Artigos Acadêmicos e Noticiosos

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Validação de modelos de machine learning por experimentos estatísticos de campo
(2024) Toaldo, Alexsandro; Vallim Filho, Arnaldo Rabello de Aguiar; Oyadomari, José Carlos Tiomatsu; Mendonça Neto, Octavio Ribeiro de
Objetivo – Este artigo apresenta uma aplicação prática com o desenvolvimento de um experimento estatístico de campo em uma indústria de latas premium de alumínio nos Estados Unidos, visando validar estatisticamente resultados de modelos de machine learning (ML), previamente construídos. Metodologia: Usou-se conceitos de pesquisa intervencionista, que envolve experimentos de campo onde pesquisador e organização anfitriã atuam em conjunto buscando experimentar no sistema em estudo, e por meio da observação gerar conhecimento. Originalidade/Relevância: Sobre originalidade, não é frequente na literatura modelos de ML validados por experimento planejado de campo, seguido de análise estatística rigorosa. E a relevância da proposta se deve à sua contribuição para a literatura e pelas possibilidades de replicações do estudo em escala maior, na própria empresa ou em qualquer outra com desafios similares. Principais Resultados: Em fase anterior do estudo modelos de ML identificaram as variáveis de maior impacto em ineficiências (geração de sucata) em um processo de produção de latas de alumínio. Essas variáveis foram validadas nesta fase do estudo, através de experimento estatístico de campo, confirmando a significância estatística dos resultados do modelo de ML. Contribuições Teóricas e Práticas: A pesquisa contribui em termos práticos e científicos, pois a validação estatística de modelos de ML por experimentos planejados de campo é uma contribuição para a literatura de ciência aplicada, além de usas possibilidades práticas. Da mesma forma, apesar de amplamente utilizadas em diferentes áreas, pesquisas de cunho intervencionista ainda apresentam lacuna importante nas ciências sociais aplicadas, principalmente na gestão de processos industriais.
Direitos de decisão, percepção facilitadora de indicadores de desempenho e empoderamento psicológico: quase-experimento de campo com operadores de call center
(2023) Bordin, Maximilian Zanelato; Mendonça Neto, Octávio Ribeiro de; Aguiar, Andson Braga de; Oyadomari, José Carlos Tiomatsu
Este estudo conduz um quase-experimento de campo para examinar benefícios individuais da delegação de direitos de decisão para operadores de call center. O grupo experimental foi composto por 25 operadores de um call center de pós-venda que tiveram ampliado seus direitos de decisão; para fins de comparabilidade, foram selecionados como grupo de controle 20 operadores de outro call center da própria empresa que não sofreram alterações em seus direitos de decisão. Relativamente ao grupo de controle, o grupo experimental apresentou aumento de percepção facilitadora dos indicadores de desempenho e de empoderamento psicológico. Adicionalmente, parte do benefício de maior empoderamento psicológico causado por maior nível de direitos de decisão é explicado pela maior percepção facilitadora dos indicadores de desempenho. A principal implicação prática destes resultados é que organizações interessadas em ampliar o sentimento de empoderamento psicológico de seus colaboradores podem encontrar nos controles gerenciais um mecanismo efetivo para essa finalidade.
Relacionamentos entre indicadores de desempenho, controles e desempenho estrategicamente alinhados
(2023) Oyadomari, José Carlos Tiomatsu; Bido, Diógenes de Souza; Mendonça Neto, Octavio Ribeiro de; Aguiar, Andson Braga de; Dultra-de-Lima, Ronaldo Gomes
Este artigo investiga se os controles de planejamento, de custos e indicadores de desempenho estrategicamente alinhados (IDEA) são condições necessárias e suficientes para alcançar um alto nível de desempenho organizacional (DO). Ele preenche uma lacuna na pesquisa ao investigar elementos do sistema de controle gerencial como condições necessárias e suficientes para alcançar altos níveis de DO. Os achados mostram uma menor importância dos controles de planejamento e uma maior importância de alinhar prioridades e indicadores para alcançar altos níveis de desempenho. Este artigo é útil para os profissionais que precisam escolher que tipo de controles gerenciais são prioritários para alcançar altos níveis de desempenho. As estruturas conceituais de controle gerencial são úteis para a literatura e a prática; todavia, os profissionais não conseguem implementar todo o conjunto desses componentes, considerando a restrição de tempo e aspectos contingenciais. As empresas têm que escolher quais tipos de controles gerenciais devem implementar, objetivando alcançar desempenho. Como método de pesquisa foi adotada uma abordagem quantitativa baseada na teoria da contingência com uma amostra de 89 empresas brasileiras. As relações foram testadas usando modelagem de equações estruturais por mínimos quadrados parciais (partial least squares structural equations modeling - PLS-SEM), e a análise de condição necessária (necessary condition analysis - NCA) foi aplicada para identificar os controles gerenciais que são condições suficientes e necessárias para um desempenho superior. Os resultados do estudo sugerem que um nível alto de indicadores alinhados estrategicamente está associado à obtenção de alto nível de desempenho. Também sugerem a importância de alinhar prioridades estratégicas com indicadores de desempenho adequados, defendidos principalmente na literatura normativa (balanced scorecard) e empírica.

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