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Em 2018, publiquei com mais dois colegas um estudo na Revista Mundo PM cuja discussão permanece atual. Investigamos a aplicação de um framework para integrar mídias sociais à gestão do conhecimento no gerenciamento de projetos. Mais do que os resultados específicos na ocasião, obtidos com ferramentas como WhatsApp, Lotus Notes, PM Social e SharePoint, o valor duradouro do estudo está em uma questão essencial para organizações que buscam inovar: como transformar conhecimento científico em prática e, simultaneamente, utilizar a prática para aperfeiçoar o próprio conhecimento científico com foco na inovação?
O estudo foi conduzido segundo a abordagem da Design Science Research (DSR), metodologia que procura resolver classes de problemas por meio da criação e avaliação de artefatos. Sua lógica é particularmente interessante para a inovação porque procura construir uma solução, colocá-la em uso, observar sua interação com o contexto e aperfeiçoá-la. A pesquisa estruturou esse processo em etapas que envolveram a conscientização do problema, definição dos objetivos, desenvolvimento do artefato, demonstração, avaliação e comunicação.
Na pesquisa, o framework SM4PM foi aplicado em um contexto real e posteriormente avaliado pelos participantes. Os resultados não foram tratados apenas como uma confirmação da proposta original, mas as percepções dos usuários produziram novos achados e levaram ao refinamento e ao redesenho do framework. É exatamente essa lógica que pode ser aplicada à gestão da inovação.
Uma inovação raramente nasce pronta. Mesmo quando existe uma sólida base conceitual, sua aplicação em um ambiente organizacional produz efeitos inesperados. Usuários interpretam a solução de maneiras diferentes, processos revelam restrições, novas necessidades aparecem e oportunidades que não estavam previstas tornam-se visíveis. Se a organização estiver preparada para capturar essas evidências, a experiência deixa de ser apenas execução e passa a ser fonte de conhecimento.
O estudo de 2018 oferece uma demonstração concreta desse fenômeno. A avaliação mostrou que a solução apresentava boa aceitação, mas também revelou dificuldades relacionadas à percepção de integração entre as ferramentas. Em vez de considerar essas dificuldades como simples falhas de implementação, os pesquisadores utilizaram os resultados para aperfeiçoar o artefato. O refinamento incorporou novas formas de integração por processos e por pessoas, tornando mais clara a finalidade das ferramentas e sua relação dentro do sistema.
Para a inovação, essa é uma lição central: o resultado de uma experimentação não é apenas a validação ou rejeição de uma ideia; é matéria-prima para a evolução do conhecimento.
Essa perspectiva ajuda a superar uma visão tradicional segundo a qual inovação seria simplesmente a aplicação de uma tecnologia nova. A tecnologia é um meio. O verdadeiro diferencial está na capacidade organizacional de aprender com sua utilização. Em outras palavras, uma organização inovadora não é necessariamente aquela que adota mais ferramentas, mas aquela que consegue transformar o uso dessas ferramentas em conhecimento, aprendizado e melhoria.
O estudo mostrou, por exemplo, que a tecnologia poderia favorecer a criação, transferência, armazenamento, recuperação e aplicação do conhecimento. Também evidenciou que diferentes instrumentos assumiam papéis complementares e que a integração não dependia exclusivamente de conexões técnicas, mas de processos e pessoas.
Essa constatação pode ser transposta para o atual ambiente de inovação digital. Em 2018, as mídias sociais representavam uma fronteira tecnológica relevante para a gestão do conhecimento. Hoje, esse papel pode ser associado, em parte, à inteligência artificial (IA). A comparação não significa afirmar que IA e mídias sociais sejam tecnologias equivalentes. O paralelo está em sua capacidade de ampliar as possibilidades de interação entre pessoas, informação e conhecimento.
A IA introduz uma nova camada nessa relação. Ela pode apoiar a organização, síntese, recuperação e interpretação de grandes volumes de informação; identificar padrões; apoiar decisões; gerar alternativas e acelerar ciclos de experimentação. Entretanto, sua efetividade dependerá do contexto organizacional, dos processos, das pessoas e da qualidade do conhecimento utilizado. Assim como ocorreu com as ferramentas analisadas no estudo, simplesmente disponibilizar uma tecnologia não garante sua adoção nem produz inovação automaticamente.
O ponto estratégico, portanto, é ir além da pergunta “o que a IA consegue fazer?”, e questionar-se “o que a organização aprende quando utiliza a IA e como insere esse aprendizado em sua prática?”.
Essa pergunta desloca a discussão tecnológica para uma dimensão madura e sistêmica. Uma aplicação de IA pode ser desenvolvida a partir de pressupostos teóricos e boas práticas existentes. Ao ser utilizada, entretanto, seus resultados, limitações e interações com os usuários produzem novos conhecimentos. Esses conhecimentos podem retornar ao modelo, ao processo ou à própria teoria que orientou sua construção. Cria-se, assim, um ciclo contínuo de aprendizagem.
Foi justamente esse ciclo que constituiu a principal contribuição do estudo. Os autores desenvolveram um framework que ajudou os praticantes a realizar melhor suas atividades, representando a teoria aplicada à prática; ao mesmo tempo, as razões e experiências dos usuários levaram ao refinamento do framework, representando a teoria que emerge da prática e as inovações decorrentes desse trânsito. Segundo os autores, essa interação melhora tanto o conhecimento científico quanto a atuação dos praticantes e o fomento à inovação.
A pesquisa também reforçou que conhecimento precisa circular, ser interpretado, combinado e aplicado. Identificou evidências de que diferentes mecanismos tecnológicos contribuíam para esses processos e que o conhecimento poderia ser incorporado às práticas durante sua própria execução. Nesse sentido, a gestão da inovação pode se beneficiar de uma visão semelhante ao chamado Funil Holístico do Conhecimento apresentado no estudo. A inovação começa com ideias, experiências e conhecimentos dispersos, passa pela interação entre pessoas e tecnologias, é organizada e transformada e, finalmente, retorna à organização como conhecimento aplicável. O processo não termina com a implementação da solução; ele continua enquanto a experiência produz novos aprendizados.
O estudo de 2018, portanto, pode ser lido hoje como uma reflexão sobre como organizações aprendem enquanto inovam. As ferramentas mudaram, mas o princípio permanece. Ontem eram mídias sociais; hoje podemos discutir inteligência artificial, automação, plataformas colaborativas e outras tecnologias emergentes. Amanhã serão outras.
O elemento permanente é a capacidade de conectar conhecimento científico e experiência prática. A teoria fornece direção, critérios e explicações. A prática fornece evidências, contexto e novos problemas. Quando essas duas dimensões trabalham em harmonia, a organização produz conhecimento e inovação a partir daquilo que aprende fazendo.
Mais do que acompanhar a próxima tecnologia, a vantagem competitiva estará em aprender mais rapidamente com ela, direcionando-a à inovação.
Rosana yaSUE Narazaki
Dra em Administração pela Universidade Presbiteriana Mackenzie e
Dra em Gestão pela Universidade da Beira Interior.
Leitura Adicional:
Narazaki, R. Y., Pedron, C. D., & Chaves, M. S. (2018). Teoria & Prática: Aplicação de um framework para guiar o uso integrado de mídias sociais no suporte à Gestão do Conhecimento no Gerenciamento de Projetos. Mundo PM, 83, 18–26.
Gregor, S., & Zwikael, O. (2024). Design science research and the co-creation of project management knowledge. International Journal of Project Management, 42. https://doi.org/10.1016/j.ijproman.2024.102584
