XVIII SEMEADSeminários em Administração

novembro de 2015ISSN 2177-3866

 

 

 

 

 

INCORPORAÇÃO DA INOVAÇÃO EXTERNA À ORGANIZAÇÃO:COMPLEXIDADE DE MERCADO

 

 

LUIZ HENRIQUE MOURÃO MACHADOUNINOVE – Universidade Nove de Julholuizmachado@uninove.br 

 

FAP, Fundo de Amparo à Pesquisa da Universidade Nove de Julho. Prof. Leonel C. Rodrigues, PhD.

INCORPORAÇÃO DA INOVAÇÃO EXTERNA À ORGANIZAÇÃO: COMPLEXIDADE DE

MERCADO

RESUMO

Com o aumento da complexidade científica e tecnológica, novas formas para a geração de

tecnologia ocorrem com a inovação aberta, conforme mudanças dos padrões socioculturais e econômicos, que precisa ser gerenciado racionalmente para maximizar a criação de valor.

Pressupõe-se que a Inteligência Competitiva Tecnológica (ICT) permite ordenação e identificação de como internalizar a inovação externa, considerando aspectos e característ icas de mercado, desde a inovação aplicada a um mercado simples, com produtos seriados, até um

mercado que necessita de maior personalização, e exija maior capacidade de percepção e delineamento organizacional e produtivo. A proposta de tese visa contribuir com a incorporação

da inovação, considerando as complexidades mercadológicas apontadas, de modo a permitir o uso racional destas inovações. Viabilizar a trajetória tecnológica de incorporação de inovações permissivas, aos usuários intermediários e finais, considerando suas capacidades tecnológicas

conjugadas com o valor capturado e percebido pelo mercado, se firma como objeto da proposta de tese, compreendendo a natureza e tipo de inovação desejada aliada as condições

mercadológicas, e o ciclo de vida e estratégias das informações especializadas que suportem o modelo de negócios e o processo de incorporação do conhecimento técnico e da natureza do mercado, considerados alicerces dos processos tecnológicos e inovadores.

Palavras-chave: complexidade de mercado, incorporação da inovação externa, inovação aberta.

Abstract

With increasing scientific and technological complexity, new ways to generate technology

occur with open innovation, as changes in socio-cultural and economic standards, which must be managed rationally to maximize value creation. It is assumed that the Technologica l

Competitive Intelligence (ICT) allows sorting and identifying how internalize the external innovation, considering aspects and market characteristics, ranging from innovatio n applied to a single market with standard products to a market that needs further customization and require

greater capacity for organizational and productive design perception. The thesis project aims to contribute to better understand incorporation of innovation, considering figure out market

complexities identified in order to facilitate the rational use of these innovations. Enabling the technological trajectory of incorporating permissive innovations, intermediaries and end users considering its technological capabilities combined with the value perceived by the market, as

an object of this dissertation proposal, including the nature and type of desired innovation combined with the market conditions and the cycle of life and strategies of specialized

information to support the business model and the incorporation process of technical knowledge and the nature of the market, considered foundations of technological and innovative processes.

Keywords : market complexity , incorporating the external innovation , open innovation.

1. Introdução

A relevância do tema inovação aberta tem sido crescente na comunidade científica, todavia, apesar da concepção teórica, existem lacunas a ser preenchidas na operacionalização deste

processo. Assim, espera-se contribuir com a teorização da mobilização do processo inovador e as estratégias tecnológicas que permitam o uso racional da mobilização da inovação externa, considerando aspectos da complexidade de mercado e aceitação da tecnologia a ser ofertada.

A inovação e competitividade ampliam o desempenho empresarial, incorporando a inovação de produtos e processos adquiridos externamente e na busca do melhor arranjo que amplifique as

capacidades competitivas e captura de valor. Portanto, a ampliação do nível de competição empresarial e consequente necessidade de inovação, as empresas percebem a necessidade de ampliar o valor econômico da inovação, seja na criação, seja na captura do valor, para garantir

retorno e lucratividade a seus negócios (RODRIGUES, MACCARI & PEREIRA, 2009; TIDD, 2001).

Sob a perspectiva da inovação aberta, Chesbrough (2007) considera que o domínio tecnológico não está só no ambiente interno da empresa, mas também reside no ambiente externo da organização, protegidas por diversos tipos de artifícios legais, tais como patentes e registros.

Portanto, além da aquisição, também deve considerar a absorção da tecnologia endógena pela empresa, que considerem os respectivos atributos técnicos e processos que suportem a política

de inovação adotada pela empresa. Todavia, além dos atributos técnicos, pela própria natureza da inovação, deve-se considerar a capacidade de aprendizagem da tecnologia pela organização, a partir da capacidade tecnológica, que precede a capacidade absortiva, que considerem,

conforme a literatura, considera canais, a aprendizagem tecnológica e sua perspectiva de incorporar a tecnologia que transforma a relação de mercado, a partir da menor ou maior

personalização do produto ou serviço tecnológico ofertado. A incorporação do conhecimento tecnológico contribui, a partir da mobilização e agregação de valor do produto tecnológico adquirido via inovação aberta, agregam valor e as formas que esta

concepção agrega valor percebido pelos clientes. Analisar e avaliar a condição ambienta l externa (o funcionamento e a lógica de mercado), estabelecendo os processos mercadológicos,

considerando as mais diversas combinações e complexidades mercadológicas e tecnológicas, se faz necessário, para a incorporação dessas tecnologias pelas organizações. Assim, a partir do exposto, percebe-se que a razão de existência das empresas realmente inovadoras está no desejo

de servir e oferecer produtos ou serviços que adicionem valor e utilidade para os usuários fina is. A estratégia dessas empresas pode se basear mais na diferenciação do que na competição.

Muitas vezes, elas não desejam confrontar seus concorrentes, mas, ao mesmo tempo, têm verdadeira obsessão por oferecer produtos ou serviços que as distingue no mercado e agregue valor aos seus clientes. Muitas, inclusive, desenvolvem a capacidade de cooperar com

fornecedores e clientes e até mesmo com concorrentes como, por exemplo, a partir da criação de parcerias, redes e alianças estratégicas.

No âmago destas empresas, encontra-se o desejo e a busca por metas desafiantes. Em decorrência disso, estas empresas não se contentam em fazer o que os outros fazem. Elas acabam se firmando como organizações que se reinventam de forma contínua em um ambiente

inovador. A este respeito, de acordo com o Business Innovation Research Center - BIRC (2010), a adoção da tecnologia em resposta às forças ambientais tem contribuído de forma

significativa para determinar a trajetória empreendedora das empresas e suas respectivas capacidades em compreender as mudanças que estão se desdobrando em torno de suas atividades. Aliás, a crescente competitividade obriga as empresas a melhorar alguns aspectos

como a produtividade e a qualidade. Dessa maneira, considera-se que investir em novas tecnologias é uma das formas mais relevantes para melhorar a competitividade das empresas

no mercado global.

As organizações, ao combinarem conhecimento, habilidades tecnológicas e experiência para

gerar novos produtos e serviços podem gerar vantagens competitivas, visto que o ambiente em que essas empresas estão inseridas se modifica rapidamente. Estas céleres transformações

imprime a necessidade um gerenciamento da inovação condicionada à flexibilidade organizacional na busca de maior competitividade. Em consequência disso, a relação de inovação focada somente no produto e processo se apresenta insuficiente e incompleta para

cobrir outras áreas de inovação, tais como, posicionamento de mercado e no modelo de negócios. (ANDERSON e TUSHMAN, 1990; TIDD et. al., 2008).

Aqui se torna importante salientar que na atual dinâmica social, as empresas que buscam a sustentabilidade de longo prazo são, geralmente, inovadoras. Suas decisões se baseiam quase sempre no valor agregado, fazendo com que as mesmas operem de forma flexível e coordenada,

ou seja, sintonizadas com o mundo externo. Assim, estas empresas se tornam capazes de promover novas tendências alinhadas ao mercado ou, ainda, adequar-se a um ambiente de alta

complexidade por meio de seus esforços inovadores. É neste cenário de complexidade e permanência organizacional que emerge o mote da presente pesquisa. Nela, busca-se o entendimento do ambiente de uso da inteligência competit iva

tecnológica (ICT) nas organizações. Para tanto, visa articular o cenário exposto às informações oriundas de um mercado complexo ensejando o entendimento da oferta tecnológica desejada

pelo mesmo justificando, desta maneira, o esforço para a incorporação de uma inovação externa. 2. Problema e Objetivo de Pesquisa

A inovação é essencial, porém, não há consenso sobre a determinação de qual seria o melhor caminho para adquirir e associar a inovação ao modelo de negócio, tornando-o mais rentável.

Empresas de base tecnológica, tendem a possuir mais familiaridade com os processos de inovação, buscando padrões de aceitação do mercado, reservar sua expertise tecnológica e capacidade competitiva (RODRIGUES, RISCAROLLI e ALMEIDA, 2004).

O processo de incorporação da inovação tecnológica aberta, não considera apenas elementos típicos da complexidade tecnológica, processual, e suas capacidades internas e redes de

relacionamento, mas deve considerar elementos de estratégia e complexidade de mercado para inovação. A operacionalização de incorporação tecnológica, observando aspectos da inovação aberta de Chesbrough (2007), Santos Doz e Williamson (2004) ainda detêm lacunas teóricas,

considerando as capacidades corporativas, da complexidade de mercado e tecnológica das empresas. Rodrigues (2012) ressalta que a necessidade de enfatizar as competências

organizacionais, definidas como capacidade para executar processos, apoiando o gerenciamento de inovações abertas deve ser sistêmico, para aumenta a otimização da eficácia e da eficiência organizacional e consequente captura de valor agregado.

A incorporação da inovação e respectiva mobilização desta tecnologia, considerado um dos últimos processos de acesso e uso da inovação, consiste na capacidade de orquestrar diversas

inovações que considerem o esforço organizacional ajustado ao processo de incorporação da inovação, adaptando a organização para a maximização destas tecnologias mobilizadas de diversas fontes, com o intuito de imprimir sua dominância tecnológica e sua sustentabilidade

estratégica aliada a estratégia de gestão da inovação. Em decorrência disso, busca-se avaliar quais seriam os processos efetivos de incorporação de tecnologia de inovação aberta,

segundo Chesbrough (2007) e Rodrigues (2012), considerando a complexidade do

mercado (quanto ao nível de personalização), no processo de gestão da inovação de

empresas de base tecnológica brasileira, se torna fundamental o que, por sua vez, justifica o

presente trabalho. Para tanto, o mesmo se orienta a partir da seguinte dos seguintes objetivos:

2.1 Objetivos Geral e específicos

Como objetivo geral, este trabalho busca identificar processos de incorporação, por usuários

intermediários e finais da inovação aberta e externa, nas organizações que considerem a complexidade mercadológica. Em específico, objetiva:

(a) identificar os principais fatores que influenciam o processo de incorporação externa de inovação a partir do modelo de inovação aberta, observando aspectos da lógica e complexidade mercadológica;

(b) analisar como esta lógica mercadológica influi na incorporação da inovação adquirida externamente e;

(c) avaliar como ocorre o processo de Incorporação de Inovação Externa à Organização, à luz da complexidade Mercadológica de Rodrigues (2007), e a Inovação Aberta Externa (Chesbrough, 2007).

(d) sintetizar como ocorre, nas EBT brasileiras, os processos resultantes da incorporação da inovação aberta.

3. Revisão Bibliográfica

O modelo de negócios consiste no conteúdo e na forma gerencial concebida para suportar as

transações via mercado, permitindo a sua concepção e readequação na busca da criação de valor através da exploração de oportunidades de negócios. A modelagem do negócio permite

estruturar a cadeia de valor da empresa, ordenando atividades produtivas entre os diversos níveis da cadeia produtiva e o respectivo valor percebido por seus clientes. Percebe-se, que a inovação possibilita uma maior captura de valor percebido visto que a concepção de que

somente aspectos estratégicos são insuficientes para prover sustentabilidade aos negócios, sendo desejável, a recombinação de atributos que gerem valor permite ampliar a captura de

valor em produtos e serviços, portanto, a flexibilização de processos de gestão pode estar associada ao aumento de valor (CRISTENSEN e RAINOR, 2003; HAGEL III, 2002; HAMEL, 2000; ZOTT e AMIT, 2010).

Um modelo de negócio flexível articula a proposição de valor da empresa, considerando as suas respectivas fontes de receitas e os recursos utilizados com o intuito de se obter rendas além dos

mecanismos de gestão da cadeia de relacionamentos da empresa, e a gestão individualizada de produtos, para reagir às mudanças do mercado (OSTERWALDER, 2004; OSTERWALDER e PIGNEUR, 2010; ZOTT e AMIT, 2010).

Já a inteligência competitiva permite que haja a identificação e disseminação de informações significativas que permitam a adequação ou inovação no modelo de negócios da empresa.

Portanto, seu significado exprime a combinação sistêmica de atividades empresaria is interdependentes que extrapolam as fronteiras da empresa A relevância do modelo de negócio no ambiente de inovação aberta é significativa, segundo

Chesbrough (2010), visto que o valor econômico só é atribuído à inovação na transação via mercado. A modelagem de elementos do negócio que considerem o ciclo de vida tecnológico e

de produtos, conjugado com as características mercadológicas são dinâmicas, visto que as tecnologias que agregam valor a produtos, serviços e processos organizacionais tem vida útil cada vez menores, com obsolescência cada vez mais curta, redução na atratividade comercial,

exigindo a reconcepção, redesenho ou remodelagem ou até serem substituídos, considerando as estratégias competitivas, corporativas e recursos organizacionais e transacionais que

permitam a sustentação competitiva, na constante criação e captura de valor de mercado, inclusive inovando em seu modelo de negócios (RODRIGUES, 2012; OSTERWALDER, 2004).

O uso da inteligência competitiva, em um processo cognitivo focado em competitividade para apoio à decisão, que, a partir da gestão do conhecimento a partir do manuseio e um fluxo

contínuo de informação, desenha a gestão estratégica e trajetória da inovação. Assim, a aplicação conceitual da ICT, auxilia na construção de competências essenciais nas

organizações, e na concepção de negócio que pode se traduzir em vantagem competitiva e

sustentabilidade empresarial em um ambiente de incerteza; pode direcionar as empresas a buscar inovação em fontes externas. Empresas orientadas para a inovação tecnológica

necessitam de uma plataforma permanente de inovação. A fim de se elaborar uma plataforma de inovação eficaz, se faz necessária a captura da complexidade tecnológica (HAMEL, 2000; NONAKA e TAKEUCHI, 1997; RODRIGUES, MACCARI e LENZI; 2012).

Bovet e Martha (2001) sustentam que um modelo de negócios articulados considera atributos que condicionam a configuração dos negócios. Rothaermel (2001), que analisou a cooperação1

interfirmas entre os competidores já estabelecidos (incumbents) e novos entrantes focam sua estratégia de rede na exploração de ativos complementares, superam competidores já estabelecidos que se concentrem em explorar uma nova tecnologia. No entanto, há limites para

essa estratégia, devido à diminuição dos retornos marginais, apesar do desenvolvimento de novos produtos está positivamente associado com o seu desempenho empresarial.

Para Chesbrough e Rosembloom (2002), o modelo de negócios é um intermediador entre entradas técnicas e saídas econômicas, e a função do modelo de negócio define o valor criado e oferecido para os clientes e usuários em um segmento de mercado, da cadeia de valor no

segmento alvo e dos ativos complementares necessários para suportar a posição da empresa na cadeia de valor que liga fornecedores e clientes, na lucratividade e na elaboração da estratégia

competitiva inovadora, que sustente a captura de valor e respectivas vantagens competitivas da empresa sobre a concorrência. Tushman e Rosenkopf (1992) propuseram um modelo dinâmico que se baseia no ciclo de vida

da tecnologia, começando por uma descontinuidade tecnológica, que valoriza ou destrói competências causando deslocamento da fronteira tecnológica. Rodrigues, Riscarolli e Almeida

(2004), adaptando o modelo de Hruby (1999) apontam quatro etapas no ciclo de vida de uma tecnologia: único, exótico, especialidade e commodity. Essas etapas denotam a evolução e uso da tecnologia, que consiste em: (a) um produto exótico, único e singular com tecnologia recém-

introduzido e não produzido em série; (b;c) uma especialidade e/ou exótico, em um estágio com aceitação mercadológica e com diferentes graus de produção e; (d) um produto commodity,

produzido em larga escala, produzido em série. Nas duas primeiras fases, a competição é ainda insignificante. Sem aceitação do mercado suficiente, o produto ainda não atraiu a atenção de competidores. Já na fase da especialidade, padrões de aceitação mercadológica foram

estabelecidos, ingressando na fase de produção em escala, até a produção seriada, tornando-se uma commodity, tal como apresentado na Figura 1.

Ao longo do trajeto da evolução de produto exótico para commodity, a empresa precisa desenvolver capacidades específicas distintas. Durante o processo de introdução do produto no mercado até a aceitação do produto pelo mercado, as capacidades inovadoras devem estar

distintamente voltadas para o desenvolvimento do produto. Após essa fase, as capacidades ou competências da empresa passam a ser voltadas para o desenvolvimento de seu negócio (p.ex.:

marca, design, aplicações, conveniência), e suas relações temporais com o ciclo de vida da empresa, e considera as competências que uma empresa inovadora deve desenvolver em cada uma das duas fases. Após a fase de inovação em produto, a fase de inovação em tecnologia de

negócio busca adicionar valor aos produtos, considerando aspectos ambientais que aprofundem a relação com o mercado, nos mais diversos arranjos, tais como segmentação, coopetição,

colaboração, cooperação, alianças estratégicas e valoração da marca, e promova o desenvolvimento de expertise e co-criação como base na geração de valor (PRAHALAD, RAMASWAMY, 2003; NALEBUFF, BRANDENBURGER, 1996; RODRIGUES,

RISCAROLLI e ALMEIDA, 2004).

1 O ambiente de pesquisa é a indústria biofarmacêutica, onde analisou 889 alianças estratégicas entre 32 grandes

empresas farmacêuticas e fornecedores da nova biotecnologia.

Figura 1 – Modelo de Maturação Tecnológica e Ciclo de Vida Organizacional

Fonte: Extraído de RODRIGUES, RISCAROLLI, e ALMEIDA (2004), a partir da adaptação de HRUBY (1999), p.19.

O ciclo de vida organizacional considera os estágios de maturação tecnológica das organizações, dispostos em 3 (três) estágios: inicial, normativo e massivo. O estágio inicial é o

de criação e desenvolvimento da tecnologia de produto, com um grande esforço na concepção de um produto inovador, com restrições mercadológicas, e busca dominância tecnológica. Já

no estágio normativo, a empresa busca a reordenação interna, maximizando sua função de produção, aceitação de mercado, distribuição gerencial e de poder, almejando ganhos de escala e eficiência produtiva para expansão de mercado, com aumento da competição e regulação da

cadeia produtiva. Por fim, o estágio de massificação, com o design dominante estabelecido na busca entre a normatização e a flexibilidade, com relações mercadológicas e padrões de

aceitação do produto bem definidas pelo mercado, buscando atributos de valor em inovações incrementais, focado na tecnologia de negócio (ABERNATHY e UTTERBACK, 1975; RODRIGUES, RISCAROLLI e ALMEIDA, 2004; TIDD et. al., 2008 ROSENKOPF e

TUSHMAN, 1992). As empresas inovadoras podem traçar sua trajetória em 3 (três) estratégias de inovação

distintas: (a) inovar e permanecer nesta condição, exclusivamente em produtos e serviços, porém investindo em PD&I (Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação) e competir em um novo design dominante tecnológico; (b) inovar em produto até a aceitação pelo mercado e depois

passar a inovar em seu negócio, ou (c) inovar, e se manter nessa condição, sem o investimento em PD&I de novos produtos, ampliando atributos tecnológicos em inovações incrementais. A

adoção da última opção descaracteriza a empresa como inovadora, modificando sua estratégia de empresa de base tecnológica para tradicional. (ANDERSON e TUSHMAN, 1990; RODRIGUES, RISCAROLLI e ALMEIDA, 2004; FOSTER, 1986; TUSHMAN e

ROSENKOPF, 1992). A teoria de difusão de inovações de Rogers (2003) mostra como as inovações se difundem e

aponta a existência de uma íntima relação entre o processo de difusão e o processo de adoção de inovações se refere à decisão individual ou organizacional de fazer uso da inovação, enquanto a difusão representa o nível acumulado de usuários de uma inovação em um mercado.

Ao se selecionar para posterior incorporação da inovação, e a decisão em adotar ou rejeitar uma inovação externa, considera características percebidas da inovação, as atitudes e crenças

individuais e a comunicação recebida pelos indivíduos do seu ambiente social. A decisão pela

adoção de inovações, porém, não é isenta de riscos e no rápido esgotamento do interesse

comercial, que busca capturar e criar valor para a organização. Assim, o sucesso na incorporação de inovações externas requer da empresa um aprendizado ou conhecimento

prévio, habilidades e expertise acumuladas (ANDERSON; TUSHMAN, 1990). Rogers (2003) identifica cinco fatores influenciadores da difusão de inovações em qualquer segmento, que denomina de atributos percebidos da inovação: (1) Vantagem relativa -

benefícios ou vantagens percebidas da inovação, classificados de acordo com a percepção da organização adotante da inovação e extrapole outras opções tecnológicas ; (2) Compatibilidade

– consiste na adequação de uma inovação aos valores, experiências existentes e potenciais que ampliem a possibilidade de incorporação pela organização; (3) Complexidade - relaciona-se ao grau de dificuldade de entender o uso e aplicação da inovação, considerado seu footprint

tecnológico; (4) Experimentação - possibilidade de experienciar e reduzir o grau de incerteza na adoção da inovação e; (5) Visibilidade – potencial e vantagens claras na adoção da inovação.

Os cinco atributos determinam a escolha ideal da inovação, sua mobilização e velocidade de incorporação e não ocorre de forma linear. Já Bovet e Martha (2001) propõem cinco elementos para a criação de valor que um modelo de negócio deve conter: proposta de valor, abrangência,

fontes de lucro, controle estratégico e execução e complementam que uma nova concepção de negócios que permita a ampliação da cadeia de valor da empresa, no rearranjo e reconcepção

de processos tradicionais e pode prover a maximização do valor da empresa, pelo conceito de rede de valor. Christensen e Raynor (2003), considera o conceito de rede de valor2 na capacidade da empresa identificar e responder as necessidades de clientes, na solução de

problemas, aquisição insumos e como reage à concorrência. Rodrigues (2012) aponta que o modelo de negócio das redes de valor, derivados dos estudos de

Bovet e Martha (2001) e de Hagel III (2003) devem apresentar uma (a) proposta de valor; (b) abrangência do negócio, que considera a criação e captura de valor pela empresa; (c) obtenção de lucro; (d) controle estratégico; e a (e) execução, na definição da operação que integre as

capacidades humanas, habilidades, metas, capacidades e empreendorismo corporativo. A premissa é de que ICT não deve servir apenas para tomada de decisão, mas principalmente

para a construção das capacidades especiais, necessárias para compor a competência central das organizações. Assim sendo, as informações oriundas de fontes cognitivas internas e externas, conforme Rodrigues et. al. (2007) servem para desenvolver os quatro pilares da inovação nas

organizações: (1) gestão do conhecimento; (2) plataformas de inovação; (3) aprendizagem organizacional e (4) empreendedorismo corporativo.

Birkinshaw e Mol (2006) alertam que poucas empresas compreendem como as inovações ocorrem, de forma sistemática e como incentivá- las, todavia, estes antecedentes à inovação podem ser substitutos ou complementares, portanto, não pode não haver uma única solução

estratégica de inovação que funcione de maneira plena. Considerar o desenvolvimento de capacidades, interações entre os agentes, e a capacidade de gerir recursos em PD&I.

A partir desta perspectiva, Rodrigues (2012) ressalta que a ICT se traduz em instrumento de gestão fundamental para a inovação fomentada nos modelos de inovação mais recentes, tais como inovação disruptiva, exploração, inovação pelo usuário, inovação distribuída, na

desregulamentação dos processos de inovação organizacional e na inovação aberta e considere: (a) o planejamento de prospecção; (b) critérios para seleção de informação técnica; (c) sistemas

de avaliação de desempenho para garantir uma avaliação adequada da inovação (RODRIGUES, 2012; SANTOS, DOZ e WILLIAMSON, 2004).

2 Christensen afirma que o conceito de rede de valor fundamentou o conceito de paradigmas tecnológicos de Dosi

(1982), como padrão de solução de problemas tecnológicos; representados pela descontinuidade em trajetórias de

progresso e tende a romper com os antigos paradigmas de progresso técnico ao redefinir o significado de progresso

sob a luz de novos problemas tecnológicos.

Santos, Doz e Williamson (2004) discutem a idéia da busca externa de fontes cognit ivas

técnicas a partir do modelo SDW (Santos, Doz e Williamson) de Inovação Aberta, derivados de Chesbrough (2003), consolidados em três processos: (a) Prospecção; (b) Acesso; e (c)

Mobilização (Incorporação). Uma abordagem semelhante a esta última é proposta por Rodrigues (2012), porém mais abrangente e fundamentada nos processos de ICT. Esta abordagem contém cinco fases distintas: prospecção de inovação; seleção de inovação; acesso

(inovação de avaliação); risco (avaliação, análise de risco), e incorporação (mobilização) de inovação.

A prospecção refere-se captação de conhecimento que possam sustentar a inovação. O acesso ao conhecimento especializado se condiciona ao footprint tecnológico (número e dispersão de fontes) ótimo para cada demanda ou necessidade de inovação. Já a mobilização é o processo

final de acesso e uso do conhecimento especializado, para incorporar o conhecimento que capture o real de valor da inovação. Mas, para isso, é necessário que as empresas tenham

condições de deslocar e colocar juntas as várias peças do conhecimento disperso e permitam sustentar um formato organizacional adequado aos seus esforços de inovação. Uma abordagem para esse problema formula estratégias de mobilização com base em dois

parâmetros (tipo de natureza) e quatro indicadores (simples e complexo; técnico e mercadológico). Portanto, a incorporação da inovação está ligada à compreensão da natureza e

tipo de inovação desejada. O processo de mobilização considera a natureza da inovação (ou conhecimento técnico) e a natureza do mercado que consome esta tecnologia ou inovação foi apresentado por Santos, Doz

e Williamson (2004) e recuperado por Rodrigues (2012). Todavia, o modelo SDW (Santos, Doz e Williamson) contribui para um entendimento de como a complexidade de mercado e da

tecnologia podem ser apresentados de forma associada a uma fonte tecnológica. A capacidade de absorção desta tecnologia, além o processo de decisão e internalização desta tecnologia, deve considerar a saída para o mercado da resultante de inovação, e a complexidade

derivada não somente da tecnologia, mas também do mercado que a consome. Compreender como internalizar a inovação externa e a entrega ao mercado desta solução tecnológica pode

ser facilitada, se houver um modelo que permita acompanhar esta complexidade tecnológica e de mercado. Ao incorporar uma tecnologia, e a mobilizando na organização, Rodrigues (2012) coloca que a

disseminação da informação tecnológica ocorre entre os gestores, técnicos e especialistas, a partir de um processo prévio de seleção a partir da política de ICT, que definem o tipo, conteúdo

e frequencia da informação tecnológica determinada. A mobilização dos recursos e a seleção permitem o uso racional da inovação aberta no qual se deve utilizar a organização para selecionar viabilidade tecnica, econômica, produtiva o rearrranjo de outras capacidades

organizacionais em um formato que permita o uso apropriado da inovação adquirida, avaliar o sistema de ICT e a ordenação dos processos, resultados, objetivos e metas organizacionais.

As organizações cada vez mais compreendem a tecnologia, todavia, deve-se considerar (a) o footprint tecnológico e, aliado a isso, (b) as demandas de mercado para a absorção da tecnologia. Considerar o impacto do tipo de Inovação (Produto ou Organizacional) conjugado

com a demanda mercadológica, observados a sofisticação do mercado alvo e da tecnologia empregada permite, de forma combinada, capturar maior valor da tecnologia inovadora a ser

incorporada. Aspectos de dominância tecnológica, portanto, devem ser combinados com a melhor adequação e posicionamento desta empresa para se adequar ao mercado, considerando tanto a

complexidade da tecnologia incorporada quanto a complexidade do mercado a ser atendido. Visto que os padrões de aceitação da tecnologia incorporada de produtos e serviços podem ter

diferentes níveis de complexidade, sob a perspectiva e locus de mercado, que podem ser determinados, por exemplo, pelo topo da pirâmide em termos de poder de compra, que exige

um produto ou serviço mais exótico e exclusivo, e não necessariamente está somente

condicionada à tecnologia embarcada. Uma tecnologia pode provocar uma alteração de modelo de negócio, ou caso haja um realinhamento estratégico que exige uma readequação do seu

modelo de negócios que recombine suas forças produtivas para readequar a entrega do produto ou serviço que considere, em ambas as mudanças, uma captura de valor e permita, por exemplo, um maior padrão de aceitação de mercado, seja ele simples ou complexo (mercado).

Tanto a capacidade tecnológica e capacidade absortiva deve ser considerado como fator crítico para o sucesso na incorporação da inovação. A complexidade e a dificuldade de escolher a

tecnologia correta, considerando o crescente número de tecnologias disponíveis, somadas à sua rápida difusão, dificultam acesso e seleção das tecnologias mais apropriadas (SHEN et al., 2010).

As incertezas da incorporação tecnológica devem considerar a capacidade transformadora que incorpore as capacidades absortivas e tecnológicas, em um ambiente de negócios complexo e

competitivo, a seleção adequada de tecnologia pode criar significativas vantagens competit iva s para uma empresa (MORONE, 1989).

4. Procedimentos Metodológicos

Nessa seção serão apresentados os tópicos referentes ao desenho da metodologia de pesquisa

empírica, caracterização da população e amostra, construção do instrumento de coleta de dados, critérios e adequação da aplicação das técnicas análise multivariada (SEM) de equações estruturais, além dos instrumentos de coleta e técnicas de análise para compor os resultados e

discussões futuras. Algumas etapas, tais como o modelo de mensuração, não foram finalizados, visto que a

modelagem dos elementos constituintes dos construtos e respectivas variáveis ainda estão sob análise, ao considerar que a revisão sistemática da literatura e levantamento bibliométrico em elaboração e execução. Porém, todas as etapas metodológicas serão descritas para condizer com

a elaboração futura do capítulo da tese referente aos procedimentos metodológicos pretendidos. No fim desta seção, foi proposto um roteiro de elaboração de possíveis desafios na coleta de

materiais e métodos de análise, conforme o modelo sugerido pela FAPESP, com o intuito de alinhar o presente projeto ao grupo de pesquisa da FINEP, objetivando alinhar os trabalhos com os formulários e procedimentos adotados pelo grupo de pesquisa, no qual esta tese se insere.

4.1 Desenho da metodologia de pesquisa

A presente pesquisa empregará o método quantitativo, que busca quantificar em todas as etapas

da investigação, desde a elaboração do instrumento de coleta, a execução da coleta, o tratamento e análises estatísticas, buscando facilitar o tratamento e mantendo o rigor científico desejável pelo pesquisador, portanto, permite uma maior confiabilidade na coleta, manuseio e tratamento

dos dados, e almeja a obtenção do maior número possível de dados, e a elaboração de um instrumento de coleta estruturado baseado em escalas de mensuração definidas, que permitam

a posterior investigação científica (COOPER; SCHINDLER, 2003; HAIR et al., 2014). Para testar o modelo proposto será realizada uma pesquisa quantitativa, caracterizada pelo emprego da quantificação tanto na coleta das informações, quanto no seu tratamento por meio

de ferramentas estatísticas, visto a natureza técnica e capacidade de identificar relações complexas (HAIR et al., 2009).

A coleta de dados será executada a partir da distribuição eletrônica de questionários aplicados em empresas de base tecnológica, com profissionais que estejam ligados a decisão de adoção e incorporação da tecnologia inovadora para suas respectivas empresas ou demais arranjos

sociais, cuja atividade exercida e experiência permita mobilizar forças para “facilitar” a incorporação tecnológica.

Após a coleta dos dados, a técnica mais adequada para análise e interpretação dos dados, pela natureza do estudo e já aplicada aos estudos egressos, será a Modelagem de Equações

Estruturais (MEE), uma técnica de análise de dados multivariados, e utilizando o software

Smart PLS-PM (Partial Least Square - Path Modeling). Definida por Hair et al. (2014) como uma forma de tratamento estatístico que possibilita segregar conjuntos de variáve is

dependentes, sendo adequada à proposição de modelos teóricos que são tratados independentes e de forma eficiente e objetiva, segregadas e em conjunto, tratadas ao mesmo tempo, para categorização e desenho de um modelo teórico robusto, ao se utilizar critérios rígidos de análise

e julgamento da solução desses problemas atendidos pela premissa técnica estatística utilizada. Tais inferências permitem identificar relações complexas, nem sempre passíveis de observação

em análises que exigem julgamento, que trabalhem com diversas variáveis que possam ser tipificadas de forma incompleta (KERLINGER, 1980; RICHARDSON, 1999; HAIR et al., 2009).

A escolha pelo método inferencial, ou estatístico, pode contribuir para determinar maior possibilidade de generalização dos dados, a obtenção de resultados mais efetivos, e maior

possibilidade de conclusões mais robustas, na sistematização da observação dos dados apurados (SELLTIZ et al., 1975; KERLINGER, 1980). Na forma, o presente estudo é exploratório, visto o conhecimento ainda incipiente sobre o tema selecionado, observada a rigidez teórica na

aplicação métodos estatísticos de análise multivariada, e efeitos na construção de um modelo teórico de incorporação de inovação tecnológica aberta, que não considere apenas elementos

como tecnologia e processos, mas também, elementos mercadológicos e estratégicos para inovação, observando as capacidades de absorção tecnológica da empresa em um ambiente de inovação aberta de Chesbrough (2007), combinados com o Modelo de SDW (2006) e Rodrigues

(2007) que ainda detêm lacunas teóricas, considerando as capacidades corporativas e maturidade tecnológica das empresas, em processos de incorporação de inovação aberta, que

enfatizem as competências organizacionais. O uso de técnicas estatísticas no plano amostral, na aplicação de técnica estatística multivar iada nesse universo de interesse, podendo ser mais do que uma aplicação em cada estudo integrante

do universo de interesse.

4.2 Desenho do modelo teórico

Para a coleta de dados pretende-se elaborar um questionário fechado e estruturado derivado da teoria de incorporação de tecnologia desenvolvido por Santos, Doz e Williamson (2006) e o

modelo de Hruby modificado por Rodrigues, Riscarolli e Almeida (2004). Reforça-se que o modelo teórico base ainda está em discussão. Mas, a dimensão “organização” será tratada como

“modelo de negócio”. Para tanto, utilizou-se concepção de Bovet e Martha (2001) de modelo de negócio, focando apenas dois parâmetros: proposta de valor e controle estratégico. O questionário pretende avaliar dez parâmetros: desenho organizacional, fatores de negócio,

indução competitiva, características do mercado, fatores de competição, natureza e características da tecnologia, maturidade organizacional e tecnológica, acessibilidade e risco e

fornecedor. Para cada um destes parâmetros serão definidos indicadores que permitem mensurar as contribuições relativas no processo de mobilização e incorporação de inovações. Visto que o modelo final ainda não foi equacionado, não permite um desenho conceitua l

definido. O mesmo está em discussão com o orientador, para refinamento conceitual. Assim que o modelo estiver refinado, pretende-se classificar as dez variáveis em um conjunto

de quatro dimensões (Modelo de Negócio, Complexidade Mercadológica e Capacidade Tecnológica). Após definição do modelo conceitual proposto, pretende-se submeter um piloto de questionár io

à especialistas da área de inovação e gestores de inovação de empresas para afinação de entendimento, análise textual e contextual, refinamento e adequação dos itens que compõem o

questionário. As sugestões apresentadas serão incorporadas ao questionário, visando uma maior clareza e objetividade.

Variáveis

Latentes

Variáveis Manifestas

Complexidade

Mercadológica

Nível de Sofisticação e Personalização

Capacidade de

Absorção

Exploração, transformação, Maturidade Tecnológica, Maturidade

Organizacional, Acesso e Risco (Fornecedor)

Capacidade

Tecnológica

Sistema organizacional, Sistema técnico-físico, Pessoas, Produtos e

serviços, Adoção de Inovação Externa

Modelo de

Negócio

Produto Seriado

4.3 Procedimento para a coleta de dados

A coleta de dados será realizada via correspondência eletrônica (por e-mail) para os gestores

(diretor, gerente ou cargo similar) da área de pesquisa, desenvolvimento e inovação das empresas de base tecnológicas da ANPEI, estipula-se que o IPT (Instituto de Pesquisa Tecnológica) poderá contribuir com a interseção entre o pesquisador e as empresas-alvo,

todavia, tal fato ainda está em negociação. Ao confirmar o objeto de coleta de dados alinhado aos objetivos de pesquisa, pretender-se-á

dispor o questionário via “hiperlink” a ser criado no sítio eletrônico QuestionPro, amplamente usado, em virtude da facilidade e rapidez no envio do questionário a um grande número de respondentes e tempo de obtenção de respostas. O uso de sistemas de pesquisa informatizados

permite também a codificação, armazenamento e exportação dos dados para posterior análise (FLEMING; BOWDEN, 2009; OLSEN, 2009).

Após a obtenção do número amostral de respondentes e término da fase de levantamento dos dados, o tratamento consiste na conversão do banco de dados no formato de planilha Excel, para a importação no Smart PLS, e posterior análise e interpretação.

4.4 Procedimentos para a análise e interpretação dos dados.

A aplicação de técnica estatística de análise multivariada pretendida busca dar significância aos dados coletados orientada por um critério, para a compilação de um modelo teórico resultante extraído do estudo pretendido. Pela natureza da pesquisa, exploratória, buscará dar significânc ia

e robustez aos passos estatísticos pretendidos, buscando a melhor modelagem teórica possível, com hipóteses robustas, com vistas ao melhor entendimento do problema que suporte compilar

um critério de avaliação, adequação e correta aplicação da estatística multivariada.

4.5 A Construção do Critério de Avaliação da Aplicação das Técnicas Estatísticas:

A adequação do PLS-PM para a análise e interpretação dos dados desta pesquisa, busca caracterização do modelo estrutural e de mensuração (Hair et al., 2009). Embora exista diversas

técnicas de análise multivariada, pretende-se utilizar o método descrito como MEE (modelagem de equação estrutural). O modelo estrutural consiste no modelo de caminhos, que permite fazer a relação entre

variáveis independentes e dependentes, e que especifica a sua relação de causalidade, conforme Hair et al. (2009), que permita estudar e evidenciar as ligações, as semelhanças e as diferenças

existentes entre todas as variáveis envolvidas no processo. Já o modelo de mensuração permite ao pesquisador usar diversos indicadores para uma única variável dependente. O modelo de mensuração define as relações entre as variáveis observadas

e não observadas, isto é, fornece a relação entre os escores do instrumento de medição e os

constructos a que são destinados a medir (Hair et al., 2009; Byrne, 2010). Uma vantagem do uso da MEE com PLS-PM - Partial Least Squares (Mínimos Quadrados

Parciais), segundo Garson (2012), é que pode lidar com muitas variáveis independentes, porque seu foco é a predição não a explicação. Assim, a ausência de relações bem explicadas das variáveis independentes para a dependente não é vista como crítica. Hair et al. (2009) menciona

também que por isso o PLS é conhecido como soft modeling, porque para se aplicar o PLS não é necessário que os dados tenham distribuição normal e a escala utilizada pode ser ordinal.

Segundo Johnson e Wichern (1998, p. 2), as categorias são sintetizadas em cinco modalidades : (a) redução dos dados ou simplificação estrutural;(b) agrupamento;(c) dependência entre variáveis;(d) predição; e (e) formulação de hipóteses e testes.

4.6 Técnicas Estatísticas de Análise Multivariada

A escolha dos métodos e dos tipos de análises empregadas nos trabalhos científicos deve ser determinada pelo problema de pesquisa. Johnson e Wichern (1998) propõem uma classificação dos objetivos para atendimento do problema em cinco categorias, nas quais selecionamos a

construção de hipóteses e testes como técnica e a investigação da dependência entre as variáveis, predição, construção de hipóteses e de testes, redução dos dados ou simplificação

estrutural e agrupamento de objetos ou variáveis. Tabela 1: análise multivariada condicionada à MEE

CLASSIFICAÇÃO TÉCNICAS RELACIONADAS

Construção de hipóteses e testes Hipóteses estatísticas específicas,

formuladas em termos de parâmetros da população multivariada, são

testadas. Isso pode ser feito para validar premissas ou para reforçar convicções prévias.

Modelagem de Equações Estruturais Análise Fatorial Confirmatória

Fonte: Adaptado de Johnson e Wichern (1998) por Gouvêa et al. (2013)

Após considerar os objetivos do problema de pesquisa, o passo seguinte para a escolha da

técnica de análise multivariada é verificar o tipo de relação examinada, número de variáve is dependentes e tipo de escala utilizada. O trabalho de Bido et al. (2012) explica que a MEE é vista como um método de pesquisa e não

apenas uma técnica de análise de dados. Segundo os autores, isso se deve pelo fato da MEE envolver atividades e decisões que incluem:

A escolha do referencial teórico a ser utilizado;

Elaboração do modelo estrutural (que especifica a relação entre os construtos) e do

modelo de mensuração (especificação dos indicadores para mensurar os construtos ou variáveis latentes);

A construção de instrumentos para a coleta de dados;

A coleta de dados;

O teste do modelo;

A interpretação dos resultados à luz da teoria utilizada (Bido et al., 2012).

Sobre o tipo de relação, as técnicas são classificadas como de dependência ou de interdependência. Na primeira situação, uma ou mais variáveis (variáve is dependentes) podem ser explicadas ou preditas por outras (variáveis independentes). Na segunda, todas as variáve is

são analisadas simultaneamente, sem a orientação de dependência ou independência.

Sobre o tipo de escala utilizada, pode-se generalizar a classificação teórica dessas escalas de

mensuração em dois grandes grupos: variáveis métricas e variáveis não métricas. Para o presente estudo, pela adoção da técnica de questionário estruturado e fechado, com a adoção de

escala de 1 a 10, que conforme Hair et al. (2014) facilita a escolha dos respondentes ao dotar uma escala mais ampla, similar a uma avaliação escolar (nota de 0 – zero a 10- dez), as variáve is representadas pelas questões distribuídas aos respondentes serão numéricas.

Do cruzamento entre o tipo de relação examinada, número de variáveis dependentes e tipo de escala utilizada, tem-se um esquema de classificação para o conjunto de técnicas, exibido na

Tabela 2. Tabela 2: Métodos de interdependência

Fonte: Adaptado de Sharma (1996) por Gouvêa et al. (2013)

Hair et al. (2014), sugere as seguintes etapas para adequação ao MEE, que são: a) desenvolver um modelo teórico; b) construir um diagrama de caminhos: modelo estrutural;

c) converter o diagrama de caminhos: especificar o modelo de mensuração; d) escolher o tipo de matriz de entrada de dados: covariâncias ou correlações;

e) avaliar a identificação do modelo; f) avaliar as estimativas do modelo e qualidade do ajuste: modelo de mensuração e estrutural; g) Interpretações do modelo: identificar potenciais mudanças no modelo;

h) Modificação do modelo; i) Modelo final.

4.7 Construção de um diagrama de caminhos: modelo estrutural;

a) modelo teórico

A construção do modelo teórico está condicionada à validação das variáveis em estudo, em desenvolvimento, conforme exposto na seção 4.2.

b) a criação do diagrama do modelo de mensuração e do modelo estrutural (de caminhos) , A determinação da amostra mínima de questionários preenchidos, será avaliado o poder do teste, recomendada por Cohen (1988). Será utilizado o software G*Power, versão 3.1.7 e os

valores do tamanho do efeito 0,15 (valor médio) e power (poder do teste) de 0,80, recomendados por Cohen (1988).

utilizar-se-á o software SmartPLS versão 2.0. Após a importação dos dados do Excel, o Smart PLS cria-se a estrutura no software, utilizando seus recursos de desenho para a criação das elipses (variáveis latentes) e quadrados (variáveis só independentes ou manifestas), após a

criação do modelo teórico de forma gráfica, seguir para a etapa (c). c) conversão do diagrama de caminhos e a especificação do modelo de mensuração ,

relacionando os indicadores (variáveis manifestas) às suas respectivas variáveis latentes, optou-se por um modelo reflexivo (modelo de efeito), no qual cada bloco de indicadores reflete a sua variável latente, a qual é mensurada pelos seus indicadores por meio de uma regressão

multivariada. A direção de causalidade e das setas é do constructo para os indicadores (HAIR et al., 2014).

VARIÁVEIS MÉTRICAS VARIÁVEIS NÃO MÉTRICAS

Análise Fatorial Exploratória

Análise Fatorial Confirmatória Análise de Conglomerados Escalonamento Multidimensional

Análise de Correspondência

Modelo Loglinear Escalonamento Multidimensional

Análise de Conglomerados

A vantagem em se escolher o modelo reflexivo consiste em todos os indicadores partilharem

temas comuns em relação à variável latente e são intercambiáveis, o que permite ao pesquisador medir o construto por amostragem e o uso de menos indicadores (HAIR et al., 2014).

d) Escolha da matriz de entrada de dados: O modelo estrutural representa o modelo de caminhos, onde são verificadas as relações de causalidade entre variáveis latentes independentes e dependentes utilizadas na pesquisa (HAIR et al., 2009). As variáveis latentes

independentes que predizem outras variáveis latentes são chamadas também de variáve is latentes exógenas (ou de segunda ordem). Já as variáveis latentes dependentes são chamadas de

variáveis latentes endógenas, se tiverem pelo menos uma relação causal com outras variáve is latentes. e) Avaliação e identificação do modelo: Para fazer a avaliação do modelo, Hair et al. (2014)

recomendam inicialmente avaliar o modelo de mensuração e posteriormente o modelo de caminhos. Para tanto, os autores mostram os procedimentos que devem ser seguidos para a

avaliar corretamente um modelo reflexivo. e.1) Consistência Interna (confiabilidade dos indicadores): A estimação das cargas fatoriais é o critério inicial de confiabilidade do modelo. Hair et al. (2014) recomenda que os valores das

cargas dos indicadores de 0,6 a 0,7, no presente estudo iremos considerar cargas fatoriais acima de 0,7, ou seja, cargas menores poderão não se ajustar ao modelo.

e.2) Confiabilidade Composta: é uma medida que mostra a consistência interna dos indicadores, Para tal, utilizar-se-á o Alfa de Cronbach, extraídos dos relatórios do Smart PLS, que avalia o ajuste entre os construtos latentes. Exclui as variáveis manifestas (indicadores) com cargas

fatoriais abaixo de 0,7. e.3) Validade Convergente: Utilizar-se-á a variância média extraída (Average Variance

Extracted - AVE) como critério de validade convergente. A AVE é uma medida que mostra a quantidade de variância nos indicadores explicada pelo construto (HAIR et al., 2014). Para tal, considerar somente valores acima de 0,5 (os valores estão disponíveis nos relatórios do Smart

PLS). e.4) Validade Discriminante (VD) Recomenda por Hair et al. (2014), fazendo-se duas

verificações para garantir a validade discriminante. Na primeira utiliza-se o critério das cargas cruzadas (cross loadings), e, na segunda verificação utiliza-se o critério de Fornell-Larcker, onde a variância média extraída (Average Variance Extracted - AVE) de cada variável latente

deve ser maior que as correlações ao quadrado com todas as outras variáveis latentes (Hair et al., 2011). Assim, cada variável latente possui mais variância com seu próprio bloco de

indicadores do que com outra variável latente que representa um bloco diferente de indicadores f) Avaliação das estimativas do modelo e qualidade do ajuste: modelo de mensuração e

estrutural;

f.1) Variância explicada - Coeficientes de Determinação de Pearson (R²): Cohen (1988) sugere a classificação dos valores de R² de 0,02, 0,13 e 0,26 como de pequeno, médio e grande efeito,

respectivamente. Os valores são obtidos nos relatórios do Software. f.2) Relevância Preditiva (Q²) ou indicador de Stoner-Geisser: indicador que avalia a precisão ou acurácia do modelo ajustado e utiliza como critério de avaliação valores maiores que zero

(HAIR et al., 2011). Como medidas adequadas, Henseler et al. (2009) sugerem os valores de 0,02, 0,15 e 0,35, respectivamente, como indicadores que denotam poder explicat ivo

(relevância preditiva) pequeno, médio e grande. f.3) Valores e significância dos Coeficientes de Caminho : indicam o relacionamento de um construto com outro (semelhante ao Beta). De acordo com Hair et al. (2014), valores variam de

-1 a +1, sendo que os valores próximos de +1 indicam uma forte relação positiva entre dois construtos, enquanto valores próximos de -1 indicam o contrário.

No teste t de Student, os valores dos coeficientes propostos por Hair et al. (2014) para identificar a existência da relação entre os constructos são acima de 1,96 para significância de 5% ou 0,05.

Para a estimação dos valores t associados à significância dos coeficientes de caminho, neste

trabalho, é executado o algoritmo bootstrapping do software SmartPLS. O bootstrapping é um processo de reamostragens que reestima um grande número de amostras aleatórias, geradas a

partir da amostra original, que visa examinar a estabilidade das estimativas (HAIR et al., 2014). Pretende-se realizar uma reamostragem de 1600 iterações, semelhante a população. f.4) Tamanho do Efeito (f²) ou indicador de Cohen: a inclusão e exclusão de construtos do

modelo. A alteração do coeficiente de determinação da variável dependente é calculada pela estimação dupla do modelo estrutural, ou seja, uma vez com e uma vez sem a variável latente

independente (COHEN, 1988) f.5) Goodness of Fit - GoF (aderência do modelo): indicador da qualidade do modelo ajustado, em modelos em que todas as variáveis latentes são reflexivas, Tenenhuaus et al. (2005)

propuseram um índice de aderência do modelo (GoF – Goodness of Fit), que é a média geométrica (raiz quadrada do produto de dois indicadores) entre os coeficientes de

determinação de Pearson (R²) médios (adequação do modelo estrutural) e a AVE média (adequação do modelo de mensuração). g) Interpretações do modelo: identificar potenciais mudanças no modelo; a ser analisado.

h) Modificação do modelo; a ser analisado. i) Modelo final: As etapas (g), (h) e (i) representam a realização dos testes sintetizados nas

etapas anteriores, até encontrar um modelo que satisfaça as iterações estatísticas, excluindo as variáveis manifestas que não se ajustem ao modelo proposto, até encontrar um modelo que satisfaça as etapas de análise e reanálise do modelo.

Pretende-se analisar os resultados pela identificação da ocorrência empírica evidenciada em cada critério de seção de variável. A partir da análise da carga fatorial resultantes, após a análise

no software Smart PLS-PM, a análise resultante buscar-se-á complementar de forma analít ico, no qual pressupõe-se: (a) evidenciar qual técnicas estatísticas de análise multivariada será definida no período de estudo, independentemente da categoria dos problemas de pesquisa; (b)

evidenciar as categorias dos problemas de pesquisa que estariam apresentando maior número de ocorrências de aplicação; e (c) evidenciar possíveis premissas negligenciadas no processo

de aplicação da análise dos dados pela técnica de Modelagem de Equações Estruturais. 5 Possíveis desafios na coleta de Materiais e métodos de análise

A robustez dos testes e técnicas de pesquisa propostos foram utilizados por diversos

pesquisadores, inclusive por membros do grupo de pesquisa no qual faço parte. Todavia, na aplicação do modelo estimado, pode ocorrer, na análise dos dados, discrepâncias

metodológicas, estruturais e estatísticas que inviabilizem o modelo proposto. Em especial, as cargas fatoriais, observadas as respectivas AVE e Alpha de Cronbach serem menores que as desejáveis que permitam validar o modelo, de acordo com as recentes técnicas de uso e de

equações estruturais (modelo de equações estruturais) e uso de técnicas de análise e interpretação estatística multivariada para identificar padrões e parametrizar respectivas

inferências no processo de mobilização e incorporação de inovação. Caso isso ocorra, o estudante deverá reavaliar o modelo proposto, a luz da teoria e dos propósitos delineados da pesquisa, com o intuito de reavaliar as ligações e hipóteses propostas.

Os resultados deverão ser validados por especialistas, conforme os parâmetros estimados, constantes no corpo deste documento, e devidamente descritas: as etapas de construção do

modelo teórico, elaboração e equacionamento da investigação, coleta e análise dos resultados, comentados conforme técnicas e estimativas condizentes com a área de conhecimento - Ciências Sociais Aplicadas.

6 Resultados Esperados

Buscar-se-á identificar características da incorporação da inovação tecnológica externa à

organização que influem nas competências de gestão mercadológica, considerando os lócus tecnológico e organizacional das empresas de base tecnológica, considerando os princípios da

inovação aberta e distribuída. Caracterizar como a inteligência competitiva tecnológica se

constitui como auxílio no processo de mobilização tecnológica sob a perspectiva da inovação aberta, permite identificar possíveis impactos em sistemas de avaliação de desempenho da

incorporação tecnológica, sua complexidade e aceitação do mercado, que contribua na avaliação adequada da inovação; Propõe-se um modelo operacional de incorporação e mobilização da inovação, após a sua

seleção, ao mobilizar a tecnologia, e o impacto da complexidade mercadológica ao se incorporar a inovação, conforme o recorte do modelo proposto por Rodrigues (2009).

O presente projeto de Tese busca colaborar com o projeto da FINEP (Financiadora de Estudos e Projetos), colaborando com os trabalhos já efetuados, em elaboração e futuras contribuições. Pondera-se que o trade off entre a informação de mercado e a informação tecnológica, pode

permitir a captura de valor, e é percebido que ao considerar a alta complexidade tecnológica e de mercado proposto por Santos, Doz e Williamson (2006), combinado com o modelo de

maturação tecnológica e ciclo de vida organizacional de Hruby (1999) combinado com as redefinições e a contribuições de Rodrigues, Riscarolli, e Almeida (2004), é possível vislumbrar um padrão de aceitação do mercado a partir da tecnologia incorporada, seja em inovação de

tecnologia do produto ou processo, a partir da personalização da inovação a ser entregue e aceitação pelo mercado.

A fonte de conhecimento e a capacidade em se absorver a tecnologia incorporada, pode auxiliar no modelo da capacidade de absorção da IA. Esta fonte de conhecimento pode permitir gerar vantagem competitiva, flexibilidade estratégica e da modelagem do negócio. Portanto,

considerar um nível alto ou baixo de personalização do produto da inovação, desejado ou ofertado ao mercado, concebido a partir da incorporação da tecnologia externa advinda da IA,

pode permitir capturar a natureza da inovação em relação ao mercado consumidor Pela natureza exótica do produto que exigira maior capacidade tecnológica, e mecanismos de aprendizagem dos processos tecnológicos externos, seja do produto ou serviço, seja do

conhecimento interno específico da organização, observadas as contribuições nas estratégias de IA em empresas de base tecnológica de Pitassi (2012) e as recentes pesquisas do grupo de IA.

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