, o capital intelectual pode ser entendido, principalmente, como uma parte dos ativos intangíveis, relacionada à gestão de patentes, P&D ou a inteligência competitiva, conforme pode ser observado na Tabela 1. Tabela 1: Modelo de Classificação de Intangíveis da Suzano Papel e Celulose Ativo intangível Elementos que o compõem *Marcas e patentes *Imagem e atratividade *Diferenciação *Posição global Capital Institucional *Responsabilidade social *Gestão para a excelência *Inserção na sociedade Capital *Prontidão estratégica *Capacidade de estruturação sistêmica *Flexibilidade Organizacional estrutural *Propensão às mudanças *Gestão de talentos *Governança *Acesso aos mercados *Rede de relacionamentos *Barganha e arbitragem Capital Relacional *Poder de convocatória *Rede de valor *Acesso às fontes de financiamento *Inovação e vanguarda *Fomento à inovação *Teses e dissertações *Gestão Capital Intelectual de patentes *Inteligência jurídica *Gestão de P&D *Inteligência competitiva Nota. Balanço de ativos intangíveis da Suzano Papel e Celulose – Desdobramento. De acordo com a FNQ (2007), modelos semelhantes podem ser encontrados no Brasil em empresas como a Petrobrás, e também no CRIE (Centro de Referência em Inteligência Empresarial, da UFRJ). Fonte: Adaptado de FNQ (2007) 3 3 Metodologia Trata-se de um artigo de revisão sistemática, o que para Fernández-Ríos e Buela-Casal (2009), é uma metodologia que potencializa a capacidade de pesquisa, procurando alcançar, de forma organizada e metodológica, o máximo de estudos possível. Seu efeito não é apenas uma relação cronológica ou exposição descritiva e linear de um determinado tema, porque a revisão sistemática constitui-se em um trabalho reflexivo, crítico e compreensivo sobre os estudos realizados. As revisões sistemáticas são consideradas trabalhos originais e relevantes por tratarem as fontes de dados expostas na literatura sobre determinado tema e pelo rigor metodológico ao serem desenvolvidas (Rother, 2007). Koller, Couto, e Hohendorff (2014) sugeriram oito etapas básicas como guia para a construção de uma revisão sistemática de qualidade, a qual foi escolhida e abordada durante a realização deste estudo, sendo: Delimitação da questão a ser pesquisada; escolha das fontes de dados; eleição das palavras-chave para a busca; busca e armazenamento dos resultados; seleção de artigos pelo resumo, de acordo com critérios de inclusão e exclusão; extração dos dados dos artigos selecionados; avaliação dos artigos; e síntese e interpretação dos dados. Durante o desenvolvimento deste artigo, as etapas foram separadas em três fases, em que a primeira contemplou a delimitação da questão a ser pesquisada, escolha das fontes de dados e a eleição das palavras-chave para a busca. A segunda fase atendeu à busca e armazenamento dos resultados, seleção de artigos pelo resumo de acordo com critérios de inclusão e exclusão, além da extração dos dados dos artigos selecionados. Na última fase, foram abrangidas a avaliação dos artigos e a síntese e interpretação dos dados. A pesquisa foi realizada nas bases de dados: Scielo, Spell, Web of Science e Scopus, por incorporarem periódicos nacionais e internacionais. O parâmetro cronológico adotado foi o período entre os anos de 2012 a 2017, visando as produções referentes aos últimos 05 anos. Foram selecionados trabalhos disponíveis em língua portuguesa e inglesa. A busca foi realizada no período de 13/06/2017 a 05/07/2017 com com base nos parâmetros: ativos intangíveis (Intangible assets), capital intelectual (intellectual capital) e gestão do conhecimento (knowledge management), capital humano (human capital), articulados por AND. Essas atividades pertenceram à primeira fase (fase 1). Na fase 2, uma vez que o foco da pesquisa se deu em artigos que relacionassem aos ativos intangíveis em empresas de software, os critérios de inclusão de artigos foram aqueles que: a) descrevessem estudos que abordassem o tema de pesquisa; b) tivessem disponível seu texto completo e fossem apresentados como artigo; c) estivessem publicados em periódicos enquadrados em estratos indicativos de qualidade A1, A2, B1, B2 e/ou B3. Os critérios de exclusão dos artigos foram: a) mesmos autores (mantido o trabalho com publicação mais recente); b) duplicados (excluídas as cópias) c) fossem de revisão de literatura ou sistemática; d) não fossem publicados em periódicos com qualis A1, A2, B1, B2 e/ou B3. Na última fase (fase 3), foram analisados e avaliados todos os artigos selecionados, após a leitura de seus resumos. Onde , na sequencia, fora realizada a avaliação crítica dos estudos, que se constituiu da leitura total dos trabalhos levantados e, em sequencia, a elaboração de tabelas sinópticas com as informações coletadas durante as buscas, para 4 conhecimento: título do artigo, revista, ano publicação, autor/autores, classificação de tema central do artigo, palavras-chave, objetivo, método, variáveis, resultados, sugestões de trabalhos futuros e observações. Auxiliado de técnicas de análise temática de conteúdo, após a leitura e releitura das conclusões dos artigos, buscando encontrar pontos que se destacaram mais de uma vez ou que se repetiam. Para apresentar os dados coletados e analisados, aplicou- se análise estatística descritiva para identificar, através dos valores, a frequência simples das informações apontadas. Após identificar as publicações que atendessem aos critérios de inclusão e exclusão dos trabalhos, foi realizado o parecer dos artigos e também uma síntese das informações, detalhada no tópico 4. 4 Resultados e discussões O total de publicações identificados na fase 1, por base de dados, foi: Scielo: 55 artigos, Spell: 185, Web of Science: 296 e Scopus: 134, totalizando 650 artigos potencialmente relevantes. Após aplicados os critérios de inclusão e exclusão que compõem a fase 2, foram mantidos 22 artigos (3,28% do total), conforme Figura 1. Figura 1. Esquema de seleção dos artigos por base de dados. Fonte: Elaborado pelos autores Dos 22 artigos adotados na pesquisa, um foi elegido da base de dados Scielo (4,5% do total), sete da Spell (31,8%), dois da Web of Science (9,1%) e 12 da Scopus (54,6%). Em relação ao idioma, seis (27,3%) são em português e 16 (72,3%) dos artigos são em língua inglesa. No que se refere às publicações em periódicos, o total de artigos escolhidos e analisados em estratos indicativos de qualidade foi organizado na seguinte ordem: 10 artigos publicados em revistas com qualis A1 (45,5% do total), três publicados em revista com qualis A2 (13,6%), dois publicados em revistas com qualis B1 (9,1%), dois publicados em revistas com qualis B2 (9,1%) e cinco publicados em revistas com qualis B3 (22,7%). 5 No que tange à relação dos anos em que foram publicados os trabalhos selecionados, o parâmetro cronológico adotado foi o período compreendido entre os anos de 2012 a 2017. Dos 22 artigos selecionados dois foram publicados em 2017 (9,1%), quatro em 2016 (18,2%), quatro em 2015 (18,2%), oito em 2014 (36,3%) e quatro em 2012 (18,2%), no ano de 2013 não foram encontrados artigos que se encaixassem nos critérios de inclusão. A Tabela 2 apresenta os artigos adotados na pesquisa. Tabela 2: Artigos Selecionados Base de Artigos Selecionados Título Qualis Dados Business Intelligence: métodos e técnicas de gestão do Devens Fraga et al. conhecimento e as tendências para avanços do capital B3 Spell (2017) intelectual Software teams and their knowledge networks in large- Šmite et al. (2017) A1 Scopus scale software development Evaluating the innovation of the Internet of things: Murray, Cuozzo, & empirical evidence from the Intellectual Capital A1 Web of Science Russo (2016) assessment A study on corporate culture, intellectual capital and Wang (2016) B1 Scopus corporate performance Sánchez-Segura et al. Uncovering hidden process assets: A case study A1 Scopus (2016) Exploring the antecedents and consequences of Chang et al. (2016) technology and knowledge integration mechanisms in A1 Scopus the context of NPD ClaesWohlin, Smite e, A general theory of software engineering: Balancing A2 Scopus Moe (2015) human, social and organizational capitals The formation of organizational social capital into Castillo e Smida (2015) B1 Scielo technology-based micro enterprises Turnover or turnaway? Competing risks analysis of Joseph, Ang e, male and female it professionals' job mobility and A1 Scopus Slaughter (2015) relative pay gap The moderating role of social networks within the Verde, Cooper e, Castro radical innovation process: a multidimensionality of B3 Scopus (2015) human capital-based analysis O Efeito Da Gestão Do Capital Intelectual Na Filho, Lopes e, Vantagem Competitiva: O Caso De Um Grupo B2 Spell Oliveira (2014) Empresarial Com Atuação Predominante em Tecnologia Importância e Contribuição do Ativo Intangível: Filho et al. (2014) Percepção dos Empreendedores de Micro e Pequenas B2 Spell Empresas Sobre o Capital Intelectual Intangible Assets and Superior and Sustained Martins et al. (2014) A2 Spell Performance of Innovative Brazilian Firms 6 Gestão De Ativos Intangíveis: Implicações E Relações Stefano et al. (2014) B3 Spell Da Gestão Do Conhecimento E Capital Freire e Spanhol (2014) Conhecimento Organizacional: Produto Ou Processo? B3 Spell Knowledge-based extraction of intellectual capital- Tsui et al. (2014) A1 Scopus related information from unstructured data Feijóo, Gómez-Barroso Exploring the economic value of personal information A1 Scopus e, Voigt (2014) from firms' financial statements Which Factors Influence the Adoption of Social Mukkamala e Software? An Exploratory Study of Indian Information A2 Scopus Razmerita (2014) Technology Consultancy Firms The role of intellectual capital and university Feng et al. (2012) technology transfer offices in university-based A1 Web of Science technology transfer Coser, Morales e, Selig A influência do capital intelectual sobre a performance B3 Spell (2012) dos projetos de software De Albuquerque et al. Human Capital valuation and return of investment on A1 Scopus (2012) corporate education Determinants of intangible assets value: The data Tsai, Lu e, Yen (2012) A1 Scopus mining approach Nota. Artigos selecionados para o estudo, de acordo com o ano de publicação, base de dados e qualis do periódico. Fonte: Elaborado pelos autores (2017) Sobre os resultados apresentados na Tabela 2, há dois pontos relevantes a serem considerados: o primeiro é a atribuição do qualis dos trabalhos. Ao serem adicionados os indicadores de qualidade de periódicos, o volume final de publicações foi reduzido. O período de publicação dos trabalhos é outro ponto importante, considerando que a busca focou em publicações dos últimos cinco anos. Importante salientar que durante a leitura dos resumos encontrou-se um volume considerável de trabalhos que atribuem as pesquisas a outras áreas de estudos como a Medicina, Enfermagem, Química, Biologia, entre outras, o que determinou a exclusão de uma série de estudos. A Figura 2 apresenta as principais variáveis identificadas entre os estudos selecionados, além do percentual de participação no total de estudos. 7 Figura 2. Percentual de participação de cada variável nos estudos, e autores cuja abordagem se deu em relação a essas variáveis. Fonte: Elaborado pelos autores (2017). Percebe-se que as maiores frequências identificadas nos estudos encontrados foram: capital intelectual e tecnologia, gestão de ativos intangíveis, gestão do capital humano e gestão do conhecimento. Identifica-se que a maior parte dos artigos aborda a gestão dos ativos intangíveis na área de tecnologia da informação, o que corresponde a 70,7%, dos tópicos estudados. Os trabalhos que não abordam diretamente essas variáveis (29,3%), tratam de assuntos similares como, capital estrutural, dados pessoais como ativos intangíveis, ativos intangíveis e organizações intensivas em conhecimento, capital intelectual e performance corporativa, capital relacional, inovação, valor agregado ao capital intelectual, vantagem competitiva e performance superior e visão baseada em recursos. Tratando especificamente da gestão dos ativos intangíveis, Freire, e Spanhol (2014) citam ganhos substanciais, domínio de mercado, marca diferenciada e destacado desempenho em empresas que gerenciam melhor o conhecimento e que possuem um perfil de intensidade em conhecimento. Em contrapartida, o estudo de Filho, Lopes, e Oliveira (2014) não chegou a conclusões tão otimistas. A despeito disso, é importante ressaltar que a amostra utilizada por Filho, Lopes, e Oliveira (2014) não foi suficiente para a realização de inferências. Considerando que os ativos intangíveis são complexos de serem medidos e gerenciados, Tsai, Lu, e Yen (2012) sugerem a utilização de técnicas de mineração de dados para encontrar elementos que possam influenciar nos intangíveis. Neste contexto, De Albuquerque, Vellasco, Mun, e Housel (2012) propõem a utilização da metologia ASKE- KVA (Atitude, Habilidades, Conhecimentos e Experiência-Conhecimentos Adquiridos) para 8 que as organizações identifiquem o quanto possuem de capital intangível, além do custo de retorno deste capital. Focando na relação entre o capital intelectual e a tecnolgia da informação, Feng, Chen, Wang, e Chiang (2012), Stefano, Casarotto Filho, Freitas, e Martinez (2014), Devens Fraga, Graeff Erpen, Varvakis, e dos Santos (2017), Coser, Morales, e Selig (2012), ClaesWohlin, Smite, e Moe (2015), Chang, Tsai, Fu, Chen, e De Peng (2016) e Šmite, Moe, Šāblis, e Wohlin (2017) propuseram modelos e chegaram a importantes conclusões que contribuem para uma melhor gestão desse tipo de ativo. Autores como Šmite, Moe, Šāblis, e Wohlin (2017) e Sánchez-Segura, Ruiz-Roble,s e Medina-Dominguez (2016), propuseram formas de classificação dos ativos intangíveis, de modo a auxiliar na indentificação e gestão desses ativos, tendo em vista que este é um dos principais problemas enfrentados pelas empresas em relação a este tipo de ativo, permitindo a estas agregar valor ao capital intelectual da organização. Outros autores destacam o relacionamento da gestão do conhecimento (GC) e do capital intelectual (CI). Por meio dessa relação, é possível fazer com que a dos análise dados, por exemplo, passe a fazer parte da cultura das empresas (Devens Fraga et al., 2017). De acordo com Feng, Chen, Wang, e Chiang (2012), as empresas que investem na gestão do conhecimento, em parte por meio de iniciativas e parcerias com escritórios de transferência tecnológica, possuem melhores processos de melhoria e inovação. Os estudos de Coser, Morales, e Selig (2012) e ClaesWohlin, Smite, e Moe (2015) comprovaram que a correta gestão do capital humano possui influência sobre o desempenho de projetos de software, incluindo aqueles de grande escala e que se utilizam de redes de conhecimento. Além disso, Chang, Tsai, Fu, Chen, e De Peng (2016) sugerem que as empresas devem estabelecer bases de interação para utilizar também o conhecimento externo para ajudar no desenvolvimento de novos produtos. No que tange às relações entre capital social e capital social corporativo, Castillo e Smida (2015), objetivaram propor respostas sobre como operacionalizar o conceito de Capital Social Organizacional para compreendê-lo e gerenciá-lo de forma mais eficaz. Corroborando, Mukkamala e Razmerita (2014) investigaram a adoção de software social em empresas indianas de TI e os fatores que a afetam. Os resultados mostraram que ainda há muita resistência por parte das equipes em relação ao compartilhamento de conhecimento, principalmente por não encontrarem incentivos ou motivações para essa prática. Em uma abordagem relacionada à gestão do capital humano, o estudo de Filho et al. (2014) revelou que metade de um grupo de empresas foco do estudo não possuía qualquer tipo de conhecimento quanto ao tema. Entretanto, para o percentual familiarizado com os termos, é atribuída alta valoração ao CH. Esse estudo se fez relevante para auxiliar as empresas na gestão de seu capital humano. Para Joseph, Ang, e Slaughter (2015) homens e mulheres que atuam na área de tecnologia da informação possuem características que impactam fortemente em números de turnover, por exemplo. Manter uma gestão adequada do CH, de acordo com Verde, Cooper, e Castro (2015), agrega às empresas requisitos que lhes permitem serem radicalmente inovadoras. Os estudos de Feijóo, Gómez-Barroso, e Voigt (2014) e Tsui, Wang, Cai, Cheung, e Lee (2014) abordaram o tema da construção do capital intelectual por meio da tecnologia. De acordo com os resultados dos estudos, é possível que as empresas realizem a extração de 9 elementos que compõem o capital intelectual, por meio de técnicas de mineração de dados. Desta forma, torna-se muito mais simples para as empresas identificarem os seus ativos, bem como identificar a relevância de um determinado ativo em relação ao volume deste intangível que a empresa possui. Figura 3. Participação de cada método de pesquisa no total de estudos selecionados. Fonte: Elaborado pelos autores (2017). Em relação ao método de pesquisa utilizado pelos autores, 50% deles realizaram estudos qualitativos, enquanto os 50% restantes foram distribuídos entre estudos mistos, quantitativos e outros, conforme mostra a Figura 3. Deste modo, o próximo tópico aborda as conclusões sobre o presente estudo. 5 Conclusões As empresas da área de tecnologia da informação têm como característica a intensidade em conhecimento, sendo este a sua principal matéria-prima. Essa característica reforça a necessidade de se identificar e gerenciar de maneira eficar os ativos de capital intelectual, humano, organizacional, dentre outros. O objetivo desta pesquisa foi levantar, analisar e identificar as produções acadêmicas em destaque no que tange à relação entre o desenvolvimento de softwares e a intensa presença de ativos intangíveis, buscando mapear o que já foi estudado nesta temática. Desse modo, por meio do levantamento de vários estudos que fazem relação ao tema, conclui-se que grande 10

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gestão do conhecimento aplicados à área de software. Spell. Freire e Spanhol (2014) Conhecimento Organizacional: Produto Ou Processo? B3.
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