Recomendação de práticas de gestão de projetos baseadas em algoritmos e evidência científica: contribuições para proposição de modelos híbridos e tailoring

• Ano de defesa: 2022
• Autor(a) principal: Bianchi, Michael Jordan
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Tailoring; Association Rules; Gerenciamento de Projetos; Hybrid Models; Meta-análise; Meta-analysis; Modelos Híbridos; Practice Recommendation; Project Management; Recomendação de Práticas; Regras de Associação
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18156/tde-31052022-135802/

Modelos de gestão de projetos que combinam práticas de diferentes abordagens estão sendo reconhecidos como a melhor opção nos ambientes de negócios complexos e com inovação. Os estudos sobre o tema não abordam, porém, um aspecto essencial e que interfere diretamente no resultado desta estratégia: a escolha de qual prática adotar em cada situação. Modelos existentes são baseados em opiniões de especialistas ou foram propostos sem conter a descrição da origem e fundamentação das escolhas. Investiga-se o uso de métodos para escolha de práticas lastreadas em evidências e experiências. A fim de contribuir nesse desafio, o presente estudo analisa criticamente metodologias gerenciais e modelos híbridos existentes, identifica e desenvolve duas propostas de solução para recomendação de práticas de gerenciamento de projetos: uso de algoritmos para escolhas baseadas em experiência prévia e uso de meta-análise para realizar escolhas baseadas em evidência. A primeira solução utilizou técnicas de agrupamento e regras de associação. O teste do procedimento, bem como dos algoritmos foi realizado em uma base de dados de 856 projetos de 76 países diferentes e 17 setores industriais. A segunda solução envolveu o uso da técnica de meta-análise com Forest Plot para recomendação de práticas para diferentes tipos de projeto a partir de evidências científicas de práticas usando dados de estudos de caso em gestão de projetos encontrados na literatura. A partir dos dados coletados e analisados, foi possível encontrar evidências científicas para dois tipos gerais de projetos: software e hardware-software. A partir das lições apreendidas no desenvolvimento e teste da segunda solução, um protocolo de meta-análise para gestão de projetos também é proposto. Os dados comprovaram a viabilidade das duas estratégicas, o que corrobora a tese de que o uso de algoritmos e meta-análise são duas estratégias para fazer frente ao problema da customização de práticas de gestão de projetos. A primeira pode ser incorporada em sistemas informatizados de organizações. A segunda pode gerar no futuro a estruturação de bases científicas de estudos de campo de gestão de projetos, as quais poderiam proporcionar a indicação de práticas baseadas em evidência. A tese apresentada abre possibilidades para uma nova área de pesquisa em gestão de projetos: a indicação de práticas de forma automática e baseadas em evidência.