O desperdício de conhecimento no centro das discussões em instituições de ensino superior: uma análise quantitativaResumo
O objetivo deste artigo é avaliar o nível de desperdício de conhecimento nas instituições de ensino superior. O delineamento teórico deste trabalho foi orientado essencialmente pela escala de desperdício de conhecimento validada por Klein et al. (2023), divididos em quatro categorias: desperdício de conhecimento explícito, retenção de conhecimento tácito, superespecialização e talento subutilizado. Uma pesquisa quantitativa do tipo survey foi realizada por meio da aplicação de questionário. A população-alvo deste estudo são os funcionários das instituições de ensino superior. Obteve-se uma amostra de 837 respostas. Os dados foram analisados por meio de estatística descritiva e multivariada, aplicando-se testes t e análise de variância. Dentre os principais resultados desta pesquisa, pode-se destacar que nas instituições de ensino superior públicas há médias mais elevadas para as quatro categorias de desperdício de conhecimento estudadas. Quanto aos cargos ocupados nas instituições de ensino superior, constatou-se que os técnicos administrativos apresentaram médias mais elevadas em termos de desperdício de superespecialização e talentos subutilizados.
Palavras-chave:
Desperdício de conhecimento; Instituições de ensino superior; Gestão do conhecimento
Abstract
This paper assesses the level of knowledge waste in HEIs. The theoretical outline of this work was guided by the knowledge waste scale validated by Klein et al. (2023), divided into four categories: explicit knowledge waste, tacit knowledge retention, overspecialization, and underutilized talent. Survey-type quantitative research was carried out through the application of a questionnaire. The target population of this study is the employees of HEIs. A sample of 837 responses was obtained. Data were analyzed using descriptive and multivariate statistics, applying t and ANOVA tests. The results highlight higher averages for the four categories of knowledge waste in public HEIs. It was found that the administrative technicians had higher averages in terms of overspecialization waste and underutilized talent.
Keywords:
Knowledge Waste; Higher Education Institutions; Knowledge Management
Resumen
El objetivo de este artículo es evaluar el nivel de desperdicio de conocimiento en las instituciones de educación superior (IES). El esquema teórico de este trabajo se guió esencialmente por la escala de desperdicio de conocimiento validada por Klein et al. (2023), dividida en cuatro categorías: desperdicio de conocimiento explícito, retención de conocimiento tácito, superespecialización y talento subutilizado. La investigación cuantitativa tipo encuesta se realizó mediante la aplicación de un cuestionario. La población objetivo de este estudio fueron los empleados de las IES. Se obtuvo una muestra de 837 respuestas. Los datos se analizaron mediante estadística descriptiva y multivariada, aplicando pruebas t y ANOVA. Entre los principales resultados de esta investigación se puede destacar que en las IES públicas existen promedios más altos para las cuatro categorías de desperdicio de conocimiento estudiadas. En cuanto a los cargos ocupados en las IES, se encontró que los técnicos administrativos tuvieron promedios más altos en términos de desperdicio de superespecialización y talento subutilizado.
Palabras clave:
Desperdicio de conocimiento; Instituciones de educación superior; Conocimiento administrativo
INTRODUÇÃO
O tema do desperdício de conhecimento em Instituições de Ensino Superior (IES) tem ganhado relevância, uma vez que a produção, a disseminação e a aplicação do conhecimento são essenciais para o cumprimento de suas missões acadêmicas e sociais (Lemahieu et al., 2017). A concepção de desperdício contraria o escopo dessas missões e, portanto, a gestão do conhecimento obtido por docentes, gestores e técnicos administrativos deve ser objeto de avaliação por parte dos tomadores de decisão. No entanto, a gestão do conhecimento representa um desafio significativo para as IES, pois essas instituições dispõem de muitos recursos intelectuais que nem sempre são utilizados e gerenciados adequadamente (Adhikari & Shrestha, 2023). Geralmente, são responsáveis por criar, adquirir, armazenar e compartilhar conhecimento com a sociedade.
Desperdício pode ser definido como qualquer atividade ou processo que consome recursos, mas não agrega valor a um determinado produto ou serviço (Womack & Jones, 2004). O conhecimento, por sua vez, é um recurso crucial para que uma organização obtenha vantagem competitive, podendo ser gerenciado como um ativo estratégico (Nonaka & Takeuchi, 1995). Considerando isso, o desperdício de conhecimento resulta da falta de aproveitamento do conhecimento existente ou da negligência em explorar oportunidades de uso dentro de uma organização (Ferenhof et al., 2015). A falta de estratégias eficazes para a gestão do conhecimento pode resultar em desperdício de recursos e impactar negativamente a instituição (Kazancoglu & Ozkan-Ozen, 2019). Quando o conhecimento gerado não é corretamente reconhecido, compartilhado, aplicado ou atualizado, torna-se um recurso subutilizado e, potanto, desperdiçado (Ferenhof et al., 2015).
O desperdício de conhecimento pode ocorrer em diferentes etapas de um determinado processo ou atividades, incluindo aquisição, conversão, aplicação e transferência de conhecimento existente ou criado. Nonaka e Takeuchi (1995) classificam o conhecimento em duas categorias principais: explícito e tácito. O conhecimento explícito pode ser formalizado e comunicado de forma clara e objetiva, enquanto o conhecimento tácito está incorporado nas experiências, habilidades e valores dos indivíduos. A falta de mecanismos adequados para o compartilhamento do conhecimento, ou mesmo o simples fato de ele não ser utilizado ou estar sendo retido por um indivíduo, são aspectos que contribuem para o desperdício (Klein et al., 2021). Outros fatores que podem contribuir para o desperdício de conhecimento é a falta de socialização do aprendizado obtido em treinamentos e qualificações, a rotatividade de funcionários sem a devida transferência do conhecimento (Kazancoglu & Ozkan-Ozen, 2019) e talentos subutilizados (Douglas et al., 2015).
Cabe destacar, contudo, que a maioria dos estudos sobre o tema concentra-se na perda de conhecimento, que ocorre quando um funcionário deixa a organização por aposentadoria, mudança de empresa ou pedido de demissão. Pouco se discute sobre o desperdício de conhecimento, que acontece enquanto o funcionário ainda está na organização. Além disso, existe uma dificuldade em mensurar o conhecimento e seu desperdício, sendo escassos os trabalhos que abordam essa lacuna, Uma exceção é o estudo de Klein et al. (2023), no qual os autores desenvolveram e validaram uma escala de desperdício de conhecimento.
Pouco se sabe, também, sobre como o desperdício de conhecimento ocorre especificamente no contexto das IES, instituições que têm, entre seus principais objetivos, a geração e disseminação do conhecimento (Huberman, 1983). Situações de desperdício ocorrem, por exemplo, quando um funcionário conhece a solução para um problema e não compartilha sua ideia ou expertise; quando possui capacidade técnica acima dos requisitos do cargo que ocupa; ou quando o conhecimento gerado dentro da instituição não é incorporado em suas atividades e processos. Quanto custam essas situações de desperdício de conhecimento para essas instituições? Essas são situações simples que geralmente acontecem em IES e precisam ser consideradas e resolvidas pelos tomadores de decisão para obter mais eficiência.
Adicionalmente, diferentes características de gestão entre IES públicas e privadas podem representar desafios distintos na gestão do conhecimento. No Brasil, por exemplo, as IES públicas têm regras rígidas de contratação, planos de carreira distintos e um foco maior em Pesquisa e Desenvolvimento (P&D) do que as IES privadas. O treinamento de funcionários para desempenhar atividades diárias consome tempo e recursos, o que torna ainda mais grave o desperdício de seu conhecimento. A gestão do conhecimento também pode variar conforme a posição ocupada pelo funcionário na instituição, uma vez que os níveis de desperdício podem diferir segundo o cargo. Nesse sentido, cabe questionar: instituições que geram mais conhecimento conseguem, também, reter mais conhecimento em suas atividades de ensino, pesquisa e extensão? Existem diferenças nos níveis de desperdício de conhecimento considerando o cargo ocupado? Há diferenças na gestão do conhecimento entre IES públicas e privadas? Qual é o nível de desperdício de conhecimento percebido nas IES?
Essa problematização e as questões de pesquisa apresentadas definem o objetivo deste estudo: avaliar o nível de desperdício de conhecimento em IES no contexto brasileiro. O Brasil se mostra um local apropriado para a realização desta pesquisa, por se tratar de um país emergente com um elevado número de instituições de ensino superior, o que favorece a reflexão sobre o desperdício de conhecimento nesse tipo de organização. Ademais, esse país concentra a maior parte de sua produção e desenvolvimento de pesquisa em IES, especialmente as públicas, o que torna ainda mais adequada e interessante a discussão acadêmica sobre o tema deste artigo.
Este trabalho contribui com avanços teóricos e práticos, que podem ser destacados em quatro aspectos principais. Primeiro, por avaliar pela primeira vez o desperdício de conhecimento em IES, utilizando uma escala multidimensional e aplicando um método de mensuração e avaliação (Klein et al., 2023). Segundo, por mensurar uma discussão até então abstrata e investigar diferenças entre grupos de respondentes. Terceiro, por destacar a importância de se gerir o conhecimento enquanto os indivíduos ainda estão na organização — e não apenas após sua saída, como tem sido comum na literatura voltada à perda de conhecimento. E quarto, por ser pioneiro na avaliação do tema em uma amostra ampla de funcionários de IES brasileiras.
A relevância deste estudo está intimamente relacionada à necessidade de identificar o desperdício de conhecimento em um país em desenvolvimento, onde os percentuais da população com ensino superior são significativamente menores do que nos de países desenvolvidos. Além disso, em razão da desigualdade de renda, o acesso ao sistema de ensino superior no Brasil depende, em grande parte, de investimentos públicos. Considerando que o conhecimento é uma variável socialmente produzida e desenvolvida em contextos históricos específicos (Annala, 2023), o desperdício de conhecimento pode representar má gestão dos recursos públicos, os quais, se melhor empregados, poderiam contribuir para a redução das desigualdades educacionais.
FUNDAMENTOS TEÓRICOS - DEFINIÇÃO DOS TIPOS DE DESPERDÍCIO DE CONHECIMENTO
A gestão do conhecimento baseia-se na identificação, captura e disseminação do conhecimento organizacional relevante para promover a aprendizagem contínua e a melhoria de processos (Nonaka & Takeuchi, 1995). Essa prática é essencial para os sistemas produtivos (Martins et al., 2019), pois o conhecimento é considerado um recurso valioso e estratégico para a vantagem competitiva (Gamble, 2020). Portanto, uma gestão do conhecimento eficaz é crucial para evitar desperdícios e maximizar o valor do conhecimento dentro de uma organização.
As organizações podem impulsionar a inovação, o aprendizado e a melhoria contínua adotando práticas e processos que promovam a criação, o compartilhamento e o uso do conhecimento, aumentando sua adaptabilidade e competitividade no mercado (Nonaka & Takeuchi, 1995). Nesse sentido, uma das práticas que vem sendo cada vez mais discutida e aplicada nos ambientes organizacionais é a redução ou eliminação de desperdícios, concebida a partir dos princípios da filosofia Lean (Womack & Jones, 2004). Desperdício é conceituado como qualquer atividade ou processo que onere a organização com recursos, mas que não contribua diretamente para a criação de valor percebido pelo cliente no produto ou serviço final (Ohno, 1998).
Os preceitos dessa filosofia de gestão, embora projetados para organizações de manufatura (Aravindh et al., 2022; Jasti & Kota, 2021), ganharam espaço em organizações de serviços (Caiado et al., 2020; Hadid, 2019), como as IES (Lima et al., 2023; Klein et al., 2023; Sfakianaki & Kakouris, 2019), visto que o conceito de desperdício e sua redução é perfeitamente aplicável nesses contextos organizacionais. Nas IES, a redução do desperdício de conhecimento acaba sendo uma prática organizacional crítica. Em contrapartida, o conhecimento é um elemento central na promoção e execução das atividades-fim dessas instituições.
O desperdício de conhecimento pode ocorrer devido à baixa utilização ou à perda de conhecimento profissional e do “conhecimento” existente em uma organização (Santhiapillai & Ratnayake, 2023). O desperdício ocorre quando o conhecimento disponível não é adequadamente compartilhado, documentado, aplicado ou valorizado, resultando em oportunidades perdidas, ineficiência e/ou falta de aprendizado (Nonaka & Takeuchi, 1995). Em outras palavras, ocorrem falhas na geração, no compartilhamento e na incorporação de conhecimento (Lin et al., 2016).
Um dos estudos pioneiros na avaliação e mensuração do desperdício de conhecimento em IES foi o de Klein et al. (2023). Em seu trabalho, os autores desenvolveram uma escala para mensurar o desperdício de conhecimento, dividida em quatro categorias: (i) desperdício de conhecimento explícito, (ii) retenção de conhecimento tácito, (iii) superespecialização e (iv) talento subutilizado. A Figura 1 apresenta o modelo final de mensuração validado pelos autores citados.
A primeira categoria refere-se ao desperdício de conhecimento explícito, que é um tipo de conhecimento que pode ser articulado, formalizado e comunicado de forma clara, direta e objetiva, por meio de documentos ou programas de computador (Al Ahbabi et al., 2019; Fryczynska & Ciecierski, 2020). Geralmente, ele é organizado e registrado de forma sistemática, acessível e universal, tornando-o disponível para consulta e aprendizado, podendo, assim, ser facilmente compartilhado entre indivíduos e organizações. No entanto, o fato de haver conhecimento explícito não implica, necessariamente que ele será absorvido e processado pelo destinatário (Desouza et al., 2006). Considerando essa perspectiva, o desperdício de conhecimento explícito ocorre quando esse conhecimento não resulta em melhores práticas organizacionais, não é incorporado às atividades de ensino ou é utilizado para gerar benefícios e valor para a sociedade (Klein et al., 2023). Ou seja, há necessidade de maior implementação e integração do conhecimento gerado e comunicado nas atividades e estratégias das organizações, bem como pode haver produção e renovação limitadas desse tipo de conhecimento.
A segunda categoria diz respeito ao conhecimento tácito, também conhecido como implícito ou não formalizado, que se refere ao conhecimento pessoal e intuitivo (Chuang et al., 2016), que é difícil de articular ou transmitir explicitamente, pois não está estabelecido sob nenhum formato tangível (Gamble, 2020). Ele é constituído por meio de experiências gerais e pessoais, intuições e habilidades práticas, o que evidencia sua natureza subjetiva e individual (Polanyi, 1966). Esse conhecimento é crucial em áreas nas quais o julgamento e a expertise humana são necessários (Pérez-Luño et al., 2019), sendo considerado uma fonte essencial de criação de valor (Boamah et al., 2023). O desperdício nessa categoria acontece quando o indivíduo retém o conhecimento tácito adquirido para si, o que pode ocorrer pela ausência de compartilhamento de experiências organizacionais, pela rotatividade de pessoas em determinados cargos ou pela falta de gestão e incentivo ao compartilhamento desse conhecimento (Klein et al., 2023).
Outra categoria é a superespecialização, que ocorre quando os funcionários possuem treinamento e conhecimento superiores aos exigidos para o cargo que ocupam. Essa situação pode levar à desconexão com os objetivos organizacionais e à desmotivação do funcionário (Douglas et al., 2015). A superespecialização é comum quando o funcionário atua em um cargo diferente de sua área de formação ou em cargos com requisitos menores do que sua expertise. Em alguns casos, a própria instituição financia treinamentos ou qualificações adicionais. No entanto, após realizá-los, o funcionário continua a desempenhar atividades cujos requisitos mínimos são inferiores ao conhecimento que adquiriu (Kazancoglu & Ozkan-Ozen, 2019; Klein et al., 2021).
A última categoria é o talento subutilizado, que se refere à situação em que as habilidades, experiências e capacidades de um indivíduo não são plenamente aproveitadas e valorizadas em seu ambiente de trabalho (Klein et al., 2023). Além do desperdício que ocorre nessas situações, pode haver consequências negativas tanto para o indivíduo, como desmotivação e frustração, quanto para a organização, que perde oportunidades de inovação, criatividade, melhoria contínua e desempenho (Kazancoglu & Ozkan-Ozen, 2019). Especificamente, o setor de ensino superior é subutilizado por sua força de trabalho altamente qualificada e talentosa (LeMahieu et al., 2017).
A escala de Klein et al. (2023) representa um avanço na literatura sobre desperdício de conhecimento e permite a avaliação do desperdício em diferentes contextos. Esse estudo já foi mencionado por Salvadorinho et al. (2024), que pesquisaram o aumento da gestão de talentos em Portugal. Além disso, Silva (2023), em sua tese de doutorado, explorou a criatividade não utilizada de profissionais de saúde. O desperdício de conhecimento e seus resultados/efeitos podem ser melhor analisados a partir da aplicação dessa escala em diferentes países e tipos de organizações. No entanto, sua aplicação em IES pode gerar questões e reflexões especiais, uma vez que esse tipo de instituição lida diretamente com a produção e/ou compartilhamento de conhecimento (Al-Kurdi et al., 2018). Finalmente, os funcionários de qualquer organização concentram quase todo o “know-where”, “know-how” e “know-why” e, portanto, são considerados os verdadeiros ativos de conhecimento das organizações (Cattani et al., 2013). Assim, desperdiçar esse conhecimento tende a gerar implicações e resultados negativos para diversas organizações.
MÉTODO
O presente estudo foi realizado por meio de uma pesquisa quantitativa do tipo survey no Brasil. Para Hair et al. (2019), esse tipo de pesquisa é a estratégia mais adequada em estudos que envolvem uma grande população de indivíduos. Portanto, a estratégia de pesquisa incluiu a aplicação de um questionário para coleta de dados.
População-alvo e amostra
A população-alvo deste estudo abrange funcionários (professores, funcionários e gestores) de IES no Brasil, incluindo as de natureza pública, privada e comunitária. Para facilitar a compreensão dos leitores, caracterizam-se comparativamente esses três tipos de IES no Brasil.
As públicas têm como principal característica o investimento público em 100% de suas atividades, o que significa que o governo financia todas as atividades de ensino, pesquisa e extensão desenvolvidas por essas IES. Em outras palavras, os alunos são isentos de pagamento para estudar nessas IES. Por outro lado, essa característica é o principal aspecto que diferencia as IES públicas daquelas de natureza privada e comunitária. Estas, por sua vez, são caracterizadas principalmente pelo fato de que os próprios alunos precisam financiar seus estudos. Eles precisam investir financeiramente em seus estudos nessas IES, pagando (parcelas) por suas atividades acadêmicas. Finalmente, a principal diferença entre IES privadas e comunitárias no Brasil reside no fato de que as IES comunitárias são aquelas que não têm fins lucrativos e reinvestem todos os resultados na própria atividade educacional.
Foram obtidas respostas de um total de 33 instituições diferentes. Para a obtenção da amostra, adotou-se a técnica de amostragem não probabilística por conveniência, que envolve a seleção de elementos disponíveis na população-alvo que possam fornecer as informações necessárias para atingir os objetivos da pesquisa. Além disso, essa técnica de amostragem permite a coleta rápida e econômica de diversos questionários (Hair et al., 2019).
O tamanho da amostra é considerado um dos requisitos mais essenciais na aplicação de uma pesquisa, pois afeta diretamente o poder estatístico e os testes de significância. A orientação de Hair et al. (2019) foi seguida para determinar o tamanho mínimo da amostra, que recomenda ter pelo menos dez respondentes para cada variável observável do instrumento de coleta de dados. Adicionalmente, utilizou-se o software G*Power (versão 3.1 para Windows) para calcular o tamanho amostral, adotando os seguintes parâmetros: tamanho do efeito = 0,25; nível de significância (α) = 0,05; poder estatístico (1 - β) = 0,95; e razão de alocação = 1. O resultado apontado pelo software foi de um total mínimo de 694 respondentes. A amostra válida final obtida para este estudo consiste em 837 participantes, número que supera o mínimo exigido pelo cálculo realizado no G*Power.
Questionário de pesquisa e procedimentos de análise de dados
O questionário foi elaborado com base no estudo de Klein et al. (2023), que consiste em 15 questões organizadas em quatro dimensões/categorias, conforme ilustrado na Figura 1. Para mensurar a percepção dos respondentes, cada item foi avaliado por meio de uma escala Likert de 5 pontos (1 = discordo totalmente, 2 = discordo parcialmente, 3 = neutro, 4 = concordo parcialmente, 5 = concordo totalmente). Além das questões da escala, o questionário também continha questões relacionadas ao perfil dos participantes.
Para a aplicação do instrumento de pesquisa (o questionário), ele foi adicionado a uma versão online do Google Forms, facilitando o envio da pesquisa para a população-alvo. A coleta de dados foi realizada por meio do envio do questionário para os e-mails públicos disponíveis nas páginas dos cursos das IES pesquisadas. Dessa forma, os e-mails foram enviados diretamente aos professores, gestores e funcionários (população-alvo do estudo) para garantir que respondessem à pesquisa, reduzindo assim as chances de uma pessoa secundária (por exemplo, uma secretária) responder ao questionário. Além disso, ao proceder dessa forma, o fenômeno pode ser compreendido do ponto de vista de todos esses diferentes funcionários, uma vez que em todas as suas funções pode ocorrer desperdício de conhecimento. Os dados coletados foram organizados automaticamente em uma planilha eletrônica, que foi exportada para uma planilha Excel e posteriormente adicionada ao software SPSS® v.23, que foi utilizado para os procedimentos de análise de dados.
Dentre os procedimentos de análise de dados realizados, primeiramente foram aplicadas estatísticas descritivas para caracterizar a amostra e analisar a frequência de respostas às variáveis do questionário. Em seguida, foi realizada uma análise fatorial exploratória e verificado que os resultados indicaram a manutenção da estrutura fatorial das variáveis conforme proposto por Klein et al. (2023). Além disso, foi verificado que os valores de todas as cargas fatoriais das variáveis foram superiores a 0,5 e que os resultados do Alfa de Cronbach também foram satisfatórios (> 0,7).
Posteriormente, foi aplicada a metodologia de padronização da aplicação da escala de desperdício utilizada nesta pesquisa. Essa metodologia permite avaliar o nível de desperdício para cada dimensão do questionário e realizar uma análise geral do desperdício de conhecimento. Cabe destacar que o estudo de Klein et al. (2023) realizou diversos procedimentos robustos de validação da escala, como análises fatorial exploratória e confirmatória, além de testes de validade convergente e discriminante, que validam a escala e a tornam pronta para ser aplicada. O que justifica a não repetição desses testes nesta pesquisa. Além disso, a classificação proposta pelos autores permite avaliar a percepção individual dos respondentes, bem como a percepção coletiva de grupos, setores ou instituições. Para isso, utiliza-se a classificação descrita no artigo de Klein et al. (2023), cuja ocorrência de desperdício de conhecimento pode ser classificada como “Muito Baixo”, “Baixo”, “Médio”, “Alto” e “Muito Alto”. Os detalhes da metodologia estão descritos no Apêndice A.
Por fim, as análises estatísticas entre os grupos foram realizadas por meio do teste t de Student e da análise de variância (ANOVA). O teste t de Student é um método estatístico paramétrico usado para comparar a média entre dois grupos (Anderson et al., 2003). O teste de variância (ANOVA), por sua vez, é uma técnica estatística usada para avaliar se há diferenças significativas nas médias entre três ou mais grupos (Hair et al., 2019).
RESULTADOS E ANÁLISES
Cenário do sistema e do campo das instituições de ensino superior no Brasil
O sistema de ensino superior no Brasil é caracterizado por ser composto por IES públicas, privadas e comunitárias. O Brasil possui 2.574 IES, sendo que a maioria das universidades (55,4%) é pública, enquanto, entre as instituições privadas e comunitárias predominam as Faculdades (81,0%). A principal característica das IES públicas é a gratuidade do ensino, pois são financiadas por investimentos públicos. Essas instituições integram a estrutura administrativa do Estado e recebem recursos do governo para prestar serviços à sociedade. Além disso, a contratação de professores e funcionários ocorre exclusivamente por meio de concursos públicos, sendo que as regras para progressão na carreira são rígidas.
As privadas têm fins lucrativos e cobram mensalidades dos alunos. Possuem autonomia de gestão para selecionar e contratar professores e definir planos de carreira. As comunitárias são um tipo especial de IES com características muito semelhantes às privadas, mas não têm fins lucrativos. Tanto as IES privadas quanto as comunitárias têm maior liberdade para definir a estrutura dos cursos e os objetivos de atuação em relação ao ensino, à pesquisa e à extensão (em comparação às públicas).
Em relação à força de trabalho, nas IES públicas, 77,1% dos docentes são doutores; enquanto nas IES privadas e comunitárias, o maior percentual de docentes possui apenas o título de mestre (46,3%) — os docentes com doutorado representam 32,5% (INEP, 2023). Além disso, nas IES públicas, os docentes trabalham predominantemente em regime de dedicação exclusiva, enquanto nas instituições privadas e comunitárias, prevalece o regime parcial.
Análise do perfil dos respondentes
Com a realização da pesquisa e consequente obtenção dos resultados coletados quanto ao número de participantes, foram obtidas 837 respostas de servidores de IES do Rio Grande do Sul, sejam elas privadas, públicas ou comunitárias. A Tabela 1 especifica a frequência e o percentual obtidos em relação às perguntas sobre o perfil dos participantes.
Na Tabela 1, pode-se observar que as mulheres apresentaram o maior número de respostas, com 50,9%. Quanto à idade, observa-se que 29% dos participantes possuem idade entre 40 e 49 anos, seguida da faixa etária entre 33 e 39 anos (26,6%). Quanto ao estado civil, 69,3% são casados ou possuem união estável, seguido do grupo solteiro, 21,3%. O nível de escolaridade pode ser considerado alto, com 69,2% possuindo doutorado e 19,8% mestrado. Os docentes representam 61,2% da amostra, seguidos dos docentes ou técnicos em cargos de gestão com 21,9%. Em relação ao tempo de serviço, 48,1% possuem mais de dez anos de serviço, e 30,7% possuem de 5 a 10 anos de trabalho. Servidores de instituições públicas representam 72,9% dos participantes, 14,9% de instituições privadas e 12,2% de instituições comunitárias. Esses dados podem fornecer informações sobre possíveis diferenças na gestão e compartilhamento de conhecimento em diferentes tipos de instituições, contribuindo para identificação de melhores práticas para evitar desperdício de conhecimento em cada tipo de ambiente.
O perfil desta amostra, apesar de apresentar características distintas da população brasileira em geral, como maior escolaridade, é adequado ao contexto deste estudo, pois, em IES, os critérios de contratação geralmente exigem maior escolaridade. Vale destacar também que esse perfil é semelhante ao identificado para outros trabalhos de IES no contexto brasileiro, como Borges e Klein (2023), Alves et al. (2024), Ledic et al. (2022) e Neto et al. (2024).
Análise descritiva das dimensões do desperdício de conhecimento
Para compreender a percepção dos respondentes sobre os construtos pesquisados (desperdício de conhecimento explícito, retenção de conhecimento tácito, superespecialização e talento subutilizado), foram realizadas estatísticas descritivas da frequência dos itens da escala utilizada neste estudo. Nesse sentido, a Tabela 2 demonstra os resultados referentes ao desperdício de conhecimento explícito.
Percebe-se que essa dimensão é avaliada principalmente por meio de itens que analisam a contribuição do docente para a pesquisa e a pós-graduação, bem como a incorporação do conhecimento gerado nas atividades de ensino, pesquisa e extensão. Os dados coletados mostram que a resposta mais frequente foi “concordo parcialmente” (4). Isso indica que há uma percepção de que há um certo nível de utilização do conhecimento gerado pelos docentes nas IES, mas ainda há espaço para melhorias.
A Tabela 2 demonstra que o item 1 apresenta a maior média dessa dimensão. Ao mesmo tempo, a maioria dos respondentes concorda, total ou parcialmente, que há professores com doutorado que não atuam na pós-graduação, o que pode levar ao desperdício de conhecimento. Isso indica que a percepção é de que alguns professores desperdiçam conhecimento, o que pode prejudicar a qualidade do ensino e da pesquisa realizados na instituição.
Por outro lado, os itens 4 e 5 apresentam as menores médias (3,12). No item 4, também é possível observar que 35% dos participantes optaram pela opção “concordo parcialmente” quanto à afirmação de que o conhecimento dos servidores é pouco explorado para atividades extensionistas. Isso pode indicar a necessidade de estabelecer estratégias e ações para garantir melhor utilização desse conhecimento nas atividades extensionistas, visando aumentar a efetividade das ações realizadas pela instituição e promover maior integração entre academia e sociedade. Quanto ao item 5, observa-se que a maioria dos respondentes concorda total ou parcialmente que o conhecimento gerado pela pesquisa, em sua maior parte, não é incorporado às atividades de ensino de graduação. A resposta “concordo parcialmente” foi a mais frequente, com 28,4% dos participantes, o que sugere que há uma percepção de que a instituição poderia utilizar melhor o conhecimento gerado por suas pesquisas e incorporá-lo às atividades de ensino de graduação, bem como há um reconhecimento específico de que isso já ocorre. O resultado aponta para a importância do fortalecimento da relação entre pesquisa e ensino para enriquecer a formação dos discentes e ampliar o impacto da instituição na sociedade.
A próxima dimensão analisada refere-se à retenção do conhecimento tácito. A Tabela 3 apresenta os resultados obtidos.
Este construto é composto por itens que abordam a possibilidade de perda de conhecimento tácito nas IES, devido à rotatividade de cargos, à falta de gestão do conhecimento e à falta de compartilhamento de conhecimento entre os servidores. Observa-se que o item 6 apresenta a maior média (3,68), visto que 62,2% dos respondentes concordam que grande parte do conhecimento tácito se perde durante a troca de cargos. Este é o desperdício mais frequente nesta dimensão e pode prejudicar as IES, pois esse conhecimento é valioso e pode levar tempo para ser readquirido.
A dimensão superespecialização foi a próxima a ser analisada. Os resultados são apresentados na Tabela 4.
A formação deste construto é composta por itens que se referem à adequação da formação dos servidores para os cargos que exercem. Nesta dimensão, o item 10 apresentou a menor média (3,38), o que significa que é o item em que menos desperdícios ocorrem, considerando a percepção dos respondentes. Ainda assim, 46,9% dos respondentes concordam parcial ou totalmente com a afirmação, sugerindo que muitos servidores percebem uma discrepância entre sua formação e as demandas de seus cargos. Referindo-se ao item 11, observa-se que 53,8% concordam parcial ou totalmente com o fato de alguns servidores estarem em cargos que exigem habilidades muito inferiores à sua formação, indicando que há uma subutilização do potencial dos servidores, que poderiam estar exercendo funções mais complexas e desafiadoras, contribuindo, assim, para o alcance dos objetivos institucionais. Além disso, os servidores podem sentir que seu potencial está sendo desperdiçado. Em síntese, sugerem que há uma percepção de que a formação dos servidores nem sempre é utilizada de forma adequada nos cargos que exercem.
Por fim, foi analisada a dimensão talento subutilizado, cujos resultados estão demonstrados na Tabela 5.
Esta dimensão refere-se à subutilização de experiências e habilidades pessoais e à falha em aproveitar as capacidades dos funcionários. Percebe-se que a média dos itens é a mais baixa entre as dimensões analisadas. No entanto, ainda há oportunidades de melhoria em relação aos itens analisados. Em relação ao item 15, o que pode ser analisado é que 44,7% concordam que as capacidades dos servidores não são plenamente utilizadas, sugerindo uma tendência à necessidade de melhorias no uso dessas capacidades. Quanto aos outros dois itens, quase 50% dos respondentes concordam que as habilidades e experiências dos servidores não são plenamente utilizadas, indicando que há espaço para uma melhor alocação e utilização destas nos espaços de trabalho. Essas percepções podem ter implicações na motivação, no engajamento e no desempenho dos funcionários e reforçam a importância do setor de gestão de pessoas na alocação e otimização das competências dos funcionários.
Complementarmente, para realizar uma análise do desperdício de conhecimento segundo cada uma das dimensões estudadas, foram realizados os procedimentos de cálculo e aplicação da escala descritos no estudo de Klein et al. (2023). Isso resulta em uma classificação dos desperdícios em uma escala que varia de 0 a 1. Os resultados da média, desvio padrão e frequência de resposta para cada uma das dimensões estudadas são mostrados na Tabela 6.
A partir da Tabela 6, identifica-se que todos os fatores obtiveram resultados com média acima de 0,50, indicando que a maioria dos respondentes considera que há ocorrência desse desperdício nas IES. Dentre todos os fatores que resultaram em maior média geral foram “Retenção de Conhecimento Tácito” e “Superespecialização”, sendo considerados os fatores com maior ocorrência dentro das IES na visão dos respondentes do estudo. Por sua vez, o fator “Talento Subutilizado” foi o que apresentou menor média e pode ser sinalizado como o de menor ocorrência dentro das IES.
Em relação à dimensão “Desperdício de Conhecimento Explícito”, a distribuição de frequência indica que há uma proporção considerável de valores “Médio” (27,6%) e “Alto” (32,2%), o que demonstra a necessidade de ações para melhor aproveitamento desse tipo de conhecimento. A não utilização do conhecimento explícito existente torna-se custosa para uma organização (Ferenhof et al., 2015), visto que são gastos recursos em sua produção que não são totalmente utilizados.
Quanto à dimensão “Retenção de Conhecimento Tácito”, “Alto” (34,2%) e “Muito Alto” (22,8%) apresentam frequências mais altas, sugerindo a existência de um problema de falta de compartilhamento de conhecimento tácito e de gestão do conhecimento nas IES, o que pode prejudicar a eficiência do trabalho. O conhecimento tácito está intrinsecamente ligado ao indivíduo e às suas experiências. E se não for compartilhado, pode ser esquecido ou perdido, comprometendo o desempenho organizacional (Pérez-Luño et al., 2019).
Em relação à “Superespecialização”, a distribuição das respostas demonstra uma proporção relativamente alta de “Muito Alto” (29,1%) e “Alto” (24,0%), indicando que há uma percepção de que a formação dos servidores públicos nem sempre é utilizada corretamente nos cargos que ocupam. Situações como servidores atuando em áreas diferentes de sua formação, ou em funções que exigem menos qualificação do que a que possuem — muitas vezes adquirida com apoio da própria instituição — contribuem para esse tipo de desperdício (Kazancoglu & Ozkan-Ozen, 2019; Klein et al., 2021).
Por fim, a dimensão “Talento Subutilizado” apresenta as maiores distribuições de frequência nas categorias “Alto” (27,9%) e “Médio” (26,1%), o que explica a menor média dessa dimensão (0,56). No entanto, esses resultados ainda revelam oportunidades para melhor aproveitamento das experiências, habilidades e competências dos funcionários em seus ambientes de trabalho. Sem considerar que a subutilização de pessoas pode, em determinadas situações, gerar consequências negativas para o indivíduo, como desmotivação e frustração, e também para a organização, por perder oportunidades de inovação, criatividade e desempenho (Klein et al., 2021).
Análise Comparativa entre Grupos em Relação ao Desperdício de Conhecimento
Nesta subseção do trabalho, alguns testes de diferença média entre grupos são realizados para avaliar as diferentes percepções entre os respondentes e fornecer melhores insights para análise e contribuições diretas à literatura sobre o assunto.
O primeiro desses testes considerou o tipo de IES em que o respondente trabalhava, contemplando as alternativas públicas, privadas e comunitárias. Esses três tipos de IES apresentam diferenças notáveis em sua natureza, como já foi explicado na seção de método deste artigo. No entanto, dadas algumas características semelhantes entre os dois últimos (IES privadas e comunitárias), principalmente no que diz respeito ao pagamento de mensalidades, optou-se por agrupar as respostas dessas duas em um único grupo. Portanto, o teste t para amostras independentes foi utilizado para verificar diferenças significativas nas médias das respostas para os dois grupos formados. Os resultados são apresentados na Tabela 7.
A análise da Tabela 7 mostra que todos os fatores apresentaram diferenças significativas nas médias (significância < 0,05) para os dois grupos analisados. Pode-se observar também que para todas as dimensões, desperdício explícito de conhecimento (3,56), retenção tácita de conhecimento (3,71), superespecialização (3,75) e talento subutilizado (3,30), as médias dos respondentes pertencentes ao grupo das IES públicas foram superiores. Isso significa que a percepção de desperdício de conhecimento aqui estudada é maior nessas IES em comparação ao grupo formado por instituições privadas e comunitárias. De modo geral, alguns elementos adicionais contribuem para essas diferenças observadas na Tabela 7, como a) a forma de contratação dos funcionários (nas IES públicas, há necessidade de concurso público); b) os planos de progressão na carreira; c) o foco dado pelas IES (ensino, pesquisa e/ou extensão); d) a burocracia institucional e governamental. Portanto, este resultado demonstrado na Tabela 7, além de sua contribuição teórica, gera evidências necessárias de que as IES públicas devem aprimorar seus procedimentos e práticas relacionados à gestão do conhecimento, com foco na redução dos desperdícios explorados neste artigo.
O teste t para amostras independentes também foi utilizado para analisar se há diferenças nas médias das percepções dos participantes em relação à variável escolaridade. Para tanto, optou-se por reunir os participantes com especialização e mestrado em um único grupo para compará-los ao grupo de doutores. As demais categorias de escolaridade não foram incluídas na análise devido ao pequeno número de participantes em cada uma delas, o que impossibilitaria a realização de um teste válido.
A razão para testar a diferença de percepção entre esses grupos reside no fato de que há investimentos (por exemplo, tempo e dinheiro) em profissionais com níveis de escolaridade mais elevados. Além disso, quanto maior o nível de escolaridade, mais específico é o conhecimento com o qual esses profissionais trabalham e, portanto, é muito custoso para a instituição se houver mais conhecimento desperdiçado nesse grupo de trabalhadores. Os resultados deste teste são apresentados na Tabela 8, demonstrando as médias e o desvio-padrão das dimensões.
A Tabela 8 identifica que apenas um dos quatro fatores apresentou diferença média significativa (significância < 0,05): retenção de conhecimento tácito. Para essa dimensão, a média do grupo de doutores é maior (3,66), o que significa que indivíduos com doutorado retêm mais do conhecimento tácito que possuem ou adquirem. Uma possível explicação é que alguns cargos de gestão em IES são assumidos apenas por docentes que geralmente são doutores (por exemplo, coordenação de curso, chefe de departamento e direção de centros). Eles não compartilham o conhecimento adquirido com o sucessor quando deixam esses cargos. Portanto, isso nos dá um motivo para pensar que não há uma gestão do conhecimento adequada nessas situações. Outra possível explicação é que os técnicos administrativos, que geralmente têm um nível de educação menor (especialização ou mestrado), realizam mais atividades operacionais e rotineiras. Assim, a transmissão e a transferência do conhecimento tácito adquirido são mais acessíveis.
O próximo teste de análise entre grupos envolveu a variável idade dos respondentes. A realização de uma análise com base na variável idade pode demonstrar outros aspectos importantes, como a percepção de desperdício entre funcionários mais jovens e mais velhos, as dificuldades entre esses grupos em absorver conhecimento e novas tecnologias para promovê-lo, e o uso (ou não uso) do conhecimento e dos “talentos” obtidos considerando a idade que possuem e as experiências e conhecimentos adquiridos até o momento.
Os respondentes foram divididos em dois grupos, conforme mostrado na Tabela 9. O limite de idade para definição dos grupos foi definido entre os pesquisadores e com base nos cálculos de média e mediana. O teste t foi aplicado para amostras independentes, cujos resultados de média e desvio padrão também são mostrados na Tabela 9.
Com base nos resultados apresentados na Tabela 9, pode-se observar que os fatores de superespecialização e talento subutilizado apresentaram diferença média significativa (significância < 0,05). Percebe-se que a média de respostas dos respondentes com até 40 anos é maior do que a do outro grupo, o que significa que a percepção de desperdício em termos de superespecialização e talento subutilizado é maior nesse grupo. Isso ocorre principalmente porque os mais jovens estão passando por qualificações e treinamentos para se diferenciarem nos processos seletivos ou para obterem progressão em seus cargos. No entanto, continuam realizando atividades cujos requisitos para realizá-las não acompanham o aprendizado, as habilidades e os conhecimentos obtidos nos cursos que realizam.
Em seguida, foi realizado um teste ANOVA para analisar as diferenças de percepção entre os grupos formados a partir dos cargos ocupados pelos participantes da pesquisa: professores, técnico-administrativos e indivíduos que ocupam cargos de gestão (gestores). Esta também é uma análise essencial, pois pode demonstrar diferenças específicas para cada uma das categorias de desperdício de conhecimento estudadas, com base nos cargos que os respondentes ocupam e, consequentemente, nas atividades que realizam. Por exemplo, em qual cargo há mais desperdício, dada a superespecialização ou a subutilização de talentos? Essa diferença é estatisticamente significativa? Em caso afirmativo, quais são os motivos?
Portanto, essa análise de grupo com base nos cargos dos respondentes pode fornecer uma boa reflexão e permitir decisões específicas para tentar diminuir o desperdício de conhecimento. Os resultados deste teste são apresentados na Tabela 10.
Os resultados mostram uma diferença média significativa (significância < 0,05) nas dimensões superespecialização e talento subutilizado. Por meio das análises post hoc de Tukey, identificou-se que ocorre uma diferença significativa no grupo formado por técnicos administrativos para ambas as dimensões. Esse grupo de respondentes tem uma maior percepção de superespecialização e talento subutilizado. O fato é que muitos desses funcionários acabam se qualificando (fazendo cursos de mestrado e doutorado). No entanto, ao concluírem esses cursos, continuam a desempenhar as mesmas funções e atividades que desempenhavam antes de iniciá-los. Em muitos casos, nenhuma melhoria foi implementada em seus setores de trabalho, ou uma nova atribuição e responsabilidade lhes foram transferidas diante do conhecimento que adquiriram.
Isso indica que esses funcionários possuem experiências, habilidades e conhecimentos que vão além dos requisitos exigidos para suas funções atuais, com um nível de expertise e competência que não está sendo plenamente utilizado em seus cargos (Douglas et al., 2015; Kazancoglu & Ozkan-Ozen, 2019). A IES também sofre um impacto financeiro, pois o funcionário recebe progressão salarial, mas não retribui o investimento feito nele. Este é um desafio institucional central a ser resolvido em muitas IES.
DISCUSSÃO E CONSIDERAÇÕES FINAIS
O objetivo deste estudo foi avaliar o nível de desperdício de conhecimento em IES. Para tanto, foi realizado um estudo do tipo survey com servidores de IES públicas, privadas e comunitárias do estado do Rio Grande do Sul, Brasil. Esta pesquisa demonstrou que o desperdício de conhecimento pode ser classificado como médio, considerando a escala proposta por Klein et al. (2023). No entanto, para algumas categorias, como retenção de conhecimento tácito e superespecialização, sua ocorrência pode ser considerada alta e mais pronunciada em alguns grupos de respondentes.
Os resultados desta pesquisa também levaram à conclusão de que, em IES públicas, há médias mais altas para todas as categorias de desperdício de conhecimento estudadas. Considerando o nível de escolaridade dos respondentes, os participantes com doutorado apresentaram médias mais altas de retenção de conhecimento tácito. Quanto aos cargos ocupados nas IES, constatou-se que os técnicos administrativos apresentaram médias mais altas em termos de desperdício por superespecialização e talento subutilizado. Todas essas situações geram insights importantes para gestores e tomadores de decisão quanto ao desenho de estratégias e formas de reduzir o desperdício de conhecimento enquanto o funcionário ainda está trabalhando na instituição (Klein et al., 2023).
Conforme a discussão descrita na seção de resultados, existem várias razões e causas diferentes para as diferenças no desperdício de conhecimento apresentadas e podem ser gerenciadas de forma mais apropriada com base em uma avaliação de conhecimento como esta realizada no presente artigo. O desperdício de conhecimento gerado está associado às falhas da instituição em capturar, compartilhar e incorporar conhecimento adequadamente (Lin et al., 2016). Conforme mencionado por Adhikari e Shrestha (2023), a promoção do conhecimento e sua gestão são desafios significativos para as organizações, e ainda mais para as IES, pois são a principal fonte de promoção do conhecimento em um país.
Mas, para tanto, mais do que apenas validar a escala, sua aplicabilidade é importante. Assim, o presente artigo contribui para a literatura ao demonstrar a aplicação de uma escala validada, como a de Klein et al. (2023). Dessa forma, ela é aplicada em um contexto real e uma análise das causas e fatores que geram desperdício de conhecimento é delineada.
A realização deste trabalho e seus resultados geram contribuições relevantes em termos teóricos e práticos. Para a teoria sobre o assunto, este artigo fornece uma estrutura clara e aplicável para identificar o desperdício de conhecimento e, em seguida, mitigar as causas de por que isso acontece (Klein et al., 2023). Além disso, este estudo pode contribuir para a compreensão das restrições situacionais nessas instituições que levam os funcionários a ocultar o conhecimento (Anand et al., 2020). Facilitar canais e rotas para disseminar o conhecimento pode aumentar a velocidade de aplicação pelos trabalhadores do conhecimento (Chen et al., 2018). Além disso, o investimento da sociedade é feito no caso das IES para lidar e promover o conhecimento diariamente (Al-Kurdi et al., 2018). Desperdiçá-lo é, portanto, um sinal de dupla falha das IES: falha em gerenciar adequadamente os investimentos da sociedade; e falha em gerenciar o que faz parte das atividades finais de uma IES, o conhecimento.
Do ponto de vista prático, a aplicação da escala utilizada permitiu demonstrar um parâmetro geral da percepção de desperdício de conhecimento na amostra pesquisada e verificar em quais grupos determinados desperdício é mais evidente. Tal análise permite aos gestores direcionar medidas e ações mais específicas para que o desperdício desse ativo organizacional essencial, o conhecimento, seja reduzido e melhor aproveitado nas IES. Conforme descrito por Gamble (2020), ações específicas tornam as instituições mais capazes de otimizar o conhecimento de seus funcionários, como incorporar habilidades narrativas, proporcionar momentos e atividades em grupo e adaptar sua estrutura para que os funcionários possam desempenhar seus papéis. Para o gestor, é essencial conhecer os desperdícios mais significativos a serem gerenciados entre os existentes para propor diretrizes que possam reduzir os desperdícios e promover efeitos concomitantes sobre os demais desperdícios. Aplicações de escalas como a realizada neste trabalho são viáveis para esse propósito.
Os resultados deste trabalho devem ser interpretados sob algumas limitações da pesquisa. Uma das principais é que, apesar de um número considerável de respondentes, os resultados da pesquisa não podem ser generalizados para todas as IES do Rio Grande do Sul, onde a coleta de dados foi realizada, pois um plano amostral não foi executado e seguido. A segunda limitação diz respeito à forma de coleta de dados, realizada por meio de questionários online, que direciona a composição da amostra para aqueles que se dispõem a participar da pesquisa. Embora mais custosa, a coleta de dados presencial aumenta a possibilidade de obter respondentes formando esse viés.
Nesse sentido, estudos futuros podem ser realizados para reduzir as limitações mencionadas acima, a partir da aplicação da escala utilizada neste artigo em IES específicas e em casos singulares. Estudos também podem direcionar medidas e ações específicas a serem tomadas diante dos diferentes tipos de desperdício de conhecimento identificados.
Referências bibliográficas
-
Adhikari, D. R., & Shrestha, P. (2023). Knowledge management initiatives for achieving sustainable development goal 4.7: higher education institutions’ stakeholder perspectives. Journal of Knowledge Management, 27(4), 1109-1139. https://doi.org/10.1108/JKM-03-2022-0172
» https://doi.org/10.1108/JKM-03-2022-0172 -
Al Ahbabi, S. A., Singh, S. K., Balasubramanian, S., & Gaur, S. S. (2019). Employee perception of impact of knowledge management processes on public sector performance. Journal of Knowledge Management, 23(2), 351-373. https://doi.org/10.1108/JKM-08-2017-0348
» https://doi.org/10.1108/JKM-08-2017-0348 -
Al-Kurdi, O., El-Haddadeh, R. and Eldabi, T. (2018). Knowledge sharing in higher education institutions: a systematic review. Journal of Enterprise Information Management, 31(2), 226-246. https://doi.org/10.1108/JEIM-09-2017-0129
» https://doi.org/10.1108/JEIM-09-2017-0129 -
Alves, J. N., Cogo, M. P., Klein, L. L., & Pereira, B. A. D. (2024). Knowledge management drivers and its results: a quantitative study in a public higher education institution. Business Process Management Journal. Advance online publication. https://doi.org/10.1108/BPMJ-05-2023-0343
» https://doi.org/10.1108/BPMJ-05-2023-0343 -
Anand, A., Centobelli, P., & Cerchione, R. (2020). Why should I share knowledge with others? A review-based framework on events leading to knowledge hiding. Journal of Organizational Change Management, 33(2), 379-399. https://doi.org/10.1108/JOCM-06-2019-0174
» https://doi.org/10.1108/JOCM-06-2019-0174 - Anderson, D., Sweeney, D., & Williams, T. (2003). Essentials of Statistics for Business and Economics (2nd ed.). Pioneira Thomson Learning.
-
Annala, J. (2023). What knowledge counts - boundaries of knowledge in cross-institutional curricula in higher education. Higher Education, 85, 1299-1315. https://doi.org/10.1007/s10734-022-00891-z
» https://doi.org/10.1007/s10734-022-00891-z -
Aravindh, M. D., Nakkeeran, G., Krishnaraj, L., & Arivusudar, N. (2022). Evaluation and optimization of lean waste in construction industry. Asian Journal of Civil Engineering, 23, 741-752. https://doi.org/10.1007/s42107-022-00453-9
» https://doi.org/10.1007/s42107-022-00453-9 -
Boamah, F. A., Ziao Cao, J. Z., & Horbanenko O. (2023). An empirical study on the sharing of tacit knowledge by construction project workers in sub-Saharan Africa. Knowledge Management Research & Practice, 21(6), 1039-1051. https://doi.org/10.1080/14778238.2022.2105757
» https://doi.org/10.1080/14778238.2022.2105757 -
Borges, G., & Klein, L. L. (2023). Quality of internal auditing in federal educational institutions: an analysis of the perception of internal audit members and senior management. Managerial Auditing Journal, 38(7), 1141-1161. https://doi.org/10.1108/MAJ-10-2022-3715
» https://doi.org/10.1108/MAJ-10-2022-3715 -
Caiado, R. G. G., Carocha, D. M., Goulart, A. K., & Tortorella, G. L. (2020). Critical success factors-based taxonomy for lean public management: a systematic review. Production, 30, e20200030. https://doi.org/10.1590/0103-6513.20200030
» https://doi.org/10.1590/0103-6513.20200030 - Cattani, G., Dunbar, R. L., & Shapira, Z. (2013). Value creation and knowledge loss: the case of Cremonese stringed instruments. Organization Science, 24(3), 813-830.
-
Chen, H., Nunes, M. B., Ragsdell, G., & An, X. (2018). Extrinsic and intrinsic motivation for experience grounded tacit knowledge sharing in Chinese software organisations. Journal of Knowledge Management, 22(2), 478-498. https://doi.org/10.1108/JKM-03-2017-0101
» https://doi.org/10.1108/JKM-03-2017-0101 -
Chuang, C., Jackson, S. E., & Jiang, Y. (2016). Can knowledge-intensive teamwork be managed? Examining the roles of HRM systems, leadership, and tacit knowledge. Journal of Management, 42(2), 524-554. https://doi.org/10.1177/01492063134781
» https://doi.org/10.1177/01492063134781 -
Desouza, K. C., Awazu, Y., & Wan, Y. (2006). Factors governing the consumption of explicit knowledge. Journal of the American Society, 57(1), 36-43. https://doi.org/10.1002/asi.20250
» https://doi.org/10.1002/asi.20250 -
Douglas, J., Antony, J., & Douglas, A. (2015). Waste identification and elimination in HEIs: the role of Lean thinking. International Journal of Quality and Reliability Management, 32(9), 970-981. https://doi.org/10.1108/IJQRM-10-2014-0160
» https://doi.org/10.1108/IJQRM-10-2014-0160 -
Ferenhof, H. A., Durst, S., & Selig, P. M. (2015). Knowledge waste in organizations: A review of previous studies. Brazilian Journal of Operations & Production Management, 12(1), 1-19. https://doi.org/10.14488/BJOPM.2015.v12.n1.a15
» https://doi.org/10.14488/BJOPM.2015.v12.n1.a15 -
Fryczynska, M., & Ciecierski, C. (2020). Networking competence and its impact on the employability of knowledge workers. Journal of Organizational Change Management, 33(2), 349-365. https://doi.org/10.1108/JOCM-09-2019-0284
» https://doi.org/10.1108/JOCM-09-2019-0284 -
Gamble, J. R. (2020). Tacit vs explicit knowledge as antecedents for organizational change. Journal of Organizational Change Management, 33(6), 1123-1141. https://doi.org/10.1108/JOCM-04-2020-0121
» https://doi.org/10.1108/JOCM-04-2020-0121 -
Hadid, W. (2019). Lean service, business strategy and ABC and their impact on firm performance. Production Planning and Control, 30(14), 1203-1217. https://doi.org/10.1080/09537287.2019.1599146
» https://doi.org/10.1080/09537287.2019.1599146 - Hair, J. F., Black, W. C., Babim, B. J., & Anderson, R. E. (2019). Multivariate data analysis (8th ed.) Cengage Learning.
-
Huberman, A. M. (1983). Improving social practice through the utilization of university-based knowledge. Higher Education, 12(3), 257-272. https://doi.org/10.1007/BF00154422
» https://doi.org/10.1007/BF00154422 -
INEP. (2023). Resumo técnico do censo da educação superior Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas, Ministério da Educação. https://www.gov.br/inep/pt-br/areas-de-atuacao/pesquisas-estatisticas-e-indicadores/censo-da-educacao-superior/resultados
» https://www.gov.br/inep/pt-br/areas-de-atuacao/pesquisas-estatisticas-e-indicadores/censo-da-educacao-superior/resultados -
Jasti, N. V. K., & Kota, S. (2021). Development of an adapted framework for lean product development. International Journal of Services and Operations Management, 38(2), 224-275. https://doi.org/10.1504/IJSOM.2021.113031
» https://doi.org/10.1504/IJSOM.2021.113031 -
Kazancoglu, Y., & Ozkan-Ozen, Y. D. (2019). Lean in higher education: A proposed model for lean transformation in a business school with MCDM application. Quality Assurance in Education, 27(1), 82-102. https://doi.org/10.1108/QAE-12-2016-0089
» https://doi.org/10.1108/QAE-12-2016-0089 -
Klein, L. L., Tonetto, M. S., Avila, L. V., & Moreira, R. (2021). Management of lean waste in a public higher education institution. Journal of Cleaner Production, 286, 125386. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.125386
» https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.125386 -
Klein, L. L., Vieira, K. M., Alves, A. C., & Pissutti, M. (2023). Demystifying the eighth lean waste: a knowledge waste scale. International Journal of Quality & Reliability Management Advance online publication. https://doi.org/10.1108/IJQRM-01-2022-0020
» https://doi.org/10.1108/IJQRM-01-2022-0020 -
Ledic, J., Andrade, D. F., Klein, L. L., Tirloni, A. S., & Moro, A. R. (2022). Scale to assess quality of working life in university environment by using item response theory. RAM. Mackenzie Management Review/RAM. Revista de Administração Mackenzie, 23(3), eRAMG220102. https://doi.org/10.1590/1678-6971/eRAMG220102.en
» https://doi.org/10.1590/1678-6971/eRAMG220102.en -
LeMahieu, P. G., Nordstrum, L. E., & Greco, P. (2017). Lean for education. Quality Assurance in Education, 25(1), 74-90. https://doi.org/10.1108/QAE-12-2016-0081
» https://doi.org/10.1108/QAE-12-2016-0081 -
Lima, E. S, de Oliveira, U. R., de Carvalho Costa, M., Fernandes, V. A., & Teodoro, P. (2023). Sustainability in Public Universities through lean evaluation and future improvement for administrative processes. Journal of Cleaner Production, 382, 135318. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2022.135318
» https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2022.135318 -
Lin, T.-C., Chang, C.L.-h. & Tsai, W.-C. (2016). The influences of knowledge loss and knowledge retention mechanisms on the absorptive capacity and performance of a MIS department. Management Decision, 54(7), 1757-1787. https://doi.org/10.1108/MD-02-2016-0117
» https://doi.org/10.1108/MD-02-2016-0117 -
Martins, V. W. B., Rampasso, I. S., Anholon, R., Quelhas, O. L. G., & Leal Filho, W. (2019). Knowledge management in the context of sustainability: Literature review and opportunities for future research. Journal of cleaner production, 229, 489-500. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2019.04.354
» https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2019.04.354 -
L Neto, J. L., Andrade, D. F., Lu, H. Y. H., Petrassi, A. C. M. A., & Moro, A. R. P. (2024). The development and evaluation of a scale to assess job satisfaction in public universities with item response theory: a Brazilian study. International Journal of Public Sector Management. Advance online publication. https://doi.org/10.1108/IJPSM-09-2023-0269
» https://doi.org/10.1108/IJPSM-09-2023-0269 - Nonaka, I., Takeuchi, H. (1995). The Knowledge-Creating Company: How Japanese Companies Create the Dynamics of Innovation Oxford University Press.
- Ohno, T. (1988) Toyota Production System: Beyond Large-Scale Production Productivity Press.
-
Pérez-Luño, A., Alegre, J., & Valle-Cabrera, R. (2019). The role of tacit knowledge in connecting knowledge exchange and combination with innovation. Technology Analysis & Strategic Management, 31(2), 186-198. https://doi.org/10.1080/09537325.2018.1492712
» https://doi.org/10.1080/09537325.2018.1492712 - Polanyi, M. (1966). The tacit dimension Anchor Day.
- Salvadorinho, J., Ferreira, C., & Teixeira, L. (2024). A technology-based framework to foster the lean human resource 4.0 and prevent the great resignation: The talent management lift. Technology in Society, 77, 102510.
-
Santhiapillai, F. P., & Ratnayake, R. C. (2023). Exploring knowledge work waste in public emergency services using the AHP algorithm. International Journal of Lean Six Sigma Advance online publication. https://doi.org/10.1108/IJLSS-08-2022-0172
» https://doi.org/10.1108/IJLSS-08-2022-0172 -
Sfakianaki, E., & Kakouris, A. (2019). Lean thinking for education: development and validation of an instrument. International Journal of Quality and Reliability Management, 36(6), 917-950. https://doi.org/10.1108/IJQRM-07-2018-0202
» https://doi.org/10.1108/IJQRM-07-2018-0202 -
Silva, B. N. (2023). Lean waste management: the unused creativity of healthcare professionals. [Master’s dissertation, University of Minho]. https://repositorium.sdum.uminho.pt/handle/1822/85882
» https://repositorium.sdum.uminho.pt/handle/1822/85882 - Womack, J.P., & Jones, D.T. (2004). A mentalidade enxuta nas empresas Lean Thinking: elimine o desperdício e crie riqueza(1st ed.). Campus.
-
DISPONIBILIDADE DE DADOS
O conjunto de dados que sustenta os resultados deste estudo não está disponível publicamente.
-
8
[Versão traduzida]
-
PARECERISTAS
Julio Araujo Carneiro da Cunha (Universidade Nove de Julho, Departamento de Administração, São Paulo / SP - Brasil). ORCID: https://orcid.org/0000-0002-1435-055X
-
PARECERISTAS
Lilian Aparecida Pasquini Miguel (Universidade Presbiteriana Mackenzie, São Paulo / SP - Brasil). ORCID: https://orcid.org/0000-0002-8614-6427
-
13
O relatório de revisão por pares está disponível neste link: https://periodicos.fgv.br/rap/article/view/93585/87501
Editado por
-
EDITOR-CHEFE
Hélio Arthur Reis Irigaray (Fundação Getulio Vargas, Rio de Janeiro / RJ - Brasil). ORCID: https://orcid.org/0000-0001-9580-7859
-
EDITOR-ADJUNTO
Fabricio Stocker (Fundação Getulio Vargas, Rio de Janeiro / RJ - Brasil). ORCID: https://orcid.org/0000-0001-6340-9127
O conjunto de dados que sustenta os resultados deste estudo não está disponível publicamente.
Fonte: